In this paper, we propose the implementation of a drone delivery system using artificial intelligence in a situation where the use of drones is rapidly increasing and human errors are occurring. This system requires the implementation of an accurate control algorithm, assuming that last-mile delivery is delivered to the apartment veranda. To recognize the delivery location, a recognition system using the YOLO algorithm was implemented, and a delivery system was installed on the drone to measure the distance to the object and increase the delivery distance to ensure stable delivery even at long distances. As a result of the experiment, it was confirmed that the recognition system recognized the marker with a match rate of more than 60% at a distance of less than 10m while the drone hovered stably. In addition, the drone carrying a 500g package was able to withstand the torque applied as the rail lengthened, extending to 1.5m and then stably placing the package down on the veranda at the end of the rail.
국내의 경우 연평균 22건의 지하 가스관사고가 발생하며 그중 5 건이 외부 굴착공사에 기인한다. 삼자 굴착사고로 인한 가스관 폭발사고의 예방을 위한 방안으로, RFID인식 기술의 적용에 대하여 연구하였다. 지상에서는 RFID는 원거리 인식이 가능한 장점으로, 물류 및 자재관리 등 다양한 분야에 널리 이용되고 있지만, 지하에서는 인식거리의 제한으로 연구 및 적용 사례는 거의 없다. 본 연구에서는 지하에서 투과율이 비교적 높은 900 MHz대역의 주파수 리더기로 지하에 매설되어있는 RFID Tag의 안정적인 인식거리 및 적용법을 연구하였다. 실제 가스관이 매설되어 있는 조건과 유사하게 흙, 콘크리트5 cm+흙, 그리고 지중수에 Tag를 묻고, 지상에서 RFID 리더기로 최대 및 가능 인식 거리를 측정하였다. 안정적인 인식 거리는 사전 사고 예방이 가능한 거리로 볼 수 있는 50, 45, 25 cm로 나왔다. 더하여 시제품 중에서 24 byte정보를 담을 수 있는 Tag 에 효과적으로 필요한 정보를 넣는 방법을 제안하였다. 본 연구결과는 RFID인식기술의 지하 가스관 적용은 가스 사고를 예방할 수 있을 뿐 아니라 가스관 관리에도 도움을 줄 수 있음을 나타낸다.
본 논문은 ICT 융합기술 분야의 기초가 되는 전자회로 교육을 위한 방법으로 증강현실 기반 전자회로 교육 시스템을 제안한다. 시스템은 실제 회로를 확인할 수 있는 하드웨어 모듈과 증강현실 기술을 적용하여 전류의 흐름, 입·출력, 측정값을 확인할 수 있는 모바일 교육 콘텐츠로 구성된다. 시스템의 안정적인 동작을 목적으로 주요 성능인 이미지 인식에 대한 실험을 진행하였고, 실험 방법은 하드웨어 모듈과 모바일 기기까지의 거리를 일정 간격으로 변경하여 인식률을 측정하였다. 실험 결과 25[Cm] 이상의 거리에서는 인식률 100%를 보였고, 25[Cm] 이하부터는 인식률이 12% 저하되는 것을 확인할 수 있었으며, 이는 거리가 근접하여 촬영된 이미지 손실에서 발생하는 오류의 영향이라 할 수 있다. 향후 본 논문에서 제시하는 교육 시스템을 수업에 적용할 계획이며, 이는 수업의 효율성을 높이며 학생의 흥미유발 및 교과에 대한 이해도를 향상시킨다.
International journal of advanced smart convergence
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제7권4호
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pp.40-49
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2018
We propose a more stable robust recognition algorithm which detects faces reliably even in cases where there are changes in lighting and angle of view, as well it satisfies efficiency in calculation and detection performance. We propose detects the face area alone after normalization through pre-processing and obtains a feature vector using (PCA). The feature vector is applied to LDA and using Euclidean distance of intra-class variance and inter class variance in the 2nd dimension, the final analysis and matching is performed. Experimental results show that the proposed method has a wider distribution when the input image is rotated $45^{\circ}$ left / right. We can improve the recognition rate by applying this feature value to a single algorithm and complex algorithm, and it is possible to recognize in real time because it does not require much calculation amount due to dimensional reduction.
