본 논문에서는 실시간 CCD 카메라 입력 영상으로부터 다중 컬러 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출 및 추적하고 기울어진 얼굴을 보정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 획득된 RGB 영상에서 YCbCr컬러 모델과 YIQ컬러 모델로 변환한 후 Cr성분과 I성분을 추출하여 얼굴 피부색을 검출, 얼굴 영역 추출에 사용하였다. 또한 추출된 얼굴 후보 영역에서 수평, 수직 투영(Projection)정보로부터 최종 얼굴 영역으로 검출한 다음 검출된 얼굴 중심 좌표와 이전에 검출된 얼굴 중심 좌표 값을 유클리드언 거리로 얼굴을 추적하였으며 검출된 얼굴로부터 레이블링(Labeling)기법으로 눈 특징자를 검출, 눈의 기울기 각도를 보정함으로써 얼굴 기울기를 보정하였다. 제안한 얼굴 추적 및 기울기 보정 알고리즘을 사용하여 실험한 결과 다중 색상 정보를 사용함으로써 주위환경 변화에 강인하게 실시간 얼굴 영역 김출 및 추적이 가능하였고, 기울어진 얼굴 영상을 자동 보정함으로써 인식에 용이하였다.
수중에서 촬영된 영상은 상당한 색상의 왜곡을 수반하는 것으로 알려져 있다. 대표적인 원인은 부유물에 의한 후방 산란(backscattering)과 물의 깊이에 비례하는 적색 계열 색상의 감쇄(attenuation)이다. 본 논문에서는 수중에서 촬영한 영상에 대하여 색상의 보정 성능 및 색상 왜곡의 패턴을 분석하고자 한다. 부유물에 의한 후방 산란과 감쇄 현상에 대해서는 다음 연구에서 다룰 예정이다. 본 연구에서는 Jamieson 등이 제안한 DeepSeeColor 모델을 기반으로 하여, 색상 보정 성능의 검증, 물의 깊이 변화에 따른 색상 왜곡의 패턴을 분석한다. 입력 영상은 Jamieson 등의 미국령 버진 군도(US Virgin Islands)에서 촬영한 것을 이용하였고, 1190여 장 중에서 칼라 차트를 포함하는 330장을 대상으로 한다. 입력 영상과 DeepSeeColor 모델에 의한 보정 영상을 이용하여 색상 보정 성능을 각도 오차(Angular Error)로 표현하였다. Jamieson 등은 칼라 차트 중에서 흑백 패치만을 이용하여 각도 오차를 계산하였기 때문에 전반적인 색상 왜곡에 대한 정확한 분석을 제시하지 못하였다. 본 논문에서는 전체 칼라 차트 패치를 대상으로 하여 색상 보정 오차를 계산하였으므로 적절한 색상 왜곡 정도를 제시할 수 있다. DeepSeeColor 모델의 입력 영상은 1~8까지의 깊이를 가지므로, 깊이 변화에 따른 색상 왜곡 패턴을 분석할 수 있다. 일반적으로는 깊이가 깊어질수록 적색 계열의 색상 감쇄가 크다. 깊이 변화에 따른 색상 왜곡 현상은 스케일과 오프셋 이동의 형태로 모델링 하여 깊이 변화에 따른 왜곡을 예측할 수 있도록 하였다. 깊이가 깊어질수록 색상 보정을 위한 스케일은 증가하였고, 오프셋은 감소하였다. 제안한 방법을 통한 색상 보정의 성능은 기존 방법 대비 41.5% 개선되었다.
