일상생활에 미치는 영향이 확산되고 있는 상황인식서비는 위치기반서비스와 소셜네트워크서비스로 분류되며, 스마트폰의 GPS 및 전자나침반 기술의 정확도에 따라 상황인식서비스 품질이 달라질 수 있다. 본 연구에서는 상황인식서비스를 이용할 때 가장 중요한 단초가 될 수 있는 GPS, 전자나침반(Digital Compass), 무선통신, 공간정보(Geospatial Web)를 활용함에 있어서의 위치적 정확도에 대하여 분석하였다. 스마트폰을 이용한 위치 및 방향 결정 정확도 실험 결과 실외에 비하여 낮은 실내 위치 및 방향 정확도와 플랫폼으로 활용되는 공간정보가 갖고 있는 오차에 의해 상황인식서비스 이용 시 정확한 정보를 제공 받지 못하는 문제점이 발생하는 것으로 나타났다. 실내 위치 결정 정확도 향상 방안으로 Wi-Fi를 이용한 측위 방법 등이 있으나 실외에서 사용하는 GPS에 비해 많은 보완 사항이 있는 것으로 나타났으며, 상황인식서비스의 플랫폼으로 활용되는 공간정보의 품질 향상을 위하여 DSM을 이용해 폐색영역을 보정한 실감 정사영상의 제작이 필요한 것으로 판단된다.
기존의 시각 장애인들을 위한 보행 보조도구는 초음파, 혹은 RFID 태그를 이용한 간단한 장애물을 식별하는 서비스를 제공하고 있다. 이는 인식거리가 짧아 명확한 안내가 불가능하고, 돌발 상황에 취약점을 가지고 있다. 이에 ARM Cortex-A9 Platform기반의 Portable Navigation System과 Service Center를 구현하여 시각장애인의 보행을 돕고자 한다. Service Center에는 노인을 적극 고용하여 노령 인구의 증가에 따른 해소 방안도 제공한다. 시각 장애인이 소지하고 다닐 수 있는 형태의 Navigation System은 Camera, GPS, Audio, Ethernet 등의 장치를 탑재하고 있어 시각장애인의 위치에서 보이는 영상과 GPS 정보, 음성을 TCP/IP를 통해 서비스 센터로 실시간 전송한다. 서비스 센터의 직원은 전송 받은 정보를 모니터링하며 시각 장애인과 대화형식을 통해 길 안내를 제공할 수 있다.
판 구조는 현대 지구물리학에 있어서 중요한 역할을 담당하고 있다. 우리나라의 지리적 메커니즘을 고려할때 판거동에 의한 지진 발생 가능성을 갖고 있으며, 지진에 의한 피해가 날로 증가하고 있는 실정이므로 이에 대한 인식의 중요성이 강조되고 있다. 이에 본 연구에서는 GPS 데이터를 이용하여 우리나라 주변국 및 국내의 지각변동 매개변수를 결정하고자 주변국에 설치되어 있는 여섯 개의 GPS 상시관측소와 국내에 설치된 11개의 GPS 상시관측소로부터 수신한 데이터를 정밀 처리소프트웨어인 GIPSY-OASIS II를 이용하여 처리하였다. 그 결과 주변국의 최대전단변형률의 평균값 ${\gamma}_max$는 $0.04{\mu}/yr$로 나타났으며, 최대 압축변화율(E$_2$)의 평균 방위각은 $97.75^{\circ}$로 나타났다. 국내의 지각변동 매개변수중 최대전단변형률의 평균값 ${\gamma}_max$는 $0.17{\mu}/yr$로 나타났으며, 최대 압축변화율$(E_2)$의 평균 방위각은 $70.25^{\circ}$ 보이고 있었으며, 지진의 발생 빈도와 비교해 볼 때 매우 비슷한 경향을 나타내고 있었다.
본 논문에서는 오리와 같은 유해조류에 의한 양식장의 피해를 방지하기 위해서 머신러닝 기반 해상용 드론 개발을 목적으로 한다. 기존 드론은 공중에서 새와 충돌하거나 바다에 떨어지는 경우 유실되는 문제점을 해결하기 위해서 해상드론으로 개발하였다. 자율주행으로 작동하는 해상드론이 해상에 나타난 유해조류를 판단하기 위해 CNN기반 머신러닝 학습 알고리즘을 설계하였다. 유해조류의 위치 인식 및 추적을 위해 카메라에 라즈베리파이를 연결하여 관제 PC로 영상을 전송하도록 설계하였다. 모바일 기반 관제 센터에서 미리 GPS 좌표와 연동된 맵을 미리 제작한 후, 유해조류의 위치에 대한 GPS 위치값을 전달받아 설정된 위치로 해상용 드론이 출동하여 유해조류를 퇴치하는 자율주행 기반의 해상용 조류 퇴치 드론 시스템을 설계 및 구현하였다.
