Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.01a
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pp.301-302
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2022
최근 지상 통로에 차량 통행 공간과 보행자 통행 공간이 분리되어있지 않은 공원형 아파트가 증가하고 있다. 이로 인해 택배 차량의 아파트 단지 안으로 진입을 통제하는 아파트가 늘어나고 있다. 현재는 이러한 상황에서 택배기사들이 직접 손수레를 끌고 아파트 안으로 들어가거나, 수령인이 직접 아파트 입구에서 택배를 수령하는 방법으로 문제를 해결 해 왔다. 본 논문은 이러한 불편함을 개선하기 위해 아파트 입구에서 집 앞까지 인공지능 기술과 카메라, 라이다센서를 이용하여 자율주행으로 택배를 운반 해줄 수 있는 '자율주행 택배 운반 로봇' 기술을 제안한다. 기존의 사람이 직접 택배를 집 앞까지 운반하는 방식이 아닌 자율주행 로봇을 이용한 방식으로 택배기사들의 과로로 인한 사고를 예방하고, 아파트 입주민들의 불편도 줄어들 것이다.
The recent steep increase in the minimum hourly wage has increased the burden of labor costs, and the share of unmanned stores is increasing in the aftermath of COVID-19. As a result, theft crimes targeting unmanned stores are also increasing, and the "Just Walk Out" system is introduced to prevent such thefts, and LiDAR sensors, weight sensors, etc. are used or manually checked through continuous CCTV monitoring. However, the more expensive sensors are used, the higher the initial cost of operating the store and the higher the cost in many ways, and CCTV verification is difficult for managers to monitor around the clock and is limited in use. In this paper, we would like to propose an AI image processing fusion algorithm that can solve these sensors or human-dependent parts and detect customers who perform abnormal behaviors such as theft at low costs that can be used in unmanned stores and provide cloud-based notifications. In addition, this paper verifies the accuracy of each algorithm based on behavior pattern data collected from unmanned stores through motion capture using mediapipe, object detection using YOLO, and fusion algorithm and proves the performance of the convergence algorithm through various scenario designs.
본 연구는 기술개발 자체의 효과성을 개발된 기술의 시장성, 확대 보급가능성, 민간분야의 기술 로드맵과의 관계성을 도출하는 것으로 실제로 업계에서 다양한 인맥과 프로젝트의 경험을 가지고 있는 자에 의한 심층인터뷰를 근거로 한 정성적 판단과 시장조사를 통한 정량적 판단을 결합하여 멀티센서의 기술개발의 가치를 평가하는 후속 조치에 해당되는 연구이다. 직접적 측면의 산업적 파급효과는 2006년에는 시범적인 수준에서 적용된 사례를 중심으로 정리해 본 결과, 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 전문화된 기업의 경우 각자의 강점에 기반을 두어 멀티센서의 적용시장을 바라보고 있다는 점이다. 모든 소프트웨어의 생산을 서버 부분부터 웹 버전, 모바일 버전까지 모두 보유하고 있는 벡터 부분의 GIS 수준과는 달리 위성영상 및 멀티센서 분야의 소프트웨어는 대용량으로 인한 한계로, 서버중심, 웹 중심의 개발이 이루어지고 있으나 모바일 분야까지 확장되지는 않고, 차량항법장치와의 연계를 통한 확장을 꾀하는 수준이라고 요약할 수 있다. 둘째, 전문기업이 아닌 대기업의 시장분석 및 전략에 관한 부분을 요약하자면, 멀티센서와 직접적인 연관을 갖는 회사는 많지 않으나 대체로 U-city 사업 발굴 시 멀티센서가 융합기술이 요소기술로서 기여할 수 있을 것이라는 기대는 하고 있으며, 규모도 1,000억 원 대를 상회할 것으로 바라보고 있다. 셋째, 멀티센서 개발기술의 상용화 및 산업화를 위한 제거 요소 및 감소 요소, 증가 요소 및 새로이 만들어야 할 요소 등을 다차원 전략으로 제시하였으나, 전략을 구사할 기관이 산재되어 있어 제도적 차원의 뒷받침이 기술개발과 더불어 진행되어야 한다는 결론에 이르게 된다. 넷째, 개발된 4개의 기술에 대하여 KVA에서 산출한 기업평가 방식을 변형하여 적용하였는데, 위성영상과 DEM 개발기술이 87% 이상의 점수를 받아 가장 시장성 및 활용성이 높은 기술로 평가되었으며, 초다분광영상에 대한 기술은 70%를 겨우 넘는 수준에서 평가가 되었다. 멀티센서 공간영상정보 통합처리 기술 개발은 다목적 실용위성의 보유, 국가 NGIS 사업의 결과물이 상당히 축척이 되어 있고, 라이다(LiDAR) 기술의 도입을 위한 환경이 조성되었기에 다른 국가에 비해 멀티센서 기술의 적용과 산업화가 가시화 될 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 멀티센서 자료의 수급이 용이하지 못하고, 법 제도적인 한계, 시장의 성숙도가 기대이하라는 점 등의 한계를 노정하고 있다.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.21
no.3
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pp.63-71
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2013
