• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제36권11호
• /
• pp.955-959
• /
• 2009

본 논문에서는 휴먼 객체들의 이동 궤적 정보를 기반으로 휴먼 상호 행동을 인식하기 위한 새로운 모델을 제안한다. 복잡한 휴먼 상호 행동들은 의미있는 작은 단위로 분할될 수 있는데 이를 '부-상호행동'이라 하며, 이들을 표현하는 모델들의 순차적 연결 또는 네트워크로 상호 행동을 모델링한다. 제안하는 모델은 서로 다른 상호 행동들에 공통적으로 나타나는 부-상호 행동들을 공유하도록 함으로써 모델의 복잡도를 낮추어 매우 효율적이다. 상호 행동 네트워크 모델의 동작 분석 및 기존 방법과의 비교 실험을 통해 제안한 방법의 우수성을 확인할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 D
• /
• pp.2397-2399
• /
• 2004

This paper deals with the messages scheduling of a CAN (Controller Area Network), based on the distributed control scheme to integrate actuators and sensors in a humanoid robot. In order to supply the distributed processing for a humanoid robot, each control unit should have the efficient control method, fast calculation and valid data exchange. The preliminary study has concluded that the performance of CAN is better and easier to implement than other network such as FIP (Factory Instrumentation Protocol), VAN (Vehicle Area Network), etc. Since humanoid robot has to treat the significant control signals from many actuators and sensors, the communication time limitation could be critical according to the transmission speed and data length of CAN specification. In this paper, the CAN message scheduling in humanoid robot was suggested under the presence of Jitter in the message group, the existence of high load of messages over the network and the presence of transmission errors. In addition, the response time under the worst case is compared with the simulation by using the simulation algorithm. As a result, the suggested messages scheduling can guarantee our CAN limitation, and utilized to generate the walking patterns for the humanoid.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
• /
• pp.80-80
• /
• 2000

The GPS can provide accurate position information on the earth. But GPS receiver can't give position information inside buildings. DR(Dead-Reckoning) or INS(Inertial Navigation System) gives position information continuously indoors as well as outdoors, because they do not depend on the external navigation information. But in general, the inertial sensors severely suffer from their drift errors, the error of these navigation system increases with time. GPS and DR sensors can be integrated together with Kalman filter to overcome these problems. In this paper, we developed a personal navigation system which can be carried by person, using GPS and electronic pedometer. The person's footstep is detected by an accelerometer installed in vertical direction and the direction of movement is sensed by gyroscope and magnetic compass. In this case the step size is varying with person and changing with circumstance, so determining step size is the problem. In order to calculate the step size of detected footstep, the neural network method is used. The teaming pattern of the neural network is determined by human walking pattern data provided by 3-axis accelerometer and gyroscope. We can calculate person's location with displacement and heading from this information. And this neural network method that calculates step size gives more improved position information better than fixed step size.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제20권10호
• /
• pp.190-198
• /
• 2020

스마트폰 기술의 발전은 인간의 생활에 편리를 가져왔으나, 과도한 스마트폰 사용은 다양한 사고의 원인이 되기도 한다. 이 중 생명과 직결되는 대표적인 위험한 사고가 보행 중 부주의로 인한 안전사고이다. 본 연구에서는 보행 중 스마트폰을 사용할 때, 이러한 사고를 방지할 수 있도록 하는 애플리케이션 서비스 'Smombie Safe Go' UI(user interface)를 제안하고자 하였다. 이를 위해, 자료 조사와 사용자 관찰을 통해 보행자 여정맵을 작성하고 사용자 보행 중 안전에 필요한 주요 기능을 도출하였는데, 투명한 인터페이스를 비롯하여 장애물 위치 알림, 위험에 대한 주의와 경고 기능이 필요한 것으로 나타났다. 서비스 내용을 구체화하기 위하여 사용자 관찰을 통해 스마트폰을 사용하면서 보행 시에 맞닥뜨리는 위험상황을 세 가지로 - ① 전방에 장애물이 나타날 경우, ② 횡단보도에 신호등이 있는 경우, ③ 횡단보도에 신호등이 없는 경우- 구분하였다. 위험상황별 시나리오를 작성하고, 각 상황에서 위험을 경고하는 앱서비스 flow와 UI를 설계하였다. 또한 이 서비스 구현을 위해 V2N(Vehicle to Network), AI 3D 물체인식기술, 비콘(Beacon) 등의 기술들을 검토하고 활용방식을 제안하였다. 나아가 연구의 심화를 통해, 'Smombie Safe Go'는 일반 보행자 뿐 만 아니라, 시각 장애인들에게 안전한 보행을 지원할 수 있는 앱서비스로 활용이 가능할 것으로 예측된다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제10권8호
• /
• pp.915-920
• /
• 2015

