• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.29-34
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• 2015

Brain-computer interface 기술은 일상에서 편안한 생활을 위해 다방면으로 연구가 진행 중이다. 본 연구는 3가지 동작의 뇌파특성을 분석하여 의수와 같은 외부기기의 세밀한 동작 제어를 목적으로 한다. 피험자들은 악력기를 쥘 때 (Grip), 손가락만을 움직일 때 (Move), 아무런 동작을 취하지 않을 때 (Relax)의 3가지 동작을 수행하였고, 뇌파를 측정하여 power spectrum analysis와 multi-common spatial pattern 알고리즘으로 특징추출을 수행하였으며, 분류알고리즘인 SVM(support vector machine)으로 뇌파의 특징데이터들을 분류하였다. 실험결과 3개의 다른 동작을 분류한 결과, 실험에 참여한 3명의 피험자 중 2명에게서 Grip 클래스의 분류율이 가장 높은 분류율을 보였다. 본 연구의 결과는 뇌파를 이용하여 의수가 필요한 환자들에게 유용할 것으로 기대한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.395-399
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• 2006

A method to recognize unpaved road region using a 3D depth measurement system is proposed for mobile robots. For autonomous maneuvering of mobile robots, recognition of obstacles or recognition of road region is the essential task. In this paper, the 3D depth measurement system which is composed of a rotating mirror, a line laser and mono-camera is employed to detect depth, where the laser light is reflected by the mirror and projected to the scene objects whose locations are to be determined. The obtained depth information is converted into an image. Such depth images of the road region represent even and plane while that of off-road region is irregular or textured. Therefore, the problem falls into a texture identification problem. Road region is detected employing a simple spatial differentiation technique to detect the plain textured area. Identification results of the diverse situation of unpaved trail are included in this paper.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.349-350
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• 2008

지능 로봇은 표현 가능한 사물, 공간을 모델링하기 위해 주변 환경을 인지하고, 자신이 수행할 수 있는 행동을 결합하여 임무를 수행하게 된다. 이를 위해 온톨로지를 사용하여 사물, 공간, 상황 및 행동을 표현하고 특정 임무 수행을 위한 자바 기반 Rule을 통해 다양한 추론 방법을 제공하는 로봇 지식 체계를 사용하였다. 사용된 로봇 지식 체계는 생성되는 인스턴스가 자료의 클래스와 속성 값이 일관성 있고 다른 자료와 모순되지 않음을 보장해 준다. 이러한 로봇 지식 체계를 효율적으로 사용하기 위해서는 완전한 온톨로지 인스턴스의 생성이 밑받침 되어야 한다. 하지만 실제 환경에서 로봇이 Vision Sensor를 통해 사물을 인식할 때 False Positive False Negative와 같은 인식 오류를 발생시키는 문제점이 있다. 이를 보완 하기 위해 본 논문에서는 물체와 물체간의 Spatial Relation, Temporal Relation과 각 물체마다의 인식률 및 속성을 고려하여 물체 인식 오류에서도 안정적으로 인스턴스 관리를 가능하게 하는 Rule 기반의 일식오류 검출 필터를 제안한다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제15권3호
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• pp.298-305
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• 2012

In this paper, we propose an integrated algorithm for scene recognition, which has been a challenging computer vision problem, with application to mobile robot localization. The proposed scene recognition method utilizes SIFT and visual words as local-level features and GIST as a global-level feature. As local-level and global-level features complement each other, it results in improved performance for scene recognition. This improved algorithm is of low computational complexity and robust to image distortions.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.188-191
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• 2010

스테레오 매칭은 Robot Vision 분야에서 가장 활발하게 연구가 진행되어온 주제이다. 과거 많은 연구들은 스테레오 매칭 알고리즘의 정확도를 높이거나 처리속도를 개선하는 것 중 어느 한 쪽에만 집중하고 있었으며, 두 가지를 동시에 고려한 연구는 상대적으로 연구가 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 영상의 공간적 중복 성질을 이용하여 스테레오 매칭 알고리즘의 처리속도를 획기적으로 개선하는 방법을 제안하고, 처리 속도 감소에 따라 증가되는 disparity map 추정 오차를 보상하는 기술을 제안한다. 구체적으로 Dynamic Programming (DP) 기반 스테레오 매칭 알고리즘에 제안한 속도 개선 방법을 적용하고, 개선된 Adaptive Support Weight Filter를 사용하여 보다 효과적인 오차 보상을 실현 하였다. 체계적인 실험을 통해, 본 논문에서 제안 하는 스테레오 매칭 알고리즘은 처리속도와 정확도를 동시에 개선할 수 있음을 검증하였다.

