• 대한기계학회논문집A
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• 제35권4호
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• pp.359-365
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• 2011

기동형 경계 로봇은 공항이나 항구 등의 공공 지역을 보호하기 위한 기동형 차량 시스템에 고정되어 있는 경계 로봇을 말한다. 이러한 기동형 경계 로봇은 사격 시스템, 카메라 시스템, 임베디드 시스템 그리고 AHRS 센서로 구성되어 있다. 또한 고각과 방위각을 위한 2 축 제어가 가능하도록 설계되었다. 안정화된 영상과 사격을 위해 이 시스템은 차량의 모션으로부터 발생하는 외란에 대한 보상을 통해 안정화가 되어야 한다. 본 논문에서는 ADAMS 와 Matlab/Simulink 를 이용해서 기동형 경계로봇의 가상 모델을 생성하고 제안한 안정화 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 또한 가상모델에 상응하는 모형의 기동형 경계 로봇과 6 축 모션 시뮬레이터를 이용하여 안정화 알고리즘을 실험적으로 검증하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.145-154
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• 2014

현재 우리나라의 도로망은 매우 복잡하고 방대하여 도로에 대한 유지보수가 지속적으로 요청된다. 하지만 도로노면의 파손정보 수집에 한계가 있으며 파손된 도로의 복구시점이 지연됨에 따른 문제가 제기되고 있다. 최근에는 도로를 중심으로 노면 및 주변시설물의 정보를 취득하기 위해 도로조사용 차량기반 멀티센서시스템을 사용하고 있지만 고가의 MMS(Mobile Mapping System) 장비를 운영할 경우 도입부터 유지관리까지 많은 비용이 소요되고 데이터 처리에도 많은 시간이 걸리는 단점이 있다. 이에 저가의 차량기반 카메라시스템을 이용하여 도로의 파손정보를 수집하고, 파손된 정보를 지도위에 표시하여 지속적인 유지관리가 가능하도록 여러 장의 영상을 집성하여 더 많은 정보를 얻을 수 있는 연구가 필요하며 차량기반 경사카메라에서 취득된 연속된 영상의 집성을 통해 일정한 지상해상도의 집성사진을 생성함으로 도로 노면 정보를 수집할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 고해상도 경사사진에서 호모그래피(Homography)를 정확하게 추정함으로 집성사진을 제작하고, 집성된 영상의 촬영간격에 따른 지상 해상도 및 적정 데이터 취득간격을 분석하기 위해 공간해상도 분석용 타깃이 촬영된 고해상도 항공 경사사진의 촬영간격을 구분하여 집성영상을 분석하였고, 저가의 차량기반 도로조사시스템에 적용하는 방안을 제시하였다.

• 경영과정보연구
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• 제4권
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• pp.257-284
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• 2000

According as the drivers increase who have their cars, the comprehensive studies on the automobile for the traffic safety have been raised as the important problems. Visual Recognition System for radio-controled driving is a part of the sensor processor of Unmanned Autonomous Vehicle System. When a driver drives his car on an unknown highway or general road, it produces a model from the successively inputted road traffic information. The suggested Recognition System of the Road Traffic Safety Information Board is to recognize and distinguish automatically a Road Traffic Safety Information Board as one of road traffic information. The whole processes of Recognition System of the Road Traffic Safety Information Board suggested in this study are as follows. We took the photographs of Road Traffic Safety Information Board with a digital camera in order to get an image and normalize bitmap image file with a size of $200{\times}200$ byte with Photo Shop 5.0. The existing True Color is made up the color data of sixteen million kinds. We changed it with 256 Color, because it has large capacity, and spend much time on calculating. We have practiced works of 30 times with erosion and dilation algorithm to remove unnecessary images. We drawing out original image with the Region Splitting Technique as a kind of segmentation. We made three kinds of grouping(Attention Information Board, Prohibit Information Board, and Introduction Information Board) by RYB( Red, Yellow, Blue) color segmentation. We minimized the image size of board, direction, and the influence of rounding. We also minimized the Influence according to position. and the brightness of light and darkness with Eigen Vector and Eigen Value. The data sampling this feature value appeared after building the learning Code Book Database. The suggested Recognition System of the Road Traffic Safety Information Board firstly distinguished three kinds of groups in the database of learning Code Book, and suggested in order to recognize after comparing and judging the board want to recognize within the same group with Nearest Neighborhood Decision Making.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권1호
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• pp.65-70
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• 2023

