KR102147929B1

KR102147929B1 - 식별 타겟, 이를 포함하는 웨어러블 구조물 및 이를 이용한 오브젝트 식별 시스템

Info

Publication number: KR102147929B1
Application number: KR1020190081890A
Authority: KR
Inventors: 이현기; 최현석
Original assignee: 재단법인대구경북과학기술원
Priority date: 2018-07-09
Filing date: 2019-07-08
Publication date: 2020-08-25
Also published as: KR20200006005A

Abstract

일 실시예에 따른 식별 타겟은 제1 식별값을 규정하도록 제1 식별 형태를 갖는 복수 개의 제1 식별 요소들을 포함하는 제1 패턴; 제2 식별값을 규정하도록 제2 식별 형태를 갖는 복수 개의 제2 식별 요소들을 포함하는 제2 패턴; 및 상기 제1 패턴의 영역 및 상기 제2 패턴의 영역을 규정하도록 제3 식별 형태를 갖는 복수 개의 제3 식별 요소들을 포함하는 제3 패턴을 포함하고, 상기 제1 식별값 및 상기 제2 식별값이 고유 식별값을 결정하도록 상기 제1 식별 형태 및 상기 제2 식별 형태가 선택된다.

Description

식별 타겟, 이를 포함하는 웨어러블 구조물 및 이를 이용한 오브젝트 식별 시스템{IDENTIFICATION TARGET, WEARABLE STRUCTURE COMPRISING THE SAME, AND SYSTEM FOR IDENTIFICATION OF OBJECT USING THE SAME}

이하, 실시예들은 식별 타겟, 이를 포함하는 웨어러블 구조물 및 이를 이용한 오브젝트 식별 시스템에 관한 것이다.

오브젝트의 위치, 동작, 자세, 존재 유무 등 오브젝트를 식별하는 장치/시스템이 개발되고 있다. 관련 분야에서, 3차원 측정 센서를 이용하여 오브젝트를 인식하는 방식, 오브젝트에 적외선 마커를 설치한 후 그 적외선 마커로부터 반사되는 적외선을 감지하여 오브젝트를 식별하는 방식 등이 개발되고 있다. 다만, 3차원 측정 센서를 이용하는 방식에 의하면, 오브젝트의 조인트가 그 바디에 붙어 있는 경우 오브젝트의 동작을 식별하기 어렵다. 또한, 오브젝트에 적외선 마커를 설치하는 방식에 의하면, 적외선 마커가 설치된 부분의 동작만 식별되므로 적외선 마커가 설치되지 않은 인접한 마커들 사이의 연결 부분의 동작을 추정하기가 어렵다.

등록특허공보 제10-1399060호 (2014.05.27. 공고)

일 실시예에 따른 목적은 오브젝트의 위치, 동작, 자세, 존재 유무 등을 측정하기 위한 식별 타겟, 이를 포함하는 웨어러블 구조물 및 이를 이용한 오브젝트 식별 시스템을 제공하는 것이다.

일 실시예에 따른 식별 타겟은 제1 식별값을 규정하는 제1 식별 형태를 갖는 적어도 하나 이상의 제1 식별 요소를 포함하는 제1 패턴; 제2 식별값을 규정하는 제2 식별 형태를 갖는 적어도 하나 이상의 제2 식별 요소를 포함하는 제2 패턴; 및 상기 제1 패턴의 영역 및 상기 제2 패턴의 영역을 규정하는 제3 식별 형태를 갖는 적어도 하나 이상의 제3 식별 요소들을 포함하는 제3 패턴을 포함하고, 상기 제1 식별값 및 상기 제2 식별값이 고유 식별값을 결정하도록 상기 제1 식별 형태 및 상기 제2 식별 형태가 선택된다.

상기 적어도 하나 이상의 제1 식별 요소 및 상기 적어도 하나 이상의 제2 식별 요소는 제1 방향으로 배열될 수 있다.

상기 적어도 하나 이상의 제2 식별 요소들의 위치를 고정한 상태에서 상기 제1 방향에 교차하는 제2 방향의 가상의 기준선을 기준으로 상기 적어도 하나 이상의 제1 식별 요소의 위치를 상기 제1 방향으로 시프트 하면 시프트 된 상기 적어도 하나 이상의 제1 식별 요소의 위치 및 상기 적어도 하나 이상의 제2 식별 요소의 위치가 동일하도록 상기 제1 식별 형태 및 상기 제2 식별 형태가 선택될 수 있다.

상기 제2 식별 형태는, 상기 제2 방향의 가상의 기준선으로부터 상기 제1 방향을 따라 볼 때, 상기 고유 식별값이 홀수값을 가지도록 상기 적어도 하나 이상의 제2 식별 요소가 배열되는 제1 서브 식별 형태 및 상기 고유 식별값이 짝수값을 가지도록 상기 적어도 하나 이상의 제2 식별 요소가 배열되는 제2 서브 식별 형태를 포함할 수 있다.

상기 제3 식별 형태는 복수 개의 제3 식별 요소들을 포함하고, 상기 복수 개의 제3 식별 요소들은 제1 방향으로 배열되는 제1 그룹의 제3 식별 요소들 및 상기 제1 방향에 교차하는 제2 방향으로 배열되는 제2 그룹의 제3 식별 요소들을 포함할 수 있다.

