With 3-D vision measuring, camera calibration is necessary to calculate parameters accurately. Camera calibration was developed widely in two categories. The first establishes reference points in space, and the second uses a grid type frame and statistical method. But, the former has difficulty to setup reference points and the latter has low accuracy. In this paper we present an algorithm for camera calibration using perspective ratio of the grid type frame with different line widths. It can easily estimate camera calibration parameters such as lens distortion, focal length, scale factor, pose, orientations, and distance. The advantage of this algorithm is that it can estimate the distance of the object. Also, the proposed camera calibration method is possible estimate distance in dynamic environment such as autonomous navigation. To validate proposed method, we set up the experiments with a frame on rotator at a distance of 1, 2, 3, 4[m] from camera and rotate the frame from -60 to 60 degrees. Both computer simulation and real data have been used to test the proposed method and very good results have been obtained. We have investigated the distance error affected by scale factor or different line widths and experimentally found an average scale factor that includes the least distance error with each image. The average scale factor tends to fluctuate with small variation and makes distance error decrease. Compared with classical methods that use stereo camera or two or three orthogonal planes, the proposed method is easy to use and flexible. It advances camera calibration one more step from static environments to real world such as autonomous land vehicle use.
본 논문은 GPS 항공항법에 사용될 수 있는 무결성 감시 알고리즘에 관한 연구로써, 평면상에 수평 투영된 의사거리 잔차와 이용하여 보다 위성 배치 (PDOP)에 따른 한계치를 생성하여, 고장 위성을 식별 및 제거할 수 있는 RAIM 알고리즘을 제시하고 있다. 고장위성의 수평 투영 잔차가 정상 위성의 수평 투영 잔차보다 크다는 점을 수학적으로 증명함으로써, 잔차 수평 투영 비교만으로 고장 가능성이 높은 위성을 식별할 수 있음을 보였다. 또한 성능 평가를 위해 의사거리에 일정한 크기의 바이어스 형태의 고장을 삽입하였고, 기존의 패리티 공간 기법과 성능 비교를 수행하였다.
음성인식에 관한 연구는 꾸준히 발전되어 다양한 분야에서 제품에 적용되고 있으며, 특히 스마트폰과 차량의 내비게이션 시스템과 같은 정보기기에서의 적용은 매우 활발히 이루어지고 있는 것이 현실임에도 불구하고 음성인식 연구에서 한국어의 음운 특성을 고려한 연구는 미흡한 것도 현실이다. 디지털 콘텐츠에서 일반적으로 립 싱크의 제작은 애니메이터의 수작업을 반드시 필요로 하며, 이는 시간의 투입을 요하는 지루한 작업이다. 립 싱크를 자동 생성하는 응용 소프트웨어를 사용하기도 하나 반드시 수작업으로 수정과 보정 단계가 요구될 뿐만 아니라 영어 기반으로 제작된 립 싱크 자동생성 소프트웨어를 적용하므로 한국어 음운체계가 달라 자연스러운 립 싱크를 얻기 위하여 많은 시간과 노력이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 한국어 음운체계를 고려한 가상 오브젝트들의 립 싱크를 자동 생성하기 위한 화자 독립 기반 한국어 단모음 실시간 인식 알고리즘을 개발을 목표로 하며, 그 인식 결과는 립 싱크의 애니메이션 키로 활용하고자 한다.
