본 논문에서는 차량 내에서 음성인식 인터페이스를 이용한 오비오, 비디오와 같은 응용서비스 처리를 위해 임베디드형 음성인식 시스템을 구현한다. 임베디드형 음성인식 시스템은 DSP 보드로 제작 포팅된다. 이는 음성 인식률이 마이크, 음성 코덱 등의 H/W의 영향을 받기 때문이다. 또한 차량 내 잡음을 효율적으로 제거하기 위한 최적의 환경을 구축하고, 이에 따른 테스트 환경을 최적화한다. 본 논문에서 제안된 시스템은 차량 내에서의 신뢰적인 음성인식을 위해 잡음제거 및 특징보상 기술을 적용하고 임베디드 환경에서의 속도 및 성능 향상을 위한 문맥 종속 믹스쳐 공유 음향 모델링을 적용한다. 성능평가는 일반 실험실 환경에서의 인식률과 실제 차량 내에서의 실차 테스트를 통해 검증되었다.
실내 환경에서 문은 주어진 주변 환경을 이해하기 위한 매우 중요한 정보로써, 복도와 방을 구분할 수 있는 기준이 된다. 문은 이동 로봇을 위한 자연 표식 등으로 널리 사용되고 있으나, 로봇에서 획득한 영상내의 특징을 이용한 기존의 문 인식 방법의 경우 연산량이 많기 때문에 실시간으로 구현하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 복도 환경에서 문을 인식하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 먼저 허프 변환(Hough transform)을 사용하여 문을 구성할 가능성이 큰 직선들을 추출하고 시각 퍼지(Visual fuzzy) 시스템에서 적용하여 문 후보 영역을 검출하게 된다. 이후 문 후보 영역에서 문 고리 후보 영역들을 뽑고 이를 이차적인 시각퍼지 시스템에 적용하여 최종적으로 문을 검증한다.
최근의 정보시스템은 웹기반 정보시스템이며 이의 개발과 유지보수 시에 "웹 위기" 현상이 발생하고 있다. 이를 해결하기 위해, 웹 공학 기술 중 웹기반 어플리케이션에 대한 소프트웨어 클러스터링 기술이 필요하다. 본 논문에서는 웹기반 정보시스템의 내부시스템 재구성을 위한 폼 클러스터링 알고리즘을 제시한다. 폼 클러스터링 알고리즘은 웹기반 정보시스템의 다양한 구조모델 중에서 웹의 특징이라 할 수 있는 페이지 모델에 초점을 맞춘다. 특히, 그래프 형태의 항해구조를 분석이 용이한 계층구조로 분석하기 위해 거리 척도 개념을 응용하고, 부하가 큰 핵심 기능객체를 파악하기 위하여 웹 로그분석 기술을 적용한다. 또한,2단계에 걸친 클러스터링 과정을 통해 재사용 성을 극대화하고 부하 균형화를 위한 하드웨어 할 당시에 사용할 수 있는 웹 소프트웨어 구조를 생성한다. 본 논문에서 제시한 폼 클러스터링 알고리즘은 웹기반 정보시스템의 신규 개발 또는 유지보수 시에 재사용 가능한 웹 컴포넌트 개발 및 부하균형화를 위한 하드웨어 할당 시에 적용할 수 있다.
본 연구는 지하철 로비공간을 대상으로 한 주시실험을 통해 공간정보의 본능적 시선탐색과정에서 나타나는 주시특성에 나타난 주사경로 알고리즘을 분석하였다. 주시기간 구간별 분석에서 주시시간이 오래 경과할수록 주사유형 횟수가 증가하고 있었는데, 오래 주시할수록 주시단절이 많이 일어난 것으로 해석이 가능하며, 주시에 따른 피로나 활발한 탐색이 자연스러운 공간탐색과정에서 일어나는 과정에서 화상범위를 벗어나는 경우가 많았던 것으로 보인다. 또한 시간구간의 변화에 따른 주사유형의 변화를 추세선으로 살펴본 결과, "집중"은 시간구간의 증가와 함께 가파른 증가, "대각 수직"은 완만한 증가를 보이는 반면, "순환 혼합 수평"은 감소 경향을 보이고 있다. 공간을 주시한 피험자의 주시데이터에는 다양한 시각정보가 포함되어 있는데, "주의집중"에 나타난 주사유형을 분석한 결과, 이상과 같은 의미 있는 결론을 도출할 수 있었다. 이러한 주사유형의 증감특성은 시간의 경과에 따른 주사경향을 파악함에 있어 기초자료가 될 수 있다.
