본 논문은 WBAN(Wireless Body Area Network) 환경에 기반한 스마트 오브젝트(Smart Object)의 개발에 대한 논문이다. 다양한 기능을 가진 컴퓨팅 디바이스를 장착한 스마트 오브젝트가 많이 개발되면서, 사용자에게 가중되는 소지품으로써의 수많은 기기, 도구들을 사용자가 하나하나 관리하기에는 역부족이므로, 이를 분류하고 관리함으로써 사용자는 단순히 자신들이 가진 스마트 오브젝트의 기능만을 활용하게 해주는 스마트 오브젝트의 개인 네트워크 화하는 기기의 필요성이 증대된 가운데, 이러한 형태의 오브젝트를 개발함에 있어 어떠한 기술들이 필요하고 어떠한 요소들을 갖춰 설계 해 나가야 할지에 대한 최적화된 설계 기준을 분석하고 개발 방향을 제시하고자 한다.
Kim, Jin-Young;Im, Chang-Jun;Lee, Sang-Won;Lee, Ho-Gil
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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pp.2379-2384
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2005
We propose a novel method for object recognition using the smart tag system with a stereo vision on a pan-tilt mechanism. We developed a smart tag which included IRED device. The smart tag is attached onto the object. We also developed a stereo vision system which pans and tilts for the object image to be the centered on each whole image view. A Stereo vision system on the pan-tilt mechanism can map the position of IRED to the robot coordinate system by using pan-tilt angles. And then, to map the size and pose of the object for the robot to coordinate the system, we used a simple model-based vision algorithm. To increase the possibility of tag-based object recognition, we implemented our approach by using as easy and simple techniques as possible.
We proposed a novel method for object recognition using the Smart tag system in the previous research. We identified the object easily, but could not assure the object pose, because the threshold problem was not solved. So we propose a new method to solve this threshold problem. This method uses a smart tag to decide the threshold by recording color information of the image when the object feature is extracted. This method records the original of the object color information at the smart tag first. And then it records the object image information, the circumstance image information and the sensors information continuously when the object feature is extracted through the experiments. Finally, it estimates the current threshold by recorded information. This method can be applied the threshold to each objects. And it can solve the difficult threshold decision problem easily. To approve the possibility of our method, we implemented our approach by using easy and simple techniques as possible.
스마트 폰 어플의 급속한 개발과 보급으로 우리는 일상생활에서 많은 유용한 모바일 서비스를 이용하는 것이 가능하게 되었으며, 특히 스마트 기기의 카메라 모듈을 이용한 QR 코드 응용과 같은 흥미로운 어플들이 지속적으로 개발되고 있다. 우리는 스마트 기기의 카메라 모듈을 이용하여 촬영되는 피사체의 실물 크기를 측정하는 어플을 개발하는 과정에서 국내에 시판되는 안드로이드 기반 스마트 폰들의 기종이나 시스템 버전에 따라 촬영되는 피사체의 이미지의 크기나 모양이 매우 상이하게 나타난다는 점을 알게 되었다. 본 논문에서는 스마트 기기들의 카메라 모듈로 촬영할 때 스마트 폰 기종과 시스템 버전에 따라 나타나는 차이점들을 면밀히 알아보고, 스마트 폰 카메라로 촬영한 결과 영상에서 피사체의 실물 크기에 영향을 미치는 카메라 모듈의 다양한 특징들을 비교 분석하여, 이를 바탕으로 스마트 폰 카메라 모듈을 이용한 피사체 크기 계측 어플을 개발하는데 응용하고자 한다.
무선 홈 프록시에서 미디어 객체 세그먼트들에 대한 식별은 캐싱 지연에 중요한 영향을 미치게 되며, 캐싱 지연은 프록시의 성능을 떨어뜨리는 원인을 제공한다. 본 논문에서는 홈 네트워크의 프록시 성능을 향상시키고 미디어 객체 세그먼트들에 대한 캐싱 성능을 향상시키기 위하여 SFSC(Single Fetching Smart Caching)전략과 MFSC(Multi-Fetching Smart Caching)전략을 제안한다. SFSC전략은 홈 노드가 요청한 객체 세그먼트를 한 번에 하나씩 순차적으로 패칭하여 캐싱을 수행하는 기법으로서 보다 빠른 캐시 히트율을 보장해 주는 기법이며, MFSC전략은 홈 노드가 요청한 객체 세그먼트를 한 번에 여러 개씩 block화하여 캐시하는 기법으로서 처리율을 향상시키기 위한 기법이다. 시뮬레이션 결과 SFSC기법은 MFSC기법에 비해서 캐시 히트율과 캐싱 지연이 보다 효율적임을 알 수 있었으며, 반대로 객체 세그먼트에 대한 처리율은 MFSC기법이 SFSC기법에 비해서 보다 효율적임을 알 수 있었다.
