• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.658-663
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• 2012

An accurate outdoor localization method using line/arc features is suggested for mobile robots with LRFs (Laser Range Finders) and odometry. Localization is a key process for outdoor mobile robots which are used for autonomous navigation, exploration and so on. In this paper, an accurate pose correction algorithm is proposed for mobile robots using LRFs, which use three feature types: line, circle, and arc. Using this method we can reduce the number of singular cases that robots couldn't find their pose. Finally we have got simulation results to validate the proposed algorithm.

• Korean Journal of Geomatics
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• 제1권1호
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• pp.27-33
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• 2001

There are invisible wars going on to preoccupy required satellite information for national defense, industry and living in the out space. Therefore, Korea has developed and successfully launched KOMPSAT (Korea Multi-Purpose SATellite), Korea's first multi-pur pose applications satellite, on December 21, 1999. In the course of geometric corrections with KOMPSAT-1 images, an accuracy of GCP collections is analyzed by the coordinated of digital map respective and an accuracy according to the GCP disposition was analyzed as well. For disposition of GCP, it turned out that even distribution on the whole screen contributes to promote accuracy. These are expected to used as basic data in putting the KOMPSAT-1 geometric correction into practical use.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.678-687
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• 2005

This paper describes a relative localization algorithm using odometry data and consecutive local maps. The purpose of this paper is the odometry error correction using the area matching of two consecutive local maps. The local map is built up using a sensor module with dual laser beams and USB camera. The range data form the sensor module is measured using the structured lighting technique (active stereo method). The advantage in using the sensor module is to be able to get a local map at once within the camera view angle. With this advantage, we propose the AVS (Aligned View Sector) matching algorithm for. correction of the pose error (translational and rotational error). In order to evaluate the proposed algorithm, experiments are performed in real environment.

• 한국항공우주학회지
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• 제44권7호
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• pp.545-551
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• 2016

적외선 열화상 방식을 사용하여 초음속 풍동모델 표면온도를 측정하였다. 표면온도를 정량적으로 파악하기 위해 적외선 카메라 감지신호의 흑체 보정, 카메라와 렌즈의 불완전한 평형 등으로 야기되는 왜곡 보정, 그리고 모델표면 시야각에 따른 방사율 보정을 수행하였다. 본 연구를 통해 적외선 카메라를 이용한 표면온도측정의 왜곡보정 기술을 확보하였으며, 공력특성 실험을 통해 통상적으로 사용되는 이차원 시험모델 사용시 정성적일 뿐만 아니라 정량적인 계측을 위해서는 왜곡보정이 고려되어야 함을 입증하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.225-229
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• 2020

이미지 인식 및 영상처리, 컴퓨터 비전 등의 분야에서 합성곱 인공신경망 (Convolutional Neural Network, CNN)은 다양하게 응용되고 탁월한 성능을 내고 있다. 본 논문에서는 CNN을 활용한 이미지 인식 시스템에서 인식률을 저하시키는 요인 중 하나인 이미지의 회전에 대한 해결책으로써 CNN 기반 이미지 회전 보정 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 Leeds Sports Pose 데이터셋을 활용하여 이미지를 임의의 각도만큼 회전시킨 학습데이터로 인공지능 모델을 학습시켜 출력으로 회전된 각도를 추정하도록 실험을 진행하였다. 학습된 인공지능 모델을 100장의 테스트 데이터 이미지로 실험하여 mean absolute error (MAE) 성능지표를 기준으로 4.5951의 값을 얻었다.

