본 논문에서는 지능적인 경로 계획을 위한 스테레오 카메라 기반의 공간좌표 검출 기법을 이용한 자율 이동 로봇 시스템을 제안하였다. 우선 스테레오 카메라로부터 입력된 영상 중 좌 영상에 YCbCr 컬러 모델 및 무게 중심법을 이용하여 이동중인 보행자의 얼굴 영역과 중심좌표를 검출하고, 검출된 좌표 값에 따라 스테레오 카메라의 능동적인 로봇 제어를 통해 이동하는 보행자를 실시간적으로 검출하게 된다. 다음으로, 로봇구동에 의해 추적 제어된 스테레오 카메라의 좌, 우 영상간의 시차정보와 스테레오 카메라 내부 변환관계를 통해 깊이 정보를 검출한 후, 검출된 깊이 지도로부터 각 열에 존재하는 최소값을 이용한 2차원 공간좌표를 검출하여 이동 로봇과 보행자간의 거리와 위치좌표는 물론 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하게 되며, 산출된 위치 좌표를 토대로 이동 로봇의 지능적인 경로 추정 및 판단에 따라 자율적인 주행을 수행하게 된다. 실시간적으로 입력되는 240 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험결과, 이동 로봇과 전방에 존재하는 장애물간의 거리 및 보행자와 장애물간 상대거리의 계산치와 측정치간의 오차가 평균 $2.19\%$와 $1.52\%$이하로 각각 유지됨으로써 경로 계획을 위한 공간좌표 검출에 기반을 둔 실질적인 이동 로봇 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
레이더는 표적으로부터 반사된 신호의 크기, 도플러 속도로부터 표적의 거리, 속도 정보를 알 수 있으며, 이런 반사 신호의 특징들은 표적의 반사 특성과 기동에 의해 결정된다. 표적의 위치 정보에 대한 각도 오차는 합채널에 대한 차채널의 크기 비로부터 추출된다. 본 논문에서는 다기능 레이더의 성능을 평가하고 분석하기 위한 레이더 반사 신호 모의 장치(RSSE)에 대해 소개하였다. 개발된 레이더 반사 신호 모의 장치는 다채널 직접 디지털 합성(MC-DDS)을 이용하여, 재밍 신호를 포함한 다중 표적 환경을 모사할 수 있도록 구현되었으며, 효율적인 하드웨어 구조 설계를 통해 모사할 수 있는 표적의 수를 용이하게 확장할 수 있도록 설계되었다. 개발된 모의 장치의 요구 성능 및 기능을 시험 환경에서 확인하였으며, 신호 처리기(RSP)와의 연동 시험 구성에서 표적 탐지 성능을 입증하였다.
Recently, the number of jellyfish has been rapidly grown because of the global warming, the increase of marine structures, pollution, and etc. The increased jellyfish is a threat to the marine ecosystem and induces a huge damage to fishery industries, seaside power plants, and beach industries. To overcome this problem, a manual jellyfish dissecting device and pump system for jellyfish removal have been developed by researchers. However, the systems need too many human operators and their benefit to cost is not so good. Thus, in this paper, the design, implementation, and experiments of autonomous jellyfish removal robot system, named JEROS, have been presented. The JEROS consists of an unmanned surface vehicle (USV), a device for jellyfish removal, an electrical control system, an autonomous navigation system, and a vision-based jellyfish detection system. The USV was designed as a twin hull-type ship, and a jellyfish removal device consists of a net for gathering jellyfish and a blades-equipped propeller for dissecting jellyfish. The autonomous navigation system starts by generating an efficient path for jellyfish removal when the location of jellyfish is received from a remote server or recognized by a vision system. The location of JEROS is estimated by IMU (Inertial Measurement Unit) and GPS, and jellyfish is eliminated while tracking the path. The performance of the vision-based jellyfish recognition, navigation, and jellyfish removal was demonstrated through field tests in the Masan and Jindong harbors in the southern coast of Korea.
