• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.100.3-100
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• 2002

This paper presents the method for detection and tracking of multiple humans robustly in mobile platform. The perception of human is performed in real time through the processing of images acquired from a moving stereo vision system. We performed multi-cue integration such as human shape, skin color and depth information to detect and track each human in moving background scene. Human shape is measured by edge-based template matching on distance transformed image. Improving robustness for human detection, we apply the human face skin color in HSV color space. And we could increase the accuracy and the robustness in both detection and tracking by applying random sampling stochastic estimati...

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권6호
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• pp.91-98
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• 2011

본 논문에서는 수중로봇에 쓰일 수 있는 카메라 영상을 기반으로 하는 인공표식물의 인식 및 추종 기법을 제안한다. 문제를 풀기 위해 제안된 방법은 인식과 추종의 두 개의 단계로 이루어져 있으며 인식단계에서는 물체의 외형에 관한 특징을 분석한 후 비선형 최적화 알고리즘을 통하여 알맞은 목표물로 분류한다. 이 후 추종 단계에서는 분류된 목표물에서 색깔 히스토그램을 추출한 후 meanshift 추종 법을 이용하여 지속적으로 추종하는 방법을 택하였다. 히스토그램 매칭 시에는 Bhattacharyya 거리를 계산하는 방법을 이용하였다. 결과적으로 제안하는 접근법은 수중로봇의 영상처리 분야에 다음과 같은 공헌을 할 것으로 기대한다. 1) 제안하는 방법은 카메라의 움직임으로 생기는 물체의 자세변화나 크기 변화에도 강인하게 대처할 수 있으며 2) 카메라 센서를 통한 방법이므로 초음파 센서 등의 기기들에 비하여 가격 경쟁력이 우수하다. 3) 또한 본 논문에서는 일반적으로 많이 쓰이는 특징 점을 기반으로 한 방법이 탁도 변화에서는 형태를 기반으로 한 방법보다 열등할 수 있음을 실험을 통하여 보였다. 4) 마지막으로 제안된 방법의 성능을 기존의 방법들과 비교하여 수치적으로 검증해 보았다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.780-789
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• 2019

In this paper, we propose a new indoor localization method for indoor mobile robots using LiDAR. The indoor mobile robots operating in limited areas usually require high-precision localization to provide high level services. The performance of the widely used localization methods based on radio waves or computer vision are highly dependent on their usage environment. Therefore, the reproducibility of the localization is insufficient to provide high level services. To overcome this problem, we propose a new localization method based on the comparison between ceiling shape information obtained from LiDAR measurement and the blueprint. Specifically, the method includes a reliable segmentation method to classify point clouds into connected planes, an effective comparison method to estimate position by matching 3D point clouds and 2D blueprint information. Since the ceiling shape information is rarely changed, the proposed localization method is robust to its usage environment. Simulation results prove that the position error of the proposed localization method is less than 10 cm.

• 대한기계학회논문집A
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• 제33권9호
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• pp.878-885
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• 2009

One of important factors in designing MEMS resonators for RF filters is obtaining a desired frequency response function (FRF) within a specific frequency range of interest. Because various array-type MEMS resonators have been recently introduced to improve the filter characteristics such as bandwidth, pass-band, and shape factor, the degrees of freedom (DOF) of finite elements for their FRF calculation dramatically increases and therefore raises computational difficulties. In this paper the Krylov subspace-based model order reduction using moment-matching with non-zero expansion points is represented as a numerical solution to perform the frequency response analyses of those array-type MEMS resonators in an efficient way. By matching moments at a frequency around the specific operation range of the array-type resonators, the required FRF can be efficiently calculated regardless of their operating frequency from significantly reduced systems. In addition, because of the characteristics of the moment-matching method, a minimal order of reduced system with a prearranged accuracy can be determined through an error indicator using successive reduced models, which is very useful to automate the order reduction process and FRF calculation for structural optimization iterations. We also found out that the presented method could obtain the FRF of a $6\times6$ array-type resonator within a seventieth of the computational time necessary for the direct method and in addition FRF calculation by the mode superposition method could not even be completed because of a data overflow with a half after calculation of 9,722 eigenmodes.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.40-44
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• 2002

Precision correction is the process of geometrically aligning images to a reference coordinate system using GCPs(Ground Control Points). Many applications of remote sensing data, such as change detection, mapping and environmental monitoring, rely on the accuracy of precision correction. However it is a very time consuming and laborious process. It requires GCP collection, the identification of image points and their corresponding reference coordinates. At typical satellite ground stations, GCP collection requires most of man-powers in processing satellite images. A method of automatic registration of satellite images is demanding. In this paper, we propose a new algorithm for automatic precision correction by GCP chips and RANSAC(Random Sample Consensus). The algorithm is divided into two major steps. The first one is the automated generation of ground control points. An automated stereo matching based on normalized cross correlation will be used. We have improved the accuracy of stereo matching by determining the size and shape of match windows according to incidence angle and scene orientation from ancillary data. The second one is the robust estimation of mapping function from control points. We used the RANSAC algorithm for this step and effectively removed the outliers of matching results. We carried out experiments with SPOT images over three test sites which were taken at different time and look-angle with each other. Left image was used to select UP chipsets and right image to match against GCP chipsets and perform automatic registration. In result, we could show that our approach of automated matching and robust estimation worked well for automated registration.

