• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.103-107
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• 2013

본 논문에서는 차선 이탈 경고 장치 시스템에서 사용되는 실시간 차선 추적 방법을 제안한다. 먼저 입력 영상의 원근효과를 제거하기 위해 역투영 변환을 이용하여 조감도 영상을 생성한다. 그 다음 차선의 사전 정보를 이용하여 차선 검출에 적합한 특징들을 추출한다. 블록단위의 관심영역에 해당하는 차선 특징과 RANSAC(RANdom Sample Consensus) 알고리즘을 사용하여 차선 후보군을 검출하고 클러스터링 과정을 수행하여 주행 차선을 결정한다. 마지막으로 칼만 필터를 사용하여 현재 검출된 주행 차선을 추적한다. 제안하는 알고리즘을 주간, 야간 등의 다양한 고속도로 환경에서 실험한 결과 실시간 환경에서 사용가능한 30ms 이내의 처리 속도와 90% 가량의 추적률을 얻을 수 있었다.

• 전기학회논문지P
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• 제64권1호
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• pp.23-28
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• 2015

Measuring the distances between signals in the signal space is usually determined by obtaining the ideal metric which is not easy to obtain. In this research we have investigated the scheme that measures the distances between the signals constructed with the measured voltage signals connected to electric apparatus using Kalman filter and exponential mapping. The metric is defined on the feature signals obtained via the estimation process of a Kalman filter and the mapping process using the exponential transformation. Diagnosis is on the voltage fluctuations is applied to determining whether the system is in the stable state or not due to the unexpected accidents, such as power overcharge, discharge, outages flow may be the cause of the accident. The decision making scheme evaluated with respect to the effectiveness and the degree of complication with different variances. Two methods, the Hard Limit Threshold Scheme(HLTS) and the Interval Energy Scheme(IES) are proposed and compared. In experiments the IES shows better tolerance to impulse noise than the HLTS.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.47-49
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• 2003

Automatic land use and land cover change (LUCC) detection via remotely sensed imagery has a wide application in the area of LUCC research, nature resource and environment monitoring and protection. Under the condition that one time (T1) data is existed land use and land cover maps, and another time (T2) data is remotely sensed imagery, how to detect change automatically is still an unresolved issue. This paper developed a land use and land cover class knowledge guided method for automatic change detection under this situation. Firstly, the land use and land cover map in T1 and remote sensing images in T2 were registered and superimposed precisely. Secondly, the remotely sensed knowledge database of all land use and land cover classes was constructed based on the unchanged parcels in T1 map. Thirdly, guided by T1 land use and land cover map, feature statistics for each parcel or pixel in RS images were extracted. Finally, land use and land cover changes were found and the change class was recognized through the automatic matching between the knowledge database of remote sensing information of land use & land cover classes and the extracted statistics in that parcel or pixel. Experimental results and some actual applications show the efficiency of this method.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2022년도 가을 학술논문 발표대회
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• pp.47-48
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• 2022

The positioning technology that measures the position of a person or object is a key technology to deal with the location of the real coordinate system or converge the real and virtual worlds, such as digital twins, augmented reality, virtual reality, and autonomous driving. In estimating the location of a person or object at an indoor construction site, there are restrictions that it is impossible to receive location information from the outside, the communication infrastructure is insufficient, and it is difficult to install additional devices. Therefore, this study tested the direct sparse odometry algorithm, one of the visual Simultaneous Localization and Mapping (vSLAM) that estimate the current location and surrounding map using only image information, at an indoor construction site and analyzed its applicability as an indoor positioning technology. As a result, it was found that it is possible to properly estimate the surrounding map and the current location even in the indoor construction site, which has relatively few feature points. The results of this study can be used as reference data for researchers related to indoor positioning technology for construction sites in the future.

