• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
• /
• pp.203-208
• /
• 2006

The main research conducted previously on GPS ionosphere in China is first introduced. Besides, the current investigations include as follows: (1) GPS-based spatial environmental, especially the ionosphere, monitoring, modeling and analysis, including ground/space-based GPS ionosphere electron density (IED) through occultation/tomography technologies with GPS data from global/regional network, development of a GNSS-based platform for imaging ionosphere and atmosphere (GPFIIA), and preliminary test results through performing the first 3D imaging for the IED over China, (2) The atmospheric and ionospheric modeling for GPS-based surveying, navigation and orbit determination, involving high precisely ionospheric TEC modeling for phase-based long/median range network RTK system for achieving CM-level real time positioning, next generation GNSS broadcast ionospheric time-delay algorithm required for higher correction accuracy, and orbit determination for Low-Earth-orbiter satellites using single frequency GPS receivers, and (3) Research products in applications for national significant projects: GPS-based ionospheric effects modeling for precise positioning and orbit determination applied to China's manned space-engineering, including spatial robot navigation and control and international space station intersection and docking required for related national significant projects.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제37C권9호
• /
• pp.802-810
• /
• 2012

본 논문은 RFID를 이용한 이동 로봇의 목표물 탐지 및 이동 시스템에 대해 소개한다. RFID는 전파를 이용하여 원거리에서 비접촉식으로 정보를 전달하는 것이 가능한 인식 시스템으로 RFID를 통해 로봇은 비전 등 다른 시스템의 도움 없이 간단하게 주변 물체를 인식하는 것이 가능하다. 하지만 실제 작업을 하기 위해서는 인식한 물체로 이동해야 하지만 현재의 RFID 시스템은 위치 정보를 제공하지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 전파의 도래 방향을 이용한 로봇 이동 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 두 축 안테나를 이용, 목표물에 부착된 RFID 태그로부터의 수신된 전파의 크기 차이를 이용하여 도래 방향을 측정한다. 로봇은 측정 방향으로 이동하는 것으로 지도나 기준 스테이션 등의 다른 시스템 없이 간단하게 물체로 이동하는 것이 가능하다. 하지만 전파는 금속이나 액체 등 주변 환경에 의해 쉽게 영향을 받아 측정 방향에 오차가 발생, 주변 장애물이 많은 복잡한 환경에서는 이동에 실패하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 g-filter 기반 오차 보정 알고리즘을 개발하였다. 개발한 알고리즘은 현재 측정값과 이전의 보정값의 분산값들의 차이를 이용, 현재의 측정값에 포함되어 있는 오차를 낮춤으로써 로봇이 방향을 잃지 않고, 이동하는 것을 가능하게 하였다. 시뮬레이션 및 실제 로봇을 이용한 실험 결과는 복잡한 환경에서도 로봇이 성공적으로 이동하는 것을 보여준다.

• 대한기계학회논문집A
• /
• 제31권1호
• /
• pp.62-69
• /
• 2007

Micromanipulator is a device that manipulates an object with high precision. Generally, a parallel-type robot has inherently higher precision than a serial-type robot. In most cases, the use of flexure hinge mechanisms is the most appropriate approach to micromanipulators. The micromanipulator is basically required that have high natural frequency and sufficient workspace. However, previous designs are hard to satisfy the required workspace and natural frequency, simultaneously, because the previous micromanipulators are coupled designs. Therefore, this paper suggests a new design parameter as displacement amplifier and new design procedure based on semi-coupled design in axiomatic design. As a consequence the spatial 3-DOF micromanipulator which is chosen as an exemplary device has natural frequency of 500Hz and workspace of $-0.5^{\circ}{\sim}0.5^{\circ}$. To investigate the effectiveness of the displacement amplifier, simulation and experiment are performed.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제17권7호
• /
• pp.913-918
• /
• 2007

