• 로봇학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.92-100
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• 2012

A map of complex environment can be generated using a robot carrying sensors. However, representation of environments directly using the integration of sensor data tells only spatial existence. In order to execute high-level applications, robots need semantic knowledge of the environments. This research investigates the design of a system for recognizing objects in 3D point clouds of urban environments. The proposed system is decomposed into five steps: sequential LIDAR scan, point classification, ground detection and elimination, segmentation, and object classification. This method could classify the various objects in urban environment, such as cars, trees, buildings, posts, etc. The simple methods minimizing time-consuming process are developed to guarantee real-time performance and to perform data classification on-the-fly as data is being acquired. To evaluate performance of the proposed methods, computation time and recognition rate are analyzed. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm has efficiency in fast understanding the semantic knowledge of a dynamic urban environment.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권2호
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• pp.25-35
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• 2016

Since a sophisticated location determination technology (LDT) is necessary for accurate positioning in urban area environments, numerous studies related to the LDT using the RFID (Radio Frequency IDentification) technology have been implemented for real-time positioning and data transferring. However, there are still lots of unsolved questions especially regarding what to use as base stations and what are corresponding results under the intrinsic complexity of alignment and configuration of components used for the RFID positioning. This study proposes the street light fixtures as base stations where the RFID receivers will be embedded for the mobile tracking scheme. As street light fixtures are usually installed at a certain distance interval, they can be used as base stations for the RFID receiver installation. Using the principle of the single row triangle network, the RFID receiver organization is determined based on the experiments such as recognition distance measurement and tag position accuracy estimation at inside and outside of the single row triangle network. The results verify that the mobile tracking scheme which uses RFID-embedded street light fixtures, suggested and configured in this study, is effective for the real-time outdoor positioning.

• 전자공학회논문지
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• 제53권3호
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• pp.91-98
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• 2016

소나 영상에서 수중 물체의 검출과 분류는 도전적인 과제이다. 본 논문에서는 소나 영상과 영상처리기법을 이용하여 해저의 물체를 식별하는 시스템을 제안한다. 수중 물체의 식별 과정은 수중 물체 후보 영역 검출과 물체 식별의 두 단계로 구성된다. 영상 정합(image registration) 기법을 이용하여 수중 물체 후보 영역을 검출하고, 기존에 획득된 기준 배경 영상과 현재 스캔된 영상 사이의 공통된 특징점을 검출하여 정합한 후, 두 영상의 차 영상(difference image)을 구하여 검출한다. 검출된 물체는 고유벡터와 고유값을 특징으로 사용하여 데이터베이스내의 패턴과 가장 유사한 패턴으로 분류한다. 제안하는 수중 물체 식별 시스템은 최단 소행 항로(Q route) 확보와 같은 응용에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.51-57
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• 2018

In this paper, we studied about the extraction of the parameter and implementation of speechreading system to recognize the Korean 8 vowel. Face features are detected by amplifying, reducing the image value and making a comparison between the image value which is represented for various value in various color space. The eyes position, the nose position, the inner boundary of lip, the outer boundary of upper lip and the outer line of the tooth is found to the feature and using the analysis the area of inner lip, the hight and width of inner lip, the outer line length of the tooth rate about a inner mouth area and the distance between the nose and outer boundary of upper lip are used for the parameter. 2400 data are gathered and analyzed. Based on this analysis, the neural net is constructed and the recognition experiments are performed. In the experiment, 5 normal persons were sampled. The observational error between samples was corrected using normalization method. The experiment show very encouraging result about the usefulness of the parameter.

• 한국정밀공학회지
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• 제20권1호
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• pp.99-106
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• 2003

Uninterrupted power supply has become indispensable during the maintenance task of active electric power lines as a result of today's highly information-oriented society and increasing demand of electric utilities. The maintenance task has the risk of electric shock and the danger of falling from high place. Therefore it is necessary to realize an autonomous robot system. In order to realize these tasks autonomously, the there dimensional position of target object such as electric line and the stand of insulator must be recognized accurately and rapidly. The insertion task of an electric line into a sleeve is selected as the typical task of the maintenance of active electric power distribution lines in this paper. A modified hough transform is applied to the recognition of the center of electric line and optimal target position calculation method is newly derived in order to recognize the center 3 dimensional position of the electric line. By the proposed method, it is proved that the center position of the electric line can be recognized without respect to the noise of image and the shape of electric lines and the insertion task of an electric tine is realized.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.146-151
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• 2021

현재 국내외 여러 국가에서 한 가정의 차량의 수요가 증가하여 차량의 탑승 인원은 적어지고 도로의 차량 수는 증가하고 있는 추세이다. 이에 따른 문제점인 교통 체증을 해결하기 위해 이용 가능한 다인승 전용차로 제도가 시행되고 있다. 이 제도는 경찰들이 빠르게 움직이는 차량을 직접 눈으로 감시하여 불법 차량을 단속하는 실정이며, 이는 정확성이 낮고 사고의 위험성을 동반된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 도로 현장의 영상을 이용한 딥러닝 객체 인식 기술을 적용한다면 앞서 말한 문제점들이 해결될 것이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 딥러닝 모델의 성능을 비교·분석하여, 영상을 통해 실시간 차량 탑승 인원을 파악할 수 있는 딥러닝 모델을 선정하고 객체 인식 모델의 문제점을 보완한 차량 탑승 인원 감지 알고리즘을 제안한다.

