인체 장기의 내부 구조를 학습하기 위해 많은 3 차원 인체영상관련 콘텐츠들이 소개되어 왔다. 하지만, 이러한 학습 콘텐츠들은 사실적인 색상을 표현하기 어려울 뿐만 아니라 사용자가 조작할 때 현실감이 떨어지기 때문에 해부도감과 같은 2 차원 학습 콘텐츠와 차별성이 적다. 본 논문에서는 사실적인 인체 색 정보를 가지고 있는 컬러 인체 데이터와 사용자의 동작을 인식하는 센서를 활용하여 몰입감 높은 체험형 가상 내시경 모의 훈련 시스템을 제안한다. 컬러 인체 데이터를 양안시 볼륨렌더링 하여 입체감을 높이고 동작인식 센서를 이용하여 사용자의 손동작으로 직접 가상 내시경 카메라를 조작하여 항행하도록 하였다. 제안한 시스템을 이용하여 다양한 인체 장기의 내부 구조를 사실적으로 표현할 수 있으며 이를 통해 의학정보 학습에 도움을 줄 수 있다.
스마트 주얼리는 사물인터넷의 구성요소를 적용하여 센서의 입력으로 얻은 상황정보를 처리하고, LED의 출력장치에 빛의 색상을 제어하여 보석에서 느낄 수 있는 반짝반짝 빛을 내는 아름다움과 신비감을 느낄 수 있도록 색과 빛의 효과를 부각시켜 심미 기능을 적용하였다. 상호작용이 가능하도록 통신 기능과 신체에 착용할 수 있는 웨어러블 기능이 있는 스마트 주얼리이다. 본 스마트 주얼리 보드에 컬러, 온도, 조도 센서를 장착하고, 블루투스 모듈로 상호작용이 가능하도록 설계하였다. 스마트 주얼리 착용자의 상황에 따라 주얼리 빛의 색상이 변할 수 있도록 알고리즘을 적용하여 모바일 어플리케이션을 구현하였다. 디지털 기술과 생활의 융합을 실현하고 더 나아가 IoT 환경에서의 스마트 주얼리 디바이스 개발의 방향성을 제시할 수 있을 것이다.
최근 고성능 모바일 단말기와 다양한 컨텐츠가 등장하면서 유비쿼터스 환경에서의 사용자 인터페이스에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 모바일 프로젝터는 장소의 제한을 받지 않고 큰 화면을 다른 사람과 공유할 수 있는 장점이 있는 반면에 단말기를 직접 제어해야 하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 카메라를 통해 입력된 영상 정보만으로 사용자가 스크린에 비추는 레이저 포인터를 실시간으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 색상 감지와 움직임 감지로 나뉜다. 단일 프레임에서 영상 성분의 평균을 이용한 조건을 검사하여 레이저 포인터 색상 영역을 검출하고, 인접한 프레임과 현재 프레임과의 차를 구하며 그 차이가 임계값보다 큰 영역을 움직임 영역으로 검출한다. 마지막으로 색상 검출 영역과 움직임 검출 영역을 동시에 만족하는 영역을 최종적으로 레이저 포인터 영역으로 인식한다. 본 기법은 영상 정보만 사용하기 때문에 센서나 불필요한 장비를 착용할 필요가 없고 영상 성분 평균을 이용하므로 프로젝터 성능에 따른 조도의 변화에 강건하여 효과적인 레이저 포인터 검출이 가능하다. 실험결과는 주변 조명의 밝기에 따라 차이가 있지만 대부분 80% 이상의 검출률과 16% 미만의 오검출률의 성능으로 나타났고, 이 같은 결과는 사용자의 주관적인 만족을 보장하였다.
본 연구에서는 효과적인 손 제스처 인식을 위하여 다중 특징을 이용한 견고한 손 추적 방법을 제시한다. 기존의 많은 손추적 장치들이 칼라 정보나 모션 정보와 같은 단일한 정보를 바탕으로 손을 검출하고, 이를 바탕으로 손의 추적하는 방법들을 제시하고 있다. 이러한 방법들의 경우에는 손 추적 중에 환경이나 상황이 변하게 되면, 손추적의 정확도가 현저하게 떨어지게 된다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 보완하기 위하여, Adaboost를 이용한 손 검출, 역투영을 기반으로 손 색상을 이용한 추적, KLT를 바탕으로 한 모션 추적을 이용한 검출을 동시에 수행하며, 각 센서의 추적 결과에 대한 칼만 필터 적용뿐 아니라, 각 센서 정보를 통합하여 견고한 결과를 얻기 위한 방법을 제시한다. 이를 바탕으로 손제스처 인식 시스템을 개발하였으며, 개발된 제스처 인식을 바탕으로 비디오 플레이를 제어하는 시스템을 구현하였다.
최근 컴퓨터비젼 분야에서 이벤트 검출 및 인식이 활발히 연구되고 있으며, 도전적인 주제들 중 하나이다. 이벤트 검출 기술들은 많은 감시시스템들에서 유용하고 효율적인 응용 분야이다. 본 논문에서는 사무실 환경에서 발생할 수 있는 이벤트의 검출 및 인식을 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법에서의 이벤트는 입장( entering), 퇴장(exiting), 착석(sitting-down), 기립(standing-up)으로 구성된다. 제안된 방법은 하드웨어적인 센서를 사용하지 않고, MHI(Motion History Image) 시퀀스(sequence)를 이용한 인간의 모션 분석을 통해 이벤트를 검출할 수 있는 방법이며, 사람의 체형과 착용한 옷의 종류와 색상, 그라고 카메라로부터의 위치관계에 불변한 특성을 가진다. 에지검출 기술을 HMI 시퀀스정보와 결합하여 사람 모션의 기하학적 특징을 추출한 후, 이 정보를 이벤트 인식의 기본 특징으로 사용한다. 제안된 방법은 단순한 이벤트 검출 프레임웍을 사용하기 때문에 검출하고자 하는 이벤트의 설명만을 첨가하는 것으로 확장이 가능하다. 또한, 제안된 방법은 컴퓨터비견 기술에 기반한 많은 감시시스템에 적용이 가능하다.
