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후방 카메라 영상과 3차원 도로지도를 이용한 이동차량의 위치인식 (Localization of A Moving Vehicle using Backward-looking Camera and 3D Road Map)

  • 최성인;박순용
    • 전자공학회논문지
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    • 제50권3호
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    • pp.160-173
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    • 2013
  • 본 논문에서는 실외 도로환경에서 주행하는 차량의 위치를 추정하기 위한 비쥬얼 오도메트리 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 운전자의 이동계획에 따라 차량의 초기위치에서 원거리에 위치한 특정 목적지를 방문한 후 지나온 경로를 따라 다시 초기위치로 정확하게 복귀해야 하는 차량의 위치인식을 위해 사용된다. 위치인식에는 차량 전방의 3차원 정보획득을 위한 스테레오 카메라와 후방의 영상을 획득하는 단일 카메라를 사용한다. 차량이 목적지를 향해 순방향 주행할 때는 전방 스테레오 비쥬얼 오도메트리(stereo visual odometry)를 이용하여 이동차량의 위치를 추정하고 동시에 도로 및 주변 환경에 대한 3차원 전역지도를 그래프 구조로 생성한다. 차량이 목적지에 도달하여 복귀할 때는 후방의 단일 카메라에서 획득한 2차원 영상과 전역지도를 바탕으로 모노 비쥬얼 오도메트리(monocular visual odometry)로 위치를 추정한다. 복귀하는 차량의 위치를 정확하게 추정하기 위해서는 효과적인 전역지도의 노드 탐색방법이 요구된다. 후방 카메라의 영상 특징과 전역지도의 각 노드의 영상 특징을 정합하고 지도에 저장된 3차원 좌표를 이용하여 차량의 위치를 추정하였다. 또한 3차원 위치추정에 성공한 이전노드들의 정보를 바탕으로 매 영상 프레임마다 적응적으로 탐색영역을 확장하거나 줄이도록 하였다. 두 개의 서로 다른 경로에 대한 실험을 통하여 제안하는 방법의 성능을 검증하였다.

소나 영상 기반의 수중 물체 인식과 추종을 위한 구조 : Part 2. 확률적 후보 선택을 통한 실시간 프레임워크의 설계 및 구현 (A Framework of Recognition and Tracking for Underwater Objects based on Sonar Images : Part 2. Design and Implementation of Realtime Framework using Probabilistic Candidate Selection)

  • 이영준;김태균;이지홍;최현택
    • 전자공학회논문지
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    • 제51권3호
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    • pp.164-173
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    • 2014
  • 수중 로봇 분야에서 수중 환경 인식은 매우 중요하나, 탁도 등의 제약으로 인하여 수중 광학 카메라의 사용은 제한적이다. 대안으로 기대하는 수중 영상 소나의 경우, 소나 영상의 품질이 영상 처리에 의해 자연물을 그대로 인식하기에 충분히 안정적이며 정확하지 못하다. 이를 극복하고자 본 논문의 Part 1에서 초음파의 특징을 고려한 인공 표식을 제안하였으며, 형상 행렬 기반의 인식 방법을 함께 제안하고 검증하였다. 그러나 실제 해양 환경은 복잡하고 동적인 잡음 요소가 많다. 이러한 문제를 추가로 해결하기위해 본 논문의 Part 2에서는 연속되는 소나 영상에서 확률적으로 인식 후보를 선별하여 인식하고, 추적하는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 4단계, 즉 유사도 기반 관심 후보의 선정, 확률 기반 최종 후보의 선정, 선정된 후보의 인식, 그리고 인식된 물체의 추적으로 구성되어 있다. 이러한 4단계의 구조가 병렬로 처리되어 실시간 처리가 가능하며 인식 대상체의 변경이나 알고리즘의 보강을 위한 유연한 구조를 가진다. 제안한 프레임워크를 구성하는 파티클 필터 기반의 후보 선별 알고리즘과 평균-이동 (mean-shift) 기법에 의한 추적 방법을 함께 제안하였다. 수조 실험과 실해역 실험을 수행을 통하여 성능을 검증하였으며 결과에 대한 상세한 분석을 수행하였다. 인공 표식의 추적에서 얻어진 상대거리, 방향 등의 정보는 수중 로봇의 제어와 항법을 위해 사용될 것으로 기대하고 있다.

