• 대한원격탐사학회지
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• 제38권1호
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• pp.1-20
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• 2022

As unmanned aerial vehicle (UAV) technology grew in popularity over the years, it was introduced for air quality monitoring. This can easily be used to estimate the sidewalk emission concentration by calculating road traffic emission factors of different vehicle types. These calculations require a simulation of the spread of pollutants from one or more sources given for estimation. For this purpose, a Gaussian plume dispersion model was developed based on the US EPA Motor Vehicle Emissions Simulator (MOVES), which provides an accurate estimate of fuel consumption and pollutant emissions from vehicles under a wide range of user-defined conditions. This paper describes a methodology for estimating emission concentration on the sidewalk emitted by different types of vehicles. This line source considers vehicle parameters, wind speed and direction, and pollutant concentration using a UAV equipped with a monocular camera. All were sampled over an hourly interval. In this article, the YOLOv5 deep learning model is developed, vehicle tracking is used through Deep SORT (Simple Online and Realtime Tracking), vehicle localization using a homography transformation matrix to locate each vehicle and calculate the parameters of speed and acceleration, and ultimately a Gaussian plume dispersion model was developed to estimate the CO, NOx concentrations at a sidewalk point. The results demonstrate that these estimated pollutants values are good to give a fast and reasonable indication for any near road receptor point using a cheap UAV without installing air monitoring stations along the road.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권3호
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• pp.273-286
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• 2022

In recent years, vision-based monitoring has received great attention. However, structural identification using vision-based displacement measurements is far less established. Especially, simultaneous identification of structural systems and unknown excitation using vision-based displacement measurements is still a challenging task since the unknown excitations do not appear directly in the observation equations. Moreover, measurement accuracy deteriorates over a wider field of view by vision-based monitoring, so, only a portion of the structure is measured instead of targeting a whole structure when using monocular vision. In this paper, the identification of structural system and excitations using vision-based displacement measurements is investigated. It is based on substructure identification approach to treat of problem of limited field of view of vision-based monitoring. For the identification of a target substructure, substructure interaction forces are treated as unknown inputs. A smoothing extended Kalman filter with unknown inputs without direct feedthrough is proposed for the simultaneous identification of substructure and unknown inputs using vision-based displacement measurements. The smoothing makes the identification robust to measurement noises. The proposed algorithm is first validated by the identification of a three-span continuous beam bridge under an impact load. Then, it is investigated by the more difficult identification of a frame and unknown wind excitation. Both examples validate the good performances of the proposed method.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.348-351
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• 2010

본 논문에서는 단일 카메라로부터 주어진 영상을 실시간으로 장애물과 비장애물 영역으로 분류한 후 VFH 를 이용하여 안전한 경로를 선정하는 실시간 주행 시스템을 개발한다. 제안된 시스템은 점유 그리드맵 생성기와 VFH 기반의 선정기로 구성된다. 점유 그리드맵 생성기는 입력된 $320{\times}240$ 영상의 색조와 명도 정보를 이용하여 실시간으로 배경과 장애물 영역을 분류하고, 이를 바탕으로 위험도에 따라 10 개의 그레이 레벨을 가지는 $32{\times}24$ 의 점유 그리드맵을 생성한다. VFH를 이용하여 폴라 히스토그램을 작성한 후 밀도가 낮은 곳으로 주행 경로를 결정 한다. 제안된 기술의 효율성을 증명하기 위하여 다양한 형태의 장애물을 포함하는 실내 및 실외 환경에서 평가하였으며 센서 기반의 그 결과는 기존의 센서기반의 주행시스템과 비교 되었다. 그 결과 제안된 시스템은 88%의 정확도를 보였으며, 기존의 시스템보다 실시간으로 빠르고 안전한 주행을 수행할 수 있음이 증명되었다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제12권2호
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• pp.129-140
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• 2023

