재난방지 및 구호에 사용되는 로봇의 주된 목적은 인간이 직접적인 접근을 할 수 없는 지역을 사전에 탐사하여 인간으로 하여금 올바른 판단을 돕기 위함에 있다. 하지만, 재난 지역에서는 통신장애 문제나, 육안 식별이 불가능한 상황, 원격조정을 통하여 로봇이 업무 수행에 상당한 제약을 받는다. 이 문제를 해결하기 위해 "LED-RGB 칼라센서를 이용한 상호위치 인식 방법연구"[1]을 수행하였으나, RGB의 인식거리가 상당히 짧고, 판단이 모호한 단점이 발생하였다. 따라서 본 연구에서는 이를 개선한 RGB-D센서를 이용하여 RGB의 인식거리를 증가시켰다. 또한 더욱 높은 정확성을 이용하기 위해, Depth를 사용하여 사물들의 특징점들을 랜드마크로 하고 랜드마크로부터의 상대위치를 파악하여 위치를 추정하는 방법을 제안하고자 한다. 마지막으로 상호인식 알고리즘을 이전 방식과 비교하고자 한다.
본 논문에서는 도로 영상에서 검출된 자동차 영상을 종류별 분류를 위해 효과적인 질감 특징정보 기반의 자동차 종류별 분류 방안을 제안한다. 제안한 연구에서는 운전자의 안전운전지원을 위해 도로상에서 검출된 자동차 영역과 자신의 차량과 거리를 추정하기 위해 검출된 자동차의 종류를 인식할 필요가 있다. 즉, 인식된 자동차의 종류에 따라 차량 간 거리를 추정에 필요한 파라미터로 사용할 수 있기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 검출된 자동차 영상들로부터 GLCM(gray-level co-occurrence matrix)의 7가지의 특징정보들을 추출하고 SVM을 사용하여 학습 한 후 자동차의 종류(승용, 화물, 버스)를 분류하는 방법을 제안한다. GLCM은 영상이 가진 질감 정보를 효율적으로 분석함으로써 영역의 밝기 변화 정도, 거침 정도, 픽셀 분포 정도 등을 표현하기 때문에 영상내의 포함된 영역을 분류하는데 효과적이다. 제안한 방법을 실제 자동차 규모별 분류에 적용한 결과 약 83%의 분류 성공률을 제시하였다.
본 논문에서는 다수의 적외선 카메라의 2D 패시브마커 영상을 이용한 3차원 리지드 바디(Rigid Body) 자세추정 방법을 제안한다. 1차로 개별 카메라의 내부 변수를 구하기 위해 체스보드를 이용한 칼리브레이션 과정을 수행하고, 2차 보정 과정에서 3개의 적외선 마커가 있는 삼각형 구조물을 모든 카메라가 관찰 가능하도록 움직인 후 프레임별 누적된 데이터를 계산하여 카메라 간의 상대적인 위치정보의 보정 및 업데이트를 진행한다. 이 후 각 카메라의 좌표계를 3D월드 좌표계로 변환하는 과정을 통해 3개 마커의 3차원 좌표를 복원하여 각 마커간 거리를 계산하여 실제 거리와의 차이를 비교한 결과 1mm 내외의 오차를 측정하였다.
양안 부등 정보에 근거하여 모사 된 타원형 및 포물선형 반원주체가 관찰거리가 변화함에 딸 체계적으로 왜곡되어 지각되었다. 실험1과 실험3의 두 가지 관찰조건 모두에서, 타원형 반원주체는 45 cm의 관찰거리에서는 실제 모양과 근사하게 지각되었으나 135 cm의 관찰거리에서는 실제 곡면성의 75%로 과소 평가되어 지각되었다. 실험2에서는, 관찰거리에 대한 정보가 풍부할 때, 포물선형 반원주체가 45 cm의 관찰거리에서 실제 곡면성에 비해 118%의 곡면 성을 갖는 것으로 과장되어 지각되었으며, 90 cm의 관찰거리에서는 실제에 근접하여 지각되었고, 135 cm의 관찰거리에서는 실제 곡면성에 비해 85%로 과소 평가되어 지각되었다. 관찰거리에 대한 정보가 감소된 관찰조건에서는 모든 관찰거리에서 실제의 곡면 성 보다 다소 과소 평가되어 지각되었다. 예를 들어, 45 cm의 관찰거리에서는 실제 곡면성에 근접하여 지각되었고, 135 cm의 관찰거리에서는 실제 곡면성에 비해 68%로 과소 평가되어 지각되었다. 이러한 실험 결과들은 시각기제가 양안 부등을 추정한 관찰거리로 척도와(scale) 하여 3차원 모양을 표상 하게 된다는 설명을 지지하고, 이에 대립되는 가정, 즉 거리에 따라 변하지 않는 부등 곡률(disparity curvature)을 탐지해 냄으로써 3차원 모양을 직접 지각할 수 있다는 가정이 타당하지 않음을 시사한다.
본 논문에서는 적외선 스테레오 카메라를 이용하여 고속으로 날아가는 표적의 좌표들을 측정하고 회귀분석을 통한 오차특성을 이용하여 추정하는 시스템을 제안한다. 표적과 배경의 온도차이로 표적 영역을 검출하고 적외선 스테레오 카메라 정합과 카메라 파라미터를 이용하여 표적의 좌표를 추정한다. 본 논문에서 제안하는 적외선 스테레오 카메라 시스템을 검증하기 위해 3차원 궤적(x,y,z) 측정기로 표적의 속도와 거리를 측정하여 표적 궤도를 예측하고, 여러 차례 실험한 비디오 데이터로부터 스테레오 정합을 이용하여 z, x축의 거리(좌표)들을 구하고 회귀 분석(regression analysis)을 사용하여 최소 자승법(Least squares method)으로 표적의 궤적들을 비교하였다. 적외선 스테레오 정합 시스템에 오차특성을 적용하여 표적의 좌표를 보정할 수 있었다. 향후 다양한 표적들의 오차를 모델화하여 고속표적들의 좌표 측정을 향상 시킬 수 있을 것으로 기대된다.
