Most of life thing including human being have tendency of reaction with inherently their own pattern against environmental change caused by such as light, sound, smell etc. Especially, a sense of direction often works as a very important factor in such reaction. Actually, human or animal lift that can react instantly to a stimulus determine their action with a sense of direction to a stimulant. In this paper, we try to propose how to give a sense of direction to a robot using sound being representative stimulant, and tracking sensors being able to detect the direction of such sound source. We also try to propose how to determine the relative directions among devices or robots using the digital compass and the RSSI on wireless network.
International journal of advanced smart convergence
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제5권4호
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pp.57-65
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2016
This paper aims to improve the quality of cultural experience by providing a three - dimensional guide service that enables users to experience themselves without additional guides and cultural commentators using the latest mobile IT technology to enhance understanding of cultural heritage. In this paper, we propose a method of constructing cultural contents based on location information such as user / cultural heritage using markerless tracking based augmented reality and GPS. We use marker detection technology and markerless tracking technology to recognize smart augmented reality object accurately and accurate recognition according to the state of cultural heritage, and also use Android's Google map to locate the user. The purpose of this paper is to produce content for introducing cultural heritage using GPS and augmented reality based on Android. It can be used in combination with various objects beyond the limitation of existing augmented reality contents.
기존의 테이블탑 시스템 연구에서는 주로 프로젝션 기반의 테이블 표면에 컴퓨터 영상을 디스플레이하고 그 테이블 표면에서 사용자는 멀티 터치(Multi-touch)나 탠저블 물체 (Tangible object)로 인터랙션을 한다. 본 연구에서는 확장 가능한 테이블탑 타일드 디스플레이 시스템에서 적외선 카메라 트래킹과 PDA 모바일 인터페이스를 이용하여 다중 사용자의 인터랙션을 지원하는 FishBowl 게임을 개발하였다. 이 게임은 고화질 테이블탑 가상환경과 PDA 모바일 인터페이스가 함께 연동하여 사용자의 상호작용성과 체감을 향상시키고 상하였다. 본 논문에서는 FishBowl 게임과 시스템 설계 및 구현에 대해서 설명한다. 그리고 사용자 관찰을 통하여 발견된 시스템 유용성과 개선점을 토론하고 결론과 향후 연구 방향에 대해 논한다.
비전기반 인간컴퓨터 상호작용은 컴퓨터와 인간의 상호소통을 자연스럽게 제공하는 측면에서 과학과 산업분야에서 주목받는 연구 분야이다. 특히 최근 모바일 증강현실의 활용에 대한 수요증대는 증강된 가상 객체와 사용자간의 효과적인 상호작용 기술 개발을 요구하고 있다. 본 논문에서는 안드로이드기반 모바일 플랫폼에서 비 마커기반의 새로운 모바일 증강현실 객체생성 및 제어 방법을 제시하였다. 전통적인 마커를 대신하여 비 마커기반 모바일 증강현실 시스템에서는 사용자에게 친숙한 손 인터페이스를 이용하였다. 기존의 데스크 탑 기반의 증강현실에 비하여 제한된 시스템 사양을 이용하는 비 마커기반 모바일 증강현실을 구현하기 위하여 마커의 역할을 수행할 손의 최적영역을 모바일 장치의 카메라로부터 실시간으로 검출 하여 객체를 증강시키는 방법을 제시하였다. 손의 최적영역의 추출은 YCbCr 스킨컬러 모델을 이용한 손영역 검출과 Rotating Calipers 알고리즘을 적용한 최적 사각형 추출에 의해 구현하였다. 이때 추출된 최적 사각형은 통상적인 마커기반 증강현실에서의 마커역할을 수행할 수 있도록 하였으며, 기존의 손끝추적에 의한 마커 생성 시 발생하는 손의 회전이나 가려짐에 의한 문제를 해결하였다. 실험을 통하여 제안된 방법이 비 마커기반 모바일 객체를 효과적으로 생성 제어할 수 있음을 입증하였다.
영상에서 배경으로부터 객체를 추출하는 영상 segmentation 알고리즘은 물체 인식 및 추적 등 다양한 응용분야에서 활용될 수 있다. 본 논문에서는 고정된 카메라에서 다수의 초기 프레임을 참조하여 실시간 객체 segmentation 방법을 제안한다. 먼저 객체와 배경을 분류하는 확률모델을 제안하였으며 초기 프레임 동안에 카메라의 color consistency와 focus 특성을 분석하여 안정적인 segmentation 성능을 증가시켰다. 또한 분류된 객체에서 human의 skeleton 특성을 이용하여 추출 결과를 보정하는 방법을 제안한다. 마지막으로 제안된 알고리즘은 객체 segmentation 실시간 처리를 위하여 복잡도를 최소화하므로 다양한 mobile 단말에 확대 적용 가능하다.
