본 연구에서는 청취자가 3차원 공간에서 자유로이 움직일 수 있는 음장 재생 시스템을 개발하였다. 시스템은 방음실($4.7m(W){\times}2.8m(D){\times}3.0m(H)$)에 설치하였으며 개인용 컴퓨터, 음의 제시장치 그리고 3차원 초음파 센서로 구성하였다. 본 시스템에서는 실내 전체를 감지하는 3차원 초음파 센서로부터 청취자의 위치 정보 및 자세각 정보를 얻어, 컴퓨터에서 나오는 음신호에 머리전달함수(HRTFs)를 삽입하여 음의 제시 장치로부터 출력하도록 설정하였다. 실험에 사용한 머리전달함수는 청취자의 머리 정변에서 1.5m 떨어진 지점에서 각각 측정하였다. 그리고 시스템의 성능을 평가하기 위해 가상 음원의 위치를 랜덤으로 변화시키고, 청취자에게는 자유로운 이동을 허락한 상태에서 음원의 위치를 찾는 실험을 수행하였다. 그 결과, 3차원 공간에 있어서 제시된 음원의 위치에서 청취자가 추정한 위치까지의 거리 오차는 약 30cm 이내로 나타났다.
종래 측위 기법들의 큰 추정 오차, 고비용, 제한된 서비스 범위 등의 문제점들을 극복하기 위해, 가시광 통신과 애드혹 무선 네트워크 인프라를 사용하여 정확하고 편리한 두 가지 하이브리드 측위 설계 기법들을 제안한다. 한가지 방법은 저속의 광 센싱, 좁은 범위의 가시광 수신, 장거리 측위 등의 서비스를 위한 비캐리어 가시광 통신기반의 하이브리드 측위 기법이며, 또 다른 방식은 고속 광 센싱, 넓은 범위의 가시광 수신, 중거리 측위 등의 서비스를 위한 4 MHz 캐리어를 사용하는 가시광 통신 기반의 하이브리드 측위 기법이다. 이 논문에서는 장애물이 있는 실내 환경에서 목표물과 관측자사이 7731.4cm 장거리와 2368cm 중거리 범위일 때, 각각 두 가지 기법으로 하이브리드 측위 시스템들이 구현되어 측위가 수행되고, 제안 시스템이 검증과 분석된다.
본 논문에서는 골프 퍼팅 훈련 시스템인 X-Putt를 제안한다. X-Putt는 3차원 공간상의 퍼터의 위치와 각도를 실시간으로 추적함으로써 퍼팅 스트로크를 분석한다. 이를 위하여, X-Putt는 기존의 측위 시스템이 가지는 측정오차를 개선하여 보다 정밀한 초음파 기반의 실시간 위치 측정 시스템을 적용한다. 성능 평가 결과에 의하면,X-Putt는 3차원 공간상에서 퍼터의 위치를 ${\pm}0.9cm$ 측정 오차 범위 내에서 정밀하게 측정하였다. 또한 페이스 각도는 ${\pm}1.5^{\circ}$의 오차 범위를 보여준다. 추가적으로, 사용자가X-Putt를 이용하여 손쉽게 퍼팅훈련을 하고, 피드백결과를 확인할 수 있도록 직관적인 인터페이스의 사용자 응용 프로그램을 구현하였다.
본 논문은 다수의 마이크로폰에서 측정된 총소리를 이용하여 총구와 마이크로폰 어레이 중심의 거리를 추정하는 방법을 개선하는 것이다. 은폐된 적의 위치인 총구와 마이크로폰 어레이 사이의 거리 추정은 군사적 목적 달성을 위하여 매우 중요하다. 총소리는 총구에서 추진가스의 팽창에 의해 발생하는 폭발음인 총구 폭풍파와 초음속으로 비행하는 탄환의 공기 파열음인 탄환 충격파로 구성된다. 현재까지 알려진 방법은 두 신호의 입사각과 도달 시간차를 이용하여 저격수의 거리를 추정한다. 그러나 이러한 기존 거리 추정 방법은 두 신호의 측정 입사각이 같은 경우에 거리추정이 불가능한 단점이 있다. 이러한 한계점을 해결하기 위한 방법으로써 탄도 수직거리 증가에 따른 탄환 충격파의 특징 변화를 이용한 새로운 거리를 추정 방법을 제안하였으며 이를 사격 실험을 통해 증명하였다.
