본 논문에서는 홈 헬스케어 환경에서 위험 동작이 발생할 경우 이를 검지하는 방법으로, 물체 검출을 위해 입력받은 영상으로 부터 배경모델을 생성하여 이를 이용해 관심 물체를 검출한다. 검출된 물체 영역 내에서 중심점의 주변 탐색을 통해 관심 물체를 추적하며, 관심 물체의 모멘트 분석 정보와 깊이 정보를 활용하여 정상 동작이 아닌 낙상과 같은 비정상적인 위험 동작이 발생되었을 경우 검출할 수 있다. 기존 비전 센서 기반 방법들은 2차원 영상 정보를 이용하기 때문에 다양한 낙상 동작에 대해 낮은 검출율을 보이고 있다. 이에 대한 개선책으로 깊이정보를 활용하여 검출함으로써 신뢰성있는 검출율을 보여주는 실시간 비전 센서 기반을 둔 위험 낙상 검출기를 제안한다.
지능형 휴머노이드 로봇에서 환경에 따른 행동결정능력은 로봇이 필수적으로 갖추어야 할 기능이다. 특히 비전기반의 환경인식 기술은 로봇에서 가장 많은 보행 환경 정보를 제공한다. 따라서 보다 정확한 환경인식 성능을 위해서는 상체의 움직임이 많은 휴머노이드 로봇에서 비전기반의 높은 환경에 대한 인식 기능을 위해 전처리 단계로 로봇 자체의 움직임을 상쇄 시켜주는 기능이 필수적이다. 본 논문에서는 Gaussian 모델과 Wavelet Transform을 사용하여 추적하고자 하는 영역을 추출하고 PCA를 이용하여 로봇 자체의 움직임을 상쇄시키는 방법을 제안한다. 본 방법은 영상 전체를 분석함으로써 기존의 픽셀 단위로 움직임을 분석하는 방법에 비하여 간단하면서도 우수한 성능을 보인다. 본 시스템을 제작한 로봇에 적용한 결과 보다 높은 인식 성능을 얻을 수 있었다.
모션 캡쳐 기술은 영화나 게임 혹은 애니메이션과 같은 다양한 분야에서 새롭게 시도되고 있다. 기존의 모션 캡쳐 방식은 마커라는 불편한 인식장치로 인하여 움직임에 적지 않은 제약을 받을 뿐만 아니라 엄청난 고가 장비를 필요로 한다. 갈수록 좀 더 편리한 모션 캡쳐 기술이 요구됨에 따라 실시간으로 물체의 위치를 트래킹(위치추적)하고, 스테레오 비전을 이용하여 3 차원 재 구축을 수행해 입체적인 가상모델을 생성하여 보았다. 본 논문에서는 효율적인 트래킹 연산에 의한 움직임 제약을 최소화한 개선된 알고리즘을 설계, 구현하였고, 저렴한 웹 캠을 이용하여 스테레오 비전방식(Stereo Vision Based)을 접목시켜 기존의 고가 장비들과 유사한 환경을 이 시스템으로도 가능하다는 것을 확인하였다.
지능형 로봇에서 환경인식과 이러한 환경에 따른 행동 결정능력은 로봇이 필수적으로 갖추어야 할 기능이다. 본 논문은 이족로봇 플랫폼에서 비전기반 환경인식과 이를 통한 안정적인 보행 제어시스템을 제안한다. 비전기반 환경인식 시스템은 움직임 모델을 이용한 로봇 자체 움직임 보정 모듈, Adaboost를 이용한 장애물 영역 추출, PCA를 이용한 장애물 특징 추출, Hierarchical SVM을 이용한 장애물 인식 모듈로 구성되어 있으며, 이러한 환경 인식 시스템으로부터 보행 제어 시스템은 상황에 맞는 안정적이 보행 궤적을 생성한다. 보행 제어 시스템은 neural network을 이용하여 보행 궤적 생성 모듈과 보행 오차를 보정하기 위한 fuzzy 제어기 모듈로 구성되어 있다. 본 시스템을 제작한 로봇에 적용한 결과 보다 안정적인 보행을 할 수 있었다.
자율주행 기술에서 스테레오 비전과 End-to-End Driving은 많이 사용되는 기술이며 본 연구에서는 이를 신호등 인식과 주행에 적용하였다. 신호등 인식은 좌우 카메라로부터 적색 원을 인식한 후 스테레오 비전을 통해 신호등과의 거리를 추정한다. 주행 시스템은 End-to-End Learning 기반으로 이루어지며, 출력값인 가변저항을 조향각으로 변환하여 제어할 수 있다. 또한 감마 보정을 통한 데이터 증강을 통해 빛에 대해 민감하지 않게 모델을 학습하였다. 추후 신호등 인식 시 HSV 필터가 빛에 민감한 점과 주행 시 가변저항 값이 일정하지 않은 점이 해결된다면 더욱 안정적인 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.
