본 논문에서는 비디오 클립에 있는 간판 영상을 다른 간판 영상으로 자연스럽게 교체하는 기법과 이를 수행하기 위한 어플리케이션을 제안한다. 영상에 있는 간판영역을 교체하기 위해서는 이를 추적하고, 간판의 형태변화를 알아내야 한다. 또한 전방 물체에 의하여 가려짐이 발생 했을 때에는 간판 영역만 교체될 수 있도록 가려진 영역을 추출하고, 자연스러운 합성을 위해서 색 보정을 수행하였다. 제안하는 어플리케이션은 알고리즘에 필요한 정보를 사용자로부터 입력받고, 필요한 기능을 설명함으로써 알고리즘이 실질적으로 구현되고 테스트해 볼 수 있는 전체 프로세스를 공개한다. 이는 다양한 미디어 매체에 활용될 수 있는데, 흔히 볼 수 있는 간접 광고를 제거할 수 있는 수단으로도 사용될 수 있고, 광고하고 싶은 영상에 다른 광고 영상을 삽입하여 홍보하는 새로운 광고모델로도 활용될 수 있다.
본 논문에서는 라이다(LIDAR) 센서와 일반 카메라 (RGB 센서)가 획득한 영상들을 정합하고, 일반 카메라가 획득한 컬러 영상에 해당하는 깊이맵을 생성하는 방법을 제시한다. 본 연구에서는 Slamtec사의 RPLIDAR A3 와 일반 디지털 카메라를 활용하고, 두 종류의 센서가 획득 및 제공하는 정보의 특징 및 형태는 서로 다르다. 라이다 센서가 제공하는 정보는 라이다부터 객체 또는 주변 물체들까지의 거리이고, 디지털 카메라가 제공하는 정보는 2차원 영상의 Red, Green, Blue 값이다. 두 개의 서로 다른 종류의 센서를 활용하여 정보를 정합할 경우 객체 검출 및 추적에서 더 좋은 성능을 보일 수 있는 가능성이 있고, 자율주행 자동차, 로봇 등 시각정보처리 기술이 필요한 영역에서 활용도가 높은 것으로 기대한다. 두 종류의 센서가 제공하는 정보들을 정합하기 위해서는 각 센서가 획득한 정보를 가공하고, 정합에 적합하도록 처리하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 두 센서가 획득하는 정보들을 정합한 결과를 제공할 수 있는 전처리 방법을 실험 결과와 함께 제시한다.
We have been making dual dome enclosures which are useful to track artificial space objects at SSNT (Space Science and Technology Lab.) Kyung Hee University. We verified the safety of the dome enclosures using basic design and structure analyses before manufacturing them, and then performed an optimization analysis for economic and safe systems. The dome enclosure has a fully-open type structure to smoothly operate a telescope made in the style of altazimuth mount with very fast tracking. It is also designed to be safe against extreme weather conditions. The general structure of the observatory system consists of the dual dome enclosures at the top of a container. For the structural analyses, we consider the following two methods: (1) gravitational sustain analysis - how the structure supporting the dome withstand the weight of the dome, and (2) wind load analysis that considers the effect of the wind velocity at the region where the observatory is located. The result of overall deformation is found to be less than 0.551mm and the result of equivalent stress is found to be 20.293Mpa, indicating that the dual dome system is reasonably designed. This means structurally to be safe.
