본 논문에서는 이미지 검색기를 통한 랜드마크 인식 방법을 제안한다. 특정 랜드마크 데이터세트에서 라벨링을 하지 않은 비지도 학습을 통해서 이미지에서 랜드마크의 클래스 분류를 위한 특징을 추출한다. 학습된 모델을 랜드마크 데이터세트인 Paris6k 데이터세트와 Oxford5k 데이터세트에 적용하여 랜드마크 인식 정확도를 확인하였다. 성능과 속도를 강화하기 위해 이미지 특징 추출 모델로 ResNet 대신에 YOLO에서 사용된 CSPDarknet-53을 사용하여 모델의 크기를 줄이고 랜드마크 인식 정확도를 높였다. 그리고 모델로부터 추출된 특징의 수를 줄여 이미지 검색 시 소요되는 시간을 감소시켰다. 학습된 모델로 rOxford5k 데이터 세트에 적용 시 mAP 80.37, rParis6k에서 mAP 89.07을 얻었다.
본 연구의 목적은 랜드마크 이미지의 AI 학습용 데이터 구축을 위한 메타데이터 표준 설계 방안을 제시하기 위함이다. 이를 위해, 이미지 검색시스템의 종류와 각각의 색인 방식에 관한 최신 기술 현황을 포괄적으로 조사하여 분석하고, AI 머신러닝을 적용한 랜드마크 인식에 필수적인 학습용 공개 데이터셋과 이미지 객체 인식에 관한 기계학습 도구를 조사하였다. 이를 통해, 랜드마크 이미지 AI 학습용 데이터에 최적화된 메타데이터 요소를 선정하고 각각의 요소에 대한 입력 데이터를 정의하였다. 결론 및 제언에서는 랜드마크 인식을 활용한 추천시스템을 포함한 응용서비스 개발 방안을 논의하였다.
본 논문에서는 최근 각광받고 있는 Convolutional Neural Network(CNN)과 같은 딥러닝 기반의 얼굴 인식 연구 동향을 살펴 보고자 한다. 얼굴 인식은 입력 영상이 들어왔을 때 자동으로 누구인지 알아내는 알고리즘으로 크게 얼굴 검출, 얼굴 랜드마크 검출 및 얼굴 특징 추출로 나누어진다. 본 논문에서는 얼굴 검출, 랜드마크 검출 및 얼굴 특징 추출에 특화된 딥러닝 알고리즘을 하나씩 살펴보고 이들이 어떻게 발전해 왔는지를 확인하고자 한다. 특히, 딥러닝 기반 얼굴 인식 알고리즘들은 딥러닝 기반 물체 인식의 발전 방향과 유사하게 진행되어 오다가 최근에는 얼굴 인식에 특화된 딥러닝 아키텍처 형태로 발전하고 있다. 어떤 방향이 얼굴 인식에 더 도움이 될지에 대해서도 확인하고 실제로 어떤 문제를 해결하고 있는지 확인하고자 한다.
본 연구의 목적은 지역의 랜드마크 인지요인이 관광만족에 어떠한 영향을 미치는지, 그리고 지역 랜드마크 인지요인과 관광만족의 영향관계에서 지역주민과 관광객의 인식의 차이로 인해 그 영향관계가 어떻게 달라지는지를 확인하고 그 시사점을 제시하는 것이다. 연구를 위하여 광주광역시의 관광지를 찾은 관광객과 지역주민을 대상으로 2019년 9월 1일부터 10월 6일까지 36일간 설문조사를 실시하였으며, 389부를 회수하여 분석을 실시하였다. 분석결과, 랜드마크 인지요인은 상징성과 역사성으로 관광만족은 단일요인으로 구분되었다. 랜드마크 인지요인은 관광만족에 유의한 영향을 미쳤으며 지역주민과 관광객에 따라 그 영향관계에는 차이가 발생하였다. 그러므로 랜드마크를 통한 관광 상품을 개발하고자 할 때, 지나치게 지역주민의 의견을 반영하게 되면 오히려 관광객들이 외면하는 결과가 있을 수 있으므로 다양한 의견을 적절히 반영하는 것이 중요할 것이다.
본 논문에서는 랜드마크를 활용한 카메라의 외곡에 대한 보정 기술을 제안한다. 이를 위해 OpenCV를 활용하여 랜드마크와 카메라로 부터 입력받은 영상의 매칭점을 비교하여 매칭 결과를 도출하며 매칭된 결과를 시스템 관리자에게 알려 줌으로써 카메라의 외곡을 확인 할 수 있다. 또한 제안한 방법을 활용하여 카메라의 외곡뿐만 아니라 외곡 각도 계산 까지 가능함에 따라 외부 환경으로 인한 카메라의 각도 변환에 대응 할 수 있으며 시스템 사용자의 편의성 및 비용 감소에도 도움이 될 것이다.
