본 논문에서는 비디오 데이타를 분석하여 다양한 카메라의 동작을 정량적으로 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 카메라의 동작 추출 방법은 어파인 모델을 이용한 방법으로 인접 영상으로부터 추출한 동작 벡터를 어파인 모델에 적용하고 회귀분석법을 통해 어파인 모델을 구성하는 파라미터를 구한다. 그런 다음, 파라미터들의 크기를 분석하고 상호 관계를 해석하여 카메라의 동작을 추출한다. 본 논문에서는 잡음이 포함된 동작 벡터를 필터링하여 사용하므로 잡음에 강건한 결과를 얻을 수 있다. 그리고 어파인 모델을 구성하는 파라미터만을 분석함으로써 카메라의 다양한 동작을 간단하면서도 비교적 정확하게 추출한다. 실험 결과는 카메라의 동작을 정확하게 추출하고 있음을 보여준다.Abstract This paper presents an elegant method, an affine-model based approach, that can qualitatively estimate the information of camera motion. We define various types of camera motion by means of parameters of an affine-model. To get those parameters from images, we fit an affine-model to the field of instantaneous velocities, rather than raw images. We correlate consecutive images to get instantaneous velocities. The size filtering of the velocities are applied to remove noisy components, and the regression approach is employed for the fitting procedure. The fitted values of the parameters are examined to get the estimates of camera motion. The experimental results show that the suggested approach can yield the qualitative information of camera motion successfully.
본 논문에서는 비디오 데이터를 분석하여 다양한 카메라의 동작을 정량적으로 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 카메라의 동작 추출 방법은 어파인 모델을 이용한 방법으로 인접 영상으로부터 추출하는 동작 벡터를 어파인 모델에 적용하고 희귀분석법을 통해 어파인 모델을 구성하는 파라미터를 구한다. 그런 다음, 파라미터들의 크기를 분석하고 상호 관계를 해석하여 카메라의 동작을 추출한다. 본 논문에서는 잡음이 포한된 동작 벡터를 필터링하여 사용하므로 잡음에 강건한 결과를 얻을 수 있다. 그리고 어파인 모델을 구성하는 파라미터만을 분석함으로써 카메라의 다양한 동작을 간단하면서도 비교적 정확하게 추출한다. 실험결과는 카메라의 동작을 정확하게 추출하고 있음을 보여준다.
본 논문에서는 적응적 가중치 함수를 이용하여 블록 단위의 모션 벡터를 필터링하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 인접한 영상을 받아 들여 가변적 크기의 블록 정합 방법을 이용하여 모션 벡터를 추출한다. 그리고 추출된 모션 벡터를 강건 예측에 적용하여 아웃라이어(outlier)를 제거함으로써 강건 예측에서 사용하는 동작 모델에 근접한 모션 벡터만을 추출한다. 제안된 적응적 강건 예측은 연속적인 시그모이드 가중치 함수를 사용하여 정상 자료와 아웃라이어의 소속 정도를 보다 효과적으로 표현한다. 또한, 최소화 기법의 반복 단계에서 잔여에러가 감소함에 따라 점진적으로 시그모이드 가중치 함수를 조율함으로써 정상 자료와 아웃라이어를 보다 유연하게 분리한다. 실험에서는 카메라의 동작이 포함된 비디오 데이타를 입력 받아 성능을 비교 분석함으로써 제안한 방법의 우수함을 보인다.
본 논문은 움직임 벡터 재 산출 방법에 있어서 제한된 영역 내의 움직임 벡터 재 탐색 과정을 보다 효율적으로 운용함으로써 기존의 방법보다 빠르게 동작하는 크기조절 트랜스코딩 방법을 제안한다 기존의 크기조절 비디오 트랜스코딩은 크기 조절된 비디오의 정형화된 재 산출 과정을 통해 움직임 벡터를 구하고, 화질 열화의 최소화를 위해 재 산출된 움직임 벡터를 제한된 탐색 영역 내재 탐색을 통해 좀더 정확한 움직임 벡터를 구하는 방법을 사용한다 그러나 움직임 벡터 재 탐색과정은 않은 계산이 요구되어 속도 저하의 원인이 되며, 비디오의 특성에 따라 움직임 벡터 재 탐색 과정이 불필요한 경우가 발생한다. 따라서, 움직임이 없는 비디오에 대해서는 움직임 벡터 재탐색 과정을 수행하지 않음으로써 트랜스코딩 과정의 수행 속도를 개선하고, 움직임이 많은 프레임에 대해서는 움직임 벡터 재 탐색을 수행하여 화질 열화를 최소화하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 적용하였을 때. 움직임이 적은 비디오일수록 화질 열화 없이 트랜스코딩 속도가 약 15%의 향상된 성능을 얻었다.
제어 및 로봇 응용에서 다양한 좌표계와 이를 기반으로한 벡터의 좌표값이 활용되고 있다. 이는 운동을 수반하는 대다수의 지능 시스템에 있어서 시스템의 현재 위치 및 자세 정보가 미래의 동작을 결정하고 제어하는데 필수 불가결하 정보로 인식되기 때문이다. 다양한 응용분야에 활용되는 중용성에도 불구하고, 필자의 경험에 의하면, 벡터 및 좌표계 관련 사항들은 입문자가 처음 접하는 단계에서 큰 부담을 느끼는 부분으로 이해된다. 이와 같은 경험을 바탕으로 본 고는 벡터와 좌표계 그리고 좌표값에 접해본 경험이 없는 독자에게 기본적인 개념들을 별도의 보조 문헌이 필요 없이 알기 쉽게 설명하는데 그 목적이 있다.
