본 논문은 자율주행 차량 적용을 위한 객체 검출과 거리 추정을 수행하는 시스템을 제안한다. 객체 검출은 최근 활발하게 사용되는 딥러닝 모델 YOLOv4의 특성을 이용해서 입력 이미지 비율에 맞춰 분할 grid를 조정하고 자체 데이터셋으로 전이학습된 네트워크로 수행한다. 검출된 객체까지의 거리는 bounding box와 homography를 이용해 추정한다. 실험 결과 제안하는 방법에서 전반적인 검출 성능 향상과 실시간에 가까운 처리 속도를 보였다. 기존 YOLOv4 대비 전체 mAP는 4.03% 증가했다. 도심로 주행시 빈출하는 보행자, 차량 및 공사장 고깔(cone), PE드럼(drum) 등의 객체 인식 정확도가 향상되었다. 처리 속도는 약 55 FPS이다. 거리 추정 오차는 X 좌표 평균 약 5.25m, Y 좌표 평균 0.97m으로 나타났다.
본 논문에서는 사용자의 골격 자세를 분석하여 네트워크 학습 기반으로 거북목 자세를 정확하고 효율적으로 판별하는 시스템을 제안한다. 거북목 증후군이란 목이 구부정하게 앞으로 나오는 자세를 오래 유지함으로써 목의 자세가 바뀌고 뒷목, 어깨, 허리 등에 통증이 생기는 증상을 말하며, 수술이나 약물치료보다 평소의 자세 습관이 효과적이라고 알려져 있다. 기존의 방법들은 웹캠을 이용한 합성곱 신경망을 이용하였고, 이러한 접근법은 영상의 명도와 조명, 피부 색 등에 영향을 받기 때문에 특정 인물에 대해서만 수행되는 문제가 있다. 본 논문에서는 이 문제를 완화하고 자 영상으로부터 골격을 추출하고, 정면보다는 측면에 해당하는 데이터를 학습하여 이전 기법보다 효율적이고 정확하게 거북목 자세를 찾아낸다. 결과적으로 이전 기법에 비해 다양한 실험 장면에서 정확도가 되었음을 보여준다.
본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 입력영상의 옵티컬 플로우(optical flow)와 그래디언트(gradient)를 이용하여 종단간 행동인식이 가능한 다중영역 기반 방사성 GCN(MRGCN: Multi-region based Radial Graph Convolutional Network) 알고리즘에 대해 기술한다. 이 방법은 데이터 취득이 어렵고 계산이 복잡한 스켈레톤 정보를 사용하지 않기 때문에 카메라만을 주로 사용하는 일반 CCTV 환경에도 활용이 가능하다. MRGCN의 특징은 입력영상의 옵티컬플로우와 그래디언트를 방향성 히스토그램으로 표현한 후 계산량 축소를 위해 6개의 특징 벡터로 변환하여 사용한다는 것과 시공간 영역에서 인체의 움직임과 형상변화를 계층적으로 전파시키기 위해 새롭게 고안한 방사형 구조의 네트워크 모델을 사용한다는 것이다. 또 데이터 입력 영역을 서로 겹치도록 배치하여 각 노드 간에 공간적으로 단절이 없는 정보를 입력으로 사용한 것도 중요한 특징이다. 30가지의 행동에 대해 성능평가 실험을 수행한 결과 스켈레톤 데이터를 입력으로 사용한 기존의 GCN기반 행동인식과 동등한 84.78%의 Top-1 정확도를 얻을 수 있었다. 이 결과로부터 취득이 어려운 스켈레톤 정보를 사용하지 않는 MRGCN이 복잡한 행동인식이 필요한 실제 상황에서 더욱 실용적인 방법임을 알 수 있었다.
AP 장치간의 시각의 동기는 내부의 유선랜을 통한 인터넷의 접근을 통한 NTP 방식의 시각동기 방식이 있으나 이는 네트워크에 따라 수백밀리 초(msec)에서 수초의 시각 차이를 갖는다. 동영상의 출력을 위한 프레임은 응용에 따라 다르겠지만 보통 1초에 24개의 (이미지) 프레임을 화면에 출력한다. 따라서 유선의 방식이 아닌 인접한 이동 카메라 장치를 통하여 주변장치 간에 시각을 동기화 할 수 있을 것이다. 시각동기화를 위한 응용프로그램의 작성 시 동기명령을 위한 API를 생성하고, MAC을 통하여 AP에 전달하는 방식의 프로그래밍 기법은 송신측에서의 운영체제의 환경 및 MAC의 버퍼 큐의 상황에 따라 동기명령에서의 시각과 다를 수 있다. 따라서 이를 해결하기 위한 방법으로 MAC을 제어하는 디바이스 드라이버 단에서의 시각정보의 갱신이 훨씬 더 효과적일 수 있다.