This study calculated vegetation indexes such as SR, NDVI, SAVI, and LAI to figure out correlations regarding vegetation by using high resolution KOMPSAT-2 images and LANDSAT images based on the forest biomass distribution map that utilized field survey data, satellite images and LiDAR data and then analyzed correlations between their values and forest biomass. The analysis results reveal that the vegetation indexes of high resolution KOMPSAT-2 images had higher correlations than those of LANDSAT images and that NDVI recorded high correlations among the vegetation indexes. In addition, the study analyzed the characteristics of hyperspectral images by using the COMIS of STSAT-3 and Hyperion images of a similar sensor, EO-1, and further the usability of biomass estimation in hyperspectral images by comparing vegetation index, which had relatively high correlations with biomass, with the vegetation indexes of LANDSAT with the same GSD conditions.
Kim, Seongsam;Park, Jesung;Shin, Dongyoon;Yoo, Suhong;Sohn, Hong-Gyoo
Korean Journal of Remote Sensing
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v.35
no.5_2
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pp.841-850
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2019
The purpose of this study is to strengthen the capability of rapid mapping for disaster through improving the positioning accuracy of mapping and fusion of multi-sensing point cloud data derived from Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and disaster investigation vehicle. The positioning accuracy was evaluated for two procedures of drone mapping with Agisoft PhotoScan: 1) general geo-referencing by self-calibration, 2) proposed geo-referencing with optimized camera model by using fixed accurate Interior Orientation Parameters (IOPs) derived from indoor camera calibration test and bundle adjustment. The analysis result of positioning accuracy showed that positioning RMS error was improved 2~3 m to 0.11~0.28 m in horizontal and 2.85 m to 0.45 m in vertical accuracy, respectively. In addition, proposed data fusion approach of multi-sensing point cloud with the constraints of the height showed that the point matching error was greatly reduced under about 0.07 m. Accordingly, our proposed data fusion approach will enable us to generate effectively and timelinessly ortho-imagery and high-resolution three dimensional geographic data for national disaster management in the future.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.8
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pp.9-21
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2022
In this paper, we developed a 100% detection system for entering and leaving vehicles by improving the detection rate of existing detection cameras based on the LiDAR sensor, which is one of the core technologies of the 4th industrial revolution. Since the currently operating parking lot depends only on the recognition rate of the license plate number of about 98%, there are various problems such as inconsistency in the entry/exit count, inability to make a reservation in advance due to inaccurate information provision, and inconsistency in real-time parking information. Parking status information should be managed with 100% accuracy, and for this, we built a parking lot entrance/exit detection system using LIDAR. When a parking system is developed by applying the LIDAR sensor, which is mainly used to detect vehicles and objects in autonomous vehicles, it is possible to improve the accuracy of vehicle entry/exit information and the reliability of the entry/exit count with the detected sensing information. The resolution of LIDAR was guaranteed to be 100%, and it was possible to implement so that the sum of entering (+) and exiting (-) vehicles in the parking lot was 0. As a result of testing with 3,000 actual parking lot entrances and exits, the accuracy of entering and exiting parking vehicles was 100%.
