• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제45권2호
• /
• pp.65-73
• /
• 2008

모바일 폰에서 사용되고 있는 카메라와 LCD 디스플레이의 정확한 색 재현을 위한 특성화 과정은 많이 알려져 있다. 카메라의 입력 신호인 CIEXYZ 색 자극 값을 LCD의 출력 신호인 CIEXYZ 값으로 정확하게 사상하기 위해서는 카메라와 LCD 특성화, 그리고 색역 사상 과정이 필요하다. 각 장치의 특성화는 입력 신호와 출력 신호 사이의 관계를 추정하는 과정이다. LCD의 경우 출력장치이기 때문에 임의의 입력에 대해 출력 색 자극 값을 측색기를 통해 측정이 가능하나 카메라와 같은 입력 장치인 경우 입력 신호를 생성할 수 없기 때문에 특성화 과정이 부정확하고 출력 신호의 획득과정에서 많은 수작업이 필요로 한다. 더욱이 노이즈에 민감한 카메라의 특성 때문에 색역 사상 후 카메라 모듈 생산 초기에 노이즈에 최적화된 감마 톤 커브가 왜곡이 되어 결과적으로 노이즈가 증가하게 된다. 이러한 문제들을 해결하고자 본 논문에서는 카메라의 출력 신호 획득 시스템과 노이즈 제거를 위한 부분적인 감마 보정 방법을 제안한다. 카메라의 출력 신호는 입력신호 사용되는 칼라 차트를 촬영하여 이미지에서의 패치 값을 읽어 획득한다. 그러나 촬영과정에서의 조명의 영향뿐만 아니라 다수의 카메라모듈에 대해 촬영 시 뷰파인더에서의 차트의 위치에 대한 오차가 발생하게 된다. 이러한 수작업에서 발생하는 오차를 보정하기 위해 카메라의 위치를 조성하는 시스템을 제안한다. 카메라의 위치는 촬영된 이미지로부터 추정 할 수 있으며 카메라의 이동과 위치 추정을 반복적으로 적용하면서 최적의 위치를 찾게 되고, 각 패치의 위치를 추정하여 출력 값을 획득한다. 또한 특성화로 인해 발생하는 노이즈를 줄이기 위하여 카메라의 출력 신호의 밝기 커브를 부분적으로 감마 커브를 조정한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.438-447
• /
• 2011

구글 어스, 스트리트 뷰, 다음 로드 뷰 서비스 등의 출현으로 최근 개인 삶과 밀접한 지리공간정보 및 위치기반 영상정보 등의 위치기반 콘텐츠(geoContents)에 대한 수요가 급증하고 있다. 그러나 기존의 도로 시설물 관리, 지도갱신 분야에서 활용되는 모바일매핑시스템으로는 이러한 콘텐츠를 확보하기 위한 비용과 시간 측면에서 이러한 수요를 만족시키기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 3대의 GPS를 이용하여 위치, 자세, 방향 및 시간을 포함하는 위치정보와 6대의 카메라를 이용하여 영상정보를 취득한 후 이들 정보들을 동기화시켜 파노라마영상을 생성할 수 있는 geoData 취득 및 처리시스템을 기술한다. 개발한 시스템을 통한 geoData 취득과 위치, 자세, 방향정보를 포함한 파노라마 영상인 geoContents 저작 방법은 다양한 위치기반 콘텐츠의 구축과 서비스 분야에서 효율적인 수단으로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제10권5호
• /
• pp.506-512
• /
• 2000

본 논문에서는 연속적인 입력을 연속적인 출력으로 매핑하는 것을 가능하게 하는 퍼지 분류자 시스템을 제안한다. 퍼지 분류자 시스템은 기계학습의 방법중 하나인 분류자 시스템을 퍼지 제어기의 개념에 적용한 것이다. 즉 분류자의 조건부는 퍼지 규칙의 전건부와 행동부는 후건부와 같은 행태가 된다. 퍼지 분류자 시스템은 입력 값을 퍼지화된 메시지로 변환하고 메시지 리스트에 저장한다. 저장된 메시지와 퍼지 분류자 리스트의 분류자들과 정합과정을 통해 룰-베이스를 구성하고, 퍼지 분류자들의 유용성을 검증하기 우해 버킷 릴레이 알고리즘을 적용한다. 또한 새로운 규칙을 생성하거나 규칙을 수정하여 시스템의 성능을 향상시키기 위해 알고리즘을 사용한다. 이러한 과정을 통해 유용한 규칙집합을 찾아내고, 시스템은 그 규칙들에 의해 출력 값을 내보낸다. 제안된 퍼지 분류자 시스템을 자율이동로봇의 충돌 회피 학습에 적용하여 그 유용성을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제37권5호
• /
• pp.1-10
• /
• 2000

