• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권3호
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• pp.107-112
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• 2018

본 논문에서는 드론과 지상 로봇 간 효과적인 협업을 위하여 광학 흐름 기술 기반의 특징점 추적 알고리즘을 제안하였다. 드론의 비행 중 빠른 움직임에 의하여 많은 문제점이 발생하여 지상물체를 성공적으로 인식하기 위해 직관적이면서도 식별자를 가지고 있는 마커를 사용했다. 특징점 추출이 우수한 FAST알고리즘과 움직임 감지가 우수한 루카스-카나데 광학흐름 알고리즘의 장점들을 혼합하여 기존 특징점-특징량 기반 객체 추적 방법보다 개선된 속도의 실험결과를 보여준다. 또한 제안한 마커의 검출방법에 적절한 이진화 방법을 제안하여 주어진 마커에서의 검출 정확도를 개선하였으며, 추적속도는 유사한 환경의 기존연구보다 40% 이상 개선됨을 확인하였다. 또한 비행드론의 경량화와 속도개선에 문제가 없도록 최소형 고성능의 임베디드 환경을 선택하였으며, 제한된 개발환경에서도 물체검출과 추적 등 복잡한 연산이 가능하도록 동작환경에 대하여 연구하였다. 향후에는 다른 환경에서 빠르게 움직이는 두 로봇 간의 협업의 정확도를 향상시키기 위해 지능적 비전기능에 대해 추가할 예정이다.

• 한국건축시공학회지
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• 제23권5호
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• pp.629-638
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• 2023

본 논문에서는 건설현장 작업자의 실내 위치 추적을 위한 새로운 방법을 소개한다. 전통적으로 GPS및 NTRIP과 같은 기술은 주로 야외에서 효과적인 위치 확인을 제공하는 데 사용되었습니다. 그러나 이러한 기술은 실내에서 사용할 경우 정확도가 떨어지는 문제가 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Aruco marker를 활용하여 작업자의 위치를 추적하는 방법을 제안한다. Aruco marker는 작업자와 마커 사이의 거리를 측정하는 데 사용됩니다. 이 새로운 접근 방식은 기존 위치 확인 방법에 비해 더욱 정확한 실내 위치 확인을 제공합니다. 작업자 위치를 실시간으로 확인할 수 있어 작업 일정을 최적화하고 작업자 간 협업을 촉진합니다. 따라서 Aruco marker를 활용한 실내 측위 방식은 기존의 기술의 문제점을 보완하는 실내 위치 확인 시스템으로 활용될 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.240-251
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• 2016

This paper presents a real-time indoor location and pose estimation method that utilizes simple artificial markers and image analysis techniques for the purpose of warehouse automation. The conventional indoor localization methods cannot work robustly in warehouses where severe environmental changes usually occur due to the movement of stocked goods. To overcome this problem, the proposed framework places artificial markers having different interior pattern on the predefined position of the warehouse floor. The proposed algorithm obtains marker candidate regions from a captured image by a simple binarization and labeling procedure. Then it extracts maker interior pattern information from each candidate region in order to decide whether the candidate region is a true marker or not. The extracted interior pattern information and the outer boundary of the marker are used to estimate location and heading angle of the localization system. Experimental results show that the proposed localization method can provide high performance which is almost equivalent to that of the conventional method using an expensive LIDAR sensor and AMCL algorithm.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.119-129
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• 2011

비전기반 인간컴퓨터 상호작용은 컴퓨터와 인간의 상호소통을 자연스럽게 제공하는 측면에서 과학과 산업분야에서 주목받는 연구 분야이다. 특히 최근 모바일 증강현실의 활용에 대한 수요증대는 증강된 가상 객체와 사용자간의 효과적인 상호작용 기술 개발을 요구하고 있다. 본 논문에서는 안드로이드기반 모바일 플랫폼에서 비 마커기반의 새로운 모바일 증강현실 객체생성 및 제어 방법을 제시하였다. 전통적인 마커를 대신하여 비 마커기반 모바일 증강현실 시스템에서는 사용자에게 친숙한 손 인터페이스를 이용하였다. 기존의 데스크 탑 기반의 증강현실에 비하여 제한된 시스템 사양을 이용하는 비 마커기반 모바일 증강현실을 구현하기 위하여 마커의 역할을 수행할 손의 최적영역을 모바일 장치의 카메라로부터 실시간으로 검출 하여 객체를 증강시키는 방법을 제시하였다. 손의 최적영역의 추출은 YCbCr 스킨컬러 모델을 이용한 손영역 검출과 Rotating Calipers 알고리즘을 적용한 최적 사각형 추출에 의해 구현하였다. 이때 추출된 최적 사각형은 통상적인 마커기반 증강현실에서의 마커역할을 수행할 수 있도록 하였으며, 기존의 손끝추적에 의한 마커 생성 시 발생하는 손의 회전이나 가려짐에 의한 문제를 해결하였다. 실험을 통하여 제안된 방법이 비 마커기반 모바일 객체를 효과적으로 생성 제어할 수 있음을 입증하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권1호
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• pp.35-42
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• 2016

