본 연구는 객체 검출기를 이용하여 숲 혹은 그에 준하는 복잡한 환경에서의 이륙에 대한 시스템을 제안한다. 시뮬레이터에서 대각선상의 모터간 550mm의 길이를 갖는 쿼드콥터에 라즈베리파이를 장착하여 엣지 컴퓨팅 기반으로 실험을 진행한다. 학습에 사용될 이미지는 군산대학교 내부의 세 지점을 선정하여 640⁎480 사이즈의 이미지를 150장 내외 정도 획득하였으며, 이들을 흑백으로 변환한 다음, 127의 경계값을 두어 이진화 전처리를 하였다. 이후 SSD_Inception 모델을 학습 하였다. 시뮬레이션상에서 검증용 영상을 입력으로 학습한 모델을 통해 드론을 이륙시키는 실험 결과, 라벨을 이용하여 이륙했을 때와 유사한 궤적을 그려내었다.
본 논문은 미지 우주물체에 대한 광학 연속 관측을 위한 효과 척도를 정의하고, 통합 시뮬레이션 수행을 이용하여 망원경/마운트 제어 시스템 관점에서 효과 척도를 만족할 수 있는 설계 변수 조합 범위를 제시하였다. 표적의 위치 예측과 함께 프레임률, 영상처리 소요시간과 측정 오차, 표적 궤적특성 및 마운트 김발의 기동성능 등의 설계 변수를 고려하여 전체적인 시스템 수준에서의 시뮬레이션을 구현하고 추적 성능을 분석하였다. 분석 결과 광학 관측 시스템의 연속 추적 성능은 프레임률과 마운트 기동성능의 조합에 의존적임을 확인할 수 있었다. 광학 관측 시스템을 설계하거나 상용 제품을 구입하여 유사 시스템을 구성할 때, 본 연구와 같이 효과분석 시뮬레이션을 이용하면 설계 변수들 사이의 적절한 요소 조합을 찾을 수 있을 것이다.
모델링 시뮬레이션에서 전술객체의 위치는 시공간 위치 정보(Time, Space and Position Information, TSPI)로 표현된다. 미 국방성에서 시험, 훈련, 평가 시스템을 연동하기 위해 개발한 TENA(Test and Training Enabling Architecture)의 TSPI 객체 모델을 참고하여 시공간 위치 정보의 형태 및 정보 기록 소요를 도출하였다. 전술 데이터 링크(Tactical Data Link, TDL) 중 가장 정교한 링크 16(Link-16)의 PPLI(Precise Participant Location and Identification) 메시지를 통해 시공간 위치 정보의 교환 방식에 대해 알아보았다. 객체 위치 모의 및 추적을 위한 필터링 알고리즘으로 선형 시스템을 위한 칼만 필터 및 비선형 시스템을 위한 확장형 칼만 필터와 unscented 칼만 필터를 소개한다. 운동 방정식을 이용하여 탄도 미사일의 궤적을 모델링 한 후에, unscented 칼만 필터로 추정한 탄도 미사일의 궤적 추적 성능을 시뮬레이션 하였다.
