본 논문은 실내외 공간에서 인간을 포한함 이동물체의 영상정보를 이용하여 이동로봇의 자기위치를 인식하기 위한 방법을 제시하고 있다. 제시한 방법은 로봇자체의 DR센서 정보와 카메라에서 얻은 영상정보로부터 로봇의 위치추정방법을 결합한 것이다. 그리고 이동물체의 이전 위치정보와 관측 카메라의 모델을 사용하여 이동물체에 대한 영상프레임 좌표와 추정된 로봇위치간의 관계를 표현할 수 있는 식을 제시하고 있다. 또한 이동하는 인간과 로봇의 위치와 방향을 추정하기 위한 제어방법을 제시하고 이동로봇의 위치를 추정하기 위해서 칼만필터 방법을 적용하였다. 그리고 시뮬레이션 및 실험을 통하여 제시한 방법을 검증하였다.
본 논문에서는 랜덤 위상 암호화된 기준빔을 이용한 광 보안 기술과 생체 인식기술을 접목시킨 새로운 디지털 홀로그래픽 보안 시스템을 제안하고 구현하였다. 일반적인 광보안 시스템의 암호화된 아날로그 영상이 아닌 지문 및 얼굴사진, 문서 정보 등을 포함하는 디지털 정보가 홀로그래픽 메모리의 다중화 기술에 의해 저장되었다. 랜덤 위상 마스크는 기준빔을 암호화하여 불법 복제를 방지하는 복호화 키로 사용되었고, 64×64 크기를 갖는 2차원 위상 마스크를 통해 3.6×10-4의 Raw BER과 4㎛의 매우 높은 위치 선택도를 얻을 수 있었다. 또한 실시간 정보 추출을 위해 위치 제어 센서가 필요 없는 저가의 판독기 구현에 적합한 기록패턴과 영상 신호처리를 개발하였으며, 홀로그램 지문 정보와 사용자의 지문 정보를 비교 검증함으로서 타인에 의한 불법 도용의 위험성을 제거하였다.
천리안위성은 통신, 해양, 기상 임무를 띤 우리나라 최초의 정지궤도복합위성으로 지난 2010년 6월 27일 성공적으로 발사된 후 동경 128.2도, 적도 상공 약 35,800 km 고도의 정지궤도에 안착되었다. 이 후 약 6개월 여의 궤도상시험 기간과 2개월의 안정화 기간을 거쳐 2011년 4월 1일, 기상청은 위성자료 서비스를 위한 정규운영을 시작하였다. 천리안위성의 기상탑재체인 기상영상기는 다중채널 복사계로 한반도 주변뿐만 아니라 전 지구적 기후 변화 및 대기 운동 그리고 급변하는 기상상황을 감시하기 위해 실시간 관측과 전송 시스템을 갖추고 있다. 이 기상영상기를 운용하는 기상청 국가기상위성센터 지상국에서는 자료수신 및 영상전처리시스템을 갖추고 수신된 위성신호로부터 영상 분리 후 복사보정 및 기하보정을 수행하며, 위성자료배포시스템을 통해 일정 시간 간격 내에 사용자들에게 처리 자료를 배포하고 있다. 영상 복사보정은 기상영상기 내의 각 채널별 디텍터가 감지한 지구복사휘도의 전기적 신호를 지상에서 복사휘도와 휘도온도 값으로 변환하는 작업이다. 절대검정체로서 흑체와 우주보기 값을 이용하는 적외채널과 달리, 가시채널 디텍터는 절대검정체가 탑재되어있지 않기 때문에 우주보기 값 외에 대리검정 방법을 이용한다. 이러한 가시채널 노화도 분석에 달 관측을 통한 비교 분석이 한 방법으로 제시되고 있다. 천리안위성 기상영상기의 정규운영 1년간의 가시채널 디텍터의 노화도는 6 % 이내로 측정되었고, 이는 일반적인 정지궤도위성 센서의 노화도인 6 % 내외 값 변화량에 견주어 잘 운용되고 있음을 시사한다. 본 논문에는 천리안위성 기상영상자료의 품질 및 매개변수의 변화 경향도 함께 제시하였으며, 달을 이용한 기상영상기 노화 분석과 보정에 관한 내용을 싣고 있다.
