• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1074-1076
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• 2005

Magnetic Inductance Tomography System은 비투자율이 공기보다 큰 대상물체를 외부에서 자기장을 인가하여 자기장의 변화를 자기센서로 측정하여 대상물체의 형상, 위치, 비투자율을 측정하고 판단하는 시스템이다. Magnetic Inductance Tomog-raphy System은 비투자율이 공기보다 큰 대상물체를 외부에서 자기장을 인가하여 자기장의 변화를 자기센서로 측정하여 대상물체의 형상, 위치, 비투자율을 측정하고 판단하는 시스템이다. Magnetic Inductance To-mography System은 대상물체의 위치, 모양, 크기에 따라 자기장의 변화가 달라게 된다. 대상물체를 실시간으로 측정하기 위하여 Magnetic Inductance To-mography System을 자기장 발생부와 신호변환부, 모니터링 부로 구분하여 구축하였다. 또한 대상물체를 위치를 이동시키거나 크기를 변경하여 대상물체의 신호를 해석, 측정하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.604-606
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• 2003

본 논문은 향상된 Scale Invariant Feature Transform (SIFT) 기법과 이로부터 얻어진 로컬 특징 영역에서 다중특징을 이용한 물체인식 방법에 대하여 논하였다. SIFT 기법 [1]은 물체의 크기. 회전. 3차원 좌표변환에 강인한 특성을 갖는다. 이 기법에서는 크기가 다른 가우시안 (Gaussian) 함수를 적용한 영상들의 차이에서의 최대 및 최소값이 특징점으로 결정된다. 하지만 SIFT 알고리듬의 특성상, 인식되어야 될 물체의 비교적 큰 크기 변화, 중요도가 낮은 특징점들의 추출, 그리고 서로 다른 물체에서 추출된 유사한 특징벡터등이 인식 시스템의 신뢰도를 저하 시킬 수 있다. 이에 대응방안으로, 본 논문에서는 상대적으로 낮은 인식정보를 갖는 추출된 특징점을 제거하기 위한 기법과 서로 다른 물체에서 생성된 유사 특징벡터의 구분을 위한 특징점에서의 방위 (orientation) 비교법 및 색차 (chrominance) 정보를 사용에 대하여 기술하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.252-256
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• 2018

호우 시 산지하천 유역에서 빈발하는 토석류에 따라 하천 흐름에 들어온 전석과 같이 상대적으로 큰 물체는 하류로 이송되거나 하상에 퇴적하여 기존 흐름과 하상을 변화시키는 교란요인이 된다. 따라서 산지하천 흐름에서 전석의 영향을 예측하는 것이 필요하나 이는 유속, 전석의 크기와 형상, 유입조건, 부유사 농도 등 수 많은 변수들에 영향을 받기 때문에 그 경로를 정확히 예측하기 어렵다. 이 연구는 유리와 철로 된 구형물체가 개수로 흐름에서 이동하는 경로를 조사한 것이며 흐름의 수심, 물체의 크기와 초기침강조건을 고려하여 수리실험을 실시하고 물체의 이동경로와 유하거리를 분석하였다. 개수로 흐름에 유입한 구형 물체는 침강에 의한 항력과 유수에 의한 항력을 동시에 받는다. 이 힘은 물체의 형상, 유수의 점성, 난류, 물체와 물의 밀도차가 복합적으로 작용한 결과이며 구체의 이동경로와 시간을 좌우한다. 실험결과 개수로 흐름에서 낙하중인 구형물체는 하상에 가까워질수록 흐름방향 이동거리가 증가하였다. 물체의 수중무게가 작을수록 유수 중에서 체류하는 시간이 길고 이동거리가 더 크며, 구체에 작용하는 초기항력에 따라 초기 낙하각도와 이동거리가가 증가하는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.25-32
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• 2007

