• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.2508-2513
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• 2003

This paper presents a nuclear steam generator tube inspection/maintenance robot system. The robot assists in automatic non-destructive testing and the repair of nuclear steam generator tubes welded into a thick tube sheet that caps a hemispherical or quarter-sphere plenum which is a high-radiation area. For easy carriage and installation, the robot system consists of three separable parts: a manipulator, a water-chamber entering and leaving device for the manipulator and a manipulator base pose adjusting device. A software program to control and manage the robotic system has been developed on the NT based OS to increase the usability. The software program provides a robot installation function, a robot calibration function, a managing and arranging function for the eddy-current test, a real time 3-D graphic simulation function which offers remote reality to operators and so on. The image information acquired from the camera attached to the end-effecter is used to calibrate the end-effecter pose error and the time-delayed control algorithm is applied to calculate the optimal PID gain of the position controller. The developed robotic system has been tested in the Ulchin NPP type steam generator mockup in a laboratory.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1575-1591
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• 2008

본 논문에서는 스테레오 카메라로부터 신체 중 발의 3차원 가상 모델을 실시간으로 합성할 수 있도록 동작을 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 발에 가상 모델을 같은 위치에 합성하려면 관절의 움직임을 일정하게 추적하는 움직임 검출 과정이 필수적이다. 복잡한 움직임 속에서의 정확한 정합 이 기술이 해결해야 할 가장 중요한 문제이다. 본 논문에서는 두 가지 형태의 마커 그룹을 사용한 동적 정합을 제안한다. 바닥의 평면 정보는 발과 3차원 가상 발 모델의 관계를 조정하고 발의 자세와 위치를 측정한다. 발의 회전은 발등의 중심 골격에 따라 부착한 두 개의 마커(Marker) 그룹을 사용하여 추정했다. 이 논문에서는 제안한 시스템을 직접 구현하고, 다양한 실험을 통해 시스템에 적용된 각 알고리즘의 정확도를 측정했다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.34-40
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• 2018

본 논문에서는 단안 카메라와 비교적 오차가 큰 GPS-IMU 센서를 이용하여 이동체의 정확한 포즈를 예측하는 고정밀 맵매칭 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 카메라로부터 입력 받은 영상을 딥뉴럴 네트워크를 이용하여 의미상으로 분할한 결과와 시맨틱 지도 정보를 비교함으로써 달성된다. 카메라로부터 입력 받은 주행 영상은 시맨틱 분할 알고리즘을 통해서 두 개의 클래스로 분할되며, 시맨틱 지도 정보와 가능한 레이블 페어에 대해 설정된 가중치에 따라 비교 정렬함으로써 현재 이동체의 정확한 포즈를 예측할 수 있도록 한다. 이 과정에서 비교적 오차가 큰 GPS-IMU 센서의 신호는 해 공간의 범위를 효과적으로 줄여준다. 본 논문은 비교적 저렴한 센서를 이용하여 증강현실 및 자율주행 등에 필요한 고정밀 맵매칭이 가능함을 보여준다. 보정 전후의 차량 경로를 지도에 비교 도시하고 시맨틱 지도를 현재 입력 영상에 오버레이 하여 제안한 방법의 효과를 입증하였다. 또한 non-open-sky 환경과 같은 GPS-IMU 수신이 어려운 환경에서도 성능 개선이 있음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권3호
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• pp.103-114
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• 2004

본 논문은 3차원 공간상에서 행해지는 수신호들을 인식하는 시스템을 다룬다. 수신호 입력을 위한 장치로는 두 대의 컬러카메라를 사용한다. 비전에 기반을 둔 제스처 인식 방식은 그 자체의 비접촉식 특성으로 인해 사용자 편의 면에서 우수한 것으로 알려져 있다. 그러나 여타의 카메라를 입력 장치로 사용하는 방식들이 그러하듯이 배경과 조명 변화에 대해 취약하다는 것이 문제시된다. 본 논문에서는 특수한 장갑이나 표식을 사용하지 않고도, 배경 및 조명 변화에 강인하게 입력 영상에서 손영역을 검출하기 위해, 적응 손 컬러 모델과 함께 이전 위치 정보를 이용하였다. 손 영역 영상으로부터 수신호를 인식하기 위해서, 본 논문은 '손 자세'와 '손 궤적'을 기본요소로 하는 수신호 정의 방식을 바탕으로 한다. 확장성 있는 손 자세 분류를 위해서 소그룹 개념을 통한 2단계의 분류방식을 제안한다. 3차원 수신호 영상을 얻기 위해 사용된 두 대의 카메라로부터 얻은 영상들에 대한 상호보완적 선택 방법도 제시한다. 제안된 수신호 인식 방법은 차량 주행 시뮬레이터에 적용하여 실제 환경에서의 적용 가능성을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.686-689
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• 2018

