본 논문에서는 노령화 사회에서 노인들의 기본 건강과 생활을 케어 할 수 있는 홈 웰니스 로봇 플랫폼을 개발한다. 실내 환경에서 웰니스 서비스에 초점을 맞추어 로봇 및 센서 플랫폼을 구현한다. 로봇플랫폼에서는 정밀제어 이동기능과 정교한 로봇 팔 및 핸드를 개발하고 인간친화형 로봇구조로 설계되어진다. 이동로봇은 옴니휠 기반의 쾌속 시스템으로 제어된다. 로봇팔은 섬세한 조작기능을 수행할 수 있도록 인간의 팔과 유사한 구조로 구현한다. 센서 플랫폼에서는 RF태그와 스테레오 카메라를 활용하여 로봇자신과 대상물체의 위치 인식시스템을 구축한다. 정확한 위치와 자세 인식을 위하여 센서 융합 알고리즘이 제안된다. 끝으로 웰니스 로봇 플랫폼의 좋은 성능들이 실시간 시험 구동을 통하여 확인되어 진다.
최근 디지털 영상 미디어의 발전으로 인해 3차원 입체 콘텐츠에 대한 관심이 높아지고 있다. 이로 인해 3차원 입체 콘텐츠 생성에 대한 많은 기술들이 연구 개발되고 있다. 하지만 자연스럽고 몰입감이 높은 3차원 입체 콘텐츠 생성하는데 많은 어려움이 있다. 왜냐하면 2차원 영상에서는 3차원의 기하정보가 존재하지 않아 입체 콘텐츠 생성이 매우 어렵기 때문이다. 그리고 입체 카메라 생성 시 몰입감이 높은 입체 시점을 결정하기 위해 반복적인 저작 과정이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 형태의 영상들을 이용하여 3차원 입체 콘텐츠 제작을 위한 통합형 저작 시스템을 제안한다. 이를 위해 영상 기반 모델링 기법을 활용하여 영상 내에 존재하는 사영 기하 정보를 통해 3차원 모델을 생성한다. 그리고 3차원 입체 카메라 생성 시 몰입감이 높은 입체 영상의 시점을 결정하기 위해 실시간 대화식 입체 영상 미리보기 기능을 제공한다.이때 입체 모니터와 편광 필터 안경을 통해 직관적으로 고품질의 입체 콘텐츠를 생성한다.
Ali, Ahmed Khairadeen;Khan, Numan;Lee, Do Yeop;Park, Chansik
국제학술발표논문집
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The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.313-322
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2020
The recognition of the risk hazards is a vital step to effectively prevent accidents on a construction site. The advanced development in computer vision systems and the availability of the large visual database related to construction site made it possible to take quick action in the event of human error and disaster situations that may occur during management supervision. Therefore, it is necessary to analyze the risk factors that need to be managed at the construction site and review appropriate and effective technical methods for each risk factor. This research focuses on analyzing Occupational Safety and Health Agency (OSHA) related to risk zone identification rules that can be adopted by the image recognition technology and classify their risk factors depending on the effective technical method. Therefore, this research developed a pattern-oriented classification of OSHA rules that can employ a large scale of safety hazard recognition. This research uses joint reasoning of risk zone Identification and numeric input by utilizing a stereo camera integrated with an image detection algorithm such as (YOLOv3) and Pyramid Stereo Matching Network (PSMNet). The research result identifies risk zones and raises alarm if a target object enters this zone. It also determines numerical information of a target, which recognizes the length, spacing, and angle of the target. Applying image detection joint logic algorithms might leverage the speed and accuracy of hazard detection due to merging more than one factor to prevent accidents in the job site.
There have been various research efforts for pedestrian recognition in embedded imaging systems. However, many suffer from their heavy computational complexities. SVM classification method has been widely used for pedestrian recognition. The reduction of candidate region is crucial for low-complexity scheme. In this paper, We propose a real time HOG based pedestrian detection system on GPU which images are captured by a pair of cameras. To speed up humans on road detection, the proposed method reduces a number of detection windows with disparity-search and near-search algorithm and uses the GPU and the NVIDIA CUDA framework. This method can be achieved speedups of 20% or more compared to the recent GPU implementations. The effectiveness of our algorithm is demonstrated in terms of the processing time and the detection performance.
본 논문에서는 고차 상관 특정 정보와 주성분 분석을 결합하여 차원을 낮추면서도 객체 인식을 유지하고, 고유 공간 구성 시간을 현저하게 줄이는 알고리즘에 대해 기술한다. 제안된 방법은 기존의 기하학적 정보를 이용하거나 스테레오 영상을 이용하는 방법에 비해 많은 계산량이 요구되지 않기 때문에 실시간 시스템 구축에 매우 적합하다는 것이 실험을 통하여 증명되었다. 또한 인식률을 향상시키기 위해 단순히 기존의 방법인 point to point 방식인 단순 거리 계산은 오차가 많기 때문에 본 논문에서는 개선된 Class to Class방식인 K-Nearest Neighbor을 이용하여 몇 개의 연속적인 입력영상을 인식의 단위로 이용하여 인식 오차를 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 휴머노이드 로봇의 코바 기반 비주얼 서보잉 시스템에 대해 논하고자한다. 네트워크로 연결된 휴머노이드 로봇의 효율적인 제어를 위해서 비주얼 서보잉에 필요한 각 서비스를 분산객체로 정의하고, 이를 코바 미들웨어 상에서 구현한다. 필요한 서비스로는 각 서비스를 고유한 이름으로 탐색할 수 있는 네이밍 서비스, 스테레오 카메라로부터 획득되는 영상을 제공하는데 필요한 영상 서비스 그리고 목표물을 추적하면서 3차원 위치 정보를 추출하는 비주얼 서보잉 서비스 등이 있다. 실험에서는 실시간으로 목표물인 풍선을 추적하고 일정시간 정지해 있을 경우 풍선을 터뜨리는 결과를 보인다.
