• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.119-125
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• 2023

우크라이나-러시아 전을 통해 드론의 군사적 가치는 재평가되고 있으며, 북한은 '22년 말 대남 드론 도발을 통해 실제 검증까지 완료한 바 있다. 또한, 북한은 인공지능(AI) 기술의 드론 적용을 추진하고 있는 것으로 드러나 드론의 위협은 나날이 커지고 있다. 이에 우리 군은 드론작전사령부를 창설하고 다양한 드론 대응 체계를 도입하는 등 대 드론 체계 구축을 도모하고 있지만, 전력증강 노력이 타격체계 위주로 편중되어 군집드론 공격에 대한 효과적 대응이 우려된다. 특히, 도심에 인접한 공군 비행단은 민간 피해가 우려되어 재래식 방공무기의 사용 역시 극도로 제한되는 실정이다. 이에 본 연구에서는 AI기술이 적용된 적 군집드론의 위협으로부터 아 항공기의 생존성 향상을 위해 AI모델의 객체탐지 능력을 저해하는 소극방공 기법을 제안한다. 대표적인 적대적 머신러닝(Adversarial machine learning) 기술 중 하나인 적대적 예제(Adversarial example)를 레이저를 활용하여 항공기에 조사함으로써, 적 드론에 탑재된 객체인식 AI의 인식률 저하를 도모한다. 합성 이미지와 정밀 축소모형을 활용한 실험을 수행한 결과, 제안기법 적용 전 약 95%의 인식률을 보이는 객체인식 AI의 인식률을 제안기법 적용 후 0~15% 내외로 저하시키는 것을 확인하여 제안기법의 실효성을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.133-141
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• 2006

최근 많은 착용형 컴퓨터가 개발되었지만, 아직도 입력 및 출력 관점에서 보면 사용자 인터페이스에 많은 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 EOG 감지 회로와 마커 인식에 기반한 착용형 사용자 인터페이스를 제안한다. 제안된 사용자 인터페이스에서 EOG 감지 회로는 지시 장치로 사용되는데, 눈 주위의 전위차를 감지함으로써 눈동자의 움직임을 추적한다. 사용자가 다루고자 하는 객체는 사람이 인지 가능한 마커로 표시되며 마커 인식 시스템은 카메라 영상으로부터 마커를 검출하고 인식한다. 마커가 인식되면 해당하는 객체에 대한 속성창과 마커 창이 HMD에 디스플레이되고 사용자는 원하는 속성이나 메소드를 선택함으로써 객체를 다루게 된다. EOG 감지 회로와 마커 인식 시스템을 이용함으로써 사용자는 착용형 컴퓨팅 환경에서 눈동자의 움직임만으로 객체의 조작을 손쉽게 수행할 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권7호
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• pp.795-800
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• 2016

이미지 분류 문제는 인간 수준의 성능을 보이지만 일반적인 인식 문제는 어려운 점들이 남아있다. 실내 환경은 다양한 정보를 담고 있어 정보 처리의 양을 효율적으로 줄일 필요성이 있다. 정보의 양을 효율적으로 줄일 수 있도록 대상 객체의 위치 측정을 위한 변분 추론, 변분 베이지안 등의 방법이 소개되었지만, 모든 경우에 대한 주변(marginal) 확률 분포를 구하기 어렵기 때문에 현실적으로 계산하기 어렵다. 본 연구에서는 공간 변형 네트워크(Spatial Transformer Networks)을 응용하여 능동 시각을 이용한 이미지-텍스트 통합 인지 체계를 제안한다. 이 체계는 주어진 텍스트 정보를 바탕으로 이미지의 일부를 효율적으로 샘플링 하도록 학습한다. 이를 통해 전통적인 방법으로 해결하기 어려운 문제를 상당한 격차로 성능을 향상 시킬 수 있다는 것을 보인다. 제안하는 모델을 통해 샘플링 된 이미지를 정성적으로 분석하여 이 모델이 가지는 특성도 함께 살펴본다.

• Journal of Computational Design and Engineering
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• 제1권1호
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• pp.13-26
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• 2014

Recently, renovations of plant equipment have been more frequent because of the shortened lifespans of the products, and as-built models from large-scale laser-scanned data is expected to streamline rebuilding processes. However, the laser-scanned data of an existing plant has an enormous amount of points, captures intricate objects, and includes a high noise level, so the manual reconstruction of a 3D model is very time-consuming and costly. Among plant equipment, piping systems account for the greatest proportion. Therefore, the purpose of this research was to propose an algorithm which could automatically recognize a piping system from the terrestrial laser-scanned data of plant equipment. The straight portion of pipes, connecting parts, and connection relationship of the piping system can be recognized in this algorithm. Normal-based region growing and cylinder surface fitting can extract all possible locations of pipes, including straight pipes, elbows, and junctions. Tracing the axes of a piping system enables the recognition of the positions of these elements and their connection relationship. Using only point clouds, the recognition algorithm can be performed in a fully automatic way. The algorithm was applied to large-scale scanned data of an oil rig and a chemical plant. Recognition rates of about 86%, 88%, and 71% were achieved straight pipes, elbows, and junctions, respectively.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1044-1047
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• 2005

