• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.902-907
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• 2011

In this paper, we deal with performance evaluation of visual path following using 2D and 3D information. Visual path follow first teaches driving path by selecting milestone images then follows the same route by comparing the milestone image and current image. We follow the visual path following algorithm of [8] and [10]. In [8], a robot navigated with 2D image information only. But in [10], local 3D geometries are reconstructed between the milestone images in order to achieve fast feature prediction which allows the recovery from tracking failures. Experimental results including diverse indoor cases show performance of each algorithm.

• 한국항행학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.1-8
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• 2005

본 논문에서는 차세대 근거리 실내 무선 환경 기술로 채택 가능성이 높은 UWB(Ultra Wideband)기술용 Impulse Generator를 SRD(Step Recovery Diode)를 이용하여 설계하였다. 설계 목표는 단순한 설계 구조와 함께 저가, 소형, 고성능의 Impulse Generator 개발에 있다. 미국의 FCC(Federal Communications Commission)의 기준인 주파수 범위 3.1~10.6 GHz, 출력 제한 레벨 -41.25 dBm을 만족하는 Impulse Generator를 회로 시뮬레이터인 Agilent Technologies사의 ADS를 이용하여 설계, 제작, 측정하였다. 설계된 회로의 출력 신호는 단일밴드용과 멀티밴드용으로 구분하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권1호
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• pp.3-14
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• 2015

도심지에서 초고층 건축물 및 지하시설물과 연계된 복합건축물 등 건축물이 대형화 복합화 됨에 따라 공간정보 서비스 대상영역의 범위가 실내공간으로 급속하게 확대되어 가고 있으며, 이러한 변화는 모바일 디바이스의 보급, IT 기술의 발달과 함께 향후 실내공간정보 기반의 안전 및 시설물관리, 실내내비게이션 등 다양한 서비스 수요를 창출하게 될 것으로 판단된다. 하지만 실내공간정보의 경우, 구축된 실내공간정보 데이터 품질에 대한 인증 기준이 부재하여 이에 따른 검증 기준 마련이 시급하다. 이에 본 연구에서는 국내외 연구사례를 검토하고 이를 기반으로 실내공간정보 품질검증 방안을 마련하여 2014년도 구축된 영등포역의 실내공간정보에 대해 검증실험을 실시하였다. 그 결과, 본 연구에서 제시한 실내공간정보 품질인증의 방법 및 기준에 대한 검증실험을 통해 균일하고 완성도 높은 품질의 데이터를 분류할 수 있음을 확인하였으며, 오류 발생 빈도가 높은 유형 등에 대해 파악할 수 있었다. 이러한 결과는 향후 실내공간정보 품질인증체계를 구축을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권1호
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• pp.165-170
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• 2015

본 논문은 3D 위치 정보를 산출하기 위한 기압고도계 및 기준국을 이용한 절대 고도 측정 정확도 향상에 관한 연구이다. GPS와 같은 위성 항법 시스템이 신뢰성이 있는 절대 고도를 제공하지 못하는 점과 기압 고도계가 변화하는 대기압의 특성상 절대 고도 정보를 제공하지 못한다는 문제점을 인식하고, 이를 개선하기 위해 새로운 기법을 제안하였다. 제안된 기법을 검증하기 위해 RTK를 활용한 기준국을 지정하고 시중에 판매하는 압력 센서 및 EVK 단말기를 활용하였으며, 실내 외에서의 사람의 이동으로 인한 고도 변화 실험과 차량을 이용한 이동 실험을 통해 검증하였다. 이 논문의 결과는 기준국을 이용하는 기존의 2D 측위 시스템을 간단히 3D 측위 시스템으로 확장할 수 있는 저가 솔루션을 제공할 수 있음을 보였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제45권6호
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• pp.26-34
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• 2008