영상카메라와 무선통신 기능을 탑재한 손모양 및 장애물 인식이 가능한 다족 로봇을 독자적으로 설계 및 제작하고 제작한 로봇에 최적화된 보행패턴 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 영상센서의 입력화상에 대해 하프변환 (Hough Transform)을 사용하여 물체의 외곽선을 추출하여 장애물을 인식하여 회피하는 실시간 자율보행이 가능한 알고리즘을 개발하였다. 로봇의 목표물 및 목적지 설정을 위하여 미리 학습시킨 피부색의 평균값과 입력영상의 확률거리(Mahalanobis Distance)를 산출하여 손 영역을 검출하고 손가락 개수에 따라 로봇의 명령 제어가 가능하도록 하였다. 장애물 및 손모양 인식에 따른 다족 자율 보행 로봇의 수행 실험 평균 결과 약 96%의 장애물 인식률과 94%의 손 모양 인식률을 보였다.
본 논문에서는 얼굴 인식을 위한 보다 안정적이며 조명 변화와 회전에 강인하게 얼굴 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 인식 알고리즘에 대해 제안한다. 제안하는 알고리즘은 전처리 과정을 거쳐 정규화한 후 얼굴 영역만을 분할 검출한 후 주성분분석(PCA)을 이용하여 특징벡터를 구한다. 또한 구해진 특징벡터를 SVM에 적용하여 최적의 이진분류를 진행함으로써 얼굴 영역에 대한 검증을 수행한다. 검증 후 특징벡터를 다시 LDA에 적용하여 2차원 공간상에서 유클리디안 거리 이용하여 최종 얼굴을 인식하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법으로 인식률의 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있었으며, 차원 축소로 인해 많은 계산 량이 요구되지 않기 때문에 실시간 인식도 가능하다.
정확하게 피부 색상을 검출하는 방법은 얼굴 인식 및 추적, 표정 인식, 성인 영상 검출, 헬스케어 등의 다양한 분야에서 매우 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 일반광과 실내 조명이 더해진 환경에서 피사체의 거리를 변경하면서, 그리고피사체배경의색상을변경함에따라다양한피부색상검출알고리즘의성능을비교평가한다. 실험대상은 피부톤의 차이를 보이는 남자 2명과 여자 한 명이고, 배경을 화이트, 블랙, 오렌지, 핑크, 옐로우의 5가지 색으로 구분하여 테스트를 하였다. 성능 평가에 사용한 피부색상 추출 알고리즘은 Peer 알고리즘, NNYUV, NNHSV, LutYUV, Kismet 알고리즘이며, 카메라와 피사체 사이의 거리는 60cm에서 120cm 사이로 한정하여 실험을 하였다. 성능 측정 실험 결과 피사체의 배경 변화에 따른 알고리즘이 성능의 차이를 보이는데, 전반적으로 뉴럴 네트워크를 이용한 NNHSV, NNYUV, 그리고 LutYUV이 안정적인 결과를 보여주었으며, 나머지 알고리즘들은 배경의 변화에 따라 피부색상 검출율이 영향을 많이 받았다. 본 논문에서 보여준 다양한 성능 평가 결과들은 피사체의 주변 환경이 동적으로 변화하는 실제 환경에서 상황에 따라 적응적이고 정확도가 높은 피부 색상 추출 알고리즘을 개발하는데 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.
