최근에 소형무인기(small UAV)에 대한 관심이 증대되고 있는데, 이는 소형무인기가 비용대비 효율적이고 사람의 접근이 어려운 재난 환경 등에 적합하기 때문이다. 이러한 소형무인기에서 거리측정을 통한 매핑(mapping)은 필수적인 기술이다. 기존의 무인시스템 연구에서 거리 측정 센서는 주로 레이저 센서와 스테레오 비전 센서를 많이 사용하였다. 레이저 센서는 정확도와 신뢰성이 우수하지만 대부분 고가의 장비이고 스테레오 비전 센서는 구현이 용이하지만 무게 측면에서 소형무인기에 탑재하여 사용하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 레이저 포인터와 단일 카메라를 사용하여 저가의 거리측정기를 구성하는 방안을 소개한다. 제안한 시스템을 이용하여 거리를 측정하고 이로부터 맵을 구성하는 실험을 수행하였고 실제 데이터와 비교 분석하여 시스템의 신뢰성을 검증하였다.
본 연구에서는 건물 실내 공간 정보 획득을 위해 Microsoft사의 $Kinect^{(R)}$ v2를 활용한 point cloud 기법을 도입하였다. 카메라로 취득한 2차원의 투영 공간 이미지 픽셀 좌표를 각 카메라의 보정을 거쳐 3차원 이미지 변환하며 이를 토대로 공간 정보를 구현하였다. 기준점을 중심으로 $360^{\circ}$ 회전하여 취득한 3차원 이미지를 통해 거리 측정이 불가한 기존의 2차원 이미지의 한계를 개선하였으며, 이 과정을 통해 얻은 point cloud를 통해 3차원 map을 형성하였다. 형성된 3차원 map은 기존의 공간정보 융 복합을 위한 센서와 비슷한 수준의 측정 효율을 가지면서 동시에 렌즈 왜곡 현상에 대한 후처리 과정을 통해 공간 정보를 정확하게 측정할 수 있도록 하였다. 측정한 결과를 2D 도면과 실제 공간 및 구조부재의 길이 및 위치 등과 비교하여 검증하였다.
냉장고나 에어컨 등과 같은 비교적 크고 자주 움직이지 않는 물체들에 대한 인식은 실내 환경에서의 SLAM (Simultaneous Localization and Map building) 문제에서 중요한 전역적 고정 특징으로 사용될 수 있다는 측면에서 그 필요성이 크다. 본 논문에서는 연속적으로 획득되는 3차원의 영상 장면들을 사용하여 이러한 큰 물체들을 안정적으로 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 파티클 필터(Particle Filter)를 기반으로 연속적인 3차원 영상에서 점진적으로 3차원의 물체를 인식하는 방법을 사용한다. 이를 위해 인식하고자 하는 하나의 물체를 표현하는 파티클(Particle) 들을 3차원의 장면에 뿌리고, 3차원 선들의 정합을 통해 각 파티클에 대한 정합 확률을 계산한다. 이 확률과 정합된 파티클의 비율을 기반으로 3차원 환경 속에 놓여진 물체를 인식할 수 있으면 물체의 자세 또한 함께 인식될 수 있다. 실험 결과를 통해 파티클 필터에 기반한 점진적이고 확률적인 물체인식의 가능성을 보이고 SLAM문제에 응용한 결과도 함께 보여준다.
실외에서는 GPS를 기반으로 하는 다양한 위치 추정 시스템을 사용하여 위치 추정 서비스를 제공할 수 있으나, 실내에서는 가시위성의 부족과 신호의 미약으로 GPS를 사용할 수 없어 실내에 존재하는 자원을 기반으로 하는 위치 추정시스템을 사용하고 있다. 특히 WLAN의 신호를 이용하는 fingerprinting 기법은 AP에서 제공하는 RSSI를 이용하여 위치를 추정하기에 실내에서 이용하기에 적합하다. 하지만 fingerprinting 기법은 fingerprinting map을 구축하는 offline 단계에서 얼마나 정확한 데이터를 이용하였는가에 따라 위치 추정의 정확도가 달라지는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 fingerprinting map을 구축하는 단계에서 다수의 데이터를 샘플링 하여 그 중 빈도가 높은 데이터를 저장하여 위치 추정 정밀도를 높이는 위치 추정 시스템을 제안한다. 제안하는 머저리티 샘플링 데이터 기반의 위치 추정 시스템은 map에 저장되어야 하는 RSSI를 클라이언트와 서버에서 가장 빈도가 높은 RSSI데이터를 필터링하여 map을 구축한 후 유사거리측정방식에 의해 위치를 추정하는 시스템이다. 실험결과 최소 87.5 %, 최대 90.4%의 위치 추정 정밀도를 가지는 것을 알 수 있으며, 최소 0.25 ~ 2.72m의 오차 범위를 가지는 것을 확인 할 수 있었다.