단일 멀티미디어 컨텐츠 소스가 다양한 분산된 무선 디바이스에서 재생될 때, 오디오와 비디오 컨텐츠는 멀티 채널 스테레오 사운드와 립싱크 (lip-sync)를 위한 동시적인 플레이가 요구된다. 특히 차량 내의 멀티미디어 시스템은 기존의 유선 환경에서 최근 무선 환경으로의 이전에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는 상황이다. 이에 본 논문은 IEEE 802.11 WLANs [1] 환경에서 실시간으로 멀티미디어 트래픽을 전송하기위해 필요한 동기화된 서비스 제공을 목적으로 하는 동기화 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 기존의 IEEE 1588 [2]을 개선한 새로운 알고리즘을 구현하고 무선 랜 (WLANs) 환경의 시뮬레이션 환경을 구축하여 그 성능을 평가, 분석한 후 실제 무선 디바이스 (링크시스 wrt-350n AP 네트워크 디바이스)에 이를 포팅 하여 디바이스 간의 동기화 정확도를 실험, 분석하였다.
유역선정과 하도망구축에서 최근에 수치표고모델을 많이 이용한다. 수치표고모델생성방법은 지형측량, 사진측량, 지형도, 위성영상에 의한 방법등이 있다. 정확한 수치표고모델의 추출은 처리방법과 원시자료의 해상력, 공간해상도 등에 많이 의존한다. 그러나 위성영상 촬영시기상조건, 자연환경 등 여러 요인으로 인해 최상의 품질의 위성영상을 얻을 수 없고 또한 스테레오영상의 촬영시기가 다르기 때문에 자동생성 DEM에는 많은 오류를 포함하게 된다. 본 논문은 Kompsat 영상을 이용하여 수치표고모델을 형성하여 유역해석에 있어서 실시간 해석이 가능하도록 자료를 제공하는데 그 목적이 있다.
Interstellar objects originate from other stellar systems. Thus, they contain information about the stellar systems that cannot be directly explored; the information includes the formation and evolution of the stellar systems and the possibility of life. The examples observed so far are 1l/Oumuamua in 2017 and 2l/Borisov in 2019. In this talk, we present the possibility of detecting interstellar objects using the Heliospheric Imagers designed for space weather research and forecasting by observing solar wind in interplanetary space between the Sun and Earth. Because interstellar objects are unpredictable events, the detection requires observations with wide coverage in spatial and long duration in temporal. The near-real time data availability is essential for follow-up observations to study their detailed properties and future rendezvous missions. Heliospheric Imagers provide day-side observations, inaccessible by traditional astronomical observations. This will dramatically increase the temporal and spatial coverage of observations and also the probability of detecting interstellar objects visiting our solar system, together with traditional astronomical observations. We demonstrate that this is the case. We have used data taken from Solar TErrestrial RElation Observatory (STEREO)/Sun Earth Connection Coronal and Heliospheric Investigation (SECCHI) HI-1. HI-1 is off-pointed from the Sun direction by 14 degrees with 20 degrees of the field of view. Using images observed from 2007 to 2019, we have found a total of 223 small objects other than stars, galaxies, or planets, indicative of the potential capability to detect interstellar objects. The same method can be applied to the currently operating missions such as the Parker Solar Probe and Solar Orbiter and also future L5 and L4 missions. Since the data can be analyzed in near-real time due to the space weather purposes, more detailed properties can be analyzed by follow-up observations in ground and space, and also future rendezvous missions. We discuss future possible rendezvous missions at the end of this talk.
일반적으로 지형정보는 지도에 의해 취득되어 왔다. 그러나 지도는 실제 지형상태를 등고선, 도형, 기호, 문자, 색 등에 의해 표시하고 있으므로 현장감이 부족하고 판독이 어렵다. 따라서 항공사진이나 지상사진을 이용하여 지형에 대한 분석을 수행하기도 한다. 그러나, 항공사진이나 지상사진의 경우는 촬영시의 사진기의 자세와 대상물의 기복에 따른 기하학적 왜곡을 포함하고 있으므로 정확한 위치를 결정하기가 곤란하다. 따라서 사진 상에서 정확한 위치를 파악할 수 있도록 하기 위해서는 편위수정기에 의해 제작된 정사투영사진도가 이용되기도 한다. 편위수정기에 의한 정사투영사진지도의 제작은 매우 복잡하고 어려우며 필요한 자료를 신속하게 생성하기 곤란한 단점이 있어 널리 이용되지 못하였다. 본 연구에서는 전산기를 이용하여 수치사진측량기법에 의해 입체항공사진으로부터 수치표고모형을 생성하고, 이를 이용하여 정사투영사진지도를 제작하는 방법을 연구하므로서 정사투영사진지도를 보다 정확하고 신속하게 제작하는 방법을 제시하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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