• 한국화재소방학회논문지
• /
• 제33권1호
• /
• pp.92-98
• /
• 2019

이 연구는 옥내소화전설비에 자동화점추적 기능을 부가하여 화재 발생위치에 따라 방수노즐이 이동하여 유효하게 방수하는지를 방수중심 지향여부, 방수범위 유지여부, 방수형태의 일관성 유지여부로 구분하여 실험하고 결과를 고찰하였다. 첫째, 방수중심 실험결과는 최초 화원의 중심을 찾는 정확도는 시스템 설계에 있어서 유효한 결과를 도출하게 됨을 확인하였다. 둘째, 방수범위 실험결과 방수최대반경의 물 분사를 하는 경우 방수범위의 오차는 허용공차 범위 내에 들어가는 것으로 확인되었다. 마지막으로 방수형태 실험결과 형태의 변화 없이 정상동작하여 설정블록에 대하여 설계상태가 이상 없음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제30권3호
• /
• pp.159-169
• /
• 2024

본 논문에서는 증강 현실 (AR) 기술과 사물 인터넷 (IoT) 기술을 융합하여 새로운 실시간 화재 모니터링 및 대피 내비게이션 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 건물 내에 설치된 IoT 온도 측정 디바이스를 통해 온도 데이터를 수집하고, 이를 IoT 플랫폼을 통해 MySQL 클라우드 데이터베이스에 자동으로 전송함으로써 실시간으로 정확한 데이터를 모니터링한다. 이후, 건축 정보 모델링 (BIM)을 통해 생성된 3D 건물 모델에 실시간 IoT 데이터를 가시화하고, AR 기술을 통해 현실 세계에 모델을 표현함으로써 직관적으로 화재 발생 위치를 파악할 수 있다. 또한, Vuforia 엔진의 Device Tracking 및 Area Targets 기능을 활용하여 사용자의 실시간 위치를 파악하고, 개선된 A* 알고리즘을 통해 여러 비상구 중 최적의 대피 경로를 찾는다. 본 논문에서는 다양한 가상 화재 시나리오를 기반으로 사용자 실험 평가를 진행하여 제안된 시스템의 실용성과 빠르고 안전한 대피 효과를 입증한다.

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제46권3호
• /
• pp.52-58
• /
• 2009

칼만 필터는 이동 목표물의 운동 상태 특성이 선형이라고 가정할 경우 비교적 정확하게 표적의 위치를 추정할 수 있는 알고리즘으로 목표물의 운동 상태 특성이 얼마나 정확하게 모형화 되었느냐에 따라 성능이 좌우된다. 표적의 다양성을 고려하지 않고 운동 특성을 일반적으로 모형화 하여 칼만필터(SKF : Simple Kalman filter) 알고리즘을 적용하는 경우 표적이 갑작스런 기동을 하게 되면 칼만필터의 고정된 프로세스 잡음 분산은 기동을 다를 수 없게 되므로 추적 성능은 현저히 저하된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 표적의 기동에 따른 프로세스 잡음 분산을 능동적으로 변화시켜 적용할 수 있는 능동형 칼만필터(ABC Active Kalman filter)를 구현하였다. 즉 표적이 가질 수 있는 기동의 범위를 구분하여 설정하고 기동의 정도에 따라 표적을 추적할 수 있는 칼만필터 프로세스 잡음 분산을 구하여 기동 정도에 따른 칼만필터 프로세스 잡음 분산을 오프 라인(off-line)에서 선행 학습시켰다. 선행 학습은 뉴럴네트워크를 이용하여 표적의 기동 상태에 따른 시스템 프로세스 잡음 분산을 인식하도록 하였으며, 그 결과에 따라 레이더가 실제 표적 탐지 및 추적 처리시 칼만필터의 프로세스 잡음 분산을 선택하여 실시간으로 반영할 수 있도록 능동형 칼만필터(AKF : Active Kalman filter)를 구현하고 시뮬레이션을 통해 성능 개선을 입증하였다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제7권3호
• /
• pp.38-47
• /
• 2008

비디오 카메라에서 입력된 동영상을 분석하여 교차로에서 교통량을 자동적으로 측정하는 시스템을 설계, 구현하였다. 입력 영상에서 배경과 전경을 분리하기 위하여 3가지 방법을 비교 분석하였으며 이중에서 좋은 결과를 보여주는 Li의 방법을 선택하였다. 전경 영상에서 연결 성분 분석을 이용하여 각각의 블로브들을 분리하였으며 분리된 블로브들은 블로브 추적기를 이용하여 프레임 별로 추적된다. 가장 기본적인 추적기는 블로브의 크기와 위치 정보들을 이용한다. 블로브들 간에 충돌이 있는 경우에는 블로브 안의 컬러 분포를 이용하는 mean shift 알고리즘이 사용되었다. 제안된 시스템은 실제 교차로 동영상을 이용하여 테스트되었으며 휴리스틱을 추가할 경우, 좋은 감지율과 오차율을 보였다.