최근 위성영상의 공간해상도가 향상됨으로 인해 단일 위성영상이 포함하는 지상영역의 범위가 감소하고 있으며, 따라서 위성영상을 다양한 GIS분야에 활용하기 위해서 효과적인 영상 모자이킹기법의 개발이 요구되고 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상에서의 경계선 정보(강, 도로, 건물 등)를 이용하여 접합선을 설정함으로써 모자이킹을 수행하는 알고리즘을 제안하였으며, 이를 위해서 경계선 검출 알고리즘을 통해 추출된 단절 경계선들의 추적 및 상호연결기법을 개발하였다. 본 연구에서 제시한 기법을 IKONOS, KOMPSAT-1, SPOT-5 위성영상에 적용하여 가능성을 평가하였으며, 실험 결과 두 영상의 기하학적 차이로 인한 인접부분에서 불연속성이 최소화됨을 알 수 있었다.
광섬유를 사용하여 미소 교류자기장 (200Hz-2kHz) 감지를 위한 광섬유 간섭계 자기센서시스템을 구성하였다. 자왜효과(magnetostriction effect)가 큰 비정질 metallic glass(2605SC)를 광섬유에 부착하여 자기장 감지부를 제작하고 방향성 결합기 metallic glass(2605SC)를 광섬유에 부착하여 자기장 감지부를 제작하고 방향성 결합기(directional coupler)를 사용한 광섬유 일체식(all-fiber type)으로 Mach-Zehnder 간섭계를 구성하여 외부 자기장의 변화를 간섭계의 위상변화로 변환시켜 그 크기를 측정하였다. 온도변화, 진동 등 주위환경에서 오는 불규칙한 신호에 의한 간섭계의 신호소멸(signal fading) 문제는 능동 위상추적방법(active phase tracking method)으로 간섭계의 기준 광통로(reference arm)에 위치한 위상 변조기에 보상신호를 되먹임으로써, 직각조건(quadrature condition)을 이루어 안정시켰다. 측정 결과 metallic glass의 주파수 반응특성은 900Hz-2kHz 대역에서 거의 비슷한 경향을 보였으며 최대 감도를 나타내는 직류 바이어스 자기장은 3.5 Oe 였다. 미소 교류자기장에 대한 간섭계의 출력은 $\pm$0.5 Oe 범위 안에서 좋은 선형성을 보였다. 1 kHz 교류자기장에 대한 scale factor S는 8.0 rad/Oe 이었으며 최소감지자기장은 $3X10^{-6} Oe/\sqrt{Hz}$(1Hz detection bandwidth)이었다.
본 논문은 비정상 상황 시 발생하는 음원에 대해 주변 환경 음에 강인한 음원 구간을 검출하여, 구간내의 신호를 이용한 음원 인식 과 위치 추적 시스템 설계에 관한 연구이다. 강인한 음원 구간 검출은 수신되는 오디오 신호로부터 단 구간 가중 평균 델타 에너지를 계산하여, 저역 통과 필터에 입력 후, 출력되는 결과 값들의 비교를 통해 배경음에 강인한 구간을 정의 하며, 음원 인식은 검출된 구간 내 데이터로부터 종래의 인식 방법인 HMM(: Hidden Markov Model)을 이용해, 음원 인식 정보를 생성하여 학습 및 인식을 한다. 이는 주변 배경음이 포함된 음원 신호에 대해 기존 신호의 에너지를 이용해 구간을 검출 후, HMM을 통한 인식에 비해 3.94% 상향된 인식률을 보인다. 또한 인식 결과를 바탕으로 구간내의 신호간의 TDOA(: Time Delay of Arrival)를 이용한 위치 파악은 실제 발생 위치와의 각도와 97.44%일치함을 보인다.