본 논문에서는 연속적인 입력을 연속적인 출력으로 매핑하는 것을 가능하게 하는 퍼지 분류자 시스템을 제안한다. 퍼지 분류자 시스템은 기계학습의 방법을 퍼지 제어기의 개념에 적용한 것이다. 즉 분류자의 조건부와 행동부는 퍼지 규칙에서의 전건부와 후건부와 같은 형태이다. 퍼지 분류자 시스템은 입력 값을 퍼지화된 메시지로 변환하고 메시지 리스트에 저장한다. 저장된 메시지와 퍼지 분류자 리스트의 분류자들과 정합과정을 통해 룰-베이스를 구성하고, 버킷 릴레이 알고리즘을 적용하여 퍼지 분류자들의 유용성을 검증한다. 또한 유전 알고리즘을 사용하여 새로운 규칙을 생성하거나 규칙을 수정하여 시스템의 성능을 향상시킨다. 이러한 과정을 통해 유용한 규칙집합을 찾아낸다. 제안된 퍼지 분류자 시스템을 자율이동로봇의 목적지 지향과 충돌 회피 학습에 적용하여 그 유용성을 확인하였다.

• 한국환경보건학회지
• /
• 제38권5호
• /
• pp.369-379
• /
• 2012

Objectives: Spatial analysis is useful for understanding complicated causal relationships. This paper focuses trends and appling methods for spatial analysis associated with environmental asbestos exposure. Methods: Literature review and reflection of experience of authors were conducted to know academic background of spatial analysis, appling methods on epidemiology and asbestos exposure. Results: Spatial analysis based on spatial autocorrelation provides a variety of methods through which to conduct mapping, cluster analysis, diffusion, interpolation, and identification. Cause of disease occurrence can be investigated through spatial analysis. Appropriate methods can be applied according to contagiousness and continuity. Spatial analysis for asbestos exposure source is needed to study asbestos related diseases. Although a great amount of research has used spatial analysis to study exposure assessment and distribution of disease occurrence, these studies tend to focus on the construction of a thematic map without different forms of analysis. Recently, spatial analysis has been advanced by merging with web tools, mobile computing, statistical packages, social network analysis, and big data. Conclusions: Because the trend in spatial analysis has evolved from simple marking into a variety of forms of analyses, environmental researchers including asbestos exposure study are required to be aware of recent trends.

• 로봇학회논문지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.29-34
• /
• 2012

This paper suggests a new observation model for Extended Kalman Filter based Simultaneous Localization and Mapping (EKF-SLAM). Since the EKF framework linearizes non-linear functions around the current estimate, the conventional line model has large linearization errors when a mobile robot locates faraway from its initial position. On the other hand, the model that we propose yields less linearization error with respect to the landmark position and thus suitable in a large-scale environment. To achieve it, we build up a three-dimensional space by adding a virtual axis to the robot's two-dimensional coordinate system and extract a plane by using a detected line on the two-dimensional space and the virtual axis. Since Jacobian matrix with respect to the landmark position has small value, we can estimate the position of landmarks better than the conventional line model. The simulation results verify that the new model yields less linearization errors than the conventional line model.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제8권5호
• /
• pp.721-728
• /
• 2005

가상 기계란 하드웨어로 이루어진 물리적 시스템과는 달리 소프트웨어로 제작되어 논리적인 시스템 구성을 갖는 개념적인 컴퓨터이다 임베디드 시스템을 위한 가상 기계 기술은 모바일 디바이스나 디지털 TV 등의 다운로드 솔루션에 꼭 필요한 소프트웨어 기술이다 현재 EVM(Embedded Virtual Machine)이라 명명된 임베디드 시스템을 위한 가상 기계에 대한 연구가 진행 중이다 이러한 연구의 일환으로 본 논문에서는 임베디드 시스템을 위한 파일 포맷인 EFF(Executable File Form기)로 정의한다. 또한 기존에 널리 사용되고 있는 클래스 파일을 EFF에 매핑 시킴으로써 EFF의 완전성을 구조적으로 증명한다.

