• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1031-1038
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• 2016

무인기 시스템에서 전파방해로 인해 위성항법장치가 오동작하면 관성항법장치의 위치측정 오차는 지속적으로 증가한다. 이는 무인기의 안전한 비행과 임무를 불가능하게 한다. 만약 데이터링크시스템이 무인기의 위치정보를 주기적으로 알려줄 수 있다면 위성항법장치의 오동작 상황에서도 무인기를 정상적으로 운용할 수 있다. 본 논문에서는 가시선 데이터링크의 모노펄스 추적기능과 거리측정 기능을 활용하여 무인기의 위치를 추정하는 알고리즘을 소개한다. 또한 위치추정 정확도를 개선하는 방안을 제안하고, 그 방안이 무인기 시스템에 활용 가능함을 확인하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제27권10호
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• pp.52-60
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• 2010

It is generally important to get a precise position information for autonomous unmanned vehicle(AUV) to run safely. For getting the position of AUV, the GPS has been using to navigation in a vehicle. Though it is useful to finding a position, it is difficult to precisely control a trajectory of the AUV due to large measuring error which may reach over 10 meters. Therefore to apply AUV it needs to compensate for the error. This paper proposes a method to more precisely localize AUV using three low-cost differential global positioning systems (DGPS). The distance errors between each DGPS are minimized as using the least square method (LSM) and the Kalman filter to eliminate a Gaussian white noise. The selected DGPS is cheaper and easier to set up than the RTK-GPS. It is also more precise than the general GPS. The proposed method can compensate the relatively position error according to stationary and moving distance of the AUV. For evaluating the algorithm by simulation, the DGPS signal with the Gaussian white noise to any points is generated by the AR model and compared with the measurement signal. It is confirmed that the proposed method can effectively compensate the position error as comparing with the measurement signal. The compensated position signal can be used to localize and control the AUV in the road.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권2호
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• pp.85-92
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• 2023

코로나바이러스감염증-19와 같은 호흡기 감염병은 주로 밀집/밀폐/밀접 공간인 실내에서 일어난다. 호흡기 감염병 이상징후의 존재 여부는 발열, 기침, 재채기 및 호흡곤란 등의 초기 증상을 통해 판단되고 있으며, 이러한 초기 증상에 대한 상시 모니터링이 요구된다. 열화상 온도 스크리닝 시스템은 개인의 피부 온도 상승의 징후가 있는지 초기에 선별하는 빠르고 쉬운 비접촉 스크리닝 방법을 제공하지만, 측정 타겟, 주변 온도 등의 측정 환경과 피 측정대상과의 측정 거리에 따른 오차로 인해 정확한 온도측정이 어렵다. 그리고 국제표준 IEC 80601-2-59 에서는 내안각(Inner Canthus) 인접한 영역에 대한 안면 열화상 촬영을 권고하고 있다. 본 논문에서는 가시광 카메라 모듈과 열화상 카메라 모듈에 대해서 이미지 일치화 보정을 수행하였으며, 흑체(Blackbody)를 이용해 측정 환경에 대한 열화상 카메라 모듈 온도를 보정하였다. 표준에서 권고하는 측정 타겟을 인식하기 위해 딥러닝 기반 객체 인식 알고리즘과 내안각 인식 모델을 개발하였으며, 100명의 실험자군에 대한 데이터셋을 적용하여 인식 모델 정확도를 도출하였다. 또한 라이다 모듈을 이용한 객체 거리 측정과 선형회귀 보정 모듈을 통해 측정 거리에 따른 오차를 보정하였다. 제안한 모델의 성능 측정을 위해 모터 스테이지, 열화상 온도 스크리닝 시스템, 흑체로 구성된 실험환경을 구축하였으며, 1m에서 3.5m 사이 가변 거리에 따른 온도측정 결과 0.28℃ 이내의 오차 정확도를 확인하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제40권1호
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• pp.49-60
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• 2012

합성 개구면 레이다(SAR: synthetic aperture radar)는 날씨 및 주 야간에 관계없이 고해상도의 영상을 형성할 수 있기 때문에 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 고해상도 SAR 설계시 경사거리와 합성개구면의 길이가 영상형성에 미치는 영향을 RMA 시뮬레이터를 이용하여 성능분석을 수행하였다. 형성된 영상의 성능은 직접 육안으로 확인할 수 있었으나, 영상을 분석하는 수치로서도 성능평가가 가능하였다. 보다 구체적으로, 다양한 경사거리와 합성개구면의 길이 변화와 영상획득을 위한 기하구조에 따라 이상적인 점표적에 대한 시뮬레이션의 원시 데이터를 생성하였고, Spotlight 영상 형성 알고리듬을 이용하여 이에 따른 점표적 응답특성의 공간 해상도, 최대 부엽 수준, 누적 부엽 수준에 대한 성능분석을 수행하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.17-25
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• 2014

영상 기록을 남기는 장치들에서 신원을 파악할 수 있는 이미지를 확보할 때 입력 영상이 실물인지 사진인지를 구분하는 것은 중요한 문제이다. 단일 영상과 센서 등을 이용하여 단순하게 대상까지 거리만의 측정으로 구분하는 방법은 많은 약점을 가지고 있다. 따라서 본 논문은 스테레오 영상을 이용하여 관찰대상까지 거리뿐만 아니라, 얼굴영역의 깊이 지도를 만들어 입체감을 체크함으로써 단순 사진과 실물 얼굴을 구별하는 방법에 관한 것을 제안한다. 사진과 실물 얼굴을 촬영하고 여기에서 측정된 깊이지도 값을 이용하여 학습 알고리즘에 적용한다. 반복적인 학습을 통해 정확하게 실물과 사진을 구분하는 패턴을 찾았다. 제안한 알고리즘의 유용성은 실험으로 검증하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.734-741
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• 2009

