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9축-센서를 활용한 칼만필터 기반 3차원 모션 디스플레이 뷰어 구현
Implementation of 3D Motion Display Viewer Based on Kalman Filter Using the 9-Axis Sensor 원문보기

정보처리학회논문지. KIPS transactions on software and data engineering. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.4 no.12, 2015년, pp.585 - 588  

문성주 (원광대학교 컴퓨터공학) ,  소경영 (전북대학교 융합기술공학부) ,  고광만 (상지대학교 컴퓨터정보공학부)

초록
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사물이 실제로 움직이는 속도와 다양한 위치를 정확하게 인식하여 정확하게 3차원 영상정보로 표현하는 기술개발 시도는 무선센서를 활용하여 다양한 분야에서 응용할 수 있다. 3차원 위치 및 속도센서를 조합하여 이동 물체의 위치를 추적하는 시도는 동작의 정확성과 교정을 목적으로 하는 스포츠, 건강관리 분야 등에서 동영상 디스플레이 및 분석 기술과 접목하여 다양한 분석 정보를 제공할 수 있는 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 9축-센서로부터 수집되는 정보를 데이터베이스로 구축하고 이를 웹과 앱의 3차원 공간에서 모니터링할 수 있는 3D 모션 디스플레이를 개발하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The technical challenge of 3D image display using the wireless sensor were applied to variable areas and scopes. This techniques need to very accurate location and speed informations and recognitions to moving objects. The tracking challenges of the moving objects location that combined 3D location ...

주제어

#인간과 컴퓨터 상호작용   #3D 모션 디스플레이   #위치 추적 알고리즘   #9축-센서  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 실제로 Look-up 테이블에 의한 보정 대신에 B-spline 곡면식을 보간에 의해 생성한 후 기준 데이터로 사용하였다[6]. 연구에서는 3D 공간에서 이동물체의 추적에서 핵심적인 위치 정보의 정확성을 높이기 위한 방안을 제시하고 구체적인 실험 결과를 제시하였다[7]. 연구에서는 실시간으로 무선랜 환경의 실내공간에서 3D의 정확한 위치정보를 확보한 후 실제로 다층 건물에서 이동 물체의 위치를 추적하고 모니터링할 수 있는 시스템을 개발하였다[8].
  • 연구에서는 실시간으로 무선랜 환경의 실내공간에서 3D의 정확한 위치정보를 확보한 후 실제로 다층 건물에서 이동 물체의 위치를 추적하고 모니터링할 수 있는 시스템을 개발하였다[8]. 연구에서는 3D 공간에서 획득한 위치정보를 모바일 디바이스에서 디스플레이하는 시스템을 설계하고 개발하였으며 개발과정에서 영상정보만 활용하여 이동물체의 정확성이 결여되는 문제점을 가지고 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
무선센서의 역할은? 무선센서는 물체에 탈부착이 용이하며 가속도, 자이로(회전각), 지자기(방향)를 측정할 수 있는 9축-센서를 이용하여 물체 움직임의 직선속도, 방향, 각의 속도 및 높은 정밀도의 데이터를 송출한다. 무선센서에서 획득한 정보는 ASCII, HEX, Bypass 모드로 생성하여 데이터를 모션 디스플레이로 표현할 수 정보로 활용할 수 있다.
무선센서에서 획득한 정보는 어떻게 데이터를 모션 디스플레이로 표현할 수 정보로 활용할 수 있는가? 무선센서는 물체에 탈부착이 용이하며 가속도, 자이로(회전각), 지자기(방향)를 측정할 수 있는 9축-센서를 이용하여 물체 움직임의 직선속도, 방향, 각의 속도 및 높은 정밀도의 데이터를 송출한다. 무선센서에서 획득한 정보는 ASCII, HEX, Bypass 모드로 생성하여 데이터를 모션 디스플레이로 표현할 수 정보로 활용할 수 있다.
임의의 이동물체에 대해 3차원 좌표 값과 속도를 이용하여 이동물체의 위치를 추적하고 정확성을 높이기 위해 Camshift 알고리즘을 적용한 이유는? 실제 이동물체의 좌표와 가속도를 세선로부터 획득한 후 이동물체를 디스플레이하기 위치추적 알고리즘을 적용하였다. Meanshift와 Camshift[10]가 대표적인 위치추적 알고리즘으로서, Meanshift 알고리즘은 물체의 밀도분포를 이용하여 관심영역 객체를 고속으로 추적하는 특징을 가지고 있고, Camshift 알고리즘은 주로 객체를 고속으로 추적하는 데 적용되고 있으며 검출된 객체 영역의 Hue 값의 분포를 이용하여 변화될 위치를 예측하고 탐지한 후 중심을 찾아 객체를 추적하게 된다. 따라서 본 논문에서는 임의의 이동물체에 대해 3차원 좌표 값과 속도를 이용하여 이동물체의 위치를 추적하고 정확성을 높이기 위해 Camshift 알고리즘을 적용하였다.
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참고문헌 (10)

  1. Atzori, Luigi, Iera, Antonio, and Morabito, Giacomo, "The internet of things: A survey," Computer Networks, Elsevier, 2010. 

  2. C. A. Grimes, E. C. Dickey, and M. V. Pishko, "Encyclopedia of Sensors," American Scientific Publishers, Vol.10, 2006. 

  3. E2Box [Internet], http://www.e2box.co.kr. 

  4. Einicke, G. A., "Smoothing, Filtering and Prediction: Estimating the Past, Present and Future," Intech(ISBN: 978-953-307-752-9), 2006. 

  5. Lee C. W., "Research on Position Tracking Using Passive RFID Tags," Dankook University, 2012. 

  6. Volker Schwarz, Alex Huber, and Michael Tuchler, "Accuracy of a Commercial UWB 3D Location/Tracking System and its Impact on LT Application Scenarios," IEEE International Conference on Ultra-Wideband, 2005. 

  7. Norhidayu Shahila Abu Hassan, Sazzad Hossain, Nur Haliza Abd Wahab, Sharifah Hafizah Syed Ariffin, Liza Abd Latiff, Norshiela Fisal, Mazlan Abbas, and Choong Kheng Neng, "Performance Analysis of Location Tracking System for Multiple Levels," Proceedings of the Asia-Pacific Advanced Network, 2011. 

  8. Kohei Arai, Herman Tolle, and Akihiro Serita, "Mobile Devices Based 3D Image Display Depending on User's Actions and Movements," International Journal of Advanced Research in Artificial Intelligence, Vol.2, No.6, 2013. 

    상세보기

  9. OPEN GL [Internet], https://en.wikipedia.org/wiki/OpenGL. 

  10. Meanshift and Camshift [Internet], http://docs.opencv.org/. 

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