• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제6권6호
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• pp.806-816
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• 2011

Interest about social security has recently increased in favor of safety for infrastructure. In addition, advances in computer vision and pattern recognition research are leading to video-based surveillance systems with improved scene analysis capabilities. However, such video surveillance systems, which are controlled by human operators, cannot actively cope with dynamic and anomalous events, such as having an invader in the corporate, commercial, or public sectors. For this reason, intelligent surveillance systems are increasingly needed to provide active social security services. In this study, we propose a core technique for intelligent surveillance system that is based on swarm robot technology. We present techniques for invader enclosing using swarm robots based on multiple distributed object environment. The proposed methods are composed of three main stages: location estimation of the object, specified object tracking, and decision of the cooperative behavior of the swarm robots. By using particle filter, object tracking and location estimation procedures are performed and a specified enclosing point for the swarm robots is located on the interactive positions in their coordinate system. Furthermore, the cooperative behaviors of the swarm robots are determined via the result of path navigation based on the combination of potential field and wall-following methods. The results of each stage are combined into the swarm robot-based invader-enclosing technique on multiple distributed object environments. Finally, several simulation results are provided to further discuss and verify the accuracy and effectiveness of the proposed techniques.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.232-237
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• 2020

본 논문에서는 자율주행 자동차에 물체를 인식하고 거리를 측정하는데 효율적인 센서 융합을 제안한다. 자율주행 자동차에 사용되는 대표적인 센서는 레이더, 라이다, 카메라이다. 이 중 라이다 센서는 차량 주변의 맵을 만드는 역할을 한다. 하지만 날씨 조건에 성능이 하락하고 센서의 가격이 매우 비싸다는 단점 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하고자 비교적 저렴하고 눈, 비, 안개에 지장 없는 레이더 센서로 거리를 측정하며 차량 주변을 관찰한다. 물체 인식률이 뛰어난 카메라 센서를 융합하여 물체 인식 및 거리를 측정한다. 융합된 영상은 IP서버를 통해 실시간으로 스마트폰에 전송되어 현재 차량의 상황을 내부, 외부에서 판단하는 자율주행 보조 시스템에 사용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.91-99
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• 2020

영상 감지 시스템의 기반 기술인 그림자 제거기술의 경우 실시간 영상처리는 계산의 복잡도가 높아 처리속도가 저하되고, 명도 차이만으로 그림자를 제거하기 때문에 조명이나 빛에 민감하다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 시스템의 문제점을 해결하기 위해 가중치 적용 부분을 제거하여 계산의 복잡도를 낮추어 실시간성을 향상시켰다. 또한 수직 히스토그램을 이용해 그림자 인식률을 향상시킬 수 있는 그림자 제거 알고리즘 기반의 영상 감지 시스템을 설계 및 평가하였다. 평가 결과 기존 영상 감지 시스템에 비해 평균 속도가 약 5.6ms, 검출률이 약 5.5%p 향상된 것을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.21-26
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• 2003

본 논문은 퓨리에 변환을 이용한 3차원 폐곡면 객체의 특징 벡터 추출 기법을 제시한다. 특징 벡터는 3차원극좌표계를 이용하여 폐곡면 객체의 회전각도별 내측거리값을 퓨리에 변환을 통해 주파수 영역으로 변환하여 추출한다. 특징 벡터는 폐곡면 표면점과 중심점과의 관계를 나타내는 내측거리값을 활용하므로 위치 이동에 불변이고 내측거리값은 퓨리에 변환 전 정규화되기 때문에 크기 변화에 불변이며 퓨리에 변환 후 파워 스펙트럼을 적용하여 회전 변화 불변임을 보여주고 있다. 실험 결과 위치 이동, 크기 변화, 회전 변화에 불변임을 알 수 있고 서로 상이한 객체간에 변별력이 있어 객체 고유의 특징 벡터로써 활용이 가능함을 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.63-72
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• 2007

