• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.745-752
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• 2016

We suggest an efficient Simultaneous Localization and 3D Polygon Map Building (SLAM) method with Kinect depth sensor for mobile robots in indoor environments. In this method, Kinect depth data is separated into row planes so that scan line segments are on each row plane. After grouping all scan line segments from all row planes into line groups, a set of 3D Scan polygons are fitted from each line group. A map matching algorithm then figures out pairs of scan polygons and existing map polygons in 3D, and localization is performed to record correct pose of the mobile robot. For 3D map-building, each 3D map polygon is created or updated by merging each matched 3D scan polygon, which considers scan and map edges efficiently. The validity of the proposed 3D SLAM algorithm is revealed via experiments.

• 전자공학회논문지SC
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• 제43권2호
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• pp.11-19
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• 2006

본 논문에서는 사영과 치환불변 점 특징을 기반으로 카메라의 외부인수를 산출하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서의 특징 정보들은 카메라의 뷰 포인트에 따라 변화하기 때문에 대응점 산출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 카메라 위치에 무관한 불변 점 특징을 추출하고 시간 복잡도 감소와 정확한 대응점 산출을 위해 유사도 평가함수와 Graham 탐색 방법을 이용한 새로운 정합방법을 제안한다. 또한 카메라 외부인수 산출단계에서는 LM 알고리즘의 수렴도를 향상시키기 위해 2단계 카메라 동작인수 산출방법을 제안한다. 실험에서는 다양한 실내영상을 이용하여 기존방법과 비교, 분석함으로써 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.93-101
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• 2011

For mobile robot, recognizing its current location is very important to navigate autonomously. Especially, loop closing detection that robot recognize location where it has visited before is a kernel problem to solve localization. A considerable amount of research has been conducted on loop closing detection and localization based on appearance because vision sensor has an advantage in terms of costs and various approaching methods to solve this problem. In case of scenes that consist of repeated structures like in corridors, perceptual aliasing in which, the two different locations are recognized as the same, occurs frequently. In this paper, we propose an improved method to recognize location in the scenes which have similar structures. We extracted salient regions from images using visual attention model and calculated weights using distinctive features in the salient region. It makes possible to emphasize unique features in the scene to classify similar-looking locations. In the results of corridor recognition experiments, proposed method showed improved recognition performance. It shows 78.2% in the accuracy of single floor corridor recognition and 71.5% for multi floor corridors recognition.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.353-361
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• 2011

A precise embedded ultrasonic localization system is developed for autonomous mobile robots in indoor environments, which is essential for autonomous navigation of mobile robots with various tasks. Although ultrasonic sensors are more cost-effective than other sensors such as LRF (Laser Range Finder) and vision, they suffer inaccuracy and directional ambiguity. First, we apply the matched filter to measure the distance precisely. For resolving the computational complexity of the matched filter for embedded systems, we propose a new matched filter algorithm with fast computation in three points of view. Second, we propose an accurate ultrasonic localization system which consists of three ultrasonic receivers on the mobile robot and two or more transmitters on the ceiling. Last, we add an extended Kalman filter to estimate position and orientation. Various simulations and experimental results show the effectiveness of the proposed system.

• 한국음향학회지
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• 제40권5호
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• pp.452-459
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• 2021

서로 떨어져 설치된 두 개의 음향 수신기에 도달하는 신호의 상호 지연 시간을 추정하는 것은 실내 음향과 소나 등에서 목표물 위치 추정 문제나 추적 등 여러 방면에서 쓰이고 있다. 시간 지연을 구하는 방법에서는 두 수신 신호 사이의 상호 상관을 이용한 방법으로 대표되는 비 파라메트릭 방법과 시스템 인식을 기반으로 하는 파라메트릭 방법이 있다. 본 논문에서는 파라메트릭 방법에 기반을 둔 시간 지연 추정 방법을 제안한다. 특히 음향 수신기에 잡음이 부과되는 것을 고려한 방법을 제안한다. 그리고 백색 잡음 및 잔향 환경에서 기존의 일반 상호 상관법과 적응 고유치 분석법과 비교를 통해서 새로 제안한 알고리즘이 더 우수함을 확인한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.323-324
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• 2022

