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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
배재성 (경상국립대학교) 노천명 (경상국립대학교) 김성수 (아디아랩) 강동훈 (경상국립대학교) 이재철 (경상국립대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제32권 제5호
발행연도
2022.10
수록면
432 - 442 (11page)
DOI
10.5391/JKIIS.2022.32.5.432

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고용노동부에 따르면 산업재해자수는 점차 증가하고 있다. 그에 따라 산업 안전 보건법은 도급사업의 경우, 2일에 1회 이상 순회 순찰을 실시하여야 한다고 명시되어 있다. 본 논문은 카메라를 센서로 사용하는 Visual SLAM을 활용하여 작업장 순찰 로봇 도입을 제안하고 있으며, Visual SLAM 알고리즘 중 특징점 추출 알고리즘의 성능 향상을 목표로 한다. 연구초기, 전통적인 특징점 추출 방법의 SIFT와 딥러닝 기반의 Superpoint 알고리즘을 비교한다. 그 결과 Superpoint의 성능이 더 높았으며, Fine tuning을 활용한 네트워크 구조 변화로 성능을 비교하였고 성능 향상을 확인하였다. 이로 인해 향후 Visual SLAM에 적용하였을 때, 실시간 지도 생성에 있어 더 정밀한 지도를 생성할 수 있을 것이라 기대한다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 알고리즘 및 dataset 설명
3. 사례 연구
4. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (20)

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