• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제4권2호
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• pp.204-216
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• 2006

Latest advances in hardware technology and state of the art of mobile robot and artificial intelligence research can be employed to develop autonomous and distributed monitoring systems. And mobile service robot requires the perception of its present position to coexist with humans and support humans effectively in populated environments. To realize these abilities, robot needs to keep track of relevant changes in the environment. This paper proposes a localization of mobile robot using the images by distributed intelligent networked devices (DINDs) in intelligent space (ISpace) is used in order to achieve these goals. This scheme combines data from the observed position using dead-reckoning sensors and the estimated position using images of moving object, such as those of a walking human, used to determine the moving location of a mobile robot. The moving object is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the intelligent space. Using the a priori known path of a moving object and a perspective camera model, the geometric constraint equations that represent the relation between image frame coordinates of a moving object and the estimated position of the robot are derived. The proposed method utilizes the error between the observed and estimated image coordinates to localize the mobile robot, and the Kalman filtering scheme is used to estimate the location of moving robot. The proposed approach is applied for a mobile robot in ISpace to show the reduction of uncertainty in the determining of the location of the mobile robot. Its performance is verified by computer simulation and experiment.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권4호
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• pp.84-91
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• 2008

본 논문에서는 초음파 센서를 이용하여 고령자를 위한 앰비언트 디스플레이 시스템을 제안하고, 시스템의 신뢰도를 높이기 위해서 선형 예측 알고리즘을 적용하였다. 본 논문에서는 시스템의 사용자를 고령자로 제안하여 일반인에 비해 느린 움직임으로 가정하였고 얻어진 데이터가 모두 극점인 데이터의 특성상 AR(Autoregressive) 모델을 사용하여 Yule-Walker 방식의 선형 예측 알고리즘을 적용하였다. 선형 예측 알고리즘을 적용하기 위해서는 적절한 참조 데이터와 차수의 결정이 요구된다. 본 논문에서는 데이터의 특성과 평균 에러, 계산량을 고려하여 50개의 참조데이터를 이용한 16차의 시스템을 통해서 앰비언트 디스플레이 시스템의 신뢰도를 평균 74.39%, 최대 97.97%정도 높일 수 있음을 확인하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제88권5호
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• pp.451-462
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• 2023

Lumped Damage Mechanics (LDM) is a theory proposed in the late eighties, which assumes that structural collapse may be analyzed as a two-phase phenomenon. In the first (pre-localization) stage, energy dissipation is a continuous process and it may be modelled by means of the classic versions of the theory of plasticity or Continuum Damage Mechanics (CDM). The second, post-localization, phase can be modelled assuming that energy dissipation is lumped in zones of zero volume: inelastic hinges, hinge lines or localization surfaces. This paper proposes a new LDM formulation for cracking in concrete structures in tension. It also describes its numerical implementation in conventional finite element programs. The results of three numerical simulations of experimental tests reported in the literature are presented. They correspond to plain and fiber-reinforced concrete specimens. A fourth simulation describes also the experimental results of a new test using the digital image correlation technique. These numerical simulations are also compared with the ones obtained using conventional Cohesive Fracture Mechanics (CFM). It is then shown that LDM conserves the advantages of both, CDM and CFM, while overcoming their drawbacks.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.74-86
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• 2005

본 논문에서는 2 채널 입체음향 시스템을 효율적으로 구현하기 위하여 고차의 FIR 필터로 구현된 머리 전달함수를 저차의 IIR 필터로 근사시키는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 균형화모델감소법의 개념을 바탕으로 한다. 근사화된 머리전달함수를 헤드폰을 통해 바이노럴 사운드로 재생하면 입체음향이 구현된다. 더미 헤더의 머리전달함수를 512차 FIR 필터에서 32차 IIR 필터로 근사화하여 기존의 머리전달함수와 성능을 비교한다. 이를 위해 10명을 대상으로 음상 정위에 대한 실험을 한다. 실험은 컴퓨터 시뮬레이션과 TMS320C32를 이용한 하드웨어 실험을 병행한다. 실험을 통해 기존의 FIR 필터를 사용한 경우와 같이 IIR 필터로 근사화된 머리전달함수를 사용한 경우도 동일하게 인지되는 것을 확인할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.221-229
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• 2004

본 논문에서는 기존의 영상 압축 표준과 호환되며 영상 또는 비디오의 특성에 따라 워터마크를 삽입하는 새로운 방법을 제안한다. 워터마크를 최대의 강도로 삽입하기 위해 블록내의 DCT 계수의 계층구조를 이용한 가중치 함수를 정의한다. 이 구조를 이용하면 DCT 블록 내에서 공간-주파수 지역화 특성을 이용할 수 있다. 워터마크의 검출 단계에서는 통계적 분석을 통한 주어진 오검출 확률에 대한 최적의 사후 임계값을 계산하는 방법을 제시한다. 실험결과는 제안된 방법이 여러 가지 신호처리 공격과 널리 사용되는 JPEG, MPEG 부호화에 강인함을 보여준다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권1호
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• pp.67-90
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• 2019

Accurate detection, tracking and analysis of human movement using robots and other visual surveillance systems is still a challenge. Efforts are on to make the system robust against constraints such as variation in shape, size, pose and occlusion. Traditional methods of detection used the sliding window approach which involved scanning of various sizes of windows across an image. This paper concentrates on employing a state-of-the-art, hierarchical graph based method for segmentation. It has two stages: part level segmentation for color-consistent segments and object level segmentation for category-consistent regions. The tracking phase is achieved by employing SIFT keypoint descriptor based technique in a combined matching and tracking scheme with validation phase. Localization of human region in each frame is performed by keypoints by casting votes for the center of the human detected region. As it is difficult to avoid incorrect keypoints, a consensus-based framework is used to detect voting behavior. The designed methodology is tested on the video sequences having 3 to 4 persons.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.1272-1280
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• 2013

