• 한국음향학회지
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• 제23권3호
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• pp.214-220
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• 2004

본 논문에서는 등간격으로 배치된 환형배열센서를 이용하여 근거리 표적의 3차원 위치를 추정하기 위한 효과적인 기법을 제안한다. 원거리 표적의 입사각 추정 알고리즘으로 추정한 근거리 표적의 입사각 (고각, 방위각)과 근거리 표적의 실제위치 (거리, 고각, 방위각)와의 대수적인 관계를 유도하고, 이를 3차원 MUSIC 스펙트럼의 극대값을 찾기 위한 경로로써 이용한다. 기존의 3차원 MUSIC 기법을 이용한 근거리 표적의 위치추정 기법에서는 3차원 탐색이 필요하나, 제안한 기법을 이용하면 경로를 초기화하기 위한 1번의 2차원 탐색과 경로를 추종하기 위한 1번의 1차원 탐색만이 요구되므로 연산량을 크게 감소시킬 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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• pp.253-256
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• 2000

This paper describes a DSP implementation of a real-time 3D sound localization algorithm with the use of a low power embedded DSP. A distinctive feature of this implementation is that the audible frequency band is divided into three, in accordance with the sound reflection and diffraction phenomena through different media from a certain sound source to human ears, and then in each subband a specific implementation procedure of the 3D sound localization is devised so as to operate real-time at a low frequency of 50MHz on a 16bit fixed-point DSP. Thus out DSP implementation can provide a listener with 3D sound effects through a headphone at low cost and low power consumption.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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• pp.264-267
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• 2000

This paper describes a real-time 3D sound localization algorithm to be implemented with the use of a Bow power embedded DSP. This algorithm first divides the audible frequency band into three, on the basis of the analysis of the sound reflection and diffraction effects through different media from a certain sound source to human ears, and then in each subband a specific procedure is devised fur the 3D sound localization so as to operate real-time on a low power embedded DSP This algorithm aims at providing a listener with the 3D sound effects through a headphone at low cost and low power consumption.

• 로봇학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.33-41
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• 2008

Based on object recognition technology, we present a new global localization method for robot navigation. For doing this, we model any indoor environment using the following visual cues with a stereo camera; view-based image features for object recognition and those 3D positions for object pose estimation. Also, we use the depth information at the horizontal centerline in image where optical axis passes through, which is similar to the data of the 2D laser range finder. Therefore, we can build a hybrid local node for a topological map that is composed of an indoor environment metric map and an object location map. Based on such modeling, we suggest a coarse-to-fine strategy for estimating the global localization of a mobile robot. The coarse pose is obtained by means of object recognition and SVD based least-squares fitting, and then its refined pose is estimated with a particle filtering algorithm. With real experiments, we show that the proposed method can be an effective vision- based global localization algorithm.

• 항공우주기술
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• 제12권1호
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• pp.128-136
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• 2013

최근 자율 비행에 대한 관심이 증가하면서 다양한 센서를 통한 자기 위치 인식 연구가 진행되고 있다. 특히 GPS와 같은 자기 위치를 확보할 수 없는 실내 환경의 경우, 다른 방법을 통해 자기 위치를 파악해야 한다. 실내 환경에서 자기 위치 파악에는 여러 가지 방법이 있지만 영상을 통한 위치 인식 기술이 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 마크를 통한 영상 기반의 위치 인식 연구에 대해 설명하고, 실제 비행체에 적용하여 자율 비행하는 방법에 대해 제안한다. 그리고 마크가 없는 실제 환경에서도 위치를 인식할 수 있도록 실시간 3차원 지도 생성을 통한 위치 인식 방법에 대해서도 논의한다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제13권4호
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• pp.64-73
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• 2023

This study introduces a method of estimating the 3D coordinates of structural damage from the detection results of visual inspection provided in 2D image coordinates using sensing data of UAV and 3D shape information of BIM. This estimation process takes place in a virtual space and utilizes the BIM model, so it is possible to immediately identify which member of the structure the estimated location corresponds to. Difference from conventional structural damage localization methods that require 3D scanning or additional sensor attachment, it is a method that can be applied locally and rapidly. Measurement accuracy was calculated through the distance difference between the measured position measured by TLS (Terrestrial Laser Scanner) and the estimated position calculated by the method proposed in this study, which can determine the applicability of this study and the direction of future research.

