• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.868-874
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• 2014

This paper proposes a novel mapping algorithm in Omni-directional Vision SLAM based on an obstacle's feature extraction using Lucas-Kanade Optical Flow motion detection and images obtained through fish-eye lenses mounted on robots. Omni-directional image sensors have distortion problems because they use a fish-eye lens or mirror, but it is possible in real time image processing for mobile robots because it measured all information around the robot at one time. In previous Omni-Directional Vision SLAM research, feature points in corrected fisheye images were used but the proposed algorithm corrected only the feature point of the obstacle. We obtained faster processing than previous systems through this process. The core of the proposed algorithm may be summarized as follows: First, we capture instantaneous $360^{\circ}$ panoramic images around a robot through fish-eye lenses which are mounted in the bottom direction. Second, we remove the feature points of the floor surface using a histogram filter, and label the candidates of the obstacle extracted. Third, we estimate the location of obstacles based on motion vectors using LKOF. Finally, it estimates the robot position using an Extended Kalman Filter based on the obstacle position obtained by LKOF and creates a map. We will confirm the reliability of the mapping algorithm using motion estimation based on fisheye images through the comparison between maps obtained using the proposed algorithm and real maps.

• 대한기계학회논문집
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• 제18권9호
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• pp.2349-2357
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• 1994

This paper presents a facial expression transformation algorithm and drawing rule generation algolithm for a portrait drawing robot which was developed for the '93 Taejeon EXPO. The developed algorithm was mainly focused on the robust automatic generation of robot programs with the consideration that the drawing robot should work without any limitation of the age, sex or race for the persons. In order to give more demonstratin effects, the facial expression change of the pictured person was performed.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권12호
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• pp.1239-1246
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• 2003

대상 물체의 3차원 모델을 구축하기 위해서는 여러 시점에서 측정된 거리정보 데이타들을 하나의 좌표계로 통합하는 정합(registration) 과정이 필수적이다. 3차원 데이타의 정합을 위해 가장 널리 사용되는 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘은 거리정보 데이타 간에 겹치는 영역 또는 일치점 등에 대한 사전 정보가 필요하다. 본 논문에서는 임의의 시점에서 측정된 데이타를 반복적인 방법에 의해 자동으로 정합하는 개선된 ICP 방법이 제안된다. 3차원 데이타가 거리정보 영상으로 맺히는 관계를 나타내는 센서 사영조건(projection constraint), 데이타의 공분산(covariance) 행렬, 교차(cross) 사영 등을 이용하여 정합과정을 자동화하였으며, 유저의 개입이나 3차원 기계 보조 장치 등을 사용하는 별도의 초기값 측정 없이 3차원 모델을 정확하게 구성할 수 있다. 다양한 거리정보 데이타에 대한 실험을 통해 제안된 방법의 우수한 성능을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권3호
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• pp.211-219
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• 2007

Building extraction is one of the essential issues for 3D city modelling. In recent years, high-resolution satellite imagery has become widely available and it brings new methodology for urban mapping. In this paper, we have developed a semi-automatic algorithm to determine building heights from monoscopic high-resolution satellite data. The algorithm is based on the analysis of the projected shadow and actual shadow of a building. Once two roof comer points are measured manually, the algorithm detects (rectangular) roof boundary automatically. Then it estimates a building height automatically by projecting building shadow onto the image for a given building height, counting overlapping pixels between the projected shadow and actual shadow, and finding the height that maximizes the number of overlapping pixels. Once the height and roof boundary are available, the footprint and a 3D wireframe model of a building can be determined. The proposed algorithm is tested with IKONOS images over Deajeon city and the result is compared with the building height determined by stereo analysis. The accuracy of building height extraction is examined using standard error of estimate.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.410-416
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• 2010

본 논문은 광각 렌즈를 가지는 CCD 카메라에서 왜곡 보정 시 필요한 샘플화소의 좌표들을 자동으로 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 광각 렌즈를 통하여 획득한 왜곡된 영상에 대하여 노이즈를 제거한 후 에지 영상을 구한다. 그 후, 수평 방향과 수직 방향에 대한 히스토그램을 임계치와 비교하여 왜곡 좌표를 추출한다. 이 방법은 광각 CCD 카메라의 출력물에 직접 적용 할 수 있다. 그 결과 제안한 방법은 수작업으로 인한 번거로운 작업과 부정확한 샘플 좌표로 인한 오류 없이 자동으로 샘플 좌표를 추출하고 보정한 결과 영상을 얻을 수 있었다. 또한 렌즈 각과 왜곡 형태에 상관없이 적용 가능함을 확인할 수 있었다.