본 논문에서는 비전 센서 기반 시스템의 차선 이탈과 신호등 오인식 등을 개선하기 위해 End to End 모델을 활용한 자율주행 시스템을 제안한다. End to End 학습은 다양한 환경 조건에 대해 확장을 할 수 있다. 비전 센서 기반 모형 자동차를 이용하여 주행 데이터를 수집한다. 수집한 데이터를 이용하여 기존의 데이터와 아웃레이어를 제거한 데이터로 구성한다. 입력 데이터인 카메라 이미지 데이터, 출력 데이터인 속도와 조향 데이터로 클래스를 구성하고 End to End 모델을 활용하여 데이터 학습을 수행하였다. 학습된 모델의 신뢰성을 확인했다. 모형 자동차에 학습한 End to End 모델을 적용하여 이미지 데이터로 조향각을 예측한다. 모형 자동차의 학습 결과, 아웃레이어를 제거한 모델이 기존 모델보다 향상된 것을 볼 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권2호
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• pp.95-101
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• 2014

본 논문은 도로상에서 끼어들기 위반 차량을 자동으로 추적하는 효과적인 방법을 설명한다. 이 방법은 이미지 시퀀스를 역방향으로 재생하면서 광류추정을 기본으로 하는 KLT 추적 알고리즘을 적용한다. 어떤 기준이 되는 순간부터 시간의 역방향으로 재생하는 이미지 시퀀스를 사용하여 추적의 정확성을 높이는 것이 본 논문의 중요한 아이디어이다. 기준이 되는 순간은 일반적으로 인식카메라가 번호판을 잘 읽을 수 있는 순간이다. 또한 추적 물체의 가장 큰 이미지를 얻는 시점이기도 하다. 추적하려는 물체의 이미지가 클수록 광류 추정을 위한 추적의 특징점을 더 많이 찾을 수 있으며 특징점이 많으면 추적의 결과도 좋다. 인식카메라로 차량의 번호판을 읽은 다음 끼어들기 위반이 의심되면, 광역을 촬영하는 추적카메라의 동영상에서 이 차량의 역방향 이미지 시퀀스를 추출한다. 본 논문은 추적에 이용하는 일반적인 방법인 정방향 이미지 시퀀스와 본 논문이 제안하는 역방향 영상이미지를 이용한 추적 실험의 결과를 비교하였다. 또한 역방향 이미지 시퀀스를 이용한 본 추적의 알고리즘을 자동단속장비에 적용할 수 있다는 결과를 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.35-45
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• 2013

자동차의 자율주행기능 실현을 위해서는 기존의 지능형자동차 인식시스템 보다 강인하고 우수한 성능의 주행환경 인식시스템이 요구된다. 특히, 카메라와 레이저레이더 센서는 물체의 특징, 거리 등의 정보를 제공하는 대표적인 주행환경인식 센서로, 이를 이용한 단일센서기반 인식시스템 연구가 활발히 이루어지고 있다. 일반적으로 레이저레이더 센서의 거리정보는 도로의 구조, 차량, 보행자 등의 인식을 위하여 많이 사용되며, 카메라의 영상정보는 차선, 횡단보도, 표지판 등의 주행환경 인지에 사용된다. 하지만, 단일센서기반 인식시스템은 센서의 특성 및 주행환경에 의한 오검출 또는 미검출 발생률이 높기 때문에 자율주행기능 구현에 적합하지 않다. 따라서 단일센서기반의 인식시스템의 한계를 극복하기 위하여 카메라, 레이저레이더, GPS 등을 이용한 정보융합 인식시스템 개발이 필수적이다. 이 연구에서는 영상 및 레이저레이더의 정보융합을 통해 강인한 차선인식, 횡단보도 인식 등을 수행하는 자율주행자동차의 주행환경 인식기술을 개발하였다. 이 연구를 통해 개발된 주행환경 인식기술은 자율주행자동차에 적용되어 다양한 주행시험을 통해 신뢰성 및 안정성이 검증되었다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2007년도 춘계학술대회A
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• pp.1179-1184
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• 2007

