본 논문에서는 실시간 영상 처리 라이브러리인 OpenCV와 미디어파이프(MediaPipe)를 사용하여 동작 인식 기반 키보드, 마우스 제어 프로그램을 개발하였다. Google의 미디어파이프(MediaPipe)에서 제공하는 손가락 마디 부분의 랜드마크를 인식하며, 실시간 영상 처리로 띄워진 사용자 인터페이스에서 제스처를 통해 키보드 입력과 마우스 제어를 할 수 있으며, Google에서 제공하는 오픈 소스와 결합하여 음성인식을 통한 키보드 입력이 가능하다. 또한, 각 기능끼리 제스처를 통해 기능 변경이 가능하여 다양한 산업 분야에서 원하는 키를 매핑할 수 있기 때문에 활용 가능성이 높으며, 의료 분야에서 감염 예방을 목적으로 사용할 수 있다. 특히 기존의 메타버스에서 사용되는 고가의 센서를 대체하여 비용 절감 부분에서 장점이 있다.
국내의 경우 연평균 22건의 지하 가스관사고가 발생하며 그중 5 건이 외부 굴착공사에 기인한다. 삼자 굴착사고로 인한 가스관 폭발사고의 예방을 위한 방안으로, RFID인식 기술의 적용에 대하여 연구하였다. 지상에서는 RFID는 원거리 인식이 가능한 장점으로, 물류 및 자재관리 등 다양한 분야에 널리 이용되고 있지만, 지하에서는 인식거리의 제한으로 연구 및 적용 사례는 거의 없다. 본 연구에서는 지하에서 투과율이 비교적 높은 900 MHz대역의 주파수 리더기로 지하에 매설되어있는 RFID Tag의 안정적인 인식거리 및 적용법을 연구하였다. 실제 가스관이 매설되어 있는 조건과 유사하게 흙, 콘크리트5 cm+흙, 그리고 지중수에 Tag를 묻고, 지상에서 RFID 리더기로 최대 및 가능 인식 거리를 측정하였다. 안정적인 인식 거리는 사전 사고 예방이 가능한 거리로 볼 수 있는 50, 45, 25 cm로 나왔다. 더하여 시제품 중에서 24 byte정보를 담을 수 있는 Tag 에 효과적으로 필요한 정보를 넣는 방법을 제안하였다. 본 연구결과는 RFID인식기술의 지하 가스관 적용은 가스 사고를 예방할 수 있을 뿐 아니라 가스관 관리에도 도움을 줄 수 있음을 나타낸다.
Plant pipe has a fatigue life which is induced by repeated stress come from the variation of temperature and pressure. To avoid the fatigue crack of plant pipe which is produced by long term repeated stress, plant operator has to limit the mont of operating transient. This paper introduced the study result about discrimination methodology of plant transient by using the fuzzy pattern recognition. As result of applying the fuzzy pattern recognition to actual plant operation data, it is confirmed that fuzzy pattern recognition methodology can be useful for the comparison of similarity for the transients of similar output but has different time pattern.
원자력발전소와 석유화학의 노후화된 파이프 구조물을 검사를 위하여 파이프 등반 로봇에 많은 연구가 이루어졌다. 그러나 파이프 등반 로봇 연구에서는 대부분 파이프 등반 로봇의 구조 설계와 기본적인 동작 제어에 초점을 맞추고 제작되어, 작업자가 파이프 등반 로봇을 제어하기 위해서는 수동 조작으로 파이프를 등반 및 장애물 회피하기 위해 많은 어려움을 가진다. 본 논문에서는 파이프 등반 로봇의 카메라 영상을 이용하여 장애물을 인식하고 파이프 등반 로봇과 장애물 사이의 거리를 추정 및 파이프 등반 로봇이 파이프를 잡을 수 있는 위치를 결정하여 파이프 사이의 장애물을 회피 할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 게임 개발 플랫폼인 언리얼 엔진 4를 사용하여 동작 인식 기반 복싱 게임 콘텐츠를 개발하였다. Google 사의 미디어파이프(MediaPipe) 오픈소스를 통해 웹캠으로 플레이어의 동작을 인식하며, 미디어파이프의 Pose Landmarks를 기준으로 게임 내의 캐릭터와 매핑하여 캐릭터 동작을 제어하여 복싱 게임에 대한 동작, 자세, 반응속도 등을 연습할 수 있는 콘텐츠를 즐길 수 있다. 제안한 동작 인식 기반 게임은 MediaPipe 기술을 이용하여 자신의 동작으로 게임 캐릭터를 제어하여 더 강한 몰입감을 느낄 수 있고, 비싼 VR 기기들 없이 웹캠만 있으면 어디서든 즐길 수 있고, 다양한 콘텐츠를 싼 가격에 즐길 수 있다.
