‘내비게이션’은 배와 같은 이동체에 대해 임의의 지점에서 관찰 정보를 사용하여 목 표지점으로 제어하여 이동시키는 기술을 의미한다. 고대의 항해술에서부터 현대의 내 비게이션에 이르기 까지, GPS, 시각, 거리, 이동 정보와 같은 다양한 센싱 기술의 발전이 있었으며 이는 인공지능 기술의 발전과 접목되어 무인 자동차와 무인 탐사선 개발까지 이어졌다. 이러한 기술은 일상 생활에서 산업에 이르기까지 직접적으로 적용되고 있으 며 최근 적극적으로 시각정보를 활용하고 있다. 그러나 시각이 가진 다양한 정보는 필 연적인 민감성을 동반한다. 그러므로 기존의 공학기반 기술들은 시각 정보를 다루는데 추가적인 연산을 사용하고 있으며 이에 대한 복잡도를 무시할 수 없다.
본 연구진은 이러한 시각정보를 단순하면서도 효과적으로 극복하는 곤충의 시각 내 비게이션에 주목하였다. 개미, 벌, 거미 등의 곤충들은 다른 귀소성향을 가진 동물에 비하여 적은 ...
‘내비게이션’은 배와 같은 이동체에 대해 임의의 지점에서 관찰 정보를 사용하여 목 표지점으로 제어하여 이동시키는 기술을 의미한다. 고대의 항해술에서부터 현대의 내 비게이션에 이르기 까지, GPS, 시각, 거리, 이동 정보와 같은 다양한 센싱 기술의 발전이 있었으며 이는 인공지능 기술의 발전과 접목되어 무인 자동차와 무인 탐사선 개발까지 이어졌다. 이러한 기술은 일상 생활에서 산업에 이르기까지 직접적으로 적용되고 있으 며 최근 적극적으로 시각정보를 활용하고 있다. 그러나 시각이 가진 다양한 정보는 필 연적인 민감성을 동반한다. 그러므로 기존의 공학기반 기술들은 시각 정보를 다루는데 추가적인 연산을 사용하고 있으며 이에 대한 복잡도를 무시할 수 없다.
본 연구진은 이러한 시각정보를 단순하면서도 효과적으로 극복하는 곤충의 시각 내 비게이션에 주목하였다. 개미, 벌, 거미 등의 곤충들은 다른 귀소성향을 가진 동물에 비하여 적은 뉴런 개수와 낮은 화소의 시각 구조에도 불구하고, 사냥, 탐험, 방어 등의 다양한 상황에서 생존과 직결되는 귀소성향을 성공적으로 보임을 알 수 있다. 최근 생물 학적으로 Place cell에 대한 연구를 통해 visual cortex의 복잡한 구조가 종단에서는 위치 인식에 사용됨을 일부 밝혀낸 바 있으며, 또한 이러한 visual cortex의 복합 구조를 모방 한 CNN과 같은 신경망 연구가 연달아 발표된 바 있다. 본 연구진은 이러한 생체 모방의 강점에 기반하여, 곤충의 귀소 성향에 기반한 생체 모방 알고리즘인 ‘snapshot model’의 낮은 복잡도에 주목하였다.
