점유센서의 주요 기능은 공간에 사람이 존재하는지를 결정하는 것이다. 사람이 있으면 점등하고, 반대이면 소등하게 된다. 모션 검출, 객체 추적 등의 방법이 있지만, 본 레터에서는 이 기능의 구현에 컬러를 활용한다. 사람의 컬러정보를 이용하여 입실하는 사람들의 정보를 저장하고, 퇴실하면 저장된 컬러정보와 비교하여 퇴실하는 사람을 인식하는 기법이다. 4가지 유사성 메트릭을 이용하여 성능을 검증하였다.
Localization is the process of aligning the robot's local coordinates with the global coordinates of a map. A mobile robot's location is basically computed by a dead reckoning scheme, but this position information becomes increasingly inaccurate during navigation due to odometry errors. In this paper, the method of building a map of a robot's environment using ultrasonic sensor data and the occupancy grid map scheme is briefly presented. Then, the search and matching algorithms to compensate for the odometry error by comparing the local map with the reference map are proposed and verified by experiments. It is shown that the compensated error is not accumulated and exists within the limited range.
대부분의 건물 등에 설치된 점유센서는 PIR(pyroelectric infra-red)이 주로 활용되고 있다. 하지만 PIR은 온도 변화를 감지하는 기능 때문에 정지된 사람을 감지할 수 없는 단점이 있다. 최근 이 단점을 극복하기 위해 카메라 비전 센서의 연구가 진행되고 있다. 비전 센서는 객체 트랙킹을 통해 정지된 사람을 검출한다. 그러나 객체 트랙킹은 트랙커 표류가 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 정지 트랙커가 사람을 포함하는지의 여부를 판단하기 위하여 합성곱 신경망 기반 사람 인식 기법을 제안한다. 실험에서는 카메라로 획득한 영상에 제안 방법을 적용한 결과 약 88%의 정확도로 사람과 비사람이 분류가 되어 실제 점유센서에 활용이 가능하다는 것을 증명하였다.
본 연구에서는 불필요한 에너지 소모와 지연을 야기하는 혼잡을 탐지할 수 있는 알고리즘을 제시하고 이에 따라 혼잡 제어를 수행할 수 있는 기법을 제시한다. 기존의 혼잡 탐지는 큐 점유율만을 사용하거나 MAC 계층에서 패킷 도착율만을 가지고 혼잡을 결정하였으나 본 연구에서는 이들 두 가지를 모두 고려하여 더 정밀한 혼잡 탐지를 가능하게 하였다. 또한 혼잡도에 따라 미리 혼잡 회피를 수행하고 혼잡이 발생한 경우 패킷의 우선순위에 따라 지연에 민감한 패킷들을 먼저 스케줄링할 수 있는 방법을 제시하였다. 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제안한 혼잡 탐지와 제어 기법은 기존의 혼잡 제어 방법들에 비해 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
Hannan, M.A.;Hussain, A.;Samad, S.A.;Mohamed, A.;Wahab, D.A.;Ariffin, A.K.
International Journal of Automotive Technology
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제7권7호
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pp.827-832
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2006
Occupant classification and position detection have been significant research areas in intelligent safety systems in the automotive field. The detection and classification of seat occupancy open up new ways to control the safety system. This paper deals with a novel algorithm development, hardware implementation and testing of a prototype intelligent safety system for occupant classification and position detection for in-vehicle environment. Borland C++ program is used to develop the novel algorithm interface between the sensor and data acquisition system. MEMS strain gauge hermatic pressure sensor containing micromachined integrated circuits is installed inside the passenger seat. The analog output of the sensor is connected with a connector to a PCI-9111 DG data acquisition card for occupancy detection, classification and position detection. The algorithm greatly improves the detection of whether an occupant is present or absent, and the classification of either adult, child or non-human object is determined from weights using the sensor. A simple computation algorithm provides the determination of the occupant's appropriate position using centroidal calculation. A real time operation is achieved with the system. The experimental results demonstrate that the performance of the implemented prototype is robust for occupant classification and position detection. This research may be applied in intelligent airbag design for efficient deployment.
본 논문에서는 지능형 LED 실내조명을 위한 효율적인 제어 시스템을 제안한다. 제안된 지능형 LED 실내조명을 위한 효율적인 제어 시스템은 스케줄 정의에 의한 조명 스타일과 재실 감지에 의한 조명 스타일에 PIR 센서와 조도 센서에 의해 측정되는 주광강도와 같은 요소를 포함시켜 무선 센서 네트워크로 점등제어를 하고 에너지 절감을 할 수 있도록 설계하였다. 또한, 재실감지에 의한 실내조명 점등제어는 PIR 센서를 사용하여 미세 움직임을 감지하고, 창측과 내측의 불필요한 조명 밝기 제어는 조도센서를 이용하여 주광의 수준을 측정하여 제어하였으며, 주광 유입량이 많은 경우 창측 조명은 자동으로 어두워지고, 적으면 조명이 자동으로 밝아지도록 설계하였다. 제안하는 지능형 LED 실내조명을 위한 효율적인 제어 시스템의 효율성 검증 결과, 외부 조명이나 주광이 조금이라도 실내로 유입되면 실내조명의 밝기를 실시간으로 제어하여 에너지 절감 효과를 극대화할 수 있었다.
빌딩, 집에 설치되어 있는 점유 센서는 사람이 없으면 소등하고, 반대이면 점등한다. 현재는 주요 센서로 PIR(pyroelectric infra-red)이 널리 사용되고 있다. 최근에 비전 카메라 센서를 이용하여 사람 점유를 검출하는 연구가 진행되고 있다. 카메라 센서는 정지된 사람을 검출할 수 없는 PIR의 단점을 극복할 수 있는 장점이 있다. 이동 및 정지된 사람의 추적은 카메라 점유 센서의 주요 기능이다. 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델과 자기 조직화 지도를 활용한 온라인 사람 추적 기법을 제안한다. 오프라인에 모델을 학습시키기 위해서는 많은 수의 훈련 샘플이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 학습되지 않은 모델을 사용하고, 실험 영상으로부터 직접 훈련 샘플을 수집하여 모델을 갱신한다. 오버헤드 카메라로 실내에서 촬영한 영상을 이용하여, 제안 방법이 효과적으로 사람을 추적하고 있음을 실험을 통해 증명하였다.
This paper proposes a vehicle detector with an anisotropic magnetoresistive (AMR) sensor and addresses experimental results to show the detector's performance. The detector consists of an AMR sensor and mechanical and electronic apparatuses. The AMR sensor, composed of four magnetoresistors, senses disturbance of the earth's magnetic field caused by a vehicle moving over the sensor and then produces an output indicative of the moving vehicle. This paper verifies performance of the detector on the basis of experimental results obtained from the field tests carried under the two traffic conditions on local highways in Korea. First, I show the vehicle counting performance on a low speed congested highway by comparing the vehicle counts measured by the detector with the exact counts. Second, both vehicle counts and average speeds calculated from the measured point-occupancy on another continuously free running highway are compared with the reference values obtained from a loop detector which has two independent loop coils, where I have used several performance indices including mean absolute percentage error (MAPE) to show the performance consistency between the two types of detectors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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