• 정보과학회 논문지
• /
• 제42권2호
• /
• pp.203-212
• /
• 2015

본 논문은 도로주행 영상에서 도로표지판을 인식하는 방법을 제안한다. 지능형 차량에서 얻어지는 도로표지판 영상은 일반적인 사물 영상과는 다른 두 가지 특징이 있다. 첫째는 대상이 되는 사물들은 종류가 제한적이고 형태가 단순한 도형인 경우가 대부분이다. 둘째는 일반적인 도로주행 영상은 다양한 조명 환경과 날씨 상태로 인해서 선명한 영상을 취득하기 어려운 점이다. 본 논문에서는 조명 변화가 심한 도로주행 영상에 대해서 효과적으로 특징을 추출하기 위해서 Modified Census Transform(MCT)을 개선한 특징추출 방법을 제안한다. 추출된 특징들은 히스토그램으로 쌓여지고 영상 전반에 걸쳐 아주 고차원의 기술자(Descriptor)로 변환되며, 변환된 수많은 기술자들은 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 활용한 Fisher-vector 방법에 의해서 저차원으로 변형하여 특징으로 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 일반적인 표지판 인식 방법에 비해서 조명변화에 강한 검출 결과를 보여주었으며, 실시간 검출 및 인식도 가능하였다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
• /
• pp.229-232
• /
• 2005

In this paper, an image-based "approach-align -grasp" visual servo control design is proposed for the problem of object grasping, which is based on the binocular stand-alone system. The basic idea consists of considering a vision system as a specific sensor dedicated a task and included in a control servo loop, and we perform automatic grasping follows the classical approach of splitting the task into preparation and execution stages. During the execution stage, once the image-based control modeling is established, the control task can be performed automatically. The proposed visual servoing control scheme ensures the convergence of the image-features to desired trajectories by using the Jacobian matrix, which is proved by the Lyapunov stability theory. And we also stress the importance of projective invariant object/gripper alignment. The alignment between two solids in 3-D projective space can be represented with view-invariant, more precisely; it can be easily mapped into an image set-point without any knowledge about the camera parameters. The main feature of this method is that the accuracy associated with the task to be performed is not affected by discrepancies between the Euclidean setups at preparation and at task execution stages. Then according to the projective alignment, the set point can be computed. The robot gripper will move to the desired position with the image-based control law. In this paper we adopt a constant Jacobian online. Such method describe herein integrate vision system, robotics and automatic control to achieve its goal, it overcomes disadvantages of discrepancies between the different Euclidean setups and proposes control law in binocular-stand vision case. The experimental simulation shows that such image-based approach is effective in performing the precise alignment between the robot end-effector and the object.

• 한국음향학회지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.76-82
• /
• 2001

대부분의 유체기계는 일정 조건하에서는 주기적인 소음 원들로 간주될 수 있으며, 소음원 및 관련 덕트의 음향계를 주파수영역으로 표현이 가능하게 되는데, 음원은 주파수의 함수인 음원강도와 음원 임피던스로 표현된다. 이들 변수를 알아내기 위하여는 다양한 이론적, 실험적 방법이 있으나, 고속, 고온, 고강도의 유체 기계와 같은 단일 연결구를 갖는 음원에 대하여는 다양한 길이의 많은 관들을 부하로 사용하는 다부하법만이 적용 가능하다. 문제는 이 다부하법을 적용했을 때, 음원 임피던스의 실수부가 부의 값을 갖는 경우가 많다는 점이다. 본 논문에서는 이 문제의 명확한 원인분석을 위한 일환으로서, 다양한 이론적 실험적 결과에 대한 분석을 바탕으로 하여 가능한 여러 가지 원인에 대한 물리적 조사 결과를 보이고, 분석 결과에 대한 새로운 해석을 통해 기본 가정의 위배와 함께 다부하법 자체의 문제점을 제시한다 유체 기계 덕트에서는 다른 무엇보다도 음원의 시변성이 부의 음원저항을 낳는데 가장 큰 영향을 미치게 되며, 부하 임피던스가 최종 결과에 지대한 영향을 미치게 된다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.394-400
• /
• 2012