컴퓨터 그래픽스 기술은 모든 물체를 화면 안에 표현 가능하도록 발전되어 왔다. 여러 물체를 화면 안에 동시에 표현할 때 컴퓨터 디스플레이 해상도의 제한으로 인해 물체들의 크기의 차가 클 경우에는 정확한 크기의 차가 표현되지 않는다. 그리고, 현재의 그래픽스 기술에서는 실제 물체의 길이 단위와 같은 물리적 속성으로 물체를 정확하게 화면에 표현할 수가 없다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 물리적 속성 중 하나인 길이 표현을 위해 웹 가상환경에서의 3차원 물체 표현 기술인 X3D(Extensible 3D)를 기반으로 하여 물체를 실세계 길이 단위로 정의하고 구현하는 방법에 대해 기술한다. 이를 위해 서로 다른 도구로부터 생성된 서로 다른 크기의 물체를 실세계 길이 단위 명세에 따라 크기 변환을 하여 렌더링하는 K3D 기반의 3차원 뷰어를 개발하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.94-96
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• 2004

에이전트의 '물체 따라가기'는 전통적으로 자동운전이나 가이드 등의 다양한 서비스를 제공할 수 있는 기본적인 기능이다. 여러 가지 물체가 있는 환경에서 '물체 따라가기'를 하기 위해서는 목적하는 대상이 어디에 있는지 찾을 수 있어야 하며, 실제 환경에는 사람이나 차와 같이 움직이는 물체들이 존재하기 때문에 다른 물체들을 피할 수 있어야 한다. 그런데 에이전트의 최적화된 피하기 행동은 장애물의 모양과 크기에 따라 다르게 생성될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 모양과 크기의 장애물이 있는 환경에서 최적의 피하기 행동을 생성하면서 물체를 추적하기 위해 반응형 에이전트의 행동선택을 강화학습 한다. 여기에서 정확하게 상태를 인식하기 위하여 상태를 추론하고 목표물과 일정거리를 유지하기 위해 베이지안 추론을 이용한다 베이지안 추론은 센서정보를 이용해 확률 테이블을 생성하고 가장 유력한 상황을 추론하는데 적합한 방법이고, 강화학습은 실시간으로 장애물 종류에 따른 상태에서 최적화된 행동을 생성하도록 평가함수를 제공하기 때문에 베이지안 추론과 강화학습의 결합모델로 장애물에 따른 최적의 피하기 행동을 생성할 수 있다. Webot을 이용한 시뮬레이션을 통하여 다양한 물체가 존재하는 환경에서 목적하는 대상을 따라가면서 이종의 움직이는 장애물을 최적화된 방법으로 피할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.149-152
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• 2008

사생활 보호에 대한 인식이 커지고, 인터넷 시대에 접어들면서 네트워크 기반의 보안시스템의 개발이 활발하다. 실시간 비디오 카메라를 통한 움직이는 물체를 검출하기 위해서는 불필요한 잡음이나 조명의 변화에 대처해야 한다. 이러한 많은 요소들을 고려하여 움직이는 물체를 검출하려면 많은 계산 복잡도를 가지게 된다. 또한, 카메라의 영상크기가 증가함에 따라 움직이는 물체를 검출하기 위해서 더 많은 계산 복잡도를 가지게 된다. 본 논문에서는 기존의 통상적인 움직임 검출방법 과 적응적 배경방식인 '물체 검출을 위한 동적인 장면의 베이시안 모델링 기반 물체 검출 방법'을 분석하고, 실시간으로 처리되는 동적 비디오 영상에서 이동 물체를 검출하는 과정에서의 영상의 크기가 커지고, 이동하는 물체의 개수가 많아짐에 따라 발생되는 계산의 복잡도를 'CPU 성능과 영상 resize 를 이용한 계산 복잡도 감소 방법'을 통해 초당 프레임 처리속도를 유지시키는 방법을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.88-90
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• 2018