본 연구는 저니키 모멘트 서술자를 이용하여 객체 쌍의 기수성에 영향을 받지 않고 M:N 면 객체 쌍의 형상 유사도를 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 형상 유사도는 저니키 기저함수에 객체 집합의 공간적 분포 영역을 투영하여 얻어지는 모멘트를 이용하기 때문에 형상을 구성하는 객체들의 기수성에 영향을 받지 않는다. 또한 낮은 차수의 기저함수에 대응되는 모멘트는 전역적인 형상을 표현하고, 높은 차수의 기저함수에 대응되는 모멘트는 지역적인 형상을 표현하기 때문에 원형상과 유사한 수준으로 형상을 복원할 수 있는 차수까지의 모멘트를 이용함으로써 효과적으로 형상을 서술하고 비교하는 것이 가능하다. 제안된 방법은 서울시 지역의 도로명주소 지도와 차량용 항법 지도의 건물 객체를 대상으로 적용 및 평가하였다. 기존 중첩면적비를 이용한 유사도에 비하여 제안된 유사도는 기수성의 변화에 강건함을 확인할 수 있었다.
This paper presents a localization system using ceiling images in a large indoor environment. For a system with low cost and complexity, we propose a single camera based system that utilizes ceiling images acquired from a camera installed to point upwards. For reliable operation, we propose a method using hybrid features which include natural landmarks in a natural scene and artificial landmarks observable in an infrared ray domain. Compared with previous works utilizing only infrared based features, our method reduces the required number of artificial features as we exploit both natural and artificial features. In addition, compared with previous works using only natural scene, our method has an advantage in the convergence speed and robustness as an observation of an artificial feature provides a crucial clue for robot pose estimation. In an experiment with challenging situations in a real environment, our method was performed impressively in terms of the robustness and accuracy. To our knowledge, our method is the first ceiling vision based localization method using features from both visible and infrared rays domains. Our system can be easily utilized with a variety of service robot applications in a large indoor environment.
최근 무선인터넷 환경과 휴대용 장비의 발달로 내비게이션 업체에서는 다양한 위치기반서비스를 위하여 보다 많은 공간정보가 요구되며, 이를 위하여 많은 비용을 투자하고 있다. 그러나 우리나라는 NGIS(National Geographic Information System)사업으로 풍부한 공간정보가 구축되어 있으며, 이 정보를 활용하여 필요한 공간정보를 구축함으로써 비용을 절감할 수 있다. 이에 인터넷 건축행정정보시스템과 도로명주소 관리시스템의 건물객체 정보를 연계하기 위한 구체적인 방법을 제안하였다. 이를 위하여, 두 시스템의 데이터베이스를 분석하여 매핑테이블을 설계하였으며, 주건물 수와 부속지번 유무를 판단하여 속성정보를 연계하고 CAD자료와 도로명주소 기본도의 건물 간의 객체 매칭을 통하여 매핑테이블을 생성하였다. 그러나 한정된 자료를 바탕으로 실험을 수행하여 본 연구에서 제안된 방법론의 평가가 부족하며, 향후 다양한 데이터에 적용해 봄으로써 제안된 방법을 평가해야 할 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권11호
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pp.4084-4104
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2021
Visual place recognition (VPR) is a fundamental yet challenging task of mobile robot navigation and localization. The existing VPR methods are usually based on some pairwise similarity of image descriptors, so they are sensitive to visual appearance change and also computationally expensive. This paper proposes a simple yet effective four-step method that achieves adaptive convolutional neural network (CNN) landmark matching for VPR. First, based on the features extracted from existing CNN models, the regions with higher significance scores are selected as landmarks. Then, according to the coordinate positions of potential landmarks, landmark matching is improved by removing mismatched landmark pairs. Finally, considering the significance scores obtained in the first step, robust image retrieval is performed based on adaptive landmark matching, and it gives more weight to the landmark matching pairs with higher significance scores. To verify the efficiency and robustness of the proposed method, evaluations are conducted on standard benchmark datasets. The experimental results indicate that the proposed method reduces the feature representation space of place images by more than 75% with negligible loss in recognition precision. Also, it achieves a fast matching speed in similarity calculation, satisfying the real-time requirement.