• 한국측량학회지
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• 제36권6호
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• pp.451-456
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• 2018

시설물의 유지 관리 및 모니터링에 UAVs (Unmanned Aerial Vehicles)의 활용이 확대되고 있다. 안전 점검을 위한 시설물의 외관 상태 평가를 위하여 고해상도 영상을 취득하는 것이 필요하며, 넓은 지역을 빠르게 취득하기 위하여 비디오 데이터로 취득할 필요가 있다. 일반적으로 비디오 데이터에는 위치 정보가 포함되지 않아, 검사 개체의 실제 크기에 대한 정량적 분석이 어렵다. 본 연구에서는 교량 시설물을 대상으로 비디오 프레임과 기준 사진의 정합을 이용하여 교량의 3차원 점군(point cloud) 데이터의 활용성을 평가하고자 한다. 드론을 이용하여 비디오와 사진을 취득하고, 기준 사진과의 특징점 정합을 통하여 비디오 프레임의 외부 표정 요소를 생성하였다. 실험 결과 비디오 프레임 데이터는 기준 사진과 유사한 표정 정확도를 얻었으며, 표정된 프레임 데이터를 이용하여 생성된 점군 데이터는 교량의 형상 및 크기를 잘 표현하였다. 향후 다양한 조건의 정합 실험을 통하여 결과물의 안정성이 확인되면, 비디오 기반의 시설물 모델링 및 점검에 효과적으로 적용될 것으로 기대된다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권2호
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• pp.185-190
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• 2010

In this paper we propose the CBIR algorithm which is based on a novel image block method that combined both color and edge feature. The main drawback of global histogram representation is dependent of the color without spatial or shape information, a new image block method that divided the image to 8 related blocks which contained more information of the image is utilized to extract image feature. Based on these 8 blocks, histogram equalization and edge detection techniques are also used for image retrieval. The experimental results show that the proposed image block method has better ability of characterizing the image contents than traditional block method and can perform the retrieval system efficiently.

• 한국측량학회지
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• 제31권6_1호
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• pp.483-491
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• 2013

차량용 내비게이션의 빠른 확산과 스마트폰 등 개인 단말기의 측위 기술 발달로 사용자 중심위치기반서비스, 특히 보행자 내비게이션 서비스에 대한 관심이 증대되고 있다. 보행자 내비게이션 서비스를 위한 핵심정보인 수치지도는 대용량이고 짧은 갱신주기를 요구하는 경우가 많아 수치지도의 효율적인 갱신이 중요한 이슈가 된다. 본 연구에서는 구축시기가 상이한 이종의 도로망 데이터 셋에 형상유사도 기반 면 객체 매칭을 적용하여 변화 탐지하는 기법을 제안하였다. 변화탐지에 앞서 이종의 도로망 데이터 셋의 면 객체 매칭에서 탐지될 수 있는 갱신 유형을 정의하였다. 면 객체 매칭 기반 변화 탐지를 위하여 이종의 두 도로망 데이터 셋의 선형인 도로객체를 이들로 둘러싸인 면인 블록으로 변환하였다. 변환된 블록을 중첩하여 중첩된 블록 간의 형상유사도를 계산하고, 이 값이 0.6 이상인 것을 후보 블록 쌍으로 추출하였다. 객체 유형별로 이분 그래프 군집화와 오목다각형 특성을 적용하여 정의된 갱신유형별 블록 쌍을 탐지하고, 해당 블록 쌍을 구성하거나 내부에 있는 도로 세그먼트 간의 프레셰 거리를 계산하였다. 이때, 프레셰 거리가 50 이상인 도로명주소기본도 도로구간의 도로객체가 갱신 도로객체로 추출된다. 그 결과 0.965의 높은 탐색율을 보여 제안된 기법이 이종의 도로망 데이터 셋의 선형 객체의 변화탐지에 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제26권4호
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• pp.387-396
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• 2008

건설 CAD 자료와 GIS 자료를 연계하기 위해서는 임의의 좌표체계로 표현되거나 경우에 따라 좌표정보를 가지고 있지 않은 CAD 자료에 지도좌표를 부여하는 과정이 필요하다. 일반적으로 이러한 과정들은 수작업에 의하여 결정된 공액 꼭지점을 이용하지만 많은 시간이 소요되는 문제점을 가지고 있다. 본 연구는 VASM 알고리즘을 이용하여 건설 CAD 자료와 수치지도에서 건물 객체의 형상 정합을 수행함으로써 공액 꼭지점을 반자동 추출할 수 있는 기법을 제안한다. 이렇게 추출된 공액 꼭지점을 이용하여 상사변환에 기반한 지도좌표 부여 함수를 유도할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 기법을 이용하여 지도좌표가 부여된 서울대학교 공과대학 건물들의 건설 CAD 도면을 수치지도에 중첩해보았고, 그 결과를 바탕으로 제안된 기법을 평가해 보았다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제11권3호
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• pp.61-70
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• 1995

본 논문에서는 카메라의 정확한 정보(카메라 자세, 위치, 초점거리, 시야각)를 알고 있다 는 가정하에 스테레오 항공영사에서 평면지붕 인공지물의 고도정보를 추출하기 위한 알고리즘이 제안하였다. 이 알고리즘은 위성영사에 대해서도 적용이 가능하다. 특징기반 정합을 수행하는데 있어, 일반적인 건물을 묘사하기 위해 적합한 직선을 특징으로 선택하였다. 이 논문은 세단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는 에지 추적 기법을 이용한 다각형 인공지물의 경계 추출 알고 리듬을 통하여 영상상에서 인공 지물의 경계를 추출한다. 두 번째 단계에서는 카메라 정보를 이 용하여 인공지물의 구성하고 있는 직선성분들을 정립한다. 마지막 단계로 정합된 선분쌍을 이용 하여 실제높이를 계산하고 높이 정보를 추출한다. 실험에 사용된 영상은 실제로 취득한 영상이 아닌 합성영상을 사용하였다. 실험 결과 본 논문에 서 제안한 인공지물 경계 추출, 고도 정보 추출은 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.