본 논문은 자동차 자동운행 시스템 연구 분야의 한 부분인 자동차 운행 중 도로상에 위치한 교통 신호등을 추적을 통해 검출하고, 인식하기 위한 방법과 관련된 연구이다. 교통 신호등은 색상 정보를 포함한 광원을 갖는 물체로서 표현되어지고 운전자에게 안전을 위해 준수해야 할 신호정보로써 제공되어 진다. 본 논문에서는 이러한 교통신호등의 인식을 위해 명도 분포도를 이용하여 관심영역을 필터링하고, 마스크와 HSI 색 공간영역에서의 색상과 채도, 밝기 정보를 이용한 유효값을 검출, 좌표변환, 보간법, YUV 모델을 이용한 그레이 영상으로의 변환, 닫힘 연산, 선명화 연산, 템플릿 매칭 방법을 적용함으로써 가로등과 같은 주변 환경이 갖는 색정보로부터 교통 신호등의 신호를 검출하고 인식하도록 하였다.
포인트 클라우드 콘텐츠는 3 차원 공간에 수십만 개가 넘는 점들의 집합으로 이루어진 3D 데이터로 각 점들은 3 차원 공간의 좌표 데이터를 필요로 하고 추가적으로 색 (color), 반사율 (reflectance), 법선 벡터 (normal vector) 등과 같은 속성으로 구성되어 있다. 기존 2D 영상보다 한단계 높은 차원을 가진 3D 포인트 클라우드를 사용자에게 효율적으로 제공하기 위해서 고효율의 압축 기술 연구가 진행되고 있는데, 다양한 장치에서 발생하는 성능 차이에 구애 받지 않고 사용자에게 알맞은 서비스를 제공하기 위해서는 다양한 확장성에 대한 연구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 포인트 클라우드 압축에 사용되는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 구조에 SHVC 코덱을 적용하여, 밀도 확장성을 갖는 포인트 클라우드 압축 비트스트림을 생성하는 방안을 제안하였다.
본 연구에서는 정공 저지층이 없는 Type I과 정공 저지층으로 두께가 30${\AA}$인 BCP와 BAlq 재료를 사용한 Type II의 청색 유기발광소자를 제작하였다. ITO 박막 위에 $N_2$ 가스에서 플라즈마 출력이 200 W 일 때, 5.02 eV의 일함수 값을 갖는 ITO를 얻을 수 있었다. Type I 소자는 ITO/2-TNATA/$\alpha$-NPD/DPVBi/$Alq_3$/LiF/Al:Li 구조로 되어 있으며, Type II 소자는 ITO/2-TNATA/$\alpha$-NPD/DPVBi/정공 저지층/$Alq_3$/LiF/Al:Li 구조로 되어 있다. Type I과 Type II 소자의 특성을 비교하였다 제작된 소자 중에서 특성이 가장 우수한 것은 정공 저지층으로 두께가 30${\AA}$인 BAlq 재료를 사용한 Type II 소자이었고, 인가전압 10 V 에서 소자의 전류밀도는 226.75$mA/cm^2$, 휘도는 10,310$cd/cm^2$, 발광효율은 4.55 cd/A, 전력효율은 1.43 lm/W 이었다. EL 스펙트럼의 최대 발광 파장은 456 nm 반치폭은 57 nm 이었고 색좌표값은 x = 0.1438, y = 0.1580 로 NTSC 색좌표 Deep blue영역(x = 014, y = 0.08)에 근접한 순수한 청색에 가까운 값을 얻었다.
발광형 교통안전표지는 안개가 잦은 곳, 야간 교통사고가 많이 발생하거나 발생가능성이 높은 곳, 도로의 구조로 인하여 가시거리가 충분히 확보되지 않은 곳 등과 같은 장소에서 제한적으로 사용하도록 규정 되었다. 현재 발광형 교통안전표지는 LED가 사용되고 있으나, 향후 새로운 교통안전표지용으로 유기발광다이오드를 제안하였다. 소자의 구조는 $ITO/2-TNATA(500{\AA})/{\alpha}-NPD(200{\AA})/DPVBi(300{\AA})/BCP(10{\AA})/Alq3(200{\AA})/LiF(10{\AA})/Al:Li(1000{\AA})$로 하였다. 인가전압 10 V에서 전류밀도는 $240.71mA/cm^2$, 휘도는 $10,550cd/m^2$, 발광효율은 3.53cd/A이었다. $N_2$ 가스가 주입된 플라즈마로 전처리한 ITO 표면을 갖는 소자가 플라즈마 전처리되지 않은 ITO 표면을 갖는 소자보다 특성이 향상되었다. EL 스펙트럼의 최대 발광 파장은 456nm이었고 색좌표값은 x=0.1449, y=0.1633으로 NTSC 색좌표 Deep blue 영역(x=014, y=0.08)에 근접한 순수한 청색에 가까운 값을 얻었다.