본 논문에서는 실시간으로 위험한 소리를 인식하고 그 방향을 파악하여 이를 통해 PTZ Camera가 위험한 소리 방향으로 회전하여 해당 지역 영상을 획득하여 전송할 수 있도록 지원하는 소리 감시 시스템을 제안한다. 제안 소리 감시 시스템은 적응 혼합 가우시안 모델(AGMM)을 사용하여 일상적인 배경 소리와는 비정상적인 소리를 전경 소리로 검출하고, AGMM 모델로 미리 학습된 전경 소리들 중의 하나로 분류한다. 분류된 소리가 위험한 소리에 속하는 경우, Dual delay-line 방법에 기반을 둔 음원 방향 추정 기법을 사용하여 그 방향을 파악한다. 최종적으로 방향 정보를 사용하여 PTZ 카메라를 조절하여 그 방향 지역의 해당 영상을 획득하고 전송될 수 있도록 지원한다. 제안하는 소리 감시 시스템은 전경 위험 소리들을 안정적으로 검출하고, 79%의 정확도로 위험소리들을 분류하고, 작은 오차범위 이내 음원 방향 추정 성능을 나타냄을 실험결과를 통해 확인하였다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제21권2호
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• pp.121-127
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• 2009

연화재료의 변형률 국부화 거동에 따른 파괴영역과 파괴영역 내에서의 변형률 추이는 구조물의 극한거동에 큰 영향을 미치지만 파괴영역의 예측과 영역 내에서의 변형률을 정량화하는 것은 실험적으로 명확히 구명되어 있다고 보기 어렵다. 이 연구에서는 국부화된 파괴영역 및 그 영역 내에서의 변형률 분포 추이를 추정하기 위해 화상처리기법을 이용하였다. 화상처리기법의 신뢰성 및 타당성을 검증하기 위해, 일축압축공시체를 대상으로 화상처리기법을 이용하여 변형률을 추정하고, 이를 콘크리트 게이지로부터 취득한 변형률과 비교분석하였다. 분석 결과를 바탕으로 전단압축파괴형 보의 정적파괴실험에 화상처리기법을 적용하여 실험체의 거동에 따른 주인장변형률 및 주압축변형률의 분포도를 작성하였다. 마지막으로 작성된 분포도를 이용하여 국부화영역 및 국부변형률을 추정하였다. 실험 결과, 화상처리기법을 이용하여 취득한 파괴영역 내에서의 변형률 분포 추이는 비교적 정확히 실험체의 거동을 예측할 수 있었으며 손상 정도에 따라 비교적 합리적인 국부변형률값을 얻을 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.636-644
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• 2014

본 논문에서는 스마트 홈 환경 내에서 웰니스 로봇의 이동을 위한 로봇의 사물인터넷 기반 지능형 자기위치인식 및 자세제어 방법을 제안한다. 먼저, 자기위치인식 방법은 스마트 홈, 홈 환경 내 위치하고 있는 물체, 홈 웰니스 로봇 간의 사물인터넷을 기반으로 하는 방법을 제안한다. 스마트 홈에 RF태그를 설치하고 환경 내 물체에 RF 리더를 내장하여 환경 내 물체의 절대좌표 정보를 획득하고, 물체와 홈 웰니스 로봇간 블루투스 통신을 이용하여 물체의 절대좌표 정보를 홈 웰니스 로봇에 제공한 후, 홈 웰니스 로봇에 장착되어 있는 스테레오 카메라를 통해서 물체를 기준으로 한 홈 웰니스 로봇의 상대 좌표를 알아내어 로봇의 스마트 홈 환경에서의 자기위치인식을 한다. 둘째로, 홈 웰니스 로봇의 물체 접근을 위한 비전센서 기반의 퍼지 자세 제어 방법을 제안한다. 홈 웰니스 로봇의 정면에 장착된 스테레오 카메라를 기준으로 물체까지의 깊이 정보를 추출하고 영상의 중앙을 기준으로 틀어진 각을 계산하여 물체와 홈 웰니스 로봇 정면과의 각도차를 알아낸다. 얻은 정보를 퍼지 순람표(Look-Up table)로 작성하여 물체에 접근하기 위한 홈 웰니스 로봇의 자세제어를 하도록 한다. 이렇게 제안한 각각의 자기위치인식 및 자세제어 방법의 성능은 실제 구축한 스마트 홈 환경과 웰니스 로봇을 가지고 실험하여 확인한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제28권6호
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• pp.811-825
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• 2021

High-voltage isolating switches play a paramount role in ensuring the safety of power supply systems. However, their exposure to outdoor environmental conditions may cause serious physical defects, which may result in great risk to power supply systems and society. Image processing-based methods have been used for anomaly detection. However, their accuracy is affected by numerous uncertainties due to manually extracted features, which makes the anomaly detection of isolating switches still challenging. In this paper, a vision-based anomaly detection method for isolating switches, which uses the rotational angle of the switch system for more accurate and direct anomaly detection with the help of deep learning (DL) and image processing methods (Single Shot Multibox Detector (SSD), improved frame differencing method, and Hough transform), is proposed. The SSD is a deep learning method for object classification and localization. In addition, an improved frame differencing method is introduced for better feature extraction and a hough transform method is adopted for rotational angle calculation. A number of experiments are conducted for anomaly detection of single and multiple switches using video frames. The results of the experiments demonstrate that the SSD outperforms the You-Only-Look-Once network. The effectiveness and robustness of the proposed method have been proven under various conditions, such as different illumination and camera locations using 96 videos from the experiments.