상기 제1 식별 형태는 제1 방향으로 배열되는 적어도 하나 이상의 제1 식별 요소를 갖는 복수 그룹의 식별 형태들을 포함하고, 상기 복수 그룹의 식별 형태들은 상기 제1 방향에 교차하는 제2 방향을 따라 배열될 수 있다.

상기 적어도 하나 이상의 제1 식별 요소, 상기 적어도 하나 이상의 제2 식별 요소 및 상기 적어도 하나 이상의 제3 식별 요소 중 적어도 하나 이상은 적어도 하나 이상의 종류의 색을 가질 수 있다.

상기 제1 식별 형태, 상기 제2 식별 형태 및 상기 제3 식별 형태는 각각의 식별 요소들이 존재하는 적어도 하나 이상의 제1 부분 및 각각의 식별 요소들이 존재하지 않는 적어도 하나 이상의 제2 부분의 조합으로 선택될 수 있다.

상기 적어도 하나 이상의 제1 식별 요소, 상기 적어도 하나 이상의 제2 식별 요소 및 상기 적어도 하나 이상의 제3 식별 요소는 재귀 반사 하도록 구성될 수 있다.

상기 제1패턴, 상기 제2패턴 및 상기 제3패턴을 포함하는 영역은 복수 개이고, 복수 개의 영역들의 각각의 고유 식별값은 모두 동일할 수 있다.

일 실시예에 따른 오브젝트 식별 시스템은 오브젝트에 착용되는 웨어러블 구조물로서, 상기 웨어러블 구조물은 오브젝트에 대한 고유 식별값을 결정하도록 패턴화 된 복수 개의 식별 요소들을 갖는 식별 타겟을 포함하고, 상기 복수 개의 식별 요소들은 재귀 반사 하도록 구성된 웨어러블 구조물; 상기 복수 개의 식별 요소들을 포함하는 영상 데이터를 획득하도록 구성된 디텍터; 및 상기 복수 개의 식별 요소들의 패턴에 기초하여 상기 고유 식별값을 산출하는 프로세서를 포함한다.

상기 프로세서는 상기 영상 데이터 중 상기 복수 개의 식별 요소들을 설정 기준 패턴과 비교하고, 상기 복수 개의 식별 요소들 중 상기 기준 패턴에 정합하는 적어도 하나 이상의 패턴을 추출하고, 상기 패턴에 기초하여 상기 고유 식별값을 산출할 수 있다.

상기 프로세서는 상기 영상 데이터 중 상기 복수 개의 식별 요소들이 존재하는 관심 영역을 추출하고, 상기 복수 개의 식별 요소들의 존재 유무에 따라 상기 복수 개의 식별 요소들을 이진화 하도록 구성되고, 상기 복수 개의 식별 요소들의 각각의 중심 및 상기 중심으로부터 식별 요소를 구성하는 외곽까지의 거리를 추출하도록 구성될 수 있다.

상기 디텍터는 적어도 하나 이상의 오브젝트에 착용된 웨어러블 구조물의 복수 개의 식별 요소들을 포함하는 영상 데이터를 실시간으로 획득하도록 구성되고, 상기 프로세서는 제1 시간의 영상 데이터 및 상기 제1 시간과 다른 제2 시간의 영상 데이터를 비교하고 상기 적어도 하나 이상의 오브젝트의 이동 방향에 관한 데이터를 산출하도록 구성될 수 있다.

상기 웨어러블 구조물은 상기 식별 타겟이 포함된 천 또는 섬유를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따른 식별 타겟, 이를 포함하는 웨어러블 구조물 및 이를 이용한 오브젝트 식별 시스템은 오브젝트의 위치, 동작, 자세, 존재 유무 등을 측정할 수 있다.

일 실시예에 따른 식별 타겟, 이를 포함하는 웨어러블 구조물 및 이를 이용한 오브젝트 식별 시스템의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 일 실시예에 따른 오브젝트 식별 시스템의 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 웨어러블 구조물의 사시도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 식별 타겟의 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 식별 타겟의 패턴을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 식별 타겟의 일 영역의 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 식별 타겟의 일 예의 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 식별 타겟의 또 다른 예의 도면이다.
도 8은 또 다른 실시예에 따른 식별 타겟의 도면이다.
도 9는 추가적인 실시예에 따른 식별 타겟의 도면이다.
도 10은 또 다른 추가적인 실시예에 따른 식별 타겟의 도면이다.
도 11 내지 도 15는 일 실시예에 따른 오브젝트 식별 시스템이 고유 식별값을 산출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 16은 일 실시예에 따른 오브젝트 식별 시스템이 오브젝트의 방향성을 식별하는 방식을 설명하기 위한 도면이다.

이하, 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 실시예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.

또한, 실시예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

어느 하나의 실시예에 포함된 구성요소와, 공통적인 기능을 포함하는 구성요소는, 다른 실시예에서 동일한 명칭을 사용하여 설명하기로 한다. 반대되는 기재가 없는 이상, 어느 하나의 실시예에 기재한 설명은 다른 실시예에도 적용될 수 있으며, 중복되는 범위에서 구체적인 설명은 생략하기로 한다.