최근 기업에서는 드론을 이용하여 다양한 상업적인 서비스를 시도하고 있다. 특히, 드론을 이용한 택배서비스가 그 좋은 예라고 할 수 있다. 그러나, 이러한 드론 택배시스템은 사람들이 활보하는 거리 위에서 무거운 물건들을 배송하는 일이기 때문에 서로 충돌로 인한 소포가 떨어지는 등 다양한 사안을 고려해야만 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 드론간 통신을 활용하고자 하며 예상되는 드론의 통신망 토폴로지를 Opnet 시뮬레이터로 구현하고, 해당 통신망의 성능을 시뮬레이션하고 분석하였다. 추가적으로 자유 운동적(random mobility)인 이동경로의 토폴로지도 구현하여 제안한 드론망의 성능과 비교분석하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제28권1호
• /
• pp.29-35
• /
• 2007

This study was designed to investigate the feasibility to utilize the electromyogram (EMG) for estimating the muscle torque. The muscle torque estimation plays an important role in functional electrical stimulation because electrical stimulation causes muscles to fatigue much faster than voluntary contraction, and the stimulation intensity should then be modified to keep the muscle torque within the desired range. We employed the neural network method which was trained using the major EMG parameters and the corresponding knee extensor torque measured and extracted during isometric contractions. The experimental results suggested that (1) our neural network algorithm and protocol was feasible to be adopted in a real-time feedback control of the stimulation intensity, (2) the training data needed to cover the entire range of the measured value, (3) different amplitudes and frequencies made little difference to the estimation quality, and (4) a single input to the neural network led to a better estimation rather than a combination of two or three. Since this study was done under a limited contraction condition, the results need more experiments under many different contraction conditions, such as during walking, for justification.

• 대한교통학회지
• /
• 제28권4호
• /
• pp.141-156
• /
• 2010

본 연구에서는 기존의 차량 및 보행환경의 평가에 있어서 종합적이고 통합적인 접근방식에 한계가 있다고 진단하고, 이를 고려하는 평가 방법 개발에 중점을 두었다. 여기에서의 통합적인 평가라 함은 차량환경과 보행환경에서 쓰이고 있는 수단별 평가 지표에 대한 통합과 더불어, 공간적 개념에서 선/축의 평가방식을 포함한 면적인 차원의 평가라 할 수 있겠다. 본 연구에서는 통합 평가를 위한 이론적 배경으로 Grey System Theory(GST)를 적용하였으며, 대상지역은 보행우선구역 시범사업지로 하여 차량 및 보행환경에 대한 평가를 수행하였다. GST에 의한 종합평가 및 분석결과, 같은 서비스수준 또는 상대적으로 차량 및 보행환경의 운영지표상(도로용량편람)에서는 보다 양호한 상태라 할지라도 관측된 데이터가 Grey Category 범위에 따라 통합 평가시에는 평가지표 간 가중치 등이 고려되어 산정되었기에 Category 상에서의 종합점수는 달라지는 것을 알 수 있었다. 이러한 점을 종합적으로 고려해 볼 때, 도로운영상의 지표들이 상대적으로 좋다고 하더라도 안전상의 지표들이 나쁠 경우에는 그에 따라Grey Category상의 점수들도 변화하는 것을 알 수 있었으며, 본 평가방법을 통해 향후 도시가로 형태별로 현재 상태를 진단할 뿐 아니라 노선별(축별), 면적인 개념에서의 평가와 더불어 평가지표간 통합평가가 이루어 질 것으로 기대하고 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제44권6호
• /
• pp.75-83
• /
• 2007