연속 영상을 이용하여 실시간으로 움직임 객체를 추출하고 추적하기 위해 배경분리(Background Subtraction) 기법을 주로 사용한다. 외부 환경에서는 조명의 변화, 나무의 흔들림과 같은 반복적인 움직임 그리고 급격히 움직이는 객체 등과 같이 고려해야할 많은 환경 변화 요인들이 존재한다. 이러한 외부 환경의 변화를 적응적으로 반영하여 배경을 분리할 수 있는 배경 모델로는 주로 가우시안 혼합 모델(GMM: Gaussian Mixture Model)이 적용되고 있으며, 실시간 성능 등을 개선시킨 적응적 가우시안 혼합 모델 등이 사용되고 있다. 본 논문은 개선된 적응적 가우시안 혼합 모델을 적용하고 고정된 학습률 ${\alpha}$(일반적으로 작은 값)을 사용함으로써 물체의 갑작스러운 움직임 등에 빠르게 적응하지 못하는 문제점을 해결하기 위해 가우시안 분포 수의 적응적 조절 기능과 픽셀 값을 분산을 이용하여 학습률 ${\alpha}$값을 동적으로 제어하는 방법을 제안하고 성능을 평가하였다.
RTLS 태그는 추적 대상이 되는 사람이나 물체에 부착되어 리더에게 주기적인 블링크를 전송하는 역할을 하며, 배터리 등의 제한된 전원에 의해 동작한다. 특히, 블링크 전송 주기는 태그의 에너지 효율에 직접적인 영향을 미치며, 태그의 이동성은 RTLS 시스템의 위치 측위 정밀도에 영향을 준다. 블링크 주기와 RTLS 시스템의 위치 측위 정밀도는 서로 상충 관계에 있으며, 본 논문에서는 태그의 에너지 효율과 RTLS 시스템의 위치 측위 정밀도를 동시에 향상시키기 위해 모션 센서를 이용하여 태그의 이동 정도를 측정하고, 이에 따라 블링크 주기를 조절하는 기법을 제안한다. 결과적으로 기존 연구 대비 40% 가량 송신 횟수를 줄이면서도 비슷한 수준의 위치 측위 정밀도를 보였다.
유선통신의 사용이 제한되는 상황에서의 통신방법으로 널리 활용되는 위성통신(SATCOM)은 정지궤도위성을 사용하여 통신하기 때문에, 우주 공간의 크게 변하지 않는 한 지점으로 통신용 안테나를 지향시킴으로써 통신할 수 있다. 지상에 설치되어 움직이지 않는 안테나를 위성에 지향시키기 위해서는 안테나가 위치한 위도, 경도, 고도에서 앙각, 방위각과 같은 위성지향각도를 아는 것이 중요하다. 더욱이 비행기와 같이 움직이는 물체위에 탑재된 안테나를 이용하여 위성을 지향 할 경우 지향각도의 계산은 필수적이다. 본 연구는 정지궤도 위성을 지향하기 위해 필요한 안테나 앙각과 방위각의 계산방법을 제시하고 그 방법에 따라서 한반도 지표상의 위경도에 따라서 어떤 지향각도가 요구되는지 시뮬레이션을 수행하였다. 그리고 시뮬레이션 결과를 검증하기 위하여 모노펄스 신호(Monopulse Signal)를 이용하여 위성을 지향하는 위성통신 안테나를 비행기에 탑재하여 안테나의 위치에 따라서 지향각도가 어떻게 변하는지 실험적으로 확인하였다. 이 결과를 시뮬레이션과 비교해 봄으로써 위성통신 안테나의 지향에 필요한 앙각과 방위각의 시뮬레이션의 정확도를 확인하였고, 추가적으로 필요한 안테나 편파각의 계산에 대한 방향을 제시하였다.