도 1은 일 실시예에 따른 오브젝트 식별 시스템의 도면이다.

도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 오브젝트 식별 시스템(10)은 복수의 오브젝트들 각각에 착용되는 웨어러블 구조물(110a, 110b, 110c)의 식별 타겟을 탐지함으로써 오브젝트의 위치, 동작, 자세, 존재 유무 등을 식별할 수 있다. 여기서, 오브젝트는 사람, 동물 등을 포함하는 생물체 및 로봇 등을 포함하는 비생물체를 포함할 수 있다. 여기서, 웨어러블 구조물(110a, 110b, 110c)은 천, 섬유 등을 포함하는 의류, 장신구 등을 포함할 수 있지만, 이에 제한되는 것은 아니고, 오브젝트에 착용되는 기타 통상의 기술자에게 자명한 웨어러블 장치를 포함할 수 있다. 바람직한 예에서, 오브젝트 식별 시스템(10)은 웨어러블 구조물(110a, 100b, 110c)의 형상, 형태 등에 무관하게 웨어러블 구조물(110a, 100b, 110c)에 포함된 식별 타겟을 식별할 수 있다.

오브젝트 식별 시스템(10)은 식별 타겟을 포함하는 적어도 하나 이상의 웨어러블 구조물(110a, 110b, 110c), 적어도 하나 이상의 웨어러블 구조물(110a, 110b, 110c)의 식별 타겟을 탐지하도록 구성된 디텍터(120) 및 디텍터(120)에 의해 탐지된 식별 타겟에 기초하여 오브젝트의 고유 식별값을 산출하는 프로세서(130)를 포함할 수 있다. 일 예에서, 디텍터(120)는 식별 타겟의 영상 데이터를 획득하도록 구성된다.

도 2는 일 실시예에 따른 웨어러블 구조물의 사시도이다.

도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 웨어러블 구조물(110)은 식별 타겟(111)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 구조물(110)은 모자를 포함할 수 있지만, 이에 제한되는 것은 아니고, 오브젝트의 임의의 부분에 착용될 수 있는 기타 통상의 기술자에게 자명한 임의의 형태의 구조물을 포함할 수 있다. 식별 타겟(110)은 오브젝트가 웨어러블 구조물(110)을 임의의 방식으로 임의의 방향으로 착용하고 있더라도 탐지될 수 있도록 구성된다. 예를 들어, 식별 타겟(111)은 웨어러블 구조물(110)의 적어도 일부분을 둘러싸도록 웨어러블 구조물(110)에 설치될 수 있다.

도 3은 일 실시예에 따른 식별 타겟의 도면이고, 도 4는 일 실시예에 따른 식별 타겟의 패턴을 설명하기 위한 도면이고, 도 5는 일 실시예에 따른 식별 타겟의 일 영역의 도면이다.

도 3 및 도 4를 참조하면, 일 실시예에 따른 식별 타겟(111)은 제1 패턴(P1), 제2 패턴(P2) 및 제3 패턴(P3)을 포함할 수 있다.

제1 패턴(P1)은 제1 식별값을 규정하는 제1 식별 형태를 갖는 적어도 하나 이상의 제1 식별 요소(112)를 포함할 수 있다. 제2 패턴(P2)은 제2 식별값을 규정하는 제2 식별 형태를 갖는 적어도 하나 이상의 제2 식별 요소(113)를 포함할 수 있다. 제3 패턴(P3)은 제1 패턴(P1)의 영역(A1, A2, A3) 및 제2 패턴(P2)의 영역(A1, A2, A3)을 규정하는 제3 식별 형태를 갖는 적어도 하나 이상의 제3 식별 요소(114)를 포함할 수 있다. 제1 식별 요소(112), 제2 식별 요소(113) 및 제3 식별 요소(114)는 재귀 반사 기능을 갖도록 구성될 수 있다.

제1 패턴(P1)이 갖는 제1 식별 형태 및 제2 패턴(P2)이 갖는 제2 식별 형태는 각각 제1 식별 요소(112) 및 제2 식별 요소(113)의 개수, 배열 방식 등에 따라 다양한 형태를 포함할 수 있으며, 이러한 형태에 따라 각각의 패턴이 갖는 식별값이 결정된다. 제1 식별 요소(112) 및 제2 식별 요소(113)가 존재하는 부분(P11, P21)은 "O"을 가리키고, 제1 식별 요소(112) 및 제2 식별 요소(113)가 존재하지 않는 부분(P12, P22)은 "1"을 가리킨다.

제1 패턴(P1)이 갖는 제1 식별 형태는, 좌측에서 우측으로 향하는 제1 방향(T1)을 따라 볼 때, 규정된 영역(A2) 내에서, 제1 식별 요소(112)가 존재하지 않는 부분(P12)이 연속하여 2번, 제1 식별 요소(112)가 존재하는 부분(P11)이 1번, 그리고 제1 식별 요소(112)가 존재하지 않는 부분(P12)이 1번 차례로 나타나는 [1, 1, 0, 1]의 형태이다. 도 4를 참조하면, 식별 형태 및 식별값을 매칭하는 시퀀스가 도시되는데, 위의 예인 [1, 1, 0, 1]의 제1 식별 형태는 "7"이라는 제1 식별값을 갖는다.

