In this paper, we propose an algorithm that estimates the location of lunar rover using IMU and vision system instead of the dead-reckoning method using IMU and encoder, which is difficult to estimate the exact distance due to the accumulated error and slip. First, in the lunar environment, magnetic fields are not uniform, unlike the Earth, so only acceleration and gyro sensor data were used for the localization. These data were applied to extended kalman filter to estimate Roll, Pitch, Yaw Euler angles of the exploration rover. Also, the lunar module has special color which can not be seen in the lunar environment. Therefore, the lunar module were correctly recognized by applying the HSV color filter to the stereo image taken by lunar rover. Then, the distance between the exploration rover and the lunar module was estimated through SIFT feature point matching algorithm and geometry. Finally, the estimated Euler angles and distances were used to estimate the current position of the rover from the lunar module. The performance of the proposed algorithm was been compared to the conventional algorithm to show the superiority of the proposed algorithm.
포인트 클라우드 데이터는 자율 주행 기술, 가상 현실 및 증강 현실에서 사용될 3차원 미디어 중 하나로 각광 받고 있다. 국제 표준화 기구인 MPEG(Moving Picture Expert Group)에서는 포인트 클라우드 데이터의 효율적인 압축을 위해 G-PCC(Geometry-based Point Cloud Compression) 및 V-PCC(Video-based Point Cloud Compression)의 표준화를 진행 중에 있다. 그 중, G-PCC는 본래 단일 프레임의 압축을 수행하는 정지 영상 압축 방식이지만, LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서를 통해 획득된 동적 포인트 클라우드 프레임에 대한 압축의 필요성이 대두됨에 따라 G-PCC 그룹에서는 Inter-EM(Exploratory Model)을 신설하여 LiDAR 포인트 클라우드 프레임의 압축에 관한 연구를 시작하였다. Inter-EM의 압축 비트스트림은 G-PCC 비트스트림과 마찬가지로 효과적인 전송 및 소비를 위해 미디어 저장 포맷인 ISOBMFF(ISO-based Media File Format)으로 캡슐화될 수 있다. 이때, 포인트 클라우드 프레임들은 자율 주행 등의 서비스에 사용하기 위해 시간 도메인뿐만 아니라 공간 도메인을 기반으로도 소비될 수 있어야 하지만, 공간 도메인을 기반으로 콘텐츠를 임의 접근하여 소비하는 방식은 기존 2D 영상의 시간 도메인 기반 소비방식과 차이로 인해 기존에 논의된 G-PCC 캡슐화 방안만으로는 지원이 제한된다. 이에, 본 논문에서는 G-PCC 콘텐츠를 공간 도메인에 따라 소비하기 위한 ISOBMFF 캡슐화 방안에 대한 파일 포맷을 제안하고자 한다.
수중에서 방사된 음원의 신호는 해수면, 해저면 반사에 의한 다중경로 시간지연(multi-path time-delay)을 포함하여 체계(system)의 센서에 수신된다. 다중경로 환경과 복잡한 해양환경의 외란(disturbance)에 의해 수신된 신호간 상관성(coherence)이 저하된다. 따라서, 신호간 시간지연값을 이용하여 수중음원의 위치를 추정하는 체계는 추정성능의 저하가 나타난다. 이러한 환경에서도 강인한 음원 위치 추정성능을 위해 선배열(uniform line array), 평면배열(rectangular array)과 같은 다양한 형태의 센서배열과 빔형성(beamforming) 기법, 비용함수(cost-function)과 같은 신호처리를 이용하여 왔다. 본 연구에서는 선배열 형태의 doublet array와 추정된 시간지연값 보정 기법을 이용하고자 한다. 3 개의 doublet array를 동일 선에 위치하였으며 각각의 doublet array에 수신된 신호간의 시간지연값을 2 단계로 추정하였다. 수신신호에 대해 상호상관(cross-correlation) 함수를 적용하여 추정된 시간지연값을 수신신호의 중심주파수(center-frequency)와 array의 개구경(aperture) 및 수중음원과의 기하학적 관계에 따라 보정하여 최종의 시간 지연값을 얻었으며 이로부터 음원의 거리와 방위를 추정하였다. 제안한 기법의 타당성을 확인하기 위해, Monte-Carlo method를 이용하여 시뮬레이션하였다.
