• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.II
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• pp.300-306
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• 2000

This paper introduces a new concept of automation for bio-production with tele-operative system. The proposed system showed practical and feasible way of automation for the volatile bio-production process. Based on the proposition, recognition of the job environment with object identification was performed using computer vision system. A man-machine interactive hybrid decision-making, which utilized a concept of tele-operation was proposed to overcome limitations of the capability of computer in image processing and feature extraction from the complex environment image. Identifying watermelons from the outdoor scene of the cultivation field was selected to realize the proposed concept. Identifying watermelon from the camera image of the outdoor cultivation field is very difficult because of the ambiguity among stems, leaves, shades, and especially fruits covered partly by leaves or stems. The analog signal of the outdoor image was captured and transmitted wireless to the host computer by R.F module. The localized window was formed from the outdoor image by pointing to the touch screen. And then a sequence of algorithms to identify the location and size of the watermelon was performed with the local window image. The effect of the light reflectance of fruits, stems, ground, and leaves were also investigated.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.968-974
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• 2006

We are moving into the era of ubiquitous computing. Ubiquitous Sensor Network (USN) is a base of such computing paradigm, where recognizing the identification and the position of objects is important. For the object identification, RFID tags are commonly used. For the object positioning, use of sensors such as laser and ultrasonic scanners is popular. Recently, there have been a few attempts to apply RFID technology in robot localization by replacing the sensors with RFID readers to achieve simpler and unified USN settings. However, RFID does not provide enough sensing accuracy for some USN applications such as robot navigation, mainly because of its inaccuracy in distance measurements. In this paper, we describe our approach on achieving accurate navigation using RFID. We solely rely on RFID mechanism for the localization by providing coordinate information through RFID tag installed floors. With the accurate positional information stored in the RFID tag, we complement coordinate errors accumulated during the wheel based robot navigation. We especially focus on how to distribute RFID tags (tag pattern) and how many to place (tag granularity) on the RFID tag-floor. To determine efficient tag granularities and tag patterns, we developed a simulation program. We define the error in navigation and use it to compare the effectiveness of the navigation. We analyze the simulation results to determine the efficient granularities and tag arrangement patterns that can improve the effectiveness of RFID navigation in general.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권2B호
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• pp.119-129
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• 2009

유비쿼터스 환경이 도래함에 따라 실외 환경에서의 위치 기반 서비스뿐만 아니라 실내 위치 기반 서비스의 요구가 증가되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 실내 환경에서 객체의 위치를 효과적으로 측위할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 실내 환경에서 문제가 되는 비가시선 문제의 해결을 위해 비가시선 식별과 완화하는 기법을 도입했으며, 결과 데이터의 오류 데이터를 최소화하기 위해 잔여-가중치 알고리즘과 칼만 필터를 적용하여 위치 데이터를 보정하는 방법으로 위치 측위시 정확도를 향상시켰다. 마지막으로 제안된 실내 위치 측위 시스템의 성능을 검증하기 위해 기존의 대표적인 위치 척도인 삼각측량 기법과 제안한 위치 측위 시스템의 성능을 비교 및 분석한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.35-41
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• 2015

영상 감시 시스템에서 특정 물체를 추적하기 위해서는 물체에 대한 영상정보를 빠른 시간 내에 정확하게 인식하고 추적하는 방법이 매우 중요하다. 단일 카메라를 이용해서 객체의 추적을 하게 될 경우 가려짐과 같은 문제로 인해 객체 추적의 한계가 존재하게 되고, 복수 카메라를 사용하는 경우 연속적으로 배치된 카메라를 통해 객체를 추적하게 된다. 그러나 객체추적이 완벽하게 이루어지지 않아 추적하고 있는 객체를 놓치는 경우가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 다수의 카메라를 관심영역 내에 설치해서 동시에 동일한 물체를 여러 각도에서 관찰하는 멀티 영상감시시스템과 같은 방법을 고려해야 한다. 물체 추적에 다수의 카메라를 이용할 경우 정보 취득이 용이하고, 보다 넓은 범위의 공간에서 정확도가 높은 판단을 내리는 것이 가능하다. 본 논문에서는 도로 교차로에 다수의 카메라를 사용할 경우 공간투영기법인 호모그래피를 적용하여 자동차와 같은 동일한 물체를 인식하고 추적하기 위한 방법을 제안하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.1518-1524
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• 2014

본 논문은 주변탐색(Surrounder Search: SuSe)이라는 새로운 공간질의 방법을 제안한다. 이 기법은 현재 사용자의 위치를 중심으로 주변에서 가까운 관심영역의 공간객체를 탐색하는 것이다. 사용자 중심의 주변탐색은 증강현실과 같이 사용자가 관심 있어 하는 공간객체 중 가까운 것을 찾기 때문에 기존의 공간질의와 구별된다. 기존 기법은 질의점과 객체 사이의 최단거리(MINDIST)를 기준으로 주변을 탐색하지만 제안 기법에서는 객체들 사이에 숨어있지만 관심의 대상인 숨은 객체를 식별하기 위해서 각도(Angle)를 함께 고려하여 탐색한다. 제안 기법의 특징은 기존기법이 거리만을 사용하여 가까운 객체를 탐색한 것과 달리 거리는 멀지만 숨은 객체까지도 찾아냄으로써 사용자의 선호도를 더 세밀하게 반영한다. 실험결과에서 제안기법인 SuSe는 최근접 이웃 탐색기법인 NN(Nearest Neighbor)과 비교하여 보다 정밀한 공간객체 탐색이 가능하며 향상된 탐색성능을 타나낸다.

