최근 컴퓨터 비전과 딥러닝 기술의 발전으로 비디오 분석, 영상 감시, 인터렉티브 멀티미디어 및 인간 기계 상호작용 응용을 위해 인간 행동 인식에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 많은 연구자에 의해 RGB 영상, 깊이 영상, 스켈레톤 및 관성 데이터를 사용하여 인간 행동 인식 및 분류를 위해 다양한 기술이 도입되었다. 그러나 스켈레톤 기반 행동 인식은 여전히 인간 기계 상호작용 분야에서 도전적인 연구 주제이다. 본 논문에서는 동적 이미지라 불리는 시공간 이미지를 생성하기 위해 동작의 종단간 스켈레톤 조인트 매핑 기법을 제안한다. 행동 클래스 간의 분류를 수행하기 위해 효율적인 심층 컨볼루션 신경망이 고안된다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 공개적으로 액세스 가능한 UTD-MHAD 스켈레톤 데이터 세트를 사용하였다. 실험 결과 제안된 시스템이 97.45 %의 높은 정확도로 기존 방법보다 성능이 우수함을 보였다.
지능형 이동체 시스템 발달에 따라서, 보다 정확한 위치 정보 추정 기술에 대한 요구가 증가하고 있다. 특히, 실내에서 사용되는 이동 로봇에게 주어진 일을 정해진 위치에서 수행할 때에는 보다 정확한 위치 추정에 대한 성능을 필요로 한다. 따라서, 이 논문에서는 고정형 또는 이동형 사물에 적용 가능한 진보된 위치 추정 방법을 제안한다. 제안 방법은 미리 설치된 블루투스 비콘 신호로부터 위치 추정 결과를 칼만 필터의 관찰 신호로 사용한다. 또한, 센서의 위치와 각도에 따라서 결정되는 각 방향의 중력 가속도를 추정하기 위해서, 롤(roll)과 피치(pitch) 각도를 먼저 계산하고, 이 결과를 자기장 센서 출력과 결합하여 요(Yaw) 각도를 추정함으로써,이동체의 진행 방향을 정확히 추정한다. 이를 기반으로 이동체의 제어 입력이 되는 가속도 신호를 정확히 계산함으로써, 칼만 필터의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능은 고정 상태와 이동 상태로 나누어 평균 위치 오차를 계산하여 기존의 칼만 필터와 비교시 위치 오차를 크게 향상시킴을 확인하였다.
In this Paper, outdoor position estimation system was implemented using GPS (Global Positioning System) and INS (Inertial Navigation System). GPS position information has lots of errors by interference from obstacles and weather, the surrounding environment. To reduce these errors, multiple GPS system is used. Also, the Discrete Wavelet Transforms was applied to INS data for compensation of its error. In this paper, position estimation of the mobile robot in the straight line is conducted by EKF (Extended Kalman Filter). However, curve running position estimation is less accurate than straight line due to phase change in rotation. The curve is recognized through the rate of change in heading angle and the position estimation precision of the initial curve was improved by UPF (Unscented Particle Filter). In the case of UPF, if the number of particle is so many that big memory gets size is needed and processing speed becomes late. So, it only used the position estimation in the initial curve. Thereafter, the position of mobile robot in curve is estimated through switching from UPF to EKF again. Through the experiments, we verify the superiority of the system and make a conclusion.
한국건설기술연구원(KICT)에서는 도로의 안전성 분석을 위해서 도로의 각종 정보를 이동하는 차량을 이용하여 신속하게 취득하고, 이를 토대로 도로의 결함구간을 분석할 수 있는 도로 안전성 조사 분석 차량(RoSSAV, Road Safety Survey and Analysis Vehicle)을 개발하였다. 본 연구를 통해 도로의 안전성에 의심이 되는 지역에 대해서 3차원 도로 모델링을 통한 도로 선형 결함 알고리즘을 개발하였으며, 이를 위해서는 신속하고 정확한 데이터가 수집되어야 한다. 차량에 회전식 레이저 스캐너, GPS(Global Positioning System), INS(Inertial Navigation System), CCD(Charge-Coupled Device) 카메라 그리고 DMI(Distance Measuring Instrument) 등 여러 센서를 장착하여 데이터를 취득하였다. 마지막으로 이들 데이터를 통합하여 3차원 도로 기하(도로 중심선, 도로 경계선), 도로 시설물과 사면을 추출하였다.