차량의 접근 가능한 구역에 대한 판단과 경로 계획은 무인 차량의 자율 주행에 있어서 필수적이다 차량의 접근 가능한 구역과 경로계획을 위한 정보는 3차원 지형형상을 분석하여 얻을 수 있다. 이 논문에서는 카메라의 색 정보와 2차원 레이저 거리센서(2D LRF)를 융합하여 모바일 로봇의 휠 인코더를 통해 복원한 3차원 지형형상과, GPS/IMU 정보와 2차원 레이저 거리 센서로 복원한 3차원 지형형상을 적은 데이터로 표현하는 방법을 제시하였다. 카메라의 색 정보와 2차원 레이저 거리센서의 융합을 위해 카메라의 좌표계와 LRF의 좌표계 사이의 기하학적인 관계를 격자무의 평면을 이용하여 구하였다. 카메라와 2차원 레이저 거리센서의 융합을 통한 3차원 지형형상 복원은 모바일 로봇을 이용하여 실내에서 실험하였고, GPS/IMU 정보와 2차원 레이저 거리센서를 통한 3차원 지형형상 복원은 차량을 이용하여 실외에서 실험하였다. 이런 시스템에서 복원한 3차원 지형형상은 점군 기반으로 되어있고, 이는 매우 많은 양의 정보를 필요로 한다. 정보의 양을 줄이기 위해 점군 기반을 대신하여 입방형 격자 기반의 지형형상으로 복원하였다.
본 논문은 다중 비디오카메라에서 색 정보를 이용한 특정 이동물체 추적 이동물체 추적 알고리듬을 제안한다. 제안된 방법은 다중 비디오카메라로부터 입력되는 영상의 RGB 칼라 좌표계를 HSI 칼라 좌표계로 변환한 후, 영상의 색조 영역만을 가지고 배경영상과 물체가 존재하는 영상에서 차영상 기법과 가산투영 기법을 사용하여 이동물체를 검출한다. 검출된 이동물체 영역의 색조는 0도부터 360도 사이에서 24단계로 정규화 된다. 정규화된 이동물체의 색조 분포도를 구한 후, 가장 높은 분포를 갖는 3개의 정규화 레벨과 3개의 정규화 레벨 사이의 간격을 이동물체의 특징파라미터로 사용하였다. 각 카메라간의 이동물체 동일성 관별은 이동물체 특징파라미터를 가지고 판별하고, 추적 감시하였다. 제안된 방법의 타당성을 검토하기 위하여 실내에 각기 다른 장소에 4대의 카메라를 각각 설치하여 이동물체의 대상을 사람으로 놓고, 특정사람을 감시한 결과 각 카메라에서 검출된 특정사람의 색조분포도 변화는 10%내를 유지함을 보였고, 특징 파라미터로 4대의 카메라에서 특정사람이 자동 추적감시 됨을 확인하였다.
본 논문에서는 피부색 추출과정에서 그림자나 조명에 의해 얼굴 표면이 손실되어 피부색 추출이 되지 않는 문제점을 해결하기 위하여 개선된 얼굴 피부색 추출 방법을 제안하였다. 기존의 HSV를 이용한 방법은 조명에 의해 얼굴표면이 밝게 비춰지는 경우에 피부색 추출과정에서 피부색 요소가 손실되기 때문에 얼굴표면에 손실 영역이 나타나게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 피부색을 추출한 뒤 손실된 피부 요소 중 HSV 색공간에서 피부색의 H 채널 값 범위에 있는 요소들을 판단하여 손실된 부분의 좌표와 원본 이미지 좌표의 결합을 통해 피부색이 손실되는 부분을 최소화 하는 방법을 제안하였다. 얼굴 검출 과정으로는 추출한 피부색 이미지에서 질감 특징정보를 나타내는 LBP Cascade Classifier를 이용하여 얼굴을 검출하였다. 실험결과 제안하는 방법이 기존의 RGB와 HSV 피부색 추출과 LBP Cascade Classifier 방법을 이용한 얼굴검출보다 검출률과 정확도는 각각 5.8%, 9.6% 향상된 결과를 보였다.
