본 논문에서는 야간 및 해무 상태에서 선박의 안전 운항을 지원할 수 있는 해상 적외선 스테레오비전 대구경 감시 시스템용 거리 측정 기법을 제안하였다. 선박의 안전 운항을 위한 감시 시스템에는 스테레오비전 정보를 이용하여 거리를 측정하는 알고리즘이 필요하며 물체의 이미지 및 물체까지의 거리정보를 디스플레이 하는 기능을 구현하였다. 원거리 측정 및 야간 측정 기능을 구현하기 위해 적외선 스테레오비전 및 대구경 렌즈를 이용하였으며, 행상에서 파고에 의한 흔들림으로 이미지의 연속적인 처리가 어려운 측면이 있어 물체의 비전 정보를 이용하여 거리를 계산하는 알고리즘 및 계산된 거리 정보를 디스플레이하는 프로그램을 개발하였다. 이러한 실험 결과가 선박 안전운항을 위한 유용한 시스템이 될 것으로 예상하고 있다.
본 논문에서는 저가의 카메라를 활용하여 육안 검사로 해왔던 c-tray와 관련된 불량을 비전 이미지 기술을 활용하여 자동으로 검사하였으며, 4대 검사항목인 트레이내 디바이스 겹침, 트레이 휨, 트레이 적재수량, 트레이내 디바이스 포켓 이탈 등 불량유형을 define 및 검출하는 알고리즘을 개발하였다. 따라서, 개발한 헨들링 시스템으로 인해 c-tray의 스택이나 기타 포장 공정에서의 수량 확인 공정 등에 확대 적용이 가능하였다. 그리고 제어를 활용한 비전 이미지를 처리하고 사용자 gui를 처리하는 제어프로그램과 스캔 속도에 맞춰 최적의 검사 이미지를 확보할 수 있는 기계 작동제어 프로그램을 개발하여 비전 데이터 처리와 이미지 획득이 가능한 기계 시스템을 설계하였다.
최근 영상이나 이미지로부터 사용자가 원하는 정보를 추출해 내고 재구성 하는 영상 인식, 증강 현실 등의 컴퓨터 비전(Computer Vision) 응용들이 각광을 받고 있다. 이러한 컴퓨터 비전 응용들은 그 동안 많은 알고리즘들의 연구를 통해 꾸준히 개선되고 향상되어 왔으나, 많은 계산량을 요구하기 때문에 임베디드 시스템에서는 널리 쓰이기 힘들었다. 하지만 최근 들어, 스마트폰 등의 모바일 기기에서의 계산 처리 능력이 향상 되고, 소비자 수요가 증가하면서, 이러한 컴퓨터 비전 응용은 점점 모바일 기기에서 널리 쓰이게 되고 있다. 하지만, 여전히 이러한 컴퓨터 응용을 수행하기 위한 계산양은 부족하기 때문에, 충분한 연산량을 제공하기 위한 방법론들이 다양하게 제시되고 있다. 본 논문에서는 이러한 컴퓨터 응용을 위한 프로세서 구조로서 재구성형 프로세서(Reconfigurable Architecture)를 제안한다. 컴퓨터 비전 응용 중 사물 인식 분야에서 널리 쓰이는 SIFT(Scale Invariant Feature Transformation)을 분석하고 이를 재구성형 프로세서에 맵핑하여 성능 향상을 꾀하였다. SIFT의 주요 커널들을 재구성형 프로세서 맵핑한 결과 최소 6.5배에서 최대 9.2배의 성능 향상을 이룰 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.
드론이라고도 불리는 소형 무인기는 비전 시스템을 대부분 갖추고 있어 비전을 응용한 기술이 적합한 플랫폼이며 특히 랜드 마크 기반 위치 추적 방법은 드론과 지상 로봇과 같은 다른 플랫폼 간의 협업을 위한 효율적인 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 드론과 지상 로봇의 협업 시스템을 위하여 기준 마커를 검출하는 연구에 대하여 서술한다. 기준 마커 중 하나인 ArUco는 바코드보다 간단한 내부 코드를 가지고 있다. 기준 마커의 카메라 캘리브레이션을 통하여 카메라와 마커의 자세 추정이 가능하다. 성능 평가 실험을 통하여 형태가 간단한 마커, AprilTags, ArUco 간 성능 비교를 하였고 92%의 정확도를 얻어내었으며 ArUco의 적합한 이진화 알고리즘을 제시하였다.
본 논문에서는 실내 환경에서 컴퓨터비전, 스마트폰과 헬륨을 사용하여 특정한 장소를 찾아갈 수 있는 자동비행체 구현 방법을 제안한다. 먼저, 마커를 이용하여 빌딩 내 각 정점을 표시하고, 다익스트라 알고리즘을 활용하여 자동으로 최단의 경로를 찾는다. 제안된 방법을 이용하여 그 경로를 따라 비행하기 위한 최적의 비행체 구조를 설계한다. 실험 결과 다양한 방면으로 적용 가능한 유의미한 결과를 얻었다.
지능형 교통 시스템(intelligent traffic system)의 필요성은 컴퓨터비전기술의 발전에 따라 성장해오고 있다. 지능형 교통 시스템의 바람직한 방법들 중 하나는 비전처리를 통하여 자동차의 수를 계수하는 것이다. 차량이 포함된 도로 이미지들은 디지털 카메라에 의하여 촬영된다. 우선적으로 이미지에서 도로의 중앙선 오른쪽부분은 제외한다. 단순히 개개의 차량을 분리해 나는 것은 겹치는 문제, 그림자, 조명과 같은 많은 문제점을 가지고 있다. 차량계수를 목적으로 이미지를 세밀히 조사하다가 보니 낮에는 차량의 앞 범퍼 끝의 그림자로 밤에는 헤드라이트 불빛으로 차량을 식별할 수 있다는 것을 알 수 있었다. 이 논문에서는 그림자분석을 통한 차량계수를 다루었다. 이 특징을 사용하여 차량을 계수하여 만족할만한 정확성을 성취하는 것이 이 논문의 목표이다.
4차 산업혁명 시대에 걸맞은 미래 인재양성을 위해 Computational Thinking (CT) 향상을 위한 교육에 대한 관심이 높아지고 있다. 더불어 비전공자 학생들을 대상으로 하는 컴퓨팅 교육이 확산되어 진행되고 있다. 그러나 많은 비전공 학습자들이 CT 교육 학습 과정에 어려움을 느끼고 있다. 이에 본 논문에서는 CT 교육 학습 과정에 도구를 활용한 학습 방법으로 이를 해결하고자 하였다.
브레이크 패드 제작 공정에서 문자 인식은 사람이 직접 인식하거나 컴퓨터 비전 기술의 역할이었다. 하지만 사람의 인식 오류나 잉크가 번진 문자같은 새로운 형태의 문자를 인식하지 못하는 비전 기술의 단점 등 많은 한계가 존재했다. 본 논문에서는 C/CUDA로 설계한 Single Shot Multibox Detector 기반 Inference Program 을 통해 더 정확한 문자인식 결과를 제시하고, CUDA를 이용한 향상된 연산속도를 통해 실시간 문자 인식이 가능하도록 하였다. 문자 인식 정확도는 약 96.6%로 기존 비전 기술보다 더 뛰어난 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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