KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권12호
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pp.4588-4603
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2014
In this paper, we present a high-quality image authentication scheme based on absolute moment block truncation coding. In the proposed scheme, we use the parity of the bitmap (BM) to generate the authentication code for each compressed image block. Data hiding is used to authenticate whether the content has been altered or not. For image authentication, we embed the authentication code to quantization levels of each image block compressed by absolute moment block truncation coding (AMBTC) which will be altered when the host image is manipulated. The embedding position is generated by a pseudo-random number generator for security concerned. Besides, to improve the detection ability we use a hierarchical structure to ensure the accuracy of tamper localization. A watermarked image can be precisely inspected whether it has been tampered intentionally or incautiously by checking the extracted watermark. Experimental results demonstrated that the proposed scheme achieved high-quality embedded images and good detection accuracy, with stable performance and high expansibility. Performance comparisons with other block-based data hiding schemes are provided to demonstrate the superiority of the proposed scheme.
본 논문에서는 스마트 홈 환경 내에서 웰니스 로봇의 이동을 위한 로봇의 사물인터넷 기반 지능형 자기위치인식 및 자세제어 방법을 제안한다. 먼저, 자기위치인식 방법은 스마트 홈, 홈 환경 내 위치하고 있는 물체, 홈 웰니스 로봇 간의 사물인터넷을 기반으로 하는 방법을 제안한다. 스마트 홈에 RF태그를 설치하고 환경 내 물체에 RF 리더를 내장하여 환경 내 물체의 절대좌표 정보를 획득하고, 물체와 홈 웰니스 로봇간 블루투스 통신을 이용하여 물체의 절대좌표 정보를 홈 웰니스 로봇에 제공한 후, 홈 웰니스 로봇에 장착되어 있는 스테레오 카메라를 통해서 물체를 기준으로 한 홈 웰니스 로봇의 상대 좌표를 알아내어 로봇의 스마트 홈 환경에서의 자기위치인식을 한다. 둘째로, 홈 웰니스 로봇의 물체 접근을 위한 비전센서 기반의 퍼지 자세 제어 방법을 제안한다. 홈 웰니스 로봇의 정면에 장착된 스테레오 카메라를 기준으로 물체까지의 깊이 정보를 추출하고 영상의 중앙을 기준으로 틀어진 각을 계산하여 물체와 홈 웰니스 로봇 정면과의 각도차를 알아낸다. 얻은 정보를 퍼지 순람표(Look-Up table)로 작성하여 물체에 접근하기 위한 홈 웰니스 로봇의 자세제어를 하도록 한다. 이렇게 제안한 각각의 자기위치인식 및 자세제어 방법의 성능은 실제 구축한 스마트 홈 환경과 웰니스 로봇을 가지고 실험하여 확인한다.
무선 센서 네트워크(WSNs)에서는 수많은 센서들이 사람이 접근하기 어려운 환경에 배치된다. 이러한 환경에서, 센서들의 절대적 또는 상대적인 위치정보를 이용함으로써 무선 센서 네트워크를 다양한 응용서비스에 이용할 수 있다. 지금까지는 센서 노드의 위치를 측정하는 방법으로 신호의 도착시간차(time-of-arrival, TOA)에 기반을 둔 방법이 가장 정확도가 높게 평가되었다. 그러나 TOA방법에서는 두 노드간에 clock skew나 clock drift가 생기면 거리오차가 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 주기적인 시간동기화 기법들이 제시되었는데, 이러한 방법에서는 거리오차를 줄일 수 있지만 시간동기화에 따른 overhead가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 clock skew가 발생하는 상황에서도 거리와 위치 정확도를 높일 수 있는 신호의 다중 왕복시간차(multiple round-trip times of arrival, RTOA)에 기반한 위치 측정 방법을 제안한다. 실험 결과, RTOA가 기존의 TOA방법보다 최대 93%의 위치 정확도 향상을 보였다.