비닐포장 하부에 위치한 콩의 생장 초기에 발생한 초엽을 인식하기 위한 연구를 수행중이다. 선행 연구에서 비닐포장에 접촉한 콩 초엽으로 인해 비닐포장 상부 표면의 열 반응 분포에 변화가 있음을 발견하였다. 현장에서 주행 중에 콩 초엽의 위치를 실시간으로 인식하고 연동된 선형 또는 회전형 엑츄에이터를 제어하여 정확한 위치에 천공을 수행하기 위해서는 계측 시스템과 제어 시스템간의 시간적 차이를 최소할 수 있는 실시간 신호 처리 기술이 필수적이다. 선행 연구에서 사용한 다중 IR 센서의 분해능은 $16{\times}4pixel$이며 주파수는 3 Hz로, 폭이 30cm 내외인 비닐포장 상부의 정밀 분석에 한계가 있음을 발견하였다. 이를 해결하기 위하여 분해능과 계측 주기를 개선할 수 있는 초소형 ($1cm{\times}1cm{\times}1cm$) 열화상 센서를 이용하였다. LWIR(Longwave infrared)영역에 해당하는 $8{\mu}m{\sim}14{\mu}m$의 영역에서 $0.05^{\circ}C$의 분해능을 보이는 $ Lepton^{TM}$ (500-0690-00, FLIR, Goleta, CA)모델을 사용하였다. 프레임당 $80{\times}60$ 픽셀의 정보가 2 Byte의 단위로 계측이 되며 9 Hz의 주파수로 대상면의 열 분포를 측정할 수 있다. 이론적으로 초당 정보 전송량은 86,400 Byte ($80{\times}60{\times}2{\times}9$)이며, 1 m를 진행하는 주행형 천공기에 적용할 경우 1 프레임당 10cm 정도의 면적을 측정하므로, 최대 위치 판정 분해능은 약 10 cm / 60 pixel = 0.17 cm/pixel로 상대적으로 정밀한 위치 판별이 가능하다. $80{\times}60{\times}2Byet$의 정보를 0.1초 이내에 분석해야 하는 기술적 과제를 해결하기 위하여 천공 작업기에 적합한 상용 SBC(Single board computer)의 클럭 속도(1 Ghz)로 처리 가능한 공간 분포 분석 알고리즘을 개발하였다. 전체 이미지 도메인을 한 번에 분석하는데 소요되는 시간을 최소화하기 위하여 공간정보 행렬을 균등히 배분하고 별도의 프로세서에서 Feature를 분석한 후 개별 프로세서의 결과를 경합식으로 판정하는 기술을 연구하였다. 오픈 소스인 MPICH(www.mpich.org) 라이브러리를 이용하여 개발한 신호 분석 프로그램을 클러스터링으로 연동된 개별 코어에 설치/수행 하였다. 2D 행렬인 열분포 정보를 공간적으로 균등 분배하여 개별 코어에서 행렬의 Spatial domain analysis를 수행하였다. $20{\times}20$의 클러스터링 단위를 이용할 경우 총 12개의 코어가 필요하였으며, 초당 10회의 연산이 가능함을 확인하였다. 병렬 클러스터링 기술을 이용하여 1m/s 내외의 주행 속도에 대응이 가능한 비닐포장 상부 열 분포 분석 시스템을 구현하였다.