본 논문에서는 사람의 개입 없이 실내 환경에서 마스크 미 착용자를 스스로 발견한 후 방역수칙위반 사실에 대한 경고와 함께 마스크 착용을 권고하는 인공지능 기반의 자율주행 서비스 로봇을 개발한다. 제안한 시스템에서 로봇은 동시적 위치 추적 지도 작성 기법인 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)기술을 이용하여 지도를 작성한 후 사용자가 제공한 웨이포인트(Waypoint)를 기반으로 자율주행한다. 또한, YOLO(You Only Look Once) 알고리즘을 이용한 실시간 객체 인식 기술을 활용하여 보행자의 마스크 착용 여부를 판단한다. 실험을 통해 사전에 작성된 지도에 지정된 웨이포인트를 따라 로봇이 자율주행하는 것을 확인하였다. 또한, 충전소로 이동할 경우, 영상 처리 기법을 활용하여 충전소에 부착된 표식에 근접하도록 이동하여 충전이 진행됨을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.15-18
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• 2023

UAV는 군사용을 처음 시작으로 근래에 취미용 드론의 급격한 성장과 더불어 최근 기후변화, 교통혼잡, 범죄 예방 등 여러 사회 문제 해결을 위한 드론의 필요성이 증가함에 따라 건설, 교통, 농업, 에너지, 엔터테인먼트 등 다양한 산업과 여러 사회 서비스로 그 필요성이 확대되고 있다. 본 연구는 이러한 사회적 흐름에 따라 인공지능 기술을 통한 드론의 활용성을 확대하고 GPS 수신이 안 되는 환경에서 딥러닝 객체 탐지 모델을 활용한 자율 착륙을 연구를 목표로 한다. GPS 신호는 실내와 같은 환경 혹은 지하, 교량 아래, 산속 등과 같은 곳에서는 수신이 어렵다. 이를 극복하고자 GPS 신호수신이 어려운 지역에서 GPS 수신기를 통해 받는 위치 정보 대신 드론에 장착된 카메라를 통해 전달받는 영상에서 착륙할 지점을 인식하고 카메라를 통해 받는 영상 정보만 이용하여 목표지점으로 하강하는 방식으로 자율 착륙을 유도한다. 딥러닝 중 경량화 모델을 활용하여 소형 드론에서 실시간으로 착륙 지점을 감지하기 위해 최적화 과정을 진행해 실시간 자율 착륙이 가능하게 하였다. 본 연구를 통해 드론의 착륙에 있어 GPS 수신기와 사람의 조종에 대한 의존도를 낮출 수 있을 것으로 기대한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.1065-1071
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• 2023

본 논문에서는 주거지 내의 재실자의 행동을 분류하기 위한 LSTM 모델을 개발하는 연구에 대해 다룬다. 다중센서의 구성은 실내 공기질을 측정하는 IAQ(Indoor air quality) 센서, 재실감지 및 위치를 추적하는 UWB 레이더, 재실자의 생체정보를 측정하기 위한 Piezo 센서로 구성되며 실제 주거환경과 유사한 실험환경을 구축하여 외출, 재실, 요리, 청소, 운동, 수면 등의 재실자 행동 데이터를 수집한다. 수집한 데이터를 이상치와 결측치를 전처리 후 LSTM 모델을 사용하여 재실자 행동 분류 모델의 정확도, 민감도, 특이도, 그리고 T1스코어를 계산 후 평가한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.508-516
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• 2010