현재 건물은 예전에 비해 더 높고 더 복잡하면서 다양한 형태로 설계되고 있다. 그러므로 잠재적인 위험 요소는 더 증가하고, 화재, 정전, 지진, 호수, 태풍 등의 재해가 발생할 수 있다. 이들 재난은 가능한 신속하게 건물 안의 사람들을 대피시켜야 한다. 본 논문에서는 건물 내부에서의 센서와 유도등 네트워크를 통합 구축하여 신속하게 재난을 감지하고 내부 지리 정보를 이용하여 정확하게 대피 유도할 수 있는 새로운 재난 대피 유도 개념을 제시한다. 본 논문에서는 이 개념을 이용하여 건물 내부에서 화재 재난을 관리하기 위해 센서와 유도등 네트워크 기반의 통합 논리 모델을 제시한다. 더불어 제안된 논리 모델을 지도 상에 가시화하고 운영 실험을 실시하여 검증한다.
This paper presents a natural corners-based SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) with a robust data association algorithm in a real unknown environment. Corners are extracted from raw laser sensor data, which are chosen as landmarks for correcting the pose of mobile robot and building the map. In the proposed data association method, the extracted corners in every step are separated into several groups with small numbers of corners. In each group, local best matching vector between new corners and stored ones is found by joint compatibility, while nearest feature for every new corner is checked by individual compatibility. All these groups with local best matching vector and nearest feature candidate of each new corner are combined by partial compatibility with linear matching time. Finally, SLAM experiment results in an indoor environment based on the extracted corners show good robustness and low computation complexity of the proposed algorithms in comparison with existing methods.
Old Russian Legation(1890) has been attracted public attention in terms of politics and foreign affairs than architectural style because of conditions of location and historical incident. Though it was heavily damaged during the Korean war, and only the tower has been restored, it is very important in architectural history in Korea, because it is the oldest western style brick building which is existing with the old bishop's house in Myeong-Dong. But it has been impossible to reveal exactly the original form as there has been few reliable materials(picture, drawing, document) and it's remains were nearly destroyed owing to development of the surroundings. Recently the decisive document(site outline map) was found, and new research on the architect Sabatine was studied. So I can get into close with the original form by the results. In this study, I tried to conjecture the original form of the old Russian legation(the size, style, plan and indoor space, arrangement of attached facilities) and I checked the location and structure of the room where King Gojong stayed when he took refuge, and the use of the passage in the basement.
ICT의 발달과 사물인터넷(IoT), 센서 네트워킹 기술 등이 차세대 산업경쟁력으로 자리잡아감에 따라 각 지자체의 스마트시티 도입이 가속화 되고 있다. 스마트시티를 운영하기 위해서는 도시통합운영센터가 요구되어 지고 그 기반에 통합 플랫폼이 존재한다. 기존 스마트시티 플랫폼은 주로 2차원 지도 기반으로 CCTV정보, ITS 교통카메라 정보 등을 이용하여 서비스를 제공하고 있다. 보다 고도화된 스마트시티 서비스 제공을 위해 3차원 지도 정보, 건물과 시설물 단위정보, 대민 서비스를 위한 공공데이터포탈과의 연계 등이 요구되고 있다. 본 논문에서는 스마트시티 통합 플랫폼과 관련된 국내외 관련 개발 현황을 살펴보고, 현재 개발 중에 있는 BIM/GIS 상호운용 플랫폼과 외부데이터 연계방안을 제시하였다. BIM/GIS 플랫폼은 지도기반 위치정보와 건물정보를 연계하여 실내외의 끊임없는 공간정보서비스를 가능하게 한다. 본 플랫폼에 적용된 외부데이터는 V-World, 서울시 열린 데이터, 건축데이터개방이며, BIM/GIS 플랫폼과 연계하여 국토계획 구역정보, 서울시 대기오염정보, 건축물대장정보 등을 확인하였다. 이를 통해 고도화된 신개념 스마트시티 서비스를 제공할 수 있는 BIM/GIS 통합플랫폼의 개발 방향에 대해 제시하고자 한다.
