본 논문에서는 넓은 지역에서의 영상기반 자동 항법을 위한 실시간 위치인식 및 지도작성 방법을 제안한다. 한 대의 카메라에서 입력된 영상으로부터 제안된 방법은 6 자유도 카메라 자세와 3 차원 특징점 위치를 연속적으로 계산한다. 제안된 방법은 넓은 지역을 주행하며 촬영된 영상에 적용하여 그 위치와 환경지도를 성공적으로 작성하였이다. 본 논문에서는 이진기술자(binary descriptor)와 수치-위상(metric-topological)지도 표현법을 사용하여 GPU 나 영상의 축소 없이 실시간 성능과 광범위한 지역에서의 회귀점 검출(loop detection)을 하였다. 제안된 방법은 여러 환경에서 촬영된 영상과, 해당 영상의 GPS 기준값과 비교하여 평가하였다.
시험지와 별도로 제공되는 OMR 답안지와는 달리 시험지의 각 문항에 직접 OMR 답안 마킹 양식을 제공하고 스마트폰을 이용하여 각 문항별로 마킹된 답을 자동 인식하고 해설 기능까지 제공하면 자율학습 및 스마트러닝 관점에서 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 시험지 문항별로 제공되는 OMR 답안 항목에 마킹된 답을 스마트폰으로 자동 인식할 수 있는 어플리케이션 구현 방법을 제안하였다. OMR 답안 문항마다 QR코드를 배치하여 암호화된 답안 정보를 제공하고 답안의 위치를 추정할 수 있는 기준점으로 활용할 수 있도록 하였다. 시험지의 각 문항별 OMR 답안 영역을 추출하고 마킹된 답을 인식한 다음 정답과 비교할 수 있도록 하였다. 제안한 알고리즘을 스마트폰에 구현한 다음 다양한 크기와 방향으로 촬영한 문항별 OMR 답안 영상에 대해 인식 실험을 해 본 결과 우수한 인식 성능을 얻을 수 있었다.
지문영상의 품질 향상과 특징점 정합은 자동 지문인식 시스템의 중요한 두 단계이다. 본 논문에서는 특징점의 연결정보를 사용한 지문인식 기법을 제안한다. 인식 과정은 전처리와 특징점 추출, 그리고 특징점 pairing을 기반으로 한 정합의 세 단계로 이루어져 있다. 정확성을 위해 세선화된 이미지로부터 지문의 특징점을 추출한 후에, 특징점의 연결정보를 사용한 정합과정을 소개한다. 특징점 정합과정에서 연결정보를 사용하는 것은 간단하지만 정확한 방법이며, 두 지문의 비교단계에서 낮은 비용으로 기준 특징점 쌍을 선택하는 문제를 해결해 준다. 알고리즘은 지문의 회전과 이동에 무관하다. 정합 알고리즘은 반도체 칩방식 지문 입력장치로부터 획득한 500개의 지문영상으로 실험하였으며, 실험 결과는 기존 방법보다 오인식율은 줄어들고 정확도는 증가하였음을 보여준다.
전방 관측 적외선 영상에서 가려짐이 없거나 가려짐이 있는 군용차량을 인식할 수 있는 자동 표적인식 알고리즘을 제안한다. 표적을 배경으로부터 분리한 후에 광역적인 형상 특징을 찾기 위해 표적의 경계선에 대해 물체의 중심을 기준으로 방사함수 (radial function)를 정의한다. 또한, 형상 정보가 집중되어 있는 표적의 윗 부분으로부터 국부적인 형상 특징을 찾기 위해 두 개의 특징점과 경계선으로부터 거리함수를 정의한다. 두 개의 함수와 경계선으로부터 4개의 광역적 형상 특징과 4개의 국부적 형상 특징을 제안한다. 이 특징들은 병진, 회전 그리고 크기변화에 대해 기존의 특징 벡터들 보다 좋은 불변성을 가진다. 이 특징들을 이용하여 가려짐이 있는 표적과 가려짐이 없는 표적을 구분하여 인식하기 위한 새로운 분류 방식을 제안한다. 실험을 통해 제안한 특징들의 불변성과 인식 성능을 기존의 특징벡터들과 비교하여 제안한 표적 인식 알고리즘의 우수성을 입증한다.