An image-reconstruction technology, involving the deployment of an unmanned mobility equipped with high-speed LiDAR (Light Detection And Ranging) has been proposed to reconstruct the shape of abandoned mine. Unmanned mobility operation is remarkably useful in abandoned mines fraught with operational difficulties including, but not limited to, obstacles, sludge, underwater and narrow tunnel with the diameter of 1.5 m or more. For cases of real abandoned mines, quadruped robots, quadcopter drones and underwater drones are respectively deployed on land, air, and water-filled sites. In addition to the advantage of scanning the abandoned mines with 2D solid-state lidar sensors, rotation of radiation at an inclination angle offers an increased efficiency for simultaneous reconstruction of mineshaft shapes and detecting obstacles. Sensor and robot posture were used for computing rotation matrices that helped compute geographical coordinates of the solid-state lidar data. Next, the quadruped robot scanned the actual site to reconstruct tunnel shape. Lastly, the optimal elements necessary to increase utility in actual fields were found and proposed.
Seo, Sang-Il;Won, Jae-Ho;Lee, Jae-One;Park, Byoung-Uk
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.30
no.2
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pp.181-188
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2012
The most recent, Digital photogrammetric camera, Airborne LiDAR and GPS/INS same sensors are used to acquire spatial information of various kinds in the field of aerial survey. In addition, Direct Georeferencing technology has been widely utilized with digital photogrammetric camera and GPS/INS. However, the sensor Calibration to be performed according to the combination of various sensors is followed by problems. Most of all, boresight calibration of integrated sensors is a critical element in the mapping process when using direct georeferencing or using the GPS/INS aerotriangulation. The establishment of a national test-bed in Sejong-si for aerial sensor calibration is absolutely necessary to solve this problem. And accurate calibration with used to integration of GPS/INS by aerotriangulation of aerial imagery was necessary for determination of system parameters, evaluation of systematic errors. Also, an investigation of efficient method for Direct georeferencing to determine the exterior orientation parameters and assessment of geometric accuracy of integrated sensors are performed.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2004.11a
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pp.285-290
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2004
그림자효과 보정은 도심지역에서 영상 해석 또는 지상의 인공지물을 추출하는데 있어서 상당히 중요한 처리과정이다. 본 연구에서는 다중자료원(Multi-Source Data Sets)을 이용하여 컬러항공사진에 발생한 그림자의 효과를 효율적으로 처리 및 보정 할 수 있는 알고리즘을 제시하였으며 시각적인 비교뿐만 아니라 도로추출의 시도로 그림자 보정효과의 입증하였다. 또한 다중자료원인 컬러항공사진, LiDAR 고도자료 그리고 1:1000 수치지도를 이용하여 각 센서 및 기존 자료가 가지고 있는 장점을 최대한 살려 시너지 효과를 나타낼 수 있도록 적절한 융합과정을 시도하여 성공적인 예를 보여주었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.05a
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pp.100-103
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2021
IoT 와 인공지능을 접하려는 시도는 최근 들어서 많은 발전을 보이고 있다. 본 논문은 컴퓨팅 파워가 제한되는 작은 디바이스 IoT 의 한계를 극복하기 위하여 ROS 를 이용하여 복잡한 연산을 무선 통신으로 오프로딩하는 기법을 제안한다. 제안된 자율주행카드 시스템은 카트 이용 고객 개개인을 검출하고 추적하되 컴퓨터 비전 알고리즘과 LiDAR 센서를 이용하며, 음성인식 알고리즘을 적용하여 기계와 인간의 감성공학적 소통이 가능한 융합형 자율주행카트를 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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