로봇의 현재 위지 추적은 무인 로봇 자동 항법시스템의 중요 기술로 센서 데이터로부터 로봇의 위치를 결정하고 환경맵을 구성하는 것이다. 기존 방법으로는 초음파, 레이저 등의 거리 측정 센서를 이용해 로봇의 전역 위치를 찾는 방법과 스테레오 비전을 통한 방법이 개발되었다. 거리 측정 센서만으로 로봇위치 추적 알고리즘은 계산량이 감소하고 비용이 적게 들지만 센서오차율 및 환경장애에 따른 오류가 크다. 이에 반해 스테레오 비전 시스템은 3차원 공간영역을 정확히 측정할 수 있지만 계산량이 많아 고사양의 시스템을 요구하고 알고리즘 구현에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 단일 카메라 영상과 PSD(position sensitive device) 센서를 사용하여 로봇의 현재 위치를 추적하고 환경맵을 구성하여 자율이동이 가능한 시스템을 제안한다.
무선 위치 추적 시스템은 모바일, 로봇 추적 시스템 및 인터넷 위치 기반 서비스(LBS) 애플리케이션과 같은 응용분야에서 사용할 수 있다. GPS 시스템은 가장 잘 알려진 위치 추적 시스템이지만 실내에서의 사용이 용이하지 않다. 실내 위치 추적 시스템에 대한 비용 효율적인 측면에서 무선 주파수 식별(RFID) 위치 추적 방법을 연구하였다. RFID 시스템 대부분은 소모성 배터리를 사용하는 능동형 RFID 태그를 사용지만, 본 논문에서는 패시브 RFID 태그를 사용하는 저렴한 실내 위치 추적 시스템을 개발하였다. 정밀한 추적 알고리즘을 사용하기 위하여 패턴인식에 의한 위치 추적 방법과 회귀곡선을 생성하여 위치를 추적하는 시스템을 연구하였다. 시스템은 잡음으로 인한 오류 수준을 검증하여 테스트하였다. 회귀식에 의해 생성된 3차원 곡선은 미분방정식에 의해서 확률적으로 설명력이 높은 좌표를 추정하였다. 이 제안된 시스템은 모바일 로봇 시스템, AGV 및 휴대전화 LBS에도 적용될 수 있다.
본 논문에서는 실내 무선 채널을 고려한 3차원 위치 추적 알고리즘을 제안하고 그 시스템을 구현하였다. 본 시스템에서는 IEEE 802.15.4a 표준이 적용된 나노트론사의 상용화 모듈을 이동과 고정 노드에 사용하였다. 이 모듈은 거리 측정의 해상도를 향상시키기 위하여 첩 주파수 확산 방식을 채용하였으며, 거리는 수신된 신호 세기(RSS) 크기와 삼변측량법을 바탕으로 계산되었다. 테스트베드는 제안된 알고리즘의 위치 추적 평가 오차를 측정하고 비교하도록 구현하였다. 제안된 방법의 실험 결과 위치 평가의 정확도는 사무실 건물 내의 무선 환경에서 1m 정도의 거리 오차 정확도를 확인할 수 있었다.
최근 급속히 발전하고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅의 대두는 센서네트워크 산업 발전에 않은 영향을 끼치고 있다. 센서네트워크는 군사, 과학, smart home, 환경, 농업등 많은 분야에 응용할 수 있으며, 기존의 유무선 네트워크와 항께 미래를 같이할 차세대 네트워크로 평가 받고 있다. 본 논문에서는 저전력 무선 센서네트워크인 MICA2[1]를 이용하여, room size의 건물내의 공간에서 3자원위치를 인식 및 추적 할 수 있는 저가형 시스템에 대하여 설계 및 구현한다.
한국인의 인체 절단면 영상으로부터 인체의 3차원 데이터를 생성하였다. 다양한 종류의 3차원 렌더링 영상을 제작하고 이를 기반으로 하는 웹 기반정보시스템을 구축하였다. 인체 영상 정보시스템은 크게 렌더링에 필요한2차원 데이터를 생성하는 단계, 3차원 렌더링 데이터를 생성하는 단계, 영상을 데이터베이스화하고 이를 서비스하기 위한 시스템 구현 단계의 세 부분으로 나눌수 있다. 렌더링을 위한 2차원 영상처리는 절단면 영상의 분할과 정렬을 포함한다. 분할은 절단면 영상에 보여지는 인체의 부위를 구분하도록 하는 절차이고, 정렬은 왜곡된 영상 위치를 바로잡기 위한 절차이다. 3차원 렌더링은 절단면 영상들로부터 3차원 모델의 뷰를 생성하는 절차이다. 병렬처리를 통한 광선 추적 볼륨 렌더링 기법을 사용하여 잘라보기 및 돌려보기 렌더링 뷰를 생성한다. 각 절단면 영상 및 렌더링 영상은 인체영상 브라우저 및 검색기가 접근할 수 있도록 웹 시스템에 로드 하였다. 브라우저는 인체의 위치를 시각적으로 탐색 할 수 있도록 구현되었다. 각 단계별 기술적인 내용을 소개한다.
