미디어 융합시대 전 세계적으로 주목을 받고 있는 모바일 웨어러블 디바이스로 인해 신체의 가치가 흔들리고 있다. 모바일 증강 디바이스는 시간적 공간적 제약을 무너뜨리며 네트워크화된 세상으로 연결하면서 대중들에게 새로운 문화 체험과 가치를 열어 줄수 있는 좋은 기회를 제공하기도 한다. 본 연구에서는 360° 가상현실 카메라를 이용하여 강남역 도시 공간정보를 획득하였으며 전용 가상현실 헤드셑, 스마트폰과 연결된 유투브 플랫폼을 이용하여 확장된 도시 공간 경험을 수행 하였다. 하지만 신체의 감각은 관음증, 정신분열 등 인간의 불안정한 욕망으로 그 가치를 잃어버릴 위기에 처해 있으며 문명사적 전환기에 직면해 있다. 결론적으로는 인간의 심도 있는 접근을 통해 적절한 균형을 유지하는 것이 관건이며, 이를 위해서는 학제적 연구의 필요성을 역설하였다.
본 논문에서는 딥러닝을 이용한 차종 인식과 자동차 번호판 문자 인식 시스템을 제안한다. 기존 시스템에서는 영상처리를 통한 번호판 영역 추출과 DNN을 이용한 문자 인식 방법을 사용하였다. 이러한 시스템은 환경이 변화되면 인식률이 하락되는 문제가 있다. 따라서, 제안하는 시스템은 실시간 검출과 환경 변화에 따른 정확도 하락에 초점을 맞춰 1-stage 객체 검출 방법인 YOLO v3를 사용하였으며, RGB 카메라 한 대로 실시간 차종 및 번호판 문자 인식이 가능하다. 학습데이터는 차종 인식과 자동차 번호판 영역 검출의 경우 실제 데이터를 사용하며, 자동차 번호판 문자 인식의 경우 가상 데이터만을 사용하였다. 각 모듈별 정확도는 차종 검출은 96.39%, 번호판 검출은 99.94%, 번호판 검출은 79.06%를 기록하였다. 이외에도 YOLO v3의 경량화 네트워크인 YOLO v3 tiny를 이용하여 정확도를 측정하였다.
본 논문은 영상기반 헤드 트랙커에 인공 표식의 면적을 이용하는 연구를 기술하였다. 헤드 트랙커 체계는 병진운동과 회전운동으로 구성되어 있으며, 이들은 웹 카메라에 의하여 감지되었다. 감지된 영상은 영상처리 기법과 인공 신경망에 의하여 운동에 따른 결과를 만들게 된다. 헤드 트랙커가 사용될 항공기의 조종석의 특성상 병진운동은 헬멧의 특정 색을 추적하게 하였다. 회전 운동은 인공 신경망을 이용하여 추적하였으며, 헬멧에 표시된 두 가지 색의 면적 비율을 입력 값으로 사용하였다. 여기서 역전파 알고리즘과 RBFN을 사용하였다. 두 알고리즘은 머리의 움직임과 같은 비선형 체계를 분류하고 추적하는데 용이한 알고리즘으로 역전파 알고리즘은 피드백 특성을, RBFN은 확률적 특성을 이용한다. 본 논문에서는 회전운동에 어느 알고리즘이 더 적합한 알고리즘인지 비교하였다.
최근 BIM (Building Information Modeling)이 건설 산업계에서 폭넓게 활용되고 있다. 하지만 과거에 시공이 된 구조물에 경우 대부분 BIM이 구축되어 있지 않다. BIM이 구축되지 않은 구조물의 경우, 카메라로부터 얻은 2D 이미지에 SfM (Structure from Motion) 기법을 활용하면 3D 모델의 점군 데이터(Point cloud)를 생성하고 BIM을 구축할 수 있다. 하지만 이렇게 생성된 점군 데이터는 의미론적 정보가 포함되어 있지 않기 때문에, 수작업으로 구조물의 어떤 요소인지 분류해 주어야 한다. 따라서 본 연구에서는 구조물 구성요소를 분류하는 과정을 자동화하기 위하여 딥러닝을 적용하였다. 딥러닝 네트워크 구축에는 CNN (Convolutional Neural Network) 구조의 Inception-ResNet-v2를 사용하였고, 전이학습을 통하여 교량 구조물의 구성요소를 학습하였다. 개발된 시스템을 검증하기 위하여 수집한 데이터를 이용하여 구성요소를 분류한 결과, 교량의 구성요소를 96.13 %의 정확도로 분류할 수 있었다.
