컴퓨터 비전 분야의 활용영역과 시장성이 증대하면서 가장 많이 사용되는 객체인식 및 탐지 기술과 관련된 연구는 꾸준히 진행되고 있다. 최근에는 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)와 특징적인 객체를 인식 추적할 수 있는 지능형 감시시스템에서의 가장 핵심적인 기술로 자리 잡고 있다. 본 연구에서는 보행자 탐지에 사용하는 특징들 중에서 조명변화에 강건한 HOG와 Cascade-Adaboost를 기반으로 보행자 탐지 모델을 후보영역을 검출하고 검출된 영역에서 컬러정보를 추출하여 의사결정 트리에 적용시켜 최종 보행자를 탐지하는 시스템을 제안한다.
본 논문은 지능형 자동차 개발을 위한 주간 및 야간 환경에서 차량 운전 시 발생할 수 있는 다양한 조명을 극복하고 운전자 졸음 상태를 단일 CCD(Charge Coupled Device) 카메라를 통해 감시하는 시스템을 제안한다. 운전 중 운전자 눈을 감시하여 졸음 상태를 판단하는 시스템에서 눈 검출 및 눈꺼풀 움직임 측정은 선행되어야 할 중요한 과정이다. 따라서 비전기반 시스템의 가장 큰 단점인 조명변화를 극복하며 눈 검출 성능을 높이고 실시간 처리가 가능한 간단한 조명 보정 알고리즘을 제안하였으며 또한 신뢰성 있는 졸음 판단을 위해 효율적인 눈꺼풀 움직임 측정 방법을 제안한다. 이러한 시스템은 실시간으로 처리되어야 하며 이를 위해 제안한 방법과 더불어 효율적인 눈 검증 방법으로 단계적 SVM(Cascaded Support Vector Machine)을 적용하였다. 한편, 제안한 알고리즘의 성능 측정을 위해 주간 및 야간의 다 양한 조명 변화 속에서 주행 중 수집된 운전자 동영상을 사용하였으며 자체 수집된 동영상에 대해 98% 이상의 눈 검출 성능 및 신뢰성 있는 눈꺼풀 움직임을 측정하였다. 최종 졸음판단 결과는 수집된 각각의 동 영상에 대한 PERCLOS(The percentage of eye-closed time during a period)를 비교함으로써 제안한 시스템의 성능 및 우수성을 보였다.
교류 서보시스템의 고속.고정밀 제어를 위하여 혼합형 지능제어방식을 제안하였다. 제안한 제어방식은 먼저 고속제어를 위하여 퍼지-신경회로망 제어방식올 이용하고 오차가 설정된 범위안에 들어오변 PLL 제어방식을 이용한다. 제안한 제어방식올 3상 유도전동기의 속도제어에 대한 시뮬레이션 및 실험을 통하여 기폰의 퍼지-신경회로망 제어방식과 제어성능을 비교 검토한 결과 우수함을 확인하였다.
현재 능동적인 조명제어와 관리기술이 연구되어 상용화되고 있다. 아파트 단지 등 복합 지능공간에서 유비쿼터스 서비스 기술을 응용하여 다중 지능 공간을 관리하는 시스템을 구축하여 활용하면, 에너지 사용 관련 의사결정을 지원 하고, 에너지의 효율을 높이며 생활의 안락함을 최적의 상태로 유지할 수 있을 것이다. 이를 위해서 지그비 메쉬망을 통해 수집된 전력 데이터를 가공하고, 상황에 적합한 서비스를 검색하기 위한 기능을 제공하는 분산형 자율 제어 미들웨어 및 에너지 관리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 지능 공간에서 유비쿼터스 서비스 제공을 위한 홈 서버 등의 플랫폼에 기반한 소프트웨어로 탑재되어 양방향 통신이 가능하고 다양한 무선 센서노드와 제어 네트워크, 에너지 디스플레이 디바이스 등을 활용하여 에너지 사용 관련 의사결정을 지원하는 분산형 자율제어 미들웨어 및 실시간 스마트 에너지 정보시스템(DDLEMS)을 설계 한다.
최근 시각 기반 인터페이스를 위하여, 손 동작 인식 기술 개발의 필요성이 증가하고 있다. 이러한 손 동작 인식 기술에서 손 모양 인식은 중요한 부분이며, 이는 손 영역 검출의 결과에 많은 영향을 받는다. 기존의 많은 손 동작 인식 기술들은 사람의 피부색이 갖는 컬러 특징을 이용하여 손 영역을 검출하였다. 그러나, 이러한 컬러 정보는 배경 및 조도 변화에 매우 민감하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는, 색 온도 보정 과정을 손 영역 검출에 적용함으로써 배경 및 조도 변화에 강인한 손 모양 인식 시스템을 제안한다. 제안한 방법이 배경 및 조도 변화에 강인함을 보이기 위해, 조명의 밝기 수준을 조절하며, 다양한 색을 배경으로 찍은 손 영상을 입력으로 손 모양 인식 성능을 실험하였다. 기존의 피부색을 이용한 손 영역 검출과의 비교 실험 결과를 통해, 제안한 방법이 배경 및 조도 변화에 강인한 손 모양 인식 성능을 가짐을 확인하였다.
