홍제형 교수, 특허 출원

Method for self-calibrating multiple field sensors having three or more sensing axes and system performing the same

한양대학교 소속 홍제형 교수가 'Method for self-calibrating multiple field sensors having three or more sensing axes and system performing the same' 특허를 미국에 출원했다.

본 발명의 일 측면에 따른 프로세서에 의해 수행되는, 강체에 부착 된 복수의 필드 센서를 자가 교정하는 방법은: 상기 강체에 부착된 제1 종류의 필 드 센서를 포함한 제1 센서 그룹과 상이한 제2 종류의 필드 센서를 포함한 제2 센 서 그룹에 대해서 M개의 시점에서 측정하여, 필드 센서(each field sensor)별로 M 개의 측정치를 획득하는 단계; 및 상기 M개의 시점 중 적어도 일부의 시점의 측정 치에 기초한 제1 종류의 필드 센서와 제2 종류의 필드 센서의 상관관계를 사용하여 상기 제1 종류의 필드 센서의 센서 프레임과 제2 종류의 필드 센서의 센서 프레임 을 교정하는 단계를 포함할 수도 있다.

상기 하나 이상의 필드 센서는 3축 필드 센서 또는 4개 이상의 축을 갖는 필드 센서로서, 가속도 센 서, 힘 센서 또는 자기장 센서를 포함할 수도 있다.

선군 맵 데이터를 이용하는 위치 추정 방법 및 장치, 선군 맵 데이터 생성 방법

한양대학교 소속 홍제형 교수가 '선군 맵 데이터를 이용하는 위치 추정 방법 및 장치, 선군 맵 데이터 생성 방법' 특허를 한국에 출원했다.

3차원 점군 데이터를 활용한 시각적 국소화 기법은 정보의 유출 가능성이 존재하며 세부적으로 Pittaluga et al.(CVPR 2019)의 InvSfM 딥러닝 모델 적용시 상세 정보를 포함한 영상으로 복원이 가능하므로 정보 보안에 매우 취약함.

위를 타개하기 위해 종래 기술인 Speciale et al.(CVPR 2019)이 제안한 균일한 방향(무작위 방향)의 3차원 선군 데이터가 3차원 점군 데이터의 개인 정보 유출의 취약점 해소 방법으로 제안되었으나 해당 종래 기술로 부터 3차원 점군 데이터로 복원 가능하다는 Chelani et al. (CVPR 2021)의 연구 결과로 종래 기술의 정보 보안성에 문제가 발생함.

본 발명은 종래 기술의 문제를 해결하기 위해 시각 영상 복원 시의 개인정보 유출도 막을 수 있는 두 쌍의 점을 연결하는 paired-point lifting (PPL) 기반의 3차원 선군 데이터를 활용한 정보 보안형 시각적 국소화 기법을 제안하며 종래 기술과 유사한 성능 수준에서 사용자의 카메라 위치 추정이 가능함.

상기 방법의 장점은 크게 3가지로 분류될 수 있는데,

1) 특징 정보의 교체 가능성

2) 희소해지는 선의 밀도

3) 선에 따른 특수한 방향 분포 등이 있음.

이러한 장점들로 점군으로 복원 시 오차가 크기 때문에 영상이 복원되더라도 영상의 상세 부분을 확인할 수 없지만 위치 추정 정확도는 유지되는 것을 실험적으로 확인함.