본 논문에서는 자율적이며 자동화된 정리정돈 기능을 갖는 홈 메스클린업 로봇(McBot)을 개발한다. 그 동안 진공청소기가 보급되어 집안 청소에 편리성 향상이 이루어졌지만 진공청소기를 운영하는 노동은 인간의 몫이었다. 그것을 해결하기 위하여 최근에 로봇청소기들이 개발되었으나, 진공 청소하기 이전에 해결해야 하는 신문, 옷가지 등을 정돈하거나 진공흡입하기 어려운 크기의 쓰레기들을 정리하는 것은 여전히 사람이 처리해야 하는 심각한 노동으로 남아 있다. 이러한 이유로 본격적인 청소로봇 시장이 아직 형성되지 못하고 있다. 그래서 본 논문에서는 가정에서의 정리정돈 문제를 해결할 수 있는 소위 홈 메스클린업 로봇을 개발하고 새로운 디자인 방법과 제어 기법 그리고 자기 위치 인식 알고리즘을 제안한다. 홈 메스클린업 로봇은 정리정돈을 위하여 쾌속 네비게이션과 정교한 매니퓰레이션 기능을 필요로 한다. 본 논문에서는 자율적인 네비게이션 기능으로 장애물을 회피하여 원하는 목적지까지 고속으로 이동할 수 있는 휠 기반의 이동로봇을 개발한다. 또한 정리정돈 작업을 위한 정교한 매니플레이션 기능으로 6 자유도를 갖는 로봇 팔과 리프트 등의 보조장치들을 개발하며, 그것들이 정밀 제어될 수 있는 새로운 알고리즘을 제시한다. 특히 홈 메스클린업 로봇의 탐색 시스템은 지금까지의 청소로봇들과는 달리 일정한 패턴이나 벽면을 따라 움직이는 방식이 아닌 실질적인 실내 구조의 파악과 잡은 물체를 원래의 위치로 이동시키거나 정돈 장소까지 이동하기 위한 절대 좌표 형태의 자기 위치 인식 기능이 필요하다. 그러므로 본 논문에서는 자신의 절대좌표 인식 및 물체인식을 위하여 RFID 태그들을 이용한 자기위치 인식 시스템을 개발한다. 마지막으로 본 논문에서 설계된 홈 메스클린업 로봇이 RFID 환경에서 정리정돈작업을 수행하는 실제 실험을 통하여 좋은 성능을 검증한다.

• 한국과학예술포럼
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• 제29권
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• pp.319-331
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• 2017

우리나라는 2015년 기준, 65세 이상 노인인구 비중이 13.1%로써 '고령화 사회(aging society)'에 진입하였으며, OECD 국가 중 인구 고령화 증가율 1위에 이를 정도로 급속한 노인인구 증가를 나타내고 있다. 이에 대한 대비책의 일환으로 한국정부는 2008년 7월, '노인장기요양보험제도를 시행하였고, 이후 2015년까지 노인요양시설의 규모는 무려 220.2%에 이르는 급속한 양적 신장을 나타내고 있다. 이러한 양적 증가에 대하여 환경의 질적 향상에 대한 필요성이 대두되며 색채환경은 가장 효과적인 환경개선의 방법으로 인정받고 있다. 따라서 본 연구는 양적 증가일로에 있는 한국 노인요양시설 환경의 질적 향상을 위하여, 이의 공간적 기능을 지원하는 색채환경을 파악하고, 예비수요자인 고령자들을 대상으로 노인요양시설 색채환경에 대한 의식조사 및 선호색채 조사를 실시하여, 수요자 의식 및 선호경향이 반영된 노인요양시설의 색채환경 계획의 방향 제시를 목적으로 하였다. 이를 위하여 노인요양시설의 정의 및 현황, 선행연구 동향, 그리고 공간기능별과 색채환경을 파악하고, 부산, 경남지역 60대 이상 고령자 총 100명(남자 52명, 여자 48명)을 대상으로 설문조사를 실시하여, 노인요양시설 색채환경에 대한 의식 및 기능별 선호색채를 도출하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 노인요양시설 색채환경에 대한 '의식조사' 결과로 노인요양시설 선정 시 가장 중요하게 생각하는 요소는 서비스(37%), 의료수준(20%), 위치(19%)의 순으로 나타났으며, 실내색채 계획에 대한 중요성은 대부분 인식하지 못한 것으로 나타났다. 그러나 노인요양시설 실내색채계획에 대한 필요성은, '그렇다'(32%), '매우 그렇다'(25%)의 순으로 나타나 요양시설의 색채도입이 필요함을 시사하고 있다. 둘째, 노인요양시설 실내색채에 대한 설문조사 결과, 거주공간기능(침실)에 대한 선호색상은 R, P, G의 순으로, 간호공간기능(프로그램실)에 대한 선호색상은 G, R, Y의 순으로, 공용공간기능(로비)에 대한 선호색상은 R, G, Y의 순으로 나타나, 전반적으로 R계열의 색상을 선호하는 것으로 나타났다.