차량의 접근 가능한 구역에 대한 판단과 경로 계획은 무인 차량의 자율 주행에 있어서 필수적이다 차량의 접근 가능한 구역과 경로계획을 위한 정보는 3차원 지형형상을 분석하여 얻을 수 있다. 이 논문에서는 카메라의 색 정보와 2차원 레이저 거리센서(2D LRF)를 융합하여 모바일 로봇의 휠 인코더를 통해 복원한 3차원 지형형상과, GPS/IMU 정보와 2차원 레이저 거리 센서로 복원한 3차원 지형형상을 적은 데이터로 표현하는 방법을 제시하였다. 카메라의 색 정보와 2차원 레이저 거리센서의 융합을 위해 카메라의 좌표계와 LRF의 좌표계 사이의 기하학적인 관계를 격자무의 평면을 이용하여 구하였다. 카메라와 2차원 레이저 거리센서의 융합을 통한 3차원 지형형상 복원은 모바일 로봇을 이용하여 실내에서 실험하였고, GPS/IMU 정보와 2차원 레이저 거리센서를 통한 3차원 지형형상 복원은 차량을 이용하여 실외에서 실험하였다. 이런 시스템에서 복원한 3차원 지형형상은 점군 기반으로 되어있고, 이는 매우 많은 양의 정보를 필요로 한다. 정보의 양을 줄이기 위해 점군 기반을 대신하여 입방형 격자 기반의 지형형상으로 복원하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권9호
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• pp.407-418
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• 2023

MultiOn(Multi-Object Goal Visual Navigation)은 에이전트가 미지의 실내 환경 내 임의의 위치에 놓인 다수의 목표 물체들을 미리 정해준 일정한 순서에 따라 찾아가야 하는 매우 어려운 시각적 탐색 이동 작업이다. MultiOn 작업을 위한 기존의 모델들은 행동 선택을 위해 시각적 외관 지도나 목표 지도와 같은 단일 맥락 지도만을 이용할 뿐, 다양한 멀티모달 맥락정보에 관한 종합적인 관점을 활용할 수 없다는 한계성을 가지고 있다. 이와 같은 한계성을 극복하기 위해, 본 논문에서는 MultiOn 작업을 위한 새로운 심층 신경망 기반의 에이전트 모델인 MCFMO(Multimodal Context Fusion for MultiOn tasks)를 제안한다. 제안 모델에서는 입력 영상의 시각적 외관 특징외에 환경 물체의 의미적 특징, 목표 물체 특징도 함께 포함한 멀티모달 맥락 지도를 행동 선택에 이용한다. 또한, 제안 모델은 점-단위 합성곱 신경망 모듈을 이용하여 3가지 서로 이질적인 맥락 특징들을 효과적으로 융합한다. 이 밖에도 제안 모델은 효율적인 이동 정책 학습을 유도하기 위해, 목표 물체의 관측 여부와 방향, 그리고 거리를 예측하는 보조 작업 학습 모듈을 추가로 채용한다. 본 논문에서는 Habitat-Matterport3D 시뮬레이션 환경과 장면 데이터 집합을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 통해, 제안 모델의 우수성을 확인하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.181-185
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• 2016

본 논문은 선원 훈련을 보다 효율적으로 수행하기 위한 가상현실 기반 선원 훈련 플랫폼을 위한 저작도구를 제안한다. 제안하는 저작도구는 훈련의 효율도를 높이기 위해 실 선박 환경을 3D 스캔하여 가상현실 환경으로 불러오는 가상환경 구축부와 다양한 시나리오 기반의 훈련 내용을 소화할 수 있는 드래그-앤-드롭 기반의 스크립트 편집부를 지원한다. 본 저작 도구에서는 가상현실 장비들을 지원하고 실환경을 3D 스캔을 통해 가상 현실로 변환하기 때문에 피훈련자는 훈련이 필요한 실환경 내에서 요구되는 동일한 훈련을 이행하게 됨으로써 피훈련자의 몰입감과 훈련 효과를 높인다. 또한 다양한 선박 환경에 대한 훈련 시뮬레이션을 빠른 시간 내에 제작할 수 있게 함으로써 제작에 필요한 비용을 줄인다. 본 저작도구는 시나리오 편집부를 통해 다중 참여형 훈련 시나리오의 편집과 임무 평가를 가능하게 한다.