An unmaned surveillance robot consists of rifle, laser receiver, thermal imager, color CCD camera, and laser illuminator. A human guard can be replaced with such a robot to take care dangerous surveillance tasks. Currently most of surveillance robots are mounded at a fixed post to take care of surveillance tasks. In order to watch blind areas, it is necessary to modify such a surveillance robot to become a mobile robot. In this paper, simulation based design procedure of mobile surveillance robot has been introduced. 3D CAD geometry model has been produced using Pro-Engineer. Required pen and tilt motor capacities have been analyzed using ADAMS inverse dynamics analysis. A target tracking and stabilization control algorithm of the mobile surveillance robot has been developed in order to stabilize the system from the motion of the vehicle which experiences the rough terrain. ADAMS-Matlab co-simulation has been also carried out to validate the proposed target tracking and stabilization algorithm.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.839-842
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• 2009

동영상에서 움직임 검출을 위해서 가장 일반적으로 사용하는 방법은 차영상을 이용하는 방법이다. 그러나 프레임 단위의 차영상을 이용할 때 간혹 카메라, 그래버 카드, 또는 기상 조건에 따라 가우시안 잡음이 발생할 경우 이를 극복하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 움직임 검출이 사람이나 차량과 같이 객체의 크기가 큰 경우를 추출한다는 가정 아래, 차영상으로 생긴 가우시안 잡음 형태가 들어간 영상에서 형태학적 필터링 및 이진화를 동시에 수행하여 움직임 검출에 있어서 에러가 발생하는 부분을 감소시켜 대략적인 큰 물체의 움직임을 검출할 수 있음을 확인하였다. 따라서, 안개가 낀 날과 같이 차영상에서의 한계를 극복하는 대안으로서 움직임을 추정하는 곳에 사용될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.816-819
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• 2011

터널 내에서의 사고 유발 요소는 CCTV 카메라를 이용하여 검출하여 조기에 대응함으로써 차량의 정체뿐만 아니라 인적 물적 피해를 최소화하기 위하여 영상인식시스템이 도입되고 있다. 본 논문에서는 터널 내에서 여러 차량을 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Adaboost 알고리즘을 이용하여 차량을 검출하고 검출된 차량(객체)에 대하여 템플릿 매칭 기법을 이용하여 차량을 추적한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안하는 알고리즘이 여러 차량을 추적하는데 유용한 것을 확인 하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제25권5호
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• pp.631-641
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• 2020

To meet the urgent requirements of safety surveillance from civil engineering management authorities, this study proposes a refined and efficient approach to generate full-field high-resolution panorama of construction sites using camera-amounted UAV (Unmanned Aerial Vehicle). GPS (Global Position System) information extraction for pre-registration, feature points filtering for efficient registration and optimal seaming line seeking for fusion are performed in sequence to form the full-field panorama generation framework. Advantages of the proposed method are as follows. First, GPS information can sort images for pre-registration, avoiding inefficient repeated pairwise calculations and matching. Second, the feature points are filtered according to the characteristics of the construction site images to reduce the amount of calculation. The proposed framework is validated on a road construction site and results demonstrate that it can generate an accurate and high-quality full-site panorama for the safety supervision in a much efficient manner.