SURF(Speeded Up Robust Features)는 다양한 상태 변화에 강인한 기술자 추출 방법으로 객체 인식과 같은 분야에서 유용하게 사용되는 알고리즘이다. 이 알고리즘은 대표적인 특징점 추출 알고리즘인 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)와 비슷한 성능을 보이면서도 수행 시간이 훨씬 빠르다는 장점이 있다. 하지만 이러한 기술자들은 회전 불변한 특징 보장을 위해서, 추출한 특징점 간의 위치 정보를 고려하지 않는다. 또한, 원본 영상을 흑백 영상으로 변환하여 사용하기 때문에, 원본 이미지의 색상 정보도 이용하지 않는다. 본 논문에서는 특징점들 간의 상대적인 위치 정보 및 색상 정보를 이용하여 SURF 기술자의 정합 성능을 개선하는 방안을 제안한다. 상대적인 위치 정보는 특징점들의 중심을 연결하는 선분과 특징점 중심에서부터 생성되는 orientation 선분 사이의 각을 기반으로 한다. 색상 정보의 경우 각 특징점이 포함하고 있는 영역에 대해 color histogram을 생성하여 사용한다. 실험을 통하여 제안된 기법의 성능 개선을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.324-332
• /
• 2018

블록체인 기술은 신뢰모델과 비즈니스 프로세스를 다양한 산업분야에서 혁신적으로 바꿀 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 하지만, 효율성보다는 자율성을 추구한 시스템의 초기단계로 평가되고, 분산원장기술도 기존의 관계형 DB 거래기술에 비해 가격과 도입시간에서의 모니터링 및 점검이 필요하다고 판단된다. 하지만, 국내 외 민간에서는 구체적인 영역에서 블록체인 기술이 적용되어 활성화되고 있고 기록의 불변성, 투명성, 비즈니스 규칙의 자율적인 실행을 특징으로 초기의 과장된 기술이라는 의심에서 벗어나 금융업계는 물론 다양한 산업군에서 이력과 신원, 자격인증과 감사 등에 활용되기 시작했다. 이에, 본 논문에서는 보안 취약점, 규제환경의 미흡, 기술적 공감대 및 공통표준의 미흡 등에서 문제점을 분석하였다. 그리고 블록체인 기술이 갖는 비즈니스적 의미와 가능성을 저작권, 물류, 헬스케어, 환경분야에서의 실제 도입성과 기반의 모니터링을 통해 개념에서 현실 제도권으로 진입되어 산업생태계의 혁신을 이를 것으로 전망하였다.

• 한국물환경학회지
• /
• 제34권4호
• /
• pp.391-398
• /
• 2018

The main purpose of this study is to suggest and recommend the more reliable flow direction methods within the framework of DEM and power law distribution, by investigating the existing methodologies. To this end SFD (single flow direction method), MFD (multiple flow direction method) and IFD (Infinite flow direction method) are applied to analyze the determination of a flow direction for the water particles as seen in the Jeonjeokbigyo basin, and then assessed with respect to the variation of flow accumulation in that region. As the main results revealed, the study showed the different patterns of flow accumulation are found out from each applications of flow direction methods utilized in this study. This brings us to understand that as the flow dispersion on DEM increases, in this case the contributing areas to the outlet grow in sequence of SFD, IFD, MFD, but it is noted that the contribution of individual pixels into outlet decreases at that time. In what follows, especially with the MFD and IFD, the result tends to make additional hydrologic abstraction from rainfall excess, as noted due to the flow dispersion within flow paths on DEM. Based on the parameter estimation for a power law distribution, which is frequently used for identify the aggregation structure of complex system, by maximum likelihood flow accumulation can be thought of as a scale invariance factor. In this regard, the combination of flow direction methods could give rise to the more realistic water flow on DEM, as revealed through the separate flow direction methods as utilized for dispersion and aggregation effects of water flow within the available different topographies.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제5권4호
• /
• pp.256-262
• /
• 2004

로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다. 본 논문에서는 어안렌즈를 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특징을 갖는 고급의 영상 특징을 구하고, 이 특징들을 맵 빌딩과 위치 추정에 이용하였다. 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 이용하여 보정된 영상에서 천정영역과 벽영역으로 분할한다. 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특징점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특징점들을 구하고 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맵에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩 과정과 맵 상에서 로봇의 위치를 찾는데 이용된다. 로봇의 위치에서 구해진 특징점들은 로봇의 실제 위치를 추정하기 위해 기존의 맵과 매칭을 행하고 동시에 기존의 맵 데이터베이스는 갱신된다. 제안한 방법을 적용하면 50㎡의 영역에 대한 맵 빌딩 소요 시간은 2분 이내, 위치 추정시 위치 정확도는 ±13cm, 로봇의 자세에 대한 각도 오차는 ±3도이다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.7-18
• /
• 2005