제4차 산업혁명 선언 이후 생산 제조 기술과 정보통신기술(ICT)이 융합된 스마트 팩토리가 큰 주목을 받고 사물인터넷(IoT) 기술 및 빅데이터 기술 등이 발전하면서 생산 시스템의 자동화가 가능해졌다. 고도화된 제조 산업에서 생산 시스템에는 예정되지 않은 성능 저하 및 가동 중지 발생 가능성이 존재하며, 가능한 한 빨리 잠재적인 오류를 감지하여 이를 복구해 안전 위험을 줄여나가야 한다는 요구가 있다. 본 연구는 유압 시스템에 부착된 다중 센서 데이터를 기반으로 장비의 고장 예측과 이상 발생 시점 예측을 결합하여 제조 설비 이상탐지를 위한 지도학습 및 비지도학습 모델을 설계한다. 지도학습 분석 방법으로 XGBoost, LightGBM, CNN 모델의 정확도를 비교하였다. 혼동행렬 기반의 평가지표를 통해 LightGBM의 예측력이 97%로 가장 우수한 것을 확인하였다. 또한 비지도 학습 분석 방법으로 MD, AE, LSTM-AE 모델을 구축하여 각 모델을 비교 분석한 결과 LSTM-AE 모델이 이상패턴을 75% 감지하여 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 지도학습과 비지도학습 기법을 종합하여 설비의 고장여부를 정확하게 진단하고 이상상황이 발생하는 시점을 예측함으로써 이상상황에 대한 선제대응을 할 수 있는 기반을 마련하여 스마트 팩토리 고도화에 기여하고자 한다.
최근 첨단 운전자 보조 시스템에 대한 활발한 연구가 이루어지고 있으며 특히 도로 영상을 활용한 도로 상황 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 도로 상황 분석 성능을 높이기 위해 좋은 품질의 영상이 필요하고, 이를 위해 적절한 노출 시간으로 영상을 획득할 필요가 있다. 본 논문에서는 온보드 카메라와 다양한 센서들로 주변의 정보를 습득하고 분석하여 운전자에게 정보를 제공해 줄 수 있는 다중 노출 차량용 스마트 카메라를 설계 및 구현하였다. 그리고 도로 환경에 적합한 자동 노출 조절 알고리즘을 고안하여 영상 처리 성능을 높이고자 하였다. 추가적으로 임베디드 장치의 제한된 계산 성능을 보완할 뿐만 아니라 영상 분석의 성능을 더 높일 수 있는 기존 관심 영역 기법을 응용한 관심 영역 전환 기법에 대한 연구를 수행하였다. 제안한 다중 노출 차량용 스마트 카메라의 프로토타입을 구현하여 실제 도로 환경에서 노출 조절 알고리즘과 관심 영역 전환 기법의 성능을 평가하였으며 실험을 통해 제안하는 노출 조절 알고리즘과 관심 영역 전환 기법을 사용하였을 때, 영상 인식의 정확도가 평균 13.45% 증가함을 확인하였다.
This paper presents a multiple vehicle recognition algorithm based on radar and vision sensor fusion for lane change assistance. To determine whether the lane change is possible, it is necessary to recognize not only a primary vehicle which is located in-lane, but also other adjacent vehicles in the left and/or right lanes. With the given sensor configuration, two challenging problems are considered. One is that the guardrail detected by the front radar might be recognized as a left or right vehicle due to its genetic characteristics. This problem can be solved by a guardrail recognition algorithm based on motion and shape attributes. The other problem is that the recognition of rear vehicles in the left or right lanes might be wrong, especially on curved roads due to the low accuracy of the lateral position measured by rear radars, as well as due to a lack of knowledge of road curvature in the backward direction. In order to solve this problem, it is proposed that the road curvature measured by the front vision sensor is used to derive the road curvature toward the rear direction. Finally, the proposed algorithm for multiple vehicle recognition is validated via field test data on real roads.