최근 증강현실 기술은 스마트폰 증가추세에 따라 사용자 중심의 상호작용을 지원하는 형태로 발전하고 있다. 논문에서 우리는 관광지 사물인식 기술과 사용자의 위치 정보를 이용하여 실감체험이 가능한 어플리케이션을 구현하였다. 개발 시스템은 스마트폰의 GPS와 비콘 정보를 이용하여 사용자와 관광지 사물의 현 위치를 파악한 후, 두 지점간의 거리와 방향을 계산하여 해당 관광지의 실감체험 콘텐츠를 제공한다. 실감체험 앱을 통하여 우리는 제주를 찾는 관광객들에게 제주의 문화에 대한 이해와 감동을 주는 한편, 무명 관광지의 자원화 가능성을 높이고, 제주 관광의 이미지를 개선하는 효과를 기대할 수 있다.
This paper describes our primary study for a new method of recognizing materials, which is need for precision work system. This is a study of dynamic characteristics of smart sensors, new method$(R_{SAI})$ has the sensing ability of distinguishing materials. Experiment and analysis are executed for finding the proper dynamic sensing condition. First, we developed advanced smart sensor. We made smart sensors for experiment. The type of smart sensor is HH type. The smart sensor was developed for recognition of material. Second, we develop new estimation methods that have a sensing ability of distinguish materials. Dynamic characteristics of sensor are evaluated through new recognition index$(R_{SAI})$ that ratio of sensing ability index. Distinguish of object is executed with $R_{SAI}$ method relatively. We can use the $R_{SAI}$ method for finding materials. Applications of this method are finding abnormal condition of object (auto-manufacturing), feeling of object(medical product), robotics, safety diagnosis of structure, etc.
Reliable functionalities for autonomous navigation and object recognition/handling are key technologies to service robots for executing useful services in human environments. A considerable amount of research has been conducted to make the service robot perform these operations with its own sensors, actuators and a knowledge database. With all heavy sensors, actuators and a database, the robot could have performed the given tasks in a limited environment or showed the limited capabilities in a natural environment. With the new paradigms on robot technologies, we attempted to apply smart environments technologies-such as RFID, sensor network and wireless network- to robot functionalities for executing reliable services. In this paper, we introduce concepts of proposed smart environments based robot navigation and object recognition/handling method and present results on robot services. Even though our methods are different from existing robot technologies, successful implementation result on real applications shows the effectiveness of our approaches.
Traffic safety issues have recently been seriously magnified, due to child deaths in apartment complexes and parking lots. Accordingly, traffic safety technologies are being developed to recognize dangerous situations on living roads and to provide warning services. In this study, a collision detection algorithm was developed to prevent collision accidents between moving objects, by using object type and location information provided from CCTV monitoring devices. To determine the exact collision between moving objects, an object movement model was developed to predict the range of movement by considering the moving characteristics of the object, and a collision detection algorithm was developed to efficiently analyze the presence and location of the collision. The developed object movement model as well as the collision detection algorithm were simulated, in a virtual space of an actual living road to verify performance and derive supplementary matters.
영상 인식 기술은 인공지능 기술을 기반으로 인식하고자하는 객체의 형상, 객체 주변의 환경변화 및 객체 회전에 의한 인식 능력 저하를 보완할 수 있는 객체특징점 및 특징 기술자를 생성하고, 생성된 특징 기술자를 이용하여, 영상 객체를 인식하는 기술로, 일반적으로 영상에 나타난 객체를 인식하는 기술을 뜻한다. 스마트 안전 축사에서 전력소비 및 화재 발생 복합 환경 분석을 위해 설치되는 전력화재 관리 디바이스를 통합 관리함으로써 축사 전력 사용의 효율성 향상 및 전기 사용의 과부화로 발생할 수 있는 사고를 방지하여 축산 농가의 이익 증대 및 피해를 최소화하고 안전하고 최적화된 지능형 스마트 안전 축사를 개발하여 보급하는데 요구되는 전력 관리 프레임워크를 구현하는데 목적이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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