도로의 결빙과 해빙으로 도로면의 수축과 팽창이 반복되어 도로면에서 침투한 수분이 포장면의 결합력을 약화시켜 노면홈(포트홀)을 발생시킨다. 현재의 포트홀 조사는 현장에서 육안 조사하고 기록하는 수동적인 방식으로 매년 수 만개소의 포트홀이 발생하는 것에 어려움이 발생하고 있다. 포트홀 정보를 자동으로 수집하기 위해 최근까지 가속도 센서를 이용한 기술과 레이저 스캐닝을 이용한 기술이 많이 연구되었다. 하지만, 가속도 센서 기반 기술은 낮은 인식률과 제한된 센싱 영역의 문제가 있고, 레이저 스캐닝 기반 기술은 비용이 너무 큰 문제가 있다. 따라서, 본 논문에서는 대중적으로 사용하는 차량용 블랙박스 카메라를 이용한 자동 포트홀 탐지 기술을 제안한다. 일반적으로 차량용 블랙박스 카메라에 탑재한 연산프로세서는 낮은 컴퓨팅 능력을 가지므로 포트홀 탐지 알고리즘을 그게 맞게 설계할 필요가 있다. 설계된 알고리즘을 블랙박스에 내장하여 도로 주행실험을 실시하며, 포트홀 탐지 성능을 중심으로 한 실험결과는 포트홀 탐지 정밀도, 민감도 등의 지표를 토대로 분석하고, 실시간 포토홀 탐지 기술의 현장 적용성을 확인한다.
유비쿼터스 스마트 홈 (ubiquitous smart home) 은 인간과 홈의 컨텍스트(context) 정보를 이용하여 인간에게 자동적인 홈 서비스 (Home service)를 제공해줄 수 있는 미래의 환경이다. 인간의 위치와 모션은 유비쿼터스 스마트 홀에서 굉장히 중요한 컨텍스트이다. 본 논문은 유비쿼터스 스마트 홀에서 인간의 위치와 모션을 예측할 수 있는 실시간 휴먼 트랙커 (tracker)를 연구하였다. 실시간 휴먼 트랙커를 위해 우리는 4개의 네트워크 카메라를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 휴먼 트랙커의 구조를 설명하고, 인간의 위치와 모션을 자동적으로 예측 및 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 인간 위치를 위해서 3개의 배경이미지를 이용하였다 (이미지1 : 빈 방, 이미지2: 가구 및 가전, 이미지3: 이미지 2 와 거주자를 포함). 실시간 휴먼 트랙커는 3개의 이미지를 비교하여 각 이미지로부터 추출되는 특징 값을 결정하고, 이들 특징 값을 SVM (Support Vector Machine)을 이용하여 각각의 모션을 예측하였다. 3 개의 배경 이미지를 이용한 인간 위치 인식실험은 평균 0.037 초가 소요되었다. SVM을 이용한 모션 인식 요소에서, 우리는 각 동작에 대하여 1000번씩 측정했고, 모든 모션의 정확도 평균은 86.5% 의 정확도를 보였다.
본 연구에서는 가정 내에서 사용할 수 있도록 PC 를 이용한 영상 감시시스템을 설계, 구현하였다. 구현 시스템은 PC 에 접속하여 영상장비인 4 대까지의 PC 카메라를 통해 영상을 입력 받도록 설계하였으며, 입력 받은 영상에 영상처리기법을 적용하여 영상 개선이 가능하도록 하였는데, 즉 내/외부 상황을 영상으로 모니터링 할 수 있으며, 확대 기능을 추가하여 목표물의 인식을 높였다. 또한 Motion Detection 감지를 통하여 영상 데이터를 확보할 뿐만 아니라 이를 별도의 저장매체에 저장할 수 있게 하였다. 초고속 인터넷을 통한 인증과 외부에서 가정 내 상황 확인, 그리고 영상 저장이 가능한 감시 시스템을 구축하였으며, 이는 앞으로 현재 이슈가 되고 있는 홈 네트워크 시스템에서 활용될 수가 있을 것이다.
이 논문에서는 이동 로봇 플랫폼 위에 장착되는 비전 시스템을 이용하여 대상 사람의 얼굴위치를 검출, 사용자 인식을 수행하는 방법론을 제시한다. 본 연구에서 적용대상으로 하는 이동로봇은 실내에서 사용 가능한 홈 서비스 로봇(Hombot-2)으로 인간-로봇 상호작용 (human-robot interaction, HCI)이 중요한 기능 중에 하나이다. 로봇에 장착된 스테레오 비전 카메라에서 획득하게 되는 얼굴 영상은 임의로 움직이는 로봇 작업 반경 밖에 있는 사용자의 특성 상 얼굴 영상이 비교적 작게 얻어지고 정면얼굴에서 벗어난 가변적 얼굴 자세변화를 갖게 된다.(중략)
본 논문에서는 Arduino MEGA 2560을 이용하여 JSN270을 통한 와이파이 시스템으로 집안에 있는 모든 전자제품을 제어 할 수 있는 컨트롤 제어 시스템이다. 스마트폰 어플리케이션을 집 내부의 각종 전자기기, 센서, CCTV와 연동하여 사용자가 간편하게 구동 할 수 있고 또한 인체 감지 센서를 통해 상시 감시하여 움직임을 감지시 경보 시스템을 작동 시키도록 설계되어져 있다. Arduino MEGA 2560을 이용한 프로그래밍을 기반으로 와이파이를 통해 내부를 포함한 외부에서도 각종 전자 부품을 ON/OFF 시킬 수 있으며 Raspberry Pi를 통해 카메라로 집 내부, 외부를 확인하여 어플을 통해 도어락을 해제 시킬 수도 있다.
