• 대한전기학회논문지
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• 제45권2호
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• pp.310-318
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• 1996

It is very important for a mobile robot to estimate its current position With precise information about the current position, the mobile robot can do path-planning or environmental map building successfully. In this paper, a position estimation method using one color image is presented. The mobile robot(K2A) takes an image of a corridor and searches for the door and pillar, which are the given landmarks. The color information is used to distinguish the landmarks. In order to represent the presence of the landmarks, Image Mode is defined. This method adopts Kullback information distance. If a landmark is detected, with the color information, the mobile robot identifies the vertical line of the landmark and its crossing point and an experimental navigation is performed.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권11호
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• pp.4084-4104
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• 2021

Visual place recognition (VPR) is a fundamental yet challenging task of mobile robot navigation and localization. The existing VPR methods are usually based on some pairwise similarity of image descriptors, so they are sensitive to visual appearance change and also computationally expensive. This paper proposes a simple yet effective four-step method that achieves adaptive convolutional neural network (CNN) landmark matching for VPR. First, based on the features extracted from existing CNN models, the regions with higher significance scores are selected as landmarks. Then, according to the coordinate positions of potential landmarks, landmark matching is improved by removing mismatched landmark pairs. Finally, considering the significance scores obtained in the first step, robust image retrieval is performed based on adaptive landmark matching, and it gives more weight to the landmark matching pairs with higher significance scores. To verify the efficiency and robustness of the proposed method, evaluations are conducted on standard benchmark datasets. The experimental results indicate that the proposed method reduces the feature representation space of place images by more than 75% with negligible loss in recognition precision. Also, it achieves a fast matching speed in similarity calculation, satisfying the real-time requirement.

• 한국통신학회논문지
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• 제37B권9호
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• pp.849-858
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• 2012

본 논문에서는 빠르고 정확하게 elephant flow를 발견할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 최근 인터넷 사용자의 증가와 다양한 응용 프로그램의 등장으로 인하여, 네트워크 트래픽의 대규모화가 급속히 진행되고 있는 추세이다. 이러한 변화에 따라 네트워크 대역의 상당 부분을 점유하는 elephant flow 가 자주 발생하게 되었다. Elephant flow는 인터넷 트래픽의 관리 (management) 및 서비스 측면에서 네트워크 대역 (network bandwidth)의 불공평한 사용 문제를 유발한다. 본 논문에서는 Elephant flow를 발견하는 방법들 중 하나인 기존 Landmark-LRU 기법에 간단한 메커니즘을 추가시켜, 발견율을 크게 증가시키는 방법을 제시하였다. 그리고 제안하는 개선안을 실제 네트워크에서 추출한 트레이스 (network traces)에 적용하는 시뮬레이션을 통하여 평가하였다. 그 결과로 우리가 제시하는 개선 알고리즘이 효율적인 메모리 비용을 유지하면서 Landmark-LRU 기법보다 더 정확하게 elephant flow를 발견하는 것을 확인할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.81-86
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• 2004

This paper describes self-localization of a mobile robot from the multiple candidates of landmarks in outdoor environment. Our robot uses omnidirectional vision system for efficient self-localization. This vision system acquires the visible information of all direction views. The robot uses feature of landmarks whose size is bigger than that of others in image such as building, sculptures, placard etc. Robot uses vertical edges and those merged regions as the feature. In our previous work, we found the problem that landmark matching is difficult when selected candidates of landmarks belonging to region of repeating the vertical edges in image. To overcome these problems, robot uses the merged region of vertical edges. If interval of vertical edges is short then robot bundles them regarding as the same region. Thus, these features are selected as candidates of landmarks. Therefore, the extracted merged region of vertical edge reduces the ambiguity of landmark matching. Robot compares with the candidates of landmark between previous and current image. Then, robot is able to find the same landmark between image sequences using the proposed feature and method. We achieved the efficient self-localization result using robust landmark matching method through the experiments implemented in our campus.