• 한국광학회지
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• 제19권6호
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• pp.389-393
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• 2008

본 논문에서는 컴퓨터 집적영상(integral imaging(II))에서 분산 추정을 이용하여 심하게 은폐된 물체의 복원 시 은폐물(occluding object)의 블러링 효과를 제거하는 방법을 제안하였다. 하나의 요소영상(elemental image) 군으로부터 은폐 효과를 제거하여 복원된 영상의 선명도를 향상시키는 정보를 추출하는 방법을 분석하였다. 이를 실행하기 위해 픽업되는 요소영상들이 높은 해상도, 낮은 초점오차(focus error), 큰 깊이감을 가질 필요가 있다. 요소 영상을 픽업할 때 디지털 컴퓨터를 이용한 synthetic aperture integral imaging(SAII)이 채택되었다. 컴퓨터(Computational) II에서는 복원 면의 위치에 따라 복원되는 영상의 촛첨이 맺히는 영역이 달라진다. 심하게 은폐된 물체 영상의 복원은 은폐 물체의 블러링(bluring) 효과가 복원 면에 전체적으로 크게 나타나기 때문에 선명한 복원을 할 수가 없다. 이러한 은폐물의 블러링 효과가 제거된 복원 영상을 얻기 위해 분산 추정이라는 통계적인 방법이 채택되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.49-58
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• 2020

본 연구는 온라인 다중 객체 추적 환경에서 모든 객체의 상태(예. 위치 및 크기) 및 identifications (IDs)를 추적하는 문제를 다룬다. 프레임들 간 검출 결과들을 연관하여 객체들의 궤도를 점진적으로 완성하는 tracking-by-detection 접근법을 기반으로 온라인 다중 객체 추적 문제를 해결하고자 한다. 정확한 온라인 연관을 수행하기 위해 이산 푸리에 변환과 부분 최소 제곱법(partial least square, PLS) 분석을 기반으로 하는 새로운 온라인 외형 학습 방법을 제안한다. 즉, 먼저 주파수 도메인에서 추적에 용이한 객체 특징량을 추출하기 위해 추적 객체에 대한 이미지를 푸리에 이미지로 변환한다. 나아가 객체간의 주파수 특징을 보다 잘 구별할 수 있도록 PLS기반 부분 공간을 학습한다. 제안된 외형 학습을 최신 신뢰도 기반 연관 기법과 결합하였고, 다중 객체 추적평가 분야에서 국제적으로 공인된 MOT 벤치마크 챌린지 데이터 셋에서 최신 다중 객체 추적 알고리즘과 비교평가를 수행하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.49-55
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• 2019

본 논문에서는 효과적인 마커기반의 증강현실 구현을 위하여 영상 내 객체의 분포에 대한 분석과 반복 패턴을 포함하는 영상의 분류를 통한 마커영상의 평가 방법을 제안한다. 객체의 분포는 영상의 부분적 가림 현상에 따라 객체추적성능에 영향을 미치기 때문에 특징점 좌표의 분산을 이용하여 가림 현상에 취약한 마커영상을 구분할 수 있도록 하였고, 일반 영상과 반복 패턴을 포함하는 영상의 특징점 기술자 벡터의 분포가 현저하게 다르다는 사실에 기반하여 객체의 인식 및 추적에 적합한 영상을 구분할 수 있는 방법을 제안한다. 다양한 실험 결과 제안하는 마커 평가 방법이 가림 현상에 취약한 영상 및 반복 패턴 영상을 구분하는데 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다. 또한 마커영상에 대한 객체 추적 등의 안정성 측면에서 SURF보다 SIFT 기법이 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 이용하여 다양한 종류의 마커영상에 대한 적합성 정보를 사용자에게 제공함으로써 효과적인 증강현실 시스템을 구현할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권2호
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• pp.235-240
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• 2015

디지털 기기의 발달과 더불어 능동안전시스템 또한 비례적으로 발달됨에 따라 4.5 톤 이상 중대형상용차에도 능동안전시스템에 대한 요구가 대두되고 있다. 승용차량과 달리 중대형 상용차량 경우 카메라 장착 위치가 상대적으로 높아 차선 인식에 불리한 조건을 가지고 있다. 본 논문에서는 공간영역처리 기반 중 하나인 소벨 에지(Sobel Edge) 추출과 허프 변환(Hough Transform) 기법과 색 변환보정 기법으로 국내 도로 환경에 맞는 차선 인식에 대한 방법을 제시하고, 영상을 통한 전방의 차량을 인식하는 객체 인식 기법 중에 Haar-like 기법, Adaboost 기법, SVM 기법, Template Matching 기법 등을 적용 및 분석을 통하여 검출 오류를 줄이기 위한 전방 차량 인식 방법을 제안한다. 성능검증을 위해서 실차평가를 실시하였으며, 차선 인식에 대해 98% 이상의 높은 인식률을 얻었다.