본 논문에서는 사물인터넷 사용자가 유니티 기반의 스마트 미디어에서 3차원 형태로 표출하고자 유니티 런처 플랫폼을 제안하였다. 안드로이드 기반의 홈 게이트웨이는 유니티 엔진을 연동하는 플랫폼에서 동영상과 3차원 무비 텍스쳐가 동시에 연동하게 되었다. 유니티 런처 기반의 플랫폼은 3차원 공간에서 IoT 센서의 위치를 표출하는 유니티 활용 방안을 설계하였다. 제안한 스마트 게이트웨이 플랫폼에서 3차원 사물인터넷 센서의 위치를 추적하는 방식은 센서의 무선신호세기인 RSSI 신호와 방위각 정보를 활용함으로서 3차원 공간 상에서 IoT 센서의 3D 위치를 표출할 수 있다. 유니티 런쳐가 탑재된 스마트 게이트웨이 플랫폼은 3차원 입체모형으로 IoT 센서의 위치를 표출하기 위해 2D 평면도를 3차원으로 변환할 수 있다. 이러한 플랫폼은 3차원 큐브 형태로 센서의 위치 표시함으로서 IoT 센서의 동작 상태를 모니터링 할 수 있으며, 설치에서 폐기까지의 생애 주기를 표시할 수 있다.
이 논문에서는 스마트폰을 이용하여 양안식 증강현실에 필요한 기술들인 스마트폰 기반 시점 추적 및 인터랙션에 대해서 소개한다. 최근 들어 스마트폰의 해상도 및 성능의 향상으로 스마트폰을 이용한 가상현실 장치들이 일반화 되고 있는 상황에서 스마트폰을 이용한 양안식 증강현실에 대한 개발이 절실히 필요한 상태이다. 스마트폰을 이용한 양안식 증강현실에서 필요한 3차원 추적 및 맨손 기반 인터랙션을 구현한 방법을 본 논문에서는 설명하고자 한다. 환경 영상의 분석을 통해 3차원 특징점 지도를 생성하고 그를 이용해서 3차원 공간 추적에 이용한다. 또한 센서를 함께 사용하여 추적 실패의 경우에도 대응하는 방법에 대해서도 다룬다. 맨손을 사용한 3차원 인터랙션을 이런 환경에서 구현하는 방법에 대해서도 논한다.
본 논문에서는 HMD(Head Mounted Display) 하단에 눈동자의 움직임 영상을 취득할 수 있는 USB 카메라를 부착한 후, 3차원 1인칭 슈팅(First Person Shooting) 게임에서 게임 캐릭터의 시선방향을 눈동자 움직임에 의해 조작하는 방법을 제안한다. 시스템은 입력 영상으로부터 눈동자의 중심 위치를 실시간 영상 처리 방법으로 추출하고, 눈동자의 위치 정보와 모니터상의 응시 지점사이의 기하학적인 연관관계를 결정하는 캘리브레이션을 진행하며, 캘리브레이션 정보를 기반으로 모니터 상의 최종적인 응시 위치를 결정하여 이 정보에 의해 게임상의 3차원 뷰(view) 방향을 조정하는 부분으로 구성되어 있다. 실험 결과 본 논문의 방법에 의해 손이 불편한 사용자에게 게임을 즐길 수 있는 기회를 제공하고, 게임 캐릭터와 게임 사용자의 시선 방향을 일치시킴으로서 게임의 흥미와 몰입감을 증가시킬 수 있는 결과를 얻음을 수 있었다.
국내에서는 채굴 작업의 수가 적어지면서 채굴 작업 중 매몰되는 사고는 줄어들고 있지만, 건설 현장에서의 매몰 사고는 매년 증가되고 있어 공정별 건설시공에 있어 안전관리, 특히 작업자의 안전관리는 매우 중요한 부분이 되었다. 건설분야에서는 건설 현장 및 활용목적에 따른 통합시스템의 활용이 보다 필요하며, 특히 지하구조물 시공현장에서의 활용은 더욱 절실한 실정이다. 하지만 현재 위치추적, 센서, 무선통신 등의 개별요소기술들은 활용가능한 단계에 있으나, 통합시스템의 상용화 및 활용성은 아직 연구 단계여서 통합시스템에 대한 건설현장에서의 활용은 아직 어려운 실정이다. 본 연구에서는 유비쿼터스 건설현장 관리를 위한 지상 지하의 실시간 3차원 위치추적 기술을 연구하기 위해서 MEMS 센서, 광파기, DGPS를 이용한 DATA를 2곳의 시험 장소에서 측정하였고 MATLAB을 이용하여 결과를 분석하였다. 그 결과 작업자의 육안으로 식별이 가능한 최대 3m 이내의 오차가 확인되었으며, 이를 기반으로 향후 연구개선 방향을 모색하였다.
본 논문에서는 2 대의 카메라로부터 입력된 스테레오 영상을 이용하여 가상캐릭터의 동작을 실시간으로 생성하는 방법에 대해 기술한다. 이 시스템은 동작자의 움직임을 캡쳐하기 위해 동작자의 좌, 우 전방에 동기화된 2 대의 컬러 CCD 카메라를 위치시킨다. 카메라로부터 입력된 스테레오 영상을 분석하여 신체의 중심이 되는 루트와 머리, 손, 발과 같은 end-effector의 2차원 특징점을 추출하고, 추출된 특징점들은 카메라의 사영행렬과 추적 알고리즘을 통해 3차원 위치를 생성한다. 생성된 루트와 end-effector 의 3 차원 위치정보는 노이즈 제거를 위한 필터링을 거친 후 역운동학 알고리듬에 적용하고, 인체 관절의 해부학적인 제약조건과 관절간의 상호 연관성 및 전 후 프레임간의 부드러운 연결 동작 생성을 고려하여 중간관절의 위치를 정밀하게 계산한다. 중간관절의 위치를 생성하므로 서 임의 동작자의 움직임에 대한 모든 관절의 정보를 획득할 수 있으며, 획득된 동작 데이터를 가상 캐릭터에 적용하므로 서 캐릭터의 움직임을 실시간으로 생성할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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