본 논문에서는 대용량 DB에서 개인을 인식하는 새로운 자동 지문인식 시스템을 제안한다. 시스템은 전처리, 분류, 매칭의 3단계로 구성되는데, 분류단계에서는 방향성 이미지 분포의 통계적인 접근 방법에 기반한 새로운 분류기법을 제안하였고, 정합단계에서는 기존 알고리즘보다 더 빠르고 정확한, 개선된 특징점 후보쌍 추출 알고리즘을 제안하였다. 정확성을 위해 정합 단계에서 세선화된 이미지로부터 지문의 특징점을 추출하고 특징점의 연결정보를 사용한 정합과정을 소개한다. 특징점 정합과정에서 연결정보를 사용하는 것은 간단하지만 정확한 방법이며, 두 지문의 비교단계에서 빠르게 기준 특징점 쌍을 선택하는 문제를 해결해 준다. 알고리즘은 지문의 회전과 이동에 무관하다. 제안한 시스템은 반도체 칩방식 입력장치로부터 획득한 1000개의 지문영상으로 실험하였으며, 실험결과는 제안한 방법이 기존방법보다 오인식율은 줄어들고 정확도는 증가하였음을 보여준다.
통상 자동 검사 장치에 있어 대상체가 기준점에서 이동되거나, 크기가 일정한 배율로 확대 축소되거나, 회전되어있을 때에 대상체를 인식 판별하데 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 이동, 배율, 회전에 무관한 검사 장치 구현을 위해 로그 적분 변환을 정의하고 그의 특성을 고찰하여 기존의 검사 방법과 비교한다. 로그 적분 변환의 주요한 특성인 배율과 회전에 무관하게 대상체를 인식할 수 있는 특성을 이용하므로 기존 시스템에서 회전 정보 추출을 위한 노력을 감쇄시킬 수 있다. 이동, 배율 및 회전된 물체의 불량 검사에 새로운 방법으로 로그 적분 변환의 적용을 제안하고 이에 따른 인식률 실험을 수행한다. 물론 기존 시스템에서는 배율과 회전에 무관한 조건을 동시에 만족시킬 수 없었다. 불량 검사 실험 결과에 있어 기존의 신경망을 이용한 기존 시스템에 비해 최적의 수준에는 도달하지는 못했지만 로그 적분 변환이 배율과 회전을 동시에 충족시킬 수 있는 변환으로서 사용 가능성을 얻을 수 있었다.
Assessment of image registration for Pressure Sensitive Paint (PSP) was performed. A 16 bit camera and LED lamp were used with Uni-FIB paint (ISSI). Because of model displacement and deformation at 'wind-on' condition, a large error of the intensity ratio was induced between 'wind-on' and' wind-off images. To correct the error, many kinds of image registrations were tested. At first, control points were marked on the model surface to find the coefficients of polynomial transform functions between the 'wind-off' 'wind-on' images. The 2nd-order polynomial function was sufficient for representing the model displacement and deformation. An automatic detection scheme was introduced to find the exact coordinates of the control points. The present automatic detection algorithm showed more accurate and user-friendly than the manual detection algorithm. Since the coordinates of transformed pixel were not integer, five interpolation methods were applied to get the exact pixel intensity after transforming the 'wind-on' image. Among these methods, the cubic convolution interpolation scheme gave the best result.
본 연구의 목적은 드론을 활용하여 철근콘크리트 말뚝기초의 시공 오차를 분석하는 모델을 제시하는 것이다. 이에 따라 먼저, 드론을 활용하여 건설 현장에 대한 항공이미지를 획득하고 이를 기반으로 정사모자이크 이미지를 생성하고 다음으로 허프 변환 원형 검출 방법을 활용하여 정사모자이크 이미지에서 원형 형태의 말뚝기초를 자동으로 인식하도록 하였다. 마지막으로, 중첩된 정사 모자이크 이미지와 구조 도면 상의 철근콘크리트 말뚝기초의 중심점을 기준으로 연단거리를 계산하고, 수평 위치변동 15cm를 기준으로 철근콘크리트 말뚝기초의 시공 오차를 분석한다. 또한, 제시된 모델의 활요성을 검증하기 위하여 토공 및 지정공사가 진행 중인 교육시설물 1개소를 선정하여 적용한 결과, 시공된 말뚝기초 전부를 자동으로 인식하였고 오차범위를 초과한 말뚝기초의 개수를 도출하였다.