마찬가지 방식으로, 제2 패턴(P2)이 갖는 제2 식별 형태는, 좌측에서 우측으로 향하는 제1 방향(T1)을 따라 볼 때, 규정된 영역(A2) 내에서, 제2 식별 요소(113)가 존재하지 않는 부분(P22)이 연속하여 3번, 그리고 제2 식별 요소(113)가 존재하는 부분(P21)이 1번 차례로 나타나는 [1, 1, 1, 0]의 형태이다. 도 4의 시퀀스를 참조하면, 위의 예인 [1, 1, 1, 0]의 제2 식별 형태는 "6"이라는 제2 식별값을 갖는다.

제1 패턴(P1) 및 제2 패턴(P2)을 포함하는 식별 타겟(111)의 고유 식별값은 제1 식별 형태가 갖는 제1 식별값 및 제2 식별 형태가 갖는 제2 식별값에 의해 결정된다. 예를 들어, 고유 식별값은 제1 식별값에서 제2 식별값을 뺀 값이다. 위의 도 3의 영역(A2)이 갖는 고유 식별값은 제1 식별값("7") - 제2 식별값("6") = "1"이다.

제3 패턴(P3)은 제1 패턴(P1)의 영역(A2) 및 제2 패턴(P2)의 영역(A2)을 규정하는 제3 식별 형태를 가질 수 있다. 제3 패턴(P3)은 제1 패턴(P1) 및 제2 패턴(P2)과 달리 식별값을 갖지 않는다. 대신에, 제3 패턴(P3)은 제3 패턴(P3)을 기준으로 하는 제1 패턴(P1) 및 제2 패턴(P2)의 각각의 위치를 알 수 있는 기준을 제시함과 아울러, 식별 타겟(111)에서 제1 패턴(P1) 및 제2 패턴(P2)이 어느 영역까지인지 기준을 제시할 수 있다.

제3 패턴(P3)은 복수 개의 제3 식별 요소(114)들을 포함할 수 있다. 복수 개의 제3 식별 요소(114)들은 제1 식별 요소(112) 및 제2 식별 요소(113)가 배열되는 방향과 동일한 방향인 제1 방향(T1)으로 배열되는 제1 그룹의 제3 식별 요소들(114a1, 114a2, 114a3, 114a4) 및 제1 식별 요소(112) 및 제2 식별 요소(113)가 배열되는 방향에 교차하는 방향인 제2 방향(T2)으로 배열되는 제2 그룹의 제3 식별 요소들(114b1, 114b2)을 포함할 수 있다. 다시 말하면, 제3 패턴(P3)이 갖는 제3 식별 형태는 제1 방향(T1) 및 제2 방향(T2)을 갖는 사각 형태의 형태를 가질 수 있다. 예를 들어, 제2 방향(T2)을 따라 제3 식별 형태의 열을 차례로 제1열 및 제2열로 규정하면, 제3 식별 형태는, 제1열에서, 제3 식별 요소(114a1, 114a2, 114a3, 114a4)가 존재하는 부분(P31)이 4번 연속하여 차례로 나타나는 한편, 제2열에서, 제3 식별 요소(114b1)가 존재하는 부분(P31)이 1번, 어떤 제3 식별 요소도 존재하지 않는 부분(P32)이 1번, 제3 식별 요소(114b2)가 존재하는 부분(P31)이 1번, 그리고 어떤 제3 식별 요소도 존재하지 않는 부분(P32)이 1번이 차례로 나타난다. 이러한 제3 식별 형태는 제1방향(T1) 및 제2방향(T2)의 방향성을 갖는 패턴 형태이다. 이에 따라, 제3 식별 형태를 볼 때, 제2방향(T2)을 따라 배열되는 제2 그룹의 제3 식별 요소들(114b1, 114b2)이 가리키는 방향에 제1 패턴(P1)이 있고, 그 맞은편에 제2 패턴(P2)이 있음을 알 수 있다. 아울러, 제1방향(T1)을 따라 배열되는 제1 그룹의 제3 식별 요소들(114a1, 114a2, 114a3, 114a4)이 가리키는 방향으로 제1 패턴(P1)의 제1 식별 형태 및 제2 패턴(P2)의 제2 식별 형태를 판독하면 된다는 점을 확인할 수 있다. 또한, 이러한 고유한 식별 형태를 갖는 제3 식별 형태로 인해, 제1 패턴(P1) 및 제2 패턴(P2)의 영역(A1, A2, A3)이 결정된다.

다만, 제1 패턴(P1), 제2 패턴(P2), 제3 패턴(P3)의 위치는 도시된 실시예와 달라질 수 있으며, 제1 패턴(P1)의 위치 및 제2 패턴(P2)의 위치 및 판독 방식은 제3 패턴(P3)의 식별 형태에 따라 달라질 수 있음이 이해될 수 있다.