시각장애인의 독립보행은 많은 위험 부담과 어려움을 안고 있다. 본 연구는 이러한 어려움을 해결하고자 사용자에게 GPS를 통해 목적지까지 안전한 경로로 안내하는 기능을 제공한다. 사물 인식 알고리즘을 통해 주행 시 필요한 장애물 판별과 신호등의 색상 등을 인식한다. 그리고 아두이노 초음파 센서를 활용하여 장애물과 사용자 간의 거리를 인식하고, 블루투스 모듈을 통해 측정한 값을 송신하여 구간별에 따라 사용자에게 경고음을 울린다. 더 나아가 AR 기능을 통해서 장애물을 입체적으로 강조하여 표시함으로써 저시력 장애인들이 장애물과 충돌하는 것을 예방한다.
본 논문에서 다양한 환경적 요인에서 촬영한 이미지 데이터를 활용하여 신호등 위치의 정확한 탐지 및 신호등의 색상 인식을 통해 교통 신호를 판별하는데 사용되는 컴퓨터 비전 기반의 신호등 인식 시스템 알고리즘을 제안하였다. 이를 통해 기존에 신호를 인식하던 LiDAR 및 RADAR 센서를 대신해 카메라를 사용함으로써 자율주행 차의 제작비용 감소를 기대할 수 있다. 또한 다양한 환경의 이미지 데이터를 통해 실험을 진행하였고 이러한 실험결과를 분석하고 적용함으로써 악천후에서의 효과적인 신호등 인식 시스템을 구축하는데 기여하고자 한다.
2007년 현재 전 세계적으로 모바일 기기 사용 인구수는 약 30억 명으로 전 세계 PC사용자 수의 두 배에 달한다. 모바일 디스플레이는 작은 크기로 인해 휴대성이 높은 등 많은 장점을 갖고 있지만, 소형화와 전력 절감을 위해 얇은 디스플레이 패널과 저성능 이미지 센서를 채택하는 등 대형 디스플레이에 비해 색상표현력이 떨어질 수 밖에 없다. 따라서 본 연구에서는 모바일 디스플레이 자체의 성능이 떨어지더라도 사람의 눈에 인식되기 용이하게 색채이론에 입각해 이미지 환경을 변경하는 방법을 제안한다. 사람의 눈은 망막상의 색신경이 어떤 색의 자극을 받게 되면 그 색의 보색에 대한 감수성이 높아지고, 명암차이가 분명한 색상들을 나열하면 반대 밝기에 대한 민감도가 높아진다. 사람의 시각신경에서 느끼는 색채에 대한 감성적인 색상처리(RGB의 채도를 증가 시키거나 다이나믹 레인지의 확장과 보색대비의 강조에 따른 변화)를 통하여 얻은 데이터를 비교 분석 한다. 그 결과 적용 전의 이미지보다 적용 후의 이미지의 인식률이 높아지고 화질이 향상됨을 알 수 있다.
Ladar (LAser Detection And Ranging, Lidar)는 레이저 신호를 이용하여 대상지역에 대하여 정밀한 3차원 거리를 취득하는 센서로 최근 들어 미사일, 항공기 등에 탑재되어 자동표적인식 등에 활용되고 있다. 기존의 영상기반센서와 달리 센서와 표적과의 거리를 밝기나 색상 값으로 표현한 range 영상을 제공하며, 이로부터 표적의 정밀한 3차원 모델의 생성이 가능하기 때문에 표적의 인식과 식별을 가능하게 한다. 이러한 Ladar 센서의 데이터를 모의 생성한다면, 센서의 개선 및 개발 또는 센서 데이터 처리 알고리즘의 개발을 더욱 효율적으로 수행할 수 있게 될 것이다. 이에 본 연구에서는 특히 Linear FM 기반의 Ladar 센서의 신호 생성 및 신호처리 과정을 시뮬레이션하여 Ladar 영상을 모의 생성하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 우선 FM chirp modulator를 탑재한 시스템의 레이저 신호를 모의로 생성하고, FFT기반 신호처리를 통해 센서와 표적과의 거리를 획득하였으며, 최종적으로 Ladar range 영상을 성공적으로 모의 생성하였다.
본 논문에서는 하천 인근의 재난 방지를 위한 효율적인 재난감지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 영상처리를 기반으로 임계값을 자동으로 변경시켜 물과 물이 아닌 영역을 분리한다. 수위감지 알고리즘을 단순 물의 색상 정보만을 이용해 분석한다면, 야간 저조도, 폭우와 같은 상황 등에서 알고리즘 성능이 저하될 우려가 있다, 이를 해결하기 위해서 물의 색상 정보뿐 아니라 물의 흔들림 정도도 함께 고려하여 물의 영역을 찾아낸다. 또한 보다 안정적인 수위 분포를 분석하기 위해서 시간과 공간에 대한 필터링을 추가하여 빗물, 물결, 카메라의 화이트 노이즈 등 다양한 노이즈에 보다 안정적으로 수위 분포를 분석한다. 본 논문에서 제안하는 수위감지 알고리즘을 적용한다면, 센서, 목자판 인식 등 이전의 수위계측 방식보다 성능, 비용 면에서 모두 우수할 것으로 예측된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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