지상기준점 추가에 의한 IKONOS RPC 갱신 (Modification of IKONOS RPC Using Additional GCP)

  • 방기인;정수;김경옥;조우석
    • 대한공간정보학회지
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    • 제10권4호
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    • pp.41-50
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    • 2002
  • RFM은 OGC (Open GIS Consortium)에서 권고하는 지구관측영상에 대한 표준기하모델 중 하나이다. 또한 RFM은 1m의 공간해상도를 제공하는 상업목적의 위성 IKONOS의 최종 사용자를 위한 센서 모델로서 RPC를 RFM을 위한 매개변수로서 영상과 함께 제공하고 있다. 그러나 영상의 최종사용자가 더욱 정확한 공간정보의 획득을 위해 추가적인 노력을 시도하는 경우, IKONOS는 물리적 센서모델을 위한 보조적인 정보의 제공이 미흡하기 때문에 추상적인 센서모델이나 수학적인 센서모델을 도입하게 된다. Pushbroom DLT와 같은 추상적인 센서모델을 적용하기 위해서는 영상 전체에 고르게 분포하는 다수의 GCP를 관측해야 하며, RFM과 같은 수학적인 센서모델을 적용하기 위해서도 더욱 많은 수의 GCP가 필요하게 된다. 따라서 가장 효율적인 방법은 가장 적은 수의 기준점을 이용하여 영상과 함께 제공되는 RPC를 개선하는 방법이다. 본 논문에서는 소수의 추가적인 UP를 이용하여 IKONOS의 RPC를 개량하는 2가지 방법을 제안한다. 첫 번째는 소수의 지상기준점과 normalized cubic 내에 설치된 가상의 기준점을 이용하여 RPC를 갱신하는 방법이고, 두 번째는 매개변수에 대한 관측을 도입하여 $1^{\sim}5$개의 소수 지상기준점 만으로 RPC를 갱신하는 방법이다. 본 연구에서 갱신된 RPC는 검사점을 통해 검증한 결과 갱신 전보다 RMSE가 50% 정도 개선된 것을 확인할 수 있었다.

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저가형 드론영상을 이용한 수치지형도 수정·갱신업무 적용 가능성 실험 평가 (Experimental Applicability Evaluation for Renewal and Modification Task of Digital Topographic Map by Low-Cost Drone Acquired Images)

  • 윤부열
    • 한국지리정보학회지
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    • 제20권4호
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    • pp.115-125
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    • 2017
  • 현재 국가기본도는 국토 전역에 동일한 축척과 정확도로 제작하여 배포됨으로서 국토개발 GIS, 차량용 내비게이션 등 각종 주제도 및 신속한 공간정보 산업에 의사결정용으로 다양한 분야에 활용되고 있으며 공간정보 산업의 전반적인 확대를 위해 많은 연구와 정책을 제시하고 있다. 이에 따른 일환으로 공간정보의 최신성에 대한 문제점을 해소하기 위해 전국을 권역으로 나누어 기본도를 수정했던 것을 2013년부터는 상시 수정으로 정책 변경하여 공간정보의 최신성 확보에 일조하고 있다. 따라서 본 연구에서는 현재 많은 연구와 다양한 산업에서 각광받고 있는 드론(Drone)을 활용하여 국가기본도의 수정 및 갱신 가능성을 평가하였다. 특히 저가형 드론에서 취득한 정사영상정보와 3차원 점군(Point Clouds)을 수치지형도와 중첩하여 3차원 위치정보를 동시에 취득하여 수정 갱신업무에 적용한 결과 0.2m 정밀도와 0.1m의 정확도를 나타내고 있다. 이는 국가 기본도(축척: 1/5,000) 제작 작업규정의 오차범위를 준수하고 있어 수치지도 수정 갱신 업무까지도 충분이 활용이 가능한 것으로 판단된다.