본 논문에서는 인간과 로봇의 인터액션을 위해 연속된 이미지 정보로부터 얻을 수 있는 색상(color)과 기울기(gradient) 정보를 이용하여 인간 몸의 실루엣 추출 기법을 제안한다. 연속된 이미지 정보로부터 얻어진 RGB 영상 정보에서 색상 배경 제거 기법은 각각의 신체 비율 정보로부터 추출된 모션 영역 정보에서 색상 공판별 평균 이미지 정보를 얻고 옷 색상 정보를 볼록 합하여 계산된다. 기울기 배경 제거 기법은 공간상 정보와 시간상 정보의 볼록 합으로 계산된다. 최종적으로 색상 정보와 기울기 정보의 볼록 합을 하여 인간 몸의 실루엣을 추출한다. 마지막으로, 실험을 통하여 제안된 기법의 성능을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제49권9호
• /
• pp.347-352
• /
• 2012

본 논문에서는 지능적인 경로 계획을 위한 스테레오 카메라 기반의 AGV의 작업자 식별 및 회피를 위한 2D 공간 지도 구성 기법을 제안하였다. 우선 스테레오 카메라로부터 입력된 영상 중 좌 영상에 YCbCr 컬러 모델 및 무게 중심법을 이용하여 이동중인 작업자의 얼굴 영역과 중심좌표를 검출하고, 검출된 좌표 값에 따라 스테레오 카메라 제어를 통해 이동하는 작업자를 실시간적으로 검출하게 된다. 다음으로, AGV 구동에 의해 추적 제어된 스테레오 카메라의 좌, 우 영상간의 시차정보와 카메라 내부 변환관계를 통해 깊이 정보를 검출한 후, 검출된 깊이 지도로부터 각 열에 존재하는 최소값을 이용한 2차원 공간좌표를 검출하여 AGV과 작업자간의 거리와 실제좌표는 물론 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하게 되며, 산출된 위치 좌표를 토대로 AGV의 지능적인 경로 추정 및 판단에 따라 자율적인 주행을 수행하게 된다. 실시간적으로 입력되는 240 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험결과, 산출된 2차원 공간좌표는 검출된 작업자의 위치좌표와의 관계를 통해 작업자의 폭과 실제 측정한 값과의 오차율이 평균 1.8% 이하로 유지됨으로써 보다 지능적인 AGV 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.

• 서비스연구
• /
• 제4권1호
• /
• pp.49-59
• /
• 2014

상황인식 기술은 유비쿼터스(스마트) 환경에서 지난 수년간 중요한 이슈로 떠오르고 있으며, 현재도 연구자들에 의해 많은 연구가 이루어 지고 있다. 상황인식 기술은 물리적인 환경으로부터 다양한 정보를 획득/가공하여 사용자에게 능동적인 서비스와 정보를 제공하는 컴퓨터 시스템이다. 상황인식 시스템은 각종 센서로부터 발생하는 낮은 수준의 상황정보를 높은 수준의 상황정보로 변환하여 사용자에게 원하는 서비스를 제공하는 환경을 만들어 준다. 본 논문에서는 물리적인 스마트 공간에 존재하는 각종 센서로부터 얻어진 하위단계(Low-level)의 Event-driven 센서정보를 온톨로지 기반 상황정보로 모델링 하여 상위단계(High-level) 상황정보로 변환하는 상황정보를 모델링하여 상황인식 시스템을 구현하였다. 또한 변환된 High-level 상황정보는 가상공간에서 ECA(Event, Condition, Action) 룰에 따라 사용자에게 언제 어디서나 사용자가 필요로 하는 능동적이고 지능적인 서비스를 제공하고, 스마트 홈 환경에서 사용자에게 다양한 가사 도우미 로봇 서비스의 구현 사례를 소개 하였다.

