This paper describes a new sensor system for mobile robot motion estimation using stereo infrared light sources and a camera. Visibility is being applied to robotic obstacle avoidance path planning and localization. Using simple visibility computation, the environment is partitioned into many visibility sectors. Based on the recognized edges, the sector a robot belongs to is identified and this greatly reduces the search area for localization. Geometric modeling of the vision system enables the estimation of the characteristic pixel position with respect to the robot movement. Finite difference analysis is used for incremental movement and the error sources are investigated. With two characteristic points in the image such as vertices, the robot position and orientation are successfully estimated.
안개로 인한 대형교통사고를 예방하기 위한 안개경고시스템의 핵심요소는 시정을 측정하는 장치이며, 최근 고가의 안개센서 보다 인간의 시정감각과 유사하면서도 저렴하고 정확한 시정측정장치에 대한 필요성이 증대되고 있다. 본 논문은 도로의 CCTV 카메라를 이용하여 시정을 측정하기 위해 개발된 도로시정측정시스템(RVMS)의 성능 평가 방법 및 결과를 제시하고, 고속도로 등 도로 적용에 따른 경제성과 활용방안을 제시한다. 성능평가는 여주시험도로에 전용 CCTV 카메라, 안개센서, 목측을 위한 시정표지를 설치하고 시험운영결과를 DVR에 기록하여, 특정 안개발생 시간대에 대해 RVMS와 안개센서 결과를 목측결과와 비교분석하였다. 실험결과, 목측을 기준으로 RVMS가 안개센서 대비 높은 측정안정성과 정확성을 가진 것으로 분석되었다. 또한, 본 논문에서는 RVMS가 기존 안개센서 대비 높은 경제성을 가지고 있음을 제시하고 RVMS의 다양한 활용방안을 제시한다. 높은 성능과 경제성을 가진 RVMS의 적절한 활용은 안개발생시 도로 이용자의 교통사고 예방뿐만 아니라 광역 시정정보 수집 및 활용에 획기적인 계기를 마련할 것으로 기대된다.
눈, 비, 안개, 미세먼지는 차량 운전자의 시야를 방해하고 이는 안전거리 미확보와 속도 편차의 증가를 야기하여 반복적인 대형 교통사고의 원인이 되고 있다. 본 연구에서는 안개, 눈, 비, 온도, 습도, 풍향, 풍속, 일사량, 기압, 미세먼지, 강수량 등 11종류를 측정할 수 있는 보급형 국산 도로환경센서를 개발하였으며, 기존에 상용되고 있는 안개 가시거리 센서로부터 측정된 가시거리와 개발 센서의 적외선 송·수신부를 통해 측정된 적외선 신호값을 비교하여, 두 측정값의 관계를 도출하였다. 기존 안개 가시거리 센서와 개발센서 측정값의 관계는 도로 안전에 직접적 영향을 미치는 500m 이하의 가시거리에서 측정된 데이터를 대상으로 도출되었다. 개발센서의 적외선 신호값과 기준 센서에서 도출된 가시거리의 비교 결과, 통계적으로 두 데이터 간 상관관계가 매우 높은 것으로 분석되었으며, 개발 센서의 적외선 신호값을 활용하여 안개 가시거리를 기준 센서와 매우 유의한 수준으로 추정할 수 있는 것으로 판단된다.