열화상 카메라와 대상물의 측정 위치에 따른 방사각도에 따라 방사율은 달라지게 된다. 이로 인해 열화상 시스템을 이용한 온도 측정시 나타나는 온도 분포는 절대적 온도로 볼 수 없다. 대상체의 실제 표면 온도가 일정하더라도 열화상 카메라로 측정된 온도는 방사율 값에 따라 오차를 가지게 된다. 본 논문에서는 동일 온도로 가열된 원통 형태를 가지는 대상체와 평면 형태를 가지는 대상체의 온도를 열화상 카메라를 이용하여 측정하였다. 측정된 표면 온도값을 통하여 화각에 의한 방사율 보정표와 방사각도의 영향에 의한 반사율 보정식을 구하였으며 이를 바탕으로 측정 온도의 오차보정을 수행하였다. 그리고 방사 각도와 화각에 따른 온도 영향을 원자력 배관의 결함 검출에 적용하여 더욱 신뢰성 있는 표면 온도값을 획득하였다.
전산화된 지적도를 그대로 사용하여 필지경계점 위치, 필지면적, 필지경계선의 길이를 계산하고, 법적으로 유효한 도면으로 사용하기 위해서는 왜곡을 보정하여야 한다. 왜곡보정방법으로서 4 도곽점을 이용한 2차원부등각변환법, 지적도를 9개의 영역으로 분할하는 방법, 세부측량원도를 이용하는 방법, 도곽선을 직선화하면서 보정하는 방법들이 연구되었다. 본 연구에서는 이 네가지 보정방법을 지적도에 적용하여 필지경계점의 위치 보정을 하고, 그 보정의 정확도를 비교 분석하였다. 불규칙적으로 일어난변형을 완전하게 보정할 수는 없으나, 4 도곽점을 이용하여 2차원투영변환으로 보정한 후 도곽선 직선화에 의한 보정을 추가하는 것이 왜곡을 최소화할 수 있는 방안으로 판단되었다.
밀도 검층에 미치는 각 영향 요소들을 검토하고 현행 사용자 보정의 한계와 문제점 파악을 위한 기초 실험이 수행되었다. 간접 보정 방법에 속하는 현행 사용자 보정을 물과 알루미늄 블럭을 사용하는 사용자 보정과 반감기 식을 이용한 사용자 보정으로 구분하여 분석하였으며 국내에서 처음 시도된 지구물리모형 시추공을 이용한 직접 보정 방법의 적용 결과와 비교, 분석되었고 이로부터 기존의 사용자 보정의 한계와 가능성을 평가할 수 있었다.
본 논문에서는 PDA에 장착된 카메라를 사용하여 획득한 명함 영상에 대한 회전 보정 알고리듬을 제안한다. 제안된 방법은 크게 블록적응 이진화부, 스트라이프 생성부, 회전각 계산부, 그리고 영상 회전부로 구성된다. 블록적응 이진화부에서는 입력 영상의 불균일한 조명이나 그림자의 영향을 감소시키기 위하여 입력 영상을 블록별로 이진화한다. 스트라이프 생성부에서는 인접한 문자와 이들로 이루어진 문자열들을 병합하여 문자열 클러스터를 생성하고, 생성된 클러스터 중에서 회전각 계산에 유용한 것들을 스트라이프로 분류한다. 회전각 계산부에서는 스트라이프들의 방향각을 중심 모멘트를 이용하여 계산하고 이들 방향각을 평균하여 입력 영상의 회전각으로 결정한다. 영상 회전부에서는 입력 영상을 계산된 회전각 만큼 회전시킨다. 실험결과 제안된 방법은 여러 종류의 명함을 다양한 주변 여건에서 PDA로 획득한 시험 영상에 대하여 약 93%의 회전 보정률을 보였다.
이 논문에서는 스마트폰을 사용한 비디오 투과식 증강현실에서 왜곡 보정과 시야각 조정을 다룬다. 삼성 기어 VR이나 구글의 카드보드와 같은 스마트폰을 사용한 HMD(Head Mounted Display)에서는 일반적으로 렌즈로 인해서 영상이 왜곡되어 렌더링이 된다. 특히나 스마트폰을 사용한 증강현실에서는 스마트폰의 카메라와 HMD의 렌즈로 인해서 발생하는 왜곡이 합해져서 보다 복잡한 형태의 왜곡이 발생하게 된다. 이러한 왜곡은 사용자에게 시각적인 인지나 인식 기능에 부조화를 야기하게 된다. 유리와 같은 투명 디스플레이를 궁극적인 형태의 HMD라고 생각하면 최대한 이런 왜곡을 없애서 투명한 것과 같은 효과를 주어야 한다. 이 논문에서는 스마트폰 기반 비디오 투과식 증강현실 방식에서 왜곡을 보정하고 시야각을 조정하여 투명에 가까운 효과를 주는 방법을 제시한다. 논문에서 왜곡 보정 및 시야각 조정 모듈을 개발하고 이에 대한 성능을 측정하였다.
