• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
• /
• pp.681-686
• /
• 2003

In this paper, we propose an algorithm to extract valid planar regions from stereo images for visual navigation of mobile robots. The algorithm is based on the difference image between the stereo images obtained by applying Homography matrix between stereo cameras. Illegal planar regions are filtered out by the use of labeling of the difference images and filtering of invalid blobs using the size of each blob. Also, illegal large planar regions such as walls are removed by adopting a weighted low-pass filtering of the difference image using the past difference images. The algorithms are experimented successfully by the use of stereo camera system built in a mobile robot and a PC-based real-time vision system.

• 한국해양공학회지
• /
• 제29권5호
• /
• pp.392-397
• /
• 2015

An autonomous underwater vehicle (AUV) can perform flexible operations even in complex underwater environments because of its autonomy. Localization is one of the key components of this autonomous navigation. Because the inertial navigation system of an AUV suffers from drift, observing fixed objects in an inertial reference system can enhance the localization performance. In this paper, we propose a method of AUV localization using visual measurements of underwater structures. A camera measurement model that emulates the camera’s observations of underwater structures is designed in a particle filtering framework. Then, the particle weight is updated based on the extracted visual information of the underwater structures. The proposed method is validated based on the results of experiments performed in a structured basin environment.

• 한국산업융합학회 논문집
• /
• 제21권4호
• /
• pp.167-174
• /
• 2018

Presently, the exploration of an unknown environment is an important task for the development of mobile robots and mobile robots are navigated by means of a number of methods, using navigating systems such as the sonar-sensing system or the visual-sensing system. To fully utilize the strengths of both the sonar and visual sensing systems, In mobile robotics, multi-sensor data fusion(MSDF) became useful method for navigation and collision avoiding. Moreover, their applicability for map building and navigation has exploited in recent years. In this paper, as the preliminary step for developing a multi-purpose autonomous carrier mobile robot to transport trolleys or heavy goods and serve as robotic nursing assistant in hospital wards. The aim of this paper is to present the use of multi-sensor data fusion such as ultrasonic sensor, IR sensor for mobile robot to navigate, and presents an experimental mobile robot designed to operate autonomously within indoor environments. Simulation results with a mobile robot will demonstrate the effectiveness of the discussed methods.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제37권6호
• /
• pp.587-595
• /
• 2013

항만건설 및 운영에서 해양교통시설의 설치와 운영은 해상충돌방지 및 안전에서 매우 중요한 인자이다. 그리고, 해상교통시설의 설치 및 운영은 IMO SOLAS 5장 제13조에 의하여 당국의 의무사항으로 규정되어 있다. 해양교통시설은 과거의 시각적(광학, 형상) 시설에서 AIS, DGPS 및 기타 전파표지 등을 활용한 e-Navigation의 개념으로 발전하고 있다. 그러나 이러한 해양교통시설의 자동화 흐름에도 불구하고 선박의 안전한 항해를 위한 광파표지 및 형상표지의 역할은 여전히 절대적이다. 본 연구에서는 시각표지의 운영관리 효율을 향상시키기 위한 해양교통시설 서비스수준의 결정방법으로 해상교통관련 전체 시설을 하나의 관리시스템으로 조합하고 더욱 효율적인 시스템 관리방안으로서 항로표지 운영율을 제안하였다. 해외의 서비스 수준에 대한 비교와 이론적 배경을 분석하고, 제안된 서비스수준을 인천해역에 실제 적용하여 항로의 안전성을 평가한 사례를 제시하였다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
• /
• 제9권4호
• /
• pp.302-306
• /
• 2021

Indoor localization is one of the basic elements of Location-Based Service, such as indoor navigation, location-based precision marketing, spatial recognition of robotics, augmented reality, and mixed reality. We propose a Voxel Labeling-based visual positioning system using object simultaneous localization and mapping (SLAM). Our method is a method of determining a location through single image 3D cuboid object detection and object SLAM for indoor navigation, then mapping to create an indoor map, addressing it with voxels, and matching with a defined space. First, high-quality cuboids are created from sampling 2D bounding boxes and vanishing points for single image object detection. And after jointly optimizing the poses of cameras, objects, and points, it is a Visual Positioning System (VPS) through matching with the pose information of the object in the voxel database. Our method provided the spatial information needed to the user with improved location accuracy and direction estimation.

• 한국디자인학회:학술대회논문집
• /
• 한국디자인학회 2005년도 춘계 학술발표대회 논문집
• /
• pp.130-131
• /
• 2005

• 디자인학연구
• /
• 제20권3호
• /
• pp.203-214
• /
• 2007

본 논문은 이동(Navigation)지원을 목적으로 하는 정보기기 콘텐츠를 개발하기 위하여 보행자의 감성이 반영된 감성정보처리법을 퍼지이론에 기초하여 제안하였다. 먼저, 가상의 목적지로 설정한 상업공간의 감성평가를 실시하고, 시각적 특징과 감성적 특징 사이의 인과관계를 규명하여 내비게이션 지식베이스로 구축하는 방법을 제안하였다. 지식베이스는 감성적 특징 사이의 상관관계모델, 시각적 특징량과 감성적 특징량 사이의 인과관계모델, 그리고 시각적 특징량과 물리적 특징량 사이의 변환모델로 구축된다. 다음으로, 보행자의 목적지에 대한 감성적 취향과 내비게이션에 주어지는 시간적 제약조건에 따라 목적지 탐색을 4가지 유형으로 분류하고 각각의 유형에 적합한 목적지 탐색방법을 제시하였다. 마지막으로, 구축된 지식베이스와 감성검색 알고리즘을 이용하여 내비게이션 유형별로 목적지 탐색을 시뮬레이션 하여 보행자의 감성을 고려한 정보탐색방법으로서의 유효성을 검증하였다. 본 연구에서 제안한 감성정보처리법은 다양한 분야의 정보기기 콘텐츠를 개발함에 있어 사용자의 감성기능을 적용하는 방법론으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권9호
• /
• pp.407-418
• /
• 2023