일본 문부과학성의 연구 지원하에 지뢰 탐지를 위한 GPR 시스템 개발에 관한 연구를 수행하였다. 2005 년도까지 두 종류의 새로운 지뢰탈지 GPR 시스템 원형의 개발을 완성하였으며 이를 ALIS (Advanced Landmine Imaging System)와 SAR-GPR (Synthetic Aperture Radar-Ground Penetrating Radar)이라고 명명하였다. ALIS는 금속탐지기와 GPR을 결합한 새로운 형태의 휴대용 지뢰탐지 시스템이다. 센서의 위치를 실시간으로 추적하는 시스템을 장착하여 센서에 감지된 신호를 실시간으로 영상화할 수 있도록 하였으며, 센서 위치의 추적은 센서의 손잡이에 장착한 CCD 카메라만을 이용하여 가능하도록 고안하였다. 그리고 GPR과 금속탐지기 신호를 CCD 카메라에 포착된 영상에 중첩하여 동시에 영상화하도록 설계하였기 때문에 매설된 탐지 목적물을 용이하게 그리고 신뢰할 만한 수준으로 탐지하고 구별할 수 있다. 2004년 12월에 아프가니스탄에서 ALIS의 현장 검증 실험을 수행하였으며, 이를 통해 이 연구에서 개발한 시스템을 이용하여 매설된 대인지뢰를 탐지할 수 있을 뿐만 아니라 대인지뢰와 금속 파편의 구분 또한 가능함을 보였다. SAR-GPR은 이동 로보트에 장착한 지뢰탐지 시스템으로 GPR과 금속탐지기 센서로 구성된다. 다수의 송, 수신 안테나로 구성된 안테나 배열을 채택하여 개선된 신호처리 기법의 적용을 가능하며, 이를 통해 좀 더 나은 지하 영상의 획득이 가능하다. SAR-GPR에 합성개구 레이다 알고리듬을 채용함으로써 원하지 않는 클러터(clutter)신호를 억제하고 불균질도가 높은 매질 내부에 매설된 목적물을 영상화할 수 있다. SAR-GPR은 새로이 개발한 휴대용 벡터 네트워크 분석기를 이용한 스텝 주파수 레이다 시스템(stepped frequency radar system)으로 6 개의 Vivaldi 안테나와 3 개의 벡터 네트워크 분석기로 구성된다. SAR-GPR의 크기는 $30cm{\times}30cm{\times}30cm$, 중량은 17 kg 정도이며 소형 무인 차량의 로보트 팔에 장착된다. 이 시스템의 현장 적용 실험은 2005 년 3 월 일본에서 성공적으로 실시된 바 있다.
본 연구에서는 강원 영동 및 경북 동부지역의 산악기상관측시스템 구축을 위한 AWS 위치선정, 네트워크 구성(관측시스템, 통신시스템, 자료처리시스템)과 특히, 산불방지를 위해 산림청과 지방자치단체가 기 설치한 산불무인감시카메라, 무선중계탑의 산악기상관측망과의 연계 구축방안과 산악기상관측망의 관리방안을 제시하였으며, 본 연구를 통해 얻어진 사항은 다음과 같다. 산지가 많은 강원도에서는 산악지형에 따른 악기상이 자주 발생하여 강원지방기상청에서는 관측망을 유지관리 하는데 고초를 겪고 있으며 강풍, 뇌전현상 등으로 장비피해를 많이 입어, 보다 피해를 최소화할 수 있는 여러 가지 방안들을 강구하여 왔다 따라서 산악지형에 관측망을 구성하기 위해서는 장비의 견고성을 최우선적으로 반영해야 한다. 전원시설은 가능한 태양전원을 권장하지만 일조량이 적은 깊은 계곡과 같은 지역에 설치가 이루어질 경우 상용전원을 사용할 수밖에 없으며 대부분 산악에서의 전원시설은 열악하여 전원 백업시설 설치를 강구해야 한다. 전원 백업시설의 효율성을 유지하기 위해서는 소비전력이 적은 시스템을 선택하여 관측자료의 손실을 최대한 방지해야만 한다. 또한 태양전원을 이용할 경우 충전과 소모량을 사전에 면밀히 검토해야 한다. 산악은 뇌전현상이 근접하고 잦기 때문에 뇌전으로부터 장비 보호시설 설치를 강구하기 위해 피뢰접지 및 장비접지 시설에 투자를 아껴서도 안 될 것이다. 