• 전자공학회논문지SC
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• 제45권6호
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• pp.149-156
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• 2008

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 무인 로봇 자동 항법시스템의 중요 기술로 센서 데이터로부터 로봇의 위치를 결정하고 기하학적 맵을 구성하는 것이다. 기존 방법으로는 초음파, 레이저 등의 거리 측정 센서를 이용해 로봇의 전역 위치를 찾는 방법과 스테레오 비전을 통한 방법이 개발되었다. 거리 측정 센서만으로 구성한 SLAM 시스템은 계산량이 간소하고 비용이 적게 들지만 센서의 오차나 비선형에 의해 정밀도가 조금 떨어진다. 이에 반해 스테레오 비전 시스템은 3차원 공간영역을 정확히 측정할 수 있지만 계산량이 많아 고사양의 시스템을 요구하고 스테레오 시스템 또한 고가이다. 따라서 본 논문에서는 단일 카메라 영상과 PSD(position sensitive device) 센서를 사용하여 SLAM을 구현하였다. 전방향의 PSD 센서로부터 일정 거리의 장애물을 감지하고 전면 카메라의 영상처리를 통해 장애물의 크기 및 특징을 감지한다. 위의 데이터를 통해 확률분포 SLAM을 구성하였고 실제 구현을 통해 성능검증을 하였다.

• 한국측량학회지
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• 제23권3호
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• pp.313-322
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• 2005

급속한 기술의 발전과 인간 생활 및 문화 활동의 범위가 변하고 확장됨에 따라 지표면에 빠른 변화가 발생하고 있으므로 지도와 지형공간 데이터베이스의 갱신주기는 짧아져야 한다. 이를 만족시키기 위하여 최근에 지형공간정보 분야에서는 지도제작 과정의 자동화와 데이터 처리속도의 단축을 위한 연구가 진행되고 있으며, 이 결과 수치사진측량 워크스테이션, GPS/INS 기술, 위성영상의 활용기술, 자동 정보추출 및 LiDAR 시스템이 개발되었다. 항공 LiDAR 데이터로부터 자동으로 건물을 추출하고 등고선을 생성할 수 있는 가능성에 많은 관심이 집중되고 있다. 그러나 숙련된 작업자에 의해 수동으로 건물을 도화하는 기존의 사진측량 방법에 의한 결과와 비교하면, 정확도와 효율성에 대한 좀더 심도 깊은 연구가 수행되어야 한다. 반면에, LiDAR 데이터로부터 등고선을 생성한 결과, 품질 및 정회성에 있어서 효율적이고 경제적이었다. 본 연구에서는 수치지도 제작에 필요한 건물을 추출하고 등고선을 생성하기 위하여 LiDAR 데이터의 전처리 과정과 단계별 처리과정에 관련되는 다양한 조건의 영향 및 정확도에 관하여 평가하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권4호
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• pp.201-208
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• 2015

본 논문은 차량에 설치된 블랙박스 영상으로부터 도로노면에 표시된 방향지시기호를 효율적으로 검출하는 방안을 제안한다. 제안한 연구에서는 원근 효과를 가진 입력영상에서 역원근변환 방법을 통해 원근 효과를 제거한 실세계 좌표로 매핑 한 평면 영상에서 BOF 특징정보 기반의 신경망 인식기를 통해 검출한다. 입력영상에서 역원근변환과 특징정보의 검출 및 인식은 높은 계산량 때문에 실시간 처리가 어려운 점이 있다. 이를 보완하기 위해 제안한 방안에서는 입력영역의 도로노면 방향지시기호 영역의 특징을 분석하여 도로노면 기호가 포함된 후보 ROI영역을 정의하고 후보 ROI영역의 Gray 색상에서 역원근변환을 수행한다. 그리고 각 도로기호 영역들을 실시간 검출 및 인식하기 위해 인식코자 하는 영역 극소 특징벡터를 추출하고 이를 근소화시킨 클래스로 군집화하여 BOF를 생성한 후 이를 활용한 신경망을 통해 검출한다. 제안한 방안을 도로노면 방향지시기호 검출 연구에 적용한 결과, 약 89% 이상 비교적 정확한 검출률을 제시하였으며, 다양한 도로 환경에서도 높은 검출률을 제시하였다. 따라서 제안한 방안을 안전운전지원시스템을 위한 보다 정확한 도로정보 제공시스템에 적용 가능함을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권5호
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• pp.1316-1332
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• 2012

