This paper proposes the concept of "virtual sensor data" and its application for real time obstacle avoidance. The virtual sensor data is virtual distance which takes care of the movement of the obstacle as well as that of the robot. In practical application, the virtual sensor data is calculated from the odometry data and the range sensor data. The virtual sensor data can be used in all the methods which use distance data for collision avoidance. Since the virtual sensor data considers the movement of the robot and the obstacle, the methods utilizing the virtual sensor data results in more smooth and safer collision-free motion.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.507-515
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2002
Remote Sensing Monitoring and Loss Estimated System of Flood Disaster based on GIS is an integrated system comprised flood disaster information receiving and collection, flood disaster simulation, and flood disaster estimation. When the system receives and collects remote sensing monitoring and conventional investigation information, the distributional features of flood disaster on space and time is obtained by means of image processing and information fusion. The economic loss of flood disaster can be classified into two pus: direct economic loss and indirect economic loss. The estimation of direct economic loss applies macroscopic economic analysis methods, i.e. applying Product (Industry and Agriculture Gross Product or Gross Domestic Product - GDP) or Unit Synthetic Economic Loss Index, direct economic loss can be estimated. Estimating indirect economic loss applies reduction coefficient methods with direct economic loss. The system can real-timely ascertains flood disaster and estimates flood Loss, so that the science basis fur decision-making of flood control and relieving disaster may be provided.
In recent years, artificial intelligence (AI) services have become one of the most essential parts to extend human capabilities in various fields such as face recognition for security, weather prediction, and so on. Various learning algorithms for existing AI services are utilized, such as classification, regression, and deep learning, to increase accuracy and efficiency for humans. Nonetheless, these services face many challenges such as fake news spread on social media, stock selection, and volatility delay in stock prediction systems and inaccurate movie-based recommendation systems. In this paper, various algorithms are presented to mitigate these issues in different systems and services. Convolutional neural network algorithms are used for detecting fake news in Korean language with a Word-Embedded model. It is based on k-clique and data mining and increased accuracy in personalized recommendation-based services stock selection and volatility delay in stock prediction. Other algorithms like multi-level fusion processing address problems of lack of real-time database.
최근 몇 년간 무인항공기(UAV) 시장이 점차 커지면서 군뿐만 아니라 민간, 상업적으로도 무인항공기의 수요가 증가하고 있다. 이에 무인항공기의 한 종류인 에어드론(AR.Drone)을 활용한 실시간 원격 쿼드로터(Quadrotor) 퓨전제어기법을 제안하였다. 특히, 본 논문에서는 아이폰(i-phone) 기반의 제어기법이 아닌, 안드로이드(Android) 기반의 퓨전제어기법을 통하여 에어드론을 실시간으로 원격조정가능하게 했는데, 이는 아이폰 App 개발 시 제공되는 API와 PC 기반의 쿼드로터 제어기법을 퓨전하는 방식으로 쿼드로터의 비행제어와 영상처리를 분리시켜 기존의 방식보다 영상처리 속도를 향상시키는 방식이다. 그리고 제안된 퓨전제어기법의 우수성을 보여주기 위해, 기존의 방식들과 영상처리 속도를 비교분석하였다.
Based on the problems of untimely Expressway fire rescue and backward traditional fire rescue methods, an emergency fire fighting and inspection robot riding on expressway guardrail is designed. The overall mechanical structure design of emergency fire fighting and inspection robot riding on expressway guardrail is completed by using three-dimensional design software. The target fire detection is realized by using the target detection algorithm of Yolov5; By selecting a variety of sensors and using the control method of multi algorithm fusion, the basic function of robot on duty early warning is realized, and it has the ability of intelligent fire extinguishing. The BMS battery charging and discharging system is used to detect the real-time power of the robot. The design of the expressway emergency fire fighting and inspection robot provides a new technical means for the development of emergency fire fighting equipment, and improves the reliability and efficiency of expressway emergency fire fighting.
In autonomous driving cars, 3D pose estimation can be one of the effective methods to enhance safety control for OOP (Out of Position) passengers. There have been many studies on human pose estimation using a camera. Previous methods, however, have limitations in automotive applications. Due to unexplainable failures, CNN methods are unreliable, and other methods perform poorly. This paper proposes robust real-time multi-human 3D pose estimation architecture in vehicle using monocular RGB camera. Using particle filter, our approach integrates CNN 2D/3D pose measurements with available information in vehicle. Computer simulations were performed to confirm the accuracy and robustness of the proposed algorithm.