본 논문을 통해, 우리는 snapshot model의 생체 모방에 다양한 연구를 조사하여 정 리하고 공통적인 문제를 분석하였다. 또한 이에 근거하여 시각 내비게이션의 가능성 을 3가지 방법을 통해 개량하고 평가하였다. 첫 번째로, 해당 생체 모방 기법에서 거리 정보와 색상정보를 효과적으로 융합하는 방법을 연구하였다. 이는 물리에서 사용되는 모멘트 모델의 개념을 차용하여, 질량 대신 시각 관측 정보를 사용하였으며 이를 통해 임의의 위치에서 집으로의 방향 추정과 수렴을 증명하였다. 두 번째로, 곤충의 시각구 조의 기본에 해당되는 ‘Ommatidia’를 모방하여 시각 전처리가 귀소 연산에 미치는 영향 을 연구하였다. 기존의 고화질 이미지를 사용하는 것과는 달리 낮은 수의 화소를 통해 재해석된 시각 정보를 그대로 사용하여 별도의 물체 추출이나 가공없이 높은 정확도의 성능을 구현하였다. 세 번째로, 시각 정보 입력을 곤충의 시각과 같이 각도 별 입력(pixel- wise landmark)을 그대로 사용하였을 때, 귀소 방향 선택에 생기는 문제와 이를 공학적 알고리즘과의 접목에 대하여 연구하였다. 우리는 생체 모방 귀소 네비게이션에서, 전체 시각 정보를 단순비교 하여 귀소 방향으로 결정되는 후보에 대한 수학적 모델을 분석 하고 분석된 결과에 대해 공학적 매칭 방법(Dynamic Time Warping)을 적용하여 실제로 사용가능한 수준의 정확도를 얻을 수 있었다. 각 연구에서 우리는 본 분야의 다양한 최신 기존 연구들(MinWarping, COMALV, DID)과 개발된 결과를 비교하였으며, 본 연구진이 만든 환경뿐 아닌 다양한 open dataset과 통계적 지표를 활용하여 결과를 분석하여 해당 방법의 유효성을 보였다. 상기 연구의 결과들을 종합 요약하여 이후 연구의 진행방향과 목표를 설정하였다. 또한 상기 과정에서 발생한 다양한 수학적 모델에 대한 증명을 첨부 하였다. 우리는 본 논문을 통하여 생체모방에 기반한 시각 내비게이션 연구를 발전시켜 기존의 연구를 대폭 개량하고 그 성과를 객관적인 실험과 비교를 통해 검증하였다.
‘내비게이션’은 배와 같은 이동체에 대해 임의의 지점에서 관찰 정보를 사용하여 목 표지점으로 제어하여 이동시키는 기술을 의미한다. 고대의 항해술에서부터 현대의 내 비게이션에 이르기 까지, GPS, 시각, 거리, 이동 정보와 같은 다양한 센싱 기술의 발전이 있었으며 이는 인공지능 기술의 발전과 접목되어 무인 자동차와 무인 탐사선 개발까지 이어졌다. 이러한 기술은 일상 생활에서 산업에 이르기까지 직접적으로 적용되고 있으 며 최근 적극적으로 시각정보를 활용하고 있다. 그러나 시각이 가진 다양한 정보는 필 연적인 민감성을 동반한다. 그러므로 기존의 공학기반 기술들은 시각 정보를 다루는데 추가적인 연산을 사용하고 있으며 이에 대한 복잡도를 무시할 수 없다.
본 연구진은 이러한 시각정보를 단순하면서도 효과적으로 극복하는 곤충의 시각 내 비게이션에 주목하였다. 개미, 벌, 거미 등의 곤충들은 다른 귀소성향을 가진 동물에 비하여 적은 뉴런 개수와 낮은 화소의 시각 구조에도 불구하고, 사냥, 탐험, 방어 등의 다양한 상황에서 생존과 직결되는 귀소성향을 성공적으로 보임을 알 수 있다. 최근 생물 학적으로 Place cell에 대한 연구를 통해 visual cortex의 복잡한 구조가 종단에서는 위치 인식에 사용됨을 일부 밝혀낸 바 있으며, 또한 이러한 visual cortex의 복합 구조를 모방 한 CNN과 같은 신경망 연구가 연달아 발표된 바 있다. 본 연구진은 이러한 생체 모방의 강점에 기반하여, 곤충의 귀소 성향에 기반한 생체 모방 알고리즘인 ‘snapshot model’의 낮은 복잡도에 주목하였다.
