자동차는 발명 초기 형태로 부터 많은 발전과 변형을 거듭하여 현재의 형태에 이르기 까지 인간의 활동 영역을 넓혀 주고 있다. 자동차의 전자 부품중 하나인 정션 박스를 종래에는 사람이 직접 육안으로 검사하여 오판을 하거나 검사의 속도가 느린 문제점이 있었다. 이를 보완하여 빠르고 정확하게 정션 박스 검사를 하기 위하여 비전 시스템(Vision System)을 이용하여 공정을 자동화 하는 방법을 제시하였다. 본 논문은 정션 박스에 삽입된 퓨즈(Fuse)와 릴레이(Relay)의 색상과 표면의 패턴을 검사하여 이상 유/무 및 결함을 자동으로 검사한다. 불량 검출의 성능을 평가하기 위하여 정션 박스를 가지고 시스템의 성능을 평가한 결과, 100%의 인식률을 나타내었고 이를 산업체에 적용하여 신속하고 정확한 검사가 가능함을 보였다.
현재 육안에 의한 피혁의 등급 판정 과정은 장시간 시 피로에 의한 일관성 결여로 인해 판정 결과에 대한 신뢰성을 주지 못한다. 따라서 피혁의 품질을 결정하기 위한 객관적인 지표와 이를 기준으로 등급 판정 과정의 자동화가 필요하다. 본 논문에서 적용된 피혁 자동 선별 시스템은 피혁에 대한 정보를 취득하는 과정과 이들 정보로부터 등급을 판정하는 과정으로 구성된다. 피혁의 품질은 조밀도와 결함의 종류 및 분포도와 같은 피혁 정보에 의해 결정된다. 본 논문에서는 디지털 카메라에 의해 획득된 흑백 영상으로부터 피혁의 조밀도 및 결함에 대한 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 조밀도에 대한 정보는 원 영상을 주파수 영역으로 변환한 후 나타나는 퓨리에 스펙트럼 분포의 특징 값들에 의해서 추출된다. 그리고 결함에 대한 정보는 전처리 과정을 거친 영상으로부터 경계선 검출 후 검색 윈도우를 사용하여 윈도우에 해당하는 픽셀들의 통계적 수치에 의해서 검출된다. 피혁 전체에 대한 정보들은 피혁의 등급을 판정하는 지표로 사용되며 실제 머신 비젼 시스템에 적용된다.
본 논문에서는 모바일 환경에서 미세세포 영상으로부터 셀을 자동 검출하고 계수하는 자동화 방법을 제시하였다. 셀 카운팅은 생물학 또는 병리학적 영상분석에 있어서 매우 중요한 과정이다. 과거에는 셀 카운팅은 수동적인 방법으로 진행되어 매우 지루하고 많은 시간을 필요로 하는 작업이었다. 이에 더하여 수동 계수 방법은 정확한 카운팅 결과를 도출하는데 어려움이 있었다. 따라서, 정확하고 일관된 셀 검출과 카운팅 결과를 생물학적인 영상으로부터 획득하기 위해서는 자동화방법이 필요하다. 제안된 다단계 셀 계수방법은 배양된 세포영상으로부터 셀을 자동으로 분할하고 분할된 셀의 위상학적 분석을 통하여 셀을 라벨링 한다. 셀 카운팅의 정확도를 높이기 위하여 워터쉐드 알고리듬에 의하여 서로 덩어리로 뭉쳐진 셀을 서로 분리하고 모폴로지 연산을 통하여 영상으로부터 획득한 개별 셀의 형태를 개선한다. 제안된 시스템은 모바일 환경에서 사용될 수 있도록 개발되었다. 따라서 셀 영상은 모바일 폰의 카메라로 획득하며 미세세포의 통계학적인 분석 데이터는 유비쿼터스 환경의 모바일 장치에 의해 전송 된다. 실험을 통하여 수동으로 계수한 셀의 숫자와 제안된 방법에 의해 자동 카운팅 된 셀의 수를 비교한 결과 제안된 방법이 매우 효과적이고 정확한 결과를 제시한다는 사실을 입증하였다.
UCC(User Created Contents)의 급격한 증가에 따라 저작권 문제도 크게 대두되고 있다. 자동 로고 인식은 이러한 저작권 문제를 해결하기 위한 효율적인 방법이다. 로고는 다양한 특징을 가지고 있고, 이러한 특징들은 로고 검출과 인식을 어렵게 한다. 특히, 비디오 내에 빈번한 로고 전이가 일어날 경우, 정확한 로고 인식과 로고 기반 분할이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 디지털 비디오에서 로고 인식을 위한 정확한 전이 검출 방법과 다양한 로고 타입 인식 방법을 제안한다. 제안한 로고 검출과 로고에 따른 비디오 분할을 이용하여 다양한 비디오에 대한 좋은 실험 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 자기공명영상의 외부윤곽을 검출하기 위한 Snakes에 근거한 알고리즘을 제안하였다. 첫 번째 자기공명영상에서 물체의 외부윤곽을 수동으로 검출하고, 이를 다음 자기공명영상의 외부윤곽을 검출하기 위한 초기 제어점으로 사용하였다. 나머지 자기공명영상의 외부윤곽을 자동으로 검출하기 위하여 이웃한 영상간의 상관성을 이용한 에너지항을 Greedy Snakes알고리즘에 추가하였다. 제안한 알고리즘의 정확도를 평가하기 위해 BMD 측정방법을 사용하였으며, 제안된 알고리즘의 결과가 Greedy 알고리즘의 결과에 비해 높은 BMD 값을 얻음으로써 수동검출한 외부윤곽과 더욱 유사한 결과를 구할 수 있었다.