식별 타겟(111)은 제1 패턴(P1), 제2 패턴(P2) 및 제3 패턴(P3)을 각각 포함하는 복수 개의 영역(A1, A2, A3)들을 포함할 수 있다. 복수 개의 영역(A1, A2, A3)의 제1 패턴(P1) 및 제2 패턴(P2)에 의해 결정되는 고유 식별값은 하나의 식별 타겟(111)의 모든 영역(A1, A2, A3)에서 동일하다. 이는 식별 타겟(111)이 임의의 방향으로 탐지되더라도, 그 식별 타겟(111)이 항상 일관된 고유 식별값이 산출되는 것을 돕는다. 예를 들어, 어떤 특정 방향에서 제1영역(A1)만 보이고, 제2영역(A2) 및 제3영역(A3)이 보이지 않는 경우, 제1영역(A1)에서 판독된 고유 식별값은 제2영역(A2)에서 판독된 고유 식별값과 동일한 "1"을 갖는다. 상술한 패턴 판독 방식을 제1영역(A1)에 적용하면, 제1 패턴의 제1 식별 형태 및 제2 패턴의 제2 식별 형태는 각각 [0, 0, 0, 1] 및 [0, 0, 0, 0]이고, 이에 대응하는 제1 식별값 및 제2 식별값은 각각 "2" 및 "1"임을 확인할 수 있다. 따라서, 제1영역(A1)의 고유 식별값은 제1 식별값에서 제2 식별값을 뺀 "1"이고, 이는 제2영역(A2)의 고유 식별값과 동일하다.

이와 같이, 제1 패턴(P1)의 제1 식별 형태 및 제2 패턴(P2)의 제2 식별 형태는, 도 4에서 도시된 시퀀스의 관점에서 볼 때, 기준선(L)을 기준으로 어느 식별 형태를 일정 방향으로 시프트하면 서로 일치함을 알 수 있다. 예를 들어, 도 5을 참조하면, 제1 패턴(P1)의 제1 식별 형태를 제1 방향(T1)으로 한 칸 시프트 하면, 제2 패턴(P2)의 제2 식별 형태와 일치함을 확인할 수 있다. 이러한 시프트의 횟수는, 도 4에 도시된 시퀀스의 관점에서 볼 때, 그 영역의 고유 식별값과 밀접한 관련이 있다.

도 6은 일 실시예에 따른 식별 타겟의 일 예의 도면이고, 도 7은 일 실시예에 따른 식별 타겟의 또 다른 예의 도면이다.

도 6 및 도 7을 참조하면, 일 실시예에 따른 식별 타겟은 추가적인 고유 식별값을 높이기 위해 2가지 형태를 가질 수 있다. 도 6의 식별 타겟(111a) 및 도 7의 식별 타겟(111b)을 비교하면, 어느 하나의 기준선(L1)을 기준으로 제1 방향(T1)을 따라 볼 때, 제1 패턴(P1)의 위치는 고정된 상태에서, 제2 패턴(P2)의 위치가 한 칸 시프트 된 것을 확인할 수 있다. 도 6을 구체적으로 참조하면, 임의의 기준선(L1, L2, L3, L4, L5, L6, L7)을 기준으로 제1 방향(T1)으로 패턴을 판독하면, 제1 패턴(P1)의 제1 식별 형태가 갖는 제1 식별값에서 제2 패턴(P2)의 제2 식별 형태가 갖는 제2 식별값을 빼면, 항상 "1"이라는 고유 식별값이 산출된다. 한편, 도 7을 구체적으로 참조하면, 임의의 기준선(L1, L2, L3, L4, L5, L6, L7)을 기준으로 제1 방향(T1)으로 패턴을 판독하면, 제1 패턴(P1)의 제1 식별 형태가 갖는 제1 식별값에서 제2 패턴(P2)의 제2 식별 형태가 갖는 제2 식별값을 빼면, 항상 "2"라는 고유 식별값이 산출된다. 즉, 도 6의 식별 타겟(111a)은 홀수값의 고유 식별값을 가지는 한편, 도 7의 식별 타겟(111b)은 짝수값의 고유 식별값을 가진다. 다시 말하면, 제1 패턴(P1)에 대해 제2 패턴(P2)을 상대적으로 시프트 하면, 고유 식별값의 종류가 2배 증가될 수 있다.

도 8은 또 다른 실시예에 따른 식별 타겟의 도면이다.

도 8을 참조하면, 일 실시예에 따른 식별 타겟(111c)의 제1 패턴(P1)은 복수 그룹의 제1 식별 형태들(PG1, PG2)을 포함할 수 있다. 복수 그룹의 제1 식별 형태들(PG1, PG2)은 식별 요소들이 배열되는 방향인 제1 방향에 교차하는 제2 방향을 따라 배열된다. 제1 패턴(P1)이 갖는 그룹의 수의 증가는 제3 패턴(P3)이 규정하는 영역의 크기를 증가시킬 수 있다. 예를 들어, 도 8에 도시된 바와 같이, 제1 패턴(P1)이 갖는 그룹의 수가 2개이면, 제3 패턴(P3)이 규정하는 영역의 크기는 4 x 5의 매트릭스이다. 제1 패턴(P1)이 갖는 그룹의 수를 n이라고 할 때, 고유 식별값의 종류는 2^n배 만큼 증가한다.