시선 위치 추적이란 사용자가 모니터 상의 어느 지점을 쳐다보고 있는 지를 파악해 내는 기술이다. 시선 위치를 파악하기 위해 본 논문에서는 2차원 카메라 영상으로부터 얼굴 영역 및 얼굴 특징점을 추출한다. 초기에 모니터상의 3 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점들은 움직임의 변화를 나타내며, 이로부터 카메라 보정 및 매개변수 추정 방법을 이용하여 얼굴특징점의 3차원 위치를 추정한다. 이후 사용자가 모니터 상의 또 다른 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점의 변화된 3차원 위치는 3차원 움직임 추정방법 및 아핀변환을 이용하여 구해낸다. 이로부터 변화된 얼굴 특징점 및 이러한 얼굴 특징점으로 구성된 얼굴평면이 구해지며, 이러한 평면의 법선으로부터 모니터 상의 시선위치를 구할 수 있다. 실험 결과 19인치 모니터를 사용하여 모니터와 사용자까지의 거리를 50∼70cm정도 유지하였을 때 약 2.08인치의 시선위치에러 성능을 얻었다. 이 결과는 Rikert의 논문에서 나타낸 시선위치추적 성능(5.08cm 에러)과 비슷한 결과를 나타낸다. 그러나 Rikert의 방법은 모니터와 사용자 얼굴까지의 거리는 항상 고정시켜야 한다는 단점이 있으며, 얼굴의 자연스러운 움직임(회전 및 이동)이 발생하는 경우 시선위치추적 에러가 증가되는 문제점이 있다. 동시에 그들의 방법은 사용자 얼굴의 뒤 배경에 복잡한 물체가 없는 것으로 제한조건을 두고 있으며 처리 시간이 상당히 오래 걸리는 문제점이 있다. 그러나 본 논문에서 제안하는 시선 위치 추적 방법은 배경이 복잡한 사무실 환경에서도 사용가능하며, 약 3초 이내의 처리 시간(200MHz Pentium PC)이 소요됨을 알 수 있었다.
수중에서의 통신은 해수면과 해저면 등에 의한 신호의 반사가 생겨 다중경로 전달현상이 발생한다. 이러한 다중경로 전달의 영향으로 신호는 왜곡되고 원활한 수신을 방해하게 된다. 본 논문에서는 이러한 다중경로 환경에서 효율적인 패킷 설계를 위하여 채널 부호화 기법으로는 부호화 후의 크기 N = 1944 비트, 전송하고자 하는 데이터의 크기 K = 972 비트를 가지는 부호화율 1/2 인 LDPC(Low Density Parity Check codes) 부호를 이용하였으며, 다중경로로 인한 위상 오차 추정은 decision directed 방식을 이용하여 위상 추정을 하였다. 실제 동해 바다에서 송수신 거리가 200m, 500m 그리고 데이터 속도를 1Kbps, 4Kbps로 설정하여 각 거리 및 데이터 속도에 따른 QEF(Quasi Error Free)가 되는 지점에서의 최적의 패킷 구성을 위한 데이터 길이를 제시하였다.
일정한 주파수의 음향신호를 발생시키는 표적이 기동할 때 한 개의 고정된 센서에서 관측된 신호의 주파수는 시간에 따라 도플러 변이가 발생한다. 이러한 도플러 변이 현상을 이용한 기존의 CPA (Closest Point of Approach) 분석으로 센서 수신기에 표적이 최단거리로 근접했을 때의 시간, 거리, 속력 그리고 실제 신호의 중심주파수를 추정할 수 있다. 본 논문에서는 고정된 단일 센서 대신에 일정한 속도로 기동하는 배열센서 수신기에서 주파수뿐만 아니라 표적의 방위각을 관측하여 이로부터 표적의 실제 기동속도를 추정하는 기법을 제안한다. 그리고 제안한 기법의 성능검증을 위해 오차 분석 및 모의 실험을 수행하였다.
이 논문에서는 다수의 IR 거리센서를 이용한 실내용 이동로봇의 자기위치 추정에 관한 새로운 방법을 제안한다. 각각의 IR 거리센서로부터 획득한 거리데이터를 이용하여 장애물과 벽면의 모서리를 검출한다. 각 센서에서 측정된 데이터를 병합하여 환경지도를 작성한다. 실험을 통하여 얻어진 환경지도와 실제 환경을 비교하고 그 성능을 평가하였다.
양안 입체 TV 에서는 3 차원 카메라의 시점거리에 따라 눈의 편안함과 3 차원 효과 사이에 대차 관계가 존재한다. 일반적으로 카메라 사이의 거리가 인간의 동공 사이의 거리인 65㎜ 일 때 최적의 효과를 낸다고 한다. 그러나 일반적인 방송용 화질의 상용 카메라는 렌즈 크기가 크기 때문에 이 거리를 맞춘 3 차원 카메라를 제작하기는 매우 어렵다. 그래서 보기 편한 양안입체 영상을 제공하기 위해서는 스테레오 카메라에서 얻은 영상을 조작하여 원하는 가상 시점에서의 영상으로 만들어 줄 필요가 있다. 본 논문에서는 먼저 적응적 다중 창틀 정합을 이용한 계층적 변이 추정을 사용하여 변이 지도를 추출하고, 이것을 이용하여 가상 시점에서의 영상을 합성했다. 다양한 스테레오 영상을 이용한 실험을 통해 제안된 기법의 타당성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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