교통 표지판은 먼거리에서도 교통 표지라는 것을 쉽게 판별하여 단시간 내에 그 내용을 파악할 수 있어야 한다. 교통 표지판의 도로의 안전 주행에 있어 아주 중요한 객체로 도로 상의 다른 그 무엇보다도 먼저 인간의 시선을 잡아끌어야 한다. 이에 본 논문에서는 인간의 도로 상의 어떤 물체보다도 교통 표지판에 가장 먼저 시선을 집중한다는 가정하에 주의 모듈(Attention Module)을 사용하여 교통 표지판 영역을 추출하는 시스템을 제안하고자 한다. 특히 본 논문에서는 인간의 대상(object)인식과정, 특히 색상처리과정에서 어떠한 특징들이 사용되어지는지를 기존의 정신물리학적, 생리학적 실험결과를 통해 분석하였고, 이 분석결과를 통해 얻어진 특징들을 사용하여 교통 표지판 영역을 추출하였다. 실제 도로위에서 찍은 실영상을 대상으로 실험하였으며, 실험을 통하여 평균 97.8%의 탐지율을 보임을 확인하였다.

• 대한전기학회논문지
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• 제38권6호
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• pp.458-469
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• 1989

본 논문에서는 투영정보를 이용하여 기지의 다면체의 3차원 위치와 자세를 측정하는 방법을 제안 하였다. 다면체와 그 상 및 그림자 상과의 관계를 해석하였고, 후보위치를 결정하므로서 다면체의 꼭지점의 3차원 정보를 추출하였다. 입력된 다면체 화상은 전처리 과정을 거친후 물체가 존재하는 장면으로 기술되며, 이 장면의 물체와 데이타 베이스에 저장되어 있는 모델과의 상응(Correspondence)을 탐색하므로써 정합을 수행한다. 실험에서 3차원 정보로부터 몇 개의 모델 영역을 선택하고 장면의 영역과 정합을 수행하므로써 물체를 인식하였다. 실험 결과 복잡하게 구성된 다면체일지라도 측정 오차가 3%이내의 높은 정확도를 갖고 있음을 고찰하였으며, 본 논문에서 구현한 인식 시스템은 슬레시홀드(threshoil)값을 잘 선택하므로써 높은 인식 효율울 갖는다는 것을 확인하였다.

• 센서학회지
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• 제6권4호
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• pp.298-306
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• 1997

초음파센서는 저렴성, 단순한 구조, 기계적 강인성, 사용상의 적은 제약 등의 이점 때문에 다양한 응용분야에 적용된다. 그러나 주요 사용 목적으로는 물체의 감지와 거리측정으로 제한된다. 물체의 인식에 초음파센서를 사용하기에는 낮은 분해능을 초래하는 불량한 방향성과 측정오류를 유발하는 반사성의 단점이 있다. 이런 문제를 극복하기 위해 센서의 배열이 사용되어왔다. 즉, 분해능을 개선하기 위해 다양한 센서의 배열형태에서 많은 수의 센서를 사용하거나, 일정 수의 센서를 사용할 경우에는 센서배열을 기계적으로 이동시킨다. 본 논문에서는 센서배열에 단순한 구동 전자회로를 추가하여 센서 시스템의 인식 분해능을 개선하는 실제적인 방범을 제안한다. 구동회로는 송출 구동전압을 다양하게 변화시켜 알려진 센서의 특성에 따라 서로 다른 수신신호의 진폭으로부터 분해능의 개선을 얻는다. 제안된 방법에서는 사용하는 센서의 수를 증가하거나 추가되는 기계적인 구동기를 사용하지 않으며 분해능의 개선을 얻는다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.637-644
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• 2021