최근에 미국, 영국, 일본에서 폭발물, 독성 화학물 등에 의한 테러가 공공장소에서 시도되고 있다. 위험물을 공공장소에서 두고 가는 방식은 탐지하기 어려운 방법 중에 하나로 인식되고 있다. 공공장소에는 곳곳에 카메라가 영상을 녹화하고 있지만, 그 영상을 사람이 일일이 모니터링 하는 것은 쉽지 않은 일이다. 최근에는 자동으로 영상을 분석하는 지능형 소프트웨어를 유기물 탐지에 이용하고 있다. Lin 등의 방식은 비교적 높은 유기물 탐지율을 보이고 있으나, 단기 배경 영상의 특성으로 유기물에 관련한 픽셀의 수가 시간이 지날수록 급격히 감소하는 경향이 있어 그 형상 정보를 얻기가 어렵다. 본 논문에서는 면적의 변화 특성을 분석함으로써 유기물의 형태를 성공적으로 추출하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 제안한 방식에 대해 실험을 한 결과 선행 연구보다 형태 추출에서 우수한 성능을 보인다.
최근 물리적 디바이스의 도움 없이 사람이 시스템과 인터랙션 할 수 있는 인간 친화적인 인간-기계 인터페이스가 많이 연구되고 있다. 이중 대표적인 것이 본 논문의 주제인 비전기반 제스처인식이다. 본 논문에서 우리는 설정된 가상세계의 객체와의 인터랙션을 위한 손 제스처들을 정의하고 이들을 인식할 수 있는 효과적인 방법론을 제안한다. 먼저, 웹캠으로 촬영된 저해상도 영상에서 사용자의 양손을 검출 및 추적하고, 손 영역을 분할하여 손 실루엣을 추출한다. 우리는 손 검출을 위해, RGB 공간에서 명암에 따라 두개의 타원형 모델을 이용하여 피부색을 모델링하였으며, 블랍매칭(blob matching) 방법을 이용하여 손 추적을 수행하였다. 우리는 플러드필(floodfill) 알고리즘을 이용해 얻은 손 실루엣의 행/열 모드 검출 및 분석을 통해 Thumb-Up, Palm, Cross 등 세 개의 손모양을 인식하였다. 그리고 인식된 손 모양과 손 움직임의 콘텍스트를 분석해서 다섯 가지 제스처를 인식할 수 있었다. 제안하는 제스처인식 방법론은 정확한 손 검출을 위해 카메라 앞에 주요 사용자가 한 명 등장한다는 가정을 하고 있으며 많은 실시간 데모를 통해 효율성 및 정확성이 입증되었다.
전송되는 정보들의 가로채기 확률을 감소시키기 위한 피감청 기술 중 대표적인 대역확산통신 기법을 적용함으로써 통신 성능에 미치는 영향을 분석하고, 이를 통해 최적의 은밀 수중음향통신 시스템의 모델을 제안한다. 대역확산 통신 된 신호의 레벨이 낮아져 주변의 배경소음과 같은 레벨로 전송하기 때문에 피탐지 확률이 감소하고 은밀성의 특징을 갖게 된다. 본 논문에서는 BCJR(Bahl, Cocke, Jelinek, Raviv) 복호방법과 대역 확산 기법 중 직접 수열 대역 확산 기법을 적용하였으며, 은밀 수중 통신에서 고려되는 송수신 모델은 크게 두 가지로 나뉘는데, 경판정 기반의 송수신 모델과 반복기반의 터보 등화 모델의 성능을 시뮬레이션과 호수 실험을 통해 성능을 비교 분석하였다.
본 논문에서는 노인의 낙상에 의한 위급상항을 모니터링 하기 위한 4족 로봇 및 모니터링 시스템을 소개한다. 4족 로봇은 FPGA Board(Field Programmable Gate Array)를 이용한 특정 색을 판별하는 영상처리에 기반하여 자율 이동한다. 노인의 낙상을 감지하기 위해 가슴에 센서노드를 착용하고, 낙상에 의한 응급 상황 시에 4족 로봇이 낙상신호를 관리자에게 전송한다. 관리자는 전송된 영상을 기반으로 4족 로봇을 제어 및 상황판단을 하고, 위급상황이면 119에 신고를 한다. 센서노드만을 사용한 낙상 감지 시스템에서 98.33% 낙상의 Sensitivity와 일상행동 94.375% Specificity가 측정 되었다. 100% 낙상 감지를 못했던 점을 낙상 감지 시스템과 이동형 카메라(로봇)의 결합 알고리즘을 제안 및 실험을 통해 100% 검증 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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