본 논문에서는 신경망을 이용한 동작분석 기법을 통한 자동화 영상감시시스템의 구현과 응급상황 검출에의 응용을 제안한다. 카메라로부터 입력된 영상은 통계적 배경 모델에 의한 배경 감산법에 의해 객체영역이 분리되고, 분리된 객체영역의 특징을 표현할 수 있는 특징벡터의 형태로 변형된다. 특징벡터를 이용한 동작분석을 위해 신경망을 사용하였고 간단한 연산에 의해 동작을 구분할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 실험을 위해 stand, faint, squat 등 3가지의 동작 상태를 분류할 수 있도록 하였고, 실험 결과 응급상황을 검출하기 위한 알고리즘으로 유용함을 보였다.
시간오차 및 수수에너지오차의 교정방법은 많은 전력회사(또는 제어지역)이 한개의 대전력계통으로 동작하는 경우에 적용되는 것이므로 단일 회사의 전력계통에는 적용할 수 없다. 다만 한 전력회사계통도 수개의 제어지역으로 나누어질 수도 있으므로 수개의 제어지역이 Tie-line Bias control에 의하여 동작하는 경우에는 적용된다.(a) 시간오차 및 수수에너지오차를 한개 벡터의 두 성분으로 보고, 이를 하나의 제어지역i와 나머지 제어지역의 성분으로 분해가능하다. (b) 벡터 Decomposition은 2차원 Cartesian평면에 도시할 수 있으며 이를 (.epsilon., Ii)평면이라고 하였다. 이 평면에서 Ii=(-Br/6).epsilon.상에 있고, 나머지 제어지역이 지역i에 미치는 벡터성분은 선분 Ii=(Bi/6).epsilon. 상에 있다. (c) 제어지역i단독 또는 나머지 제어지역의 control action이 지역i의 시간오차 및 수수에너지오차에 미치는 영향을 관찰하고 현행 NERC 교정법도 이에 따라 도시하였다. (d) 현행 NERC교정법을 수정한 교정법을 제시하였으며, 두가지 교정법의 Regulation에너지를 비교하고 예시하였다.
3상 전압원 PWM 컨버터의 동작 영역을 동기 좌표계의 전류 벡터 평면에서 구분하고 그 특징을 설명하였다. 그 중 감역률 영역에서는 주어진 부하에 해당하는 입력 전류를 단위 역률로 제어하는 경우, 입력 전류는 왜곡되고 DC 링크 전압에는 맥동과 제어 오차가 발생하게 되어 주어진 부하 조건에서는 좋은 제어 성과를 얻을 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하는 최적 전류 벡터를 선정하는 방법을 제안하였다. 최적 전류 벡터의 선정으로 입력 전류를 가능한 최대 역률로서 정현적으로 제어하는 동시에 안정한 DC 링크 전압을 제어할 수 있게 하여 3상 전압원 PWM 컨버터의 동작 영역을 확장시킬 수 있다. 제안된 제어 방법을 실험을 통하여 증명하였다.
본 논문은 카메라 영상 정보와 기울기 센서 정보를 통합한 바이모달 응급상황 인식방법을 제안한다. 제안된 방법은 어느 한 센서가 오작동 하거나 사용자가 착용형 기울기 센서를 착용하지 않거나, 영상 획득의 어려움이 있는 욕실과 같은 곳에 있는 경우에도 응급 상황을 감지하여 센서 간에 상호 협력과 보완을 함으로써 응급 상황을 인식할 수 있다. 본 논문에서는 HMM 학습 및 인식을 통해 걷는 동작, 바닥에 앉는 동작, 소파에 앉는 동작, 눕는 동작, 기절 동작을 판단할 수 있도록 하였다. 영상의 특징 벡터와 기울기 센서의 특징 벡터를 결합하여 학습하고 인식했을 때, 인식률의 향상을 가져올 수 있었다. 또한 다양한 조명의 변화에도 적응적 배경 모델을 통해 움직이는 객체를 강건하게 검출할 수 있어서 높은 인식률을 유지할 수 있었다.
고속 엘리베이터는 높은 안정성과 제어성이 필요하므로 기동, 정지시에 영 속도를 포함한 정밀 구동이 필요하다. 유도전동기의 정밀 구동을 위하여 사용되어온 벡터 제어 기법은 슬립 주파수 제어에 의한 간접 벡터 제어와 계자편향에 의한 직접벡터 제어의 두가지 종류로 분류할 수 있으며, 직접벡터제어의 경우 전동기 제어 변수의 변화에 강건한 반면에 직접 벡터 제어의 경우 비교적 넓은 속도구간에서 제어가 가능하다는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서 토크는 직접 벡터기반으로 제어하고, 지속은 간접 벡터 기반으로 제어함으로써 유도전동기의 과도상태 동작과 시동시 영 속도 부근 및 저속 영역에서의 동작이 보다 강건하도록 개선된 직접토크-간접자속(DTIF, Direct Torque Indirect Flux)제어기를 제시하였다. 3상 유도전동기의 구동을 위하여 제안된 시스템의 수행결과는 시뮬레이션과 실험을 통하여 입증하였으며, 영 속도부근과 저속에서 고속으로의 변환과정은 속도응답에 대한 상전압, 상전류 그리고 DC링크 전류를 비교 측정하여 안정하고 강건한 속도변화가 이루어짐을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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