본 논문에서는 이동물체의 변위 예측을 위한 시간솎음 탐색 방향 알고리즘 제안하여 고속이동물체의 추적과 속도 측정을 하였다. 제안된 알고리즘은 이동물체의 이동 방향을 예측하기 위하여 초기 방향은 시간적으로 연속하는 과거 두 프레임에서 이동물체를 검출하고 이동 각도와 이동 거리를 구하여 초기화하였다. 현재 프레임에서 이동물체의 이동 방향은 시간솎음 탐색 방향 마스크를 적용하여 이동물체의 이동 방향을 구하였다. 시간솎음 탐색 방향 마스크는 연속 프레임에서 프레임을 시간 솎음하여 이동물체를 검출하고, 이동물체의 진행방향의 예측은 8 방향 중에서 이동물체의 이동 각도를 구하여 탐색 마스크를 결정하고, 탐색 마스크에 의해 이동물체의 이동 방향을 예측하였다. 제안한 알고리즘의 타당성을 입증하기 위하여 고속으로 주행 중인 자동차의 추적과 속도를 측정하고, 성능을 평가하기 위하여 전역탐색기법과 제안된 방법을 비교 평가하였다. 그 결과, 제안된 방법에서는 이동물체 변위 탐색 횟수가 평균 91.8$\%$ 감소하였고, 추적 처리 시간은 평균 32.1ms 임을 보임으로서 이동물체 추적을 실시간적으로 실행할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 실물체의 3차원 모델을 복원하기 위해 거리영상 카메라에서 획득된 3차원 점군에 대한 온라인 정합 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 거리영상 카메라를 사용하여 연속된 거리영상과 사진영상을 획득하고 문턱값(threshold)을 이용하여 물체와 배경에 대한 정보를 분류한다. 거리영상에서 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반 정합을 실시한다. 초기정합이 종료되면 사진영상간의 대응점을 추적하여 거리영상을 정제하는 과정을 거치는데 대응점 추적에 사용되는 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 초기정합의 결과를 대응점 탐색에 이용함으로써 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상의 정제를 수행하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 제안한 알고리듬을 적용하여 2개의 실물체에 대하여 실험을 수행하고 3차원 모델을 생성하였다.
원형 막대자석이 강자성 원형 막대 물체에 작용하는 자기력에 대한 정량적인 표현이 자기화 이론, 자기에 대한 Gilbert 모형, Ampere 모형을 바탕으로 유도되었다. 이 연구에서 유도된 자기력은 원형 막대자석의 잔류 자기화 자기장과 단면적, 강자성 원형 막대 물체의 포화자기장과 단면적에 비례하며, 그리고 이들 사이의 거리에 관계되는 양의 제곱에 반비례한다. 반지름 0.4 cm이고 길이 7 cm인 알니코V 원형 막대자석과 페라이트 원형 막대자석이 반지름 이상 거리에 있는 강자성 물체에 작용하는 자기력은 각각 3.6711 N과 0.1857 N 이하로 계산되었다.
사람의 홍채 인식을 통항 보안 통제를 하기 위한 광학계를 설계하였다. 이 렌즈는 종색수차와 Petzval sum을 최소로 하는 triplet형이다. 초점거리를 50mm 유효경을 10mm로 하였고 물체로부터 상까지의 거리는 200mm-300mm로 고려하였다. 눈을 고려한 전체 광학계의 성능은 ray-fan과 spot diagram 그리고 회절광학적인 MTF를 계산하여 평가하였다. 홍채의 크기를 고려하여 물체 높이 0mm, 4mm 그리고 6mm 에 대하여, 파장은 Fraunhofer C, d 및 F-line에 대하여 모두 계산한 결과 spot 크기는 0.05mm 직경을 벗어나지 않았고 MTF 값도 물체 높이 6mm에 대한 486mm 파장의 sagittal MTF를 제외하고는 20 lines/mm의 공간주파수에서 0.5이상이 되었다.
물체의 경계로부터 거리에 따라 다른 크기의 창을 사용함으로써 물체의 경계를 정확히 찾는 새로운 스테레오정합 알고리즘을 제안한다. 원 영상을 같은 크기의 작은 부분으로 나누고, 이 작은 영역들의 중앙 화소들의 시차를 구한 표본 시차 지도로부터 축소된 물체의 경계를 찾는다. 경계로부터의 거리에 따라 크기가 다른 창을 원 영상에 적용하여 시차를 구한다. 원 영상의 시차를 구할 때 작은 영역 내에 있는 화소들의 시차는 이미 구한 중앙화소의 시차와 유사하다는 기울기 제한 조건을 이용하였다. 실험결과로부터 제안한 알고리즘이 다른 알고리즘 보다 우수함을 확인하였다.
