• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.5
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• pp.688-693
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• 2010

Vision based object recognition in mobile robots has many issues for image analysis problems with neighboring elements in dynamic environments. SURF(Speeded Up Robust Features) is the local feature extraction method of the image and its performance is constant even if disturbances, such as lighting, scale change and rotation, exist. However, it has a difficulty of real-time processing caused by representation of high dimensional vectors. To solve th problem, execution of SURF in GPU(Graphics Processing Unit) is proposed and implemented using CUDA of NVIDIA. Comparisons of recognition rates and processing time for SURF between CPU and GPU by variation of robot velocity and image sizes is experimented.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.744-749
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• 2007

물체 추적시스템은 비디오 감시 시스템, 화상회의 시스템과 같은 다양한 비전 응용 분야에서 점점 비중이 높아지고 있다. 이 시스템에서 가장 널리 사용되고 있는 방법 중 하나로 Particle-Filter를 들 수 있다. 하지만, 이 Particle-Filter의 단점은 유사한 여러 물체를 추적할 때에 그 물체들이 겹치거나 사라질 경우 정확한 추적을 하기 어렵다는 것이다. 이 단점을 극복하기 위해 많은 연구가 진행되고 있으며, 본 논문에서는 이 문제를 극복하기 위한 새로운 방법을 제안하고자 한다. 다중 물체 추적에서 빈번히 일어나는 문제는 두 가지로 요약할 수 있는데, 동일한 다중 물체가 부분적으로 엇갈리거나 다른 객체에 완전히 겹친 후 떨어질 때 한 물체를 중복하여 추적하는 문제(merge and split problem)와 이 때 분리되어 추적은 됐지만, 물체를 혼동하여 추적하는 문제(Labeling problem)이다. 본 논문에서는 이 러한 문제들을 풀기 위해 이미지 필드에서 보다 정확한 확률분포를 만들고, 이 확률분포의 신뢰성을 높이기 위해서 물체의 특징정보를 표현하는 몇 가지 방법을 제안한다. 전자의 문제는 두 가지 문제로 나누어 생각해 보았다. 첫째, 복잡환 환경에서의 분포를 찾아내는 것과 둘째, 추적 중인 물체를 잃어버릴 경우 새로운 샘플을 생성함으로써 나누어 보았다. 이 문제 중 첫번째는 K-means 클러스터링을 이용하여 유사한 물체가 주변에 퍼져 있을 때, 하나의 후보 위치가 아닌, K개의 후보 위치들을 만들어 내어 보다 정확한 추적이 가능하게 하였으며, 두 번째 문제는 추적 중인 물체가 다른 커다란 물체에 가려질 경우이다. 이 상황에서 샘플을 생성하는 방법은 지금까지 해왔던 간단한 환경에서의 생성 범위와는 다르게 넓게 해야 생성시켜야 한다. 이 때 샘플링의 수를 늘리지 않으면서, 최대한 정확하게 추적하기 위해서 동영상에서 물체의 모션을 이용한 모션 히스토그램을 얻어내고, 그 정보를 이용하여 샘플을 생성하는 위치를 조절함으로써 이 문제를 풀어 보았다. 그리고, 후자의 문제인 이미지 필드상에서 확률분포의 신뢰성을 높이기 위한 특징 정보는 기존에 많이 사용하던 칼라 히스토그램에 공간정보의 의미를 부여하는 칼라 히스토그램을 분할하는 방법과 SIFT에서 사용하는 방향정보와 크기정보를 사용했다. 이것들을 사용하여 보다 정확한 물체추적시스템을 다음과 같이 제안한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.2
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• pp.226-231
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• 2007

This paper presents a method of colored object extraction from an image using the fuzzy neural network. Fuzzy neural network divides an image into two clusters. It extracts the prototypes of Cb and Cr of object and background by controlling the vigilance parameter. The proposed method extracted object regardless of the position, the size, and the intensity of object. We compared the performance of the proposed method with that of the method of using subjective threshold value. And, we compared the performance of the proposed method with that of the method of using subjective threshold value by using several images with added noises.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.30 no.4
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• pp.537-546
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• 2014

In this paper, we propose a method to detect interesting objects in inaccessible areas using high resolution satellite images. We define the interesting objects as a set of objects which have conceptually similar image patterns, not having exact sizes or shapes. In this paper, we developed a learning and classifier of Support Vector Machine (SVM) that extracts characteristic data for inputted images using Histogram of Gradients (HOG) feature and detects similar objects in other images using the characteristic data. As automatic search of interesting objects in our proposed method, we identify that our method provides reduced time and efforts for manual searching similar objects.

• Computational Structural Engineering
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• v.9 no.1
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• pp.55-64
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• 1996

Sloshing frequencies of the fluid in rectangular tanks with a bottom-mounted rectangular block are determined by linear water wave theory. Velocity potential is decomposed into those for the wall-induced waves, and the reflected, transmitted, and scattered waves by the block. The reflection and transmission coefficients are determined using the continuity conditions of mass flux and energy flux on the common vertical boundaries of the fluid regions, and the boundary conditions on the both sides of the block. The analysis results indicate that the sloshing frequencies reduce, as the block becomes tall and vade and as the block moves toward the center. The variations of the sloshing frequencies due to the block are found to be more sensitive in broad thanks than is tall tanks.