이동로봇(Mobile Robot)의 자율주행 기능에는 추종, 접근, 충돌회피, 경고 등의 여러 기능이 있다. 이 기능들을 하나의 Neural Network로 구성하고 학습하는 것은 쉬운 일이 아니다. 이동로봇의 자율주행 기능들을 각각의 Module로 구성하고 상황에 맞게 학습된 Module의 출력 값으로 이동로봇을 제어하면 단일 신경망의 단점을 보안할 수 있을 것이다. 이동로봇은 인간의 감각을 대신할 수 있는 다중 초음파 센서와 USB 카메라를 장착하고 있으며, 이곳에서 측정된 환경정보 데이터들은 Modular Neural Network(MNN)을 통해 학습을 한다. Expert Network(EN)의 활성화 함수를 최적결합으로 MNN을 구성하였고, 그 구조는 학습시간과 오차를 개선할 수 있을 것으로 본다. Gating Network(GN)는 MNN의 출력값인 이동로봇의 진행 방향과 속도를 스위칭 함으로써 제어하는 역할을 한다. 본 논문에서는 Modular Neural Network(MNN) 내의 Expert Network(EN)을 최적설계 하였고, 제안한 MNN의 검증을 위해 실시간으로 반복하여 이동로봇에 구현하였다. 그 실험의 결과값은 로봇을 상황에 맞게 운행, 제어하였고, 만족할 만한 성과를 얻을 수 있었다.
RFID(Radio frequency identification) 기술은 어떤 사물에 부착되는 태그(Tag)의 고유정보를 리더(Reader)를 사용하여 비접촉 방식으로 식별하는 기술로, 현재 유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Network) 구현의 핵심기술로 고려되고 있다. 특히 유통 물류분야에 적용되는 UHF대역 RFID시스템은 리더가 인식해야 할 태그의 수가 상당히 많아 태그충돌(Tag-collision)이라는 부정적인 영향이 발생하고, UHF대역 RFID기술 표준인 EPCglobal Gen2 protocol에서는 이런 태그충돌을 해결하기 위해 Slotted Random Anti-collision algorithm을 제시하고 있다. 본 논문에서는 이런 태그충돌의 영향을 최소화하고 전체 시스템의 효율을 보다 향상시키기 위하여 주어진 환경에 유동적으로 리더의 신호 전송전력을 조절하는 전력상승기법(Power Increasing Method)을 제안하고 그것을 주어진 환경에 동적으로 적용함으로써 Gen2에서 제시한 알고리즘보다 개선된 성능을 검증하였다.
멀티홉 네트워크에서 TPSN, RBS, FTSP와 같은 기존의 시간 동기화(TS : Tims Synchronization) 방법들은 네트워크의 홉수가 증가 할 경우 TS 오류 또한 증가하게 된다는 단점을 가지고 있다. 이는 멀티홉 네트워크를 통해 구현되는 passive multistatic 레이더 시스템 및 무선 센서 네트워크 노드들 간의 시간 동기화 오류를 증가시켜 시스템 정확도를 저하시키는 중요한 원인이 된다. 따라서 이 논문에서는 동시 협동 전송(CCT : Concurrent Cooperative Transmission)과 반협동 스펙트럼 융합 전송(SCSF : Semi-Cooperative Spectrum Fusion)의 두 종류의 CT (Cooperative Transmission)을 이용한 시간 동기화 방법을 제안하고자 한다. CT를 이용하면 시간 정보가 전달되는 데에 필요한 홉수를 줄여 결과적으로 TS 오류를 줄일 수 있다는 장점을 가지게 된다. CCT는 협동하고 있는 노드들이 디지털하게 인코딩된 동일한 메시지를 각각의 직교한(orthogonal) 채널을 통해서 동시에 전송하면, 수신노드는 이를 수신하여 통합하여 디코딩함으로써 diversity gain을 얻는 전송방식이다. 반면 SCSF는 각각의 노드들이 상관성 있는 아날로그 데이터를 스펙트럼에 실어 동시에 전송하는 방식이다. 이 논문에서는 이 두 가지의 전송방식을 융합한 아날로그 및 디지털 협동 전송 시간 동기화 프로토콜, 즉 CANDI 프로토콜을 제안하고, 이 프로토콜이 멀티홉 네트워크에서 기존의 시간 동기화 방식인 TPSN과 비교하여 상당히 큰 격차로 시간 오류를 줄이는 것을 시뮬레이션을 통해서 증명하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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