일반적으로, 컴퓨터 비전, 로보틱스, 증강현실 분야에서 3차원 공간 및 3차원 객체 검출 및 인식기술의 중요성이 대두되고 있다. 특히, 마이크로소프트사의 키넥트(Microsoft Kinect) 방식을 사용하는 영상 센서를 통하여 RGB 영상과 깊이 영상을 실시간 획득하는 것이 가능해짐으로 인하여 객체 검출, 추적 및 인식 연구에 많은 변화를 가져오고 있다. 본 논문에서는 다시점 카메라 시스템 상에서의 깊이 기반(RGB-Depth) 카메라를 통해 획득된 영상을 처리하여 3D 복원 영상의 품질을 향상하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 컬러 영상으로부터 획득한 마스크 적용을 통해 객체 바깥쪽 잡음을 제거하는 방법과 객체 안쪽의 픽셀 간 깊이 정보 차이를 구하는 필터링 연산을 결합하여 적용하는 방법을 제시하였다. 각 실험 결과를 통해 제시한 방법이 효과적으로 잡음을 제거하여 3D 복원 영상의 품질을 향상할 수 있음을 확인하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.161-163
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• 2011

최근 몇 년사이 CCTV에 대한 활용도와 중요성이 대두되고 있으며, CCTV의 해상도 또한 SD급 CCTV에서 HD급 CCTV로 대부분 전환되고 있는 상황이다. HD급 CCTV는 고화질, 고해상도를 제공하는 장점을 갖지만, 많은 데이터 량으로 인해 실시간 처리가 어려운 문제점 또한 포함하고 있다. 또한 CCTV는 지능형 CCTV로의 기술적인 진보를 거듭하고 있으며, 대표적인 solution으로 증강현실(AR:Augmented Reality)을 꼽을 수 있다. 본 논문에서는 HD-CCTV의 최대 장점이라고 할 수 있는 실시간 영상에 선박의 정보(AIS : Automatic Identification System)을 결합하여 실시간으로 항만을 모니터링 하는 시스템을 구현하였다. 또한 750mm Zoom Lens를 탑재한 PanTilt 장비를 이용하여 선박을 targeting 하는 시스템 또한 구현하였다. 증강현실을 이용하여 실시간 영상과 선박 정보를 결합하였으며, 이를 구현하기 위해 perspective projection 방법을 통해 3차원 공간좌표계를 2차원으로 투영하였다. 실시간 처리를 위해 입력영상을 Block으로 분할하여 목적 좌표를 검색하였으며, 선박정보의 부드러운 이동을 위해 Dead Reckon 기법과 linear prediction 방법을 이용하여 선박 위치를 예측하였다. 마지막으로 삼각측량법에 기반하여 현재 PanTilt 장비를 목적된 장소로 이동시키는 시스템을 구현하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.95-103
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• 1998

접촉센서가 제공하는 tactile영상을 이용하여 접촉면의 형태를 인식할 때 영상의 모양은 접촉면에 가해지는 힘의 크기에 따라 변화된다. 따라서 많은 노력에도 부루하고 tactile 센서만을 이용하여 접촉면의 형태를 완전히 인식하는 것은 매우 어려운 일로 인식되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 tactile 영상이 얻어지는 때의 힘을 동시에 측정하고 힘에 따라 변화하는 영상의 모양을 퍼지융합 알고리즘을 이용하여 인식하는 방법을 제안한다. 접촉센서의 tactile 영상은 eigen vector해석 방벅을 적용하여 장축과 단축의 길이로 표현된다. 이들은 접촉 시에 가해지는 힘의 분포에 따른 경계선의 변호를 측정하여 만들어진 소속함수에 의해 퍼지화되며 Averaged Minkowski's distance를 이용하여 융합된다. 제안된 알고리즘은 다중센서시스템에 구현하여 실험하였으며 측정 시에 가해지는 힘의 크기 및 측정면의 종류에 고르게 86% 이상의 인식률을 보여 주었다. 제안된 알고리즘은 복수개의 손가락을 갖는 로봇의 손에 구현하면 작은 힘에도 변형되는 물체의 정밀한 조자이나 인식에 응용될 수 있다.