• 스마트미디어저널
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• 제6권3호
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• pp.49-56
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• 2017

Images and Videos that include the human face contain a lot of information. Therefore, accurately extracting human face is a very important issue in the field of computer vision. However, in real life, human faces have various shapes and textures. To adapt to these variations, A model-based approach is one of the best ways in which unknown data can be represented by the model in which it is built. However, the model-based approach has its weaknesses when the motion between two frames is big, it can be either a sudden change of pose or moving with fast speed. In this paper, we propose an enhanced human face-tracking model. This approach included human face detection and motion estimation using Cascaded Convolutional Neural Networks, and continuous human face tracking and modeling correction steps using the Active Appearance Model. A proposed system detects human face in the first input frame and initializes the models. On later frames, Cascaded CNN face detection is used to estimate the target motion such as location or pose before applying the old model and fit new target.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.231-235
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• 2011

최근 올바르지 못한 자세로 인하여 척추 측만증 등의 질환을 가지고 생활하는 사람의 수가 늘고 있다. 이러한 다양한 질환의 치료를 위한 자세 교정은 시간과 비용이 소요되며 지속적인 관찰이 필요하다. 본 논문에서는 소형 기울기 센서를 목과 허리에 장착하여 신체의 기울기를 실시간으로 관찰함으로써 자세 이상을 기록하고 경고하여 불완전한 자세를 교정하는 보조 시스템을 제안하였다. 가속도와 자이로 센서를 이용하여 신체의 올바르지 못한 자세의 기울임을 감지하여 경고 신호를 내 보내고 시간에 따른 자세의 변화를 외장 메모리에 기록하여 분석할 수 있도록 하였다.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 1996년도 사용종료 매립지의 안정화 에 관한 국제 세미나
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• pp.97-101
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• 1996

Municipal and sanitary landfills can pose environmental problems due to leachate, landfill gas md unstable geotechnical properties. Most governmental bodies delay the correction of landfill problems or landfill replacement until a crises stage is reached. The replacement of a landfill is often made difficult due to costly regulatory controls, public opposition to siting and the high cost of closure for the previous landfill unit. Solutions to extending landfill life and capacity Involve waste minimization by recycling, refuse compaction and waste-to-energy incineration. Incineration can reduce the volume of refuse by 50-95%. The largest installed bases of municipal waste Incinerators are located in Japan and the U.S. The volume of waste contained in a landfill can be estimated by load count tabulations, weight-and-volume measurements or a material balance analysis based on the trash profile of user categories. for an existing landfill, core samples may be collected and analyzed for use in a material balance analysis. Newly generated refuse contains approximately 50% of the heating value of coal. However, landfill properties vary significantly due to the waste profile of the contributors and biodegradation due to time and weathering. The volume of the Nanji-do landfill

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.634-636
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• 2023

Surveillance systems play a pivotal role in ensuring the safety and security of various environments, including public spaces, critical infrastructure, and private properties. However, detecting abnormal human behavior in lowlight conditions is a critical yet challenging task due to the inherent limitations of visual data acquisition in such scenarios. This paper introduces a spatiotemporal framework designed to address the unique challenges posed by low-light environments, enhancing the accuracy and efficiency of human abnormality detection in surveillance camera systems. We proposed the pre-processing using lightweight exposure correction, patched frames pose estimation, and optical flow to extract the human behavior flow through t-seconds of frames. After that, we train the estimated-action-flow into autoencoder for abnormal behavior classification to get normal loss as metrics decision for normal/abnormal behavior.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.177-183
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• 2022

최근 COVID-19로 인해 홈 트레이닝의 관심도가 증가하고 있다. 이에 따라 HAR(human activity recognition) 기술을 홈 트레이닝에 적용한 연구가 진행되고 있다. 기존 HAR 분야의 논문에서는 동적인 자세보다는 앉기, 일어서기와 같은 정적인 자세들을 분석한다. 본 논문은 동적인 운동 자세를 분석하여 사용자의 운동 자세 정확도를 보여주는 딥러닝 모델을 제안한다. AI hub의 피트니스 이미지를 blaze pose를 사용하여 사람의 자세 데이터를 분석한다. 3개의 딥러닝 모델: RNN(recurrnet neural networks), LSTM(long short-term memory networks), CNN(convolution neural networks)에 대하여 실험을 진행한다. RNN, LSTM, CNN 모델의 f1-score는 각각 0.49, 0.87, 0.98로 CNN 모델이 가장 적합하다는 것을 확인하였다. 이후 연구로는, 다양한 학습 데이터를 사용하여 더 많은 운동 자세를 분석할 예정이다.