도 9는 추가적인 실시예에 따른 식별 타겟의 도면이다.

도 9를 참조하면, 일 실시예에 따른 식별 타겟(111d)은 적어도 하나 이상의 종류의 색상을 갖는 식별 요소들(112, 113, 114)을 포함할 수 있다. 일 예에서, 제1 식별 요소(112), 제2 식별 요소(113) 및 제3 식별 요소(114)는 서로 동일한 색상을 가질 수 있다. 또 다른 예에서, 제1 식별 요소(112), 제2 식별 요소(113) 및 제3 식별 요소(114) 중 적어도 하나 이상의 식별 요소는 다른 식별 요소와 다른 색상을 가질 수 있다. 또 다른 예에서, 제1 식별 요소(112), 제2 식별 요소(113) 및 제3 식별 요소(114) 중 적어도 하나 이상의 식별 요소는 색상을 가지지 않을 수 있다. 바람직하게는, 제1 식별 요소(112), 제2 식별 요소(113) 및 제3 식별 요소(114)가 갖는 색상들은 영상 데이터에서 구분이 쉽도록 명도/채도 차이가 상당한 색상들일 수 있다. 예를 들어, 제1 식별 요소(112), 제2 식별 요소(113) 및 제3 식별 요소(114)가 갖는 색상들은 빨강(red), 초록(green) 및 파랑(blue)일 수 있다.

도 10은 또 다른 추가적인 실시예에 따른 식별 타겟의 도면이다.

도 10을 참조하면, 일 실시예에 따른 식별 타겟(111)은 웨어러블 구조물(100)에 섬유 또는 천 형태(F)로 임베드 될 수 있다. 이러한 식별 타겟(111)의 섬유 또는 천은 색상을 가질 수 있다.

도 11 내지 도 15는 일 실시예에 따른 오브젝트 식별 시스템이 고유 식별값을 산출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

도 11을 먼저 참조하면, 일 실시예에 따른 오브젝트 식별 시스템의 디텍터(120)(도 1 참조)가 복수 개의 식별 타겟들을 포함하는 식별 타겟의 영상 데이터(IM)를 획득하면, 프로세서(130)(도 1 참조)는 획득된 영상 데이터(IM)에 기초하여 복수 개의 식별 타겟들이 존재하는 적어도 하나 이상의 관심 영역(ROI, region of interest)을 추출할 수 있다. 도 11의 예에서, 관심 영역(ROI)의 개수가 3개이면, 오브젝트의 수도 3개라고 추정할 수 있다.

도 12를 참조하면, 프로세서(130)(도 1 참조)는 영상 데이터 중 관심 영역(ROI)에서 복수 개의 식별 요소(IE)들에 대해 이진화하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 식별 요소(IE)가 존재하는 부분은 "O"으로, 식별 요소(IE)가 존재하지 않는 부분은 "1"로 인식할 수 있다. 이후, 프로세서가 식별 요소(IE)에 대한 처리 정확도를 높이기 위해, 프로세서는 식별 요소(IE)에서의 중심점(IEC1), 식별 요소(IE)를 둘러싸는 외곽 경계(IEC2) 및 중심점(IEC1)과 외곽 경계(IEC2) 사이의 거리(R)를 추출할 수 있다.

도 13을 참조하면, 프로세서(130)(도 1 참조)는 관심 영역의 복수 개의 식별 요소들 중 기준 패턴인 제3 패턴(P3)의 식별 형태와 정합하는 패턴 데이터를 추출할 수 있다. 앞서 설명한 바와 같이, 제3 패턴(P3)은 방향성을 가지고 있기 때문에, 프로세서는 제3 패턴(P3)을 기준으로 제1 패턴의 위치 및 제2 패턴의 위치를 인식하고, 제1 패턴의 판독 방향 및 제2 패턴의 판독 방향에 따라 제1 패턴 및 제2 패턴을 판독할 수 있다.

도 14를 참조하면, 프로세서(130)(도 1 참조)는 기준 패턴과 정합되는 여러 종류의 패턴 데이터를 추출할 수 있다. 도 14의 예에서, 프로세서가 기준 패턴과 정합되는 4개의 패턴 데이터(PD1, PD2, PD3, PD4)를 추출하였음을 확인할 수 있다. 프로세서는 (삼각형 및 사각형으로 표현된) 4 x 4 매트릭스 형태의 프레임을 통해 기준 패턴과 정합되는 패턴 데이터를 추출하는데, 4개의 패턴 데이터(PD1, PD2, PD3, PD4) 중 제2 패턴 데이터(PD2)에는 원 형상의 식별 요소들에 대해 삼각형으로 표현된 프레임 및 사각형으로 표현된 프레임이 일부 중첩되는 구간을 확인할 수 있다. 이는 프로세서의 처리 오류로 분류하여 제2 패턴 데이터(PD2)는 고유 식별값의 산출 과정에서 제외된다.