본 논문에서는 에너지 기반 영역 선택과 TDOA에 의해 3차원에서 음원의 방위와 높이를 계산하여 음원 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 본 연구의 목적은 음원 위치 추정에서 계산시간 감축으로, 수평면 3개 신호의 에너지 비교에 의한 영역 선택과 선택된 영역의 TDOA에 의해 방위각을 계산하고, 또 높이 계산을 위한 마이크로폰 신호와 가장 큰 에너지를 갖는 평면 신호와의 TDOA로 높이각을 추정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에 대한 음원 추정실험 결과 수평 방위각 추정에서 평균 $0.778^{\circ}$, 높이각 추정에서 $1.296^{\circ}$의 오류를 보여 기존의 방법과 정확도에서 유사하고, 추정은 1회 신호 에너지 비교와 2회의 TDOA계산으로 가능하여 처리 시간이 단축된다.
본 논문은 눈 랜드마크 위치 검출과 시선 방향 벡터 추정이 하나의 딥러닝 네트워크로 통합된 시선 추정 네트워크를 제안한다. 제안하는 네트워크는 Stacked Hourglass Network를 백본(Backbone) 구조로 이용하며, 크게 랜드마크 검출기, 특징 맵 추출기, 시선 방향 추정기라는 세 개의 부분(Part)으로 구성되어 있다. 랜드마크 검출기에서는 눈 랜드마크 50개 포인트의 좌표를 추정하며, 특징 맵 추출기에서는 시선 방향 추정을 위한 눈 이미지의 특징 맵을 생성한다. 그리고 시선 방향 추정기에서는 각 출력 결과를 조합하여 최종 시선 방향 벡터를 추정한다. 제안하는 네트워크는 UnityEyes 데이터셋을 통해 생성된 가상의 합성 눈 이미지와 랜드마크 좌표 데이터를 이용하여 학습하였으며, 성능 평가는 실제 사람의 눈 이미지로 구성된 MPIIGaze 데이터셋을 이용하였다. 실험을 통해 시선 추정 오차는 3.9°의 성능을 보였으며, 네트워크의 추정 속도는 42 FPS(Frame per second)로 측정되었다.
온보드영상장치(OBI)를 사용하고 있는 콘빔CT(CBCT)를 이용하여 인체 팬텀 자세 및 위치와 모의치료시 인체 팬텀 자세 및 위치를 비교하여 CBCT의 3D 타깃 위치의 유용성을 평가하고자 한다. 실제방사선 치료와 동일한 과정으로 모의 치료계획을 하기 위해서 인체 팬텀(The Rando Phantom) 을 set up 한다. 기준점에 놓인 인체팬텀에서 CBCT를 이용하여 평행이동 및 회전이동 하였다. 이때 얻어진 영상들의 위치 차이에 대한 평균 및 편차를 인체 팬텀의 실제 이동 값과 비교하였다. 실험은 10회씩 반복하여 오차의 표준 편차를 구하였다. CBCT로 획득한 영상과 모의치료 시 획득한 CT영상을 비교하는 3D/3D 매칭에서 평균 setup의 residual error의 평균 및 표준편차는 lateral $0.2{\pm}-0.2$ mm, longitudinal $0.4{\pm}0.3$ mm, vertical $-0.4{\pm}0.1$ mm 로 각각 0~4 mm의 범위 이내로 나타났다. 모의실험 된 회전 내용은 $0.4{\pm}0.2$ mm, $0.3{\pm}0.3$ mm, 그리고 $0.3{\pm}0.4$ mm이다. 회전에 의한 error는 $0{\sim}0.6^{\circ}$ 범위이다. 인체 팬텀을 이용한 CBCT 3D/3D 매칭은 모의 치료 시와 환자 치료 시 정확한 정합을 함으로써 error를 최소화 하였다.
