증강현실 서비스 중 가장 많이 사용 되는 서비스는 마커기반 증강현실 서비스이다. 그러나 마커 이미지가 가림 또는 훼손 때문에 마커 이미지를 인식될 수 없는 환경에서는 증강현실 서비스를 제공해줄 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 마커기반 증강현실에서 마커 이미지를 인식할 수 없는 상황에서도 사용자의 자세를 추정함으로써 보다 안정적으로 서비스를 제공하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 마커기반 증강현실 제공시 장애가 발생할 경우, 3개의 비콘과 사용자간의 통신을 통해 측정된 3차원 좌표 값을 이용하여 사용자의 자세를 추정하고 증강현실 서비스를 제공함으로써 사용자가 지속적으로 증강현실 서비스를 제공 받을 수 있도록 한다. 제안된 마커 인식과 비콘 통신을 활용한 마커기반 증강현실 기법의 시나리오에 대해 설명하고 제안된 방법을 가림 및 훼손 정도에 따라 실험한 결과를 제시한다.
최근 증강 현실(AR)의 응용분야로 AR 콘텐츠의 관심과 수요가 증가하고 있다. 일반적으로 실외환경에서 AR 콘텐츠를 서비스할 때 AR 스크린 위에 오브젝트의 표출을 제어하기 위해 GPS 신호를 이용한 위치 정보를 사용하거나 사물의 이미지를 기반으로 하는 마커를 사용한다. 그러나 실내 환경에서의 경우 위치 정보를 이용할 수 없다는 문제점이 있다. 만약 마커만을 이용하여 서비스를 제공하는 경우 주변의 이동하는 장애물로 인한 마커의 인식이 불안정하다는 문제점 또한 갖는다. 그리고 AR 스크린 상에 표시되는 정보가 특정 위치에 고정 상태로 표시되는 것이 아닌 카메라의 이동에 따라 이동한다는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 iBeacon을 이용하여 실내 위치 인식과 특정 마커를 이용하여 AR 스크린에 표출될 객체를 정확한 위치에 나타내기 위한 오브젝트 제어 방법에 대해 연구하였다.
본 논문에서는 교통정보의 자동 전송시스템에 대한 연구결과를 제시한다. 여기서는 구급차나 소방차와 같은 긴급차량의 진로를 방해하는 것을 교통이벤트로 정의한다. 차량 내부에 설치된 블랙박스에 기록되는 동영상으로부터 교통이벤트 발생이 판정되는 경우 해당 정보를 증거영상과 함께 전자우편을 통하여 자동적으로 관제선터에 전송하는 시스템을 구현하였다. 이를 위하여, 전방에서 주행하는 차량의 번호판으로부터 문자와 숫자를 인식하는 알고리즘, 교통이벤트 발생 판정알고리즘을 실현하였다. 또한, 신고를 위하여 텍스트와 영상 파일을 전자우편과 파일전송프로토콜을 통하여 자동 전송하는 기능도 추가하였다. 따라서 교통이벤트를 확장하여 제시된 시스템에 적용하면 다양한 교통법규 위반 사항에 대한 편리한 신고체계를 수립할 수 있으므로 교통법규 위반 사례를 크게 줄일 수 있을 것으로 판단된다.
최근 IoT를 활용한 웨어러블 기기 및 무인 이동체에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 무인 이동체는 IT 기술들의 집약체라고 할 수 있다. 로봇, 자율 주행, 장애물 회피, 데이터 통신, 전력, 영상 처리 등의 기술들이 합쳐진 것을 무인 이동체 또는 무인 로봇이라고 부른다. 무인 이동체의 최종 목표는 수동이 아닌 자율 주행을 하여 목적지까지 안전하고 신속하게 도달하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 무인 이동체의 기술들 중 하나인 영상 처리 분야를 다루고자 한다. 현재 배터리의 기술로는 무인 이동체가 최대 1시간까지 주행할 수밖에 없다는 것을 감안하여, 전력 소비를 최소한으로 줄이기 위해 소형 컴퓨터인 라즈베리 파이3를 사용하여 영상 인식 시스템을 설계하고자 한다. 제안하고자 하는 시스템은 카메라로부터 받는 영상의 모든 것을 인식하는 시스템을 목표로 한다.
본 논문은 자율주행 학습이 가능한 택배 로봇을 제안한다. 제안하는 로봇은 지상 주차시설이 없는 공원형 아파트에서 활용 가능하도록 설계되었으며 지상 및 지하 경로가 복잡한 기존 아파트에 비해 공원형 아파트는 이동 경로가 정형화되어 있어 로봇의 안정적인 주행이 가능하여 학생들의 초기 교육 환경으로 적합하다. 택배 로봇은 경로학습을 위한 머신러닝 기술과 카메라와 라이다 센서를 이용한 자율주행을 통하여 택배 운반이 가능하도록 구성하였다. 또한, 수준별 학습이 가능하도록 제어 MCU를 3개로 분리하여 설계하였으며 자율주행, 장애물 인식 등의 동작 테스트를 통하여 학습용 택배 로봇으로 활용될 수 있음을 확인하였다. 향후 정밀한 실내 위치정보 인식 기술과 아파트의 공공기술 플랫폼과 연동하여 다양한 배송 서비스를 위한 교육용 배송 로봇으로 발전시키고자 한다.