본 논문에서는 비냉각방식 적외선 스테레오 카메라 시스템을 이용하여 고속으로 이동하는 고온의 소형 물체의 3차원 위치를 추정함에 있어서 무작위로 추정되는 그 위치를 확률 모델로 표현하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 확률적 위치 모델은 디지털 영상으로 인한 픽셀위치의 오차(pixel position error)와 비냉각식 적외선 카메라에서 영상을 취득하는 순간의 차이에 의한 지터오차(jitter error)로부터 유도되는데, 두 가지 오차를 결합한 통합 오차확률모델을 수학적으로 제시하고 실험을 통하여 그 효용성을 보여준다. 우선 본 논문에서 고안한 적외선 카메라의 지터 측정기를 이용하여 적외선 카메라에서 발생하는 타이밍 지터를 통계적으로 관찰하여 확률모델을 설정한다. 또한 디지털 영상의 스테레오 정합 과정에서 발생하는 픽셀 오차에 의하여 정확도가 떨어지는 측정거리를 확률모델로 정의한다. 실험 측정 결과, 지터는 가우시안 확률분포로 모델링하는 것이 가능하며, 픽셀오차는 균일 확률분포로 모델링된다. 이 두 가지 확률분포를 갖는 오차는 상호 독립으로서 선형 결합되는데, 전체 오차에 대한 확률분포는 지터오차 변수의 확률분포와 픽셀위치오차 변수의 확률분포를 컨볼루션함으로써 유도된다. 실제 고속 이동체에 대하여 정밀한 3차원 궤적측정기와 자체 구현한 적외선 스테레오 카메라 시스템을 이용하여 제안한 확률모델을 3차원 위치추적 실험에 적용한 결과 95% 신뢰도 구간에서 물체의 위치를 추정하는 것을 확인하였다. 즉, 물체의 위치를 정확하게 측정하는 것은 이론적으로는 불가능하며, 확률모델을 통하여 물체의 위치를 표현하는 것이 타당함을 확인할 수 있다. 본 논문에서 제안한 확률모델은 적외선 스테레오 카메라를 이용한 거리측정에서 부정확함을 확률적으로 모델링하여 위치정보에 대한 불확실성을 보정해주며, 특히 적외선 스테레오 카메라를 이용한 고속 물체의 위치추적 및 거리측정에서 이론적, 실험적 토대를 제공할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 객체의 모션 블러(motion blur)를 포함하고 있는 다중시점(multi-view) 영상을 이용하여 객체의 3차원 형상 복원시 영상을 효과적으로 디블러링(deblurring)하여 3차원 형상 복원의 정확도를 높이는 기법을 제안한다. 다중시점 영상의 디블러링 수행시 다중시점 영상 간의 기하학적 상관관계를 고려하여 보다 정확히 PSF (point spread function)를 구함으로써 결과적으로 보다 정확한 3차원 형상 복원을 수행할 있다. 제안하는 기법은 각각의 입력 영상에서 초기 2D PSF를 독립적으로 구한 후, 3차원 PSF의 후보를 각 입력 영상의 카메라 행렬에 의해 투영했을 때 이들에 전역적으로 가장 잘 부합하는 3D PSF를 탐색한다. 3D PSF는 방향과 밀도 성분으로 구성되며 이는 결국 3차원 공간에서의 물체의 움직임 궤적과 동일하다. 추정된 3D PSF는 각 영상으로 다시 투영되어 각 영상의 2D PSF로 추정되고, 이에 의해 각 영상의 디블러링을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 기법을 이용하여 다중시점 영상 디블러링과 3차원 형상 복원을 수행한 결과, 단일 영상만을 이용하여 복원할 경우에 비하여 디블러링과 3차원 형상 복원 모두 현저히 개선된 결과를 확인할 수 있다.
최근 도로 네트워크 환경에서 이동 객체 위치 정보를 관리하고 이동 객체의 미래 위치를 예측하는 이동 객체 위치 예측 시스템의 필요성이 나날이 증가되고 있다. 이동 객체위치 예측 시스템은 교통 관제 및 다양한 응급 상황 시 이동 객체의 미래 위치를 신속히 예측하기 위해 사용되며, 보다 편리한 위치 기반 서비스의 제공을 가능하게 해준다. 이러한 시스템을 위한 대부분의 미래 인덱싱 기법은 일반적으로 이동 객체의 미래 위치 예측을 위해 과거 이동 궤적을 이용하고 있다. 그러나, 수많은 이동 객체의 과거 이동 궤적 관리가 어렵고, 실시간으로 변화하는 이동 객체의 미래 궤적을 반영하기 위한 방대한 미래 인덱스의 갱신 요청으로 인해 인덱스 유지 비용이 증가하여 미래 위치 질의 요청에 대한 신속한 처리 성능이 떨어지게 된다. 