본 논문은 도로상에서 끼어들기 위반 차량을 자동으로 추적하는 효과적인 방법을 설명한다. 이 방법은 이미지 시퀀스를 역방향으로 재생하면서 광류추정을 기본으로 하는 KLT 추적 알고리즘을 적용한다. 어떤 기준이 되는 순간부터 시간의 역방향으로 재생하는 이미지 시퀀스를 사용하여 추적의 정확성을 높이는 것이 본 논문의 중요한 아이디어이다. 기준이 되는 순간은 일반적으로 인식카메라가 번호판을 잘 읽을 수 있는 순간이다. 또한 추적 물체의 가장 큰 이미지를 얻는 시점이기도 하다. 추적하려는 물체의 이미지가 클수록 광류 추정을 위한 추적의 특징점을 더 많이 찾을 수 있으며 특징점이 많으면 추적의 결과도 좋다. 인식카메라로 차량의 번호판을 읽은 다음 끼어들기 위반이 의심되면, 광역을 촬영하는 추적카메라의 동영상에서 이 차량의 역방향 이미지 시퀀스를 추출한다. 본 논문은 추적에 이용하는 일반적인 방법인 정방향 이미지 시퀀스와 본 논문이 제안하는 역방향 영상이미지를 이용한 추적 실험의 결과를 비교하였다. 또한 역방향 이미지 시퀀스를 이용한 본 추적의 알고리즘을 자동단속장비에 적용할 수 있다는 결과를 보여준다.
사용성의 주관적인 판단기준으로써 재미(Fun)라는 요소는 사용성 지각에 있어 중요한 역할을 할 수 있다는 논의는 제기된 반면 개념자체의 모호성과 객관적인 측정의 어려움으로 인해 실증적인 연구가 많이 이루어지지 못했다. 재미와 관련된 기존의 연구들은 시각적인 요인에만 국한되었다. Shneiderman(2004)은 재미를 설계하기 위한 5가지 fun-feature 중 하나로 만족스러운 소리(satisfying sound)를 제시하였는데, 시각적인 요인 못지않게 청각적인 요소는 인간-컴퓨터 상호작용에서 사용자에게 과제를 적절하게 수행해나가고 있는지에 대한 하나의 피드백으로도 작용할 수 있고, 즐거움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 승차권 자동발매기를 중심으로 소리의 유무와 소리의 재미수준이 사용성에 어떤 영향을 미치는지 알아보고자 소리가 없는 조건, 재미없는 소리 조건, 재미있는 소리 조건에 따라 사용성을 다르게 지각할 것이라고 가정하였다. 또한 모형의 사용성 수준이 매개 변인으로 작용할 수 있다고 보고 사용하기 좋은 모형과 좋지 않은 모형 두 가지를 제시하였다. 참가자들은 두 가지 모형에 대해 각각의 소리조건에 따라 과제를 수행하고 모형과 소리 조건에 대해 집단 면접을 실시하였다. 실험 결과 재미있는 소리조건에서는 정답률이 다른 소리 조건들에 비해 더 높았으며 총클릭수는 더 적었다. 면접 결과에서는 좋지 않은 모형에 재미있는 소리는 긍정적으로 인식되지 않음을 발견하였다. 이는 Davis(1992)가 사용성이 뒷받침 되지 않은 상황에서 재미는 긍정적인 요인으로 작용하지 않는다는 주장을 지지한다. 본 연구는 재미의 한 구성 요소인 소리를 통해서 사용성에 있어 재미가 중요한 역할을 할 수 있다는 것과 사용성을 전제하지 않은 것에 있어 재미요소의 적용은 부정적으로 인식될 수 있다는 점을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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