UAV를 활용한 비행고도별 지적기준점 및 필지경계점 정확도 분석 (Accuracy Analysis of Cadastral Control Point and Parcel Boundary Point by Flight Altitude Using UAV)

  • 김정훈;김준현
    • 한국측량학회지
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    • 제36권4호
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    • pp.223-233
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    • 2018
  • 본 연구는 지적기준점과 필지경계점에 대하여 무인항공기를 비행고도별로 40m, 100m로 구분하고 정사영상과 GNSS 지상현황측량을 통한 필지경계점 좌표간의 차이를 비교하여 정확도를 제시하였다. 연구결과, 첫째, 공간해상도 분석에서 비행고도별 정사영상에 대한 평균오차는 40m일 때 0.024m, 100m일 때 0.034m의 정확도로 나타났고, 비행고도 100m보다 40m에서 공간해상도와 위치 정확도가 높은 것으로 분석되었다. 둘째, 비행고도에 따른 지형지물별 영상인식의 정확도 분석을 위해 대공표지 없음, 녹색, 적색의 세가지 경우로 구분하여 비교한 결과 적색의 경우 RMSE가 X=0.039m, Y=0.019m, Z=0.055m로 가장 높은 정확도로 나타났다. 셋째, 정사영상과 현장실측을 통한 좌표를 비교한 결과 지적기준점의 경우 전체 RMSE는 X=0.029m, Y=0.028m, H=0.051m로 나타났고, 필지경계점의 경우 X=0.041m, Y=0.030m로 나타났다. 결론적으로 본 연구결과를 토대로 볼 때, 지적측량을 위한 정사영상 관련 법률규정에서 비행고도별 평균오차 0.05m 미만으로 제한한다면, 공간정보취득 뿐만 아니라 지적측량에도 경제적이고 효율적인 방법이 될 것으로 기대한다.

해상 부이 보호 및 선박 사고 예방을 위한 트레일 카메라-AIS 연계형 능동감시 및 접근경보 시스템 개발 (A Development of Active Monitoring and Approach Alarm System for Marine Buoy Protection and Ship Accident Prevention based on Trail Cameras and AIS)

  • 황훈규;김배성;김헌우;강용수;김대한
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제22권7호
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    • pp.1021-1029
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    • 2018
  • 해상 부이는 항로 및 위험물 표지, 기상 및 해양 환경 모니터링, 군사 전략 요소 등 다양한 목적으로 운용되는 설비이다. 이러한 해상 부이가 선박 충돌 등으로 인해 손상되면 해양이라는 특수성으로 인해 복구 및 교체 작업에 많은 시간과 비용이 소요되며, 표류 시 2차 사고의 위험성이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 해상 부이를 보호하기 위하여 트레일 카메라 및 AIS를 활용한 능동감시 및 접근경보 시스템의 개발에 관한 내용을 다룬다. 이러한 시스템의 개발을 위하여 기존 국내외 연구 및 유사 시스템 개발 사례를 분석한 후, 개선 요구사항을 도출하고, 도출된 내용을 바탕으로 시스템을 설계한다. 설계 시 주안점을 둔 내용으로는 AIS와 트레일 카메라 연계형 능동 감시, 선박 접근에 대한 단계별 경보, 육상과 부이의 거리에 따른 선택적 통신매체 적용, 영상 처리를 통한 선박 식별 및 경보 제공, 열화상 카메라의 적용 등 크게 다섯 가지가 있다. 또한, 설계된 내용을 바탕으로 시스템을 개발하고, 실험실 혹은 필드 수준의 테스트를 통해 개발한 시스템의 유용성을 검증한다.