본 논문을 통해, 우리는 snapshot model의 생체 모방에 다양한 연구를 조사하여 정 리하고 공통적인 문제를 분석하였다. 또한 이에 근거하여 시각 내비게이션의 가능성 을 3가지 방법을 통해 개량하고 평가하였다. 첫 번째로, 해당 생체 모방 기법에서 거리 정보와 색상정보를 효과적으로 융합하는 방법을 연구하였다. 이는 물리에서 사용되는 모멘트 모델의 개념을 차용하여, 질량 대신 시각 관측 정보를 사용하였으며 이를 통해 임의의 위치에서 집으로의 방향 추정과 수렴을 증명하였다. 두 번째로, 곤충의 시각구 조의 기본에 해당되는 ‘Ommatidia’를 모방하여 시각 전처리가 귀소 연산에 미치는 영향 을 연구하였다. 기존의 고화질 이미지를 사용하는 것과는 달리 낮은 수의 화소를 통해 재해석된 시각 정보를 그대로 사용하여 별도의 물체 추출이나 가공없이 높은 정확도의 성능을 구현하였다. 세 번째로, 시각 정보 입력을 곤충의 시각과 같이 각도 별 입력(pixel- wise landmark)을 그대로 사용하였을 때, 귀소 방향 선택에 생기는 문제와 이를 공학적 알고리즘과의 접목에 대하여 연구하였다. 우리는 생체 모방 귀소 네비게이션에서, 전체 시각 정보를 단순비교 하여 귀소 방향으로 결정되는 후보에 대한 수학적 모델을 분석 하고 분석된 결과에 대해 공학적 매칭 방법(Dynamic Time Warping)을 적용하여 실제로 사용가능한 수준의 정확도를 얻을 수 있었다. 각 연구에서 우리는 본 분야의 다양한 최신 기존 연구들(MinWarping, COMALV, DID)과 개발된 결과를 비교하였으며, 본 연구진이 만든 환경뿐 아닌 다양한 open dataset과 통계적 지표를 활용하여 결과를 분석하여 해당 방법의 유효성을 보였다. 상기 연구의 결과들을 종합 요약하여 이후 연구의 진행방향과 목표를 설정하였다. 또한 상기 과정에서 발생한 다양한 수학적 모델에 대한 증명을 첨부 하였다. 우리는 본 논문을 통하여 생체모방에 기반한 시각 내비게이션 연구를 발전시켜 기존의 연구를 대폭 개량하고 그 성과를 객관적인 실험과 비교를 통해 검증하였다.
The word, ‘navigation’, is defined as the study of the control and movement observation process which enables ships or vehicles to move from a certain point to some other designated point. The study of navigation has evolved with the introduction of artificial intelligence and its fusion with GPS, c...
The word, ‘navigation’, is defined as the study of the control and movement observation process which enables ships or vehicles to move from a certain point to some other designated point. The study of navigation has evolved with the introduction of artificial intelligence and its fusion with GPS, cameras, and distance sensors. Navigation has been used effectively in various industrial fields and in daily life. Recently, visual information has become an important factor, enabling a wider range of experiments. However, visual information also has its own limitations because of the large noise signals captured during data collecting process. Additionally, visual information and removal of the noise it contains requires high complexity in processing algorithms. It is widely known that visual navigation, which is directly connected to survival, is a common ability of numerous organisms such as ants, bees, and spiders. They follow various behavior patterns such as hunting, exploring, and defending, which are imperative skills for survival. Recently, research involving the complicated visual cortex has revealed that there are certain organizations within the cortex performing location recognition, such as place cells. Also, the snapshot model algorithm is similar to insect navigation, including lower complexities than other engineering algorithms.