항공기에 탑재되어 운용되는 링레이저 자이로 기반 스트랩다운 관성항법장치(SDINS)와 위성항법장치(GPS)의 결합 시스템의 실시간 구현에 있어서 설계시 고려해야할 문제에 대해서 살펴본다. SDINS/GPS 결합 시스템의 실시간 구현시, 레버암, 측정치 획득 및 오차 보상 외에, 링 레이저 자이로 기반의 SDINS의 특성을 고려해야만 한다. 뱅크턴을 반복적으로 수행하는 항공기에서 발생하는 누적 수직축 자세 오차를 추정하기 위해, 자이로의 비정렬이 모델링된 모델을 구현한다. 항공기 탑재 시험을 통해 수직축 자세 오차의 누적문제 및 실시간 구현 상의 문제를 해결하고, 자세 오차 추정 성능 향상 결과를 살펴본다.
본 논문에서는 차량을 자동으로 주차시키기 위한 시스템을 구현하고 이 시스템을 구동시키기 위한 방법론을 제시한다. 차량이 자동으로 주차하기 위해서는 첫째, 차량의 위치와 주차위치, 장애물의 위치를 파악하고 둘째, 장애물을 피하여 정확한 주차위치에 도달할 수 있는 차량의 이동 경로 산출하고 셋째, 생성된 경로를 따라 차량이 이동할 수 있도록 핸들을 제어해야 한다. 차량의 위치와 주차위치, 장애물의 위치를 판단하기 위하여 카메라로부터 입력 받은 영상의 변환을 통해 평면 지도를 생성하는 기법과 차량의 이동 모델을 통해 차량의 속도와 조향각도를 이용하여 이동한 차량의 위치를 판단하는 관성 항법 기법을 이용하였다. 차량의 이동 경로 산출에 있어서는 차량의 회전 반경을 고려한 Simple path method와 Bezier spline을 이용한 경로 수정 방법을 이용하였다. 또한, Divided arc method를 이용하여 장애물을 피하는 다양한 이동 경로를 생성하였다. 생성된 경로 중 다양한 목적함수를 만족시키는 제일 좋은 경로를 선택하기 위한 방법을 적용하여 하나의 경로를 선택하였다. 차량의 이동 경로 상에 장애물을 피해 정확한 위치에 차량을 위치시킬 수 있는 방법을 테스트 하였다. 생성된 경로를 따라 차량이 움직이기 위한 제어 기법으로는 Virtual road method을 이용하여 기계적인 시간 지연 등의 문제점을 해결하였다.
사회가 발전함에 따라서 보다 높은 수준의 삶을 추구하고자 하는 욕구가 증대되고 있으며 이에 따라 많은 주요한 시설물이 구축되고 있다. 그 중 도로 및 노변에 존재하는 시설물은 사고예방, 재해방지, 운전자의 편의성 제공 등 다양한 목적으로 사용되므로 적절한 유지관리가 요구된다. 현재 이 시간에도 많은 지역에서 도로 및 노변에 존재하는 시설물 공사가 진행중이거나 유지보수중인 상태에 있다. 도로 시설물 유지관리를 위해서 인력을 이용한 현장조사도면과 관리대장작성의 업무가 수작업에 의존하고 있어 자료의 구축에 많은 시간이 걸리는 실정이다. 본 연구에서는 인력을 이용하여 현장을 조사하는 기존 방법과는 달리 멀티 센서(multi sensor)를 장착한 모바일 매핑 차량 시스템을 한국건설기술연구원에서 개발하였다. 본 연구에서는 연구목적에 적합한 센서의 선정 및 차량 시스템을 설계하였으며, 그에 따른 전체적인 데이터의 처리절차를 설명하였다. 처리된 데이터를 DB화하여 사용자가 쉽게 접근이 용이하게 할 수 있도록 하여 공무원 및 유관기관 담당자가 현장에 갈 필요 없이 찾고자 하는 도로구간의 위치에 해당하는 도로 및 노변 영상과 그에 따른 속성 정보를 확인하여 해당 시설물에 대한 정보를 확인 할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 구축된 시스템의 데이터를 사용하여 도로 시설물관리 업무의 효율성이 향상될 수 있을 것으로 판단된다.