독성이 없고 자극이 적은 환경친화적인 천연색소 사용이 증가하고, 건강에 관심을 가지는 사람이 많아짐에 따라 인체에 유익한 물질을 함유한 천연 추출물에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 이에 따라 본 연구에서는 용매추출법을 이용하여 새싹보리로부터 천연 색소를 추출하고 추출공정의 최적화를 위해 CCD-RSM을 이용하였다. 실험의 독립변수는 추출온도, 주정/초순수 부피비, 추출시간으로 설정하고 반응치는 목표하는 색 좌표(L = 45, a = -35, b = 45)와 항산화능을 평가하는 DPPH 라디칼 소거능을 최대치로 설정하였다. RSM 최적화를 통해 산출된 회귀방정식 변수들에 대한 F value와 P value을 통해 주효과도와 교호효과도의 통계적 유의미 여부와 반응치에 대한 영향성을 평가 및 분석하였으며, 각 회귀방정식과 확률도 그래프의 P value를 통해 실험의 신뢰성을 확인하였다. 반응치 4개를 최적화시키는 추출 조건은 추출온도 52.9 ℃, 주정/초순수 부피비 76.1 vol.%과 추출시간 49.6 min이며 이 때, 반응치의 이론값은 L = 45.4, a = -36.8, b = 45.0 항산화능 = 30.9%이다. 최적의 추출 조건으로 실제 실험을 진행하여 분석한 결과 색 좌표 L = 46.2, a = -36.1, b = 48.3, 그리고 항산화능 = 31.1%로 평균 오차율 2.9%로 측정되었다.
본 연구에서는 Landsat-7 ETM+, Landsat-8 OLI 영상과 COMS/GOCI 영상을 이용하여 적조 픽셀의 광학적 특성을 분석하였다. 적조 픽셀을 샘플링하기 위해 Landsat-7, 8 True Color 영상을 활용하였으며, 영상에서 적조 픽셀의 좌표를 획득하였다. 획득된 픽셀의 좌표를 참조하여 동일 해역의 GOCI 영상을 통해 해당픽셀의 흡광 및 수출광량 자료를 획득하였다. 적조가 발생하지 않은 경우 412nm와 660nm 파장대에서 주흡광을 보인 것에 비해 적조 픽셀의 경우 660nm에서 주흡광을 보였으며, 412nm에서는 흡광량이 현저히 줄어든 것을 확인하였다. 수출광량의 경우 스펙트럼 형태에서는 큰 차이가 없었으나, 수출광량의 절대값이 적조 픽셀의 경우 낮게 나타났으며, 특히 660nm와 680nm 파장대에서 수출광량 감소가 크게 나타났다.
최근 광전자 분야에서는 미래 에너지 자원에 대한 관심과 함께 GaN 기반 발광다이오드에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 InGaN/GaN 양자 우물 구조는 푸른색, 녹색 발광다이오드 구현에 있어 우수한 물질적 특성을 가지고 있다고 알려져 있다. 하지만 우수한 물질적 특성에도 불구하고 고인듐 고품위 막질 성장의 어려움으로 인해 높은 효율의 녹색 발광다이오드 구현하는 것은 여전히 어려운 실정이다. 이를 극복하기 위한 대안 중에 하나인 선택 영역 박막성장법(Selective Area Growth)은 마스크 패터닝을 통해 열린 영역에서만 박막을 성장하는 방법으로써 인듐 함량을 향상 시킬 수 있는 방법으로 주목 받고 있다. 선택 영역 박막 성장법을 이용하여 GaN를 성장하기 위해 그림 1의 공정을 통하여 n-GaN층 위에 SiO2 마스크를 포토리소그라피와 Reactive Ion Etching (RIE)를 이용한 건식 식각 공정을 통해 형성한 후 Metal Organic Chemical Vapor Deposition (MOCVD) 장비를 이용하여 선택적으로 에피를 성장하였다. 성장된 마이크로 피라미드 발광다이오드 구조는 n-GaN 피라미드 구조위에 양자우물 및 p-GaN을 성장함으로써 p-GaN/MQW/n-GaN 구조를 갖는다. 이렇게 생성된 피라미드 구조의 에피를 이용하여 발광다이오드를 제작한 후 그에 대한 전기적, 광학적 특성을 측정하였다. 2인치 웨이퍼의 중심을 원점 좌표인 (0,0)으로 설정하였을 때 2인치 웨이퍼에서 좌표에 해당하는 위치에서의 Photoluminescence (PL) 측정한 결과 일반적인 구조의 발광다이오드의 경우 첨두치가 441~451nm인데 반해 피라미드 구조의 발광다이오드의 경우 첨두치가 558nm~563nm 임을 알 수 있었다. 이를 통해 피라미드 구조 발광다이오드의 경우 일반적인 구조의 발광다이오드에 비해 인듐의 함유량을 증가시킬 수 있다는 것을 알 수 있다. 본 논문에서는 선택 영역 박막 성장법을 이용하여 마이크로 피라미드 InGaN/GaN 양자 우물 구조 구현과 광 전기적 특성에 대해 더 자세히 논의 하도록 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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