본 논문에서 개발하고자하는 다시점 스테레오 영상 기반의 3차원 깊이 정보 획득 기술은 스테레오 비전, light field, 가상시점, 방송 콘텐츠, 등 다양한 분야의 기술이 융합된 기술로 연구의 중요성이 매우 높다. 본 논문에서는 SGM 기반의 멀티베이스 라인 스테레오 정합 기술을 개발하고 다시점 스테레오 영상에 적용하여 깊이 정보를 획득하였다. 두 시점 간의 스테레오 정합에 있어서 다방향의 에너지 최소화 기술을 적용하고 시점 간의 정합비용함수를 누적하여 마지막으로 S공간 누적방법으로 최적의 깊이영상을 획득하였다. 기존의 스테레오 정합에 비하여 멀티베이스라인 스테레오 정합의 성능 향상을 확인하고 Middlebury 스테레오 영상을 이용하여 성능을 분석하였다.
비전 기반 제스처 인식은 비 침입적이고 저렴한 비용으로 자연스러운 인간-컴퓨터 상호 작용을 제공한다. 로봇의 사용이 증가함에 따라 인간-로봇 상호 작용은 점점 더 중요해질 것이다. 최근 효율적인 딥러닝 기술이 연구되고 있다. 본 연구는 인간 컴퓨터 상호 작용을 위해 CNN을 기반으로 한 얼굴 및 손 동작의 인식을 위해 객체 검출 기법의 적용 결과를 제시한다.
기호, 키워드 및 문법을 기반으로 하는 C 프로그래밍 언어는 처음 접하는 컴퓨터 전공 및 비전공 학생들이 개념을 이해하는데 어려움을 겪는 경우가 많다. 최근 다양한 교육용 로봇이 보급되면서 보다 손쉽게 프로그래밍을 습득할 수 있는 그래픽 기반의 프로그래밍 방식이 제안되고 있다. 본 논문에서는 이러한 그래픽 기반의 프로그래밍 방식을 C 프로그래밍 실습에 활용하는 방법을 기술하고 그 효용성에 대해 분석한다.
본 논문에서는 패션 매칭의 어려움을 해결해주기 위하여 '무신사' 쇼핑몰을 이용하여 크롤링하고 이를 정제한 dataset을 이용하여 패션 스타일의 핵심 요소 중 하나인 신발에 초점을 맞추어, 이미지 기반의 패션 매칭 시스템인 빅데이터 기반 패션 도우미, Shoes Navigator 를 제안한다. 이를 위해 컴퓨터 비전 및 딥 러닝 기술을 활용하여 이미지에서 의류 항목을 자동으로 감지하고, 스타일, 색상과 같은 패션 특성을 추출한다. 또한, 사용자의 개인적인 스타일을 고려하여 최적의 매칭을 제안하기 때문에 패션 코디 문제를 용이하게 해결할 수 있다.
영상을 기반으로 하는 기술들의 지속적인 발전으로 다양한 분야에서 활용되고 있고, 카메라를 통하여 획득한 영상의 객체를 분석하고 판별하는 비전 시스템의 기술 수요가 급속하게 증가하고 있다. 비전 시스템의 핵심 기술인 영상처리는 반도체 생산 분야의 불량 검사, 타이어 표면의 숫자 및 심볼과 같은 객체 인식 검사 등에 사용되고 있고, 자동차 번호판 인식 등의 연구가 계속하여 이루어지고 있는 실정으로, 객체를 신속, 정확하게 인식할 필요가 있다. 본 논문에서는 곡면과 같은 곳에 마킹되어 있는 숫자나 심볼과 같이 기울어진 객체를 인식하기 위하여 입력된 영상 이미지의 객체 기울기에 대한 각도 값을 확인하여 객체의 회전 정렬을 통한 인식 모델을 제안한다. 제안 모델은 컨투어 알고리즘을 기반으로 객체 영역을 추출하고, 객체의 각도를 산출한 후, 회전 정렬된 이미지에 대한 객체 인식을 진행할 수 있는 모델이다. 향후 연구에서는 기계학습을 통한 탬플릿 매칭 연구가 필요하다.
이 논문은 위성항법시스템의 문제점인 위치오차와 실외음영지역을 해소하기 위하여 위성항법시스템과 비전시스템을 융합한 신뢰성있는 고정밀 측위 기술을 제안하였다. 동적단독측위에서 이동체는 이동 위치에 따라 사용할 수 있는 위성항법시스템의 수가 변화한다, 위치 측위를 위해서는 최소 4개 이상의 위성항법시스템으로부터 위치정보데이터를 수신 받아야 한다. 그러나 도심지역에서는 고층건물이나 장애물 또는 반사파에 의해 정확한 위치측위가 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 비전 시스템을 이용하였다. 위성항법시스템을 사용하기 열악한 도심지역의 특정 건물에 정확한 위치값을 결정해 놓는다. 그리고 비전시스템을 통해 특정 건물을 인식하고, 인식된 건물을 이용하여 위치오차를 보정해 준다. 이동체는 이동하면서 비전시스템을 이용하여 특정 건물을 인식하며 위치 데이터값을 만들어내고, 위치계산을 수정하여 안정되고 신뢰성있는 고정밀 위치측위를 할 수 있다.
본 논문에서는 생산 현장에서 작업자가 육안으로 하고 있는 자동차 부품의 전수(全數) 검사 방법을 대체하기 위한 머신 비전 시스템의 개발을 위한 검사알고리즘에 관한 연구이다. 생산 효율과 품질 향상을 위한 노력의 일환으로 플라스틱 압출 성형에서 생기는 여러 가지 불량품 유형을 PC를 기반한 머신 비전 시스템(Machine Vision System)을 구축하기에 앞서 생산된 부품을 실시간 검사하고 제품의 불량 유무를 판별하는 알고리즘을 개발하는 것이 본 연구의 목적이다. 검사방법에 사용된 소프트웨어는 NI-LabVIEW를 사용하였으며, LabVIEW Vision 이미지 함수를 사용하여 검사 프로그램을 개발하였다. 개발된 검사 알고리즘은 생산 부품의 실시간 검사에 적용 될 수 있으며, 검사 영역과 설정 값을 비전 시스템 운용자가 설정할 수 있도록 프로그램이 만들어져 검증되었다.
올림푸스한국(주)(대표 방일석, www.olympus.co.kr)이 법인 설립 10주년을 맞아 지난 4월 14일 서울 삼성동 신사옥 '올림푸스 타워(Olympus Tower)'를 준공하고 이를 기념하는 기자간담회에서 '비전2020'을 선포했다. 방일석 대표는 광학 90년 기술을 기반으로 10년후 디지털카메라 시장에서 리딩 브랜드 입지를 확고히 가져가고 신개념의 카메라 문화의 트렌드를 창출할 것이란 포부를 밝혔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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