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직선광선의 2D 영상을 이용한 이동로봇의 이동물체 추적 알고리즘
임호,한헌수,홍민철,Rim, Ho,Hahn, Hernsoo,Hong, Min-Cheol 대한전자공학회 2000 電子工學會論文誌-SC (System and control) Vol.37 No.4
본 논문에서는 이동로봇이 작업환경 내에서 이동하는 물체를 실시간에 인지, 추적하기 위한 비젼센서 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 하나의 직선광선을 카메라 영상의 중앙에 수평하게 투영되도록 하여 이동로봇의 경로에 투사하고 이 광선이 물체와 교차하여 생성하는 선분영상만을 취득, 해석함으로써 비젼센서를 이용하는 기존의 방법들이 영상전체를 이해하기 위해 필요로 하던 계산상의 복잡도를 줄이고 있다. 이동물체의 존재여부, 속도 및 위치는 2개의 연속된 영상에서 얻어진 선분영상의 위치 및 길이의 변형도를 일정한 기준치와 비교하여 결정하는 간단한 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 보안 및 다수이동로봇의 제어분야에서 다양하게 응용될 수 있으며 실험을 통해 그 성능을 평가하였다. This paper proposes a new algorithm for a mobile robot that detects and tracks a moving target, keeping it in the view range of the robot. The sensor system consists of a camera and a line light source. The camera system is placed so that the line light projected into the ground from the light source forms its image along the horizontal center line of the CCD array of the camera. The deformation of the line image from the horizontal center line contains the information on existence of a moving object, its velocity, and position. Since the proposed algorithm reduces the region of the image to be searched, it reduces the computational complexity significantly comparing to the conventional image processing algorithms. The performance of the proposed algorithm has been tested by implementing on a mobile robot.
GMM을 위한 점진적 ${\cal}k-means$ 알고리즘에 의해 초기값을 갖는 EM알고리즘과 화자식별에의 적용
서창우,한헌수,이기용,이윤정,Seo Changwoo,Hahn Hernsoo,Lee Kiyong,Lee Younjeong 한국음향학회 2005 韓國音響學會誌 Vol.24 No.3
Tn general. Gaussian mixture model (GMM) is used to estimate the speaker model from the speech for speaker identification. The parameter estimates of the GMM are obtained by using the Expectation-Maximization (EM) algorithm for the maximum likelihood (ML) estimation. However the EM algorithm has such drawbacks that it depends heavily on the initialization and it needs the number of mixtures to be known. In this paper, to solve the above problems of the EM algorithm. we propose an EM algorithm with the initialization based on incremental ${\cal}k-means$ for GMM. The proposed method dynamically increases the number of mixtures one by one until finding the optimum number of mixtures. Whenever adding one mixture, we calculate the mutual relationship between it and one of other mixtures respectively. Finally. based on these mutual relationships. we can estimate the optimal number of mixtures which are statistically independent. The effectiveness of the proposed method is shown by the experiment for artificial data. Also. we performed the speaker identification by applying the proposed method comparing with other approaches. 개개인의 음성을 이용한 화자식별에서, 화자 모델을 추정하는데 가우시안 혼합모델이 주로 사용된다. 최대 우도 추정을 갖는 가우시안 혼합모델의 파라미터 추정은 Expectation-Maximisation (EM)을 사용하여 얻을 수 있다. 그러나, EM 알고리즘은 초기값에 상당히 민감하고, 혼합성분의 개수를 미리 알고 있어야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는, EM 알고리즘의 문제점을 해결하기 위하여 가우시안 혼합모델을 위한 점진적 ${\cal}k-means$ 알고리즘에 의한 초기값을 갖는 EM 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 혼합성분의 개수를 점진적 ${\cal}k-means$ 방법을 이용하여 한번에 하나씩 혼합성분을 추정하여 최적의 혼합성분이 얻어 질 때까지 이를 반복 수행한다. 하나의 혼합성분이 추가될 때마다, 새로 얻어진 혼합성분과 이전에 구한 혼합성분들간의 상호 관계를 각각 측정한다. 이로부터, 통계적으로 독립인 최적의 혼합성분 개수를 추정할 수 있다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 임의의 생성 데이터와 실제 음성을 사용하였다. 실험 결과에서, 제안된 방법이 기존의 방법보다 화자 식별 성능이 우수하였으며, 또한 성능을 유지하면서도 계산량 감소의 효과까지 볼 수 있었다.