고속 해상 객체 분류를 위한 양자화 적용 기반 CNN 딥러닝 모델 성능 비교 분석 (Comparative Analysis of CNN Deep Learning Model Performance Based on Quantification Application for High-Speed Marine Object Classification)

  • 이성주;이효찬;송현학;전호석;임태호
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.59-68
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    • 2021
  • 최근 급속도로 성장하고 있는 인공지능 기술이 자율운항선박과 같은 해상 환경에서도 적용되기 시작하면서 디지털 영상에 특화된 CNN 기반의 모델을 적용하는 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 해상 서비스의 경우 인적 과실을 줄이기 위해 충돌 위험이 있는 부유물을 감지하거나 선박 내부의 화재 등 여러 가지 기술이 접목되기에 실시간 처리가 매우 중요하다. 그러나 기능이 추가될수록 프로세서의 제품 가격이 증가하는 문제가 존재해 소형 선박의 선주들에게는 비용적인 측면에서 부담이 된다. 또한 대형 선박의 경우 자율운항선박의 시스템을 감안할 때, 연산 속도의 성능 향상을 위해 복잡도가 높은 딥러닝 모델의 성능을 개선하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델에 경량화 기법을 적용해 정확도를 유지하면서 고속으로 처리할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 먼저 해상 부유물 검출에 적합한 영상 전처리를 진행하여 효율적으로 CNN 기반 신경망 모델 입력에 영상 데이터가 전달될 수 있도록 하였다. 또한, 신경망 모델의 알고리즘 경량화 기법 중 하나인 학습 후 파라미터 양자화 기법을 적용하여 모델의 메모리 용량을 줄이면서 추론 부분의 처리 속도를 증가시켰다. 양자화 기법이 적용된 모델을 저전력 임베디드 보드에 적용시켜 정확도와 처리 속도를 사용하는 임베디드 성능을 고려하여 설계하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법 중 정확도 손실이 제일 최소화되는 모델을 활용해 저전력 임베디드 보드에 비교하여 기존보다 최대 4~5배 처리 속도를 개선할 수 있었다.

로버 카메라 시스템을 이용한 건설공간정보화 기술의 개발 방안 연구 (Research on Development of Construction Spatial Information Technology, using Rover's Camera System)

  • 홍성철;정태일;박재민;신휴성
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권7호
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    • pp.630-637
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    • 2019
  • 달에 얼음 형태의 물과 희귀 자원의 대량 존재하는 것이 밝혀지면서, 달의 경제적, 산업적 가치는 증대되고 있다. 이에 우리나라를 포함한 전 세계 주요 우주국들은 달 자원 확보와 유인 기지 건설을 위한 현지 자원 활용 기술을 개발하고 있다. 향후 달 현지 건설을 준비하기 위해서는 로버에서 취득한 지형 및 건설 영상을 가공하여, 건설 전 주기의 의사결정 지원정보를 제공하는 무인 건설공간정보화 기술을 개발해야한다. 본 연구에서는 달 로버 카메라 시스템을 기반으로 한 건설공간정보화 기술의 개발 방안을 소개하였다. 세부적으로 로버의 주행 영상, 지형 및 건설 영상 취득을 위한 로버 기반 카메라 시스템의 개념 설계와 달 건설공간정보 구축을 위한 분산 환경 기반의 개념적 아키텍쳐인 달 로버 운영 시스템을 제안하였다. 또한 달 표면에 특화된 로버의 위치 결정 및 3차원 지형복원 기법 개발 방안을 제시하였다. 본 연구에 도출한 달 무인 건설공간정보화 기술은 개념적 설계로 실험을 통한 검증이 필요하다. 따라서 개발된 로버와 로버운영 시스템은 향후, 달 모의 지형에 적용하여 개선할 예정이다.

OCR 프로그램을 활용한 선박 항해일지 데이터 추출 모델 개발 (Development of a Ship's Logbook Data Extraction Model Using OCR Program)

