사용자의 행동에 따른 의도 인식의 불확실성 때문에 사용자가 동일한 행동을 하더라도 상황에 따라 그 의도는 다르게 해석되며, 불확실성을 최소화함으로써 사용자 의도 인식의 정확성을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 사용자 의도 인식을 위한 온톨로지 기반의 새로운 방법을 제안하고, 불확실성을 최소화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자 의도에 대한 온톨로지를 생성하고, 사용자 의도간 계층적 구조와 관계를 RuleML과 동적 베이지안 네트워크를 이용해서 정의하며, 온도, 습도, 시각 등의 수집된 센서 데이터와 정의된 RuleML을 통해 사용자 의도 인식을 보다 정확하게 하는 것이다. 로봇의 능동적 계획수립 방법의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이터를 개발했고, 밝생 가능한 모든 상황에 대해 의도인식의 정확도를 측정하는 실험을 했으며, 이에 대한 결과를 제시하였다. 실험결과 비교적 높은 수준의 의도인식 정확도를 나타냈다. 그러나 불확실성을 내재한 행동이 보다 정확한 의도 인식을 방해한다는 것을 알 수 있었다.
실시간 원격 감지 시스템은 많은 감시 상황에서 중요한 가치를 지니고 있다. 실시간 원격 감지 시스템은 누군가가 그의 장소에서 무슨 일이 일어나고 있는지를 알 수 있게 한다. Kinect의 V2는 컴퓨터에게 눈의 역할을 제공하며 컬러와 깊이 이미지, 오디오 입력과 골격 데이터 등 다양한 데이터를 생성 할 수 있는 새로운 유형의 카메라이다. 본 논문에서는 깊이 이미지와 함께 Kinect V2의 센서를 사용하여, Kinect에 의해 덮인 공간에서의 모니터링 시스템을 제공한다. 따라서 Kinect 카메라에 의해 덮인 공간에 기초하여, 최소 및 최대 거리를 설정함으로써, 깊이의 범위를 이용하여 감시하는 대상 지역을 정의한다. 대상 공간에서 추적 개체가 있는 경우, 컴퓨터 비전 라이브러리(Emgu CV)에서 Kinect 카메라는 이미지 전체의 색상을 캡처하고, 이를 데이터베이스로 전송함으로써 인터넷이 있으면 어디서나 사용자가 자신의 모바일 장치를 통해 접속할 수 있다.
스마트폰의 보급과 SNS의 확산으로 우리는 과거와는 비교할 수 없을 정도로 많은 사람들과 관계를 맺고 유지하며 살아가고 있다. 관계 유지를 위해서는 지속적인 커뮤니케이션이 필수적인데, 이를 위해 사람들은 가장 효율적인 커뮤니케이션 방식을 찾을 수밖에 없다. 본 논문에서는 최근에 많은 주목을 받고 있는 증강현실과 MPEG-V를 이용해 차세대 실감 멀티미디어 시스템을 구성할 수 있도록 하였다. 그러면서 페어링 서비스와 연계하여 새로운 형태의 SNS 플랫폼 서비스를 제안하였다. SNS 서비스를 이용한 단순 채팅이 아닌 증강현실 서비스를 이용해 실세계 처럼 특정 공간의 마을을 만들고, 그 안에서 대화를 나누며 정보를 교환할 수도 있다. 이 시스템은 시각, 청각, 촉각 등의 오감에 대한 경험과도 연동하여 사람들이 원하는 형태의 다양한 서비스를 제공할 것이다.
본 논문에서는 확장형 칼만필터를 적용하여 영상센서 기반 차대도로간 트래킹 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 횡방향 오프셋, 차선대비 상대경로각, 전방도로 곡률은 차선유지지원시스템의 경로추종 횡방향 제어기 구성 또는 차선이탈경보시스템의 경보 로직을 위한 중요 입력값으로 활용되는데 이를 위해 본 연구에서는 영상센서 차선인식 결과값인 이미지 상의 차선 추출점의 좌표값과 더불어 요레이트, 조향각, 차속 센서 측정값, 그리고 차량의 횡방향 운동방정식을 고려한 확장형 칼만필터를 적용하여 차대도로간 트래킹 정보를 추출한다. 제안된 차대도로간 트래킹 알고리즘의 유효성을 증명하기 위해 주행 테스트 도로 상에서 DGPS-RTK 장비를 이용하여 비교 검증하여 그 유효성을 보였다.
본 논문에서는 노령화 사회에서 노인들의 기본 건강과 생활을 케어 할 수 있는 홈 웰니스 로봇 플랫폼을 개발한다. 실내 환경에서 웰니스 서비스에 초점을 맞추어 로봇 및 센서 플랫폼을 구현한다. 로봇플랫폼에서는 정밀제어 이동기능과 정교한 로봇 팔 및 핸드를 개발하고 인간친화형 로봇구조로 설계되어진다. 이동로봇은 옴니휠 기반의 쾌속 시스템으로 제어된다. 로봇팔은 섬세한 조작기능을 수행할 수 있도록 인간의 팔과 유사한 구조로 구현한다. 센서 플랫폼에서는 RF태그와 스테레오 카메라를 활용하여 로봇자신과 대상물체의 위치 인식시스템을 구축한다. 정확한 위치와 자세 인식을 위하여 센서 융합 알고리즘이 제안된다. 끝으로 웰니스 로봇 플랫폼의 좋은 성능들이 실시간 시험 구동을 통하여 확인되어 진다.