현재 IR-UWB Radar에 관한 연구가 많이 진행중에 있다. 주로 IR-UWB Radar을 이용하여 인원계수 및 사람과의 거리측정에 관한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 본 논문에서는 IR-UWB Radar를 활용하여 물체를 구분하고자 한다. 이러한 물체를 구분하기 위해서 본 논문에서는 물체를 일정한 거리에 위치시키고 IR-UWB Radar을 동작시켜 물체에 의해 반사되어 돌아오는 파형의 크기 및 모양을 이용하여 물체를 구분한다. 이러한 파형의 크기 및 모양만을 이용하여 물체를 구분하기 위해 SVM(Support Vector Machine)를 이용하여 파형의 모양 및 크기를 학습시켜 물체를 구분하였다. 본 논문에서는 IR-UWB Radar에 수신되는 파형의 크기 및 모양을 SVM 패턴학습으로 물체 식별이 가능하다는 것을 보였다.

• 전자공학회논문지T
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• 제35T권2호
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• pp.28-34
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• 1998

본 논문에서는 3차원 영상 처리 시스템을 이용한 이동 물체 추적을 위한 경계선 추출 알고리즘을 제시하였다. 이동 물체의 검출은 입력 영상에서 차 영상 기법을 이용하였고, 이동 물체 검출을 위한 검출 윈도우는 처리시간을 줄이기 위하여 4개의 예상영역과 물체영역으로 구성하였으며, 크기는 이동 물체의 크기와 중심 좌표에 대한 예측 계수에 의해 정하였고, 추적 카메라는 직류 모터에 의해 X, Y 방향으로 이동하도록 하였다. 모형 자동차를 이용하여 알고리즘을 수행한 결과, 최대 추적 시간은 2초였고, 추적 에러는 물체 크기의 6% 이하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.257-260
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• 2011

본 논문에서는 비디오 데이터로부터 물체의 초기 움직임 영역을 자동으로 검출하는 방법을 소개한다. 제안하는 시스템은 먼저 입력 영상을 받아들인 후 인접된 영상으로부터 일정 크기의 정방향의 블록 단위로 움직임을 나타내는 모션 벡터를 추출한다. 그리고 추출된 모션벡터를 아웃라이어를 제거하는 강건 예측 알고리즘에 적용하여 배경에 해당하는 모션벡터와 잡음 및 움직이는 물체에 해당하는 모션벡터를 구분한다. 그런 다음, 군집화 알고리즘을 적용하여 이동하는 물체를 나타내는 모션벡터를 군집화하고, 군집화된 모션벡터에 해당하는 영역의 크기가 일정 수치 값 이상일 때 움직이는 물체가 감지되었다고 판단한다. 본 논문의 실험에서는 제안된 물체의 움직임 감지 방법이 기존의 방법에 비해 성능이 보다 우수함을 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.1931-1932
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• 2006

로봇이 어떤 물체를 인지하고 그 물체에 대해 어떤 작업을 하고자 할 때 특정 물체의 인식 문제, 3차원 정보를 획득하는 문제, 자세를 추정하는 문제 등 해결해야 될 문제들이 있다. 물체를 인식하는 과정에서는 주위 배경과 물체의 크기의 변화, 회전, 가려짐 등으로 인해 물체 인식을 어렵게 만드는 요소들이 있다. 2차원 이미지를 통해 3차원 정보를 추출하는 과정은 일반적으로 두 대의 카메라를 이용하여 스테레오 이미지를 통해 얻는다. 이 때 좌우 영상간의 매칭의 과정이 필요하다. 자세 추정의 문제는 카메라 좌표와 물체의 좌표간의 관계를 알아야 한다. Visual Servoing을 어렵게 만드는 많은 요인들이 있으며 본 논문에서는 물체의 크기, 회전, 이동에 불변인 디스크립터(descriptor)를 사용하는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)를 통해 3차원 물체의 인식과 자세를 추정하는 방법을 제시한다. 또한 자세 추정을 위해 2차원 Keypoint들의 매칭을 3차원 정보를 통해 검증하는 방법을 제시한다. (SIFT에 의해 추출된 point를 Keypoint라 명한다.)