In this paper, we present the strategy of object search for distributed autonomous robotic systems (DARS). The DARS are the systems that consist of multiple autonomous robotic agents to whom required functions are distributed. For instance, the agents should recognize their surrounding at where they are located and generate some rules to act upon by themselves. In this paper, we introduce the strategy for multiple DARS robots to search a hidden object at the unknown area. First, we present an area-based action making process to determine the direction change of the robots during their maneuvers. Second, we also present Q learning adaptation to enhance the area-based action making process. Third, we introduce the coordinate system to represent a robot's current location. In the end of this paper, we show experimental results using hexagon-based Q learning to find the hidden object.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.1698-1706
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• 1997

본 논문은 2차원 정보, 3차원 정보 그리고 그 밖의 각종 유용한 정보를 취합하여 이를 상호 보완하여 인식하는 멀티미디어 시스템 중의 한 부분으로 이중 3차원 정보를 추출하고 정합 하는 방법을 제안하고자 한다. 우선 거리 영상으로부터 z축 기울기를 이용하여 표면 분류를 행하고 법선 벡터들의 교점을 통해 각 표면들에 대한 특징을 추출한다. 또한 각 표면들로 부터 이루는 각이나 거리등과 같은 특징 관계를 설정한다. 이후 정합 과정을 통해 인식을 수행하게 되는데 정합 과정은 영상인식의 최종 단계로 대단히 중요한 과정중의 하나가 된다. 왜냐하면 멀티미디어 시스템은 각종 정보를 취합하여 정합 과정을 수행해야 하기 때문에 취합한 모든 정보를 보다 보편적이고 효율적으로 정합하는 방법론의 제시가 중요하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 정합 과정 수행에 필요한 보편적 방법론의 제안에 초점을 맞추고자 하며 이중 우선 3차원 물체의 정합과정에 대해 다루고자 한다. 이를 위해 롤이론을 적용하여 유사도를 측정하며 이를 퍼지 관계 행렬을 구성하여 인식을 수행한다. 최종적으로 실험에 의해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.1564-1572
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• 2011

본 논문에서는 증강현실을 위한 히스토그램 기반의 손 인식 기법을 제안한다. 손동작 인식은 사용자와 컴퓨터 사이의 친숙한 상호작용을 가능하게 한다. 하지만, 비젼 기반의 손동작 인식은 복잡한 손의 형태로 인한 관찰 방향 변화에 따른 입력 영상의 다양함으로 인식에 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 손의 형태적인 특징을 이용한 새로운 모델을 제안한다. 제안하는 기법에서 손 인식은 카메라로부터 획득한 영상에서 손 영역을 분리하는 부분과 인식하는 부분으로 구성된다. 카메라로부터 획득한 영상에서 배정을 제거하고 피부색 정보를 이용하여 손 영역을 분리한다. 다음으로 히스토그램을 이용하여 손의 특징점을 구하여 손의 형태를 계산한다. 마지막으로 판별된 손인식 정보를 이용하여 3차원 객체를 제어하는 증강현실 시스템을 구현하였다. 실험을 통해 제안한 기법의 구현 속도가 빠르고 인식률도 91.7%로 비교적 높음을 확인하였다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제17권4호
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• pp.92-101
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• 2008

A new paradigm of design lays stress on the world of metaphysical concepts, and various attempts are being made to give meaning to psychological values. Hotel is a memorable place to remind of a special moment in one's life such as travel, marriage, meeting and so on. It also contains even more symbolism than other spaces as it is the place where the most primary and private act takes place apart from one's residence. As a result, it is also possible to communicate the message which a designer intends to convey through the user's recognition in the form of various symbolic expressions in space design. The designer communicates a meaning into a space through a symbolic system and creates a mutual consensus by means of the understanding structure of "designer-space-user". The user's diverse interpretations through a symbol are based on epistemology and consist of the primary, the secondary and the tertiary recognition structure system in the aspect of their contents. The primary structure depends on sensual perception, impressive idea and transcendental recognition based on metaphysical and perceptional association. The secondary structure includes casualty, continuous deduction and rational(integral) recognition. Finally, the tertiary structure is sublimation to the transcendental mental world beyond the boundary of emotion and it is classified into fundamental recognition structure on an object and archetypical recognition structure on an ego. These characteristics can derive systematic understandings and diverse interpretations on the symbol from the space of a hotel through the frame of analysis based on the artistic form of monosemous, polysemous and multidimensional frameworks and symbols. The framework of this analysis includes all the cases, and various methods which haven't been attempted in practice are presented. Therefore this study is not just a simple analysis of space but rather it will serve as a methodological tool for design that allows for various attempts of symbolic design concepts in the recognition structure system.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.990-995
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• 1991

The integration of intelligent robots into manufacturing systems should positively impact the product quality and productivity. A new theory of object location and recognition using the supporting plane is presented. The unknown supporting points are determined by image coordinates, known camera parameters, and joint coordinates of the robot manipulators. This is developed by using the geometrical interpretation of perspective projection and the geometrical constraints of industrial environments. This can be applied to solve typical robot vision problems such as determination of position, orientation, and recognition of objects.

• 전자공학회논문지B
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• 제28B권12호
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• pp.59-67
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• 1991

In this paper, we aimed to develop associative pattern recognizer based on neural network for aircraft identification. For obtaining invariant feature space description of an object regardless of its scale change and rotation, Log-polar sampling technique recently developed partly due to its similarity to the human visual system was introduced with Fourier transform post-processing. In addition to the recognition results, image recall was associatively performed and also used for the visualization of the recognition reliability. The multilayer perceptron model was learned by backpropagation algorithm.