• 제목/요약/키워드: software filtering

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초목을 포함한 도로 환경에서 주행 가능 영역 검출을 위한 필터링 기반 방법 및 하드웨어 구조 (Filtering-Based Method and Hardware Architecture for Drivable Area Detection in Road Environment Including Vegetation)

  • 김영현;하지석;최철호;문병인
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제11권1호
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    • pp.51-58
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    • 2022
  • 첨단 운전자 보조 시스템(advanced driver assistance system)의 주요 기능 중 하나인 주행 가능 영역 검출은 차량이 안전하게 주행할 수 있는 영역을 검출하는 것을 의미한다. 주행 가능 영역 검출은 운전자의 안전과 밀접한 연관이 있으며 실시간 동작과 높은 정확도 성능을 요구한다. 이러한 조건들을 충족하기 위해, 영상의 각 행에서 도로 시차 값을 계산하여 주행 가능 영역을 검출하는 V-시차 기반 방법이 폭넓게 사용된다. 그러나 V-시차 기반 방법은 시차 값이 정확하지 않거나 객체의 시차 값이 도로의 시차 값과 동일한 경우, 도로가 아닌 영역을 도로로 오검출할 수 있다. 또한, 고속도로 및 시골길과 같이, 초목을 포함한 도로 환경에서 초목의 시차는 도로의 시차 특성과 매우 유사하기 때문에 초목 영역이 주행 가능 영역으로 오검출될 수 있다. 이에 본 논문에서는 V-시차의 특성으로 인한 오검출 횟수를 감소시킴으로써 초목 영역을 포함한 도로 환경에서 높은 정확도를 갖는 주행 가능 영역 검출 방법 및 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 KITTI road dataset의 289장 영상을 사용하였을 때, 제안하는 방법은 90.12%의 정확도와 97.96%의 재현율을 보인다. 또한, 제안하는 하드웨어 구조를 FPGA 플랫폼에 구현하였을 때, 제안하는 하드웨어 구조는 8925개의 slice registers와 7066개의 slice LUTs를 사용한다.

계층적 행위 스크립트 표현을 통한 아바타-객체 행위 제어를 위한 인터페이스 기법 (An Interface Technique for Avatar-Object Behavior Control using Layered Behavior Script Representation)

