• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2006년도 춘계학술대회논문집
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• pp.138-142
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• 2006

Time Difference of Arrival (TDOA) algorithm was applied to sound source positioning. Using measured microphones signal, difference of distance from source to sensors were estimated by TDOA and speed of sound, and taken by navigational measurements. And iteration procedures were induced to find the actual source location. For the case of stationary and moving sound source, validation test were performed in the anechoic room. In the stationary case, the error of positioning is less then 1.3% in length scale, and it could be seen proper filtering processes were required in the application of moving sound source.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제9권3호
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• pp.232-237
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• 2009

Active safety vehicle devices are getting more attention recently. To prevent traffic accidents, the environment in front and even around the vehicle must be checked and monitored. In the present applications, mainly camera and radar based systems are used as sensing devices. Laser scanner, one of the sensing devices, has the advantage of obtaining accurate measurement of the distance and the geometric information about the objects in the field of view of the laser scanner. However, there is a problem that detecting object occluded by a foreground one is difficult. In this paper, criterions are proposed to manage this problem. Simulation is conducted by vehicle mounted the laser scanner and multiple-hypothesis algorithm tracks the candidate objects. We compare the running times as multi-hypothesis algorithm parameter varies.

• 로봇학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.186-193
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• 2008

We propose a novel real-time obstacle avoidance method for rescue robots. This method, named the ELA(Emergency Level Around), permits the detection of unknown obstacles and avoids collisions while simultaneously steering the mobile robot toward safe position. In the ELA, we consider two sensor modules, PSD(Position Sensitive Detector) infrared sensors taking charge of obstacle detection in short distance and LMS(Laser Measurement System) in long distance respectively. Hence if a robot recognizes an obstacle ahead by PSD infrared sensors first, and judges impossibility to overcome the obstacle based on driving mode decision process, the order of priority is transferred to LMS which collects data of radial distance centered on the robot to avoid the confronted obstacle. After gathering radial information, the ELA algorithm estimates emergency level around a robot and generates a polar histogram based on the emergency level to judge where the optimal free space is. Finally, steering angle is determined to guarantee rotation to randomly direction as well as robot width for safe avoidance. Simulation results from wandering in closed local area which includes various obstacles and different conditions demonstrate the power of the ELA.

• 로봇학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.189-198
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• 2021

In this paper, we introduce the software/hardware system that can reliably calculate the distance from sensor to the model regardless of point cloud density. As the 3d point cloud map is widely adopted for SLAM and computer vision, the accuracy of point cloud map is of great importance. However, the 3D point cloud map obtained from Lidar may reveal different point cloud density depending on the choice of sensor, measurement distance and the object shape. Currently, when measuring map accuracy, high reflective bands are used to generate specific points in point cloud map where distances are measured manually. This manual process is time and labor consuming being highly affected by Lidar sparsity level. To overcome these problems, this paper presents a hardware design that leverage high intensity point from three planar surface. Furthermore, by calculating distance from sensor to the device, we verified that the automated method is much faster than the manual procedure and robust to sparsity by testing with RGB-D camera and Lidar. As will be shown, the system performance is not limited to indoor environment by progressing the experiment using Lidar sensor at outdoor environment.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1368-1373
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• 2015

최근 인터넷을 기반으로 사물을 연결하여 사람과 사물 간의 정보 소통을 가능하게 하는 지능형 서비스로서 사물 인터넷 서비스(IoT)에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 스마트 기기의 발전과 더불어 실내 위치 기반 서비스에 대한 수요는 급격히 증가하고 있다. 실내 위치 정보 측정을 위해 BLE(Bluetooth Low Energy) 기술의 iBeacon이 제공하는 RSSI 신호를 이용하여 비콘과 단말의 거리 정보를 연산하여 단말의 위치를 측위하게 된다. 그러나 RSSI 신호를 이용 한다는 점에서 신호 간섭과 날씨 등의 영향으로 인해 실내 위치 정보를 얻기가 어렵다는 문 점을 갖는다. 본 논문에서는 iBeacon의 신호 정보로 부터 신뢰성 높은 거리 정보를 얻기 위한 연산을 수행하여 신뢰할 수 있는 실내 위치 정보를 제공하는 시스템을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권10호
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• pp.134-142
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• 2006

본 논문에서는 영상의 유사성을 측정하는데 많이 이용되는 Hausdorff거리 기법이 텍스트 영상을 검색하는 분야에도 효과적임을 입증하고자 한다. 즉, 시차를 두고 스캔된 임의의 텍스트 영상들의 동일성 여부를 판단할 수 있는 영상기반 텍스트 매칭 기법을 제안하고 이를 위해 지역 밀집도와 Hausdorff 거리를 이용한다. Hausdorff 거리 방법은 처리시간이 오래 걸리는 단점이 존재하는데, 본 논문에서는 지역 밀집도 알고리즘을 이용한 특징점 추출을 수행하여 이를 보완하였다. 우편 봉투에서 얻은 텍스트 영상으로 190개의 동일 영상 190개의 비등일 영상을 만들어 실험을 수행하였다. 기존에 영상 간의 유사도 매칭에 가장 일반적으로 이용되는 이진 상관도 및 Hausdorff 거리 방법과 본 논문에서 제안한 수정된 Hausdorff 방법의 실험 결과를 비교한 결과, 유사한 영역을 찾고 일치하는 정도를 얻는데 있어 다른 방법에 비해 약 2.7%에서 9.0%의 높은 정확률을 얻어 성능의 우수성을 입증하였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제37권2호
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• pp.213-219
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• 2013

