본 논문에서는 고유얼굴 특성과 배경에 기반한 얼굴인식 기술을 제안한다. PCA를 이용한 얼굴 인식은 학습영역과 실험영역으로 나뉘는데, 학습영역에서 고유얼굴을 생성시키고 모든 학습영역을 이 얼굴 공간에 투영시켜 몇 개의 성분값을 저장한다. 그 후 각각의 사랑마다 저장된 성분들의 평균을 대표값으로 가지고 유클리디안 거리를 비교하여 얼굴을 인식하는 것이다. 하지만, 복잡한 배경에 있는 얼굴들을 인식할 때 EFR 방법은 얼굴인식에는 강하지만, 단정으로 조영과 환경변화에 민감하게 반응한다. 복잡한 배경에서 얼굴인식을 위해 배경 패턴을 학습하며, 배경영역은 배경패턴으로부터 생성되어 얼굴영역과 함께 얼굴 인식을 위하여 사용된다. 본 논문에서 제안한 방법이 EFR 방법보다 성능과 복잡한 배경하에서 매우 좋은 곁과를 나타냄을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 바둑 대국 동영상에서 배경 영상과의 차이를 이용하여 바둑판 내에서의 움직임을 분석하고, 분석 결과를 이용하여 바둑돌의 착수 위치 및 바둑돌의 종류를 인식하는 자동 바둑 기보 저장 알고리즘을 제안한다. 카메라의 내부 특성이 변하지 않고 렌즈 왜곡이 존재하지 않는다고 가정하였을 때, 바둑판 위에 움직임이 없는 배경 영상과 현재의 영상 간의 차이의 변화량을 블록 단위로 누적한 블록 단위 움직임 맵(Block Motion Map)을 기반으로 움직임의 존재 여부를 판단하고, 착수 후 물체의 움직임이 없어진 영상을 배경 영상으로 갱신하며, 해당 영상과 이전 배경 영상의 패치(Patch)를 이용하여 착수 위치 및 바둑돌의 종류를 인식한다.
이미지 모자이크 기법은 한 번에 촬영 할 수 없는 큰 배경이나 사물을 부분적으로 촬영 한 후 이들을 조합하여 전체 배경이나 사물을 합성하는 기술이다. 이 기술은 주로 지형을 촬영한 항공사진을 조합하여 전체 영상을 얻는 용도로 사용되어왔다. 본 연구에서는 일반적인 스틸사진의 조합이 아닌 동영상으로 촬영된 영상물로부터 전체 배경을 합성하는 방법에 대한 것이다. 이를 위하여 먼저 비디오 프레임간의 공통적인 특징 점들을 추출하고 일치되는 점들을 찾아내었다. 이로부터 두 프레임간의 상대적인 좌표를 구한 후 이를 저장하였다. 마지막으로 합성 단계에서는 저장된 상대 좌표로부터 부분 이미지를 연결하여 전체 이미지를 구하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 근접 촬영이 필수인 협소공간의 고대 구조물의 육안 검사를 소형로봇 등의 원격 이동체에 실린 카메라로 수행하기 위한 용도에 응용될 수 있다.
본 논문에서는 감시 장치를 위한 간편하고 실용적인 감시 장치 구현에 관하여 논한다. 본 장치는 실시간 영상 분석을 이용하여 움직이는 물체의 영역(변환영상)을 차영상기법, 이진화, 침식, 팽창 알고리즘을 이용하여 검출한다. 이런 간단한 알고리즘을 이용하므로 제한적인 임베디드 시스템의 데이터 처리에 부담을 주지 않는다. 배경영상과 변환영상을 구분하여 저장하는데 첫 프레임을 배경영상으로 저장하고 그 다음 프레임부터는 화면의 변화가 있을 경우, 그 변환영상만을 구하여 메모리에 저장하고 클라이언트로 전송한다. 변환영상만을 저장, 전송하기 때문에 메모리 활용과 전송 효율을 높이고 패킷의 양이 적어 전송부하를 줄인다.
본 논문에서는 감시 영상 시스템에서 영상처리 기법을 적용함으로써 효율성을 높인 디지털 비디오 영상의 기록 및 검색 시스템을 구현하였다. 일반적으로 기존 감시영상 시스템은 영상 전체를 저장하므로 데이터의 증가 및 검색 효율이 저하되었다. 그러나 제안된 시스템은 배경부분을 제외한 목표 물체 영역만 데이터베이스에 저장되므로 저장장치의 효율뿐만 아니라 검색 시간의 단축 및 목표 영상의 확대를 통한 명확한 물체 확인이 가능하다.
