• 전자공학회논문지SC
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• 제49권1호
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• pp.88-93
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• 2012

자동차 기술의 발전으로 카메라를 이용하여 차선을 검출하는 운전자 보조 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 비가 오거나 차선이 노후화된 경우 차선 검출이 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 도로 환경 변화에 강인한 차선 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 밝기 값과 차선의 평균적인 폭 정보를 이용하여 후보 영역을 추출한다. 추출된 후보 영역을 기준으로 허프 변환을 이용하여 구간별 직선을 추출하고, B-Snake 방법을 사용하여 자연스러운 차선을 검출하게 된다. 노후화 되거나 손실된 차선을 검출하기 위하여, 기존에 검출된 차선 정보를 이용하여 다음 프레임에서 차선이 위치할 경로를 계산하고, 계산된 경로를 기준으로 차선 영역에서 검출되는 후보 영역에 대한 가중치를 부여한다. 실험 결과 제안하는 방법은 노후화되거나 비가 내려 차선의 밝기가 낮은 경우에도 효과적으로 차선을 검출하였다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.141-146
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• 2016

본 논문에서는 설진시스템에서 혀 영역의 윤곽선을 정확하게 검출하기 위해 영역제한 마스크 연산과 능동 윤곽선 모델을 적용한다. 혀의 특징을 정확하게 분석하기 위하여 먼저, 혀 영역이 검출되어야 한다. 그러므로 혀 영역의 에지를 검출하기 위한 효율적인 분할 방법은 매우 중요하다. 20~30대 학생 30명으로 구성된 혀 영상 DB로 실험하였다. 실제 혀 영상에서의 실험은 좋은 결과를 보였다. 실험 결과, 제안된 방법이 마스크 연산을 사용하지 않는 방법에 비해 더 정확하게 혀 영역의 윤곽선을 추출하는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.451-454
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• 2001

본 논문에서는 그룹화 블록스네이크와 영상분할을 이용하여 다차선을 검출하고 컬러 정보를 기반으로 차량 후면에 위치하는 미등과 브레이크등을 인식, 저속 주행환경에서의 다차선 및 전방차량을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 기울기 값과 명암도 값으로 기초 블록을 얻은 뒤, 차선의 가능성이 큰 블록을 탐색하여 영상분할을 시행한다. 영상 분할에서 잡음 블록들을 제거하여 차선일 가능성이 가장 높은 블록들만을 검출하고, 그룹화 블록스네이크를 이용하여 차선을 검출하도록 하였다. 또한 전방 차량인식을 위해 미등과 브레이크등의 컬러 특징을 이용하여 후보 영역을 분할한 후, 미등과 브레이크등의 패턴의 기하학적 특징과 위치적 특징을 이용하여 한 쌍의 미등 혹은 브레이크등을 탐지하도록 하였다. 탐지된 양쪽 등의 위치정보를 이용하여 전방차량의 위치를 측정 할 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.121-123
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• 2009

뱀형 모듈라 로봇은 다양한 환경에 대해서 강인성을 가지고 있고, 모듈 일부의 고장에도 이동할 수 있는 장점을 가진다. 그러나 이동 제어 방법이 어렵고, 아직까지 효율적인 이동법의 개발이 미비한 편이다. 본 연구에서는 뱀형 로봇의 이동제어를 위하여 GA(Genetic Algorithm)기반의 위상제어 방식과 GP(Genetic Programing)를 사용한 임의의 관절궤적 생성 방식을 비교한다. KMC사의 뱀형 로봇을 대상으로 먼저 webots 시뮬레이터 상에서 모델링 및 시뮬레이션을 수행하여 위의 방법들을 비교하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.345-346
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• 2007

This paper deals with design of a cube-style modular robot. The modular robot can change its own form according to the working environment. Therefore it is suitable to work in the search and rescue area with the shape of snake, legged robot and humanoid robot. Each of modular unit has to install its own controller on the body and driving mechanism in order to give it mobility autonomously. And also they should attach and detach each other with docking mechanism and algorithm. Using this mechanism, they can make union, separation, recombination. The other important point is that some information of each cell should be exchanged to reconfigure their shape and to make some docking of the modular cell. In this paper we suggested a design concept of our modular robot focused on the docking mechanism of the robot.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.939-942
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• 2000

본 논문에서는 블록 스네이크와 영상 분한을 이용한 차선 검출 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 기울기값과 명암도값으로 차선이 존재 할 가능성이 가장 높은 기초 블록을 얻고, 기초블록으로부터 차선일 가능성이 높은 블록을 탐색하여 영상 분할을 수행한다. 영상 분할에서 일정한 기울기와 명암도를 가지는 잡음 블록들을 제거하여 차선일 가능성이 가장 높은 블록들만이 검출되고, 그룹 블록 스네이크를 이용하여 잡음이 제거된 차선을 효과적으로 검출하는 방법을 제시한다.