노드들 모두가 움직이는 환경에서 센서 노드는 통신반경 안의 앵커 노드 위치정보를 수신 받아 자신이 이동한 거리와 방향만큼 수신한 앵커 노드 위치정보를 수정하여 자신의 메모리에 저장하고, 3개 이상이 되면 삼변 측량에 의해 localization을 수행하여 자신의 위치를 결정한다. 일정한 거리를 유지하고 노드들이 같은 방향으로 움직이는 환경에서는 센서 노드가 1홉 범위에서 절대좌표를 가진 앵커 노드를 3개 이상 만날 확률이 적다. 만약 센서 노드가 3개 이상의 비콘 정보로 자신의 위치를 추정하였다고 하여도 시간이 경과하면서 가속도기와 디지털 나침반의 각 ${\theta}$ 오차가 지속적으로 적용되어 오차범위는 커지고 추정된 위치도 신뢰받지 못한다. Dead reckoning 기술은 GPS가 동작하지 않는 곳에서 보조적인 위치 추적 항법 기술로 사용되고 있는데 가속도 센서와 디지털 나침반으로 노드가 움직인 거리와 방향을 알면 자신의 위치를 추정할 수 있다. 위치 인식 알고리즘은 Dead reckoning 을 이용한 위치인식 기법으로 모든 노드가 전방향성 안테나를 장착하고, 가속도기와 디지털 나침반으로 자신이 이동한 거리와 이동 방향을 알 수 있다고 가정한다. Matlab을 이용하여 시뮬레이션한 결과 다른 기법(MCL,DV-distance)들 보다 우수함을 증명하였다.
센서 네트워크 기술은 다양한 분야에서의 적용이 기대되는 크게 각광받고 있는 기술이다. 지금까지는 바다 환경의 감시 및 조사를 위해서 인간이 직접 바다 가운데로 나아가야 했지만, 센서 네트워크 기술은 인간의 활동을 센서 노드들이 대체하게 되어 바다 환경을 연구하기가 더욱 용이하게 만들 것이다. 해양 센서 네트워크 기술에서 가장 중요한 부분 중의 하나가 위치 파악 기술이다. 센서를 통해서 여러 가지 정보를 얻더라도 위치를 모른다면 그 정보들은 무의미한 정보가 된다. 위치 파악 기술은 최근 수년간 활발히 연구되어 왔지만 대부분 센서 노드가 지상에 있을 때의 위치 파악 기법이기 때문에 해양 환경에서의 적용은 어려움이 있을 수 있다. 해양 환경에서는 모바일 비콘을 이용한 위치 파악 기법이 효율적인 방법이 될 수 있다. 모바일 비콘을 이용한 Ssu의 위치 파악 기법은 거리나 각(Angle) 정보를 위한 추가적인 하드웨어가 필요하지 않아 저렴한 센서 노드의 제작에 도움이 된다. 또한 위치 파악에의 정확성과 확장성과 에너지 효율성을 보여주고 있다. 하지만 노드의 위치 파악에 사용되는 절대적인 위치 정보 사이의 최소 거리가 가까울수록 위치 에러가 커지는 문제점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서, 본 논문은 Geometric constraints을 이용하여 노드가 있을 예상 영역을 구하여 노드의 위치를 파악하는 기법을 제안한다.