바둑 기보를 자동으로 기록하는 기존의 방법들은 대국 중 발생하는 방해물(손 혹은 물체)의 바둑판 가림 현상을 제대로 고려하지 않았다. 방해물에 의해 바둑판이 가려지는 경우 바둑돌의 착수 위치를 인식하지 못하거나, 바둑돌의 착수 순서가 실제와 다르게 저장되는 문제가 발생할 수 있다. 제안된 알고리즘은 방해물이 없는 온전한 바둑판 영상만을 배경 영상으로 내부에 저장하고 배경 영상과 현재 입력 영상을 비교하여 방해물을 인식한다. 그림자가 방해물로 오인식되는 현상을 제거하기 위해 단순한 차 영상이 아닌 미분영상을 기반으로 한 방해물 검출 방법이 제안되었다. 추가로 노이즈에 강인하게 방해물을 인식하기 위한 노이즈 제거 방법도 제안되었다. 방해물이 없는 때는 배경 영상을 지속적으로 갱신한다. 최종적으로 각 순간마다 저장된 배경 영상들을 비교하여 바둑돌의 착수 위치와 바둑돌의 종류를 인식한다. 실험 결과에 따르면 일반적인 조명환경에서 제안된 알고리즘은 95%이상의 인식률을 보여준다.
인터넷 시대에 접어들면서 웹 카메라를 이용한 보안 시스템의 개발이 활발하다. 원격지에 설치된 카메라가 보내준 영상을 통하여 현재의 상황을 파악할 수 있으며, 적절한 조치를 웹을 통해 취할 수 있다. 실시간 영상전송에 따른 저장 방식에 있어서 움직임이 검출되었을 때에만 영상을 저장하는 방식을 선호하고 있다. 따라서 본 논문에서는 카메라로부터 입력되어지는 입력영상과 배경영상의 차를 이용하여 움직임 검출하는 방법을 제안한다. 카메라에서 받아오는 영상을 배경영상과 입력영상으로 구분 한 다음 두 영상의 차를 구하여 영상의 변화점을 찾는다. 이미지 픽셀 검사는 모든 픽셀을 연산에 참석하는 방식을 탈피하여 일정한 간격을 두고 이미지의 픽셀을 검색하여 움직임 검출을 한다.
최근 환경 및 에너지 문제가 자동차 산업의 중요한 이슈로 인식되면서 하이브리드 자동차(Hybrid Electric Vehicle) 기술과 연료 전지 자동차(Fuel Cell Vehicle)등이 주목받고 있다. 특히 하이브리드 자동차는 요구되는 동력과 생성되는 동력의 차이 때문에 순시 동력 저장 장치 (peak power buffer)가 필요한데, 반복적인 충/방전 싸이클에서 용량의 감소 없이 높은 단위 질량당의 동력과 에너지를 가지며 부피, 효율, 수명 면에서도 우수한 플라이 휠 에너지 저장장치가 이러한 동력 저장 장치로 적합하다. 본 논문은 하이브리드 자동차를 위한 플라이 휠 에너지 저장 장치의 현 상태 (state of art)를 기술한다. 첫번째로, 플라이 휠 에너지 저장장치의 기원과 배경을 설명한다. 두 번째로 하이브리드 자동차를 위한 플라이 휠 에너지 저장 장치의 세부 사항을 요약하고, 플라이 휠 에너지 저장을 이용한 하이브리드 자동차의 예와 플라이 휠 에너지 저장장치의 설계 쟁점과 자동차에 적용시키기 위한 최근 기술적 진보를 논의한다. 마지막으로, 플라이 휠 에너지 저장장치의 파급 효과와 다른 적용 예를 소개한다.
다양한 기술 배경하에 핵심기술은 어떻게 해서 그 수많은 정보량을 간단하고 편리하게 저장(메모리)하고 재생해야 하는 것에 달려있다. 보다 많은 정보의 저장 및 재생을 위해서도 다양한 기술이 필요하지만 본 고에는 가정용 PC와 더불어 일반 사람들이 많이 사용하고 있는 CD-R, DVD Player 내에 구성된 광 픽업과 광 픽업대물렌즈에 대한 기술 및 특허 동향에 대해서 알아보기로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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