본 논문에서는 모바일 증강현실에서 스마트 오브젝트 인식 및 트래킹을 위한 임베디드 마커 시스템을 제안한다. 기존의 증강 현실 연구에서 주로 사용하는 마커는 임의의 패턴을 포함하고 대상 오브젝트와는 분리되어 있다. 이는 부자연스러운 시각적 장애 요인으로 작용한다. 또한 특정한 마커를 사용하기 위해 학습 과정을 거친 후 그 결과를 인식 모듈에서 일일이 등록해야 하는 번거로움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안하는 임베디드 마커는 디스플레이 장치의 유무에 따라 고정형 또는 가변 형으로 분류된 스마트 오브젝트의 특성을 고려하여 오브젝트와 마커를 결합한다. 또한 통합된 학습과 인식 모듈을 통해 오브젝트의 추가 및 시스템 확장을 용이하게 한다. 제안된 시스템은 스마트 홈 테스트베드인 ubiHome 에 적용되었다. 또한 사용 성 평가를 통해 그 효용성을 분석하였다. 이러한 임베디드 마커를 사용하면 사용자는 보다 직관적으로 마커의 용도를 예측할 수 있고 대상물과의 시선을 일치시켜 자연스러운 증강현실을 경험할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 비전 시스템과 후각 센서를 이용하여 자율주행 이동로봇에 냄새 발생지 추적을 위한 기능을 구현하였다. 초기에 로봇에 부착된 후각 센서가 냄새를 탐지하지 못한 경우에는 비전 시스템을 이용하여 특정 지역 내를 운행을 하다가 시계 내의 한 물체에 접근하여 냄새를 방출하고 있는 지를 검사하게 된다. 만일 냄새를 방출하고 있다면 신경회로망을 이용한 냄새 구별 알고리즘을 이용하여 그 냄새가 찾고자 하는 것인지를 확인하게 된다. 실험을 위해 AMOR(Autonomous Mobile Olfactory Robot) 로봇을 구현하여 사용하였으며, 실험결과는 제안된 알고리즘이 냄새 발생지를 찾고 냄새를 구별해 내는데 효율성이 있음을 보여준다.
Dataset is getting more import to develop a learning based algorithm. Quality of the algorithm definitely depends on dataset. So we introduce new dataset over 200 thousands images which are fully labeled multi modal sensor data. Proposed dataset was designed and constructed for researchers who want to develop detection, tracking, and action classification in outdoor environment for surveillance scenarios. The dataset includes various images and multi modal sensor data under different weather and lighting condition. Therefor, we hope it will be very helpful to develop more robust algorithm for systems equipped with difference kinds of sensors in outdoor application. Case studies with the proposed dataset are also discussed in this paper.
본 논문에서는 인간과 환경사이의 물리적 또는 심리적 인터액션을 통한 인간중심의 적절한 서비스를 제공하는 공간지능화(iSpace: Intelligent Space) 구현하고자 네트웍 센서 인식공간을 소개하고 있다. 영상 데이터 처리 및 정보 네트웍 기능을 갖는 다수의 컬러 CCD 카메라를 iSpace 공간에 분산 배치하였다. iSpace내의 정보획득을 위한 네트웍 센서를 분산 지능형 네트웍 디바이스(DIND: Distributed Intelligent Network Devices)라고 명명하고 있으며, 각 DIND는 일종의 클라이언트 역할을 수행하도록 하였으며, DIND는 카메라 센서를 이용하는 이른바 카메라 네트워크를 구성한 것으로 이를 통해 실내 환경을 인식하고 모델링 하며 공간 내 거주자의 의도를 인식하기 위한 시스템을 구축하였다.
This paper suggests the target tracking method improved for the collaboration of the quad rotor type UAV (Unmanned Aerial Vehicle) and omnidirectional Unmanned Ground Vehicle. If UAV shakes or UGV moves rapidly, the existing method generates a phenomenon that the tracking object loses the tracking target. To solve the problems, we propose an algorithm that can track continually when they lose the target. The proposed algorithm stores the vector of the landmark. And if the target was lost, the control signal was inputted so that the landmark could move continuously to the direction running out. Prior to the experiment, Proportional and integral control were used in 4 motors in order to calibrate the Heading value of the omnidirectional mobile robot. The landmark of UGV was recognized as the camera adhered to UAV and the target was traced through the proportional-integral-derivative control. Finally, the performance of the target tracking controller and proposed algorithm was evaluated through the experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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