대부분의 차량에서 GPS 기반의 내비게이션을 사용함에 따라, 도로 지도를 자동적으로 생성하는 것은 중요한 연구 문제이다. 본 논문에서는 지도 정보 없이 GPS 궤적을 이용한 교차로 검출 기법을 제안한다. 이 기법은 궤적이 교차로에서 여러 갈래로 나누어지는 것을 이용한다. 이전의 교차로 검출 연구에서는 정차 빈도나 회전방향을 이용하였다. 그러나 제안하는 교차로 검출 기법은 이러한 복잡한 정보를 이용하지 않는다. 이 기법은 주어진 궤적에 대한 부분 궤적 매칭 결과를 이용하여 교차로에 진입한 궤적들이 서로 다른 도로로 나뉘어 이동하는 것을 이용한다. 강남구에서 수집된 실제 차량 궤적 1266개를 대상으로 실험하였다. 실험 결과 제안한 기법은 일반적인 십자 모양의 교차로에서 좋은 성능을 보였다. 제안 시스템은 선정한 교차로에 대해 재현율 75%, 민감도 78%의 성능을 보였다. 더 많은 궤적을 이용하면 더 신뢰할 수 있는 검출 결과를 낼 수 있을 것으로 예상된다.
본 논문에서는 카메라에서 입력되는 영상에서 객체의 특징 자동 추출하고 모바일 기기로 전송하여 인체의 움직임을 표현하는 시스템을 제안한다. 제안시스템은 연속된 입력영상에서 인체의 실루엣과 조인트를 자동추출하고 조인트를 추적함으로 객체를 추적한다. 추출된 특징은 객체의 각 연결점의 위치정보로 사용되며 특징을 중심으로 블록매칭 알고리즘을 적용하여 특징의 위치정보를 추적하고 모바일기기로 정보를 전송한다. 모바일 기기에서는 전송된 조인트 정보를 이용하여 인체의 움직임을 재현한다. 제안방법을 실험 동영상에 적용한 결과 인체의 실루엣과 조인트를 자동 검출하며 추출된 조인트로 인체의 매핑이 효율적으로 이루어졌다. 또한 조인트의 추적이 매핑된 인체에 반영되어 인체의 움직임도 적절히 표현되었다.
현재 사용하는 순차적인 뉴스 비디오 검색 방법은 많은 시간을 소비한다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 , 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 뉴스 비디오를 내용(뉴스 사건)단위별로 검색할수 있는 자동 인덱스 모듈과 원격 검색 브라우저 모듈을 제시한다. 인덱싱 모듈은 기본적으로 이미지 프로세싱을 기반으로 하여 뉴스 앵커를 검출하고 뉴스 아이템을 분할한다. 인덱싱 구성요소는 뉴스 비디오 내용에 대한 대표영상(뉴스아이콘)과 부가적인 정보를 포함하는 뉴스 자막으로 구성하였다. 검색 브라우저 모듈은 추출된 인덱싱 요소를 아이콘하여 뉴스사건 단위로 내용을 검색할수 있도록 설계하였다. 본 연구의 결과는 매일 발생되는 뉴스를 자동 인덱싱하여 사용자에게 뉴스서비스의 효율적인 적용이 기대된다.
본 논문에서는 자동 제어 시스템의 이상행위를 분석하기 위하여 MODBUS 프로토콜 기반의 제어 명령을 수집 분류하여 등록된 화이트리스트 기반으로 이를 탐지하는 시스템을 구현하였다. 구현 시스템은 자동 제어 시스템 기반으로 다양한 생산설비를 동작시키는 스마트팩토리 시스템을 비롯하여 국가기간 산업에 활용 가능하며, 생산설비의 이상 작동을 확인하기 위하여 생산설비의 동작 신호를 주기적으로 수집 분석하여 정상적인 작업형태에서 벗어나는 이상 작업을 판단할 수 있도록 구성하였다. 또한, 소형화된 공장 자동화 설비를 구성하여 실제 스마트팩토리 환경에서 제어명령을 수집하고, 수집된 신호로부터 이상 작동을 검출하는 제안 시스템의 구현 결과를 설명한다.
본 논문의 내용은 실시간 영상 처리에 의한 해태 생산라인에서의 불량 제품을 자동으로 추출하는 무인 품질검사 시스템을 개발하는 것이다. 즉, 생산라인에서 김의 결함을 분석하여 김 형태 결함을 자동 검출하는 무인 품질 검사 시스템을 개발하였다. 이를 위해 본 논문에서는 먼저 CCD 카메라를 통해 영상을 실시간으로 입력받아 고속영상처리 보드를 통해 이진 영상으로 전처리를 수행한다. 그 후 이진 영상에서 특징이 추출되고 추출된 특징을 이용하여 품질에 결함이 있는지를 판별하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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