Visibility reduction is a barometer of air pollution which people can notice easily. First of all we need to measure quantified visibility continuously in order to examine visibility reduction. Prevailing visibility is not practical to measure visibility depending on observer's expertness. Scattering visibility using Forward Scattering Meter(Belfort Visibility Sensor 6230) has been measured at Kwangan-Dong in Pusan and analysed since July 1998. According to the analysis the correlation coefficient(R) between prevailing visibility and scattering visibility was 0.7235. The visibility appeared that each frequency of poor visibility(under 6km) and good visibility(over 25km) was 10.6%, 9.7% on summertime in Pusan and the visibility range from 10km to 20km ranked high frequency as a half of whole ranges. The order of correlation coefficients between visibility an air pollutants are ranking CO. PM10 and NO2 that values are 0.5878, 0.5369,l 0.5284 respectively. In meteorolgical factor the case of poor visibility presented more weakly wind speed and higher relative humidity than the case of good visibility. The correlation coefficient between calculated visibility of multiple linear regression model and observed visibility was 0.7215. But the trend of calculated and observed visibility variation was similar with the exception of several good visibility cases.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제4권1호
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pp.92-99
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2002
To obtain visual information of a target object, a camera should be placed within the visibility region. As the visibility region is dependent on the relative position of the target object and the surrounding object, the position change of the surrounding object during a task requires recalculation of the visibility region. For a fast computation of the visibility region so as to modify the camera position to be located within the visibility region, we propose a spherical projection method. After being projected onto the sphere the visibility region is represented in $\theta$-$\psi$ spaces of the spherical coordinates. The reduction of calculation space enables a fast modification of the camera location according to the motion of the surrounding objects so that the continuous observation of the target object during the task is possible.
Present weather plays an important role not only for atmospheric sciences but also for public welfare and road safety. While the widely used state-of-the-art visibility and present weather sensor yields present weather, a single type of measurement is far from perfect to replace long history of human-eye based observation. Truly automatic present weather observation enables us to increase spatial resolution by an order of magnitude with existing facilities in Korea. 8 years of human-eyed present weather records in 19 sites over Korea are compared with visibility sensors and auxiliary measurements, such as humidity of AWS. As clear condition agrees with high probability, next best categories follow fog, rain, snow, mist, haze and drizzle in comparison with human-eyed observation. Fog, mist and haze are often confused due to nature of machine sensing visibility. Such ambiguous weather conditions are improved with empirically induced criteria in combination with visibility and humidity. Differences between instrument manufacturers are also found indicating nonstandard present weather decision. Analysis shows manufacturer dependent present weather differences are induced by manufacturer's own algorithms, not by visibility measurement. Accuracies of present weather for haze, mist, and fog are all improved by 61.5%, 44.9%, and 26.9% respectively. The result shows that automatic present weather sensing is feasible for operational purpose with minimal human interactions if appropriate algorithm is applied. Further study is ongoing for impact of different sensing types between manufacturers for both visibility and present weather data.
해수 속으로 입수된 하향 태양에너지 (down-welling irradiance)가 수심이 깊어짐에 따라 확산 소산되는 정도를 나타내는 하향 확산 감쇠계수 (Diffuse attenuation coefficient of down-welling irradiance, $K_d({\lambda})$)와 해수 속에서의 가시거리를 나타내는 수중시계는 수중에서의 광학적 성격을 나타내는 중요한 지수이다. 이러한 $K_d({\lambda})$ 및 수중시계에 대한 많은 연구가 세계적으로 여러 해역에 대해 수행되어 왔지만 우리나라 연안 해역을 대상으로 하는 연구는 매우 적은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 황해 중부해역을 대상으로 $K_d({\lambda})$ 및 수중시계를 관측하였고, 해색위성용 $K_d({\lambda})$ 및 수중시계 알고리즘을 개발하였다. $K_d({\lambda})$ 및 수중시계 관측을 위하여 2006년 9월 $19{\sim}22$일, 4일 동안 황해 중부해역에서 현장관측을 실시하였으며, 총 39개 정점에서 해양 광학적 자료와 해양 환경적 자료를 획득하였다. 획득된 자료를 이용하여 경험적 방법으로 $K_d({\lambda})$와 수중시계 알고리즘을 개발하였으며, 개발된 알고리즘들은 각각 기존의 대양의 자료를 이용하여 개발된 SeaWiFS 해색 센서용 $K_d({\lambda})$ 알고리즘과 NRL (Naval Research Laboratory)에서 개발된 SeaWiFS 센서용 수중시계 알고리즘과 비교하여 보았다. $K_d({\lambda})$ 알고리즘의 경우는 탁도가 높은 해역 값에서 약간의 차이를 보였으며, 수중시계 알고리즘의 경우 NRL의 알고리즘에 비해 약간 높은 계수 값을 얻었다.