실내 로봇의 자율 운행에 효과적인 새로운 로봇 위치 계산 방법을 제안하였다. 천정에 칼라 코드로 만든 위치 지시용 랜드마크를 부착하고, 천정을 향해 설치된 카메라에 의해 랜드마크가 인식되게하는 구조이다. 칼라 랜드마크에 사용한 코드는 9개의 다른 조합이 되도록 하여 상대적 위치를 지시하게 하며, 위치 계산이 모듈로 9 계산에 의해 용이하도록 하는 특별한 배치 방법을 사용하였다. 천정에 부착된 랜드마크 인식을 기반으로 한 위치 계산 알고리즘이므로, 실내에서 사용하는 것을 특징으로 하며, 상대적인 위치 코드를 사용하므로 사용 넓이에 제한이 없다. 이 논문에서는 랜드마크의 구조와 인식방법을 소개하며, 위치계산 결과의 정확성 실험결과도 제시하였다.
본 논문에서는 위치인식 센서기반 무인이송차량(AGV)의 이동 제어 문제를 다루고자 한다. AGV의 진행 경로를 지시하는 랜드마크를 부착할 때 사각지역(dead zone) 및 중첩 지역(overlap zone)이 존재할 경우 위치 추정 오차가 허용 범위를 크게 벗어나게 되며, 이로 인해 AGV가 오동작하는 현상이 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 단일 랜드마크 대신 이웃한 2개의 랜드마크 인식을 통해 위치 추정 오차를 보정하는 방안을 제안하였다. 또한, 회전 구간에서 AGV가 방향 전환 직후 지정된 경로에 허용오차 범위 이내로 진입하도록 안쪽 바퀴와 바깥쪽 바퀴의 가속도 제어 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 개발된 시스템은 화장장 시신 운구용 AGV에 적용하였다. 화장장은 기존 산업 현장에 비해 이동 공간이 협소할 뿐만 아니라 그 특성상 정밀 제어가 필요한 환경이다. 본 논문에서 제안한 방식은 모의 차량에 적용하여 그 타당성을 검증하였으며, 실제 국내 화장장에 AGV 시스템을 적용한 결과 허용오차 범위 이내에서 정상 동작함을 확인하였다.
표정 인식은 다양한 분야에서 지속적인 연구의 주제로서 자리 잡아 왔다. 본 논문에서는 얼굴 이미지 랜드마크 간의 거리를 계산하여 추출된 특징을 사용해 각 랜드마크들의 관계를 분석하고 5가지의 표정을 분류한다. 다수의 관측자들에 의해 수행된 라벨링 작업을 기반으로 데이터와 라벨 신뢰도를 높였다. 또한 원본 데이터에서 얼굴을 인식하고 랜드마크 좌표를 추출해 특징으로 사용하였으며 유전 알고리즘을 이용해 상대적으로 분류에 더 도움이 되는 특징을 선택하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 이용하여 표정 인식 분류를 수행하였으며 제안된 방법을 이용하였을 때가 CNN을 이용하여 분류를 수행하였을 때 보다 성능이 향상됨을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 기존의 CNN 기반 얼굴 감정 분석 모델에 랜드마크 정보를 특징 벡터로 추가하여 새로운 모델을 제안한다. CNN 기반 모델을 이용한 얼굴 감정 분류 연구는 다양한 방법으로 연구되고 있으나 인식률이 매우 저조한 편이다. 본 논문에서는 CNN 기반 모델의 성능을 향상시키기 위하여 CNN 모델에 ASM으로 구한 랜드마크 기반 완전 연결 네트워크를 결합함으로써 얼굴 표정 분류 정확도를 향상시키는 알고리즘을 제안한다. CNN 모델에 랜드마크를 포함시킴으로써 인식률이 VGG 0.9%, Inception 0.7% 개선되었으며, 랜드마크에 FACS 기반 액션 유닛 추가를 통하여 보다 VGG 0.5%, Inception 0.1%만큼 향상된 결과를 얻을 수 있음을 실험으로 확인하였다.
증강현실 시스템을 구축하는데 있어 실시간 가상객체 위치 추적은 실세계와 가상객체를 정확하고 깊이감 있게 정합하고, 실세계 움직임에 따른 가상객체 위치변화 추적에 중요하다. 따라서 실시간 카메라 입력영상으로부터 가상객체의 위치를 추적하는데 있어 정확성과 함께 빠른 수행시간이 요구된다. 본 논문에서는 HMD(Head Mounted Display)장비에 장착된 두 개의 카메라로부터 관찰자의 시점 이동에 따른 가상객체 정합위치 정보를 입력받아 그 위치를 정확하게 인식하고 빠르게 추적하기 위하여 인위적인 랜드마크 형태를 정의하였으며, 실시간 입력영상으로부터 랜드마크 중심점 위치를 실시간으로 추적하기 위해 일정시간 간격마다 입력받은 첫 영상으로부터 얻은 랜드마크 영역 정보를 이용하여 중심점의 위치를 추적함으로써 수행시간을 줄이고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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