고해상도 입체 위성영상을 보다 정확하고 효율적으로 처리하기 위해서는 종시차를 제거한 정밀한 에피폴라 영상을 생성하는 것이 필요하다. 종시차 제거를 위해서는 두 입체 영상간의 정밀한 센서모델링이 선행되어야하는데, 이를 위해 일반적으로 지상 기준점을 이용한 번들 조정을 수행한다. 그러나 접근이 힘들거나, 참조 데이터를 확보하기 어려운 지역, 또는 절대적 위치 정확성이 크게 중요치 않은 경우에는 기준점을 활용하지 않고, 공액점(conjugate points)만을 활용한 상호표정을 수행하여야 한다. 항공, 지상 사진 등에 사용되는 프레임 카메라와는 달리, 위성 센서에 활용되는 푸쉬부룸 센서의 경우 상호 표정의 정확성 등의 분석의 검증이 필요하므로, 본 연구에서는 고해상도 입체 영상 처리를 위해 가장 많이 활용하는 RPCs의 무기준점 편위 보정을 통하여 상호표정의 정밀성을 분석하고 입체 영상 생성 시 종시차 달성의 정확성을 분석하였다. 연구 과정에서 공액점은 영상간의 매칭을 통해 생성하였고, 공액점의 오차를 고려하여 과대오차 제거 기법을 적용하여 필터링하였다. RPCs 편위보정은 affine과 다항식 기반으로 진행되었으며, 보정 후 RPCs의 투영 오차를 검토하였다. 최종적으로 에피폴라 영상을 생성하여 종시차를 평가하였으며, 그 결과 아리랑 3호 영상의 경우 2차 다항식으로 1픽셀 수준의 종시차를 달성할 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 in-track과 cross-track에서 촬영된 KOMPSAT-3 입체영상으로 제작된 매칭 DEM의 품질 및 특성을 비교 분석하는 것이다. 이를 위하여 동일 지역을 촬영한 두 쌍의 KOMPSAT-3영상을 수집하였다. 두 쌍의 입체영상은 B/H, convergence angle 등 스테레오 기하 요소가 거의 유사하다. DEM 제작을 위한 센서모델링은 수 개의 지상기준점를 이용한 RFM affine 보정으로 수행하였다. 연구에 사용된 지상기준점은 NGII에서 제공하는 0.25 m급 항공정사영상과 5 m급 DEM에서 추출하였다. 또한, 참조 DEM과 동일한 해상도로 매칭 DEM을 제작하여 상호간 비교 분석을 실시하였다. 실험 결과, 검사점의 수평 및 수직 오차는 1~3픽셀의 정확도를 나타냈다. 또한, 자연 또는 인공적 지형지물의 영향이 적은 지역에서는 생성된 두 DEM의 형태 및 정확도가 거의 유사하였다.
표면 미세가공 공정에서 Al 공정을 이용하면 Al 전극의 제작에 의해 접촉 저항이나 선 저항 등을 줄여 전기적인 신호 손실을 줄일 수 있고, 산화막을 희생층으로 사용하는 간단한 공정에 의해 Al 구조물 제작이 가능한 장점을 지닌다. 그러나 실제 공정에서는 Al 전극이나 Al 구조물이 희생층 제거 시에 사용되는 HF 용액에 의해서 부식되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 사용되는 희생층 식각액인 BHF/glycerine 혼합 용액에 대한 PSG와 Al의 기본적인 식각 특성은 표면 미세가공에서 발생하는 구조적인 제한 조건에 따라 상당히 달라진다. 본 논문에서는 이러한 희생층의 구조적 특성과 Al 박막의 증착 표면 거칠기의 변화로 인한 식각 특성의 변화를 고려하여 실제로 표면 미세가공에 적용 가능한 혼합 용액의 조건을 조사하였다. 희생층 식각 조건변화에 따른 BHF/glycerine 혼합용액의 최적 혼합비는 $NH_4F$:HF:glycerine=2:1:2에서 가장 좋은 식각 선택비를 보이는 것으로 나타났으며 이 실험 결과를 실제 Al 전극 제작에 적용한 결과 Al 패턴이 희생층 식각액에 대해서 우수한 내식성을 보였다. 또한 Al의 식각액에 대한 내식성을 향상시키기 위하여 CMP 공정을 도입하여 증착 표면을 개선시켰으며 이를 Al 구조물의 제작에 적용하여 식각 특성을 분석하였다. 이러한 분석을 통해 본 논문에서 제시한 식각 조건을 이용하면 Al 전극과 Al 구조물을 표준적인 표면 미세가공 공정을 통하여 간단하게 제작할 수 있다.
영상 기반 반도체 검사 장비의 검사 고속화와 검사 정확도를 위해, 넓은 FOV와 고해상도를 동시에 가지는 2차원 영상을 획득하는 것은 검사 장비에 필수적이다. 본 논문에서는 정밀도와 FOV 측면에서 양질의 영상 획득을 위한 새로운 영상획득 시스템을 제안하였다. 제안시스템은 하나의 렌즈와 광분할기, 두 개의 카메라 센서, 스테레오 영상획득 보드로 구성되며, 하나의 렌즈를 통해 입력되는 영상을 두 개의 카메라 센서를 통해 동시에 영상 획득한다. 획득된 영상의 정합을 위해, 첫 번째로 Zhang의 카메라 교정 방법을 적용시켜 각각의 카메라를 교정한다. 두 번째로 다른 카메라에서 획득한 두 영상들 사이의 수학적인 정합 함수를 찾기 위해 각 영상의 호모그래피(homography)를 이용하여, 양측 카메라간의 정합 행렬을 계산한다. 영상 호모그래피를 통해서, 획득된 두 영상은 하나의 최종 검사 영상으로의 통합을 위해 최종적으로 정합될 수 있다. 다중 카메라로부터 입력되는 다중 영상들을 활용하는 제안 검사 시스템은 실시간 영상 정합을 위해 매우 빠른 프로세스 유닛의 도움이 필요하다. 이를 위해 CUDA (Compute Unified Device Architecture)기반 병렬 프로세싱 하드웨어 및 소프트웨어를 활용한다. 두 개의 분할된 영상으로부터 실시간으로 정합된 영상을 얻을 수 있었으며, 마지막으로 연속된 실험을 통해 획득한 호모그래피의 정확도를 확인할 수 있다. 실험으로 얻은 결과들은 제안된 시스템과 방법이 대영역 고해상도 검사영상 획득을 위해 효과적임을 보인다.