• 대한전기학회논문지
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• 제40권3호
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• pp.308-315
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• 1991

This paper deals with the global dynamic behavior of multiple autonomous mobile robots with suggested navigation strategies within unbounded and bounded spatial domain. We derive some navigation strategies of robots wirh complete detectability with finite range to reach their goal states without collision which is motivated by Coulomb's law regarding repulsive and attractive forces between electrical charges. An analysis of the dynamic behavior of the interacting robots with the suggested navigation strategies under the assumption that communication is not permissible between robots is made and some examples are illustrated by computer simulation. The convergence of robot motions to their goal states under certain conditions is established by considering their global dynamic behavior even when some objects are close to their goal points.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1795-1796
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• 2008

과학기술의 발전과 함께 인간형 서비스 로봇에 대한 관심이 고조되고 있다. 서비스 로봇의 핵심 중의 하나는 인간과의 상호작용이라 할 수 있다. 자연스러운 상호작용을 위하여, 화자를 바라보고, 깨끗한 음성신호를 얻는 과정에서 음원의 위치 측정은 필연적이다. 본 논문은 마이크로폰에 도달되는 동일 신호의 도착시간지연(Time Delay of Arrival: TDOA) 특성 행렬을 정의하고, 이를 이용하여 공간상의 화자 위치 측정 방법론을 제안하였다. 휴머노이드 로봇의 머리에 마이크로폰 배열을 구성하였고, 실제 시스템을 통한 실험을 통하여 방향 검지 및 높이 구분을 실행하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.578-578
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• 2002

Thermal infrared imaging is a highly promising technology for condition monitoring and predictive maintenance of electronic, electrical and mechanical elements in nuclear power plants. However, conventional low-cost infrared imaging systems suffer from poor spatial resolution compared to commercial CCD cameras. This paper describes an approach to enhance inspection performances for calandria reactor area of Wolsung nuclear power plant through the technique of superimposing thermal infrared image into real CCD image. In the occurrence of thermal abnormalities on observation points and areas of calandria reactor area, unusual hot image taken from thermal infrared camera is mapped upon real CCD image. The performance of the technique has been evaluated in the experiment carried out at Wolsung nuclear power plant in the overhaul period. The results show that localizations of thermal abnormalities on calandria reactor face can be estimated accurately.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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• pp.777-780
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• 2003

We have tried to create a vision system like human eye for a long time. We have obtained some distinguished results through many studies. Stereo vision is the most similar to human eye among those. This is the process of recreating 3-D spatial information from a pair of 2-D images. In this paper, we have designed a stereo matching algorithm based on systolic array architecture using edges and pixel data. This is more advanced vision system that improves some problems of previous stereo vision systems. This decreases noise and improves matching rate using edges and pixel data and also improves processing speed using high integration one chip FPGA and compact modules. We can apply this to robot vision and automatic control vehicles and artificial satellites.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권2호
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• pp.385-398
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• 2021

The complexity of deep learning models affects the real-time performance of gesture recognition, thereby limiting the application of gesture recognition algorithms in actual scenarios. Hence, a residual learning neural network based on a deep convolutional neural network is proposed. First, small convolution kernels are used to extract the local details of gesture images. Subsequently, a shallow residual structure is built to share weights, thereby avoiding gradient disappearance or gradient explosion as the network layer deepens; consequently, the difficulty of model optimisation is simplified. Additional convolutional neural networks are used to accelerate the refinement of deep abstract features based on the spatial importance of the gesture feature distribution. Finally, a fully connected cascade softmax classifier is used to complete the gesture recognition. Compared with the dense connection multiplexing feature information network, the proposed algorithm is optimised in feature multiplexing to avoid performance fluctuations caused by feature redundancy. Experimental results from the ISOGD gesture dataset and Gesture dataset prove that the proposed algorithm affords a fast convergence speed and high accuracy.