• Advances in robotics research
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• 제2권3호
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• pp.219-236
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• 2018

This research focuses on controlling robots and their formations using rough mereology as a means for spatial reasoning. The authors present the state of the art theory behind path planning, robot cooperation domains and ways of creating robot formations. Furthermore, the theory behind Rough Mereology as a way of implementing mereological potential field based path creation and navigation for single and multiple robots is described. An implementation of the algorithm is shown in simulation using RoboSim simulator. Five formations are tested (Line, Rhomboid, Snake, Circle, Cross) along with three decision systems (First In, Leader First, Horde Mode) as compared to other methods.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.103-105
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• 2022

본 논문에서는 스네이크 알고리즘에서 복잡한 배경으로 인해 어긋난 윤곽선을 개선하는 방법을 제안한다. 스네이크 알고리즘은 능동 윤곽선 모델(active contour model)중 하나로, 사전 정의한 영역에서 시작하여 점진적으로 강한 변화가 감지되는 방향으로 윤곽선을 수정하는 방법이다. 그러나 이러한 방법은 강한 기울기 성분이 나타나는 배경에 취약하고, 대상의 불필요한 영역이 포함되거나, 필요한 영역이 포함되지 않는 문제가 발생한다. 제안하는 방법은 이미지에 원근 변환을 기반으로 한 스네이크 알고리즘을 반복적으로 적용하여 대상의 윤곽선을 온전히 추출한다. 이는 실험 데이터에서 평균 IoU가 약 11.5% 이상 증가한 것을 통해 올바른 윤곽선을 찾는데 효과적인 방법임을 알 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.429-431
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• 1998

본 논문에서는 의료 영상 중에서 성대 운동의 불규칙적인 움직임을 판단하여 자동으로 진단 파라미터를 구하는 비디오스트로보키모그래피(Videostrobokymography) 시스템에서 관심 영역을 추출하는 방법을 소개하고자 한다. CCD카메라에 의해 촬영된 영상은 비디오 테이프에 저장된 후 이미지 캡쳐 보드에서 그레이 이미지(gray-level)로 변환되어 저장된다. 입력된 영상은 움직이는 영상을 촬영한 것이므로 관심 영역의 위치가 각 프레임마다 다르다. 또한 실제로 입력된 성대영상들이 점진적인 농도 변화를 보이기 때문에 에지에 의해 영역을 추출하는 일반적인 영역 추출방법은 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 두 번의 단계를 통하여 관심 영역을 추출하고 있다. 첫 번째는 입력된 영상에서 노이즈를 제거한 후 각 프레임에서 영상의 최소 에너지를 구한다. 두 번째로 농도 변화 값을 특징 값으로 이용하는 분할-합병 알고리즘(Split-merge Algorithm)을 적용하여 관심 영역을 추출하였다. 제안한 알고리즘을 19명의 성대 영상에 적용하여 분석한 결과 성대의 관심 영역을 추출할 수 있었다. 그리고, 영상의 에너지 값을 이용하는 스네이크 알고리즘(Snake Algorithm)에 적용하여 비교해본 결과 본 연구에서 제안하는 스네이크 알고리즘보다 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 관심 영역 추출 방법은 동적인 변화를 보이는 영상에서 관심 영역을 추출할 수 있을 뿐 아니라 계산 량이 적어 200x280크기의 이미지를 초당 약 40프레임에 대한 관심 영역을 추출할 수 있는 장점이 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권8호
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• pp.3295-3311
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• 2020

With the wide application of hyperspectral images, it becomes more and more important to compress hyperspectral images. Conventional recursive least squares (CRLS) algorithm has great potentiality in lossless compression for hyperspectral images. The prediction accuracy of CRLS is closely related to the correlations between the reference bands and the current band, and the similarity between pixels in prediction context. According to this characteristic, we present an improved CRLS with adaptive band selection and adaptive predictor selection (CRLS-ABS-APS). Firstly, a spectral vector correlation coefficient-based k-means clustering algorithm is employed to generate clustering map. Afterwards, an adaptive band selection strategy based on inter-spectral correlation coefficient is adopted to select the reference bands for each band. Then, an adaptive predictor selection strategy based on clustering map is adopted to select the optimal CRLS predictor for each pixel. In addition, a double snake scan mode is used to further improve the similarity of prediction context, and a recursive average estimation method is used to accelerate the local average calculation. Finally, the prediction residuals are entropy encoded by arithmetic encoder. Experiments on the Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS) 2006 data set show that the CRLS-ABS-APS achieves average bit rates of 3.28 bpp, 5.55 bpp and 2.39 bpp on the three subsets, respectively. The results indicate that the CRLS-ABS-APS effectively improves the compression effect with lower computation complexity, and outperforms to the current state-of-the-art methods.