Formation flying is an important technology that enables high cost-effective organization of outer space aircrafts. The ad-hoc wireless network based on direct-sequence ultra-wideband (DS-UWB) techniques is seen as an effective means of establishing wireless communication links between aircrafts. In this paper, based on the theory of matched filter and error bits correction, a hybrid detection algorithm is proposed for realizing multiuser detection (MUD) when the DS-UWB technique is used in the ad-hoc wireless network. The matched filter is used to generate a candidate code set which may contain several error bits. The error bits are then recognized and corrected by an novel error-bit corrector, which consists of two steps: code mapping and clustering. In the former step, based on the modified optimum MUD decision function, a novel mapping function is presented that maps the output candidate codes into a feature space for differentiating the right and wrong codes. In the latter step, the codes are clustered into the right and wrong sets by using the K-means clustering approach. Additionally, in order to prevent some right codes being wrongly classified, a sign judgment method is proposed that reduces the bit error rate (BER) of the system. Compared with the traditional detection approaches, e.g., matched filter, minimum mean square error (MMSE) and decorrelation receiver (DEC), the proposed algorithm can considerably improve the BER performance of the system because of its high probability of recognizing wrong codes. Simulation results show that the proposed algorithm can almost achieve the BER performance of the optimum MUD (OMD). Furthermore, compared with OMD, the proposed algorithm has lower computational complexity, and its BER performance is less sensitive to the number of users.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.33-40
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• 2012

최근 병원정보 시스템은 의료서비스의 질과 효율성을 제고하기 위해 스마트폰 및 태블릿 PC를 활용한 스마트 진료서비스가 대형병원을 중심으로 도입되고 있으며 개인의 진료정보를 PC, 스마트폰 등을 통해 관리하는 개인건강기록(PHR) 서비스에 대한 관심 및 기술개발이 활발히 진행 중에 있다. 이러한 차세대 병원정보 시스템을 구축하기 위해서는 상이한 병원정보 시스템 간의 데이터 연동과 다양한 사용자 기기 간의 UX 일관성이 보장되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 멀티플랫폼 환경 하에서 의료정보를 통합하여 연동할 수 있는 게이트웨이 시스템을 설계하기 위해 개인의 진료정보 표준과 성능 향상을 위한 연구를 수행하였다. 본 연구를 통해 게이트웨이 시스템의 핵심 기능인 데이터 간의 매핑 방법에 있어서 CCR 표준을 적용하고 다중 테이블 기반 매핑 방법을 사용하여 시스템 설계를 하였다. 이에 대한 성능 평가를 위해 실험을 한 결과 응답속도가 약 20% 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.133-139
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• 2015

이 논문에서는 영상정보를 기반으로 한 무인 시스템의 자율 항법기술에 대한 동향을 요약한다. 영상기반 항법기술로는 비주얼 서보잉, 비주얼 오도메트리, 영상 기반 SLAM(simultaneous localization and mapping)이 있다. 비주얼 서보잉은 목표 이미지와 현재 이미지 사이의 피쳐 차이로부터 원하는 속도 입력을 계산하여 무인 로봇을 목표 자세로 유도하는 데 사용된다. 비주얼 오도메트리는 무인 시스템이 영상정보를 바탕으로 자신의 이동 궤적을 추정하는 기술로, 기존의 dead-reckoning 방식보다 정확성을 향상시킬 수 있다. 영상 기반 SLAM은 무인 시스템이 영상 정보를 활용하여 미지의 환경에 대한 지도를 구축함과 동시에 자신의 위치를 결정해 나가는 기술로, 정확히 알지 못하는 환경에서 무인차량이나 무인기를 운용하는데 필수적이다. 이러한 기술들이 적용된 해외의 연구 사례들을 살펴봄으로써 영상기반 항법기술의 동향을 파악할 수 있었다.