A new localization algorithm is proposed for a fast moving mobile robot, which utilizes only one beacon and the global features of the differential-driving mobile robot. It takes a relatively long time to localize a mobile robot with active beacon sensors since the distance to the beacon is measured by the traveling time of the ultrasonic signal. When the mobile robot is moving slowly the measurement time does not yield a high error. At a higher mobile robot speed, however, the localization error becomes too large to locate the mobile robot. Therefore, in high-speed mobile robot operations, instead of using two or more active beacons for localization, only one active beacon and the global features of the mobile robot are used to localize the mobile robot in this research. The two global features are the radius and center of the rotational motion for the differential-driving mobile robot which generally describe motion of the mobile robot and are used for the trace prediction of the mobile robot. In high speed operations the localizer finds an intersection point of this predicted trace and a circle which is centered at the beacon and has the radius of the distance between the mobile robot and the beacon. This new approach resolves the large localization error caused by the high speed of the mobile robot. The performance of the new localization algorithm has been verified through the experiments with a high-speed mobile robot.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.521-529
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• 2009

본 논문은 비전 기반 동작 인식 방법으로 모범 동작의 유형을 모형화하고 이를 이용하여 사용자의 동작을 인식하고 모범동작과 사용자의 동작간의 유사도를 측정하는 방법을 제안한다. 동작 인식을 위하여 은닉 마르코프 모델 기반의 유형화 기법을 통하여 모범 동작의 유형 모델을 구성하고 이를 이용하여 사용자의 동작을 인식한다. 유사도 측정을 위하여 편집 거리 알고리즘을 응용하여 모범 동작과 사용자 동작의 유사도를 측정하고 점수 표기가 가능하도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 동작 인식 처리 방법은 평균 93% 이상의 높은 인식율을 보였다. 본 연구의 결과는 동작 인식 기반 게임, 자세인식, 동작의 반복 훈련 및 훈련 달성도 측정을 요하는 재활훈련 시스템 등에 활용 가능하다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제20권4호
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• pp.359-364
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• 2003

In this paper, we present multi-sensor data fusion for telematics application. Successful telematics can be realized through the integration of navigation and spatial information. The well-determined acquisition of vehicle's position plays a vital role in application service. The development of GPS is used to provide the navigation data, but the performance is limited in areas where poor satellite visibility environment exists. Hence, multi-sensor fusion including IMU (Inertial Measurement Unit), GPS(Global Positioning System), and DMI (Distance Measurement Indicator) is required to provide the vehicle's position to service provider and driver behind the wheel. The multi-sensor fusion is implemented via algorithm based on Kalman filtering technique. Navigation accuracy can be enhanced using this filtering approach. For the verification of fusion approach, land vehicle test was performed and the results were discussed. Results showed that the horizontal position errors were suppressed around 1 meter level accuracy under simulated non-GPS availability environment. Under normal GPS environment, the horizontal position errors were under 40㎝ in curve trajectory and 27㎝ in linear trajectory, which are definitely depending on vehicular dynamics.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권3호
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• pp.260-268
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• 2020

Currently, it is usually a 3D scanner processing method as a laser method. However, the laser method has a disadvantage of slow scanning speed and poor precision. Although optical scanners are used as a method to compensate for these shortcomings, optical scanners are closely related to the distance and precision of the object, and have the disadvantage of being expensive. In this paper, 3D scanner using variable focus lens-based structured light module with improved measurement precision was designed to be high performance, low price, and usable in industrial fields. To this end, designed a telecentric optical system based on a variable focus lens and connected to the telecentric mechanism of the step motor and lens to adjust the focus of the variable lens. Designed a connection structure with optimized scalability of hardware circuits that configures a stepper motor to form a system with a built-in processor. In addition, by applying an algorithm that can simultaneously acquire high-resolution texture image and depth information and apply image synthesis technology and GPU-based high-speed structured light processing technology, it is also stable for changes to external light. We will designed and implemented for further improving high measurement precision.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.29-40
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• 2012

A challenging research issue that has been one of growing importance to those working in human-computer interaction are to endow a machine with an emotional intelligence. Thus, emotion recognition technology plays an important role in the research area of human-computer interaction, and it allows a more natural and more human-like communication between human and computer. In this paper, we propose the multimodal emotion recognition system using face and speech to improve recognition performance. The distance measurement of the face-based emotion recognition is calculated by 2D-PCA of MCS-LBP image and nearest neighbor classifier, and also the likelihood measurement is obtained by Gaussian mixture model algorithm based on pitch and mel-frequency cepstral coefficient features in speech-based emotion recognition. The individual matching scores obtained from face and speech are combined using a weighted-summation operation, and the fused-score is utilized to classify the human emotion. Through experimental results, the proposed method exhibits improved recognition accuracy of about 11.25% to 19.75% when compared to the most uni-modal approach. From these results, we confirmed that the proposed approach achieved a significant performance improvement and the proposed method was very effective.