• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.965-971
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• 2015

This paper suggests a feature point-based Iterative Closest Point (ICP) algorithm to compensate for the disparity error in building a two-dimensional map. The ICP algorithm is a typical algorithm for matching a common object in two different images. In the process of building a two-dimensional map using the laser scanner data, warping and distortions exist in the map because of the disparity between the two sensor values. The ICP algorithm has been utilized to reduce the disparity error in matching the scanned line data. For this matching process in the conventional ICP algorithm, pre-known reference data are required. Since the proposed algorithm extracts characteristic points from laser-scanned data, reference data are not required for the matching. The laser scanner starts from the right side of the mobile robot and ends at the left side, which causes disparity in the scanned line data. By finding the matching points between two consecutive frame images, the motion vector of the mobile robot can be obtained. Therefore, the disparity error can be minimized by compensating for the motion vector caused by the mobile robot motion. The validity of the proposed algorithm has been verified by comparing the proposed algorithm in terms of map-building accuracy to conventional ICP algorithm real experiments.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.595-606
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• 2011

This paper proposes a robust watermarking scheme for GIS digital map by using the geometric properties of polyline and polygon, which are the fundamental components in vector data structure. In the proposed scheme, we calculate the lengths and the perimeters of all polylines and polygons in a map and cluster them to a number of groups. Then we embed the binary watermark by changing the mean of lengths and perimeters in an embedding group. For improving the safety and robustness, we permute the binary watermark through PRNS(pseudo-random number sequence) processing and embed it repeatedly in a model. Experimental results verified that our scheme has a good invisibility, safety and robustness to various geometric attacks and also our scheme needs not the original map in the extracting process of watermark.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.950-954
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• 2004

컴퓨터와 통신 기술의 빠른 발전으로 모바일 인터넷 서비스의 요구가 급격히 증대하고 있다. 그러나 모바일 벡터 지도 서비스 환경에서의 가장 큰 걸림돌은 큰 데이터 용량과 제한된 대역폭이다. 많은 가능한 해결방안 중 공간 데이터 압축 기법이 대역폭과 클라이언트에서의 대기 시간 축소에 공헌할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문은 공간 데이터를 압축하기 위한 2가지 기법을 제시한다. 하나는 공간 객체별로 기준 좌표 및 상대 좌표를 전송하는 상대좌표 변환 압축 기법이고 또 하나는 클라이언트 좌표로 서버에서 미리 좌표 변환하는 클라이언트좌표 변환 압축 기법이다. 이 두 압축 기법은 압축 효율과 응답시간을 측정하여 평가할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.1612-1616
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• 2006

모바일 환경에서 지도 서비스를 위해서는 휴대 단말기의 제한된 자원을 고려한 접근방법 이 요구된다. 모바일 서비스 전용 지도 데이터 베이스를 별도로 개발하여 사용하지 않는다면 지도 데이터를 축소하여 휴대 단말기로 전송할 필요가 있다. 본 논문은 기존의 유선 지도 데이터 베이스로부터 검색한 지도를 휴대 단말기에 출력이 가능하도록 하는 필터링(filtering) 기법을 제안하고 성능을 평가한다. 이 필터링 기법은 지도 일반화(generalization) 기법의 'selection' 연산에 기반하여 휴대폰 환경에 적합하도록 변형 한 것이다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 Proceeding
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• pp.223-230
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• 2003

Feature-based similarity retrieval has become an important research issue in multimedia database systems. The features of multimedia data are useful for discriminating between multimedia objects (e 'g', documents, images, video, music score, etc.). For example, images are represented by their color histograms, texture vectors, and shape descriptors, and are usually high-dimensional data. The performance of conventional multidimensional data structures(e'g', R- Tree family, K-D-B tree, grid file, TV-tree) tends to deteriorate as the number of dimensions of feature vectors increases. The R＊-tree is the most successful variant of the R-tree. In this paper, we propose a SOM-based R＊-tree as a new indexing method for high-dimensional feature vectors.The SOM-based R＊-tree combines SOM and R＊-tree to achieve search performance more scalable to high dimensionalities. Self-Organizing Maps (SOMs) provide mapping from high-dimensional feature vectors onto a two dimensional space. The mapping preserves the topology of the feature vectors. The map is called a topological of the feature map, and preserves the mutual relationship (similarity) in the feature spaces of input data, clustering mutually similar feature vectors in neighboring nodes. Each node of the topological feature map holds a codebook vector. A best-matching-image-list. (BMIL) holds similar images that are closest to each codebook vector. In a topological feature map, there are empty nodes in which no image is classified. When we build an R＊-tree, we use codebook vectors of topological feature map which eliminates the empty nodes that cause unnecessary disk access and degrade retrieval performance. We experimentally compare the retrieval time cost of a SOM-based R＊-tree with that of an SOM and an R＊-tree using color feature vectors extracted from 40, 000 images. The result show that the SOM-based R＊-tree outperforms both the SOM and R＊-tree due to the reduction of the number of nodes required to build R＊-tree and retrieval time cost.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권4호
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• pp.216-222
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• 2006