로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다 본 논문에서는 스케일 불변 특정을 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특정을 갖는 고급의 영상 특정을 구하여 맹 빌딩과 위치 추정을 수행한다. 먼저, 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 적용하여 천정영역과 벽영역으로 분할한다 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특정점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특정점들을 구하고 이미 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맴에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩과정에서 매칭되는 점들을 찾을 때 동시에 수행되어 진다. 그리고 임의의 위치에서 기존의 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾음으로서 위치 추정이 행해지며 동시에 기존의 맵 데이터베이스의 특정점들을 갱신하게 된다. 제안한 방법은 $50m^2$의 영역에 대해 맵 빌딩을 2 분내에 수행할 수 있었으며, 위치의 정확도는 ${\pm}13cm$, 위치에 대한 로봇의 자세(각도)는 ${\pm}3$도의 오차를 갖는다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제4권10호
• /
• pp.2461-2469
• /
• 1997

목표물 탐지 및 인식은 신경망의 적용이 활발한 하나의 분야로서, 일반적인 형태인식 문제들의 요구 사항에 추가적으로 translation invariance와 실시간 처리를 요구한다. 본 논문에서는 이러한 요구 사항을 만족하는 새로운 신경망의 구조를 소개하고, 이의 효과적인 학습 방법을 설명한다. 제안된 신경망은 특징 추출 단계와 형태 인식 단계가 연속(Cascade)된 가중치 공유 신경망(Shared-weight Neural Network)을 기본으로하여 이를 확장한 형태이다. 이 신경망의 특징 추출 단계는 입력에 가중치 창(weight kernel)으로 코릴레이션 형태의 연산을 수행하며, 신경망 전체를 하나의 2차원 비선형 코릴레이션 필터로 볼 수 있다. 따라서, 신경망의 최종 출력은 목표물 위치에 첨예(peak)값을 갖는 코릴레이션 평면이다. 이 신경망이 갖는 구조는 병렬 또는 분산 처리 컴퓨터로의 구현에 매우 적합하며, 이러한 사실은 실시간 처리가 중요한 요인이 되는 문제에 적용할 수 있음을 의미한다. 목표물과 비목표물간의 숫자상 불균형으로 인하여 초래되는 오경보(false alarm) 발생의 문제를 극복하기 위한 새로운 학습 방법도 소개한다. 성능 검증을 위하여 제안된 신경망을 주차장내에서 이동하는 특정 차량의 탐지 및 인식 문제에 적용하였다. 그 결과 오경보 발생이 없었으며, 중형급 컴퓨터를 이용하여 약 190Km로 이동하는 차량의 추적이 가능한 정도의 빠른 처리 결과를 보여 주었다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
• /
• 제29권4호
• /
• pp.429-453
• /
• 2023

최근 인구구조의 급격한 변화로, 다양한 세대의 구성원들이 같은 조직에서 함께 일해야 하는 상황이 많아져 세대 간 화합에 관한 연구의 필요성이 대두되었다. 하지만, 조직 안에서 다양한 세대의 구성원들이 서로 화합하는 조직문화를 측정할 수 있는 마땅한 척도가 없어 연구에 어려움이 있었다. 본 연구는 세대친화적 조직문화척도(WICS)를 한국어로 번안한 후, 정규직 직장인 1,052명을 대상으로 타당화 하였다. 첫 번째로, 탐색적 요인분석을 실시하였고(N = 460) 본 척도는 5요인인 것으로 확인되었다. 두 번째로, 확인적 요인분석 결과(N = 592) 상관 5요인 모형이 좋은 모형 적합도를 보였다. 세 번째로, K-WICS는 기존의 네 가지 연령주의 척도와는 부적 상관관계를 보이고, 신뢰·조직 몰입·업무 열의·심리적 안전감·조직에 남고자 하는 의도·직무 만족·의사소통 만족과는 정적 상관관계를 보여 변별/수렴 타당도가 확인되었다. 또한, K-WICS는 기존 연령주의 척도를 통제하고도 긍정적 결과변인 설명 시, 유의한 증분 설명량을 가지는 것으로 나타났다. 마지막으로, 나이가 많은(40살 이상) 그룹과 나이가 적은(40살 미만) 그룹 간의 엄격한 동일성을 확인하였다. 이러한 결과들은 K-WICS 척도가 갖는 신뢰도 및 타당도를 지지한다. 본 척도는 세대친화적 조직문화 측정 및 HR 운영방안 수립에 널리 활용될 것으로 기대된다.