• 한국전자거래학회지
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• 제18권2호
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• pp.223-240
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• 2013

RFID(Radio Frequency Identification)는 모니터링 하려는 인식대상물에 태그를 부착하여 무선주파수를 이용하여 인식대상물의 데이터를 인식하는 기술로서 최근 연구가 활발하게 이루어지고 있으며, 물류 및 제조에서 많은 도입이 시도되고 있다. 4RFID는 특정 인식지역 내의 모든 태그들을 인식한다. 이러한 점이 RFID가 갖는 장점 중 하나이다. RFID의 인식 메커니즘은 복수 태그들을 동시에 인식하는 것에 초점이 맞춰져 있다. 따라서 RFID 하드웨어만으로는 인식되는 태그의 이동방향, 순서, 적합성 등을 판단하기 어렵다. 이러한 문제점들은 실제 RFID 현장 적용 시에 예기치 못하는 문제점들을 발생시키는 원인이 되어왔다. 그 중 대표적인 문제점으로 단일 RFID 게이트에서의 입/출고 판단의 어려움과 서열화된 인식대상의 서열 판단의 어려움, 그리고 고스트 인식을 들 수 있다. 고스트 인식이란 협소한 장소에서 태그가 부착된 인식대상이 이동할 때 정해진 프로세스와는 무관한 RFID가 해당 인식대상을 인식하여, 혼란을 야기시키는 것을 말한다. RFID 개발자는 이러한 문제를 적용 사례마다 분석하여 해결해야 하며, 프로그램을 통해 해결하지 못하는 경우에 RFID 시스템을 다시 설치해야 하는 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 인식대상의 방향인지, 서열인지, 인지 적합성 검증과 관련하여 인식대상을 인식할 때 획득되는 기본 데이터들을 이용하여 문제를 해결할 수 있는 알고리즘과 이를 모듈화하여 현장 적용 시에 캡처링 애플리케이션의 개발 시간을 단축할 수 있는 시스템을 개발한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.891-902
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• 2020

The Re-Identification(Re-ID) is one of the most popular researches in the field of computer vision due to a variety of applications. To achieve a high-level re-identification performance, recently other methods have developed the deep learning based networks that are specialized for only person or vehicle. However, most of the current methods are difficult to be used in real-world applications that require re-identification of both person and vehicle at the same time. To overcome this limitation, this paper proposes a deep neural network learning method that combines triplet and softmax loss to improve performance and re-identify people and vehicles simultaneously. It's possible to learn the detailed difference between the identities(IDs) by combining the softmax loss with the triplet loss. In addition, weights are devised to avoid bias in one-side loss when combining. We used Market-1501 and DukeMTMC-reID datasets, which are frequently used to evaluate person re-identification experiments. Moreover, the vehicle re-identification experiment was evaluated by using VeRi-776 and VehicleID datasets. Since the proposed method does not designed for a neural network specialized for a specific object, it can re-identify simultaneously both person and vehicle. To demonstrate this, an experiment was performed by using a person and vehicle re-identification dataset together.

• 한국철도학회논문집
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• 제4권3호
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• pp.102-109
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• 2001

In this paper, it has a proposal of the RFID reader antenna design that expand the dedicated short-range communication distance between a static object on the ground and a mobile object attached on the moving article. The static reader equipped with micro-processor makes it possible to have a serial communication with a main system, so that much data can be transfer to the main system. An antenna is adjusted in order to a communication, the scale is designed by results values of simulation using matlab. It is achieved to systematically manage logistics, person resource and security system by grasping the information and location of mobile object on the basis that this system receives the information between a static reader and a mobile object tag at 134.2kHz band on real time, also to make it possible the main system to process. Therefore, the reader antenna scale is controlled on the foundation of a magnetic field theory in order to expand a recognition distance of reader and tag, so that can be optimistically recognized with minimizing the direction influence of reader and tag.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권5호
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• pp.2523-2538
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• 2017

In most of the existing literature, the definition of the class label has the following characteristics. First, the class label of the samples from the same object has an absolutely fixed value. Second, the difference between class labels of the samples from different objects should be maximized. However, the appearance of a face varies greatly due to the variations of the illumination, pose, and expression. Therefore, the previous definition of class label is not quite reasonable. Inspired by discriminative least squares regression algorithm (DLSR), a noisy label based discriminative least squares regression algorithm (NLDLSR) is presented in this paper. In our algorithm, the maximization difference between the class labels of the samples from different objects should be satisfied. Meanwhile, the class label of the different samples from the same object is allowed to have small difference, which is consistent with the fact that the different samples from the same object have some differences. In addition, the proposed NLDLSR is expanded to the kernel space, and we further propose a novel kernel noisy label based discriminative least squares regression algorithm (KNLDLSR). A large number of experiments show that our proposed algorithms can achieve very good performance.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.229-235
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• 2011

To make a robust object tracking and identifying system for an intelligent robot and/or home system, heterogeneous sensor fusion between visible ray system and infrared ray system is proposed. The proposed system separates the object by combining the ROI (Region of Interest) estimated from two different images based on a heterogeneous sensor that consolidates the ordinary CCD camera and the IR (Infrared) camera. Human's body and face are detected in both images by using different algorithms, such as histogram, optical-flow, skin-color model and Haar model. Also the pose of human body is estimated from the result of body detection in IR image by using PCA algorithm along with AdaBoost algorithm. Then, the results from each detection algorithm are fused to extract the best detection result. To verify the heterogeneous sensor fusion system, few experiments were done in various environments. From the experimental results, the system seems to have good tracking and identification performance regardless of the environmental changes. The application area of the proposed system is not limited to robot or home system but the surveillance system and military system.