구름과 강수특성을 분석하기 위해 대관령에 구름물리관측시스템(Cloud physics Observation System, 이하 CPOS)을 2003년부터 운영해 오고 있다. 주요 관측 기기는 다음과 같다: FSSP (Forward Scattering Spectrometer Probe), OPC (Optical Particle Counter), VS (Visibility Sensor), PARSIVEL disdrometer, MWR (Microwave Radiometer), MRR (Micro Rain Radar). 앞의 4개 장비는 지상구름 (안개)과 강수 특성을, 뒤의 2개 장비는 연직구름의 특성을 실시간으로 관측하고 있다. CPOS 산출물을 검증하기 위해 FSSP는 흡습성 물질 시딩 실험 중 OPC와, MWR의 가강수량은 라디오존데와, PARSIVEL과 MRR은 우량계와 비교 연구가 수행되었다. 그 결과를 보면 대부분이 0.7이상의 좋은 상관도를 보인다. 이와 같이 신뢰도를 확보한 CPOS 관측 자료는 구름과 에어로솔의 간접효과나 기상조절 실험에 유용한 자료로 활용될 수 있을 것이다. FSSP의 입자 크기 분포를 시정값으로 환산해 보았으며 FSSP 환산 시정값은 visibility sensors (SVS)와 PWD22 (Present Weather Detect 22)의 시정계 값에 비해 1.7~1.9배 과도한 경향을 보였다. 이는 FSSP에 의해 관측되는 입자 크기($2{\sim}47\;{\mu}m$)의 한계 때문으로 사료된다. 향후 다른 입자크기분포를 측정할 수 있는 장비를 도입하여 추가 분석을 추진할 계획이다.
최근 조사에 따르면 안개로 인한 교통사고 사망자 수가 비나 눈에 의한 교통사고 사망자 수보다 많은 것으로 나타났다. 따라서 안개 발생 시 정확한 시정을 측정할 수 있는 방법과 측정된 시정을 운전자에게 전달하여 교통사고의 발생을 방지하는 방안이 요구되고 있다. 우리는 고속도로에 설치된 CCTV 카메라를 활용해 실시간으로 도로시정을 측정할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 우리가 개발한 실시간 도로시정측정 시스템을 활용해 모든 고속도로의 시정을 측정할 수 있는 광역시정정보시스템의 구축 방안을 제안한다. 제안된 방법은 고비용의 안개선서가 아닌 기존 CCTV 영상을 사용해 시정을 측정하므로 설치와 운용비용을 획기적으로 줄일 수 있으며, 측정된 모든 고속도로의 시정정보는 다양한 방법과 목적으로 활용될 것으로 기대한다.
Purpose: To compare three digital radiographic imaging sensors by evaluating the visibility of endodontic file tips with interobserver reproducibility and assessing subjectively the clarity of images in comparison with the x-ray film images. Materials and Methods: Forty-five extracted sound premolars were used for this study. Fifteen plaster blocks were made with three premolars each and #8, 10, 15 K-flexofiles were inserted into the root canal of premolars. They were radiographically exposed using periapical x-ray films (Kodak Insight Dental film, Eastmann Kodak company, Rochester, USA), Digora imaging plates (Soredex-Orion Co., Helsinki, Finland), CDX 2000HQ sensors (Biomedisys Co., Seoul, Korea), and CDR sensors (Schick Inc., Long Island, USA). The visibility of endodontic files was evaluated with interobserver reproducibility, which was calculated as the standard deviations of X, Y coordinates of endodontic file tips measured on digital images by three oral and maxillofacial radiologists. The clarity of images was assessed subjectively using 3 grades, i.e. plus, equal, and minus in comparison with the conventional x-ray film images. Results: Interobserver reproducibility of endodontic file tips was the highest in CDR sensor (p < 0.05) only except at Y coordinates of #15 file. In the subjective assessment of the image clarity, the plus grade was the most frequent in CDR sensor at all size of endodontic file (p < 0.05). Conclusion : CDR sensor was the most superior to the other sensors, CDX 2000HQ sensor and Digora imaging plate in the evaluation of interobserver reproducibility of endodontic file tip and subjective assessment of image clarity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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