오늘날 무선 장비들이 센서네트워크를 비롯한 매우 다양한 분야에서 광범위하게 사용되고 있다. 무선으로 연결된 센서들은 다양한 임무 수행을 위하여 많은 분야에서 활용되고 있다. 이런 임무를 수행하는데 있어 각 센서의 위치정보는 매우 중요한 시스템 관리의 요소가 된다. 센서노드간 거리 측정은 신호의 도착시간차(Time of Arrival; ToA), 신호세기(Received Signal Strength: RSS), 신호각도(Angle of Arrival: AoA)에 기반을 둔 방법 등이 있다. 무선 센서네트워크에 배치되어 있는 각 센서노드간 정확한 거리 식별을 위해 기존의 거리 측정 방법을 보완하여 거리 오차를 줄이는 ToA기반의 RSS보정 방법을 제안한다. 구체적으로 초음파를 통한 거리측정 값에 맵(RF-MAP)을 통해 보정한 RSS값을 가중치로 보정하여 기존의 거리 측정 방법보다 측정오차를 감소시킬 수 있었다. 실험을 통해 본 연구 방법이 기존 ToA보다 실내($5m{\times}7m$)에서 평균 0.1cm, 실외($10m{\times}10m$) 평균 0.6cm 측정 오차를 줄일 수 있음을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 이족보행 로붓의 보행패턴의 한 가지 방법으로 무릎을 피고 걷는 stretch 보행 알고리즘을 제안한다. 이전의 보행 알고리즘은 무릎을 구부리고 걷는 것이 대부분이다. 일반적으로 사람들이 걸을 때는 무릎을 거의 피고 걷기 때문에 사람과 비슷한 보행을 위해서 자세보정 시 Zero Moment Point(ZMP)를 이용한 무릎관절을 피고 걷는 보행 알고리즘을 제안하고 이의 구현을 위한 실험 수행을 통해 그 성능을 평가한다. 로봇은 보행상태에서 몸이나 발의 위치, 각도 등에 대한 보정작업이 없다면, 이로 인해 로봇의 궤적에 오차가 발생하게 되고, 그 결과 불안정하고 부자연스러운 보행을 하게 된다. 이러한 불안정성을 ZMP를 이용하여 보정 할 수 있다.
MRI 스캔중 촬상 대상물의 화강평면내에서의 회전은 MRI 신호에 위상오차와 불균일 표본화를 일으킨다. 따라서, 아티팩트가 포함된 MR 화상의 화질열화를 개선하기 위하여 다음과 같은 방법들을 제안한다. 우선, 미리 주어진 회전파라메타써 쌍일처 보간과 중첩 특성을 이용해서 k 공간 불균일 표본화 데이터를 수정하는 알고리즘과, 2차원 회전운동의 회전각은 이미 알려져 있고, 회전중심 위치가 미지인 경우에 대해 위상보정에 기초한 아티팩트를 보정하는 알고리즘 및 회전중심과 각도가 모두 미지인 2차원 회전운동에 대해 아티팩느를 보정하는 알고리즘을 제안한다. 이 때, 미지운동 파라메타를 예측하기 위해 찰상대상물의 경계바깥쪽에서 이상적인 MR 화상의 에너지는 최소가 되고, 활상 대상물의 회전이 존재할 때 측정된 에너지가 증가한다는 성질을 이용했다. 이러만 성질을 이용해서 시뮬레이션 화상에 적용한 결과 제안한 방법에 대한 유효성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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