• International Journal of Automotive Technology
• /
• 제7권5호
• /
• pp.609-618
• /
• 2006

This paper presents the lateral control of an autonomous vehicle by using a look-ahead sensing system. In look-ahead sensing by an absolute positioning system, a reference lane, constructed by straight lanes or circular lanes, was switched by a segment switching algorithm. To cope with sensor noise and modeling uncertainty, a robust LMI-based $H_{\infty}$ lateral controller was designed by the feedback of lateral offset and yaw angle error at the vehicle look-ahead. In order to verify the safety and the performance of lateral control, a scaled-down vehicle was developed and the location of the vehicle was detected by using an ultrasonic local positioning system. In the mechatronic scaled-down vehicle, the lateral model and parameters are verified and estimated by a J-turn test. For the lane change and reference lane tracking, the lateral controllers are used experimentally. The experimental results show that the $H_{\infty}$ controller is robust and has better performance compared with look-down sensing.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.341-348
• /
• 2013

A location estimation algorithm based on the sea-surface beacon is proposed in this paper. The beacon is utilized to provide ultrasonic signals to the underwater vehicles around the beacon to estimate precise position of underwater vehicles (ROV, AUV, Diver robot), which is named as USBL (Ultra Short Baseline) system. It utilizes GPS and INS data for estimating its position and adopts DWT (Discrete Wavelet Transform) de-noising filter and UKF (Unscented KALMAN Filter) elaborating the position estimation. The beacon system aims at estimating the precise position of underwater vehicle by using USBL to receive the tracking signals. The most important one for the precise position estimation of underwater vehicle is estimating the position of the beacon system precisely. Since the beacon is on the sea-waves, the received GPS signals are noisy and unstable most of times. Therefore, the INS data (gyroscope sensor, accelerometer, magnetic compass) are obtained at the beacon on the sea-surface to compensate for the inaccuracy of the GPS data. The noises in the acceleration data from INS data are reduced by using DWT de-noising filter in this research. Finally the UKF localization system is proposed in this paper and the system performance is verified by real experiments.

• 항공우주시스템공학회지
• /
• 제8권2호
• /
• pp.40-48
• /
• 2014

In this paper, a prototype of GPS jammer localization system for precise landing is developed. The jammer localization system consists of the four jamming signal receivers for collecting RF signal, one central tracking station for estimating jammer position, and one monitoring station for displaying estimated position on the map. In order to estimate jammer location TDOA and AOA algorithm are introduced, and the function and design parameters of the developed prototype are proposed. CW, DSSS, Swept CW jamming signals were generated and used. From the results, it can be confirmed that developed system meets the performance goal.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.168-177
• /
• 2008

Path finding is a key element in the navigation of a mobile robot. To find a path, robot should know their position exactly, since the position error exposes a robot to many dangerous conditions. It could make a robot move to a wrong direction so that it may have damage by collision by the surrounding obstacles. We propose a method obtaining an accurate robot position. The localization of a mobile robot in its working environment performs by using a vision system and Virtual Reality Modeling Language(VRML). The robot identifies landmarks located in the environment. An image processing and neural network pattern matching techniques have been applied to find location of the robot. After the self-positioning procedure, the 2-D scene of the vision is overlaid onto a VRML scene. This paper describes how to realize the self-positioning, and shows the overlay between the 2-D and VRML scenes. The suggested method defines a robot's path successfully. An experiment using the suggested algorithm apply to a mobile robot has been performed and the result shows a good path tracking.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제5권3호
• /
• pp.309-314
• /
• 2010

본 논문에서는 인터넷상에서의 지능형 감시 카메라 시스템(Intelligent Security Camera: ISC)을 제안한다. ISC 방법은 워터쉐드 알고리즘에 기반하여 카메라에 입력된 영상을 분할하는 단계와 skin-color model을 사용하여 얼굴의 후보지역을 탐지하는 단계, 그리고 마지막으로 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 얼굴 후보영역에서 얼굴을 검증하는 단계로 구성되어 있다. Skin-color Model을 이용하여 찾아진 얼굴후보 영역으로부터 웨이블렛 변환계수들을 추출한다. 웨이블렛 변환계수들을 SVM의 입력으로 하여 실제 얼굴영역을 검증한다. SVM의 입력으로 실험결과에서 제안된 방법이 감시시스템, 화상회의 시스템과 같은 얼굴을 인식 추적하는 시스템에 적용될 수 있음을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
• /
• pp.885-888
• /
• 2018

This paper researches a way of detecting fish robots moving in an aquarium. The fish robot was designed and developed for interactions with humans in aquariums. It was studied merely to detect a moving object in an aquarium because we need to find the positions of moving fish robots. The intention is to recognize the location of robotic fish using an image processing technique and a video camera. This method is used to obtain the velocity for each pixel in an image, and assumes a constant velocity in each video frame to obtain positions of fish robots by comparing sequential video frames. By using this positional data, we compute the distance between fish robots using a mathematical expression, and determine which fish robot is leading and which one is lagging. Then, the lead robot will wait for the lagging robot until it reaches the lead robot. The process runs continuously. This system is exhibited in the Busan Science Museum, satisfying a performance test of this algorithm.