해상교통분석은 복잡해지는 해양환경에 따라 발생하는 문제해결을 위해 다방면으로 시행되고 있다. 하지만 4차 산업혁명으로부터 도래된 자율운항선박 개발 등의 해사분야 동향은 해상교통분석에도 변화가 필요함을 암시한다. 이에 해상교통분석의 개선점을 식별하고자 관련 연구를 분석하였으며, AIS데이터의 활용도가 높은 반면에 해도정보의 활용은 그 중요도에 비해 부족한 것으로 조사되었다. 이에 본 연구는 자율운항선박의 상용화에 대비한 해상교통분석의 개선점으로서 수치해도 데이터와 선박운항데이터인 AIS데이터를 복합적으로 활용하는 방법을 제시하였다. 연구결과로써 해상교통분석에 수치해도데이터를 활용하였을 때 추출 가능한 해상교통특성을 제시하였으며 이는 향후 자율운항선박의 도입을 위한 해상교통분석에 활용가능할 것으로 기대된다.
본 논문은 매우 방대하고 복잡한 실시간 소프트웨어를 이해하기 위한 하나의 방법론과 도구의 개발 연구에 대하여 보고한다. 대부분 본 논문의 저자에 의하여 개발된 이 방법론과 도구는 ARSU(Architecture-based Real-time Software Understanding)과 SRE(Software Re/reverse-engineering Environment)이다. 재공학과정중에 실시간 소프트웨어의 이해한다는 것은 방대한 규모와 복잡성 때문에 일반적으로 매우 어려운 일이다. 그러나 이러한 어려움을 극복하기 위하여 본 논문에서는 architecture에 근거하여 구조적 ${\cdot}$ 기능적 ${\cdot}$ 행위적 측면에서 3차원적인 이해를 가능하게 한다. 이 방법을 통하여 실시간 소프트웨어를 점진적이며 체계적으로 재${\cdot}$역공학할 수 있게 한다. 첫째, 구조적인 관점은 부모-자식간의 관계에 기초한 상하 층충적으로 이루어진 소프트웨어의 전체적 구조, 그리고 명세와 알고리즘 뷰들을 통하여 관측할 수 있다. 여기에서 구조를 구성하는 기본단위는 SWU(Software Unit)이며 이 SWU는 특정 기준에 준하여 추출된다. 이 구조는 상하 또는 그 역방향으로 소프트웨어를 항해(navigation) 할 수 있게 한다. 이는 소프트웨어에 대한 개요와 상세에 관한 정보를 분리하여 상호간에 연관성이 있게 보여준다. 구조의 어떤 단계, 즉 어떤 추상화 단계에서라도 소프트웨어에 대한 기능적 ${\cdot}$ 행위적 대한 정보를 얻을 수 있게 한다. 둘째, 기능적 뷰는 자료와 제어의 흐름, 입력과 출력, 정의와 사용, 변수와 참조 등을 보여준다. 이 뷰의 각 사항들은 소프트웨어에 대한 특정 기능 정보를 제공하여 준다. 셋째, 행위적 뷰는 상태도, IEL(interleaved event list) 등을 들 수 있다. 이 뷰는 소프트웨어에 대한 실행시 동적 성질을 보여준다. 이 뷰들 외에도 각 측면과 뷰들을 위한 기능, 접속, 주석, 코드 등의 다수의 서류들이 제공된다. 본 연구의 가장 큰 장점은 구조를 항해하면서 여러 차원의 정보를 추상화하거나 세부적으로 확장할 수 있는 기능이다. 이러한 기능들은 이러한 실시간 소프트웨어를 이해 할 수 있는 토대를 마련해 준다. 그리고 이러한 장점은 재사용 가능한 요소를 체계적으로 식별하거나 검증할 수 있게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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