• 유통과학연구
• /
• 제18권1호
• /
• pp.15-26
• /
• 2020

Purpose: This study is to analyze the image classification using Convolution Neural Network and Transfer Learning for Jeju Island and to suggest related implications. As the biggest tourist destination in Korea, Jeju Island encounters environmental issues frequently caused by marine debris along the seaside. The ever-increasing volume of plastic waste requires multidirectional management and protection. Research design, data and methodology: In this study, the deep learning CNN algorithm was used to train a number of images from Jeju clean and polluted beaches. In the process of validating and testing pre-processed images, we attempted to explore their applicability to coastal tourism applications through probabilities of classifying images and predicting clean shores. Results: We transformed and augmented 194 small image dataset into 3,880 image data. The results of the pre-trained test set were 85%, 70% and 86%, and then its accuracy has increased through the process. We finally obtained a rapid convergence of 97.73% and 100% (20/20) in the actual training and validation sets. Conclusions: The tested algorithms are expected to implement in applications for tourism service distribution aimed at reducing coastal waste or in CCTVs as a detector or indicator for residents and tourists to protect clean beaches on Jeju Island.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.520-529
• /
• 2018

본 연구에서는 서비스 종사원의 제주방언 사용이 관광지 이미지 및 관광만족도, 재방문 의도에 미치는 영항에 대해서 알아보았다. 방언은 지역의 특색을 나타내는 문화적인 요소로 볼 수 있으며, 관광객들에게는 자신이 살던 지역에서 벗어나 다른 지역을 방문할 때 느끼는 감정을 확대시켜주는 매개체 역할을 한다. 연구결과 방언의 언어 커뮤니케이션 중 소통요인은 관광지의 인지적, 정서적 이미지에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났고, 흥미요인은 관광지의 인지적 이미지에는 정(+)의 영향을 미치지만 정서적 이미지에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 연구결과 방언의 과도한 사용이 관광객들의 정서에 반드시 긍정적인 영향을 주지 않을 수도 있다는 점에 유의해야 한다. 방언을 활용하여 관광상품을 개발하고자 할 경우에는 오해의 소지가 없도록 단어나 표현의 사용에 주의할 필요가 있다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제21권7호
• /
• pp.641-647
• /
• 2015

This paper proposes a new strategy for a quad-rotor to track a moving object efficiently by using image processing and an extended Kalman filter. The goal of path planning for the quad-rotor is to design an optimal path from the start point to the destination point. To lengthen the freight time of the quad-rotor, an optimal path is required to reduce the energy consumption. To track a moving object, the mark signed on the moving object has been detected by a camera mounted first on the quad-rotor. The center coordinates of the mark and its area are calculated through the blob analysis which is one type of image processing. The mark coordinates are utilized to obtain information on the motion direction and the area of the mark is utilized to recognize whether the object moves backward or forward from the camera on the quad-rotor. In addition, an extended Kalman filter has been applied to predict the direction and speed of the dynamically moving object. Through these schemes, it is aimed that the quad-rotor can track the dynamic object efficiently in terms of flight distance and time. Through the two different route freights of the quad-rotor, the performance of the proposed system has been demonstrated.

• Spatial Information Research
• /
• 제15권4호
• /
• pp.363-370
• /
• 2007

본 연구는 지형참조항법(TRN; Terrain Referenced Navigation)에 근거하는 헬리콥터 항법 시스템을 위한 기본 알고리즘을 개발하기 위해 수행되었다. 현재 본 연구에 위성 항법장치(GPS; Global Positioning System)로부터의 정보(X, Y, Z 좌표)는 비행체가 항로를 비행하는 중 매 92.8m의 수평거리로 환산하여 수신되는 것으로 가정하였다. 비행체는 3차원 직교 좌표 체계(Cartesian coordinate system)로 표현되는 수치지형모델(DTM; Digital Terrain Model)상에서 시점(Origination)-종점(Destination) 분석 기법에 의해 항로를 결정한다. 본 시스템은 우선 조종사에게 지형의 사전 인식을 위해 시점-종점 주변 3차원 지형도와 항로의 종단면도를 보여준다. 본 시스템은 직접적인 지상 충돌을 피하기 위해 지형 여유 층면(terrain clearance floor)의 개념을 도입, 기복 지형 표면에 일정 높이의 완충 공간을 설정한다. 만약 비행체가 항행 중 완충 공간에 접근하게 되면 본 시스템은 실시간으로 즉시 경고음과 메시지를 발한다(Matlab 메뉴를 사용하였음). 물론 헬리콥터의 이착륙 시에는 불필요한 경고를 발생시키지 않기 위해 완충 공간 조정은 가능하다. 수치지형모델은 (주)첨성대가 확보하고 있는 3초 간격의 DTM을 채택, 작성하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제18권5호
• /
• pp.599-604
• /
• 2008

최근 외부 개입 없이 스스로 주변 환경을 파악하고 목적지까지의 이동경로를 생성하여 자율 주행하는 지능형 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 자율 주행 시스템은 기본적으로 운행 중에 사고가 발생하지 않고 안전하게 목표점까지 이동해야 한다. 본 논문에서는 레이저 변위 센서를 이용하여 노면의 왜곡(훼손된 노면, 비포장 도로, 장애물 등)을 검출하고, 영상 이진화 기법을 적용하여 위험 요소를 검출, 판단하여 주행 시스템의 안정적 운항이 가능한 경로를 생성하는 기법을 제안한다. 제안 기법의 타당성은 임의로 제작된 국부영역의 지도 데이터에 기반한 모의실험을 통하여 보인다.

