• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.661-663
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• 2014

대형 건물에 설치된 조명의 경우, 야간 통행자를 위해 인체 감지센서나 재실 감지센서를 이용하여 통행자가 존재할 때 조명기구를 점등하고 통행자가 없을 시 자동적으로 조명기구를 소등하여 불필요한 전력 소모를 줄인다. 하지만 부적절한 센서 위치로 인한 오작동의 문제가 있으며, 통로의 경우 통행자 통과 후에도 장시간 조명기구가 점등되어 효율적으로 전력 소비를 감소시키지 못한다. 본 논문에서는 실내 위치 측위 기술 중 하나인 fingerprinting 기법을 이용, 통행자의 위치를 추정하여 조명기구를 제어하는 방안을 제안한다. 1개 통로를 대상으로 한 실험 결과 통행자 이탈 후 조명이 점등되어 있는 시간이 기존방식에 비해 약 7분정도 감소하는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_1호
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• pp.727-736
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• 2019

본 연구에서는 여러 장의 무인항공기 영상을 사용하여 대상지역에 대한 포인트 클라우드를 생성하고, 데이터 세트 간 발생하는 이격과 중복점을 제거하는 방안에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위해 사진 측량 기반의 IBA(Incremental Bundle Adjustment)기법을 적용하여 무인기의 위치/자세를 보정하고 스테레오 페어를 구성했다. 각각의 스테레오 영상으로부터 에피폴라 영상을 생성하고 MDR(Multi-Dimensional Relaxation) 정합 기법을 적용하여 포인트 클라우드를 생성하였다. 다음으로 스테레오 영상 간 관측 벡터에 기반한 포인트 클라우드 등록을 통해 서로 다른 스테레오 페어로부터 생성된 포인트 클라우드 간 이격을 제거하였다. 마지막으로 점유격자(Occupancy grid) 기반 통합 알고리즘을 적용하여 중복점이 제거된 하나의 포인트 클라우드를 생성하였다. 실험은 무인항공기에서 취득된 연직 촬영 영상을 사용하였으며, 실험을 통해 서로 다른 스테레오 페어로부터 생성된 포인트 클라우드 간 이격 및 중복점 제거가 가능함을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.899-904
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• 2022

본 세계적으로 출생률이 줄고 기대 수명이 늘어나 고령화 사회가 되어감에 따라 고령 인구의 건강 관리를 위한 시스템이 필요하다. 그 중 실내 건강 관리를 위한 스마트 홈 캐어 서비스를 위해서는 재실 여부 및 활동 유형에 관한 다양한 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 스마트 홈 캐어 서비스를 위해 실내 온습도, CO2, 미세먼지 값과UWB 레이더 측위를 통해 재실 여부 뿐만 아니라 활동 유형을 분류하는 랜덤 포레스트 모델을 제안한다. 실험은 실내 온습도, CO2, 미세먼지를 측정하는 센서 3개와 UWB Radar 2개를 사용하여 2초 간격으로 실내 환경 및 재실자의 측위 데이터를 측정한다. 측정된 데이터는 이상치와 결측치를 보정 처리한 후 80%의 트레이닝 셋 데이터와 20%의 테스트 셋 데이터로 이분하며 랜덤 포레스트 모델을 적용하여 중요도 상위 변수 목록, 정확도, 민감도, 특이도, T1 스코어를 평가한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권9A호
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• pp.822-829
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• 2005

본 논문에서는 LBT-Random Searching 방식을 채용한 RFID 시스템의 트래픽 처리시간 및 주파수 채널 용량 분석을 위한 알고리즘을 제시하였다. 서비스 시간, 주파수 채널 탐색시간, 연속적인 주파수 채널 사용에 따른 지연시간, 연속적인 동일 주파수 채널 사용에 따른 지연시간을 고려하여 정상상태에서의 트래픽 처리 지연시간을 산출하였다. 시뮬레이션을 통하여 최대처리 가능한 트래픽 용량 및 주파수 채널수를 평가하고, 제안된 분석 알고리즘 정확성을 입증하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.106-112
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• 1993

A new model for the construction of a sonar map in a specular environment has been developed ad implemented. In a real world where most of the object surfaces are specular ones, a sonar sensor suffers from a multipath effect which results in a wrong interpretation of an objects's location. To reduce this effect and hence to construct a reliable map of a robot's surroundings, a probabilistic approach based on Bayesian reasoning is adopted to both evaluation of object orientations and estimation of an occupancy probability of a cell by an object. The usefulness of this approach is illustrated with the results produced by our mobile robot equipped with ultrasonic sensors.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.33-35
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• 2018

기존의 사람간의 유사성 측정 시스템은 적외선 빔이나 열 감지 영상 장치를 통해 측정하였다. 하지만 이와 같은 방법으로 측정하면 2명 이상의 객체를 분류해내는 기술은 제공하지 않는다. 이에 본 논문은 고정된 카메라를 이용하여 각 사람의 피부색과 옷차림 등의 RGB 정보를 이용한 사람 유사성 측정 기법을 제안한다. RGB카메라 영상을 통하여 객체의 RGB 히스토그램을 얻은 후 각 객체에 대해 Bhattacharyya metric, Cosine similarity, Jensen difference, Euclidean distance로 histogram similarity를 계산하여 객체 추적 및 유사성 측정을 통해 객체를 분류한다. 제안된 시스템은 C/C++를 기반으로 구현하여, 유사성 측정 성능을 평가하였다.