Autonomous driving systems are likely to be operated in various complex environments. However, the well-known integrated Global Navigation Satellite System (GNSS)/Inertial Navigation System (INS), which is currently the major source for absolute position information, still has difficulties in accurate positioning in harsh signal environments such as urban canyons. To overcome these difficulties, integrated Visual/Inertial/GNSS (VIG) navigation systems have been extensively studied in various areas. Recently, a Compressed-State Constraint Kalman Filter (CSCKF)-based VIG navigation system (CSCKF-VIG) using a monocular camera, an Inertial Measurement Unit (IMU), and GNSS receivers has been studied with the aim of providing robust and accurate position information in urban areas. For this new filter-based navigation system, on the basis of time-propagation measurement fusion theory, unnecessary camera states are not required in the system state. This paper presents a performance evaluation of the CSCKF-VIG system compared to other conventional navigation systems. First, the CSCKF-VIG is introduced in detail compared to the well-known Multi-State Constraint Kalman Filter (MSCKF). The CSCKF-VIG system is then evaluated by a field experiment in different GNSS availability situations. The results show that accuracy is improved in the GNSS-degraded environment compared to that of the conventional systems.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.826-829
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• 2024

3D 사람 자세 추정 기술은 다양한 응용 분야에서의 높은 활용성으로 인해 대량의 학습 데이터가 수집되어 딥러닝 모델 연구가 진행되어 온 반면, 동물 자세 추정의 경우 3D 동물 데이터의 부족으로 인해 관련 연구는 극히 미진하다. 본 연구는 동물 자세 추정을 위한 예비연구로서, 3D 학습 데이터가 없는 상황에서 단일 이미지로부터 3D 사람 자세를 추정하는 딥러닝 기법을 제안한다. 이를 위하여 사전 훈련된 다중 시점 학습모델을 사용하여 2D 자세 데이터로부터 가상의 다중 시점 데이터를 생성하여 훈련하는 연역적 학습 기반 교사-학생 모델을 구성하였다. 또한, 키포인트 깊이 정보 대신 2D 이미지로부터 레이블링 된 순서 깊이 정보에 기반한 손실함수를 적용하였다. 제안된 모델이 동물데이터에서 적용 가능한지 평가하기 위해 실험은 사람 데이터를 사용하여 이루어졌다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존 단안 이미지 기반 모델보다 3D 자세 추정의 성능을 개선함을 보여준다.

• 한국안광학회지
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• 제10권4호
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• pp.375-380
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• 2005

근거리에서 폭주와 조절 상태를 평가하기 위해 안질환이 없는 성인남녀 92명에 대해 양안 완전 교정 후 양안 균형을 취한 굴절 교정 도수를 시험테에 장용 시킨 후, 근거리(40 cm)에서 MEM 검영법 및 Bell 검영법(Welch Allyn, USA), 조절 용이성 검사(${\pm}2.00$ D Flipper, Bernell Co., USA), 버전스 용이성 검사(Prism Flipper, Bernell Co., USA)를 실시하였다. MEM 검영값은 우안과 좌안이 각각 (+)$1.05{\pm}0.87$ D, (+)$1.02{\pm}0.80$ D, BELL 검영값은 $17.89{\pm}12.12cm$, $17.94{\pm}11.72cm$, 양안 조절 용이성(적/녹)은 $7.69{\pm}6.48cpm$, 양안 조정 용이성(편광)은 $11.76{\pm}5.22cpm$, 단안 조절 용이성(우안/좌안)은 $13.9{\pm}6.27/13.8{\pm}5.96cpm$, 버전스 용이성은 $13.5{\pm}6.40cpm$로 검출되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권10호
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• pp.375-380
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• 2016

본 연구에서는 폭주근점 변화를 통해 양안시 기능 평가의 가능성을 확인하고자 하였다. 연구대상자는 사위를 제외한 안질환이 없고 단안교정 소수 시력 1.0 이상인 30명(정시 16명, 근시 14명)이었다. 조절근점과 폭주근점, 사위검사는 평상시와 +1D의 자극 시에 측정하였다. 대상자의 폭주근점은 +1D의 자극 시 폭주근점보다 1.77cm 작게 나타났고, 근시보다 정시에서 폭주근점이 작게 나타났다. 정시 대상자에서 폭주근점과 +1D의 자극 시 폭주근점의 차이는 증가하였다. 폭주근점이 커질수록 근거리 외사위에 가까워졌으며, AC/A비는 크게 나타났다. 연구결과는 폭주근점 변화가 양안시의 참조변수인 AC/A비를 대체할 수 있는 것을 보여주었다. 다른 양안시 기능 평가 검사들과 융합하고 비교분석한다면, NPC 변화는 대체 평가지표로써 개발될 수 있을 것이다.