얼라인(Align) 보정은 제품 생산 전/후 빈번하게 사용되는 머신비전 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 생산품에 각인된 마커(Marker) 또는 생산품에 존재하는 유니크한 패턴을 이용하여 생산품의 각도와 위치를 고속으로 판별하고 보정하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 사용한 방법은 템플릿매칭(Template Matching)의 속도를 개선한 적분 히스토그램(Integral Histogram)의 변형을 이용하여 후보들을 추출하고, 클러스터링을 적용하여 후보들을 축소하는 방법을 적용 후 마커의 각도와 위치를 판별하는 방법을 제안하였다. 실험결과, 클러스터링을 적용하기 전 보다 클러스터링을 적용 후 약 5s 719ms 개선된 것을 알 수 있었고, 각도 판별에서도 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.579-584
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• 2016

When surgical instruments are tracked in an image-guided surgical navigation system, a stereo vision system with high accuracy is generally used, which is called optical tracker. However, this optical tracker has the disadvantage that a line-of-sight between the tracker and surgical instrument must be maintained. Therefore, to complement the disadvantage of optical tracking systems, an internal vision sensor is attached to a surgical instrument in this paper. Monitoring the target marker pattern attached on patient with this vision sensor, this surgical instrument is possible to be tracked even when the line-of-sight of the optical tracker is occluded. To verify the system's effectiveness, a series of basic experiments is carried out. Lastly, an integration experiment is conducted. The experimental results show that rotational error is bounded to max $1.32^{\circ}$ and mean $0.35^{\circ}$, and translation error is in max 1.72mm and mean 0.58mm. Finally, it is confirmed that the proposed tool tracking method using an internal vision sensor is useful and effective to overcome the occlusion problem of the optical tracker.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권5호
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• pp.353-358
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• 2013

본 논문에서는 실내 환경에서 컴퓨터비전, 스마트폰과 헬륨을 사용하여 특정한 장소를 찾아갈 수 있는 자동비행체 구현 방법을 제안한다. 먼저, 마커를 이용하여 빌딩 내 각 정점을 표시하고, 다익스트라 알고리즘을 활용하여 자동으로 최단의 경로를 찾는다. 제안된 방법을 이용하여 그 경로를 따라 비행하기 위한 최적의 비행체 구조를 설계한다. 실험 결과 다양한 방면으로 적용 가능한 유의미한 결과를 얻었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.1396-1406
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• 2018

Lane detection is a key function in developing autonomous vehicle technology. In this paper, we propose a lane marker detection algorithm robust to environmental variation targeting low cost embedded computing devices. The proposed algorithm consists of two phases: initialization phase which is slow but has relatively higher accuracy; and the tracking phase which is fast and has the reliable performance in a limited condition. The initialization phase detects lane markers using a set of filters utilizing the various features of lane markers. The tracking phase uses Kalman filter to accelerate the lane marker detection processing. In a tracking phase, we measure the reliability of the detection results and switch it to initialization phase if the confidence level becomes below a threshold. By combining the initialization and tracking phases we achieved high accuracy and acceptable computing speed even under a low cost computing resources in which we cannot use the computing intensive algorithm such as deep learning approach. Experimental results show that the detection accuracy is about 95% on average and the processing speed is about 20 frames per second with Raspberry Pi 3 which is low cost device.

• Smart Structures and Systems
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• 제20권4호
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• pp.397-413
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• 2017

Precast concrete (PC) members are currently being employed for general construction or partial replacement to reduce construction period. As assembly work in PC construction requires connecting PC members accurately, measuring the 6-DOF (degree of freedom) relative displacement is essential. Multiple planar markers and camera-based displacement measurement systems can monitor the 6-DOF relative displacement of PC members. Conventional methods, such as direct linear transformation (DLT) for homography estimation, which are applied to calculate the 6-DOF relative displacement between the camera and marker, have several major problems. One of the problems is that when the marker is partially hidden, the DLT method cannot be applied to calculate the 6-DOF relative displacement. In addition, when the images of markers are blurred, error increases with the DLT method which is employed for its estimation. To solve these problems, a hybrid method, which combines the advantages of the DLT and MCL (Monte Carlo localization) methods, is proposed. The method evaluates the 6-DOF relative displacement more accurately compared to when either the DLT or MCL is used alone. Each subsystem captures an image of a marker and extracts its subpixel coordinates, and then the data are transferred to a main system via a wireless communication network. In the main system, the data from each subsystem are used for 3D visualization. Thereafter, the real-time movements of the PC members are displayed on a tablet PC. To prove the feasibility, the hybrid method is compared with the DLT method and MCL in real experiments.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.225-232
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• 2014

본 논문은 기존의 UGV(Unmanned Ground Vehicle)에서 얻을 수 없었던 광범위한 시야를 얻기 위하여 UGV와 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)를 함께 운용하는 플랫폼을 제안한다. UAV는 사용자 조종 없이 UGV 상단의 마커를 인식 한 후 UGV를 추적하며 광범위한 시야를 UGV 사용자에게 전달해 준다. UGV는 사용자가 직접 조정하며, 상단에 마커가 붙어 있는 넓은 알루미늄 판위에 UAV는 자동 이륙, 착륙 한다. UAV에는 2개의 카메라가 설치되어 있고, 하나는 마커인식을 위해 다른 하나는 전방의 광범위한 시야를 위하여 사용된다. UAV가 UGV를 추적하는데 있어 인식의 정확도를 높이기 위하여 마커 인식을 사용하였고, 전체 시스템의 통신은 WiFi 통신을 사용하였다. 실험의 결과를 통해 제안된 방법이 광범위 시야 정보를 얻기 위하여 UAV/UGV의 협업 연구에 효과적으로 적용될 수 있음을 보여준다.