본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 운전자의 피로 상태를 검출하기 위한 얼굴 표정 인식을 위해 얼굴 특징을 추적하고자 하였다. 그러나 대다수의 얼굴 특징 추적 방법은 다양한 조명 조건과 얼굴 움직임, 회전등으로 얼굴의 특징점이 검출하지 못하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선, 능동적 적외선 감지기를 사용하여 다양한 조명 조건하에서 동공을 검출하고, 검출된 동공은 얼굴 움직임을 예측하는데 사용되어진다. 얼굴 움직임에 따라 특징이 국부적으로 부드럽게 변화한다고 할 때, 칼만 필터로 얼굴 특징을 추적할 수 있다. 제한된 동공 위치와 칼만 필터를 동시에 사용함으로 각각의 특징 지점을 정확하게 예상할 수 있었고, Gabor 공간에서 예측 지점에 인접한 지점을 특징으로 추적할 수 있다. 패턴은 검출된 특징에서 공간적 연관성에서 추출한 특징들로 구성된다. 실험을 통하여 다양한 조명과 얼굴 방향, 표정 하에서 제안된 능동적 방법의 얼굴 추적의 실효성을 입증하였다.
본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 운전자의 피로 상태를 검출하기 위한 얼굴 표정 인식을 위해 얼굴 특징을 추적하고자 하였다. 그러나 대다수의 얼굴 특징 추적 방법은 다양한 조명 조건과 얼굴 움직임, 회전등으로 얼굴의 특징점이 검출하지 못하는 경우가 발생한다. 그러므로 본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선, 능동적 적외선 감지기를 사용하여 다양한 조명 조건 하에서 동공을 검출하고, 검출된 동공은 얼굴 움직임을 예측하는데 사용되어진다. 얼굴 움직임에 따라 특징이 국부적으로 부드럽게 변화한다고 할 때, 칼만 필터로 얼굴 특징을 추적할 수 있다. 제한된 동공 위치와 칼만 필터를 동시에 사용함으로 각각의 특징 지점을 정확하게 예상 할 수 있었고, Gabor 공간에서 예측 지점에 인접한 지점을 특징으로 추적할 수 있다. 패턴은 검출된 특징에서 공간적 연관성에서 추출한 특징들로 구성된다. 실험을 통하여 다양한 조명과 얼굴 방향, 표정 하에서 제안된 능동적 방법의 얼굴 추적의 실효성을 입증하였다.
현재 무선 통신 기술의 급속한 발전은 다양한 산업분야에서 편리성 및 용이성 측면에서 새로운 서비스들을 창출하고 있다. 특히, 환경 모니터링 분야에서 다양한 무선 통신 기술의 대두 및 발전은 설치 및 logistics 관련 비용의 대폭 절감뿐만 아니라 현장에서 실시간적으로 발생하는 자료의 수집 주기, 신뢰성 및 전달성에 있어 획기적인 개선을 가능하게 하였다. 그러나 무선 통신 기술의 환경 모니터링 분야에 대한 지속적인 적용 및 성공은 신뢰할 수 있고 시기적절한 정보를 실시간적으로 제공가능하느냐에 따를 것이다. 따라서 본 연구에서 무선 통신 기술을 활용한 환경 측정망 설계를 하였다.
The objective on this project is to develop a cooperative Field Robot (FR), by using a customize Open Control Platform (OCP) as design and development process. An OCP is a CORBA-based solution for networked control system, which facilitates the transitioning of control designs to embedded targets. In order to achieve the cooperation surveillance system, two FRs are distributed by navigation messages (GPS and sensor data) using CORBA event-channel communication, while graphical information from IR night vision camera is distributed using CORBA Asynchronous Method Invocation (AMI). The QoS features of AMI in the network are to provide the additional delivery method for distributing an IR camera Images will be evaluate in this experiment. In this paper also presents an empirical performance evaluation from the variable chunk sizes were compared with the number of clients and message latency, some of the measurement data's are summarized in the following paragraph. In the AMI buffers size measurement, when the chuck sizes were change, the message latency is significantly change according to it frame size. The smaller frame size between 256 bytes to 512 bytes is more efficient fur the message size below 2Mbytes, but it average performance in the large of message size a bigger frame size is more efficient. For the several destination, the same experiment using 512 bytes to 2 Mbytes frame with 2 to 5 destinations are presented. For the message size bigger than 2Mbytes, the AMI are still able to meet requirement far more than 5 clients simultaneously.
This paper describes the improved environment recognition algorithms using some type of sensors like LiDAR and cameras. Additionally, integrated control algorithm for an autonomous vehicle is included. The integrated algorithm was based on C++ environment and supported the stability of the whole driving control algorithms. As to the improved vision algorithms, lane tracing and traffic sign recognition were mainly operated with three cameras. There are two algorithms developed for lane tracing, Improved Lane Tracing (ILT) and Histogram Extension (HIX). Two independent algorithms were combined into one algorithm - Enhanced Lane Tracing with Histogram Extension (ELIX). As for the enhanced traffic sign recognition algorithm, integrated Mutual Validation Procedure (MVP) by using three algorithms - Cascade, Reinforced DSIFT SVM and YOLO was developed. Comparing to the results for those, it is convincing that the precision of traffic sign recognition is substantially increased. With the LiDAR sensor, static and dynamic obstacle detection and obstacle avoidance algorithms were focused. Therefore, improved environment recognition algorithms, which are higher accuracy and faster processing speed than ones of the previous algorithms, were proposed. Moreover, by optimizing with integrated control algorithm, the memory issue of irregular system shutdown was prevented. Therefore, the maneuvering stability of the autonomous vehicle in severe environment were enhanced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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