• 인지과학
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• 제28권2호
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• pp.91-109
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• 2017

본 연구의 목적은 규칙적으로 반복되는 구조가 존재하는 자극 상황에서 양안시차와 T-교차가 White 착시 자극의 밝기 지각에 미치는 영향을 검증하는 것이다. 실험 1은 White 착시 자극을 변형한 Howe (2005)의 자극을 사용하여 양안시차와 단안정보인 T-교차 및 규칙적 구조 정보가 소속성에 대하여 불일치한 정보를 가질 때 대상의 밝기 지각이 주로 단안 정보에 의해 결정됨을 발견하였다. 실험 2는 규칙적 구조 정보와 양안시차만 포함하는 자극을 사용하여 T-교차가 존재하지 않을 때 두 정보 중 어느 하나가 주도적으로 밝기 지각을 결정하지 못함을 발견하였다. 본 연구의 실험 결과는 규칙적 구조와 양안시차가 대상의 소속성에 대하여 불일치한 정보를 제공할 때 T-교차가 대상의 소속성 결정에 중요한 정보로 이용되며 그에 따라 대상의 밝기 지각이 영향 받을 수 있음을 시사한다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.942-956
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• 2014

본 논문은 단안의 RGB 카메라를 이용하는 실시간 손 추적 방법을 제안한다. 손은 높은 degrees of freedom을 가지고 있기 때문에 손 추적은 높은 모호성을 가지고 있다. 따라서 제안하는 방법에서는 손 추적의 모호성을 줄이기 위해서 단계별 손 추적 전략을 채택하였다. 제안하는 방법의 추적 과정은 손바닥 포즈 추적, 손가락 yaw 움직임 추적, 그리고 손가락 pitch 움직임 추적, 세 단계로 구성되어 있으며, 각 단계는 순서대로 수행된다. 제안하는 방법은 손은 평면으로 간주할 수 있다고 가정하고, 평면 손 모델을 이용한다. 평면 손 모델은 손 모델을 현재의 사용자 손 모양에 맞춰서 변경하는 손 모델 재생성을 가능하게 하는데, 이는 제안하는 방법의 강건성과 정확도를 증가시킨다. 그리고 제안하는 방법은 실시간 연산이 가능하고 GPU 기반 연산을 요구하지 않기 때문에, Google Glass와 같은 모바일 장비를 포함한 다양한 환경에 적용가능하다. 본 논문은 다양한 실험을 통해서 제안하는 방법의 성능과 효용성을 입증한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권6호
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• pp.322-332
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• 2014

본 논문에서는 굴곡진 도로를 구간 선형 모델로 근사화한 차선 검출 알고리즘을 제안한다. 기존의 차선 검출 알고리즘들은 지표면이 평면이라는 가정을 이용하기 때문에, 도로면이 굴곡진 실제 도로에서는 강건한 차선 검출이 어렵다. 제안하는 방법에서는 이 문제를 전체 차로를 구간으로 분할하고, 각 구간 내에서 차로를 가장 잘 근사하는 평면 차로를 구함으로써 해결한다. 이를 위해 각 구간 내에서 다양한 각도와 위치를 가지는 평면 형태의 구간 차로 후보들을 생성하였다. 구간 차로 후보들의 연결 조합 중 실제 차로에 가장 가까운 조합을 다이나믹프로그래밍을 이용하여 찾음으로써 굴곡진 차로를 근사한다. 평면 도로 뿐 아니라, 상하, 좌우의 굴곡이 있는 도로 영상으로 구성된 데이터세트에 대하여 제안하는 방법의 차선 검출 성능을 검증하였다. 평면 도로를 가정한 기존의 방법들이 80%에서 90% 초반의 검출률을 보이는 반면, 제안하는 방법은 90% 후반의 검출률을 보임을 통해 굴곡진 도로에서의 차선 검출의 강건성을 입증하였다.