벡터 필드는 공간상에 눈으로 보이지 않거나 표현하기 어려운 데이타의 진행을 이해 하기 쉽게 표현하는데 많이 사용되고 있다. 예를 들면, 바람이나 물의 진행 방향 및 세기, 온도의 전도, 전자기파 등의 과학적인 데이타의 시각화에 사용되고 있다. 본 연구에서는 3차원 모델상에 존재하는 벡터 필드에 대해 시각적인 정보와 더불어 촉각을 통한 직관적인 인식을 제공하기 위한 햅틱 렌더링 기술을 개발하였다. 이를 구현하기 위해 벡터 필드를 햅틱 인터페이스에 적합하게 모델링 하는 기법과 시뮬레이션 기술을 개발하였다. 이를 바탕으로 일상생활에 사용되는 지도에서 사용자가 원하는 목적지로 햅틱 인터페이스를 통해 안내해 주는 햅틱 맵과 해류의 흐름을 보여주는 시각적인 벡터 필드를 사용자가 촉각을 통해 직관적으로 느낄 수 있도록 해주는 시스템에 적용하였다. 앞으로 교육, 훈련, 그리고 오락 등 다양한 분야에서 이러한 햅틱 벡터 필드 기술이 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제36권6호
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• pp.536-544
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• 2009

본 연구에서는 벡터 데이터의 저작권 보호를 위한 디지털 워터마킹 기법을 제안하였다. 제안한 방법은 벡터 데이터를 구성하고 있는 포인트들의 최단 거리를 구하고 그 거리를 이용하여 워터마크를 삽입하도록 하였다. 워터마크를 삽입한 실험 데이터에 다양한 공격을 한 후 워터마킹 방법의 강인성을 테스트하였다. 실험 결과 제안한 방법은 기존 방법보다 강인함을 나타내었다. 그리고 워터마크를 삽입한 후에도 위상이 변하지 않아 제안한 방법은 GIS환경에서의 벡터 데이터를 고려한 방법이 될 수 있음을 알 수 있었다.

• 로봇학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.1-10
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• 2014

In recent years, the research of 3D mapping technique in urban environments obtained by mobile robots equipped with multiple sensors for recognizing the robot's surroundings is being studied actively. However, the map generated by simple integration of multiple sensors data only gives spatial information to robots. To get a semantic knowledge to help an autonomous mobile robot from the map, the robot has to convert low-level map representations to higher-level ones containing semantic knowledge of a scene. Given a 3D point cloud of an urban scene, this research proposes a method to recognize the objects effectively using 3D graph model for autonomous mobile robots. The proposed method is decomposed into three steps: sequential range data acquisition, normal vector estimation and incremental graph-based segmentation. This method guarantees the both real-time performance and accuracy of recognizing the objects in real urban environments. Also, it can provide plentiful data for classifying the objects. To evaluate a performance of proposed method, computation time and recognition rate of objects are analyzed. Experimental results show that the proposed method has efficiently in understanding the semantic knowledge of an urban environment.

• 한국지리정보학회지
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• 제2권1호
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• pp.54-62
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• 1999

도면의 입력 처리를 위한 벡터라이징은 많은 시간과 비용이 소모되는 작업이고, 도면 데이터의 질은 그 처리 결과에 관계된다. 그러므로 지리정보시스템에서 우수한 벡터라이징 시스템의 개발은 매우 중요한 과제이다. 벡터라이징 시스템에서 세선화 알고리즘은 벡터 데이터의 질을 결정하는 가장 중요한 기술이 된다. 본 논문에서는 도면 벡터라이징에 적합한 세선화 알고리즘으로 위상적, 기하학적 특성을 유지하면서 윤곽선의 변형을 최소화하는 알고리즘들을 고찰하였다. 결과로서, WPTA4와 잘 알려진 세선화 알고리즘들 구현하였고, 각각의 수행 결과를 비교하였다.

• 동력기계공학회지
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• 제10권4호
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• pp.56-64
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• 2006

This paper shows the development process of a straight-type five-hole pressure probe for measuring three-dimensional flow velocity components. The data reduction method using a bi-cubic curve-fitting program in a new calibration map was introduced in this study. This new calibration map can be applied up to the application angle, ${\pm}55^{\circ}$ of a probe. As a result, for the application angle of ${\pm}45^{\circ}$, an error for yaw and pitch angles appeared from $-1.76^{\circ}\;to\;1.83^{\circ}$ and from $-1.91^{\circ}\;to\;1.75^{\circ}$, respectively. Moreover, an error for a vector magnitude and a static pressure compared with a dynamic one showed from -7.83% to 4.87% and from -0.73 to 0.77, respectively. Even though this data reduction method showed unsatisfactory errors in a vector magnitude, it resulted in an easy and simple application method. Especially, when it was applied to an actual flow field including a swirling flow, a good result came out on the whole. However, in order to obtain a better result, it is thought that a more sophisticated interpolation method needs to be introduced.