3D 손 포즈 추정(Hand Pose Estimation, HPE)은 스마트 인간 컴퓨터 인터페이스를 위해서 중요한 기술이다. 이 연구에서는 딥러닝 방법을 기반으로 하여 단일 RGB-Depth 카메라로 촬영한 양손의 3D 손 자세를 실시간으로 인식하는 손 포즈 추정 시스템을 제시한다. 손 포즈 추정 시스템은 4단계로 구성된다. 첫째, Skin Detection 및 Depth cutting 알고리즘을 사용하여 양손을 RGB와 깊이 영상에서 감지하고 추출한다. 둘째, Convolutional Neural Network(CNN) Classifier는 오른손과 왼손을 구별하는데 사용된다. CNN Classifier 는 3개의 convolution layer와 2개의 Fully-Connected Layer로 구성되어 있으며, 추출된 깊이 영상을 입력으로 사용한다. 셋째, 학습된 CNN regressor는 추출된 왼쪽 및 오른쪽 손의 깊이 영상에서 손 관절을 추정하기 위해 다수의 Convolutional Layers, Pooling Layers, Fully Connected Layers로 구성된다. CNN classifier와 regressor는 22,000개 깊이 영상 데이터셋으로 학습된다. 마지막으로, 각 손의 3D 손 자세는 추정된 손 관절 정보로부터 재구성된다. 테스트 결과, CNN classifier는 오른쪽 손과 왼쪽 손을 96.9%의 정확도로 구별할 수 있으며, CNN regressor는 형균 8.48mm의 오차 범위로 3D 손 관절 정보를 추정할 수 있다. 본 연구에서 제안하는 손 포즈 추정 시스템은 가상 현실(virtual reality, VR), 증강 현실(Augmented Reality, AR) 및 융합 현실 (Mixed Reality, MR) 응용 프로그램을 포함한 다양한 응용 분야에서 사용할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.99-105
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• 2023

이 논문은 IOT 기기인 라즈베리파이와 인공지능 기술을 이용하여 지능형 CCTV를 설계하고 시제품을 실험적으로 개발하였다. CCTV 화면에 있는 사람 수를 탐지하기 위하여 Object Detection 기술을 사용하였으며, 긴급 상황 탐지를 위하여 OpenPose에서 제공하는 Action Detection 기술을 사용하였다. 제안된 시스템은 CCTV, 서버 그리고 클라이언트 구조이고 CCTV는 라즈베리파이와 USB 카메라를 사용하였고, 서버는 리눅스를 사용하였고, 클라이언트는 아이폰을 사용하여 구현하였다. 각 서브 시스템간에 통신은 MQTT 프로토콜을 사용하여 구현하였다. 프로토타입으로 개발된 시스템은 초당 2.7프레임의 이미지를 전송할 수 있었고 초당 0.2 프레임에 대하여 이미지로부터 긴급 상황을 탐지할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.87-93
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• 2023

본 논문에서는 사용자의 골격 자세를 분석하여 네트워크 학습 기반으로 거북목 자세를 정확하고 효율적으로 판별하는 시스템을 제안한다. 거북목 증후군이란 목이 구부정하게 앞으로 나오는 자세를 오래 유지함으로써 목의 자세가 바뀌고 뒷목, 어깨, 허리 등에 통증이 생기는 증상을 말하며, 수술이나 약물치료보다 평소의 자세 습관이 효과적이라고 알려져 있다. 기존의 방법들은 웹캠을 이용한 합성곱 신경망을 이용하였고, 이러한 접근법은 영상의 명도와 조명, 피부 색 등에 영향을 받기 때문에 특정 인물에 대해서만 수행되는 문제가 있다. 본 논문에서는 이 문제를 완화하고 자 영상으로부터 골격을 추출하고, 정면보다는 측면에 해당하는 데이터를 학습하여 이전 기법보다 효율적이고 정확하게 거북목 자세를 찾아낸다. 결과적으로 이전 기법에 비해 다양한 실험 장면에서 정확도가 되었음을 보여준다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.605-611
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• 2023