MultiOn(Multi-Object Goal Visual Navigation)은 에이전트가 미지의 실내 환경 내 임의의 위치에 놓인 다수의 목표 물체들을 미리 정해준 일정한 순서에 따라 찾아가야 하는 매우 어려운 시각적 탐색 이동 작업이다. MultiOn 작업을 위한 기존의 모델들은 행동 선택을 위해 시각적 외관 지도나 목표 지도와 같은 단일 맥락 지도만을 이용할 뿐, 다양한 멀티모달 맥락정보에 관한 종합적인 관점을 활용할 수 없다는 한계성을 가지고 있다. 이와 같은 한계성을 극복하기 위해, 본 논문에서는 MultiOn 작업을 위한 새로운 심층 신경망 기반의 에이전트 모델인 MCFMO(Multimodal Context Fusion for MultiOn tasks)를 제안한다. 제안 모델에서는 입력 영상의 시각적 외관 특징외에 환경 물체의 의미적 특징, 목표 물체 특징도 함께 포함한 멀티모달 맥락 지도를 행동 선택에 이용한다. 또한, 제안 모델은 점-단위 합성곱 신경망 모듈을 이용하여 3가지 서로 이질적인 맥락 특징들을 효과적으로 융합한다. 이 밖에도 제안 모델은 효율적인 이동 정책 학습을 유도하기 위해, 목표 물체의 관측 여부와 방향, 그리고 거리를 예측하는 보조 작업 학습 모듈을 추가로 채용한다. 본 논문에서는 Habitat-Matterport3D 시뮬레이션 환경과 장면 데이터 집합을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 통해, 제안 모델의 우수성을 확인하였다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제32권5호
• /
• pp.327-332
• /
• 2008

본 논문에서는 국내 무역항 항로에 배치되는 등부표의 최적 배치에 대한 기준을 설정하기 위한 기초자료로서 항해자들을 대상으로 등부표의 시인거리와 배치에 대한 선호를 분석하였다. 무역항의 각 규모를 감안하여 항만별로 약 $30{\sim}150$부의 설문지를 배포하였고, 총 356부의 유효한 설문지가 분석에 사용되었다. 육안으로 청명한 날씨의 주간에 부표를 인지하는 거리는 $2{\sim}4$마일이 55.0%로 가장 많았다. 부표의 배치방식에서는 양측 부표방식의 선호가 62.1%로써 가장 높았다 또한 부표의 전후사이의 선호 간격은 평균 1.09마일이었다 쌍안경 없이 시인할 수 있는 부표의 기수는 2기가 40.6%로 가장 선호되었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 2부
• /
• pp.507-512
• /
• 2008

본 연구는 경도인지장애(MCI)환자의 가상환경(VE)내 길찾기 학습능력을 측정하였으며, 전통 신경심리검사를 이용하여 길찾기 능력을 구성하는 인지기능에 대해 조사하였다. 피험자는 정상노인집단(N=27)과 MCI 환자집단(N=22)으로 구성되었다. 피험자는 간이정신집단검사, 시각 기억력을 측정하는 Rey Complex Figure Test(RCFT), 시각적 보존력을 측정하는 Benton Visual Retention(BVRT), 주의력을 측정하는 Trail-Making Test(TMT; A형과 B형), 성인용 웩슬러 지능검사의 하위검사인 숫자외우기(바로/거꾸로), 및 집행기능 및 기억력을 측정하는 2차원공간에서의 미로학습검사 Groton Maze Learning Test(GMLT)(12회기)를 마친 후, 가상현실(VE) 내 길찾기과제(6회기)를 수행하였다. 그 결과, VE 길찾기 과제에 대하여 유의미한 집단효과가 나타났다. 즉, MCI집단의 길찾기 수행이 정상노인집단의 길찾기 수행보다 떨어지는 결과가 발견되었다. 집단과 회기간 상호작용 및 유의미한 회기효과는 나타나지 않았다. GMLT에서는 유의미한 상호작용, 집단효과, 및 회기효과가 나타나지 않았다. 신경심리검사에서는 RCFT와 BVRT에서 유의미한 집단간 차이가 발견되었다. 또한, VE과제는 RCFT, BVRT, 그리고 GMLT와 상관이 있었으며, 이를 기반으로한 회기분석 실시 결과 RCFT와 BVRT는 가상환경 내 길찾기 행동에 대한 45%의 설명력을 지니고 있었다. 결론적으로, 본 연구결과는 MCI환자의 길찾기 능력이 정상인에 비하여 떨어지며, MCI환자의 시공간기억기능 결함으로 이와 같은 길찾기 능력저하를 설명할 수 있음을 함의한다.