최근 스크린 골프와 같이 실내에서 가상현실과 결합하여 운동을 즐길 수 있는 다양한 시도가 이루어지고 있다. 승마는 비싼 경제적 비용 외에도 승마기술의 습득이 쉽지 않고 위험한 운동으로 대중화 보급에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 병렬 로봇 기구에 기반한 승마로봇 플랫폼을 개발하고 가상현실과 결합하여 실제와 유사한 승마감을 체험할 수 있도록 하였다. 전문가의 승마자세를 기반으로 일반 승마자의 체위를 교정할 수 있도록 비전센서를 탑재하여 모션 캡처 처리를 하였으며 말의 보법에 기반하여 승마 난이도를 체험할 수 있도록 하였다. 개발된 승마로봇을 이용하면 전천후로 승마를 즐길 수 있으며 체계적인 승마교육에도 사용될 수 있어 승마 스포츠의 확산을 위해 널리 사용될 수 있다.
센서 기술의 발달과 디지털 미디어의 진화는 인터액티브 미디어아트라는 새로운 예술장르를 탄생시켰다. 그 중 디지털 거울은 컴퓨터비전 기술과 비디오아트의 융합을 기반으로 등장한 작품분야로서, 관객의 시각적 이미지를 다양한 매체를 통해 재구성하여 표현한다. 이러한 디지털 거울의 미학적 측면과 높은 관객 접근성을 바탕으로 많은 디지털 거울 작품이 등장했다. 하지만 대다수의 디지털 거울은 관객의 참여 정도와 무관한 시각적 이미지를 표현하고 있으며, 이는 지속적인 관객참여와 상호작용 유지를 저해하는 요소로 작용될 수 있다. 이에 본 논문은 기존의 디지털 거울에 차영상 기반의 움직임 감지 알고리즘과 파티클 시스템을 연동하여 관객의 움직임 정도에 따라 유기적으로 변화하는 디지털 거울을 제안한다. 먼저 입력된 관객이미지를 처리하여 관객의 움직임 정보를 추출하고, 이를 파티클의 속성에 적용시켜 관객의 움직임에 따라 변화하는 파티클 시스템을 디자인한다. 그리고 이를 기반으로 관객의 이미지를 재구성하여 표현했다.
개인 전력 생산자 및 기반 지식이 부족한 비전문가의 경우 EMS(Energy Management System)을 통해 시설을 제어, 관리, 운영하기 어렵기 때문에 증강현실 및 가상현실을 적용한 모니터링 시스템이 적용되고 있다. 그러나 기존의 시스템들은 센서에서 수집된 아날로그 신호 값에 대한 컬럼 값을 분석하고 이에 대한 컬럼들을 결합한 후 데이터를 변환하는 과정으로 인하여 데이터 엑세스 효율성이 떨어진다. 그리고 다양한 아날로그 신호 파형에 대한 액세스 패턴을 수용하기 위한 다수의 인덱스들로 인하여 고속 연산 처리가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 전력설비에서 수집된 데이터를 비트맵 생성기(Bitmap Generator)를 비-트리 구조에 삽입하여 물성 정보로 변환하고 변환된 정보를 공통 키로 암호화하여 각 기기 사이에서 공유되는 리소스에 대한 자원을 계측적으로 제어하는 증강현실 기반 전력시스템의 데이터 교환방법을 제안한다.
2차원 영상으로부터 3차원 정보를 추출하는 과정은 매우 중요한 단계로서 하나의 카메라를 이용하는 단안시법과 두 개의 카메라를 이용하는 양안 시법이 있는 후자를 일반적으로"스테레오 비전"이라고 한다. 요즘 많이 CCTV나 여러 매체에서 사용되고 있는 자동 물체추적 시스템에서 인간의 두 눈을 모방한 스테레오 카메라를 이용하여 현장의 상황이나 작업 전개를 보다 명확하게 알 수 있어 회피/제어 기동 및 여러 작업의 효율을 극대화할 수 있다. 기존의 2D 영상에서의 물체 추적시스템은 거리를 인식할 수 없어 전이를 인식할 수 없었으나 스테레오 영상의 시차를 이용하고 객체를 표시하여 관측자가 보다 효과적으로 제어할 수 있을 것이다.
실시간 원격 감지 시스템은 많은 감시 상황에서 중요한 가치를 지니고 있다. 실시간 원격 감지 시스템은 누군가가 그의 장소에서 무슨 일이 일어나고 있는지를 알 수 있게 한다. Kinect의 V2는 컴퓨터에게 눈의 역할을 제공하며 컬러와 깊이 이미지, 오디오 입력과 골격 데이터 등 다양한 데이터를 생성 할 수 있는 새로운 유형의 카메라이다. 본 논문에서는 깊이 이미지와 함께 Kinect V2의 센서를 사용하여, Kinect에 의해 덮인 공간에서의 모니터링 시스템을 제공한다. 따라서 Kinect 카메라에 의해 덮인 공간에 기초하여, 최소 및 최대 거리를 설정함으로써, 깊이의 범위를 이용하여 감시하는 대상 지역을 정의한다. 대상 공간에서 추적 개체가 있는 경우, 컴퓨터 비전 라이브러리(Emgu CV)에서 Kinect 카메라는 이미지 전체의 색상을 캡처하고, 이를 데이터베이스로 전송함으로써 인터넷이 있으면 어디서나 사용자가 자신의 모바일 장치를 통해 접속할 수 있다.