선분 세그먼트 기반 Randomized Hough Transform
한광수(Kwangsoo Hahn),한영준(Youngjoon Han),한헌수(Hernsoo Hahn) 대한전자공학회 2007 電子工學會論文誌-SC (System and control) Vol.44 No.6
기존 Hough transform을 이용한 타원 검출의 수행 속도와 개수의 추정을 개선하기 위해 본 논문에서는 선분 세그먼트 기반 Randomized Hough Transform (RHT)을 제안한다. 제안하는 방법은 에지 영상을 선분 세그먼트 단위로 분할한 후 임의의 선분 세그먼트 쌍을 RHT를 이용해서 타원을 추정하여 병합여부를 판단한다. 이와 같이 선분 세그먼트 단위로 RHT를 적용하면 적은 반복수행으로 타원을 추정할 수 있으며 복잡한 에지 영상에서도 보다 정확한 타원의 개수를 추정할 수 있다. 제안된 방법의 효율성은 계산속도 및 타원검출의 정확도로 평가하였으며 다양한 입력영상에 대한 실험을 통해 입증하였다. This paper proposes a new efficient method to detect ellipses using a segment merging based Randomized Hough Transform. The key idea of the proposed method is to separate single line segments from an edge image, to estimate ellipses from any pair of the single line segments using Randomized Hough Transform (RHT), and to merge the ellipses. This algorithm is able to accuracy estimate the number of ellipses and largely improves the computational time by reducing iterations.
Signature 기반의 겹쳐진 원형 물체 검출 및 인식 기법
박상범(SangBum Park),한헌수(Hernsoo Hahn),한영준(Youngjoon Han) 제어로봇시스템학회 2008 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.14 No.1
This paper proposes a new algorithm for detecting and recognizing overlapped objects among a stack of arbitrarily located objects using a signature representation scheme. The proposed algorithm consists of two processes of detecting overlap of objects and of determining the boundary between overlapping objects. To determine overlap of objects, in the first step, the edge image of object region is extracted and those areas in the object region are considered as the object areas if an area is surrounded by a closed edge. For each object, its signature image is constructed by measuring the distances of those edge points from the center of the object, along the angle axis, which are located at every angle with reference to the center of the object. When an object is not overlapped, its features which consist of the positions and angles of outstanding points in the signature are searched in the database to find its corresponding model. When an object is overlapped, its features are partially matched with those object models among which the best matching model is selected as the corresponding model. The boundary among the overlapping objects is determined by projecting the signature to the original image. The performance of the proposed algorithm has been tested with the task of picking the top or non-overlapped object from a stack of arbitrarily located objects. In the experiment, a recognition rate of 98% has been achieved.
박용근(YongGoun Park),한헌수(HernSoo Hahn) 한국컴퓨터정보학회 2008 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.16 No.1
ATM망에서 트래픽의 버스트니스를 완화하기 위한 UPC(Usage Parameter Control) 알고리즘을 제안한다. 기존의 다이나믹 스페이서는 그런 토큰이 축적되어 있을 경우 도착하는 셀을 스페이서와 상관없이 네트워크로 셀을 유입시키는 동적인 스페이서 기능을 수행함으로써 CDV(Cell Delay Variation)에 의한 셀을 위반셀로 구별하지 못하고 그대로 통과시키는 단점이 있다. 즉 스페이서 기능을 사용하지 않음으로써 버스트니스해 질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 버스트니스를 완화하기 위한 토큰 버킷을 다이나믹 스페이서 이전에 사용함으로써 다이나믹 스페이 서의 버스트니스를 완화시키는 토큰 버킷을 적용한 다이나믹 스페이서 UPC 알고리즘을 제안한다.
고정밀지도기반 자율주행을 위한 실시간 동적 라이다 데이터 추출 알고리즘
이재민(Jaemin Lee),한헌수(Hernsoo Hahn),한영준(Youngjoon Han) 한국자동차공학회 2021 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2021 No.6
The real-time LiDAR data-based object detection and classification algorithm for local path planning of autonomous driving is a important technology for autonomous driving. In general, the time complexity of these algorithms increases explosively as the number of LiDAR points increases. This paper proposes an algorithm for extracting dynamic point cloud data by efficiently removing static point cloud data on high Definition point map from LiDAR point cloud data received in real time. First, the proposed algorithm extracts local point cloud data from its current location from a high definition point map. At the same time, point cloud data is obtained from LiDAR sensors. Second, voxel grid filtering is applied on each of the acquired point cloud data and then a K-D tree is built. Finally, after the filtered local point map data is set to the target cloud data and the filtered LiDAR point cloud data to the input cloud data, removes static points of the input cloud data using nearest neighbor search algorithm from the target cloud data. This paper has been validated by self-driving experiments using IPG CarMaker simulator, solving the problem of recognizing frequently occurring road areas on uphill or downhill as obstacle, and effectively detecting dynamic objects that affect autonomous driving such as cars and pedestrians. It is expected that the proposed algorithm can be applied to indoor and outdoor security systems as well as autonomous vehicle, robot, and drone fields that use LiDAR.