일반적으로 대형 지붕구조나 초대형 보와 같은 대형 구조물을 양중하는 방법은 유압잭이 이용된다. 또한, 양중시 안전을 위하여 CCTV를 이용하여 각 포인트에 설치된 줄자를 모니터링하여 레벨체크를 수행하고, 상대 변위가 기설정된 한계를 벗어나면 유압잭을 정지하고 상대변위를 수동으로 조정한 후에 양중을 수행하였다. 그러나, 이러한 종래의 양중 방법은 CCTV를 육안으로 확인하여 레벨을 체크하기 때문에 정확도가 높지 않았고, 실시간 계측은 현실적으로 불가능하였다. 이러한 문제를 개선하기 위하여 자동추적형 토탈스테이션, 레이저 거리계, 데이터로거, 변형도게이지 등을 이용하여 대형 구조물 양중시 적용할 수 있는 계측-평가 시스템 구축하였다. 시스템을 구현하기 위한 프로그램 작성 후 실험실에서 시연을 통해 계측-평가 데이터의 정확성 및 활용 가능성을 평가하였으며, 안정적인 데이터 취득 및 연산을 통해 적용성이 검증되었다.
영상 인식을 위한 한 방법으로 템플릿 매칭이 있다. 기존의 템플릿 매칭에서는 주어진 매칭 영상 내에서 템플릿의 2차원 이동 변위를 바꿔가면서 블록 매칭 알고리즘(BMA)을 수행한다. 이 블록 매칭 알고리즘 수행 중에 템플릿의 크기와 모양은 바뀌지 않는다. 그리고 각각의 2차원 이동변위에 해당하는 블록에서 유사성 척도(similarity measure)로 계산된 매칭 에러 값을 비교하여 대상 체의 위치를 결정한다. 2차원 이동변위만 고려하기 때문에 템플릿과 매칭 영상에서 대상 체의 크기와 방향이 일치하지 않으면 성공률이 떨어진다. 반면 본 논문의 경우는 템플릿의 2차원 방향과 크기를 조정하는 변수를 새로이 추가하고 각각의 2차원 이동 변위에 해당하는 블록에서 이 변수의 최적 값이 자동으로 계산된다. 이렇게 계산된 최적 값을 사용하여, 각 블록에 최적인 템플릿으로 자동 변형된다. 그리고 자동 변형된 템플릿을 기준으로 각 블록의 매칭 에러 값이 계산된다. 이렇게 방향과 크기 차이가 보정된 각 블록의 매칭 에러 값들을 비교하여 대상 체의 위치를 결정한다. 따라서 방향과 크기 차이에 대해 좀 더 안정적인 결과 값을 얻을 수 있다. 사용의 편의를 위해서, 알고리즘을 템플릿 영상 외에 추가의 정보, 예를 들면, 거리정보를 필요로 하지 않는 닫힌 형태로 설계하는 데 주력한다.
본 연구는 NFC와 WPC복합기능의 삽입형 안테나 구조체를 개발하기 위한 것이며, 안정성이 확보된 재료를 선택하여 폴리머시트의 최적의 성분비를 도출하였고 기존 FPCB 대비 저가의 임베디드 권선방법을 고안하여 폴리머시트에 직접권선을 하는 과정에서 특성평가 및 공정기술을 개발하였다. 또한 페라이트 금형을 제작하여 WPC홈을 가공하고 WPC안테나의 최적화를 위한 공정기술개발을 배양하였으며 다음과 같은 결론을 얻었다. (1) 폴리머시트의 원재료는 Fe-Si-Al로 구성되어 있으며 NFC와 WPC복합기능의 폴리머시트로 적용하기 위한 최적의 성분비를 Fe 87.5%, Si 7%, Al 5.5%로 도출하여 최종재료로 선택하였다. (2) 최적화된 시트와 기존 양산되는 FPCB와의 조합테스트를 통해서 실험평가방법 및 실험계획법에 의한 최적의 시트조건을 도출하였다. (3) 코일의 선경 및 내경의 크기에 따라서 Q값 변동과 저항값 및 효율변동이 되므로 가장 적합한 코일의 조건을 선정하여 Rx매칭을 할 수 있었으며 코일의 선경을 선택하는 실험과정에서 공정개발능력을 배양하였다.(4) 최적화된 시트와 임베디드와의 최적화 도출 및 평가를 위해서 폴리머시트와 페라이트시트의 EMV load modulation test 및 인지거리 테스트 결과 1k 및 4K에서 폴리머시트의 인식거리가 32-33mm가 형성되었고 동일조건의 페라이트시트의 인식거리는 30-31mm가 형성되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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