• Economic and Environmental Geology
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• v.17 no.2
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• pp.101-107
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• 1984

This paper describes dipole-dipole apparent resistivity responses from near-surface cavities in otherwise homogeneous earth materials. In applying the dipole-dipole resistivity method to the problem of locating and delineating subsurface cavities, it is important to know apparent resistivity responses not only for conductive bodies but also for resistive ones. Dipole-dipole apparent resistivities for these bodies are calculated by the numerical modeling technique using an integral equation solution. The magnitude and pattern of apparent resistivity is highly dependent on the ratio of body resistivity to background resistivity. In conductive bodies, the largest anomaly of apparent resistivity appears at the outside of the body. In resistive bodies, however, the position of the largest anomaly coincides with the location of the body. The field results gathered at Okinawa, Japan in 1978 showed that peak anomalies occurred at the locations of air-filled cavities.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.420-421
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• 2010

본 논문에서는 멀티뷰 환경에서 촬영된 영상을 이용하여 카메라와 가까이 위치한 전경 물체를 중심으로 뷰가 확장된 영상을 생성하는 파노라마 알고리듬을 제안하였다. 먼저 전경 물체는 사용자가 선택한 중심 물체를 기준으로 하여 평행 이동 관계로 전경 파노라마를 생성 한다. 배경은 특징점 기반의 파노라마 기법을 이용하여 초기 결과를 얻고, 멀티뷰 영상의 시차에 기인한 가려진(occluded) 영역을 제한 영역으로 설정한 후 최적화 과정을 이용하여 시각적으로 자연스러운 배경 파노라마를 얻는다. 마지막으로 배경 파노라마와 전경 파노라마와 크기를 동일하게 하고 배경 파노라마와 전경 파노라마를 합성하여 결과 파노라마를 구성한다. 모의 실험결과 제안 알고리듬은 원본 영상의 전경 물체들을 모두 포함하면서도 배경 부분은 시각적으로 자연스러운 파노라마 결과를 도출함을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1841-1842
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• 2008

본 논문은 Scale Invariant Feature Transform(SIFT)알고리즘으로부터 얻어진 로컬 특징점으로부터 물체를 인식하는 방법에 대하여 논하였다. SIFT알고리즘은 물체의 스케일, 회전에 강인하고, 또한 3차원 시점의 변화에도 부분적으로 강인한 특징점을 추출한다. SIFT 알고리즘은 입력영상에 크기가 다른 가우시안 함수를 적용하고, 블러링된 영상들의 차 영상에서 극값을 추출하여 특징점으로 사용한다. 하지만 SIFT알고리즘에서 가우시안 함수를 적용하는 것은 상당히 많은 연산을 필요로 하기 때문에 본 논문에서는 하나의 옥타브를 사용하여 연산시간을 단축하였다. 하나의 옥타브를 사용함으로써 물체의 스케일이 크게 변하였을 때는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위하여 대상 물체의 작은 스케일, 큰 스케일에서 추출된 특징점을 혼합하여 DB를 생성하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07c
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• pp.1927-1928
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• 2002

기존의 3차원 형상 측정법은 대부분 접촉식이기때문에 피측정물이 손상이 입거나 Probe의 보정이 필요하거나 Probe가 측정면에 직접 닿지 않는 경우는 측정이 불가능하였다. 또한 많은 점을 측정할 경우측정시간이 많이 걸린다. 물체의 크기가 크거나 측정하고자하는 물체가 무를 경우에는 적합하지 못하다. 이러한 단점은 보완하기 위하여 비접촉식인 측정법 이용한 관측이 대두되게 되었다. 비접촉식에 의한 관측은 물체의 표면을 손상시키지 않으면서 정밀하고 고품질이 요구되는 제품 검사 및 자동화 기술의 발달로 인하여 생산 산업 분야에 이용되고 있다 이에 비접촉식 방식에서도 광학간섭의 하나인 마이켈슨 간섭계를 이용하여 간섭무늬 패턴으로 물체 이미지를 분석하고 CCD카메라에서 영상을 얻어 3차원 물체를 해석하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2458-2460
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• 2001

단일 로봇을 이용한 물체의 운반은 제어대상이 하나이기 때문에 제어가 쉽다는 장점이 있다. 그러나 로봇의 크기에 비해 물체의 길이가 길어지거나 부피가 커지고 무게가 증가할 경우, 물체의 균형을 유지하기가 힘들고 로봇의 속도가 감소하는 등의 문제가 발생한다. 본 연구에서는 페트리넷의 그래픽적인 모델링 방법을 이용하여 전체 작업을 모델링하여 로봇의 작업 상태를 쉽게 파악할 수 있도록 하였으며 명령체계상에서 발생할 수 있는 오류를 사전에 제거하려 하였다. 또한 시스템을 분산형 구조로 설계하여 시스템을 관리하는 별도의 시스템을 설정하지 않는 대신 퍼지 제어기를 이용하여 두 로봇의 협조 작업을 통해 물체를 운반할 경우 일어날 수 있는 애매한 상황에 대한 문제를 수학적인 모델링이 필요하지 않은 퍼지 제어기의 특성을 이용해 해결하고자 한다.