• 한국조경학회지
• /
• 제38권3호
• /
• pp.115-125
• /
• 2010

테마파크는 단순히 여가활동을 위한 오락적 공간이 아닌, 주제라는 관념적 울타리를 가지고 다양한 이야기를 담아내는 곳이다. 그 이야기는 방문자가 얻고, 채우고, 남기고 싶어 하는 '의미를 전하는 공간'으로 로봇랜드는 로봇과 인간 그리고 자연을 담아내고 있다. 본 연구는 민간사업자 선정을 위한 마산로봇랜드 설계공모에서 차순위협상대상자로 당선된 작품의 설계전략과 내용을 서술한 것이다. 계획의 주안점은 첫째, 테마파크의 성공여부인 재방문력을 위한 각 공간들의 구성력과 테마의 전달력에 있으며, 둘째, 기계산업의 핵심적 허브이자 아름다운 해안자원을 지니고 있는 마산의 잠재력을 적극으로 이용함에 있다. 먼저, 로봇, 인간, 자연의 요소별 특성을 융합할 수 있는 신진대사의 선형을 모티브로 이용하여 자연훼손을 최소화하면서 이용자의 욕구와 형태의 변화에 따라 유연하게 반응할 수 있는 공간을 창출하였다. 식재계획은 컬러로 규정된 상징적 의미를 이용하여 진입광장, 기존 산림지, 경사지, 휴양지, 단지 내부, 에코아일랜드 등에 각 공간적 특성에 맞추어 도입하였다. 또한 로봇의 전시 및 교육, 숙박자를 위한 휴양 시설, 다양한 놀이 및 상업시설, 유토피아형 가든의 공간을 테마로 대상지의 용도 및 성격에 맞게 조닝을 설정하여 세부공간을 모색하였으며, 마산로봇랜드가 단순히 경제적 효과뿐 아니라 지역적 정서를 근간으로 정신적 풍요를 만들어내는 참된 문화공간으로 조성될 수 있도록 계획하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
• /
• pp.337-340
• /
• 2005

Context-awareness techniques in ubiquitous computing environment provide various services to users who need to get information via the analysis of collected information from sensors in a spatial area. Context-awareness has been increased in ubiquitous computing and is applied to many different applications such as disaster management system, intelligent robot system, transportation management system, shopping management system, and digital home service. Many researches have recently focused on services that provide the appropriate information, which are collected from Internet by different kinds of sensors, to users according to context of their surrounding environment. In this paper, we propose an abstraction model to manage the large-scale contextual information and their metadata which are collected from different kinds of in-situ sensors in a spatial area and are presented them on the web. This model is composed of the modules expressing functional elements of sensors using sensorML(Sensor Model Language) based on XML language and the modules managing contextual information, which is transmitted from the sensors.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제19권9호
• /
• pp.1647-1658
• /
• 2016

RGB+D database has been widely used in object recognition, object tracking, robot control, to name a few. While rapid advance of active depth sensing technologies allows for the widespread of indoor RGB+D databases, there are only few outdoor RGB+D databases largely due to an inherent limitation of active depth cameras. In this paper, we propose a novel method used to build outdoor RGB+D databases. Instead of using active depth cameras such as Kinect or LIDAR, we acquire a pair of stereo image using high-resolution stereo camera and then obtain a depth map by applying stereo matching algorithm. To deal with estimation errors that inevitably exist in the depth map obtained from stereo matching methods, we develop an approach that estimates confidence of depth maps based on unsupervised learning. Unlike existing confidence estimation approaches, we explicitly consider a spatial correlation that may exist in the confidence map. Specifically, we focus on refining confidence feature with the assumption that the confidence feature and resultant confidence map are smoothly-varying in spatial domain and are highly correlated to each other. Experimental result shows that the proposed method outperforms existing confidence measure based approaches in various benchmark dataset.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제23권6호
• /
• pp.89-95
• /
• 2023

인간 행동 인식 (Human action recognition, HAR) 기술은 스포츠 분석, 인간과 로봇 간의 상호작용, 대형 사이니지 콘텐츠 등의 애플리케이션에 활용되는 핵심 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 몰입형 대형 사이니지 콘텐츠를 위한 STAGCN (Spatial temporal attention graph convolutional network) 기반 인간 행동 인식 시스템을 제안한다. STAGCN은 attention mechanism을 통해 스켈레톤 시퀀스의 시공간적 특징에 서로 다른 가중치를 부과하여, 동작 인식에 중요한 관절 및 시점을 고려할 수 있다. NTU RGB+D 데이터셋을 사용한 실험 결과, 제안된 시스템은 기존 딥러닝 모델들에 비해 높은 분류 정확도를 달성한 것을 확인했다.