In this thesis, various types of bio-inspired (biomimetic) homing methods based on insect behavior are evaluated. First, a new homing navigation method using both holistic range and vision data is evaluated. It is based on the moment function to combine two measurements into a navigation problem. Second a method focusing only on vision using organized masks based on photoreceptor cells is evaluated. The goal is to transform input images into landmark vectors through artificially-generated mask-type photoreceptors. Third is a method that exploits pixel-wise landmark information, which treats each pixel of an image as a landmark called a ‘pixel-wise landmark’, to emulate homing navigation. Based on a holistic approach, it determines the homing direction by pixel intensity comparison. The performance of each method is measured using various benchmarks and tools, such as angular error, tables, and visualized vector maps in each section. The proposed methods are compared with other existing methods to evaluate the robustness of the methods. Overall experiments are conducted in various environments; custom created environments including various objects, and open datasets such as Vardy’s. The overall outputs of the suggested algorithms are summarized and improvements are proposed for future research. At the end of the paper, we organize the appendix for additional explanations.
In summary, this paper, inspired by biomimetics, suggests new visual navigation algorithms by emulating insect homing abilities. Furthermore, an implemented model is validated through simulation processes and robotic experiments
The word, ‘navigation’, is defined as the study of the control and movement observation process which enables ships or vehicles to move from a certain point to some other designated point. The study of navigation has evolved with the introduction of artificial intelligence and its fusion with GPS, cameras, and distance sensors. Navigation has been used effectively in various industrial fields and in daily life. Recently, visual information has become an important factor, enabling a wider range of experiments. However, visual information also has its own limitations because of the large noise signals captured during data collecting process. Additionally, visual information and removal of the noise it contains requires high complexity in processing algorithms. It is widely known that visual navigation, which is directly connected to survival, is a common ability of numerous organisms such as ants, bees, and spiders. They follow various behavior patterns such as hunting, exploring, and defending, which are imperative skills for survival. Recently, research involving the complicated visual cortex has revealed that there are certain organizations within the cortex performing location recognition, such as place cells. Also, the snapshot model algorithm is similar to insect navigation, including lower complexities than other engineering algorithms.
In this thesis, various types of bio-inspired (biomimetic) homing methods based on insect behavior are evaluated. First, a new homing navigation method using both holistic range and vision data is evaluated. It is based on the moment function to combine two measurements into a navigation problem. Second a method focusing only on vision using organized masks based on photoreceptor cells is evaluated. The goal is to transform input images into landmark vectors through artificially-generated mask-type photoreceptors. Third is a method that exploits pixel-wise landmark information, which treats each pixel of an image as a landmark called a ‘pixel-wise landmark’, to emulate homing navigation. Based on a holistic approach, it determines the homing direction by pixel intensity comparison. The performance of each method is measured using various benchmarks and tools, such as angular error, tables, and visualized vector maps in each section. The proposed methods are compared with other existing methods to evaluate the robustness of the methods. Overall experiments are conducted in various environments; custom created environments including various objects, and open datasets such as Vardy’s. The overall outputs of the suggested algorithms are summarized and improvements are proposed for future research. At the end of the paper, we organize the appendix for additional explanations.
In summary, this paper, inspired by biomimetics, suggests new visual navigation algorithms by emulating insect homing abilities. Furthermore, an implemented model is validated through simulation processes and robotic experiments
주제어
#bio-inspired himing navigation snapshot model holistic visual navigation visual reception using visual masks multidimensional moment model pixel-wise landmark mathematical convergence 생체 모방 시각 내비게이션 스냅샷 모델 전체 이미지 비교 마스크 기반 시각 인지 모멘트 픽셀 랜드마크 수렴성 증명
학위논문 정보
저자
Lee, Chang-min
학위수여기관
Graduate School, Yonsei University
학위구분
국내박사
학과
Department of Electrical and Electronic Engineering
지도교수
DaeEun Kim
발행연도
2018
총페이지
xxxvii, 246 p.
키워드
bio-inspired himing navigation snapshot model holistic visual navigation visual reception using visual masks multidimensional moment model pixel-wise landmark mathematical convergence 생체 모방 시각 내비게이션 스냅샷 모델 전체 이미지 비교 마스크 기반 시각 인지 모멘트 픽셀 랜드마크 수렴성 증명
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