• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.8-19
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• 2006

유비쿼터스 환경에서 지능형 로봇의 실시간 원격 제어 및 모니터링 기술은 로봇의 센서나 카메라 영상으로 획득한 다양한 컨텐츠를 시간과 지역에 비 의존적으로 공유할 수 있는 서비스를 창출한다. 본 논문에서는 지능형 로봇의 원격 실시간 감시/제어 방법을 제안한다. URC는 기존의 로봇에 네트웍크 및 정보기술을 접목하여 유선 및 무선 통신이 가능한 외부 디지털 장치와 상호 연동하도록 설계된 지능형 로봇이다. ISSAC4라는 국민 로봇에 본 연구결과를 적용하고, 실용적 가치를 검증하였다. 연속성을 보장하는 Client-Pull 방식의 실시간 영상 전송 방식으로 위치에 상관없이 웹 브라우저를 통한 원격 제어가 가능하도록 설계하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.149-162
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• 2005

본 논문에서는 실시간 폐쇄회로 화면으로 받은 컬러 이미지에서 얼굴영상을 추출하고 이미 지정된 특정인의 얼굴영상과 비교를 통해 지하철이나 은행 등 공공장소에서의 수배자 등 어떤 특정인을 검출하는 방법을 제안하고자 한다. 감시카메라의 특성상 화면속의 얼굴정보가 임의의 크기로 가변하고 영상 내에서 다수의 얼굴정보를 포함하고 있음을 가정할 때, 얼굴영역을 얼마나 정확하게 검색 할 수 있느냐에 초점을 맞추었다. 이를 해결하기 위하여F.Rosenblatt가 제안한 퍼셉트론 신경망 모델을 기초로 임의의 얼굴영상에 대한 $20{\times}20$ 픽셀로 서브샘플링을 사용한 규준화 작업을 통해서 전면얼굴에서와 같은 인식기법의 효과를 사용하고, 획득한 얼굴후보 영역에 대하여 조명이나 빛에 의한 외부환경의 간섭을 최소화하기 위하여 최적선형필터와 히스토그램 평활화 기법을 이용하였다. 그리고 불필요한 학습을 최소화하기 위하여 달걀형 마스크의 덧셈연산을 전 처리 과정에 추가하였다. 전 처리 과정을 마친 이미지는 각각 세 개의 수용필드로 쪼개어져 특정 위치에 존재하는 눈, 코, 입 능의 정보를 신경망 학습을 통해 최종 결정된다. 또한 각각 다른 초기값을 가지는 3개의 단일셋 네트워크시스템을 병력형태로 구성하여 결과의 정확도를 높여 구현하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.313-321
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• 2017

One of the most frequently performed tasks in human-robot interaction (HRI), intelligent vehicles, and security systems is face related applications such as face recognition, facial expression recognition, driver state monitoring, and gaze estimation. In these applications, accurate head pose estimation is an important issue. However, conventional methods have been lacking in accuracy, robustness or processing speed in practical use. In this paper, we propose a novel method for estimating head pose with a monocular camera. The proposed algorithm is based on a deep neural network for multi-task learning using a small grayscale image. This network jointly detects multi-view faces and estimates head pose in hard environmental conditions such as illumination change and large pose change. The proposed framework quantitatively and qualitatively outperforms the state-of-the-art method with an average head pose mean error of less than $4.5^{\circ}$ in real-time.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.357-362
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• 2005

Iris recognition system is the one of the most reliable biometries recognition system. An algorithm is proposed to determine the localized iris from the iris image received from iris input camera in client. For the first step, the algorithm determines the center of pupil. For the second step, the algorithm determines the outer boundary of the iris and the pupillary boundary. The localized iris area is transformed into polar coordinates. After performing three times Wavelet transformation, normalization was done using a sigmoid function. The converting binary process performs normalized value of pixel from 0 to 255 to be binary value, and then the converting binary process is compared pairs of two adjacent pixels. The binary code of the iris is transmitted to the server by the network. In the server, the comparing process compares the binary value of presented iris to the reference value in the database. The process of recognition or rejection is dependent on the value of Hamming Distance. After matching the binary value of presented iris with the database stored in the server, the result is transmitted to the client.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.313-316
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• 2002

이동 물체의 이동 거리 추적이나 대상 물체의 인식과 판별 물체의 특징 추출과 같은 응용분야에서 컴퓨터(Computer)와 비젼시스템(vision system)을 이용한 영상 데이터 처리 분야에 대한 이용률이 증가하면서, 그에 따른 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 CCD 카메라(Charge-Couple Device Camera)로부터 입력된 그레이 레벨(Gray Level)의 영상을 입력받아 처리과정을 거쳐 위치정보를 전송하는 과정에서 정확한 정보를 얻기 위한 전처리 과정 방법을 제안하고, 실제 시스템에 적용한 결과를 제시한다. 여기서 영상의 전처리 과정 중 입력 영상에서 불필요한 부분을 제거하거나, 배경과 대상물의 분리, 내포된 잡음을 없애기 위하여 흔히 이진화 방법을 많이 사용한다 특히 이진화 과정에서 그레이 레벨의 입력영상에서 히스토그램(histogram) 정보를 이용하여 영상의 이진화시의 임계값을 찾는 것은 아주 중요한 요인이다 따라서 본 논문에서는 신경회로망을 이용하여 실시간으로 CCD 카메라를 통하여 입력되는 그레이 레벨의 입력 영상에 대하여 동적으로 적당한 임계값을 .찾는 방법을 제안하고자한다. 또한 제안한 신경회로망을 이용한 임계값 추출 알고리즘(algorithms)을 구현한 시스템(system)에 적용하여 일반적인 방법과 비교 검토하고 응용 가능성을 확인한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.698-703
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• 2006