지구 정지궤도는 위성통신, 지구관측 그리고 우주과학을 위해 매우 귀중하고 제한된 자원으로 인식된다. 이에 따라 Inter-Agency Space Debris Coordination Committee (IADC)에서는 정지궤도에서 수명이 종료되는 위성에 대해서 정지궤도에 영향을 미치지 않도록 더 높은 고도로 폐기기동을 수행하도록 권고하고 있다. 그렇지만 여러 가지 사정으로 정상적인 폐기기동을 수행하지 않은 위성들이 많이 있으며 이와 같은 위성들은 정지궤도에서 운영되고 있는 위성에 접근하여 충돌위험을 야기하고 있다. 우리나라의 정지궤도 통신해양기상위성인 천리안은 2010년 6월 26일에 발사되어 동경 128.2도에서 성공적으로 운영되고 있다. 지난 2년 동안 천리안 위성의 궤도구간에 우주물체가 접근하여 충돌위험이 발생한 사례가 3 건이 있었으며 그 중 한 건인 러시아의 라두가 1-7 위성이 접근한 2011년 2월 7일에는 천리안 위성의 회피기동을 수행하였다. 다른 두 가지 사례는 2011년 6월 19일 러시아의 COSMOS 2379의 접근과 2012년 4월 6일 러시아의 SL-12 R/B(2)의 접근이다. 본 논문에서는 정지궤도 위성을 운영하고 있을 때 다른 우주물체가 접근하여 충돌위험이 발생했을 때 어떤 과정을 거쳐서 회피기동을 수행해야 하는가에 대한 문제를 다루고자 한다. 정지궤도 위성과 우주물체와의 거리차이를 최대화할 수 있는 회피기동 시각을 찾아내고 최근접 시각에 있어서 반경방향, 진행방향, 그리고 수직방향에서의 거리차이를 분석한다.
현재 사회 전반에 걸쳐 급격히 증가하고 있는 멀티미디어 정보를 효율적으로 관리, 활용할 수 있는 방법이 다양하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 내용기반 영상검색을 위한 다중 영상특징 추출방법과 특징결합 방법을 제시한다. 우선 전처리 및 캐니 에지 검출법으로 질의영상내 물체영역의 에지를 검출한다. 그 다음에 제안한 볼록 다각형 알고리즘을 통해 분할된 물체영상을 획득한다. 분할된 물체영상은 HSV 공간으로 변환되고 히스토그램 인터섹션 방법으로 유사도가 측정된다. 또한 분할된 물체영상은 웨블릿 변환 영상으로도 변환된다. 이러한 변환후 웨블릿 부밴드의 LL 영역에 제안하는 거리 밴드 평균 오토코릴로그램 알고리즘을 적용하여 오토코릴로그램 유사도를 측정한다. 그리고 GLCM을 이용한 엔트로피와 콘트라스트 유사도는 LH, HL 영역에서 측정된다. 전 과정을 통해 얻은 4개의 다중 영상특징은 수정된 보다 카운트 방법으로 결합되고 최종 유사도가 결정된다. 실험결과 제안한 다중 영상특징을 사용한 검색 방법이 단일 영상특징을 사용하는 검색 방법보다 소환성과 정확성의 성능에 있어 우수함을 보였다. 그리고 NMRR 측정에서도 개선된 성능을 보였다.
물체컬러식별 임베디드시스템을 프로세서 기반으로 구현하고 물체를 식별 분류하는 무인물류관리 시스템을 제한한다. 임베디드시스템 구현은 초음파 센서를 이용하여 물체의 유무와 거리를 추출하고 USB CCD 카메라로부터 이진영상을 획득한다. 영상식별 알고리듬은 입력영상에 대해 컬러 검출한 패턴을 기준패턴과 비교 식별하여 지정된 랙에 이동 저장한다. 실험결과 무인화 창고관리 로봇기능으로 실용가능성을 제시하였다.
자유 낙하하는 물체가 받는 힘은 중력 뿐이다. 우리는 중력만을 받아서 운동하는 것을 자유 낙하 운동이라고 하고 자유 낙하하는 물체를 자유낙체라 한다. 다시 말해서, 물체의 초기 운동 상태와 무관하게 중력의 영향으로만 자유롭게 낙하하는 물체를 말하는 것이다. 본 논문에서는 공기의 저항을 무시하고, 수직방향으로 짧은 거리의 범위 내에서 고도에 의한 자유낙하 가속도의 변화가 없다는 가정을 하고, 자동차가 수직 상 방향으로 출발하여 도약하고 최고점에 도달하는 시간, 최대높이, 자동차가 출발 위치로 돌아오는 시간과 자동차의 속도, 자동차가 땅에 떨어질 때의 시간 및 속도에 대해 알 수 있다.
초음파센서는 저렴성, 단순한 구조, 기계적 강인성, 사용상의 적은 제약 등의 이점 때문에 다양한 응용분야에 적용된다. 물체의 인식에 초음파센서를 사용하기에는 낮은 분해능을 초래하는 불량한 방향성과 측정오류를 유발하는 반사성의 어려움을 내재하고 있다. 이런 문제를 개선하기 위해서 다양한 센사의 배열형태에서 많은 수의 센서를 사용하거나, 일정 수의 센서를 사용할 경우에는 센서의 배열을 기계적으로 이동시킨다. 본 논문에서는 물체의 패턴인식에 있어서 가장 기본적인 거리, 물체크기, 물체각도 값을 얻기 위해 간단하게 구성된 전자회로를 부가하여 초음파센서의 송출전압을 여러 단계로 변경시켜 얻어낸 데이터에 뉴로퍼지 기반의 지능적 계산 알고리즘을 적용하여 개선된 결과를 얻는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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