기상은 교통흐름, 운전자의 주행패턴, 교통사고 등 여러 방면에서 도로교통에 영향을 미치는 중요한 요인이다. 본 연구는 기상상황과 노면상태 사이의 관계에 초점을 맞추어 기계학습을 통해 도로의 노면상태를 추정하는 모델을 개발하였다. 노면 상태의 수집을 위해 실험 차량에 노면센서를 부착하여 '건조', '습윤', '젖음', 3가지 범주로 구분된 노면상태 정보를 수집하였고, 이를 추정하기 위한 변수로 도로의 기하구조 정보(곡률, 구배), 교통정보(교통량), 기상정보(강우량, 습도, 온도, 풍속)를 활용하였다. 노면 상태를 예측하기 위한 알고리즘으로는 다양한 기계학습 알고리즘이 검토되었으며, 그 중 가장 높은 정확도를 보인 'Random forest'를 기반으로 한 2단계 분류모형을 구축하였다. 총 16일의 실측 데이터 중 14일의 데이터를 모델을 학습하는 데 활용하였고, 2일의 데이터를 모형의 정확도를 검증하기 위해 사용하였다. 그 결과 81.74%의 검증 정확도를 가지는 노면상태 예측 모델을 구축하였다. 본 연구의 결과는 기상청에서 관측하는 기상정보로 도로의 노면상태를 추정할 수 있다는 가능성을 보여주며, 새로운 장비나 센서를 설치하지 않고도 기존의 기상 관측 정보와 교통정보 등을 활용하여 노면의 상태를 추정할 수 있음을 시사한다.
본 연구의 목적은 해외 테스트베드 지역에서 제작된 아리랑 3호 DSM의 성능을 비교 분석하는 것이다. 이를 위하여 미국 샌프란시스코 지역을 촬영한 아리랑 3호 in-track(동일 궤도) stereo(입체) 영상을 수집하였다. 촬영된 영상의 스테레오 기하 요소는(B/H, convergence angle 등) 모두 안정적 범위에 있음을 확인하였다. 지상기준점을 이용한 정밀 센서모델링과 DSM 자동 생성 기법을 적용하여, 1 m 해상도의 DSM을 제작하였다. 평가 및 보정을 위한 참조 자료는 Airbus에서 상용 판매하고 있는 1 m 해상도의 Elevation1 DSM 제품과 Compass Data Inc.에서 실측한 0.01 m 이내 정확도의 지상점이다. 아리랑 3호의 정밀 센서 모델링 정확도는 수평 및 수직 방향으로 0.5 m (RMSE) 이내를 나타냈다. 생성된 DSM과 참조 DSM 사이의 difference map을 작성하였을 때, 평균과 표준 편차는 각각 0.61 m와 5.25 m로 유사한 정확도를 나타냈으나, 일부 지역에서는 100 m 이상의 큰 차이를 나타냈다. 이러한 지역은 초 고층 건물의 밀집지역의 폐색 지역에서 주로 나타났다. 향후, 아리랑 3호 tri-stereo 영상의 활용과 다양한 후처리 기법이 개발된다면 보다 향상된 품질의 DSM 생성이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 3차원 배우 모델링을 위해, 깊이 카메라를 이용하여 깊이 영상 획득 시 손실되는 머리카락 영역에 대한 복원기법을 제안한다. 대상 객체의 동적인 3차원 정보는 적외선 센서가 장착된 깊이 카메라를 통하여 실시간으로 획득한다. 이때, 깊이 비디오뿐만 아니라 각 프레임마다 컬러영상이 동시에 획득된다. 그러나 대상 객체의 일부 또는 전체가 반짝이면서 어두운 재질로 되어있을 경우 획득한 깊이 영상에서 그 부분 전체가 손실되는데, 이는 특히 방송용 콘텐츠로서 연기자의 3차원 정보를 획득할 때 머리카락 영역이 손실되어 매우 부자연스러운 결과를 초래한다. 이러한 문제점을 손실된 영역의 복원을 통해 해결한다. 먼저 컬러 영상을 이용하여 손실된 영역의 위치 정보를 알아내고, 손실된 영역 내 경계부분의 깊이 정보를 복원한 후 2차 베지어 커브로 보간하여 내부의 깊이 정보를 복원한다. 개선된 깊이 영상을 기반으로 일련의 모델링 과정을 수행하면 보다 자연스러운 3차원 모델을 생성할 수 있다. 생성된 3차원 모델은 실감방송용 콘텐츠로 사용될 수 있으며, 시청자에게 시각상호작용과 촉각상호작용 등 다차원 감각의 상호작용을 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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