최근 그린에너지 시대의 급작스런 도래와 더불어 전력산업의 패러다임 변화에 따라 전기에너지의 고효율 사용과 지능형 전력망 기술인 스마트그리드가 국가차원의 저탄소 녹색성장의 중추 산업분야가 될 전망이다. 이와 더불어 그린홈, 그린빌딩, 그린ICT, 신재생에너지 및 전기자동차를 망라하는 고효율 에너지 네트워크 인프라로 직류배전이 부각되고 있다. 최근 태양광, 연료전지 등 직류 기반의 분산전원 보급의 활성화, 정보화 확산으로 인해 직류를 필요로 하는 정보통신기기의 대폭확대, 전기자동차 보급에 따른 전력저장장치의 확산, LED와 같은 조명부하의 확대 등 변화된 환경 속에 전체 시스템 에너지 효율화, 전력품질의 개선을 위해 교류(AC)가 아닌 직류(DC)로 공급하는 직류배전의 도입 연구가 진행되고 있다. 본고에서는 미래 직류전력시스템의 예측 및 당사가 2009년 말 그린홈에 직류배전을 구축한 실증사례를 소개하고 현재 조기 상용화를 목표로 기술개발을 진행 중인 그린빌딩 적용을 위한 저압 직류배전기술의 개념 및 구현기술을 제안하고자 한다.
차량의 종류(차종)에 관한 정보는 ITS(지능형 교통시스템) 및 각종 교통 관련 분야에서 각종 교통 분석 및 지표로 활용될 수 있는 기초 정보이며 교통제어나 차량에 연관된 범죄 등에서 자동차의 인식에 관한 연구의 중요성 때문에 이에 관련된 연구는 오래 전부터 수행되어왔다. 본 논문에서는 차량의 크기를 바탕의 이륜, 소형, 중형, 대형 등 4종으로 차량을 분류 하였다. 차량영역 획득 과정에서 발생하는 잡음 및 조명변화 등 환경적 요인을 극복하고자 윤곽선정보와 배경차분법을 이용해 획득된 차영상 정보의 합영상을 획득하였다. 실험영상으로는 실제 교통관제 시스템에서 획득된 영상을 사용하였으며 실험결과 90%이상의 인식률을 보였다.
영상처리를 이용한 다양한 응용 예가 소개되고 있으며, 실제로 주차관리시스템을 포함하여 산업 현장에서 널리 활용되고 있다. 본 논문에서는 형상 인식을 위하여 레이저 빔을 활용한 예를 제시하고자 한다. 여기서는 차량에서 배출되는 폐오일 필터의 상, 하를 구분하기 위하여 라인형 레이저를 사용한 영상처리 시스템을 소개한다. 폐오일필터에 라인형 레이저를 조사하고, 그 영상을 카메라를 통해 획득한다. 획득된 영상은 폐오일필터의 상, 하를 구분할 수 있는 상태 정보를 가지고 있으며, 이 정보의 분석을 통하여 폐오일필터의 상, 하를 구분하도록 시스템을 구현한다. 본 시스템은 다양한 조명환경에서 폐오일필터의 상태를 정확히 확인할 수 있을 정도의 매우 높은 강인성을 가지게 되며, 영상처리를 위한 계산 양을 대폭 감소시켜준다. 실제 적용 예를 통하여 그 유용성을 제시한다.
본 연구에서는 기존 소방시스템의 문제점을 개선한 인공지능형 방향성 유도등 제어 시스템에 적용하기 위해 필요한 최적 피난유도 알고리즘 설계기법을 제시하였다. 인공지능형 방향성 유도등 제어 시스템은 화재 감지기 및 수신반과 연동하여 화재 발생시 발화부 및 연기 이동에 대한 판단을 통하여 최적의 비상대피 유도라인을 계산하여 인명 피해를 최소화하는데 그 목적이 있다. 이러한 최적 피난유도 알고리즘 구현을 위하여 최단거리 계산 알고리즘인 FLOYD 알고리즘을 이용하였으며, 각 지역 감지기의 감지 신호에 대한 위험상태에 따라 지역 위험인자를 적용한 최단거리 산출기법으로 구현하였다.
With the fast growing number of skyscrapers and large ultrahigh apartment complexes, the concerns on fire caused by electricity also grow. Among about 30,000 fires recorded annually, roughly one third of them are hewn to be caused by electricity. If one of such high and densely populated buildings or apartments catches a fire, the consequence can potentially be quite catastrophic. However, with the rapid development of the techniques in the fields of communications and computers, electric power distribution systems for such buildings and apartments have been largely digitalized in recent years. More detailed informations on the operating status are now available, which enables more sophisticated monitoring and early detection of potential fire caused by electricity. In this paper, we present an inference technique that can be used as one of the basic techniques in building intelligent distribution panel systems that can effectively monitor, prevent and detect the occurrence of fire caused by electricity. The technique can accommodate production rules in linguistic expressions on high abstraction levels. Fire finding strategies can be easily modified to provide more effective countermeasures. Simulation results show that inference capabilities and thus the capability of fire monitoring in power distribution panel systems can be significantly enhanced with our approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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