건축물이나 교량, 터널과 같은 구조물의 붕괴를 측정하기 위하여 기울기 센서를 사용하고 있으며 최근에는 사용성이 편리하고 가격이 저렴하여 MEMS(Micro-Electro-Mechanical System) 센서를 사용한 기울기 센서를 많이 사용하고 있으나 측정 범위가 한정되어 있어 360도 전 방위에 대해 고정밀도를 가지지는 못하고 있다. 이것은 MEMS 센서가 갖는 오프셋과 스케일 오차 때문이다. 본 논문에서는 MEMS 센서가 갖는 기계적 오차를 줄이기 위하여 정밀도가 높은 각도 계산을 위한 알고리즘을 제시하였고 MEMS 센서 모듈과 전송 모듈을 제작하여 교정 전 센서 모듈의 각도 정확도와 교정 후 각도 측정 정확도를 비교하여 교정 알고리즘의 효과를 제시하였으며, 실험 결과 제안 기술을 적용하였을 때 360도 전 방위에 대해 ±0.015도의 정밀도를 가짐을 확인하였다.
It is necessary to detect the tilt angle for control or monitoring of various systems such as ship, aircraft recreation facilities etc as well as bridge or building systems. However the electronic liquid charge type tilt sensor which is one of typical tilt sensor has many problems. Those are remarkably slow response time and limited mounting condition because or liquid viscosity coefficient and inertia etc. In this study we propose a tilt angle instrumentation method using piezoelectricity acceleration sensor. The method can he applied on moving mount We verified the validity of the method through experiment.
음성 신호와 자동차 엔진 배기음 등의 소음이 섞인 신호에서 통계적 방법을 이용하여 음성 신호와 자동차 소음 신호를 분리하였다. 분리된 신호에서 음성신호를 구분해 내기 위해 128개의 원소를 갖는 신호 조각의 연속으로 신호를 재구성하고 각 신호 조각에 대해 FFT를 구하였다. 각 신호 조각의 FFT 계수 중에서 저주파 영역의 일부 계수 중 계수 각각에 대해 각 신호 조각 사이의 자기 공분산을 구하고 이들을 평균하였다. 그리고 linear regression을 이용 하여 평균 자기 공분산 값들을 연결하는 직선의 방정식을 구한 후 이 직선의 기울기를 비교하여 음성 신호와 자동차 소음 신호를 구분하는 방법을 제안하고 유용성을 확인하였다.
최근 각 종 분야에서 센서들을 이용한 연구 및 활용도가 증가하고 있다. 본 논문에서 는 3축 가속도 센서를 이용해 serial 통신을 통한 물체의 기울기를 감지 및 검출 하고 사용자는 실시간으로 모니터링 할 수 있는 GUI 환경 및 기울기 감지 시스템을 제안하였다. 기존 전자식 액체충전 방식의 기울기 센서의 불안정한 데이터와 오차의 단점을 줄이고자 AD 변환기가 내장된 디지털식 3축 가속도 센서를 이용함으로서, 보다 정확한 데이터를 검출하여 정확도를 높이고 사용자는 이상 여부를 보다 쉽게 인식할 수 있었다.
본 논문은 조명의 변화가 심한 연속영상에서 동적객체를 안정적으로 추출하기 위하여 색상강도 및 기울기 기반 배경모델을 구축하고 이를 이용하여 입력영상으로부터 동적 객체의 윤곽선을 안정적으로 추출하는 기법을 제시한다. 제안기법에서는 우선, 동적객체가 포함되지 않은 배경 연속영상의 HSI 컬러공간에서 색상(Hue) 강도와 색상 기울기에 대한 배경모델을 생성한다. 실시간으로 입력되는 동적 객체를 포함한 연속영상에 대하여 각 화소에 대한 색상(Hue)성분을 추출하고 이웃 화소와의 색상성분에 대한 기울기 크기를 계산한다. 이를 기구축된 배경모델과 비교하여 그 차분값이 일정 임계값을 초과하는 경우 동적객체의 윤곽선으로 판별한다. 제안 기법은 극심한 조명 변화에 강건하게 동적 객체의 윤곽정보를 실시간 추출하였다. 본 논문에서는 기존 RGB 기반 배경 모델링 기법을 적용한 경우와의 비교 실험을 통하여 제안 기법의 안정성을 보였다.
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.
대수층내의 담수-염수 경계면의 위치와 기울기를 파악하는 것은 해안가의 지하수 개발을 위해 선행되어야 하는 연구이다. 가로 140 cm, 세로 70 cm의 사각형 수조에 모래를 채운 모래염수조를 이용하여 포화된 다공질 매체에서 형성되는 담수-염수 경계면을 모의하였다. 다공질 매체의 입자크기에 따른 수리전도도, 해안가 지형의 지표경사, 해수의 염도에 대한 조건을 각기 달리하여 여러 실험조건에서 각 경우에 따라 형성되는 경계면의 형태를 모의하였고, 각 인자가 경계면의 형성에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 각 조건에 따른 총 31가지의 실험을 수행하였으며, Glover 포텐셜 유도식을 이용한 염수침투 경계면을 비교하였다. 모형에서 측정된 염수침투 경계면은 위의 이론식들의 계산치와 유사한 양상을 보였으며, 경계면의 위치와 기울기는 수리전도도, 지표면경사, 염도에 영향을 받는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 문자열과 배경이 혼합된 장면에서 영상을 분할하여 기울기를 추출하고 보정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모폴로지를 이용하여 전처리를 하고 캐니 연산자를 이용하여 경계선을 검출한다. 그리고 경계선이 검출된 영상을 분할하여 경계선이 포함되어 있지 않는 영역은 배제하고 경계선이 포함되어 있는 영역만을 이용하여 여러 방향의 기울기에 따른 투영 히스토그램을 생성한다. 이를 이용하여 각 영역의 최대 경계선 집중도를 갖는 기울기를 구하고 장면의 기울기를 보정한다. 문자열과 배경이 혼합된 장면의 기울기 검출에서 제안된 방법은 경계선이 없는 무의미한 부분을 배제하기 때문에 기존의 방법보다 0.7% 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
Histogram of oriented gradient (HOG) 특징은 영상 기반 보행자 인식에서 널리 사용되고 있다. HOG 특징을 이용한 보행자 인식의 인식률을 높이는데 가장 중요한 역할을 하는 것은 보간 기술이다. HOG 특징 연산에 보간 기술을 적용하기 위해서는 각 픽셀의 기울기 방향에 가장 근접한 두 개의 기울기 방향 bin과 가중치를 계산해야 한다. 따라서 본 논문에서는 HOG 특징 연산에 적용하기 위한 효율적인 기울기 방향 bin 및 가중치 연산 회로를 제안한다. 제안하는 회로는 탄젠트 함수와 나눗셈 연산을 피하기 위해 미리 계산된 값을 테이블로 지정하여 사용하였으며, 탄젠트 함수와 가중치 값의 특성을 이용함으로써 회로 내 테이블의 크기를 최소화하였다. 또한 처리 속도 향상을 위해 파이프라인 구조를 적용하였으며, 효율적인 coarse 및 fine 탐색 방법을 적용하여 각 픽셀에 대한 기울기 방향 bin과 가중치를 두 클락 사이클 내에 계산한다. 본 논문에서 제안하는 회로는 $1^{\circ}$ 단위로 기울기 방향을 계산하여 기울기 방향 bin과 가중치를 모두 결정하기 때문에 HOG 특징을 위한 보간 기술에 적용되어 높은 인식률을 제공하기 위해 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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