• 로봇학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.205-216
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• 2016

The localization of the robot is one of the most important factors of navigating mobile robots. The use of featured information of landmarks is one approach to estimate the location of the robot. This approach can be classified into two categories: the natural-landmark-based and artificial-landmark-based approach. Natural landmarks are suitable for any environment, but they may not be sufficient for localization in the less featured or dynamic environment. On the other hand, artificial landmarks may generate shaded areas due to space constraints. In order to improve these disadvantages, this paper presents a novel development of the localization system by using artificial and natural-landmarks-based approach on a topological map. The proposed localization system can recognize far or near landmarks without any distortion by using landmark tracking system based on top-view image transform. The camera is rotated by distance of landmark. The experiment shows a result of performing position recognition without shading section by applying the proposed system with a small number of artificial landmarks in the mobile robot.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1309-1320
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• 2023

모바일 기기의 기술 발전과 대중화는 어디서든 사용자의 위치를 확인할 수 있으며 인터넷을 사용할 수 있도록 발전되었다. 그러나 실내의 경우 인터넷은 끊김없이 사용할 수 있지만 global positioning system (GPS) 기능은 활용하기 어렵다. 실내 공공장소인 백화점, 박물관, 컨퍼런스장, 학교, 터널 등 GPS가 수신되지 않는 음영 지역에서 실시간 위치정보 제공의 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 최근의 실내 측위 기술은 랜드마크 데이터베이스를 구축하기 위해 light detection and ranging (LiDAR) 장비를 기반으로 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 랜드마크 데이터베이스 구축의 접근성에 초점을 두어 모바일 기기를 기반으로 랜드마크를 촬영한 단일 이미지와 사전에 구축된 랜드마크 데이터베이스 정보를 이용하여 사용자의 위치를 추정하는 기법을 개발하고자 하였다. 첫 번째로, 랜드마크 데이터베이스를 구축하였다. 랜드마크를 촬영한 모바일 이미지만으로 사용자 위치를 추정하기 위해서는 모바일 이미지에서 랜드마크 검출이 필수적이고, 검출된 랜드마크에서 고정적인 성격을 가진 지점의 지상좌표 취득이 필수적이다. 두 번째 단계에서는 bag of words (BoW) 영상 검색 기술을 적용해 랜드마크 데이터베이스 중 모바일 이미지가 촬영한 랜드마크를 유사한 4위까지 검색하였다. 세 번째 단계에서는 scale invariant feature transform (SIFT) 특징점 추출 기법과 Homography random sample consensus (RANSAC)을 통해 검색된 4개의 후보 랜드마크들 중 가장 유사한 하나의 랜드마크를 선정하였고, 이때 임계값 설정을 통해 정합점 수를 기반으로 한 차례 더 필터링을 수행하였다. 네 번째 단계에서는 대응된 랜드마크와 모바일 이미지간의 Homography 행렬을 통해 랜드마크 이미지를 모바일 이미지에 투사하여 랜드마크의 영역과 코너(외곽선)점을 검출하였다. 마지막으로, 위치추정 기법을 통해 사용자의 위치를 추정하였다. 해당 기술의 성능을 분석한 결과, 랜드마크 검색 성능은 약 86%로 측정되었다. 위치추정 결과와 사용자의 실제 지상좌표를 비교한 결과, 약 0.56 m의 수평 위치 정확도를 갖는 것이 확인되어 별도의 고가 장비 없이 랜드마크 데이터베이스를 구축하여 모바일 영상으로 사용자 위치 추정이 가능한 것을 확인하였다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제17권1호
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• pp.110-119
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• 2008

A lobby of a hotel is an important space by which the image of a hotel as a whole, the brand-identity, is determined. This study has researched and analyzed the special property in presentation of a landmark in a hotel lobby for its spatial factors, which affects visual cognition, and it is to provide information that can set out the foundation of space design for the appropriate landmark in a certain hotel lobby corresponding to the unique characteristics of a hotel. The regional range of this study includes the lobby spaces of 10 five-star hotels in Shanghai China and Seoul Korea. The types of spatial factors as landmarks and manifestation of those, which affect the visual cognition of the users are the range of context in this study. For this study, field-study and survey were both used in research. The results that have been concluded through this study are as follow. First, manifestational quality of a landmark in a hotel lobby is represented in its size, figure and contrast of 'shape', in its visibility and territory of 'space' and in its symbolic value and historical property of 'meaning', and each of those factors are related to the others. Secondly, the types of spatial factors in a landmark are displayed as being focused on the openness of the space or with large-scaled spatial factors. Light and lumination intensify the manifestation of various spatial factors in a landmark. Thirdly, each representational characteristic of spatial factors in a landmark, which are closely linked to each other should be controlled precisely in order to bring out functional and symbolic feature of a hotel lobby.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권5호
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• pp.719-728
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• 2005