도 15를 참조하면, 프로세서(130)(도 1 참조)는 고유 식별값을 산출할 수 있다. 도 15에 도시된 고유 식별값의 형태를 예로 들면, 고유 식별값 중 좌측의 첫번째 자리 숫자(IDa) "2"는 앞서 도 6 및 도 7을 참조하며 설명한 고유 식별값의 홀수 또는 짝수 여부를 나타내는 숫자로서, 이 예에서의 첫번째 자리 숫자(IDa)는 짝수 형태의 식별 타겟을 사용한 것을 나타낸다. 아울러, 우측의 첫번째 자리 숫자 및 두번째 자리 숫자(IDb)는 앞서 도 3 내지 도 5를 참조하며 설명한 고유 식별값이다. 여기서 "10"은 제1 식별값 및 제2 식별값의 차이가 10이었음을 나타내는 것이다. 오브젝트의 식별자는 이와 같이 앞서 도 3 내지 도 5를 참조하며 설명한 고유 식별값의 단독으로 결정될 수 있지만, 더욱 많은 식별자 종류를 고려하여 앞서 도 6 및 도 7을 참조하며 설명한 홀수 또는 짝수 개념을 도입하여 결정될 수도 있다. 한편, 오브젝트의 식별자를 표현하는 방식은 도 15에 도시된 예에 제한되지 않으며, 앞서 설명한 식별 타겟의 다양한 실시예를 고려하여 다양하게 결정될 수 있음이 이해될 수 있다.

도 16은 일 실시예에 따른 오브젝트 식별 시스템이 오브젝트의 방향성을 식별하는 방식을 설명하기 위한 도면이다.

도 16을 참조하면, 일 실시예에 따른 오브젝트 식별 시스템(10)(도 1 참조)의 프로세서(130)(도 1 참조)는 오브젝트의 방향성을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 디텍터(120)(도 1 참조)를 통해 실시간으로 획득된 복수 개의 영상 데이터들에 기초하여 복수 개의 식별자(ID1, ID2, ID3, ID4, ID5)를 산출할 수 있고, 이러한 복수 개의 영상 데이터들은 획득 시간, 처리 시간 등에 따른 복수 개의 프레임들(FR1, FR2, FR3, FR4, FR5)로 표현된다. 다시 말하면, 복수 개의 프레임들(FR1, FR2, FR3, FR4, FR5)은 각각 고유의 식별자(ID1, ID2, ID3, ID4, ID5)를 가지고 있으며, 이에 따른 고유의 시간 정보를 가지고 있다. 예를 들어, 어느 특정 오브젝트가 디텍터(120)(도 1 참조)를 기준으로 좌측 방향으로 그리고 일정 시간 이후 다시 우측 방향으로 이동할 때, 오브젝트의 식별자가 포함된 프레임은 각각 제1 프레임(FR1) 및 제4 프레임(FR4)일 수 있다. 즉, 프로세서(130)는 복수 개의 프레임들(FR1, FR2, FR3, FR4, FR5)을 추적하고 식별자(ID1, ID2, ID3, ID4, ID5)의 유사성을 비교하여 오브젝트의 방향성을 식별할 수 있다.

도시되지 않은 실시예에서, 프로세서는 복수 개의 프레임들(FR1, FR2, FR3, FR4, FR5)에 포함된 관심 영역의 인접성에 기초하여 오브젝트의 방향성을 식별할 수도 있다. 예를 들어, 제1 프레임(FR1)에서 특정 오브젝트의 관심 영역이 제1 위치에 있고, 제2 프레임(FR2)에서 그 오브젝트의 관심 영역이 제1 위치와 다른 제2 위치에 있는 경우, 프로세서는 제1 위치로부터 제2 위치로 향하는 벡터를 통해 오브젝트의 방향성을 식별할 수 있다.

도시되지 않은 추가적인 실시예에서, 프로세서는 복수 개의 프레임들(FR1, FR2, FR3, FR4, FR5)에 포함된 기준 패턴(예를 들어, 제3 패턴(P3)(도 3 참조))의 방향성에 기초하여 오브젝트의 방향성을 식별할 수도 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