달 영구음영지역에 얼음 형태의 물이 발견되면서 주요 우주국들은 로버 중심의 현장 탐사를 준비 중이다. 달 영구음영지역은 극지역 크레이터의 중심부로 태양광이 직접 도달하지 않지만, 크레이터 벽면으로부터 반사되는 태양광으로 인해 일정 수준의 저조도 환경이 유지되는 것으로 예상된다. 본 연구에서는 달 영구음영지역의 조도와 지형환경을 모사한 실내 테스트베드를 구축하여 모의 지형영상을 촬영하였다. 모의 영상을 대상으로 저조도 영상강화 기법(CLAHE, Dehaze, RetinexNet, GLADNet)을 적용하여 밝기값과 색상복원 효과를 분석하였고, 특징점 추출 및 정합 기법(SIFT, SURF, ORB, AKAZE)의 성능 향상을 분석하였다. 실험 결과 GLADNet과 Dehaze 영상 순으로 저조도 환경에 강인한 시인성 개선 효과를 보여주었다. 반면 특징점 검출 및 정합 기법은 Dehaze와 GLADNet 영상 순으로 성능이 향상됨을 확인하였고, 특히 ORB와 AKAZE의 성능이 크게 개선되었다. 달 탐사에서 로버 탑재 카메라는 3차원 지형정보구축과 지질학적 조사에 활용된다. 따라서 GLADNet은 토양 성분과 암석 종류 판별에 유용하고, Dehaze는 로버의 주행과 함께 3차원 지형정보 구축에 적합할 것으로 판단된다.
WiFi 신호지도법은 실내 환경을 위한 효과적인 위치 추적 기술로 잘 알려져 있다. 하지만 이 기술은 주어진 공간 전역에 걸쳐 미리 구축된 대용량의 신호지도가 있어야 적용할 수 있다. 또한 이 기술을 적용하기 위해서는 환경이 변함에 따라 전문가에 의해 주기적으로 새로운 신호지도를 구축하거나 변경하는 작업이 필요하다. 최근 들어 이러한 문제점을 극복하기 위한 한 가지 방법으로서, 군중-제공 신호지도 작성 방식이 많은 연구자들의 관심을 모으고 있다. 이 방식은 다수의 자발적인 사용자들로 하여금 특정 공간에서 수집한 자신들의 신호지도를 다른 사람들과 함께 서로 공유할 수 있도록 해준다. 따라서 군중-제공 신호지도 방식을 이용하면 신호지도를 자동으로 최신의 상태로 변경할 수 있다. 하지만, 대부분의 군중-제공 신호지도 작성 시스템들에서는 사용자들이 자신의 위치를 스스로 판단하여 수작업으로 직접 입력하도록 요구하고 있다. 그 뿐만 아니라, 이들 시스템에서는 다수의 사용자들로부터 수집되는 신호지도들 중에서 오류가 있는 것들을 찾아내고 이들을 여과해주는 체계적인 메커니즘을 가지고 있지 않다. 본 논문에서는 군중-제공 신호지도 작성 및 위치 추적(CMAL) 시스템의 설계에 대해 소개한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다수의 스마트폰 사용자들로부터 수집된 지역 신호지도들을 이용하여 자동으로 공유 신호지도를 구축/갱신할 수 있을 뿐만 아니라, 동시에 새로운 신호지도를 이용하여 각 스마트폰 사용자의 위치를 추적할 수 있는 기능을 제공한다. 본 시스템은 각 스마트폰에서 신호지도를 수집하는 다수의 클라이언트들과, 공유 신호지도 데이터베이스를 관리하는 중앙의 서버로 구성된다. 각 클라이언트에는 스마트폰 사용자의 실시간 위치를 추적하면서 동시에 지역 신호지도를 생성하는 파티클 필터-기반의 WiFi SLAM 엔진을 내장하고 있으며, 서버에는 공유 신호지도의 무결성 유지를 위한 가우시안 보간법 기반의 오류 여과 알고리즘을 채택하고 있다. 다양한 실험들을 수행한 결과를 통해, 본 논문에서 제안한 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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