2DE는 조직 내의 단백질을 규명하는 단백질 분리 기술이다. 그러나 2DE 이미지는 실험 조건, 스캐닝 상태와 같은 환경에 민감하게 영향을 받는다. 이러한 이미지간의 변화를 극복하기 위해서 사용자는 각각의 서로 다른 이미지에 수동으로 기준점을 입력해주어야 한다. 그러나 이 과정은 에러를 발생시키며 긴 시간을 요구하는 작업으로, 빠른 분석에 장애 요인이 된다. 따라서 본 논문에서는 기준점 프로파일에 기반 하여 기준점을 자동으로 추출하는 방법을 개발하였다. 기준점 프로파일은 이미 확인된 이미지들의 기준점들에 대한 클러스터링 방법을 통하여 생성하며, 각 클러스터의 다양한 속성을 정의한다. 새로운 이미지가 입력되면 기준점의 후보 스팟들을 대상으로 프로파일과 비교하석 기준점을 추출한다. 그리고 $A^*$알고리즘을 이용하여 기준점 선정 과정을 최적화한다. 본 논문에서는 실제 사람의 간 조직 이미지를 이용하여 기준점 추출 방법의 성능을 분석하였다

• 전자공학회논문지
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• 제50권5호
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• pp.199-207
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• 2013

스핀 영상은 3차원 표면의 특징을 효과적으로 표현하기 때문에 3차원 얼굴에서 특징점을 검출하는데 많이 이용된다. 하지만 기존의 스핀 영상은 표면의 법선 벡터 방향에 따라 매우 다른 스핀 영상이 만들어지는 단점이 있다. 또한 해당 영역 내에 존재하는 모든 점을 2차원으로 변환하여 고려하기 때문에 3차원 표면 특징이 모호해질 수 있다. 본 논문에서는 검색 영역을 분할한 스핀 영상을 이용하는 3차원 얼굴 특징점 검출 방법을 제안하였다. 기준점으로부터 떨어진 각도에 따라 검색범위를 분할하여 분할된 영역 내 점들에 대해 스핀 영상을 구성하여 방향에 따른 특징 추출을 극대화했다. 법선 벡터 평탄화를 이용하여 표면 법선 벡터 방향에 대한 잡음 민감성을 줄여 정확한 형태의 스핀 영상을 얻도록 했다. 실험을 통해 제안한 방법으로 찾은 특징점과 실측 특징점과의 거리차를 비교하여 기존방법에 비해 약 34% 향상된 정확도를 얻음을 확인했다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권4호
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• pp.130-144
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• 2023

최근 실내에 대한 정확한 위치정보 취득을 위해 신호기반측위와 영상기반측위를 기반으로 다양한 측위기술이 연구되고 있다. 이 중 카메라를 통해 획득된 영상과 필요에 따라 수집된 센서데이터를 이용하여 모바일 단말의 위치를 결정하는 영상측위 기술에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 영상기반측위를 위해서는 모바일 단말사진과 가상의 랜드마크 영상과의 매칭을 통해 실내위치 결정하는 방법이 사용되며, 이를 위해 광고판, 자판기, ATM기기 등 다양한 랜드마크에 대한 실내 공간정보구축이 필요하다. 다양한 랜드마크에 대한 실내공간정보 구축을 위해 한국전자통신연구원(ETRI) 13동을 대상으로 지상라이다 측량을 통해 로드뷰 형태의 파노라마 이미지와 정확한 3D 측량성과를 취득하였다. 3차원 토탈스테이션 결선성과와 지상라이다 파노라마 이미지 좌표상호간 비교시 약 0.10m 이내로 좌표 및 거리 성과가 취득되어 실내측위에 활용하기 위한 정확한 랜드마크 구축이 가능함을 확인하였다. 이러한 지상라이다 성과를 활용하여 영상측위에 필요한 3차원 랜드마크 모델링을 수행함으로써 기존 준공도면을 이용한 3차원 모델링만으로 구축할 수 없는 랜드마크 정보에 대해 보다 빠르게 모델링이 가능하였다.