Claims

제1 식별값을 규정하는 제1 식별 형태를 갖는 적어도 하나 이상의 제1 식별 요소를 포함하는 제1 패턴;
제2 식별값을 규정하는 제2 식별 형태를 갖는 적어도 하나 이상의 제2 식별 요소를 포함하는 제2 패턴; 및
상기 제1 패턴의 영역 및 상기 제2 패턴의 영역을 규정하는 제3 식별 형태를 갖는 적어도 하나 이상의 제3 식별 요소를 포함하는 제3 패턴;
을 포함하고,
상기 제1 식별값 및 상기 제2 식별값이 고유 식별값을 결정하도록 상기 제1 식별 형태 및 상기 제2 식별 형태가 선택되는 식별 타겟.
제1항에 있어서,
상기 적어도 하나 이상의 제1 식별 요소 및 상기 적어도 하나 이상의 제2 식별 요소는 제1 방향으로 배열되는 식별 타겟.
제2항에 있어서,
상기 적어도 하나 이상의 제2 식별 요소들의 위치를 고정한 상태에서 상기 제1 방향에 교차하는 제2 방향의 가상의 기준선을 기준으로 상기 적어도 하나 이상의 제1 식별 요소의 위치를 상기 제1 방향으로 시프트 하면 시프트 된 상기 적어도 하나 이상의 제1 식별 요소의 위치 및 상기 적어도 하나 이상의 제2 식별 요소의 위치가 동일하도록 상기 제1 식별 형태 및 상기 제2 식별 형태가 선택되는 식별 타겟.
제3항에 있어서,
상기 제2 식별 형태는, 상기 제2 방향의 가상의 기준선으로부터 상기 제1 방향을 따라 볼 때,
상기 고유 식별값이 홀수값을 가지도록 상기 적어도 하나 이상의 제2 식별 요소가 배열되는 제1 서브 식별 형태; 및
상기 고유 식별값이 짝수값을 가지도록 상기 적어도 하나 이상의 제2 식별 요소가 배열되는 제2 서브 식별 형태;
를 포함하는 식별 타겟.
제1항에 있어서,
상기 제3 식별 형태는 복수 개의 제3 식별 요소들을 포함하고, 상기 복수 개의 제3 식별 요소들은
제1 방향으로 배열되는 제1 그룹의 제3 식별 요소들; 및
상기 제1 방향에 교차하는 제2 방향으로 배열되는 제2 그룹의 제3 식별 요소들;
을 포함하는 식별 타겟.
제1항에 있어서,
상기 제1 식별 형태는 제1 방향으로 배열되는 적어도 하나 이상의 제1 식별 요소를 갖는 복수 그룹의 식별 형태들을 포함하고, 상기 복수 그룹의 식별 형태들은 상기 제1 방향에 교차하는 제2 방향을 따라 배열되는 식별 타겟.
제1항에 있어서,
상기 적어도 하나 이상의 제1 식별 요소, 상기 적어도 하나 이상의 제2 식별 요소 및 상기 적어도 하나 이상의 제3 식별 요소 중 적어도 하나 이상은 적어도 하나 이상의 종류의 색을 갖는 식별 타겟.
제1항에 있어서,
상기 제1 식별 형태, 상기 제2 식별 형태 및 상기 제3 식별 형태는
각각의 식별 요소들이 존재하는 적어도 하나 이상의 제1 부분; 및
각각의 식별 요소들이 존재하지 않는 적어도 하나 이상의 제2 부분;
의 조합으로 선택되는 식별 타겟.
제1항에 있어서,
상기 적어도 하나 이상의 제1 식별 요소, 상기 적어도 하나 이상의 제2 식별 요소 및 상기 적어도 하나 이상의 제3 식별 요소는 재귀 반사 하도록 구성된 식별 타겟.
제1항에 있어서,
상기 제1패턴, 상기 제2패턴 및 상기 제3패턴을 포함하는 영역은 복수 개이고, 복수 개의 영역들의 각각의 고유 식별값은 모두 동일한 식별 타겟.
오브젝트 식별 시스템에 있어서,
오브젝트에 착용되는 웨어러블 구조물로서, 상기 웨어러블 구조물은 오브젝트에 대한 고유 식별값을 결정하도록 패턴화 된 복수 개의 식별 요소들을 갖는 식별 타겟을 포함하고, 상기 복수 개의 식별 요소들은 재귀 반사 하도록 구성된 웨어러블 구조물;
상기 복수 개의 식별 요소들을 포함하는 영상 데이터를 획득하도록 구성된 디텍터; 및
상기 복수 개의 식별 요소들의 패턴에 기초하여 상기 고유 식별값을 산출하는 프로세서;
를 포함하는 시스템.
제11항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 영상 데이터 중 상기 복수 개의 식별 요소들을 설정 기준 패턴과 비교하고, 상기 복수 개의 식별 요소들 중 상기 기준 패턴에 정합하는 적어도 하나 이상의 패턴을 추출하고, 상기 패턴에 기초하여 상기 고유 식별값을 산출하는 시스템.
제11항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 영상 데이터 중 상기 복수 개의 식별 요소들이 존재하는 관심 영역을 추출하고, 상기 복수 개의 식별 요소들의 존재 유무에 따라 상기 복수 개의 식별 요소들을 이진화 하도록 구성되고, 상기 복수 개의 식별 요소들의 각각의 중심 및 상기 중심으로부터 식별 요소를 구성하는 외곽까지의 거리를 추출하도록 구성된 시스템.
제11항에 있어서,
상기 디텍터는 적어도 하나 이상의 오브젝트에 착용된 웨어러블 구조물의 복수 개의 식별 요소들을 포함하는 영상 데이터를 실시간으로 획득하도록 구성되고,
상기 프로세서는 제1 시간의 영상 데이터 및 상기 제1 시간과 다른 제2 시간의 영상 데이터를 비교하고 상기 적어도 하나 이상의 오브젝트의 이동 방향에 관한 데이터를 산출하도록 구성된 시스템.
제11항에 있어서,
상기 웨어러블 구조물은 상기 식별 타겟이 포함된 천 또는 섬유를 포함하는 시스템.