정확하게 피부 색상을 검출하는 방법은 얼굴 인식 및 추적, 표정 인식, 성인 영상 검출, 헬스케어 등의 다양한 분야에서 매우 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 일반광과 실내 조명이 더해진 환경에서 피사체의 거리를 변경하면서, 그리고피사체배경의색상을변경함에따라다양한피부색상검출알고리즘의성능을비교평가한다. 실험대상은 피부톤의 차이를 보이는 남자 2명과 여자 한 명이고, 배경을 화이트, 블랙, 오렌지, 핑크, 옐로우의 5가지 색으로 구분하여 테스트를 하였다. 성능 평가에 사용한 피부색상 추출 알고리즘은 Peer 알고리즘, NNYUV, NNHSV, LutYUV, Kismet 알고리즘이며, 카메라와 피사체 사이의 거리는 60cm에서 120cm 사이로 한정하여 실험을 하였다. 성능 측정 실험 결과 피사체의 배경 변화에 따른 알고리즘이 성능의 차이를 보이는데, 전반적으로 뉴럴 네트워크를 이용한 NNHSV, NNYUV, 그리고 LutYUV이 안정적인 결과를 보여주었으며, 나머지 알고리즘들은 배경의 변화에 따라 피부색상 검출율이 영향을 많이 받았다. 본 논문에서 보여준 다양한 성능 평가 결과들은 피사체의 주변 환경이 동적으로 변화하는 실제 환경에서 상황에 따라 적응적이고 정확도가 높은 피부 색상 추출 알고리즘을 개발하는데 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.
근래에는 IoT 및 스마트팩토리 산업분야의 확산으로 인하여 IIoT와 관련한 다양한 기술들이 지속적으로 소개되고 있다. 본 논문에서는 이러한 다양한 기술들을 이용한 공장 설비 감시용 양방향 무선 네트워크 시스템의 구축을 제안한다. 본 논문에서 사용되는 주요 기술들은 다양한 현장의 설비상태를 모니터링하기 위한 초소형 센서 노드의 설계기술, 개별 센서 노드에서 처리된 다양한 정보를 무선 시스템을 이용해 서버로 전송하고 또한 서버에서 새롭게 설정된 각종 센서의 임계치들을 개별 센서 노드로 무선 전송하기 위한 Wi-Fi 기반의 MQTT 기술, 수집된 데이터를 저장하고 유무선으로 사용자에게 손쉽게 표시할 수 있는 Node-RED 기반의 설계 기술 등이다. 아울러 개별 센서 노드에서의 이상상태의 판단시에 이를 상황실로 알리고 상황실의 무선조정에 의해 현장의 화면영상을 상황실에서 확인할 수 있는 무선 양방향 카메라 시스템도 함께 구현하였다.