키넥트의 성공적인 등장 이후 이 센서를 이용하여 사용자의 아바타에 해당하는 3차원 캐릭터의 움직임을 제어하는 많은 인터액티브 콘텐츠가 제작되었다. 하지만, 키넥트의 특성 상 사용자는 키넥트를 정면으로 바라보아야 하며, 모션 또한 제자리에서 수행할 수 있는 동작 정도만으로 국한되었다. 이 단점은 게임에서 가장 중요한 요구기능 중 하나인 가상공간 내비게이션을 수행하지 못하게 하는 근본적인 이유가 되었다. 본 논문은 이와 같은 단점을 해결하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 두 단계로 이루어진 본 방법은 첫 번째 단계로서 사용자의 내비게이션 의도를 파악하기 위해 제자리 걷기 동작 제스처인식을 수행한다. 내비게이션 의도가 파악되면, 다음 단계에 현재 제자리 걷기동작을 상체와 하체 모션으로 자동으로 분리한 후, 미리 입력 받은 하체모션캡처 데이터를 현재 캐릭터 속도를 반영하여 수정한 뒤 분리된 원래 하체모션과 자연스럽게 교체한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘을 이용하면, 키넥트 센서를 통해 사용자의 상체 모션을 그대로 반영함과 동시에 모션캡처 데이터를 이용하여 하체 동작을 실제 걷는 동작으로 바꾸어주기 때문에 사용자가 조정하는 3차원 캐릭터는 가상공간을 자연스럽게 내비게이션할 수 있다.
이족 보행 로봇을 실생활에 적용하기 위해서는 다양한 환경에서의 강인한 보행 뿐만 아니라, 현재 위치를 인식하여 목표 위치로의 경로를 생성하고, 경로를 추종하는 기능이 요구된다. 최근에 많이 사용되고 있는 RFID는 이동 로봇의 위치인식 및 경로 생성에 손쉽게 활용이 가능하다. 그러나 이족 로봇은 보행시에 불안정성을 내포하고 있어 주어진 경로에서 벗어나기 쉽다. 본 논문에서는 FSR(Force Sensing Resistor)센서, 자이로와 가속도 센서를 이용하여 이족 보행 로봇의 보행 안정화 방법을 제안하였다. 또한 양발에 RFID 센서를 장착하여 이족 보행 로봇의 위치 인식 후 경로를 추종하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 보행 안정화 알고리즘은 실제 제작된 이족 보행 로봇을 이용하여 비평탄 지형에서 실험하여 검증하였으며, 경로 추종 실험은 RFID센서를 로봇의 발바닥에 장착하여 평탄 지형에서 보행실험을 통해 검증하였다.
무인잠수정의 자율 운항기술을 연구함에 있어 가장 근본적인 기술 중의 하나가 소나를 이용해 실시간으로 획득되는 해저지형이나 장애물에 대한 정보를 이용하여 임무수행을 위한 3차원 경로계획을 수립하는 것이라 할 수 있다. 무인잠수정의 3차원 경로계획은 장애물 회피 제어기술을 기반으로 유도제어, 동역학 모델, 해양환경 및 탐지소나 모델 등이 다양하게 고려되기 때문에, 경로계획을 연구 개발함에 있어 알고리즘을 검증하기 위한 시뮬레이션 시스템이 필요하다. 본 논문에서 개발한 시뮬레이션 시스템은 다양한 해양환경을 설정할 수 있고, 설정된 장애물들을 회피하여 경유지를 지나 목적지까지 이동하는 무인잠수정을 C++와 OpenGL을 이용하여 가시화함으로써 3차원 경로계획 알고리즘을 검증할 수 있다. 또한 어떠한 개발환경에서 연구된 무인잠수정의 경로계획 알고리즘도 검증할 수 있는 범용성을 제공한다.
본 논문에서는 과거부터 사용되고 있는 천측 기법을 현대의 IT기술과 접목시켜, 컴파스의 오차를 줄일 수 있는 방안을 제안하였다. 천측을 이용하여 진북을 추출할 수 있는 알고리즘을 정리하여, 이를 적용할 수 있도록 엔코더와 방위환을 결합하고, 각종 표시기 및 연산을 위해 임베디드 시스템을 설계하여 이를 구현하였다. 그 결과 약 $0.2^{\circ}$ 정도의 오차로 진북을 추출할 수 있었을 뿐만 아니라, 기존에 천측을 통해 대략 5분 이상 소요되던 시간적 불편함도 편의적인 분석과 함께 5초 미만으로 줄일 수 있음을 알 수 있었다. 특히 기존 자이로컴파스의 오차는 물론 IMO의 방위 기준 등을 분석하여 이들의 허용 오차가 $0.5^{\circ}$ 이하라는 것을 제시하여, 본 논문의 결과가 실제 적용에서 각종 컴파스의 오차를 줄일 수 있는 가치 있는 결과임을 확인할 수 있었다.