  • 이다인;김성철;윤익현
    • 해양환경안전학회지
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    • 제30권1호
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    • pp.97-107
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    • 2024
  • 빠르게 발전하는 이미지 인식 기술에도 불구하고 표 형식의 문서와 수기로 작성된 문서를 완벽하게 디지털화하기에는 아직 어려움이 따른다. 본 연구는 표 형식의 수기 문서인 선박 항해일지를 작성하는 데에 사용되는 규칙을 이용하여 보정 작업을 수행함으로써 OCR 결과물의 정확도를 향상시키고자 한다. 이를 통해 OCR 프로그램을 통하여 추출된 항해일지 데이터의 정확성과 신뢰성을 높일 것으로 기대된다. 본 연구는 목포해양대학교 실습선 새누리호의 2023년에 항해한 57일간의 항해일지 데이터를 대상으로 OCR 프로그램 인식 후 발생한 오류를 보정하여 그 정확도를 개선하고자 하였다. 이 모델은 항해일지 기재 시 고려되는 몇 가지 규칙을 활용하여 오류를 식별한 후, 식별된 오류를 보정하는 방식으로 구성하였다. 모델을 활용하여 오류를 보정 후, 그 효과를 평가하고자 보정 전과 후의 데이터를 항차별로 구분한 후, 같은 항차의 같은 변수끼리 비교하였다. 본 모델을 활용하여 실제 셀 오류율은 약 11.8% 중 약 10.6%의 오류를 식별하였고, 123개의 오류 중 56개를 개선하였다. 본 연구는 항해일지 중 항해정보를 기입하는 Dist.Run부터 Stand Course까지의 정보만을 대상으로 수행하였다는 한계점이 있으므로, 추후 항해정보 뿐만 아니라 기상정보 등 항해일지의 더 많은 정보를 보정하기 위한 연구를 진행할 예정이다.

인터랙티브 내러티브에 관한 연구 - VR 애니메이션 <Wolves in the Walls>의 분석을 중심으로 (A Study on the Interactive Narrative - Focusing on the analysis of VR animation <Wolves in the Walls>)

  • 성호장
    • 트랜스-
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    • 제15권
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    • pp.25-56
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    • 2023
  • VR 콘텐츠는 정보의 밀도가 매우 높은 동적 이미지 시뮬레이션 기술을 기반으로 공간감과 현실감 확보를 통해 체험자에게 깊은 몰입감을 가져다준다. 하지만 높은 정보 밀도의 내부 정보들은 한편 객관적이지 않은 착각을 형성하기도 한다. 때문에 사용자에게 높은 밀도의 동적 이미지 정보를 해석할 수 있는 적절한 안내가 필요하다. 게임에서 네비게이션 인터페이스와 상호작용 기능을 설정하는 것처럼, 가상현실에서의 상호작용은 가상 콘텐츠를 해석, 향유하는 기본적 토대이다. 본 연구는 VR 콘텐츠 제작의 중요한 부분인 상호작용적인 스토리텔링 설계에 대한 사례 분석을 기반으로 한다. 가상현실 콘텐츠에서 더 우수한 상호작용적인 스토리텔링 모델을 탐색하기 위해 기본적인 주요개념들을 고찰하고 VR 애니메이션 <Wolves in the Walls>의 상호작용적인 스토리텔링 특징을 분석한다. 분석의 결과로 정리된 결론은 첫째, VR 환경이 사용자에게 자유롭게 이동할 수 있는 장점을 충분히 활용해야 하며, 상호작용 모듈 설계시 사용자의 현장감을 충분히 고려해야 한다는 점이다. 이를 통해 관객의 상호작용을 유도하여 참여도를 높힘으로서 VR이라는 핫미디어를 쿨미디어적 참여를 유도할 수 있다. 둘째, 사용자가 자유도가 매우 높은 가상 환경에 처음 들어갔을 때 모호한 세계 상황에 대해 당황하지 않도록, 작품의 초기 단계에서는 개발자 주도의 서술을 제공해야 한다. 셋째, 일부 게임에서 텍스트를 통해 사용자에게 안내하는 것과 달리, 사용자와 스토리 캐릭터(NPC)와의 자연스러운 대화를 추가하는 더 자연스러운 상호작용 방식을 통해 안내할 수 있다. 본 연구는 VR 애니메이션 <Wolves in the Walls>의 상호작용적인 스토리텔링 특징을 분석하고 정리함으로써 다양한 형태로 진화되고 있는 VR 콘텐츠의 설계의 한 가이드라인을 제공한다.