뇌전으로부터의 장비 보호시설을 강구하는 것도 중요 하지만 써지에 강한 제품을 채택하는 것이 보다 중요하다고 하겠다. 자료수집에 있어서는 전원 및 통신환경을 감안하여야 하며 전체 통신망을 단일화하는 것도 간결하지만 단일 통신망만을 채택할 경우에는 한계성이 있으므로, 다양한 통신망을 이용하는 것이 자료수집의 한계를 극복할 수 있는 방법이다. 따라서 수집 통신망을 통한 기상 관측 자료를 인근 1차 수집기관을 거쳐 최종 메인 수집장치로 내부망을 따라 수집하는 것이 최선의 망 운영방법이다. 자동관측시스템(AWS) 설치 시 기존의 무인감시카메라와 무선중계탑을 최대한 활용하되 무인감시카메라 설치위치$(70\siml,245m)$와 무선중계탑의 설치위치 $(299\sim1,573m)$가 산불위험지역에 포함되어 있는지의 면밀한 검토가 요구된다. 산불 등 각종 산림재난 방지와 관련한 정보를 얻을 수 있는 자동기상관측시스템(AWS)의 설치 위치는 산불발생확률모형에서 산정된 위험지역 내에 설치하는 것이 산불발생 위험지역을 판정하는데 매우 효과적일 것으로 판단된다. 기상청과 지자체가 보유하고 있는 기상관측 장비들은 대부분 도시를 중심으로 설치 운영되고 있어 산림 또는 산악에 설치된 기상관측 장비의 수는 적은 편이다. 따라서 산림과 산악에 기상관측 장비의 보강은 필수적이다. 관측망 구성은 기상청의 관측 표준(안)을 준수하며, 설치 지점의 특성에 따라 가장 경제적인 방법을 선택하는 것이 바람직하며, 특히 장비구매 설치 시 다양한 종류의 제품을 선택하는 것은 차후 장비 관리에 어려움을 겪을 소지가 있어 가능한 우수한 제품을 선택하되 동일 제품 사용을 권장한다. 따라서 위의 망구축이 이루어져 현재 기상청이 설치 운영하고 있는 측정 장비에 의해 취득한 기상자료를 공동 활용하여 표출하면 더욱 상세한 자료의 획득과 활용이 기대되어 진다. 또한, 금번 논문에서는 산불위험지역의 격자점(15km)내에 최소한 1대의 AWS 설치방안을 제시하였지만, 금후에는 15km내에서도 능선, 계곡 등 구체적인 위치확정을 위한 선행연구가 실시되어야할 것으로 판단된다.
최근 지능화된 사물들이 연결되는 네트워크를 통해 사람과 사물, 사물과 사물 간에 상호 소통하는 응용프로그램 및 하드웨어가 잇달아 소개되고 있다. 이런 추세에 더불어, 상황인식 기반의 지식이 결합되어 인공지능 서비스를 제공하는 사물인터넷(IoT : Internet of Things) 환경이 급속도로 발전하고 있다. 사물인터넷을 활용한 산업 중 하나로 자동차 산업을 들 수 있다. 최근에는 연료 효율과 원활한 교통 환경뿐만 아니라 운전자와 승객의 안전을 최우선으로 하는 자율 주행 자동차가 화두가 되고 있다. 이전부터 센서, 라이다, 카메라, 레이더 기술 등을 이용하여 자율 주행 자동차를 위한 주위 환경 인식에 대한 연구가 활발히 진행돼 왔다. 현대에는 차세대 무선통신 기술인 WAVE를 기반으로 차량과 차량, 차량과 주변의 교통 인프라와의 통신을 통한 네트워킹을 형성하고 주변 환경에 대한 정보를 공유하는 등 사물인터넷을 활용한 자율 주행 자동차 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 자율 주행 자동차의 주위 환경 인식 기술의 일환으로 고속도로 교통 표지판 및 전방 잔여거리 인식에 관한 연구를 진행하였다. 본 연구는, 도로 교통 표지판이 설치 규정에 의하여 정해진 규격과 지정된 설치 위치를 갖고 있다는 특성을 이용하였다. 궁극적으로, 고속도로 주행 중 촬영한 영상을 이용하여 해당 비디오 영상 내에서 도로 교통 표지판을 인식한 뒤 추가적으로 표지판에 씌어 있는 문자 정보를 인식하고 이를 운전자 및 승객이 인지하도록 하는 이론 학습과 해당실험 결과를 제시하였다.