• 로봇학회논문지
• /
• 제9권2호
• /
• pp.104-110
• /
• 2014

Mapping is a fundamental element for robotic services. There are available many types of map data representation such as grid map, metric map, topology map, etc. As more robots are deployed for services, more chances of exchanging map data among the robots emerge and standardization of map data representation (MDR) becomes more valuable. Currently, activities in developing MDR standard are underway in IEEE Robotics and Automation Society. The MDR standard is for a common representation and encoding of the two-dimensional map data used for navigation by mobile robots. The standard focuses on interchange of map data among components and systems, particularly those that may be supplied by different vendors. This paper aims to introduce MDR standard and its application to map merging. We have applied the basic structure of the MDR standard to a grid map and Voronoi graph as a kind of topology map and performed map merging between two different maps. Simulation results show that the proposed MDR is suitable for map data exchange among robots.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국지형공간정보학회 2004년도 추계학술발표대회 논문집
• /
• pp.175-181
• /
• 2004

우리나라에서는 1995년부터 국가지리정보체계(NGIS)구축 기본계획을 수립하여 건설교통부, 정보통신부, 과학기술부 및 행정자치부 등 범국가적으로 2000년까지 제 1단계 사업을 마쳤으며, 2001년부터 제 2단계 사업을 추진 중에 있다. 하지만 국가지형 및 시설물 등이 하루가 다르게 변화하는 정보화 사회에서 다양한 객체에 대한 위치 및 속성정보의 획득, 저장, 관리, 활용을 위한 신속한 수치지도 수정갱신이 요구된다. 또한 도로시설물을 비롯한 다양한 지형지물정보는 공간정보를 다루는 도시, 교통, 물류, 환경 및 군사 분야 등 다양한 분야에서 의사결정 및 계획에 필수적으로 요구되는 정보이고 이와 같은 정보는 신속하고 정확하게 취득되어야 하며, 경제적이며, 효율적으로 정보를 획득하는 신기술을 적용한 작업방법론이 필요하다. 현재 국내에서도 신기술인 "차량탑재 모바일매핑 시스템(Mobile Mapping System : GPS-Van) 개발이 완료되었고, 이를 활용한 각종 지형공간정보의 수정 갱신 작업이 이루어지고 있기 때문에 이를 활용한 수치지도 수정갱신의 가능성에 대한 검토와 방법론에 대한 정립이 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 국내에서 개발된 신기술인 GPS-Van을 이용한 수치지도 수정갱신을 위한 정확도 분석 및 오차의 영향 분석을 통하여 보다 높은 정밀도의 도로기반 수치지도 수정 갱신의 가능성 및 방안을 제시하고자 한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제21권7호
• /
• pp.634-640
• /
• 2015

This paper proposes a novel three-dimensional mapping algorithm in Omni-Directional Vision SLAM based on a fisheye image and laser scanner data. The performance of SLAM has been improved by various estimation methods, sensors with multiple functions, or sensor fusion. Conventional 3D SLAM approaches which mainly employed RGB-D cameras to obtain depth information are not suitable for mobile robot applications because RGB-D camera system with multiple cameras have a greater size and slow processing time for the calculation of the depth information for omni-directional images. In this paper, we used a fisheye camera installed facing downwards and a two-dimensional laser scanner separate from the camera at a constant distance. We calculated fusion points from the plane coordinates of obstacles obtained by the information of the two-dimensional laser scanner and the outline of obstacles obtained by the omni-directional image sensor that can acquire surround view at the same time. The effectiveness of the proposed method is confirmed through comparison between maps obtained using the proposed algorithm and real maps.