본 논문은 MediaPipe Face Mesh 모델을 이용해 일련의 프레임 시퀀스에서 얼굴 제스처를 인식해 해당 사용자 이벤트를 처리하는 얼굴 제스처 기반의 사용자 인터페이스 선행 연구의 성능 개선 방안을 제안함에 그 목적이 있다. 선행 연구는 MediaPipe Face Mesh 모델에서 선택한 7개의 랜드마크의 3차원 좌표들로부터 얼굴 제스처를 인식해 해당 사용자 이벤트를 발생시키고 이에 대응하는 명령을 수행하는 것이 특징이다. 제안된 방법은 그 과정에서 커서 위치들에 적응형 이동 평균 처리를 적용해 미세 떨림을 완화함으로써 커서 안정화를 도모하고, 양안 동시 개폐 시에 양안의 일시적 개폐 불일치를 차단해 그 성능을 개선하였다. 제안된 얼굴 제스처 인터페이스의 사용성 평가 결과, 얼굴 제스처의 평균 인식률이 선행 연구에서 95.8%였던 것에 비해 98.7%로 상향되는 것이 확인되었다.
손 표현 인식을 위해서는 손의 정적인 형태를 기반으로 하는 손 자세 인식과 손의 움직임을 기반으로 하는 손 동작 인식이 함께 사용된다. 본 논문에서는 가상의 칠판 위에서 움직이는 손의 궤적을 기반으로 기호를 인식하는 손 표현인식 방법을 제안하였다. 손으로 가상의 칠판에 그린 기호를 인식하기 위해서는 손의 움직임으로부터 기호를 인식하는 방법은 물론, 데이터 입력의 시작과 끝을 찾아내기 위한 손 자세 인식 역시 필요하다. 본 논문에서는 손 자세 인식을 위해 미디어파이프를, 시계열 데이터에서 손 동작을 인식하기 위해 순환 신경망의 한 종류인 LSTM(Long Short Term Memory)을 사용하였다. 제안하는 방법의 유효성을 보이기 위해 가상 칠판에 쓰는 숫자 인식에 제안하는 방법을 적용하였을 때 약 94%의 인식률을 얻을 수 있었다.
In this paper, we introduce an internal pipeline exploration of an in-pipe robot, based on the landmark recognition system. The fittings of pipelines such as elbows and branches are used as the landmarks. The robot recognizes the landmarks with a vision system by using the shadows of the elements, which are generated by the specially designed illuminator on the robot. By using a simple image-processing, the robot can easily detect and distinguish these landmarks while recognizing the direction of the pipeline path. Simultaneously, all information for exploration is continuously recorded and used to reconstruct the map of the pipelines. The effectiveness of the proposed method is verified by real experiments using the in-pipe robot MRINSPECT V for moving inside of the miniature urban 8-inch gas pipeline structure.
본 논문은 항만폐기물 수거에 및 관리에 자동인식 시스템인 RFID를 활용하기 위한 선행연구로써, 최근 급속히 늘고 있는 구리와 아연합금의 양식용 철제 가두리에 대하여 RFID를 부착하는 효율적인 방안을 제시하고자 한다. 이는 재활용률 향상과 환경오염 예방을 위하여 꼭 해결이 필요한 과제인데, 철제 가두리는 사용 환경 특성으로 인하여 수분이 함유된 철제 어구(fishing equipment)인 바, 금속 혹은 고무, 유리 등과 같은 물질에 RFID 태그를 부착할 때 발생하는 RFID 인식률과 관련된 중요한 기술적 난제인 RFID에너지의 반사와 흡수 현상을 극복할 수 있는 실용적 방안이 강구되어야 한다. 최근 스티로폼(Styrofoam)이나 합성수지 등을 이용하여 금속에 부착할 수 있는 900MHz 대역의 금속태그가 개발되어 보급되고 있으나, 이 또한 일반 태그에 비하면 가격이 상대적으로 고가인 현실적인 문제점이 있다. 본 연구에서는 전형적 금속형 어구인 철제 가두리를 대상으로 RFID 인식률 향상을 위한 스치로폼 패드(styrofoam pad) 활용 방안을 제시하고, 아울러 안테나 각도 등의 리더기 활용 최적조건 등을 실험을 통하여 살펴본다. 실험계획 및 분석은 다구찌(Taguchi)기법을 적용하였고, Minitab S/W를 활용하였다. 실험결과로써, 스티로폼 패드의 두께는 두꺼울수록 좋으며, 태그의 부착위치는 모서리(edge)부분, 리더기 각도는 $0^{\circ}$(정면)가 인식률이 가장 좋은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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