실내에서 이동로봇의 절대위치 측정을 위해서 초음파를 이용하는 초음파 위치측정 시스템이 많이 연구되고 있다. 이러한 초음파 위치측정 시스템들은 초음파의 혼신을 피하기 위해 순차 발신하는 방법을 사용하고 있다. 그러나 이러한 순차 발신으로 인해 이동로봇이 이동하는 경우에는 초음파의 수신위치가 변하므로 위치측정 정도가 떨어지게 된다. 본 논문에서는 수신시점에 따른 가중치를 적용하는 새로운 위치추정 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안된 알고리즘을 기존의 초음파위성시스템에 적용하여 개선된 초음파위성시스템을 구축하였다. 그리고 실험을 통하여 제안된 알고리즘을 가진 개선된 초음파위성시스템의 위치측정 성능을 입증하였다.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.344-352
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2022
Accurate indoor localization of construction workers and mobile assets is essential in safety management. Existing positioning methods based on GPS, wireless, vision, or sensor based RTLS are erroneous or expensive in large-scale indoor environments. Tightly coupled sensor fusion mitigates these limitations. This research paper proposes a state-of-the-art positioning methodology, addressing the existing limitations, by integrating Stereo Visual Inertial Odometry (SVIO) with fiducial landmarks called AprilTags. SVIO determines the relative position of the moving assets or workers from the initial starting point. This relative position is transformed to an absolute position when AprilTag placed at various entry points is decoded. The proposed solution is tested on the NVIDIA ISAAC SIM virtual environment, where the trajectory of the indoor moving forklift is estimated. The results show accurate localization of the moving asset within any indoor or underground environment. The system can be utilized in various use cases to increase productivity and improve safety at construction sites, contributing towards 1) indoor monitoring of man machinery coactivity for collision avoidance and 2) precise real-time knowledge of who is doing what and where.
정위적 방사선 수술과 신경외과적 수술분야 에서는 상호보완적인 영상정보를 얻기 위하여 컴퓨터 단층촬영 (CT), 자기공명영상 (MRI) 그리고 혈관조영촬영이 사용된다. 본 연구의 목적은 여러 영상장치와 다목적 QA(Quality Control) 팬톰을 이용하면서, 정위적 방사선수술 및 신경외과적 수술분 야에서 두경부내의 병소에 대한 모양, 크기, 위치를 정확하게 결정하기 위한 3 차원 정위 시스템을 개발하는 것이다. 목표물의 정확한 위치를 정의하기 위하여, Hitchcoke 정위 프레임과 컴퓨터 단층 촬영 (CT)/혈관 조영촬영용 위치측정 보조기구들을 3차원 공간상에 9개의 목표물을 가진 팬톰에 고정하였다. 컴퓨터 단층촬영과 혈관 조영촬영을 이용하여 얻은 기하학적 팬톰의 영상들을 이용하여, 목표물의 3차원 정위좌표를 얻기위한 알고리즘이 개발되었다. 개발된 알고리즘에 의해 계산된 목표물들의 위치는 팬톰의 절대 좌표와 비교 되었고, 각 CT 영상에서의 목표물들은 뇌혈관촬영 영상위에 상호 중첩될 수 있도록 개발 되었다. 512$\times$512 메트릭스와 2mm 슬라이스 두께를 가진 컴퓨터 단층촬영에 있어서는 1.02$\pm$0.17 mm의 평균거리오차를 보였고, 혈관 조영촬영인 경우에는 0.41$\pm$0.05mm 의 평균거리오차를 보였다. 목표물의 위치를 결정하는데 있어서 결과로 나온 정확도는 개발된 시스템이 정위적 방사선수술과 신경외과적수술을 위해 충분히 신뢰성이 있음을 확인해주었다.
This paper compares methods for attitude estimation of a UUV(Unmanned Underwater Vehicle). Attitude estimation plays a key role in underwater navigation using DVL(Doppler Velocity Log). The paper proposes attitude estimation methods using EKF(Extended Kalman Filter), UKF(Unscented Kalman Filter), and CF(Complementary Filter). It derives methods using the measurements from MEMS-AHRS(Microelectromechanical Systems-Attitude Heading Reference System) and DVL. The methods are used for navigation in a test pool and their navigation performance is compared. The results suggest that even if there is no measurement relative to some absolute landmarks, DVL-only navigation can be useful for navigation in a limited time and range.
In this paper, Correct problem in dead reckoning system and proposed about position error revision techniques of mobile robot to use RFID tag for position awareness. With the dead reckoning system, as the accumulation of error are unavoidable because of accumulation of informations as the time passage, so it is impossible to get correct information about posture, including torrent direction, movement distance, etc. As one of compensation method, the suggested method is that after selecting special area (corridor), compensate absolute location information by arranging two line of RFID tag along two side of corridor. Through this suggested method, it could be used when robot wants to move in limited areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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