건설 현장의 사고는 중증외상환자가 발생하기 쉬운 특성 탓에 사망으로 이어지는 비율이 매우 높다. 중증외상환자의 사망률을 줄이기 위해서는 빠른 대처가 필요하며, 빠른 사고 대처를 위해 인공지능 기술과 카메라를 이용하여 사고를 감지하는 시스템들이 개발되었다. 그러나 기존 사고 감지 시스템들은 단일 카메라만을 사용하여, 사각지대로 인해 건설 현장의 모든 사고를 감지하기에 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 다수의 카메라를 사용하여 감지 사각지대를 최소화하는 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 다수의 카메라의 영상에서 YOLO-pose 라이브러리로 특징점을 추출하고, 추출된 특징점을 장단기 메모리(Long Short Term Memory) 기반 순환신경망에 입력하여 사고를 감지하였다. 실험 결과, 우리는 제안하는 시스템이 복수의 카메라 사용으로 감지 사각지대를 최소화하면서도 높은 정확도를 가지는 것을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.147-156
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• 2024

본 논문은 장시간 디지털 기기 사용자를 위한 거북목 자세 교정 및 예방 시스템의 설계에 대해서 소개한다. 우리나라의 거북목 환자는 그 수가 2018년부터 2021년까지 13퍼센트 증가하였으며 아직까지 현재 시점의 최신 통계자료에 따르면 호전되지 않은 상황이다. 거북목은 질병 특성상 치료보단 예방이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 대부분의 노트북에 있는 내장 카메라 기반의 시스템을 설계하여 시스템의 접근성을 높였으며, Google Mediapipe 오픈소스의 Pose Estimation, Face Landmarks Detection, Iris Tracking, Depth Estimation 등의 기능을 통해 별도의 인공지능 모델이 필요 없도록 설계하여 낮은 비용으로 사용자로 하여금 손쉽게 거북목을 예방하도록 한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.11-20
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• 2016

본 논문은 모바일 기반 양안식 HMD 기기를 사용하는 마커기반의 증강현실 시나리오에서 단안영상으로부터 삼차원 입체영상을 생성하는 효과적인 기법을 제안한다. 모바일 기기의 단안카메라로는 좌안과 우안에 대해 정확한 양안시차를 제공하는 양안영상을 생성할 수 없기 때문에, 기존의 양안식 증강현실 시스템에서는 좌안과 우안에 동일한 실세계 영상을 제공하여 입체감과 몰입감이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 마커기반의 증강현실 시나리오에서 대부분의 사용자들이 마커를 주시한다는 가정 하에, 기존 방법에 비해 높은 입체감과 시각적 편안함을 제공하는 단안카메라 기반 3차원 입체영상 생성기법을 제안한다. 마커와 카메라의 3차원 자세정보를 통해 단안영상을 3차원 공간상에 나타내고, 사용자의 좌안과 우안에 해당하는 가상의 두 카메라를 통해 단안영상의 마커영역과 마커 위에 증강될 가상물체에 대해서 시차를 계산한다. 마커 이외의 영역은 블러 효과를 적용하여 선명도를 낮추고 양안식 HMD를 통해 입체 콘텐츠를 감상할 때 발생하는 시각적인 피로를 감소시킨다. 본 논문에서 제안하는 방법으로 생성된 3차원 입체영상이 기존 방법에 비해 높은 입체감을 제공하는지 여부를 세 가지의 사용자 실험을 통해 평가하였다. 실험결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 기존방법에 비해 높은 입체감을 제공하고 시각적인 피로가 크지 않는다는 것, 사람의 시차와 동일한 스테레오 카메라를 통해 촬영된 영상과 유사한 현실감을 사용자에게 제공한다는 것, 그리고 영상블러를 통해 사용자의 시각적인 피로도가 감소되었다는 사실을 확인하였다.