• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.211-217
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• 1998

Many practical control problems for the complex, uncertain or large-scale plants, need to simultaneously achieve a number of objectives, which may conflict or compete with each other. If the conventional optimization methods are applied to solve these control problems, the solution process may be time-consuming and the resulting solution would ofter lose its original meaning of optimality. Nevertheless, the human operators usually performs satisfactory results based on their qualitative and heuristic knowledge. In this paper, we investigate the control strategies of the human operators, and propose a fuzzy model-based multi-objective satisfactory controller. We also apply it to the automatic train operation(ATO) system for the magnetically levitated vehicles(MAGLEV). One of the human operator's strategies is to predict the control result in order to find the meaningful solution. In this paper, Takagi-Sugeno fuzzy model is used to simulated the prediction procedure. Another str tegy is to evaluate the multiple objectives with respect to their own standards. To realize this strategy, we propose the concept of a satisfactory solution and a satisfactory control scheme. The MAGLEV train is a typical example of the uncertain, complex and large-scale plants. Moreover, the ATO system has to satisfy multiple objectives, such as seed pattern tracking, stop gap accuracy, safety and riding comfort. In this paper, the speed pattern tracking controller and the automatic stop controller of the ATO system is designed based on the proposed control scheme. The effectiveness of the ATO system based on the proposed scheme is shown by the experiments with a rotary test bed and a real MAGLEV train.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제6권6호
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• pp.806-816
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• 2011

Interest about social security has recently increased in favor of safety for infrastructure. In addition, advances in computer vision and pattern recognition research are leading to video-based surveillance systems with improved scene analysis capabilities. However, such video surveillance systems, which are controlled by human operators, cannot actively cope with dynamic and anomalous events, such as having an invader in the corporate, commercial, or public sectors. For this reason, intelligent surveillance systems are increasingly needed to provide active social security services. In this study, we propose a core technique for intelligent surveillance system that is based on swarm robot technology. We present techniques for invader enclosing using swarm robots based on multiple distributed object environment. The proposed methods are composed of three main stages: location estimation of the object, specified object tracking, and decision of the cooperative behavior of the swarm robots. By using particle filter, object tracking and location estimation procedures are performed and a specified enclosing point for the swarm robots is located on the interactive positions in their coordinate system. Furthermore, the cooperative behaviors of the swarm robots are determined via the result of path navigation based on the combination of potential field and wall-following methods. The results of each stage are combined into the swarm robot-based invader-enclosing technique on multiple distributed object environments. Finally, several simulation results are provided to further discuss and verify the accuracy and effectiveness of the proposed techniques.

• Journal of Veterinary Science
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• 제23권1호
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• pp.17.1-17.10
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• 2022

Background: Inspection of livestock farms using surveillance cameras is emerging as a means of early detection of transboundary animal disease such as African swine fever (ASF). Object tracking, a developing technology derived from object detection aims to the consistent identification of individual objects in farms. Objectives: This study was conducted as a preliminary investigation for practical application to livestock farms. With the use of a high-performance artificial intelligence (AI)-based 3D depth camera, the aim is to establish a pathway for utilizing AI models to perform advanced object tracking. Methods: Multiple crossovers by two humans will be simulated to investigate the potential of object tracking. Inspection of consistent identification will be the evidence of object tracking after crossing over. Two AI models, a fast model and an accurate model, were tested and compared with regard to their object tracking performance in 3D. Finally, the recording of pig pen was also processed with aforementioned AI model to test the possibility of 3D object detection. Results: Both AI successfully processed and provided a 3D bounding box, identification number, and distance away from camera for each individual human. The accurate detection model had better evidence than the fast detection model on 3D object tracking and showed the potential application onto pigs as a livestock. Conclusions: Preparing a custom dataset to train AI models in an appropriate farm is required for proper 3D object detection to operate object tracking for pigs at an ideal level. This will allow the farm to smoothly transit traditional methods to ASF-preventing precision livestock farming.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.53-60
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• 2009

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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.603-607
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• 2004

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.

• 전기학회논문지
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• 제67권4호
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• pp.586-594
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• 2018

In this paper, we propose a livestock theft detection system through moving object classification and tracking method. To do this, first, we extract moving objects using GMM(Gaussian Mixture Model) and RGB background modeling method. Second, it utilizes a morphology technique to remove shadows and noise, and recognizes moving objects through labeling. Third, the recognized moving objects are classified into human and livestock using skeletal features and color similarity judgment. Fourth, for the classified moving objects, CAM (Continuously Adaptive Meanshift) Shift and Kalman Filter are used to perform tracking and overlapping judgment, and risk is judged to generate a notification. Finally, several experiments demonstrate the feasibility and applicability of the proposed method.

