• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.542-546
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• 2009

모바일상의 혼합현실 기반의 소프트웨어 기술은 현재 국내외적으로 시작 단계에 있다. 하지만 급속한 모바일 인터넷 인프라의 확산, 모바일 기기의 성능 향상 및 개방형 모바일 OS의 등장으로 인해 모바일 혼합현실과 같은 새로운 융합형 IT기술이 사용자의 요구에 부흥하여, 수요가 급신장 되고 있다. 모바일 혼합현실 기반 기술 중 하나인 마커의 검출과 추적은 혼합현실의 가장 기본이며 매우 중요한 과정이다. 본 논문에서는 낮은 CPU를 이용하는 모바일 환경에 최적화된 실시간 마커 추적 방법에 대하여 제안한다. 낮은 CPU의 처리속도를 보완하기 위하여 처리영역을 축소하여 가변 탐색영역내의 공간에서 처리를 수행하고, 좌표변환정보를 이용하여 추적을 수행하는 캘리브레이션 과정을 대신하여 캠 시프트 알고리즘을 이용하여 효과적인 추적 방법을 제안한다.

• 자동차안전학회지
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• 제4권1호
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• pp.23-26
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• 2012

본 논문은 듀얼클러치 변속기 변속 메커니즘 개발을 위한 동역학적 시뮬레이션 해석 및 피로수명 해석에 관한 연구이다. 캠을 이용한 쉬프트 포크의 이송으로 기어를 변속하는 개념을 갖는 쉬프트 메커니즘의 작동성 및 설계안 검증을 위해 캠의 회전 속도, 접촉면의 경계조건 및 싱크로나이저 슬리브에서의 저항을 반영한 모델링을 구성하여 동역학적 시뮬레이션을 실시하였다. 각 파트의 응력 및 변형률 발생을 해석하여 설계 개선안을 도출하고, 개선안이 반영된 최종 시작모델의 시뮬레이션 상 최대 응력 발생 시점에서 시프트 포크의 각 접촉면 별 외력 작용을 분석하여 이를 적용한 피로 해석을 진행하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.213-225
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• 2013

본 논문에서는 단일 카메라와 2개의 모터를 이용하는 볼-플레이트 로봇제어장치를 설계하는 방법과 제어 오차를 줄이는 방법을 제안한다. 볼-플레이트 시스템을 설계하기 위해서는 볼의 상태 파악과 플레이트의 균형 유지가 필요하다. 볼의 상태는 캠시프트 알고리즘을 이용하여 추적하고 칼만필터로 공의 위치 오차를 보정한다. 플레이트 균형은 두 개의 모터를 움직여 제어하는데 측정 오차가 적은 DC모터를 사용하였다. 플레이트의 표면적 상태나 공의 위치 추적오류 등을 인하여 작은 오차가 여전히 남아있다. 이러한 오차는 점점 쌓이게 되며 결국은 볼의 균형유지를 방해하게 된다. 이를 해결하기 위해 적분기를 추가한 제어기를 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.619-628
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• 2013

이 논문에서는 CAMshift 알고리즘과 칼만 필터(Kalman filter) 알고리즘을 결합하여 강건하게 개선된 추적모듈에 관해서 기술한다. 물체를 추적할 때 사용되는 CAMshift 알고리즘은 추적과정에서 탐색 윈도우를 설정할 때 물체가 이동하는 방향 및 속도를 고려하지 않는다는 단점이 있었다. 이를 해결하기 위해 칼만 필터 알고리즘을 추가한다면 현재 물체의 위치 및 속도 등의 정보를 바탕으로 다음 순간의 물체 위치를 추정할 수 있게 된다. 이 추정값을 기준으로 CAMshift 추적 시 탐색 윈도우를 재설정함으로써, 기존 CAMshift 알고리즘만으로는 추적이 불가능한 고속 이동물체에 대해서도 보다 정확한 추적이 가능하게 되었다. 또 본 연구에서는 추적 대상의 HSV와 YCrCb 두 색상정보를 동시에 고려함으로써 단일 색정보를 이용하는 검출보다 더 강인한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.787-796
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• 2014

Many mobile robot navigation methods utilize laser scanners, ultrasonic sensors, vision camera, and so on for detecting obstacles and path following. However, human utilizes only vision(e.g. eye) information for navigation. In this paper, we study a mobile robot control method based on only the camera vision. The Gaussian Mixture Model and a shadow removal technology are used to divide the foreground and the background from the camera image. The mobile robot uses a combined CAMSHIFT and KLT feature tracker algorithms based on the information of the foreground to follow a person. The algorithm is verified by experiments where a person is tracked and followed by a robot in a hallway.