경제위기를 디지털콘텐츠산업 육성으로 극복하려는 노력이 국내외에서 경주되고 있고 국가의 미래가 디지털콘텐츠 산업에 달려있다. 우리나라는 국민 개개인 성향이 창의력에서 결코 뒤지지 않음을 우리는 많은 문화, 예술, 역사 사례에서 발견할 수 있다. 이같은 국민적 창의력을 디지털 콘텐츠 기반의 창조산업 육성으로 연결할 경우 엔터테인먼트 콘텐츠 소재만이 아닌 창조지식기반 경제의 핵심 플랫폼으로서의 기능과 역할을 발휘할 수 있다. 이를 위해 창의적이고 효율적인 창조산업 육성 방향을 마련해야 한다. 주요국 창조산업 성공사례 벤치마크, 창의성을 바탕으로 한 한국적 창조산업 비전 개발, 콘텐츠 정책 추진체계 리엔지니어링, 콘텐츠 클러스터 체계를 구축하는 정책이 필요하다. 융합시대의 u-미디어 콘텐츠 시장은 정부, 기업, 소비자의 선순환 구조로 형성되며 이같은 유통체계가 활성화됨으로써 활력을 위한 시너지 효과를 얻게 된다. 무엇보다 콘텐츠산업 기반의 대내외적인 성장동력을 확보하는 것이 핵심이다. 디지털콘텐츠 비전은 디지털콘텐츠가 국가사회 발전성장의 모멘텀으로 기여될 수 있도록 정책 역할모델을 변화시켜가는 일련의 과정이 필요하다.
본 연구는 SW 비전공자를 포함한 프로그래밍 초보자들이 컴퓨팅 환경에서 문제해결을 위한 동작의 절차를 수립할 때 느끼는 어려움을 줄이고 작업의 과정을 적절하게 구체화할 수 있는 가이드라인을 제공하기 위해 진행되었다. 이를 위해 일상 동작 속에 함축된 작업 절차를 인지(입력)-판단(처리)-행동(출력)의 관점에서 펼쳐낼 수 있도록 대표적인 절차의 언폴딩 유형을 도출하였고, 각 유형에 따라 절차를 구체화하는 학습을 통해 학습자가 스스로 문제의 범위와 규칙을 설정하고 동작에 함축된 절차를 확장하는 것을 확인하였다. 본 연구에서 개발한 절차의 언폴딩 모델은 비전공자 혹은 초보자의 프로그래밍 학습 초기 단계에서 컴퓨팅 환경에 적합한 문제해결 절차를 구성하는 도구로 활용될 수 있을 것이다.
비전 시스템은 영상 이미지를 획득하여 대상 영역을 판별하고 분석하는 시스템이며, 자동화 공정에 사용하고자 하는 수요가 증가하면서 비전 기반의 검사 시스템 도입이 매우 중요한 이슈로 부상하고 있다. 이러한 비전 시스템은 일상생활과 생산 공정에서 검사 장비로 사용되고 있으며, 영상 처리 기술에 대한 연구가 매우 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 문자 인식이나 반도체 패키지 등의 검사 대상을 추출하기 위한 영역 정의에 대한 연구는 미미한 상황이다. 본 논문에서는 사용자가 관심영역을 정의하여 엣지 추출을 수행함에 있어 잡음까지도 엣지로 판단하는 경우를 방지하기 위하여, 영상 이미지 내에서 잡음이 존재하여도 특정한 영역의 엣지들의 분포를 이용하여 검사 대상 영역의 엣지를 추출할 수 있는 잡음에 강인한 정렬 보정 모델을 제안한다. 제안 모델을 통하여 타이어의 문자 인식이나 반도체 패키지 검사와 같은 생산 분야에 적용하면 제품의 생산 효율이 향상될 수 있을 것으로 기대된다.
"아시아로, 세계로!", 한국을 대표하는 세계 속의 명문대학이라는 비전과 함께 부산대학교가 우리나라 국립 대학의 새로운 모델을 창출하며 글로벌 명문을 향해 도약하고 있다. 부산, 양산 그리고 밀양으로 이어지는 캠퍼스 벨트를 구축하고 교육연구역량을 강화하는 특화발전으로 주목을 받고 있는 부산대학교를 소개한다.
본 논문은 스테레오 비전 시스템에서 객체의 기동 상태에 상관없이 안정된 거리 및 속도를 추정할 수 있는 방법을 제안한다. 스테레오 비전은 좌우 영상의 시차를 이용하여 거리를 추정할 수 있지만, 영상 화소의 양자화 오차로 인해 거리 오차가 발생할 수 있다. 부화소 보간법은 이러한 양자화 오차를 최소화하여 실수를 갖는 정밀 시차를 추정할 수 있다. 확장형 칼만 필터는 추정된 정밀 시차의 공분산을 최소화하고 객체의 속도를 추정하기 위하여 사용되어진다. 하지만, 시스템 모델의 불확실성으로 인해 기동이 발생했을 때, 발산 문제가 생기고 이는 오히려 추정 오차를 증가시킨다. 본 논문에서는 연산 시간을 최소화하면서, 객체의 기동 상태에 상관없이 안정된 상태 추정 성능을 제공할 수 있는 가상 모델 확장형 칼만 필터를 제안한다. 모의실험 및 실제 도로 환경에서의 실험 결과는 제안한 방법이 기존 추정 필터들에 비하여, 다양한 기동 상태에서 안정된 추정 성능과 향상된 연산시간을 제공한다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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