This paper describes a method of road tracking by using a vision and laser with extracting road boundary (road lane and curb) for navigation of intelligent transport robot in structured road environments. Road boundary information plays a major role in developing such intelligent robot. For global navigation, we use a global positioning system achieved by means of a global planner and local navigation accomplished with recognizing road lane and curb which is road boundary on the road and estimating the location of lane and curb from the current robot with EKF(Extended Kalman Filter) algorithm in the road assumed that it has prior information. The complete system has been tested on the electronic vehicles which is equipped with cameras, lasers, GPS. Experimental results are presented to demonstrate the effectiveness of the combined laser and vision system by our approach for detecting the curb of road and lane boundary detection.
내추럴 유저 인터페이스 기술(NUI)의 발달은 게임이나 컴퓨터 사용 및 기타 전자기기 사용법에 일대 변화를 가져오고 있다. 본 논문에서는 스마트 폰 사용자의 얼굴을 식별하고 또한 얼굴 움직임 동작을 감지하여 증강현실을 구현한다. 모바일 기기의 전면 카메라를 이용하여 얼굴의 위치를 Viola-Jones방법을 사용하여 검색하고 검색한 얼굴의 식별 및 움직임 검출을 Eigenface 알고리즘을 사용하며, 식별된 사람에 대응되는 그래픽스 오브젝트를 GPS나 가속도 센서 등의 정보와 후면 카메라의 영상과 함께 합성하는 증강현실 시스템을 구현한다. 증강현실 시스템은 모바일 기기의 성능에 적합한 알고리즘 및 방법으로 구현하여야 한다.
컴퓨터 기술의 발달과 휴먼인터페이스에 대한 인간욕구로 지능형 MMI(Man-Machine Interface)컴퓨터기술에 키보드나 다른 입력장치를 사용하지 않고 사람의 음성으로 컴퓨터를 조작하거나 필요한 명령을 수행할 수 있게 되었다. 특히 복잡한 측량작업에서 현장자료 취득과 측설작업에 음성인식기술을 응용함으로써 작업시간의 절감과 지루함을 덜 수 있다. 본 연구에서는 50,000어휘 인식소프트웨어엔진과 60어휘 인식용 고도집접회로(IC)에 의한 음성인식기술을 Total-station과 RTK-GPS와 연계하여 적용한 결과 25개 어휘만으로 실시간 Geo-Coding 및 도형처리가 가능하였다.
카메라를 이용한 위치 측정은 오랫동안 많은 연구가 진행되고 있다. 이것은 자율주행 자동차에서 차간거리 인식이나 객체 인식을 위한 연구가 있고, GPS를 적용하기 어려운 한정된 공간인 실내의 내비게이션 분야에서 연구되고 있다. 보통, 카메라를 이용하는 거리를 측정하는 방법은 2개의 스테레오 카메라를 이용하여 카메라 사이의 거리와 촬영된 영상이나 사진을 통해 측정된 값을 이용하여 거리를 측정한다. 본 논문에서는 하나의 카메라를 이용하여 사물의 거리를 측정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 촬영 시간의 차이, 촬영 사이의 거리를 통하여 스테레오 카메라와 같이 카메라 간의 거리, 촬영된 사진에 의해 측정된 값을 이용하여 거리를 측정한다.
실내에서 무용지물이 되는 GPS 의 한계로 다양한 실내 측위 기술에 대한 연구가 진행되고 있으나 대부분 사설 무선 네트워크 기반의 실내 측위 방법들로 고가의 설치 및 유지보수 비용, 비실시간성, 그리고 낮은 정확도 때문에 상용화가 어려운 실정이다. 본 논문에서는 기존에 증강현실에 사용되던 마크 인식 알고리즘을 최초로 차량용 실내 측위분야에 적용하였다. 지면에 플로어 마크를 설치하고 마크의 투영 변환 및 정보 디코딩을 통해 마크 내부의 정보(절대 좌표)를 인식하고 기하학적 분석을 통해 차량이 마크로부터 떨어진 정밀한 위치와 접근 방향(상대 좌표)를 인지할 수 있도록 하였다. 실험 결과 5m 단위로 마크를 설치했을 때 약 30 cm 이내의 오차만 발생하였고, 20km/h 의 속도에서 초당 20 프레임의 이미지 중 43.2% 의 마크 인식률을 보여 충분히 상용화 가치가 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 새로운 교사도우미 로봇에 초점을 맞추어 클라우드 기반의 교육서비스 모델을 연구하여 서버영역에 적용하고, 클라이언트 영역에서는 교사도우미 로봇을 초등학교 교실환경에 적용하여 어학교육 서비스 플랫폼으로 활용하고자 한다. 새로운 사물인터넷(IoT)기술 접목을 통해 쾌적한 스마트 교실환경을 만들고 다양한 미디어에 대한 인터페이스를 지원하도록 한다. 이러한 목적의 달성을 위해 광범위한 선행연구와 사례분석을 통해서 서비스 모델구축에 필요한 기본적인 요구조건을 정리하였다. 임베디드 기반의 영상인식, 음성인식, 자율주행은 물론 디스플레이, 터치스크린, IR센서, GPS, 온습도 센서에 대한 기술을 광범위하게 적용하여 서비스를 완성하도록 한다. 본 연구결과의 가장 핵심적인 시사점은 클라우드 기술을 활용한 최적화된 플랫폼에 로봇러닝 및 IoT, BIM기술 융합을 통한 지능형로봇기반의 스마트 교실구축 가능성 제시에 있다고 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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