초고속의 유무선 인터넷은 다양한 형태의 미디어 데이터를 손쉽게 획득할 수 있는 유용한 창구이다. 이에 반해, 일반인들이 개인 정보가 노출된 대상 객체를 포함하고 있는 미디어 데이터까지도 인터넷을 통해 용이하게 획득할 수 있으므로 사회적으로 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 입력되는 여러 가지 종류의 영상으로부터 개인 정보가 노출된 대상 객체를 학습 알고리즘을 이용해 강인하게 검출하고, 검출된 대상 객체 영역을 효과적으로 블로킹하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 먼저 뉴럴 네크워크 기반의 학습 알고리즘을 사용해 영상으로부터 개인 정보를 포함하고 있는 대상 객체만을 검출한다. 그런 다음, 격자형 모자이크를 생성해 이전 단계에서 검출된 대상 객체 영역 위에 오버랩함으로써 개인 정보를 포함하고 있는 객체 영역을 효과적으로 블로킹한다. 실험 결과에서는 제안된 알고리즘이 입력되는 다양한 영상으로부터 개인 정보가 노출된 대상 영역을 강인하게 검출하고, 검출된 영역을 모자이크 처리를 통해 효과적으로 블로킹한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제시된 객체 블로킹 방법은 객체 보안, 물체 추적, 영상 블로킹 등과 같은 컴퓨터 비전과 관련된 여러 응용 분야에서 유용하게 활용될 것으로 예상된다.
최근 인공지능과 IoT 기술의 발달에 따라 물체 추적, 의료 영상, 객체 인식과 같은 영상처리에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 전처리 과정에서 사용되는 잡음제거 기술은 시스템에서 영상의 중요성이 높아짐에 따라 잡음을 효율적으로 제거하며 세부적인 특징을 보존하는 성능을 요구하고 있다. 본 논문에서는 AWGN 환경에서 화소매칭 기반의 변형된 가중치 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에서 화소값이 크게 변하는 고주파성분을 보존하기 위해 화소매칭 기법을 사용하며, 주변 영역에서 연관성이 높은 패턴을 지닌 영역을 검출하여 출력계산에 필요한 매칭 화소값을 분류한다. 최종 출력은 필터링 과정에서 에지성분을 고려하기 위해 중심화소와 매칭화소 사이의 격차값 및 공간적 거리에 따라 가중치를 계산하여 구한다.
독거노인이 증가하면서 낙상 사고 빈도도 높아지고 있다. 낙상은 노인들의 건강을 위협할 뿐만 아니라, 독립적인 생활을 위협할 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해서는 독거노인의 위급한 상태를 인식하고 대응할 수 있는 실시간 기술이 필요하다. 따라서 본 논문은 독거노인을 위해 긴급 상황 중 하나인 낙상을 실시간으로 확인할 수 있는 YOLO-KCF를 기반 개선된 낙상 감지 알고리즘을 제안한다. YOLO는 물체의 검출뿐 아니라 서 있는 행동과 쓰러지는 행동 유행을 감지할 수 있다. 따라서 본 논문은 서 있는 행동 유형과 쓰러지는 행동 유형간의 경계 박스의 형태 변화를 이용하여 낙하를 검출할 수 있으며, KCF의 단점을 개선할 수 있다.
최근 들어 초고속의 영상 촬영이 가능한 저가이며 성능이 우수한 카메라가 등장함에 따라서 물체의 미세한 움직임까지 정확하게 묘사한 초고속의 영상들이 보편화되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 빠른 속도로 입력되는 초고속의 영상으로부터 예기치 않게 포함된 잡음을 제거한 다음, 잡음이 제거된 영상으로부터 피부 영역과 같이 개인 정보를 대표할 수 있는 관심 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 입력받은 초고속의 영상으로부터 비정상적인 전기 신호로 인해 발생한 잡음을 양방향의 필터를 적용하여 제거한다. 그런 다음, 사전 학습을 통해 생성한 색상 분포 모델을 사용하여 영상 내에 포함된 개인 정보를 대표하는 관심 영역인 피부 영역을 정확하게 추출한다. 실험 결과에서는 본 연구에서 소개된 알고리즘이 여러 가지의 초고속 영상으로부터 잡음을 제거한 다음 관심 영역을 강인하게 추출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제시된 접근 방법은 영상 전처리, 잡음 제거, 목표 영역의 추적 및 감시 등과 같은 컴퓨터 비전 및 패턴인식과 관련된 여러 가지의 응용 분야에서 유용하게 사용될 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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