가사도우미 로봇과 같은 서비스 로봇은 가사구성물이 내제된 가정 내 가사 구성물 환경을 인식해야한다. 기존에는 홈서비스 로봇 등은 CCD, 초음파 등의 센서로 가정 내 구성물 및 실내 지형을 인식하였다. 실내지형 지도를 작성 할 경우 가사 구성물에는 헝겊 등이 있는바, 음파 등을 흡수하여 정확한 지형 지도가 만들어지지 못한다. 또한 CCD 카메라를 쓸 경우 pixel에 따라 거리 측정 정도가 달라지는 문제가 발생하고 가격이 고가이다. 본 논문은 이동로봇을 위한 위치 및 물체인식용 지능형 센서 제어 시스템에 대해 기술한다. 개발된 센서제어시스템은 저가의 광 PSD(Position sensitive detector)를 사용하였다. PSD센서의 스위칭 노이즈 및 광 산란에 의한 잡음을 효과적으로 제거하기 위해 로봇의 주행 중 센서 스캔 시 간 등을 고려하여 heuristic software filter를 제안하였다. 또한 개발된 시스템은 초음파 센서에 의한 지형작성 비교와 본 논문에서 개발한 시스템을 비교하였으며, 복잡한 실내지 형을 대상으로 실험 지형지도 작성 실험을 통해 우수성을 입증하였다.
최근 홈 쇼핑 이용자의 수가 급증하면서 각 매장에서는 소비자의 눈높이에 맞는 서비스를 제공하기 위한 많은 노력들이 있어왔다. 특히 의류 관련 매장에서는 온 오프라인에서 소비자들의 취향에 맞는 의상들을 실시간으로 체험해볼 수 있는 증강현실 기술 기반의 가상 피팅룸에 대한 연구가 진행되어왔으며 일부에서는 이미 서비스를 진행하고 있다. 이를 위해서는 일반적으로 OpenCV, 증강현실용 API 및 Kinect 등과 같은 시스템을 사용하여 사용자 인터페이스를 구축한다. 그러나 장비가 고가라는 단점을 가지고 있다. 그러므로 본 논문에서는 일반 가정에서도 특별한 장비 없이 쉽게 시뮬레이션해볼 수 있는 OpenCV 및 libsigc$^{++}$을 사용한 증강현실 기술 기반의 3D 가상 피팅룸 시뮬레이터를 개발한다. 본 시뮬레이터는 홈 쇼핑뿐만 아니라 온 오프라인 매장에서 매우 효율적으로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
영상보안은 카메라, 전송장치, 저장 및 재생장치 등으로 구성되며 범죄예방, 재난 감시 등에 사용되고 있다. 최근 매우 다양한 분야로 파급되고 있으며, 자동으로 사람 및 사물의 특징적인 객체를 인식하거나 추적할 수 있는 지능형 영상보안 시스템으로 발전하고 있다. 본 연구는 홈과 공공부문, 민간부문으로 구분하여 최신 기술을 적용한 영상보안 서비스 사례들을 조사하고 비즈니스 관점에서 어떠한 이점을 가져다주는지 조사·연구하고자 하였다. 본 연구에서 소개한 사례들을 살펴봄으로써 뛰어난 CCTV와의 호환, 여러 개의 영상감시, CCTV 촬영 화면 모션 감지, 자동 분석을 통한 알람 제공 등 영상보안 서비스가 지능적으로 발전하고 있다는 것을 확인할 수 있었다.
스마트 홈을 구현하기 위해 증강현실과 사물인터넷 기술이 가지고 있는 각각의 한계를 극복하기 위한 방법으로 두 가지 기술을 융합하는 새로운 형태의 서비스가 요구되고 있다. 증강현실은 사물을 인식하고 인식된 사물위에 증강된 콘텐츠를 화면에 투영하는데 이 기술은 사물을 인식하기 위한 방법으로 주로 마커와 같은 영상처리 방법을 이용한다. 본 논문에서는 마커를 이용한 증강현실 기반 사물인터넷 제어 플랫폼을 개발하였다. 사물에 고유한 마커를 정의하여 카메라에 보여지는 고유한 식별자를 구분하였다. 사물을 통제하기 위한 제어기를 호출하여 스마트 홈 시스템을 구현하였다. 제안하는 시스템은 증상현실을 통해서 사물의 상태정보를 수신하고 제어 명령어를 전달한다. 제안하는 플랫폼을 가정용 전등 조작하는 방식으로 검증하였다.
본 논문에서는 사용자의 외출 목적을 인지하고 외출 시 도움을 줄 수 있는 유용한 정보를 전달하는 스마트 홈 외출 케어 시스템의 설계 및 구현에 대해 연구한다. ESP8266을 이용하여 기상청의 RSS 서비스 데이터를 실시간으로 전송할 수 있고, Arduino MEGA를 이용하여 데이터를 분석 후 사용자에게 기상정보를 제공할 수 있는 시스템을 구현한다. 앱인벤터를 활용하여 필요한 물품을 잊지 않고 챙길 수 있으며 원하는 날씨와 목적에 맞게 설정을 변경 가능하다. 마이크 위치는 외부에 배치하여 인지도를 12% 높였으며, 압력센서의 감도는 최대 210 kΩ으로 설정했다. 문 사이에 장애물이 있을 경우 자동으로 문이 열린다. 서랍 천장에 초음파 센서를 배치해 0.5cm~10cm 범위 내 물체를 인식해 물체 유무를 확인하고 카메라를 설치해 보안 강화 시스템을 연구헸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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