자율주행 및 robot navigation의 인식 시스템은 성능 향상을 위해 다중 센서를 융합(Multi-Sensor Fusion)을 한 후, 객체 인식 및 추적, 차선 감지 등의 비전 작업을 한다. 현재 카메라와 라이다 센서의 융합을 기반으로 한 딥러닝 모델에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 입력 데이터의 변조를 통한 적대적 공격에 취약하다. 기존의 다중 센서 기반 자율주행 인식 시스템에 대한 공격은 객체 인식 모델의 신뢰 점수를 낮춰 장애물 오검출을 유도하는 데에 초점이 맞춰져 있다. 그러나 타겟 모델에만 공격이 가능하다는 한계가 있다. 센서 융합단계에 대한 공격의 경우 융합 이후의 비전 작업에 대한 오류를 연쇄적으로 유발할 수 있으며, 이러한 위험성에 대한 고려가 필요하다. 또한 시각적으로 판단하기 어려운 라이다의 포인트 클라우드 데이터에 대한 공격을 진행하여 공격 여부를 판단하기 어렵도록 한다. 본 연구에서는 이미지 스케일링 기반 카메라-라이다 융합 모델(camera-LiDAR calibration model)인 LCCNet 의 정확도를 저하시키는 공격 방법을 제안한다. 제안 방법은 입력 라이다의 포인트에 스케일링 공격을 하고자 한다. 스케일링 알고리즘과 크기별 공격 성능 실험을 진행한 결과 평균 77% 이상의 융합 오류를 유발하였다.
음성학에서 음성이 가지고 있는 주파수 특성을 이용하여 스펙트럼을 추출할 수 있고 이를 이용하여 음성을 분석할 수 있다. 그러나 음성의 스펙트럼은 단모음의 경우 어느 정도 일정한 형태를 유지하지만 음절. 단어 등과 같이 자음과 모음이 서로 결합되었을 때는 상당한 변화가 발생된다. 이는 음소단위 음성인식에 있어서 가장 큰 장애가 되고 있다. 본 논문에서는 주파수 영역과 청각적 인상을 고려한 멜 대역 그리고 멜 켑스트럼을 이용하여 각 자음과 모음이 가지고 있는 스펙트럼을 분석하고, 청각적 특성을 반영한 음성의 변화를 체계화하여 음성을 음소단위로 분할할 수 있는 기반을 제공한다.
Kim, Se-Hoon;Choi, Seung-Joon;Kim, Sung-Jin;Won, Sang-Chul
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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pp.1458-1463
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2004
Tracking is one of the most important pre-required task for many application such as human-computer interaction through gesture and face recognition, motion analysis, visual servoing, augment reality, industrial assembly and robot obstacle avoidance. Recently, 3D information of object is required in realtime for many aforementioned applications. 3D tracking is difficult problem to solve because during the image formation process of the camera, explicit 3D information about objects in the scene is lost. Recently, many vision system use stereo camera especially for 3D tracking. The 3D feature based tracking(3DFBT) which is on of the 3D tracking system using stereo vision have many advantage compare to other tracking methods. If we assumed the correspondence problem which is one of the subproblem of 3DFBT is solved, the accuracy of tracking depends on the accuracy of camera calibration. However, The existing calibration method based on accurate camera model so that modelling error and weakness to lens distortion are embedded. Therefore, this thesis proposes 3D feature based tracking method using SVM which is used to solve reconstruction problem.
야외 환경에서 무인차량의 자율주행에 있어서 효과적인 기동제어를 위해서는 장애물 탐지나 지형의 기하학적인 형상 정보외에 탐지된 장애물 및 지형 표면에 대한 재질 유형의 인식 및 분류 또한 중요한 요소이다. 영상 기반의 지표면 분류 알고리듬은 입력 영상에 대한 전처리, 특징추출, 분류 및 후처리의 절차로 수행된다. 본 논문에서는 컬러 CCD 카메라로부터 획득된 야외 지형영상에 대해 색상 및 질감 정보를 이용한 지형분류 기법을 제시한다. 전처리 단계에서 색공간 변환을 수행하고, 색상과 질감 정보를 이용하기 위해 웨이블릿 변환 특징을 사용하였으며, 분류기로서는 SVM(support vector machine)을 적용하였다. 야외 환경에서 획득된 실영상에 대한 실험을 통하여 제시된 알고리듬의 분류 성능을 평가하였으며, 제시된 알고리듬에 의한 효과적인 야지 지형분류의 가능성을 확인하였다.
Purpose: The Purpose of this study was to investigate how elders in rural communities maintain their sexual life. Methods: Data were collected through in-depth interviews with 20 participants who were 65 years old or older, and either were married couples or were continuing the sexual relationship though widowed. Data were analyzed based on Strauss and Corbin's (1990) Grounded Theory Methodology. Results: The core category of experiences of the elderly's sexual life was identified with 'changeable sexual life at husband's mercy'. This process could be divided into 3 stages, which were the stage of recognition of sex difference and obstacle in sexual life, the stage of observation of partner's attitude and the stage of husband's lead in sexual life. Conclusions: This study found that sexuality was an important aspect for the elderly although their sexual interests and activities declined along with aging. In addition, the husband's sexual and economic capabilities and sexual difference were very important factors in the elderly's sexual life. It is suggested to consider sexuality as a normal aspect of life for the elderly when nurses plan for their care.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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