정지궤도 해색 센서(GOCI: Geostationary Ocean Color Imager) 는 세계 최초의 정지궤도 위성으로 매일 1 시간마다 8 장의 영상을 획득 할 수 있어 육상파 해양 모두 활용성이 높은 위성이다. 그러나 500m의 GSD(Ground Sample Distance)를 지니는 서해성도 영상은 육성 활용에 한계가 있다. 최근, 컴퓨터 비전분야에서 활발히 진행 중인 기술인 Super Resolution(이하 SR)는 유사 시간대에 촬영한 저해상도 영상으로부터 고해상도 영상을 제작하는 기술로, 이를 시간 해상도가 높은 시계열 위성인 GOCI에 적용한다면 해상도가 향상 된 영상을 제작하는 기술로, 이를 시간 해상도가 높은 시계열 위성인 GOCI에 적용한다면 해상도가 향상 된 영상의 취득이 가능하며, 또한 광학 위성 영상의 단점인 구름에 의해 손실된 지상 정보의 복원이 가능할 것이다. 본 연구에서는, GOCI 자료를 위한 효율적인 초해상도 영상 복원 알고리즘 개발을 위한 선행연구로써 위성 영상 취득과정과 유사한 환경의 시뮬레이션을 통해 시계열 자료를 제작하고, 제작된 자료를 제안한 알고리즘에 적용함으로서 0.1 단위의 픽셀 정합도를 확인하였고, 원본 영상과 RMSE 0.5763, PSNR 52.9183 db, SSIM Index 0.9486의 정확도를 나타낸 HR 영상을 복원하였다.
최근 터치스크린 기술은 인간이 컴퓨터와 대화할 수 있는 주요 도구로서 급진적인 발전을 이루고 있다. 이 사용자 친화적인 인터페이스는 휴대폰에 이어 데스크탑, TV와 같은 대형스크린 시장까지 확산되어가고 있지만 기존의 저항막방식, 정전용량방식, 초음파방식 등은 기술 및 비용문제로 인하여 중 대형스크린에 적용하기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 적외선과 라인스캔 이미지센서를 이용하여 간단하고 저렴한 비용으로 중 대형스크린에 적용할 수 있는 광학 영상 터치스크린 솔루션을 소개하고 이 기술이 갖는 문제점과 해결방안을 제시한다. 멀티 포인트를 추출하기 위한 주요 알고리즘은 범용프로세서를 이용하여 구현 시 약 34ms(29fps)가 소요되었으며 이는 휴먼인터페이스 디바이스로 사용되기에는 불충분하였다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 신호처리 및 좌표추출연산을 위한 하드웨어를 설계하여 성능을 향상시키고 광학 영상 터치스크린이 갖는 문제점을 소프트웨어에서 효율적으로 처리할 수 있도록 하였다. 설계한 터치스크린 컨트롤러의 PSM(Power Saving Mode)은 1.8Wh의 적외선 소비에너지를 0.0072Wh 까지 개선하였으며 60인치 대형스크린에서 2개의 실제 좌표를 200fps 속도로 연산해낸다.
본 논문에서는 고정시킨 평면거울을 바라보는 단일 카메라에서 얻어진 영상을 이용하여 훈련자 양 하지의 자세를 3차원으로 추정하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 카메라 입력영상으로부터 평면거울에 부착된 네 개의 적외선 마커를 탐색하여 단일 카메라의 자세를 추정한다. 추정된 카메라 자세를 통해 거울평면을 기준으로 하는 훈련공간을 정의하고, 압력 센서를 사용하여 공간 내의 훈련자의 양 하지 위치를 측정한다. 양 하지의 마커는 직접적으로, 또는 거울을 통해 카메라 영상으로 투영되고, 정의된 훈련 공간에서 3차원 위치로 변환된다. 변환된 마커들의 3차원 위치관계에 의해 최종적으로 양 하지의 자세를 얻고 연속적인 움직임에 대해 운동 상태를 추정한다.
화염 및 연기 감지 알고리즘 연구는 다양한 모양, 빠른 확산 및 색상으로 인해 컴퓨터 비전에서 어려운 과제이다. 일반적인 센서 기반 화재 감지 시스템의 성능은 환경 요인(실내 및 화재발생 위치)에 따라 크게 제한된다. 이러한 문제를 해결하기위해 딥러닝 방법을 적용하였으며, 이것은 물체의 형상을 특징으로 추출하므로 비슷한 형상이 프레임내에 존재하면 오탐으로 검출 될 수 있다. 본 연구는 화재 오탐 검출 개선을 위해 딥런닝 사용 전과 후에 프레임 유사성을 이용하여 오탐을 줄이는 새로운 알고리즘을 제안한다. 실험결과 제안된 방법을 적용하여 화재 검출 성능은 유지를 하면서 오탐 부분이 최소 30% 까지 감소하는 결과를 얻을 수 있었다. 제안된 방법의 오탐 검출 성능이 뛰어나다는 것을 확인하였다.
일반적으로, 컴퓨터 비전, 로보틱스, 증강현실 분야에서 3차원 공간 및 3차원 객체 검출 및 인식기술의 중요성이 대두되고 있다. 특히, 마이크로소프트사의 키넥트(Microsoft Kinect) 방식을 사용하는 영상 센서를 통하여 RGB 영상과 깊이 영상을 실시간 획득하는 것이 가능해짐으로 인하여 객체 검출, 추적 및 인식 연구에 많은 변화를 가져오고 있다. 본 논문에서는 다시점 카메라 시스템 상에서의 깊이 기반(RGB-Depth) 카메라를 통해 획득된 영상을 처리하여 3D 복원 영상의 품질을 향상하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 컬러 영상으로부터 획득한 마스크 적용을 통해 객체 바깥쪽 잡음을 제거하는 방법과 객체 안쪽의 픽셀 간 깊이 정보 차이를 구하는 필터링 연산을 결합하여 적용하는 방법을 제시하였다. 각 실험 결과를 통해 제시한 방법이 효과적으로 잡음을 제거하여 3D 복원 영상의 품질을 향상할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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