• 인지과학
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• 제14권1호
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• pp.10-10
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• 2003

본 논문은 Gabor 웨이브렛 변환을 이용하여 무표정을 포함한 표정영상에서 얼굴의 주요 요소들의 경계선을 추출한 후, FCM 군집화 알고리즘을 적용하여 무표정 영상에서 저차원의 대표적인 특징점을 추출한다. 무표정 영상의 특징점들은 표정영상의 특징점들을 추출하기 위한 템플릿으로 사용되어지며, 표정영상의 특징점 추출은 무표정 영상의 특징점과 동적 연결모형을 이용하여 개략적인 정합과 정밀한 정합 과정의 두단계로 이루어진다. 본 논문에서는 Gabor 웨이브렛과 FCM 군집화 알고리즘을 기반으로 동적 연결모형을 이용하여 표정영상에서 특징점들을 자동으로 추출할 수 있음을 제시한다. 본 연구결과는 자동 특징추출을 이용한 차원모형기반 얼굴 표정인식[1]에서 얼굴표정의 특징점을 자동으로 추출하는 데 적용되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권12호
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• pp.849-854
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• 2013

본 논문에서는 공간 데이터를 기반으로 한 도시의 다양한 통계 정보를 제안된 알고리즘을 통해서 시각화하고 시각화된 데이터를 지도와 사상(Mapping)하여 분석할 수 있게 할 뿐만 아니라 공간적 정보를 기반으로 의사 결정을 하는 경우 활용할 수 있는 문서를 사용자의 간단한 조작으로 프로그래밍 방식에 의해 작성해주는 시스템을 제안한다. 제안된 기법은 2차원 지도 데이터에서 특징데이터 값에 대해 색을 이용하여 표현하는 기법인 히트 맵 분석 (Heat Map Analysis)기법과 공간적 근접성을 정의할 때 이용되는 버퍼링 분석 (Buffering Analysis) 기법을 활용한다. 본 시스템을 통해서 공간적 정보를 시각화를 한다면 지역의 분포된 다양한 공간적 정보를 쉽게 파악할 수 있을 것이다. 또한 분석된 정보를 기반으로 제공되고 있는 문서 자동생성기능을 활용한다면 표현된 공간적 정보의 문서화에 필요한 많은 시간과 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.1139-1144
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• 2008

본 논문에서는 가상 플랫폼을 이용하여 빠르고 효과적으로 시스템을 검증하기 위한 추상레벨의 자동생성에 대하여 제안한다. 추상레벨 가상 플랫폼은 효과적인 검증 방법이긴 하지만 시스템이 변경될 때마다 가상 플랫폼을 재생성하고 추가적인 설계/검증을 요구되며 이 작업은 매우 많은 시간을 요구한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 CPU, 메모리, UART 등을 기본적인 요소로 구성하여 추상레벨의 라이브러리로 생성하였다. 이 라이브러리를 이용하여 가상 플랫폼을 자동 생성하는 툴을 개발하였다. 이 툴은 임베디드 RTOS를 구성하는 가상 플랫폼을 자동 생성하며 HW/SW 간의 통신을 위한 메모리 맵과 디바이스 드라이버 등도 생성한다. 제안한 방법은 JPEG과 H.264에 성공적으로 적용하였으며 기존의 수동 작업에 비하여 매우 빠르게 가상 플랫폼을 자동 생성할 수 있었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제26권3호
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• pp.129-132
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• 2005

It is one of the most important issues to determine a target brain image that gives a common coordinate system for a constructing population-based brain atlas. The purpose of this study is to provide a simple and reliable procedure that determines the target brain image among the group based on the inherent structural information of three-dimensional magnetic resonance (MR) images. It uses only 11 lines defined automatically as a feature vector representing structural variations based on the Talairach coordinate system. Average characteristic vector of the group and the difference vectors of each one from the average vector were obtained. Finally, the individual data that had the minimum difference vector was determined as the target. We determined the target brain image by both our algorithm and conventional visual inspection for 20 healthy young volunteers. Eighteen fiducial points were marked independently for each data to evaluate the similarity. Target brain image obtained by our algorithm showed the best result, and the visual inspection determined the second one. We concluded that our method could be used to determine an appropriate target brain image in constructing brain atlases such as disease-specific ones.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권10호
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• pp.2716-2721
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• 1999

The problem of determining the conformal maps from the unit disk onto a jordan region has been completed by solving the theodorsen equation that is nonlinear. For the hubners method, which has been well known for the efficient method among the many suggestions for the Theodorsen equation, it has been reproved in our early study that the convergence rate could be remarkably improved by exploring and applying a low-frequency pass filter[1]. However, in the Hubner's method with the low-frequency filter, the discrete numbers and parameters of the low-frequency filter were able to be acquired only by experience. In this paper we show algorithms that determine the discrete numbers and parameters of the low-frequency filter automatically in accordance with the given region. This results from analyzing the function, which decides the shape of the given domain under the assumption that the degree of the problem depends of the transformation of a given domain, as seen in the Fourier Transform.