• 자동차안전학회지
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• 제13권4호
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• pp.14-19
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• 2021

This paper presents LiDAR static obstacle map based vehicle dynamic state estimation algorithm for urban autonomous driving. In an autonomous driving, state estimation of host vehicle is important for accurate prediction of ego motion and perceived object. Therefore, in a situation in which noise exists in the control input of the vehicle, state estimation using sensor such as LiDAR and vision is required. However, it is difficult to obtain a measurement for the vehicle state because the recognition sensor of autonomous vehicle perceives including a dynamic object. The proposed algorithm consists of two parts. First, a Bayesian rule-based static obstacle map is constructed using continuous LiDAR point cloud input. Second, vehicle odometry during the time interval is calculated by matching the static obstacle map using Normal Distribution Transformation (NDT) method. And the velocity and yaw rate of vehicle are estimated based on the Extended Kalman Filter (EKF) using vehicle odometry as measurement. The proposed algorithm is implemented in the Linux Robot Operating System (ROS) environment, and is verified with data obtained from actual driving on urban roads. The test results show a more robust and accurate dynamic state estimation result when there is a bias in the chassis IMU sensor.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.149-158
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• 2024

본 연구는 다양한 실내 환경에서 공기질을 모니터링 할 수 있는 다중 센서 시스템인 AirDeep-Room을 설계 및 개발하였다. 이 시스템은 CO2, TVOC, 미세먼지, 온도, 습도 등을 실시간으로 측정하며, 멀티 센서를 통해 다양한 환경에서의 공기질 변화를 분석할 수 있는 장점을 제공한다. AirDeep-Room 시스템은 low data 형식으로 데이터를 실시간으로 확인할 수 있으며, 실내 환경에서의 공기질에 대한 분석을 진행하였다. 설계한 센서 시스템을 상이한 환경인 서버실과 강의실에 설치해 실험을 수행한 결과, 서버실에서의 온도와 습도는 -0.24의 음의 상관관계를, 강의실에서는 0.43의 양의 상관관계를 보였다. 강의실에서의 실험 결과는 학생 수와 CO2 및 TVOC 농도가 r=0.69로 높은 상관관계를 보였다. 이는 학생 수가 실내 공기질 변화에 중요한 영향을 미칠 수 있음을 보여준다. 이러한 결과는 AirDeep-Room 시스템이 다양한 환경에서 공기질을 보다 효과적으로 관리할 수 있는 기반을 제공하며, 인구 밀도가 높은 공간에서 공기질 개선을 위한 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.5534-5540
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• 2015

철도 신호제어시스템에서 열차의 위치 및 점유 유무를 검지하기 위하여 궤도회로 이외에 axle counter적용 사례가 증가하고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 열차검지 및 차축계수의 신뢰성을 높이기 위해 axle counter의 센서 방식을 지자기 센서 방식과 근접센서 방식을 비교하였으며, 그에 따른 차이점과 결과를 제시하였다. 또한, 정확한 차축검지를 위한 센서부의 취부조건 등을 고려한 설치에 대해 현장 경험을 기반으로 적용된 결과를 제시한다. 본 연구에서는 차축검지의 신뢰성 향상을 위해 센서의 위상차를 판단할 수 있도록 설계 변경한 결과 차축검지 기능뿐만 아니라 다양한 기능까지(열차의 방향검지, 열차속도검지 등) 수행할 수 있는 확장성을 확보하였다. 또한 열차의 종별, 무게 등의 특성에 종속되지 않았으며, 자체적으로 제작한 차축검지를 위한 모의차축 이송장치와 Test Bed를 구축하여 Lab. 테스트를 수행한 결과 350km/h의 속도에서도 차축 검지의 누락이 발생하지 않았음을 확인하였다. 이를 통해 열차의 검지뿐만 아니라 통과하는 열차의 속도와 편성 수, 선로전환기 통과 시 철사쇄정 조건 그리고 건널목 장치에도 적용할 수 있는 기반을 마련하였으며, 향후 철도 신호제어 시스템 전반에 확대 적용하게 되면 열차안전운행에 많은 기여를 할 것으로 판단된다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제9권1호
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• pp.79-90
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• 2007

본 논문에서는 램프가 설치되어 있는 도로환경에 맞는 효율적인 유고검지를 위하여 퍼지논리 및 교통패턴을 함께 사용하여 유고검지 모형을 구현하였다. 모형에 사용된 교통 데이터는 서울시 내부 순환도로에 있는 루프 검지기에서 3개월 동안 5분 간격으로 수집된 교통량, 점유율, 속도 데이터이다. 본 논문에서는 단일지점 검지기 도로 환경에 맞게 변수들을 퍼지화 시켰으며 추론방법은 MIN-MAX 중심법을 사용하고 비퍼지화 방법은 무게 중심법을 사용하였다. 그리고 요일 및 링크별로 서로 다른 교통 흐름이 형성됨을 감안하여 교통패턴을 구축하였다. 최종적으로 퍼지논리의 유고확률과 교통패턴의 교통패턴 차이 값을 이용하여 유고를 판단하는 유고확률 임계치를 도출하였다. 본 논문에서 제안한 모형의 우수성을 입증하기 위해 APID 알고리즘과 교통패턴을 이용하지 않은 퍼지논리와 비교 검증 하였다. 검지율 및 오검지율 테스트를 수행한 결과 APID 알고리즘의 경우 제대로 유고를 검지하지 못하였으며 퍼지논리만을 이용한 알고리즘의 경우 상당히 높은 오검지율을 도출하였다. 이에 반해 교통패턴 및 퍼지논리를 이용한 본 모형의 경우 퍼지논리만을 사용한 모형에 비해 유고검지율은 5% 낮아졌으나 반면에 오검지율은 18% 낮아지는 향상된 결과를 나타냄을 알 수 있었다.