최근, 모바일 시스템에서 DBMS를 활용한 위치기반서비스에 대한 관심이 높아지고 있으며, 향상된 차량항법 (in-vehicle navigation) 시스템에 있어 효과적인 저장, 트랜잭션 관리, 모델링과 공간 질의를 통해 현행 파일 기반 시스템이 가지는 한계를 극복할 것으로 기대되고 있다. 특히, 도로 네트워크 데이터는 경로 탐색 시스템에 있어 가장 중요한 영역에 해당하며 효율적인 관리와 유지를 필요로 한다. 이에 본 연구는 모바일 LBS 시스템에서 위상적인 네트워크 데이터를 위한 그래프 기반 지오 데이터베이스 모델 개발과 휴리스틱 접근에 기반을 둔 동적 경로 계산 알고리즘을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 계층적 네트워크를 지원하는 데이터 모델을 설계하고, 모바일 LBS 시스템에서 수행 능력을 평가하기위한 경로 계산 시스템을 구현하였다. 마지막으로, 제시된 계층 그래프 모델 기반 경로 계산 알고리듬은 네트워크를 구성하는 노드 개수를 줄여 탐색 속도와 효율적 메모리 사용에 기여할 수 있을 확인 할 수 있다.
증강현실은 지리정보의 가시화 특히 현장에서의 직접적인 가시화에 있어 매우 높은 잠재력이 있다. 하지만 현재까지의 대부분의 이동형 증강현실 시스템은 사용자의 정확한 위치를 파악하기 위해 GPS 또는 범용적으로 쓰이는 마커를 현장에 붙이는 등의 방식을 사용되었다. 물론 최근의 연구에서 마커없는 환경을 지향하고 있으나 대부분 연구실 또는 제어 환경으로 사용이 제한되어 있다. 특히 실내의 경우 GPS를 사용할 수 없기 때문에 새로운 위치파악기술이 더욱 절실하다. 최근 활발히 활용되고 있는 무선(RF)기반의 실내 위치확인 및 내비게이션 기술 역시 대량의 센서와 인식기를 설치한다는 점에서 그 실용성이 의문이다. 본 연구에서는 단일카메라기반의 SLAM 알고리듬을 이용하여 특수한 하드웨어 없이 카메라만으로 실내 위치 확인 및 내비게이션이 가능한 알고리듬을 제시하였으며, 동시에 확인된 위치에서 증강현실을 통한 정보의 가시화가 가능하도록 구현 하였다. 향후 본 연구가 목표하고 있는 실내외 seamless 연동형 u-GIS 시스템의 기본 기능으로 활용 될 것이다.
개인휴대단말기(Personal Digital Assistant : PDA)와 CPS 수신기 및 전자 지도를 결합하여 차량 항법 소프트웨어를 개발하는 연구는 최근 활발하게 연구되고있다[1],[2]. 많은 웹사이트에서 전자 지도를 이용한 다양한 서비스를 제공하고 있다. 이들 서비스 중 사용자가 지정한 두 지점 사이의 최적, 최단 거리를 계산해주는 서비스는 매우 유용하게 사용되고 있는 서비스중의 하나이다. 이러한 최적거리 및 최단거리 계산 서비스는 택배 등 물류부분에서 많이 사용되어진다. 물류시스템에서는 차량관제 시스템을 구축하여 물류차량의 최적 이동경로를 파악하고 관리함으로써 비용절간 차량 및 인력활용의 효율성을 높일 수 있다[2]. 본 연구에서는 물류차량의 이동방향과 배송지의 위치를 고려한 최적경로를 계산함으로써 배송지의 위치에 맞게 최단경로 알고리즘을 개발하였으며, 최적경로 알고리즘은 빠른 시간에 최적경로를 찾기 위해 유전자 알고리즘을 도입하였다[3]. 이러한 방법을 사용함으로써 많은 경유지를 거치는 경우라도 빠른시간 안에 최적의 경로를 찾을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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