본 논문은 영상 기반의 사람의 자세 추정에 대하여 다룬다. 특히 사람이 걷는 동안 카메라는 사람의 측면을 관찰하고 있다고 가정한다. 사람의 자세 추정의 문제는 인간-컴퓨터 상호 작용이나 지능형 감시 시스템을 위해 연구가 되는 분야이며, 본 논문에서는 일반적인 보행 상황에서 감시 시스템 또는 위치 추적, 자세 인식에 응용할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 이 분야의 최근의 연구동향은 마코프 네트워크를 이용하여 신체 부분들의 위치나 움직임의 관계를 조건부 독립으로 가정하여 다루고 있다. 이러한 방법들의 경우 신체를 십여 개의 부분들로 모델링하고, 연결된 신체들의 관계를 고려하여 자세를 추정한다. 본 논문에서는 이러한 방법을 응용하여 모델을 단순화하고, 더 나아가 손쉽게 사람의 자세를 파악할 수 있는 방법을 제시한다. 이를 위해 신체 부분들이 독립적임을 가정하여 그 위치를 찾은 후에, 모션 캡쳐 데이터로부터 얻은 신체 부분들의 움직임 간의 관계를 고려하여 자세를 수정하여 주었다. 사람의 신체를 찾기 위해 edge matching을 이용하였으며, 그 과정에서 신체 부분의 edge 성분의 방향성을 강조하기 위해 Anisotropic Gaussian Filter를 사용하였다. 신체의 부분이 가려지는 경우, 모델의 silhouette을 이용하여 가려지는 부분에 대해 추가의 matching cost를 부여함으로써 occlusion 시에도 신체의 부분을 찾을 수 있도록 하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제11권11호
• /
• pp.4087-4094
• /
• 2010

본 보행 로봇의 자세 제어는 일반적으로 센서 시스템을 통한 외부 환경 및 기타 정보의 인식을 통해 수행된다. 보다 정교한 로봇의 제어를 위해서는 필연적으로 고성능 센서를 요구하게 되지만, 이들은 대부분 고가이거나 내구성 측면에서 매우 취약한 것이 사실이다. 따라서 필드로봇과 같이 야지의 환경에서 운용되는 로봇 시스템의 제어를 위해서 이러한 센서 시스템을 다수 채용하는 것은 비현실적이며, 특히 양산시에도 큰 걸림돌로 작용할 수 있다. 이에 본 연구에서는 신경망 이론의 역전파 알고리즘에 기반을 둔 가상센서 알고리즘을 활용하여 기존의 센싱 데이터를 추정할 수 있는 기법을 소개하고자 한다. 특히 본 논문에서는 추정된 센서 데이터의 품질을 향상 시킬 수 있는 알고리즘 측면에서의 변수 조절 및 센서 시스템과 같은 하드웨어 측면에서의 변화를 통해 성능인자에 영향을 미치는 요소를 파악함과 동시에, 본 기법의 타당성에 대한 측면을 함께 논하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제11권12호
• /
• pp.984-990
• /
• 2005

The aim of this paper is to investigate a control framework for mobile robots, operating in shared environment with humans. The Intelligent Space (iSpace) can sense the whole space and evaluate the situations in the space by distributing sensors. The mobile agents serve the inhabitants in the space utilizes the evaluated information by iSpace. The iSpace evaluates the situations in the space and learns the walking behavior of the inhabitants. The human intelligence manifests in the space as a behavior, as a response to the situation in the space. The iSpace learns the behavior and applies to mobile agent motion planning and control. This paper introduces the application of fuzzy-neural network to describe the obstacle avoidance behavior teamed from humans. Simulation results are introduced to demonstrate the efficiency of this method.