관성 측정 센서는 사람 행동 인식 시스템에 주로 사용되는 센서들에 비해 크기가 작고 가벼우며 낮은 비용으로 시스템의 경량화를 달성할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 관성 측정 센서를 이용한 이진 신경망 기반 걸음걸이 패턴 분석 시스템을 제안하고, 연산 가속을 위한 FPGA 기반 가속기 설계 및 구현 결과를 제시한다. 관성 측정 센서를 통해 걸음걸이에 대한 6가지 신호를 측정하고, 단시간 푸리에 변환을 이용하여 스펙트로그램을 추출한다. 높은 정확도를 가지는 경량화 시스템을 갖추기 위해 걸음걸이 패턴 분류에 BNN (binarized neural network) 기반 구조를 사용하였고, 검증 결과 97.5%의 높은 정확도와 메모리 사용량이 합성곱 신경망에 비해 96.7% 감소한 것을 확인하였다. 이진 신경망의 연산 가속을 위해 FPGA를 이용한 하드웨어 가속기 구조로 설계하였다. 제안된 걸음걸이 패턴 분석 시스템은 24,158개의 logic, 14,669개의 register, 13.687 KB의 block memory를 사용하여 구현되어 62.35 MHz의 최대 동작 주파수에서 1.5ms 내에 연산이 완료되어 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.
본 연구는 한화탈레스에서 2011년부터 K-55A1 개량사업 중 사격통제장치(통신제어기, 전시통제기, 제원표시기, 전원공급기, 축전지)의 양산 생산에서 장비의 신뢰성을 향상하기 위해 제품의 입고 시점부터 유닛시험(회로카드 및 유닛 단위), 번인시험(초기고장배제), 통합 시스템 시험(장비 연동단위)의 각 단계별 생산시험장비개발에 대한 설계 방안을 기술하였다. K-55A1의 사격통제장치는 자주포를 제어하는 '머리'의 역할을 하며, 자주포의 여러 장치들(항법장치, 포구초속측정기 등)과 전기적, 물리적 연결을 한다. K-55A1 사격통제장치가 전력화되어 운용 시 한치의 오차 없이 정상 동작하기 위해서는 입고부터 출고 전까지 각 단계에 맞는 시험장비가 필요하다. 생산시험 장비이기에 시험의 절차를 최대한 자동적으로 운용할 수 있도록 구현하였을 뿐만 아니라 자주포와 연동 가능한 환경으로 구축할 수 있도록 생산시험장비 설계초기부터 초점을 맞추었다. 이러한 생산시험장비 개발을 통하여 K-55A1 사격통제장치가 전력화되어 운용 시 최상의 성능을 구동하여 대한민국 국방력을 강화하는데 일조 할 것이다.
지표면에 대한 정보를 취득하는 기법 중 지금까지 주로 사용되어온 기법은 항공사진 및 위성영상과 같이 평면적인 정보 수집에 중점을 두고 있는 반면, 본 논문에서 다루는 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 레이저 측량기술을 이용하여 지표면에 대한 고해상도의 비정규분포 Point 형태의 3차원 정보의 획득이 가능하다. GPS(Global Positioning System) 수신기와 INS(Inertial Navigation System)의 결합을 통해 좌표 값을 제공하게 된다. 이러한 LiDAR의 3차원 Point 정보와 좌표 값을 활용하여 보다 정밀한 3차원 모델링 수행이 가능하다. 본 연구에서는 LiDAR의 반사강도와 기하/지형 자료를 이용하여 도시지역을 대상으로 정밀한 3차원 공간정보자료를 취득하고, 그 자료를 분석하여 도시지역을 높이와 밀도를 기반으로 하여 3차원으로 분류하였다. LiDAR를 통해 획득된 원시자료로부터 지표면에서 반사되는 Point Data의 개수를 지면과 비지면 요소의 비율로 추정하여 지형과 공간적 특성을 파악하고 이에 따라 3차원 토지피복분류도를 작성하였다. 신호의 강약을 구분하는 기준은 통계적 방법(Jenk's Natural Break)을 통해 추정된 값을 사용하였으며, 지표면 반사비율에 따라 세부지역으로 구분하여 크게 고밀도 저밀도 식생지역과 비식생지역으로 구분하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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