최근 정보 통신 기술의 발전에 따라 GPS를 이용한 실외 위치 기반 서비스와 더불어 정밀한 위치추적이 필요한 실내 위치 기반 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 철골 구조로 이루어진 선박은 전파의 회절 및 굴절에 의한 레인징 오차로 인하여 정확한 위치 측정이 어렵다. 이러한 실내 환경에서 발생하는 위치측정 오차를 줄이기 위하여 본 논문에서는 다중경로에 강인하고 자유공간에서 수 센티미터의 오차를 가지는 UWB(Ultra-wide-band)를 이용하여 어떠한 부가적인 센서 없이도 선내 복도와 같은 좁은 통로에 적합한 거리 개선 알고리즘을 제안한다. 이 개선 방법은 고정노드 배치로 인한 거리 오차는 피타고라스 이론과 근접노드기법으로 해결하고 복도의 코너 구역에서 크게 발생하는 레인징 오차는 거리변화량분석기법을 적용하여 보정하였다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 CSS(Chirp spread spectrum) 방법과 비교할 때 노드 수와 거리오차를 각각 66%와 57.41%로 줄였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1307-1312
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• 2023

본 논문에서는 자율주행 인지 기술의 핵심 요소인 객체 인식과 거리 측정을 위해 서로 다른 초점거리를 가진 다시점 카메라와 라이다(LiDAR) 센서를 결합한 복합형 카메라 시스템을 제안한다. 제안한 복합형 카메라 시스템을 이용해 장면 안의 객체를 추출하고, 추출한 객체의 정확한 위치와 거리 정보를 생성한다. 빠른 계산 속도와 높은 정확도, 실시간 처리가 가능하다는 장점 때문에 자율주행 분야에서 많이 사용하고 있는 YOLO7 알고리즘을 이용해 장면 안의 객체를 추출한다. 그리고 객체의 위치와 거리 정보를 생성하기 위해 다시점 카메라를 이용해 깊이맵을 생성한다. 마지막으로 거리 정확도를 향상시키기 위해 라이다 센서에서 획득한 3차원 거리 정보와 생성한 깊이맵을 하나로 결합한다. 본 논문에서는 제안한 복합형 카메라 시스템을 기반으로 주행중인 주변 환경을 더욱 정확하게 인식함과 동시에 3차원 공간상의 정확한 위치와 거리 정보까지 생성할 수 있는 자율주행 차량 플랫폼을 제안하였으며, 이를 통해 자율주행 차량의 안전성과 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.49-56
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• 2014

툴 프리세터는 수치제어 공작기계용 공구의 테이퍼부를 기준으로 하여 날끝 치수를 사전에 정렬하기 위한 장치로서 여기에는 접촉과 비접촉, 두 가지 방식이 있다. 광학센서 기반 비접촉 방식은 측정의 유연성과 편리함의 이점을 가지고 있다. 본 논문에서는 선형 스케일러와 머신 비전을 도입한 산업용 툴 프리세터 장비 개발을 다룬다. 측정 전에 대상 공구를 기구부에 고정시키고 광학부를 정렬한다. 공구 영상을 취득한 후 제시된 영상처리 알고리즘은선형 스케일러로부터 광학부의 이동 거리를 조합하여 공구의 정밀한 치수를 계산해낸다. 실험 결과, 본 장비의 정밀도가 ${\pm}20um$ 범위내에 있음을 검증하였다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제17권1호
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• pp.50-56
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• 2013

Optical-fiber electronic speckle pattern interferometry (ESPI) is a non-contact, non-destructive examination technique with the advantages of rapid measurement, high accuracy, and full-field measurement. The optical-fiber ESPI system used in this study was compact and portable with the advantages of easy set-up and signal acquisition. By suitably configuring the optical-fiber ESPI system, producing an image signal in a charge-coupled device camera, and periodically modulating beam phases, we obtained phase information from the speckle pattern using a four-step phase shifting algorithm. Moreover, we compared the actual defect size with that of interference fringes which appeared on a screen after calculating the pixel value according to the distance between the object and the CCD camera. Conventional methods of measuring defects are time-consuming and resource-intensive because the estimated values are relative. However, our simple method could quantitatively estimate the defect length by carrying out numerical analysis for obtaining values on the X-axis in a line profile. The results showed reliable values for average error rates and a decrease in the error rate with increasing defect length or pressure.