• 한국음향학회지
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• 제25권4호
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• pp.184-190
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• 2006

최근에 Lee 등은 1차원 수평배열 센서만을 사용하여 다중경로를 통해 들어오는 신호로부터 표적의 3차원 위치를 추정하였다. 그러나 이 기법에서 음속은 수심에 상관없이 일정하다고 가정하였기 때문에 음속이 수심에 따라 다양하게 변화하는 실제 해양환경에서는 그 추정 성능이 현저하게 저하된다. 따라서 본 논문에서는 비균일 음속 환경에 적합한 근거리 표적의 3차원 위치추정 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 선형의 음속구조를 가지는 근거리 다중경로 환경에서 음파전달 모델을 기반으로 한 위치추정함수를 구성하였으며 이로부터 표적의 방위각, 거리 및 깊이를 3차원 탐색을 통하여 추정하였다. 선형 음속구조 및 실제 환경과 유사한 비선형 음속구조를 적용하여 제안한 기법의 성능을 기존의 기법과 비교, 분석하였으며 기존의 기법에 비해 거리 추정 오차는 최대 100m, 깊이 추정 오차는 50m정도 감소됨을 확인하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.25-31
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• 2022

Moving among multiple floors is one of the most challenging tasks for indoor autonomous robots. Most of the previous researches for indoor mapping and localization have focused on singular floor environment. In this paper, we present an algorithm that creates a multi-floor map using 3D point cloud. We implement localization within the multi-floor map using a LiDAR and an IMU. Our algorithm builds a multi-floor map by constructing a single-floor map using a LOAM-based algorithm, and stacking them through global registration that aligns the common sections in the map of each floor. The localization in the multi-floor map was performed by adding the height information to the NDT (Normal Distribution Transform)-based registration method. The mean error of the multi-floor map showed 0.29 m and 0.43 m errors in the x, and y-axis, respectively. In addition, the mean error of yaw was 1.00°, and the error rate of height was 0.063. The real-world test for localization was performed on the third floor. It showed the mean square error of 0.116 m, and the average differential time of 0.01 sec. This study will be able to help indoor autonomous robots to operate on multiple floors.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권9C호
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• pp.573-580
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• 2011

무선 센서 네트워크는 다양한 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며, 무선측위는 센서 네트워크의 응용을 위한 필수적이고 핵심적인 기술로 집중을 받고 있다. 하지만 무선 센서 네트워크의 환경이 3차원으로 이루어져 있는 반면에 대부분의 무선측위 기법은 2차원으로 구현되어 있어 새로운 기법이 요구되고 있는 상황이다. 이에 본 논문에서는 3차원 공간에서 동작하는 무선 센서 네트워크를 위한 저복잡도 무선측위 메커니즘을 제안한다. 기본 개념은 2개의 앵커 노드를 한쌍으로 탑재한 비행체를 이용하는 것으로, 이 앵커 노드들은 그들의 현재 위치를 담고있는 비컨 신호를 주기적으로 전파하며 임의 노드들은 앵커 노드들의 통신 범위에 들어가자마자 이 비컨 신호를 수신한다. 제안된 기법은 3차원 무선측위의 복잡도를 줄이기 위하여 3차원 문제를 2차원의 계산으로 변형하여 임의 노드의 위치를 추정한다. 모의실험 결과를 통해 무선 센서 네트워크에서 제안된 기법이 3차원 무선측위에 효과적임을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권5호
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• pp.617-624
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• 2004

본 연구에서는 3차원 얼굴 데이타에서 인접 부위의 깊이 차를 이용하여 얼굴의 주요 특징을 추출해 내는 방법을 제안한다. 인간은 사물의 특정 부분의 깊이 정보를 인식하는데 있어서 인접 부위와의 깊이 정보를 비교하고, 이를 바탕으로 깊이 값에 의한 대조가 두드러진 정도에 따라 상대적으로 깊이가 깊고 얕음을 지각하게 된다. 이런 인식 원리를 얼굴의 특징 추출에 적용하여 간단한 연산 과정을 통해 신뢰성 있고, 빠른 얼굴의 특징 추출이 가능하다. 인접 부위의 깊이 차는 수평방향과 수직방향으로 각각 일정 거리를 둔 지점에서의 두 지점간의 깊이 차로 생성된다. 생성된 수평, 수직 방향으로 인접 깊이 차와 입력된 3차원 얼굴 영상을 분석하여 3차원 얼굴 영상에서 가장 주된 특징이 되는 코 영역을 추출하였다.