현재 전 세계적으로 미래 수익 사업의 일환으로 각광받고 있는 분야 중 하나는 3D이다. 3D는 현실세계와 가상현실 세계의 차원을 함께 공존시켜주며 형태 및 질감 등을 느낄 수 있게 해주어 기존의 평면적인 2D에서 입체적인 3D로 변화하고 공존의 시대적 현실을 잘 보여주고 있기 때문이다. 3D에 대한 사람들의 관심은 3D아바타를 바탕으로 하는 영화를 통하여 확산되었다. 또한 현재 대기업들의 3D TV 시장으로의 시장 변화 역시 3D시장의 개척에서 도약의 시대로 한층 더 업그레이드 시키게 되었다. 또한 이와 동시에 세계의 현대인이라면 필수품이 되어가고 있는 스마트폰의 열풍 또한 새로운 핸드폰 시장과 IT 시장의 혁신을 이루었으며. 스마트 폰은 작은 컴퓨터라 불릴 정도로, 그 파급속도와 여파는 전화, 인터넷의 혁신만큼 많은 이슈를 남기고 있다. 스마트폰은 말 그대로 똑똑한 폰으로 여러 가지 기능을 할 수 있는 핸드폰이다. 현재 iPhone, Android. Windows Phone외에 다수의 스마트폰이 출시되어 있다. 위의 전체적인 향후의 전망과 비즈니스 서비스 모델을 위하여 스마트폰에 가상의 3D캐릭터를 카메라로 입력받아 3D 표정아바타를 사람의 얼굴에 합성할 수 있고 카메라로 사용자의 감성 표정을 인식하여 합성된 아바타를 실시간 다른 휴대전화 사용자에게 정합, 전송, 통신 할 수 있는 실시간 감성융합 영상통신 서비스 어플리케이션의 개발하고자 한다.
능동적인 비전 시스템의 전형적인 한 테마는 카메라의 시선 고정 문제이다. 여기서 카메라의 시선 고정이란 동적인 물체 상의 지정된 한 점이 항시 이미지의 중앙부에 놓이도록 카메라의 자세를 조정하는 것으로서, 이를 위해서는 카메라에 비친 영상정보를 분석하는 기능과 카메라의 자세를 제어하는 두 가지 기능이 결합되어야 한다. 본 논문에서는 영상분석과 자세제어가 한 개의 프레임 하에서 설계되는 카메라의 시선 고정을 위한 알고리즘을 제안한다. 이 때 제작시의 어려움을 피하고 실시간 응용을 위해서 본 알고리즘은 카메라의 calibration이나 3차원 거리 정보의 복원을 필요로 하지 않도록, 그리고 닫힌 형태(closed-form)가 되도록 설계된다.
In this paper, dynamic displacement is estimated with high accuracy by blending high-sampling rate acceleration data with low-sampling rate displacement measurement using a two-stage Kalman estimator. In Stage 1, the two-stage Kalman estimator first approximates dynamic displacement. Then, the estimator in Stage 2 estimates a bias with high accuracy and refines the displacement estimate from Stage 1. In the previous Kalman filter based displacement techniques, the estimation accuracy can deteriorate due to (1) the discontinuities produced when the estimate is adjusted by displacement measurement and (2) slow convergence at the beginning of estimation. To resolve these drawbacks, the previous techniques adopt smoothing techniques, which involve additional future measurements in the estimation. However, the smoothing techniques require more computational time and resources and hamper real-time estimation. The proposed technique addresses the drawbacks of the previous techniques without smoothing. The performance of the proposed technique is verified under various dynamic loading, sampling rate and noise level conditions via a series of numerical simulations and experiments. Its performance is also compared with those of the existing Kalman filter based techniques.
The $PM_{10}$ concentrations in the underground should be monitored for the health of commuters on the underground subway system. Seoul Metro and Seoul Metropolitan Rapid Transit Corporation are measuring several air pollutants regularly. As for the measurement of $PM_{10}$ concentrations, instruments based on $\beta$-ray absorption method and gravimetric methods are being used. But the instruments using gravimetric method give us 20-hour-average data and the $\beta$-ray instruments can measure the $PM_{10}$ concentration every one hour. In order to keep the $PM_{10}$ concentrations under a healthy condition, the air quality of the underground platform and tunnels should be monitored and controlled continuously. The $PM_{10}$ instruments using light scattering method can measure the $PM_{10}$ concentrations every less than one minute. However, the reliability of the instruments using light scattering method is still not proved. The purpose of this work is to study the reliability of the instruments using light scattering method to measure the $PM_{10}$ concentrations continuously in the underground platforms. One instrument using $\beta$-ray absorption method and two different instruments using light scattering method (LSM1, LSM2) were placed at the platform of the Jegi station of Seoul metro line Number 1 for 10 days. The correlation between the $\beta$-ray instrument and the LSM2 ($r^2$=0.732) was higher than that between the $\beta$-ray instrument and the LSM1 ($r^2$=0.393). Thus the LSM2 was chosen for further analysis. Three different regression analysis methods were tested: Linear regression analysis, Nonlinear regression analysis and Orthogonal regression analysis. When the instruments using light scattering method were used, the data measured these instruments have to be converted to actual $PM_{10}$ concentrations using some factors. With these analyses, the factors could be calculated successfully as linear and nonlinear forms with respect to the data. And the orthogonal regression analysis was performed better than the ordinary least squares method by 28.45% reduction of RMSE. These findings propose that the instruments using light scattering method light scattering method can be used to measure and control the $PM_{10}$ concentrations of the underground subway stations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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