• Computers and Concrete
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• 제33권5호
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• pp.535-544
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• 2024

In the rapidly advancing landscape of computer vision (CV) technology, there is a burgeoning interest in its integration with the construction industry. Camera calibration is the process of deriving intrinsic and extrinsic parameters that affect when the coordinates of the 3D real world are projected onto the 2D plane, where the intrinsic parameters are internal factors of the camera, and extrinsic parameters are external factors such as the position and rotation of the camera. Camera pose estimation or extrinsic calibration, which estimates extrinsic parameters, is essential information for CV application at construction since it can be used for indoor navigation of construction robots and field monitoring by restoring depth information. Traditionally, camera pose estimation methods for cameras relied on target objects such as markers or patterns. However, these methods, which are marker- or pattern-based, are often time-consuming due to the requirement of installing a target object for estimation. As a solution to this challenge, this study introduces a novel framework that facilitates camera pose estimation using standardized materials found commonly in construction sites, such as concrete forms. The proposed framework obtains 3D real-world coordinates by referring to construction materials with certain specifications, extracts the 2D coordinates of the corresponding image plane through keypoint detection, and derives the camera's coordinate through the perspective-n-point (PnP) method which derives the extrinsic parameters by matching 3D and 2D coordinate pairs. This framework presents a substantial advancement as it streamlines the extrinsic calibration process, thereby potentially enhancing the efficiency of CV technology application and data collection at construction sites. This approach holds promise for expediting and optimizing various construction-related tasks by automating and simplifying the calibration procedure.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.1987-1992
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• 2010

본 논문에서는 이동로봇에 장착된 CCD 카메라를 통해 입력되는 영상에서 3차원 물체가 가지는 특징정보를 분석 및 추출하여하여 주행전방의 환경을 구분하는데 적용하게 된다. 복도 내에서 주행하는 로봇에 탑재된 카메라로 입력된 영상은 3차원 특징정보에 의해 장애물과 복도의 코너, 문으로 검출되어진다. 바닥의 장애물 정보 인식을 통한 이동로봇의 주행경로를 구하는데 있어 이들 세 가지는 최적의 경로 생성과 장애물 회피를 위한 매우 중요한 정보로 사용될 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 입력영상을 전처리 후에 제안된 알고리즘을 기반으로한 이동로봇의 주행방향결정과, 입력 영상에서 신경망을 통하여 장애물 인식 및 특징정보 검출을 통한 이동로봇의 주행을 위한 선행 실험결과를 제시하였다.

• 한국광학회지
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• 제29권5호
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• pp.204-214
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• 2018

LIDAR는 정밀 측정이 가능한 특성을 기반으로 정확한 정보 획득과 고해상도 3차원 영상 구현에 유리하기 때문에 사용자의 개입 없이 정확한 정보 획득과 판단이 요구되는 자율 주행 시스템에 필수적으로 적용되고 있다. 최근 LIDAR를 접목한 자율 주행 시스템이 인간의 생활권 안에서 활용되면서 시각안전 문제에 대한 해결과 함께 다양한 환경에서 정확한 장애물 인식을 통한 신뢰성 있는 판단이 요구되고 있다. 본 논문에서는 1550 nm 시각안전 광원을 활용한 Single-Shot LIDAR system (SSLs)을 구성하고 다양한 측정 환경, 반사 물질, 물질의 각도에 대한 LIDAR 신호 분석 방법과 결과를 보고한다. 실내, 주간, 야간의 환경에서 25 m 거리에 위치한 5% 알루미늄 반사판과 건물 벽을 활용하여 각 측정 환경에서 반사율이 다른 물질에 대한 신호를 분석하고, 다양한 각도를 갖는 실제 장애물을 고려하여 반사 물질의 각도 변화에 대한 신호 분석도 진행하였다. 이러한 신호 분석은 수신 정보의 신뢰도 판별을 위한 SNR과 거리 정보 정확성의 지표인 타이밍 지터를 활용하여 측정 환경 및 반사 조건과 LIDAR 신호 간의 상관관계 확인이 가능한 장점이 있다.