• 방송공학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.140-152
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• 2015

최근 사용자와 컴퓨터간의 양방향 상호작용을 가능하게 하는 HCI(Human Computer Interaction) 연구를 위해 인간의 의사소통 체계와 유사한 인터페이스 기술들이 개발되고 있다. 이러한 인간과의 의사소통 과정에서 사용되는 커뮤니케이션 채널을 모달리티라고 부르며, 다양한 단말기 및 서비스 환경에 따라 최적의 사용자 인터페이스를 제공하기 위해서 두 개 이상의 모달리티를 활용하는 멀티모달 인터페이스가 활발히 연구되고 있다. 하지만, 멀티모달 인터페이스를 사용하기에는 각각의 모달리티가 갖는 정보 형식이 서로 상이하기 때문에 상호 연동이 어려우며 상호 보완적인 성능을 발휘하는데 한계가 있다. 이에 따라 본 논문은 W3C(World Wide Web Consortium)의 EMMA(Extensible Multimodal Annotation Markup language)와 MMI(Multimodal Interaction Framework)표준에 기반하여 복수의 모달리티를 상호연동할 수 있는 멀티모달 커뮤니케이터를 제안한다. 멀티모달 커뮤니케이터는 W3C 표준에 포함된 MC(Modality Component), IM(Interaction Manager), PC(Presentation Component)로 구성되며 국제 표준에 기반하여 설계하였기 때문에 다양한 모달리티의 수용 및 확장이 용이하다. 실험에서는 시선 추적과 동작 인식 모달리티를 이용하여 지도 탐색 시나리오에 멀티모달 커뮤니케이터를 적용한 사례를 제시한다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제49권1호
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• pp.20-28
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• 2012

보행을 관찰하고 객관적인 정보를 추출하여 그 기능을 평가하는 것을 보행 분석이라고 한다. 최근 사용되는 보행 측정 장비들은 다수의 카메라, 지면 반력 측정 장치로 구성되어 고가이며, 이를 설치할 넓은 장소를 필요로 한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 단일 카메라를 통해 얻은 영상에서 마커 없이 인체의 3차원 보행 동작을 측정하는 기법을 제안한다. 파티클 필터를 사용하여 훈련 데이터와 보행에 관한 사전 정보 없이 사람의 동작을 추적한다. 인체와 지면에 관한 동역학을 통해 물리적으로 합당한 인체의 동작들을 생성하였다. 보행 영상에서 계산한 모든 관절의 평균 에러는 제안한 방법에서 $12.4^{\circ}$로, 기존 파티클 필터의 에러 $34.6^{\circ}$보다 작았다. 이러한 결과를 바탕으로 단일 카메라만으로 보행을 정량적으로 측정하여 기존 복잡한 장비를 대체할 수 있는 가능성을 제시하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제45권4호
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• pp.284-291
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• 2017

최근 무인기는 정찰, 수송, 통신, 항공촬영 등 다양한 분야로 급속히 확대되고 있다. 또한 무인기 자동화 기술의 발전으로 한 명의 운용자가 복수의 무인기를 동시에 감독제어할 수 있게 되었다. 하지만 운용자에게 할당된 무인기의 대수가 많아지면 처리가 필요한 정보의 양이 많아져 운용자가 감당할 수 있는 부하보다 커질 수가 있다. 이에 따라 복수무인기를 제어하는 운용자의 과부하를 효율적으로 측정할 수 있는 지표 개발의 필요한 실정이나, 이와 관련된 연구가 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 복수무인기 운용자 임무과부하 연구의 국내외 동향을 파악하고, 복수무인기 운용 시나리오와 지상체를 설계하여, 임무과부하 지표의 효용성을 검증하는 실험환경을 구축하여 향후 임무과부하 지표 연구를 위한 기반을 마련하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.529-536
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• 2017

일반적인 지상통제 시스템은 단일 무인항공기 운용을 위한 통제 및 정보 전시 기능을 갖추고 있다. 현대에서는 단일 지상통제 시스템을 사용하여 복수 무인항공기의 운용이 요구되고 있다. 이로 인하여 무인기 운용자는 과거보다 다양한 임무 수행이 요구되며, 임무 수행 중 다양한 요인에 의하여 임무과부하를 받게 된다. 본 연구에서는 복수무인기 운용자의 임무과부하 측정을 통해 운용자의 상태를 반영한 적응형 지상통제 시스템을 제안한다. 복수무인기를 운용할 수 있는 지상통제 소프트웨어를 개발하고, 또한 시뮬레이터를 구성하여 운용자가 지상통제 시스템의 운용을 통해 시스템의 기능을 검증한다. 적응형 지상체 실험을 분석한 결과, 비적응형 지상체 실험 결과와 대비하여 운용자의 동공지름이 감소하고, 임무 성능이 증가하는 등 적응형 지상체의 효용성을 확인하였다.