따라서 본 논문에서는 이동 객체 위치 예측 시스템에서 방대한 이동 객체의 과거 이동 궤적으로부터 효율적으로 미래 위치를 예측하기 위해 셀 기반의 미래 인덱싱 방법인 PFCT-Tree(Probability Future Cell Trajectory-Tree)를 제시한다. PFCT-Tree는 방대한 과거 이동 궤적을 셀 단위로 재구성하여 인덱스 크기를 줄이고, 셀 내부 경험치를 기반으로 장기간 질의 시 빠른 미래 위치를 예측할 수 있다. 또한 신속한 미래 이동 궤적의 갱신 속도를 향상시키기 위해 미래 시간을 미래 궤적과 분리하여 인덱싱함으로써 위치 예측 오류로 인한 미래 인덱스 갱신 비용을 최소화 할 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 도로 네트워크 환경에서 PFCT-Tree가 기존 인덱싱 기법들보다 갱신 및 검색 성능이 우수함도 입증하였다.ential oil (Bergamot, Grapefruit, Lemon, Petigrain)은 농도 의존적으로 ROS 생성을 증가시켰다. 이상의 결과를 종합하여 볼 때 citrus essential oil은 MSH에 의한 melanin 생성을 억제하는 것으로 보아 미백제로서의 개발 가능성이 있는 것으로 사료된다.가 사용될 수 있음을 제시한다.찍 발견되어 크기는 작았으며, 육안적으로 폴립의 Yamada 형태의 분류는 II, III의 형태를 띠고 있었다.EX>로 한반도 후기 백악기의 고지자기극$(Lat./Long.=70.9^{\circ}N/215.4^{\circ}E,\;A_{95}=5.3^{\circ})$의 위치와 유사하므로 암석의 생성 시기는 후기 백악기로 판단하였다. 한편 함평분지에 분포하는 백악기 화산암류에서는 한 개의 정자화 방향과 두 개의 역자화 방향이 확인되었다. 이들 특성잔류자화 방향은 백악기 화산암 형성 당시 암석에 기록된 성분으로써 당시 지구자기장의 상태를 기록한 것으로 해석하였으며, 이중 정자화 방향을 함평분지 화산암의 대표 방향으로 채택하였다 함평분지 화산암의 고지자기 극의 위치는 정자극의 경우는 $Lat./Long.=70.2^{\circ}N/199.5^{\circ}E,\;(K=18.1,\;A_{95}=9.6^{\circ})$ 이며 역자극의 경우는 $Lat./Long.=65.5^{\circ}S/251.3^{\circ}E,\;(K=7.1,\;A_{95}=20.7^{\circ})$이다. 이중 정자극의 위치는 한반도의 후기 백악기극의 위치와 통계적으로 동일한 것으로 나타나 함평분지 화산암
본 논문에서는 스테레오 적외선 카메라를 이용하여 소형 및 고온으로 날아가는 이동체의 거리를 실시간으로 측정하는 시스템을 제안한다. 이동체와 주변 환경의 온도 차이를 측정하고 고속으로 이동하는 소형 이동체의 거리를 자동으로 측정하기 위하여 적외선 스테레오 카메라 시스템을 구축하였다. 우선 적외선 카메라를 이용하여 취득한 고온의 이동체 영상으로부터 주변의 온도분포와 이동체간의 온도차를 이용하여 이동체영역을 검출하고, 이동체의 움직임 정보와 적외선 카메라 영상의 밝기정보를 결합하여 이동체를 추적한다. 좌우 적외선 카메라 영상에 대하여 각각 추출된 이동체 영역을 중심으로 스테레오 정합을 수행하여 시차정보를 추정하고, 카메라 파라미터와 시차정보를 이용하여 실시간으로 이동하는 이동체의 거리를 추정한다. 본 논문에서 제안하는 적외선 스테레오 카메라 시스템을 검증하기 위하여 고온의 이동체를 촬영할 때, 3차원 궤적(x,y,z) 측정기를 함께 가동하여 이동체가 이동하는 거리를 측정하여 이를 기준 거리(ground truth)로 설정하였다. 3차례의 비디오 데이터로부터 실험한 결과, 적외선 스테레오 카메라를 이용한 고온/소형 이동체의 거리오차 측정 결과는 평균적으로 9.68%로 추정되었다. 스테레오 적외선 카메라의 타이밍 문제(jitter)를 고려하면, 실제로 추정 오차는 줄어들 것으로 판단되기 때문에, 향후 적외선 카메라를 이용하는 다양한 이동체의 거리 및 위치를 측정하는데 응용할 수 있을 것으로 기대된다.