  • 최승혁;김재경;임순범;최윤철
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제33권9호
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    • pp.751-775
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    • 2006
  • 본 논문에서는 아바타의 행위(Avatar Behavior)를 상위 레벨 명령어(High-Level Behavior)들로 이루어진 스크립트로 제어하는 기법을 제안한다. 아바타 행위를 추상화 정도에 따라 구분하고 이를 표준화된 계층적 스크립트(Layered Script)로 정의 함으로써 사용자는 스크립트를 재사용할 수 있고 행위의 추상화 조절이 가능하다. 또한 가상 환경이 복잡해짐에 따라 아바타 행위도 다양하게 늘어날 뿐 아니라 아바타-객체 상호작용 처리 역시 복잡해지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 아바타와 객체간의 상호작용을 위한 객체 모델을 제안하여 아바타와 객체간 벌어지는 행위들을 객체 안에 분산시켜 표현함으로써 객체지향 방식으로 아바타 행위를 유연하게 제어할 수 있도록 설계하였다. 이를 위해 제안 객체 모델에서는 객체의 상태에 따라 사용 가능한 행위가 결정되는 컨텍스트 메뉴(context menu) 인터페이스와 동작 생성 모델을 정의하였다. 또한 사용자는 기존의 2D 혹은 텍스트기반 스크립트 작성기법을 벗어나 제안된 3D 인터페이스 기법을 통하여 실시간으로 아바타의 행위 스크립트를 작성 및 재생 할 수 있다. 본 연구에서는 제안 기법의 활용을 위해 프레젠테이션 도메인 환경의 시스템을 구축하고 아바타-객체 행위제어 및 스크립트 생성 기법을 적용하였다. 본 논문에서는 아바타의 행위(Avatar Behavior)를 일종의 상위 레벨 명령어(Hi8h-Level TaskBehavior)들로 이루어진 스크립트로 제어하는 기법을 제시한다제안한다. 아바타 행위를 추상화 정도에 따라 구분하고 이를 표준화된 계층적 스크립트(Multi-LeveiLayered Script)로 정의 함으로써 사용자는 쉽게 스크립트를 재사용할 수 있고 행위의 추상화 정도도 쉽게 조절이 가능하다. 또한 또한 아바타와 객체간의 상호작용을 위한 객체 모델을 제시한다. 가상 환경이 복잡해짐에 따라 아바타 행위도 다양하게 늘어날 뿐 아니라 아바타-객체 상호작용 처리 역시 복잡해지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 아바타와 객체간의 상호작용을 위한 객체 모델을 제안하여 아바타와 객체간 벌어지는 모든 행위들을 객체 안에 분산시켜 저장표현함으로써 객체지향 방식으로 아바타 행위를 유연하게 제어객체의 수와 무관하게 상호작용을 처리할 수 있도록 설계하였다. 이를 위해 또한 복잡해진 제안 객체 모델에서는 객체의 상태에 따라 사용 가능한 행위가 결정되는 가상 환경을 위해 새로운 인터페이스로 컨텍스트 메뉴(context menu) 인터페이스와 동작 생성 모델을 제시한다. 정의하였다. 객체 모델에서 객체의 상태 정보와 행위 정보를 분석해 아바타가 할 수 있는 행위를 컨텍스트 메뉴로 제공하기 때문에 사용자는 가상 환경의 상태에 상관 없이 직관적으로 명령을 줄 수 있다. 또한 사용자는 기존의 2D 혹은 텍스트기반 스크립트 작성기법을 벗어나 사용자는 제안된 3D 인터페이스 기법을 통하여 실시간으로 아바타의 행위 스크립트를 작성 및 재생 할 수 있다. 본 논문에서 제시한 시스템은 기존의 아바타 중심적인 제어를 객체에 분산함으로써 효율적이고 직관적인 명령을 내릴 수 있고 또한 손쉬운 시나리오 생성을 가능하게 하였다. 본 연구에서는 제안 기법의 활용을 위해 프리젠테이션 도메인 환경의 시스템을 구축하고 아바타-객체 행위제어 및 스크립트 생성 기법을 적용하였다.

구인구직사이트의 구인정보 기반 지능형 직무분류체계의 구축 (Development of Intelligent Job Classification System based on Job Posting on Job Sites)

  • 이정승
    • 지능정보연구
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    • 제25권4호
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    • pp.123-139
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    • 2019
  • 주요 구인구직사이트의 직무분류체계가 사이트마다 상이하고 SW분야에서 제안한 'SQF(Sectoral Qualifications Framework)'의 직무분류체계와도 달라 SW산업에서 SW기업, SW구직자, 구인구직사이트가 모두 납득할 수 있는 새로운 직무분류체계가 필요하다. 본 연구의 목적은 주요 구인구직사이트의 구인정보와 'NCS(National Competaency Standars)'에 기반을 둔 SQF를 분석하여 시장 수요를 반영한 표준 직무분류체계를 구축하는 것이다. 이를 위해 주요 구인구직사이트의 직종 간 연관분석과 SQF와 직종 간 연관분석을 실시하여 직종 간 연관규칙을 도출하고자 한다. 이 연관규칙을 이용하여 주요 구인구직사이트의 직무분류체계를 맵핑하고 SQF와 직무 분류체계를 맵핑함으로써 데이터 기반의 지능형 직무분류체계를 제안하였다. 연구 결과 국내 주요 구인구직사이트인 '워크넷,' '잡코리아,' '사람인'에서 3만여 건의 구인정보를 open API를 이용하여 XML 형태로 수집하여 데이터베이스에 저장했다. 이 중 복수의 구인구직사이트에 동시 게시된 구인정보 900여 건을 필터링한 후 빈발 패턴 마이닝(frequent pattern mining)인 Apriori 알고리즘을 적용하여 800여 개의 연관규칙을 도출하였다. 800여 개의 연관규칙을 바탕으로 워크넷, 잡코리아, 사람인의 직무분류체계와 SQF의 직무분류체계를 맵핑하여 1~4차로 분류하되 분류의 단계가 유연한 표준 직무분류체계를 새롭게 구축했다. 본 연구는 일부 전문가의 직관이 아닌 직종 간 연관분석을 통해 데이터를 기반으로 직종 간 맵핑을 시도함으로써 시장 수요를 반영하는 새로운 직무분류체계를 제안했다는데 의의가 있다. 다만 본 연구는 데이터 수집 시점이 일시적이기 때문에 시간의 흐름에 따라 변화하는 시장의 수요를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 계절적 요인과 주요 공채 시기 등 시간에 따라 시장의 요구하는 변해갈 것이기에 더욱 정확한 매칭을 얻기 위해서는 지속적인 데이터 모니터링과 반복적인 실험이 필요하다. 본 연구 결과는 향후 SW산업 분야에서 SQF의 개선방향을 제시하는데 활용될 수 있고, SW산업 분야에서 성공을 경험삼아 타 산업으로 확장 이전될 수 있을 것으로 기대한다.