본 논문은 영상 기반의 사람의 자세 추정에 대하여 다룬다. 특히 사람이 걷는 동안 카메라는 사람의 측면을 관찰하고 있다고 가정한다. 사람의 자세 추정의 문제는 인간-컴퓨터 상호 작용이나 지능형 감시 시스템을 위해 연구가 되는 분야이며, 본 논문에서는 일반적인 보행 상황에서 감시 시스템 또는 위치 추적, 자세 인식에 응용할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 이 분야의 최근의 연구동향은 마코프 네트워크를 이용하여 신체 부분들의 위치나 움직임의 관계를 조건부 독립으로 가정하여 다루고 있다. 이러한 방법들의 경우 신체를 십여 개의 부분들로 모델링하고, 연결된 신체들의 관계를 고려하여 자세를 추정한다. 본 논문에서는 이러한 방법을 응용하여 모델을 단순화하고, 더 나아가 손쉽게 사람의 자세를 파악할 수 있는 방법을 제시한다. 이를 위해 신체 부분들이 독립적임을 가정하여 그 위치를 찾은 후에, 모션 캡쳐 데이터로부터 얻은 신체 부분들의 움직임 간의 관계를 고려하여 자세를 수정하여 주었다. 사람의 신체를 찾기 위해 edge matching을 이용하였으며, 그 과정에서 신체 부분의 edge 성분의 방향성을 강조하기 위해 Anisotropic Gaussian Filter를 사용하였다. 신체의 부분이 가려지는 경우, 모델의 silhouette을 이용하여 가려지는 부분에 대해 추가의 matching cost를 부여함으로써 occlusion 시에도 신체의 부분을 찾을 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 웹 브라우저에서 사용자가 직접 마우스를 사용하여 3차원 대칭형 도자기를 모델링하고 그 결과를 실시간으로 확인할 수 있는 새로운 시스템을 제안한다. 제안된 시스템의 가장 큰 특징은 3D에 대한 전문지식이 없는 일반인들도 쉽게 3D 물체를 생성할 수 있다. 그리고 부가적으로 값비싼 햅틱(haptic)이나 카메라와 같은 장비의 필요 없이 네트워크에 연결된 PC와 마우스만 있으면 이용할 수 있다. 제안된 시스템 개발을 위하여 가상현실과 3차원 그래픽을 위한 국제 표준 언어인 VRML/X3D 언어를 사용하였다. VRML/X3D는 다른 3D 그래픽과 달리 웹을 기반으로 만들어진 언어이기 때문에 사용자와 상호작용하며 가상공간을 탐색할 수 있는 특징이 있다. 이러한 특징과 함께 마우스를 사용한 3D 도자기의 완성도 높은 구현이라는 점에서 매우 유용하고 다른 도자기 모델링 시스템보다 우수한 성능을 나타내었다.
콘크리트 표면절삭 작업은 콘크리트 표면의 평탄성 및 부착성을 필요로 하는 공사에서 빈번히 사용되고 있으나 작업형태가 노동집약적이며, 유해한 작업환경을 보유하고 있다. 또한 장비를 다루는 기능공의 숙련도에 따라 생산성 및 절삭품질의 편차가 큰 경향이 있다. 그러므로 주변 환경오염 방지와 장비 조종자가 위험에 노출되지 않도록 하기 위한 원격조종 콘크리트 표면절삭 장비 개발이 요구된다. 그러나 원격 조종 시스템에서 조종자가 절삭면의 품질을 측정하기 난해하고 품질에 대한 객관적인 판단을 내리기가 어려우므로, 본 연구에서는 머신비젼시스템(Machine Vision System)을 적용하여 네트워크 카메라로 촬영한 절삭면의 이미지를 디지털 영상처리(Image Processing)과정을 거쳐 그 결과를 그래픽 MMI(Man-Machine Interface) 프로그램에 표현함으로써 품질관리 시스템을 구축하였다. 머신비전 알고리즘은 콘크리트 절삭면의 디지털 영상처리 알고리즘을 의미하며 본 논문에서 제안된 알고리즘을 적용하여 콘크리트 절삭면의 객관적인 품질관리 기준을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 SOPC 기반 NIOSII 임베디드 프로세서와 C2H 컴파일러를 적용하여 영상 감시 시스템을 구현하였다. 카메라의 영상 신호 출력, 영상처리, 시리얼 통신 및 네트워크 통신의 제어를 위해 C2H 컴파일러에 의한 IP를 구성하였고, SOPC 및 NIOS II 임베디드 프로세서에 기반한 각각의 IP를 효과적으로 제어할 수 있도록 구현하였다. 그리고, 보다 빠르고 환경에 강인한 이동 물체 검출을 위한 방법으로 배경영상을 갱신하는 알고리듬을 적응 가우시안 혼합 모델(AGMM)을 제안하였다. 그 결과 주간 및 야간에서도 이동 물체를 잘 검출할 수 있었다. 실험을 통해 제안된 AGMM 알고리듬이 적응 임계치법(ATM)과 가우시안 혼합모델(GMM)보다 이동하는 보행자 및 차량의 검출에서 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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