본 논문에서는 비전 시스템과 후각 센서를 이용하여 자율주행 이동로봇에 냄새 발생지 추적을 위한 기능을 구현하였다. 초기에 로봇에 부착된 후각 센서가 냄새를 탐지하지 못한 경우에는 비전 시스템을 이용하여 특정 지역 내를 운행을 하다가 시계 내의 한 물체에 접근하여 냄새를 방출하고 있는 지를 검사하게 된다. 만일 냄새를 방출하고 있다면 신경회로망을 이용한 냄새 구별 알고리즘을 이용하여 그 냄새가 찾고자 하는 것인지를 확인하게 된다. 실험을 위해 AMOR(Autonomous Mobile Olfactory Robot) 로봇을 구현하여 사용하였으며, 실험결과는 제안된 알고리즘이 냄새 발생지를 찾고 냄새를 구별해 내는데 효율성이 있음을 보여준다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.282-294
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• 2017

본 논문에서는 차량이 움직일 때 발생하는 카메라의 움직임, 도로상의 광원에 강건한 지능형 전조등 제어 시스템을 제안한다. 후보광원을 검출할 때 카메라의 원근 범위 추정 모델을 기반으로 한 ROI (Region of Interest)를 사용하며 이는 FROI (Front ROI)와 BROI (Back ROI)로 나뉘어 사용된다. ROI내에서 차량의 전조등과 후미등, 반사광 및 주변 도로의 조명들은 2개의 적응적 임계값에 의해 세그먼트화 된다. 세그먼트화 된 광원 후보군들로부터 후미등은 적색도(redness)와 Haar-like특징에 기반한 랜덤포레스트 분류기에 의해 검출된다. 전조등과 후미등 분류 과정에서 빠른 학습과 실시간 처리를 위해 SVM(Support Vector Machine) 또는 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하지 않고 랜덤포레스트 분류기를 사용했다. 마지막으로 페어링(Pairing) 단계에서는 수직좌표 유사성, 광원들간의 연관성 검사와 같은 사전 정의된 규칙을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 야간 운전환경을 포함하는 데이터에 적용한 결과, 최근의 관련연구 보다 향상된 검출 성능을 보여주었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.17-22
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• 2022

본 논문에서는 지능형 엣지 컴퓨팅을 지원할 수 있는 경량 임베디드 기기를 설계하고, 영상 기기로부터 입력되는 이미지에서 객체를 실시간으로 빠르게 검출할 수 있음을 보인다. 제안하는 시스템은 산업 현장이나 군 지역과 같이 사전에 설치된 인프라가 없는 환경에 적용되는 지능형 영상 관제 시스템이나 드론과 같은 자율이동체에 탑재된 영상 보안 시스템에 적용될 수 있다. 지능형 비전 인지 시스템이 확산 적용되기 위해 온디바이스 AI(On-Device Artificial intelligence) 기술 적용 필요성이 증대되고 있다. 영상 데이터 취득 장치에서 가까운 엣지 기기로의 컴퓨팅 오프 로딩은 클라우드를 중심으로 수행되는 인공지능 서비스 대비 적은 네트워크 및 시스템 자원으로도 빠른 서비스 제공이 가능하다. 또한, 다양한 해킹 공격에 취약한 공격 표면의 감소와 민감한 데이터의 유출을 최소화 할 수 있어 다양한 산업에 안전하게 적용될 수 있을것으로 기대된다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제37권8호
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• pp.918-931
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• 2013

기존의 Pan-Tilt Zooming 카메라를 이용한 객체 추적은 카메라를 통해 획득한 영상을 분석하여 물체의 이동을 검출하였다. 그러나 이 방식은 영상처리를 위한 알고리즘과 이를 위한 하드웨어 비용이 소요되었다. 그리고 주변 환경의 변화나 영상 잡음 등으로 유효하지 않은 영상이 획득되는 경우나 사각지대가 존재하여 영상의 획득 자체가 불가능한 경우에는 대응이 어렵다. 본 논문에서는 영상 정보처리 기반의 객체 추적 기술이 가지는 한계를 극복하기 위해 무선 센서 네트워크 기반의 IEEE 802.15.4 표준을 적용한 GPS수신기가 장착된 센서노드를 시설물에 장착하여 센서노드의 가속도 센서가 장착된 시설물의 움직임을 인식하고 해당 센서노드의 GPS 정보를 이용하여 물체를 추적할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 영상처리에 요구되는 연산량을 감소시킴과 동시에 넓은 지역의 이동 물체를 추적할 수 있도록 효율적인 PTZ 카메라 제어를 가능하게 한다. 또한 센서노드의 유동적 장착이 가능할 수 있도록 무선의 메쉬 네트워크를 구현하여 설치의 효율성을 올렸다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.43-52
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• 2007

IEEE 802.15.4 specification which defines low-rate wireless personal area network(LR-WPAN) has application to home or building automation, remote control and sensing, intelligent management, environmental monitoring, and so on. Recently, it has been considered as an alternative technology to provide multimedia services such as automation via voice recognition, wireless headset and wireless camera for surveillance. In order to evaluate capability of voice traffic on the IEEE 802.15.4 LR-WPAN, we supposed two scenarios, voice traffic only and coexistence of voice and sensing traffic. For both cases we examined delay and packet loss rate in case of with and without acknowledgement, and various beacon period varying with beacon and superframe order values. In LR-WPAN with voice devices only, total 5 voice devices could be applicable and in the other case, i.e., coexisted cases of voice and sensor devices, a voice device was able to coexist with about 60 sensor devices.