WiFi 신호지도법은 실내 환경을 위한 효과적인 위치 추적 기술로 잘 알려져 있다. 하지만 이 기술은 주어진 공간 전역에 걸쳐 미리 구축된 대용량의 신호지도가 있어야 적용할 수 있다. 또한 이 기술을 적용하기 위해서는 환경이 변함에 따라 전문가에 의해 주기적으로 새로운 신호지도를 구축하거나 변경하는 작업이 필요하다. 최근 들어 이러한 문제점을 극복하기 위한 한 가지 방법으로서, 군중-제공 신호지도 작성 방식이 많은 연구자들의 관심을 모으고 있다. 이 방식은 다수의 자발적인 사용자들로 하여금 특정 공간에서 수집한 자신들의 신호지도를 다른 사람들과 함께 서로 공유할 수 있도록 해준다. 따라서 군중-제공 신호지도 방식을 이용하면 신호지도를 자동으로 최신의 상태로 변경할 수 있다. 하지만, 대부분의 군중-제공 신호지도 작성 시스템들에서는 사용자들이 자신의 위치를 스스로 판단하여 수작업으로 직접 입력하도록 요구하고 있다. 그 뿐만 아니라, 이들 시스템에서는 다수의 사용자들로부터 수집되는 신호지도들 중에서 오류가 있는 것들을 찾아내고 이들을 여과해주는 체계적인 메커니즘을 가지고 있지 않다. 본 논문에서는 군중-제공 신호지도 작성 및 위치 추적(CMAL) 시스템의 설계에 대해 소개한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다수의 스마트폰 사용자들로부터 수집된 지역 신호지도들을 이용하여 자동으로 공유 신호지도를 구축/갱신할 수 있을 뿐만 아니라, 동시에 새로운 신호지도를 이용하여 각 스마트폰 사용자의 위치를 추적할 수 있는 기능을 제공한다. 본 시스템은 각 스마트폰에서 신호지도를 수집하는 다수의 클라이언트들과, 공유 신호지도 데이터베이스를 관리하는 중앙의 서버로 구성된다. 각 클라이언트에는 스마트폰 사용자의 실시간 위치를 추적하면서 동시에 지역 신호지도를 생성하는 파티클 필터-기반의 WiFi SLAM 엔진을 내장하고 있으며, 서버에는 공유 신호지도의 무결성 유지를 위한 가우시안 보간법 기반의 오류 여과 알고리즘을 채택하고 있다. 다양한 실험들을 수행한 결과를 통해, 본 논문에서 제안한 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
가까운 미래에 필요로 하게 될 지능형 로봇은 인간과 공존하고 효과적으로 인간을 도울 수 있는 인간 친화적인 로봇이다. 이러한 목적을 실현하기 위해서 무엇보다 로봇은 주어진 환경에서만 아니라 미지의 환경에서도 주행중인 자신의 위치와 자세를 인식할 수 있어야 한다. 더욱이, 자신의 위치가 자연스럽게 인식될 수 있어야 할 것이다. 그래서 이동로봇의 주행에서 발생되는 불확실을 해결함으로써 로봇의 위치를 추정할 수 있어야 할 것이다. 본 논문에서는 이동물체의 영상정보를 이용하여 이동로봇의 자기위치추정을 위한 방법을 제시하고 있다. 이것은 엔코더의 관측 위치정보와 이동로봇의 위치정보를 추정하기 위한 카메라영상에서의 추정된 위치정보를 결합하는 방법이다. 기준좌표계상에 이동물체의 사전 경로정보와 투영된 카메라 모델, 기하학적 구속식을 이용함으로써 이동물체에 대한 영상 좌표와 추정된 이동로봇의 위치 정보간의 관계를 표현 할 수 있다. 제시된 식은 추정된 위치에 근거하기 때문에 측정오차를 항상 가지게 된다. 제안된 방법은 관측되고 추정된 영상좌표간의 오차정보를 이용하여 이동로봇의 위치를 추정할 수 있었다. 이러한 추정을 위해서 칼만필터를 적용하였으며 제안된 방법의 성능은 시뮬레이션과 실험을 통하여 제시하고 있다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권2호
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pp.220-226
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2013
최근 공장자동화 및 물류시스템의 발전은 대형선박이나 물류창고 등과 같은 넓은 작업현장을 소수의 작업자가 관리할 수 있게 되었다. 기존의 무선 실내 위치인식 시스템에서 이러한 작업자들의 정확한 위치를 추정하기 위해서 일반적으로 셋 또는 그 이상의 고정노드가 하나의 노드로 이루어진 이동노드의 위치를 인식하는 방식이 주로 사용되고 있다. 하지만 이러한 방법은 작업자(이동노드)에 비하여 넓은 작업현장에 많은 고정노드가 필요하므로 노드 배치 측면에서는 비효율적이다. 따라서 소수의 작업자를 요구하는 이러한 작업환경에서 효율적으로 노드를 배치하기 위하여 본 논문에서는 세 개의 노드로 구성된 이동노드가 고정노드 두 개의 상대좌표를 효율적으로 인식함으로써 고정노드의 개수를 저감하는 새로운 추정 알고리즘과 이동노드와 고정노드 사이의 거리오차를 최소화하기 위하여 Rounding estimation(RE) 기법을 제안한다. 실험 결과 제안한 RE기법은 자유공간에서 기존의 삼변측량법의 오차율 대비 90.9% 개선된 위치인식 결과를 나타냈다. 또한 실내 자유공간에서 고정노드 수를 최대 50%까지 감소시킬 수 있음에도 불구하고 제안한 추정 알고리즘은 평균 오차 0.15m의 정밀한 위치인식이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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