장애물 인식 지능을 갖춘 자율 이동로봇의 구현 (Implementation of a Self Controlled Mobile Robot with Intelligence to Recognize Obstacles)

  • 류한성;최중경
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제40권5호
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    • pp.312-321
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    • 2003
  • 본 논문은 장애물을 인식하고 회피하면서 목적지까지 자율적으로 이동할 수 있는 로봇을 구현한 논문이다. 우리는 본 논문에서 영상처리보드의 구현이라는 하드웨어적인 부분과 자율 이동로봇을 위한 영상궤환 제어라는 소프트웨어의 두 가지 결과를 나타내었다. 첫 번째 부분에서, 영상처리를 수행하는 제어보드로부터 명령을 받는 로봇을 나타내었다. 우리는 오랫동안 CCD카메라를 탑재한 자율 이동로봇에 대하여 연구해왔다. 로봇의 구성은 DSP칩을 탑재한 영상보드와 스텝모터 그리고 CCD카메라로 구성된다. 시스템 구성은 이동로봇의 영상처리 보드에서 영상을 획득하고 영상처리 알고리즘을 수행하고 로봇의 이동경로를 계산한다. 이동로봇에 탑재된 CCD카메라에서 획득한 영상 정보는 매 샘플링 시간마다 캡쳐한다. 화면에서 장애물의 유무를 판별한 후 좌 혹은 우로 회전하여 장애물을 회피하고 이동한 거리를 Feedback하는 시스템을 구현하여 초기에 지정한 목표지점가지 로봇이 갈 수 있도록 간략한 경로를 계획하여 절대좌표를 추적해 나가는 알고리즘을 구현한다. 이러한 영상을 획득하고 알고리즘을 처리하는 영상처리 보드의 구성은 DSP (TMS320VC33), ADV611, SAA7111, ADV7176A, CPLD(EPM7256ATC144), SRAM 메모리로 구성되어 있다. 두 번째 부분에서는 장애물을 인식하고 회피하기 위하여 두 가지의 영상궤환 제어 알고리즘을 나타낸다. 첫 번째 알고리즘은 필터링, 경계검출 NOR변환, 경계치 설정 등의 영상 전처리 과정을 거친 영상을 분할하는 기법이다. 여기에서는 Labeling과 Segmentation을 통한 pixel의 밀도 계산이 도입된다. 두 번째 알고리즘은 위와 같이 전처리된 영상에 웨이브렛 변환을 이용하여 수직방향(y축 성분)으로 히스토그램 분포를 20 Pixel 간격으로 스캔한다. 파형 변화에 의하여 장애물이 있는 부분의 히스토그램 분포는 거의 변동이 없이 나타난다. 이러한 특성을 분석하여 장애물이 있는 곳을 찾아내고 이것을 회피하기 위한 알고리즘을 세웠다. 본 논문은 로봇에 장착된 한 개의 CCD 카메라를 이용하여 장애물을 회피하면서 초기에 설정해둔 목적지가지 도달하기 위한 알고리즘을 제안하였으며, 영상처리 보드를 설계 및 제작하였다. 영상처리 보드는 일반적인 보드보다 빠른 속도(30frame/sec)와 해상도를 지원하며 압축 알고리즘을 탑재하고 있어서 영상을 전송하는 데에 있어서도 탁월한 성능을 보인다.