• 산업융합연구
• /
• 제18권1호
• /
• pp.79-85
• /
• 2020

최근 원격조종과 자율조종이 가능한 무인항공기(RPAS:Remotely Piloted Aircraft System)가 택배 드론, 소방드론, 구급 드론, 농업용 드론, 예술 드론, 드론 택시 등 각 산업 분야와 공공기관에서의 관심과 활용이 높아지고 있다. 자율조종이 가능한 무인드론의 안정성 문제는 앞으로 드론 산업의 발달과 함께 진화하면서 해결해야 할 가장 큰 과제이기도 하다. 드론은 자율비행제어 시스템이 지정한 경로로 비행하고 목적지에 정확하게 자동 착륙을 수행할 수 있어야 한다. 본 연구는 드론의 센서와 GPS의 위치 정보의 오류를 보완하는 방법으로서 착륙지점 영상을 통해 드론의 도착 여부를 확인하고 정확한 위치에서의 착륙을 제어하는 기법을 제안한다. 서버에서 도착지 영상을 구글맵 API로부터 수신받아 딥러닝으로 학습하고, 드론에 NAVIO2와 라즈베리파이, 카메라를 장착하여 착륙지점의 이미지를 촬영한 다음 이미지를 서버에 전송한다. Deep Learning으로 학습된 결과와 비교하여 임계치에 맞게 드론의 위치를 조정한 후 착륙지점에 자동으로 착륙할 수 있다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제9권11호
• /
• pp.937-942
• /
• 2003

We present a self-localization method for mobile robots using vertical line features of indoor environment. When a 2D map including feature points and color information is given, a mobile robot moves to the destination, and acquires images from the surroundings having vertical line edges by one camera. From the image, vertical line edges are detected, and pattern vectors meaning averaged color values of the left and right regions of the each line are computed by using the properties of the line and a region growing method. The pattern vectors are matched with the feature points of the map by comparing the color information and the geometrical relationship. From the perspective transformation and rigid transformation of the corresponded points, nonlinear equations are derived. Localization is carried out from solving the equations by using Newton's method. Experimental results show that the proposed method using mono view is simple and applicable to indoor environment.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
• /
• pp.793-797
• /
• 2003

In this paper, we present a self-localization method for mobile robots using vertical line features of indoor environment. When a 2D map including feature points and color information is given, a mobile robot moves to the destination, and acquires images by one camera from the surroundings having vertical line edges. From the image, vertical line edges are detected, and pattern vectors meaning averaged color values of the left and right region of each line segment are computed. The pattern vectors are matched with the feature points of the map using the color information and the geometrical relationship of the points. From the perspective transformation of the corresponded points, nonlinear equations are derived. Localization is carried out from solving the equations by using Newton's method. Experimental results show that the proposed method using mono view is simple and applicable to indoor environment.

• 한국인쇄학회:학술대회논문집
• /
• 한국인쇄학회 2000년도 추계학술발표회 논문집
• /
• pp.0.3-0
• /
• 2000

Gamut mapping is a technique that acts on cross-media reproduction to transform a color between devices for the purpose of enhancing the appearance or preserving the appearance of an image. Gamut mapping essentially produces color conversion error which depends the gamut mapping method, source and destination devices, and sample points for gamut modeling. For color space conversion between monitor colors and printer colors, empirical representation using sample measurements is currently widely utilized. Color samples are uniformly selected in the device space such as CMY or RGB, represented as color patches, and then measured. However, in the case of printer, these color samples are not evenly distributed inside the printer gamut and the color conversion error is increased. Accordingly, this paper introduces a equally distributed color sampling method in CIELAB space, a device-independent color space, to reduce color conversion error, and the performance is analyzed via color space conversion experiments using tetrahedral interpolation.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2003년도 추계종합학술대회 논문집
• /
• pp.271-275
• /
• 2003

본 논문은 기하학적으로 왜곡된 입 모양을 보정하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 특징추출 단계와 보정 단계로 구성된다. 특징추출 단계에서는 원영상과 목적영상의 입술모델에 따라 각각의 특징과 특징점을 찾고 보정 단계에서는 부분 영상의 사상위치를 결정하고 어파인 변환을 적용하여 입의 왜곡을 보정한다. 여러 형태의 입모양을 실험한 결과, 많은 부분에 존재하는 왜곡이 보정된 것으로 나타났다.