로드맵 기반 계획은 목표 지향적인 이동을 위해 로보틱스 분야에서 많이 사용되는 경로 계획 방식이며 최근 컴퓨터 게임과 같은 컴퓨터 애니메이션 세계에서 많이 응용되고 있다. 그러나 컴퓨터 캐릭터가 로드맵 방식으로 계획된 경로 이동을 기존의 로보틱스 분야와 같은 방식으로 하면 자연스럽게 보이지 않는 단점이 있다. 컴퓨터 애니메이션 분야에서 실제적이고 자연스러운 이동을 가능하게 하는 플로킹은 로드맵과는 달리 계획에 의존하지 않고 몇 가지 규칙만으로 빠르게 캐릭터의 이동을 가능하게 하지만 상태를 갖지 않으므로 목표 지향적인 이동은 불가능하다. 그러므로 본 논문에서는 로드맵에 의해 경로를 계획하고 계획된 경로를 그룹이 자연스럽게 이동하도록 반응적 행동과 결합하여 시뮬레이션하는 방법을 제안한다. 이를 위해 로드맵 기반 경로의 특징을 분석하여 그룹의 리더가 자연스럽게 궤적을 추종하는데 필요한 조타 행동들과 나머지 멤버들이 주변 장애물 상태를 파악하면서 다양한 방법으로 리더를 따르도록 하는 조타 행동을 정의하고 구현하도록 한다. 구현된 조타 행동들을 이용하여 로드맵 기반 계획 방법들과 형상공간 모델링의 가능한 조합에 대해 이동 시뮬레이션하고 결과를 보여준다. 또한 경로 계획이 움직이는 물체는 점을 환산한 형상공간에서 이루어져 장애물 충돌 감지를 효과적으로 할 수 있음을 보여준다.
본 논문은 컴퓨터 비전 기술을 기반으로 자동 차량 감시 시스템을 제안하였다. 실시간 주행표시 시스템은 ITS의 필수 요건을 충족하면서, 자동 감시제어가 가능한 시스템이다. 이러한 장점은 확실한 자동차 추적에 대해 주요 장애물 처리 시스템 적용할 경우, 움직이는 물체에 대한 그림자 추적이다. 추적 차량 이미지에서 모든 종류의 정보를 획득하기 위해 차량을 확실하게 감시 화면에 나타나게 하였다. 시간이 지남에 따라 차량을 정밀 추적 제어 할 필요가 있고, 입체 모델 기반접근 방식 또한 필요한 방식으로 적용하였다. 일반적으로 개체 또는 와이어 프레임 모델의 골격에 의해 차량의 각각의 유형을 나타내었고, 시스템이 실시간 실행되지 않더라도 차량 궤적은 3D기반 방식에서 높은 정밀도로 측정 될 수 있다는 점을 보여 준다. 본 논문에서는 차량, 배경, 그림자에 적용 가능하고, 도로 교통 감시의 시스템을 분할 방법을 역시 적용하였다. 과속 자동차의 속도 추적을 통해 낮은 레벨의 차량제어 추적기의 유효성 역시 실행 하였다. 결론에서 개발된 추적 제어 시스템에서 향상된 자동차 추적의 방법을 개선하고자 하였으며 고속도로 감시제어 시스템을 개발하고자 하였다.
카메라나 레이더에 비해 높은 인지 성능을 제공하는 라이다 센서는 높은 가격으로 의해 ADAS나 자율주행에 적용되기 어려웠으나, 최근 가격이 빠르게 낮아지고 있어 라이다를 활용한 기존 자율주행 기능 개선에 관한 기대가 높아지고 있다. 레벨3 자율주행자동차의 경우, 센서의 결함 또는 한계 등 인지시스템에 위험한 상황이 발생했을 때 운전자에게 수동모드로의 제어권 전환을 요청하며, 만약 이러한 요청에도 운전자가 반응하지 않을 경우 MRM 즉 최소위험기동을 구현하여야 한다. 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로 인지 시스템에서 생기는 위험으로 인해 LKS의 정상작동이 힘든 경우에 대한, 라이다 기반의 MRM 알고리즘을 개발하였다. 본 논문의 LKS MRM 기술은 라이다에서 수집된 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 객체 군집화를 통해 전방에 있는 차량의 이동 경로를 생성하고, 이를 자차량의 목표 경로점으로 변환하여, 카메라 기반의 LKS가 정상 작동을 할 수 없는 경우 라이다 기반의 경로 추종제어를 통해 최소위험기동을 수행한다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 HAZOP 기법을 사용하여 위험원을 식별하였고 이를 바탕으로 검증용 시나리오 3가지를 도출하여, 뵨 연구에서 구축한 시뮬레이션 환경에서 알고리즘 검증을 수행하였다. 그 결과 본 연구에서 제안한 라이다 기반 LKS MRM 알고리즘이 여러 가능한 인지시스템의 위험 상황에 대해 차선이탈을 방지하고 이를 통해 교통사고를 방지하는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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