3차원 지리정보시스템(GIS: Geographical Information System)은 실세계의 다양한 3차원 현상을 처리, 분석, 표현하는 기술을 적용한 지리정보시스템으로써, 지형, 시설물 등을 3차원 지리정보 데이터로 구축하고 가상현실(VR: Virtual Reality) 등의 시각화 기술과 연동하여 도시, 교통, 환경, 재해, 해양 등의 다양한 분야에서 활용할 수 있도록 하는 시스템이다. 본 논문에서는 3차원 지리정보시스템의 실시간 정보 제공을 극대화하기 위한 3차원 지리정보 기반 비디오 시각화 기술 및 이를 위한 3차원 건물정보 데이터 구축 기술을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 3차원 지리정보 기반 비디오 시각화 기술은 네트워크 비디오 카메라의 실시간 비디오 스트림을 3차원 지리정보에 투영(Projection)하여 지형, 시설물 등에 텍스처 매핑하는 기술로써 3차원 지리정보에 기반한 실시간 비디오 정보를 제공할 수 있다. 또한, 본 논문에서는 3차원 투영 텍스처 매핑(3D Projective Texture Mapping)을 위해 항공영상과 LiDAR 데이터를 융합하여 반자동으로 수치건물모형(DBM: Digital Building Model)을 추출할 수 있는 기술을 개발하였다. 본 논문에서 제안하는 기술은 기존의 3차원 지리정보시스템이 제공하는 정적인 시각정보를 실시간 비디오 정보로 대체함으로써 위치에 기반한 현재의 시각적 정보를 의사결정에 즉시 반영할 수 있고 더 나아가서는 지리정보 기반 지능형 상황인지 서비스를 제공할 수 있는 기반이 될 수 있다.
자유 시점 비디오 서비스는 사용자와의 상호작용을 통해 원하는 임의의 각도나 위치, 거리에서 시청할 수 있게 하는 기술이다. 본 논문에서는 사용자가 선택하여 시청할 수 있는 자유 시점 비디오 서비스를 Inward view, Outward view, 3D object view, First person view의 네 가지 시청 모드로 정의하였으며 하나의 플레이어에서 시청이 가능한 새로운 통합 프로그램을 개발 및 구현하였다. 아이돌 공연과 농구 경기 콘텐츠에 대해 각 시청 모드에 적합한 다시점 카메라를 설치하여 데이터를 확보하였으며, 서버에 저장된 데이터가 네트워크를 통해 스트리밍 됨으로써 시청이 가능하도록 하였다. 사용자는 자유롭게 네 가지의 시청 모드와 공간상의 위치, 각도 등을 선택할 수 있으며, 선택된 시점에 맞는 영상과 음향이 렌더링 되어 통합 플레이어에 표출된다. 이는 기존의 자유 시점 비디오 서비스를 포함한 다양한 시청 형태를 결합함으로써 사용자에게 몰입감과 현장감을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 확장성이 있는 자유 시점 비디오 서비스 플레이어가 될 것으로 기대된다.
스마트폰은 소통과 정보공유의 환경을 제공하는 동시에 모바일 기술과 모바일 아트 발전의 핵심적인 역할을 담당하고 있다. 특히 모바일 증강현실시대의 도래와 더불어 스마트폰 기술관련 연구는 박차를 더해가고 있으나, 증강현실콘텐츠 산업에 핵심적인 사용자 참여 유발에 대한 연구가 부족하여 이런 특징이 이미 발달한 모바일 아트 영역에서의 도움이 필수적이다. 따라서 본 연구는 국내에서 거의 연구되지 않았던 모바일 아트를 피처 폰 활용과 스마트폰 활용으로 분류하고 각각 가장 많이 사용된 세 가지 방식을 중심으로 작품 사례를 분석한다. 모바일 기기의 사운드와 이미지를 이용한 피처 폰 활용은 설치와 공연 방식, 싱글채널 비디오 아트 방식과 오감소통 방식으로 나눌 수 있다. 센서, 카메라, GPS와 증강현실을 이용한 스마트폰 활용은 위치기반 AR, 마커인식 AR과 무마커식 AR로 분류된다. 또한 모바일 증강현실 콘텐츠 산업별 활용 기술을 살펴본 결과 관광과 게임관련은 위치기반 AR, 교육과 의료관련은 마커인식 AR, 쇼핑관련은 무마커식 AR 등을 중심으로 혼합방식으로 활용됨을 알 수 있었다. 증강현실 콘텐츠 산업의 발달은 사용자의 적극적인 참여를 통한 지속적인 소통방식과 혼합기술방식을 활용하는 모바일 아트의 참조로 더욱 가속화될 것으로 예상된다. 향후 모바일 증강현실 산업기술의 발전 방향은 HMD(Head Mounted Display)의 소형화, 홀로그램기술과 인공지능의 접목을 예측하고 있으며 빅데이터와 소셜네트워크를 활용하여 증강현실의 기술적인 한계를 극복할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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