본 연구에서는 로보트 시스템에게 인식기능을 부여하여 작업대상물의 위치와 방향이 임의적으로 변경되어도 사용자가 원하는 핸들링작업을 원활하게 수행할 수 있는 자동화시스템을 구현하는데 있다. 이를 위하여 작업대상물의 변화된 위치와 방향은 시각센서로서 검출하고, 화상처리과정에서 명도정보의 가변과 같은 주변여건의 변화때문에 발생하는 에지 추적 오차는 적절한 필터링 방법을 적용하여 최소화시켰다. 시각센서의 운용 프로그램은 인터럽트 기법으로 주변장치와 상호제어가 가능토록 구성하고, 시각센서에서 검출한 데이타는 아스키 포멧으로 로보트시스템에 전달되어 6자유도 매니플레이터의 툴 좌표계는 검출데이타와 비례하게 자동보성되어 작업대상물의 위치와 방향변화를 추종할 수 있도록 개발하였다. 본 연구에서 개발한 시스템 운용 알고리즘을 생산현장에 직접 적용한 결과 라인 밸런스의 향상과 산업재해방지를 위한 효과적이고 안정된 생산설비로써 운용될 수 있었다.
본 논문에서는 키넥트 센서에 의해 획득한 스켈레톤 정보를 이용하여 스노보드 동작을 시각화 할 수 있는 도구를 제안한다. 스노보드 동작에서 가장 기본이 되는 동작은 BBP(Balanced Body Position)자세로서 안정된 턴 동작을 위한 기본 기술이다. 본 논문에서는 BBP자세를 분석하여 가장 이상적인 동작을 실현할 수 있는 시각화 도구를 구현한다. 키넥트 센서로 부터 획득한 좌표정보를 이용하여 발목, 무릎, 엉덩이 관절의 각도와 몸의 중심축을 추적하여 표준 자세와 비교분석한다. 분석결과는 OpenGL 라이브러리를 통하여 최종 결과 화면을 구성하였다. 본 연구결과는 스노보드 턴 동작을 분석하는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
동영상에서의 움직이는 객체 검출과 추적은 객체 식별, 상황인식, 지능형 영상 감시 시스템 등 많은 시각 기반 응용 시스템에서 기본적이고 필수적인 전처리 작업이다. 본 논문에서는 배경과 조명이 실시간으로 변화하는 상황에서 움직이는 객체를 빠르고 정확하게 추출하고 움직이는 객체가 다른 물체에 가려지는 경우에도 강인하게 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 객체의 효과적인 검출을 위해서 효과적인 고유 공간과 Fuzzy C-means(FCM) 를 결합하여 사용하고 검출된 객체를 강인하게 추적하기 위해 Conditional Density Propagation (CONDENSATION) 알고리즘을 사용한다. 먼저 Principal Component Analysis(PCA)를 이용하여 배경 영상에서 수집한 학습데이터를 주성분(Principal component)으로 선형변환 한다. 주성분들의 고유 특성에 대한 해석을 통하여 객체와 배경에 대하여 판별 능력이 우수한 주성분을 선별하여 고유 배경을 구성한다. 다음으로 이전단계에서 구성된 고유 벡터와 입력 영상을 결합한 연산 결과를 FCM의 입력 값으로 사용해서 객체를 검출한다. 최종적으로 검출된 객체의 좌표를 CONDENSATION의 입력으로 사용해서 객체를 추적한다. 고정된 카메라에서 조명변화와 배경변화에 적용 가능한 시스템을 구현하기 위해 고정된 카메라에서 움직이는 다양한 객체가 포함된 영상을 수집하여 학습데이터로 구성하여 사용하였다. 실험 결과에 따르면 제안하는 방법이 조명변화와 배경변화 그리고 객체의 부분적 움직임에 모두 강인하게 객체를 검출하고 다른 물체나 배경에 의해 객체가 일부 가려지더라도 객체를 추적함을 보여준다.
목적 : 본 연구는 발달장애아동에게 아이트래커를 병행한 감각통합치료가 감각처리 및 시지각에 미치는 효과를 알아보고자 하였다. 연구방법 : 본 연구의 설계는 단일대상연구의 대상자간 중다기초선 설계이며, 중재는 아이트래커를 병행한 감각통합치료를 적용하였다. 기초선 기간과 중재 기간의 매 회기 평가로 시각-운동 속도와 단속적 눈의 움직임을 평가하였으며, 사전·사후 평가로 감각프로파일, 한국판시지각발달검사, 선잇기검사를 실시하였다. 매 회기 평가와 사전·사후 평가는 시각적 분석 및 경향선 분석을 통해 중재의 효과를 연구하였다. 결과 : 회기별 평가 결과, 시각-운동속도와 단속적 눈의 움직임에서 모든 아동의 경향선 기울기가 기초선기간보다 중재기간에 급격하게 증가하였다. 사전·사후 평가결과, 감각처리에서는 움직임, 몸위치, 시각의 감각처리가 또래보다 많음에서 또래와 유사 수준으로 변화하였으며, 시지각에서는 모든 아동의 시각통합능력이 증가하였다. 또한, 아동의 시각추적 및 시각-운동 능력의 향상을 확인하기 위해 실시한 선잇기검사 결과, 모든 아동이 사전보다 사후에 수행시간이 감소하였다. 결론 : 발달장애아동의 아이트래커를 병행한 감각통합치료는 감각처리 및 시지각에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 최근 기술의 향상과 스마트기기의 보급과 맞추어 아동의 흥미와 동기를 부여할 수 있어 임상적으로 중요한 역할을 할 것으로 사료된다.
오늘날 인간은 기계와의 상호의사소통을 이용하여 기계를 더욱 발전시켜가고 있다. 시각기반인지시스템을 비롯한 여러 HCI(Human Computer Interaction)시스템 중 손가락 제스처를 인식, 추적하는 기술은 HCI 시스템에서 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 이 논문에서는 손가락을 구분하기 위해서 제한된 배경과 복잡한 배경에서의 손가락을 구분할 뿐만 아니라 배경과 전경을 분리하는 차영상을 이용하여 더욱더 효과적으로 손가락을 구분해내는 방법을 이용한다. 손가락을 구분하기 위해서는 미리 정의해놓은 손가락 끝 이미지들과 Template-Matching 을 통하여 손가락을 인식한다. 그리고 인식된 손가락을 추적한 후 미리 정의해놓은 제스처들과 비교함으로써 제스처를 인식한다. 이 논문에서는 차영상과 Template Matching 반을 이용하지 않고 미리 관심영역을 획득한 후 그 영역 안에서 Template Matching 을 수행한다. 그래서, 실행속도 및 반응속도를 줄이는 데 중점을 두고 있으며 더욱 효과적으로 제스처를 인식하는 방법에 대해 제안한다.
본 논문에서 카메라 추적 기반 레이저 포인터 시스템의 실시간 상호작용을 개선하기 위해 새로운 아이디어를 제시하고 그에 대한 타당성을 분석한다. 영상정보에 기반한 해당 시스템의 반응시간을 향상시키고, 청중에게 성가신 시각정보의 남용을 방지하기 위하여 레이저 포인터의 기능을 이원화 하였다. 이를 위해 기능성 관심 영역을 정의하고 이에 따른 새로운 상호작용을 소개하였다. 끝으로 위 아이디어에 기반한 시스템의 성능을 점검하는 실험을 진행하여 신뢰도, 정확도, 잠복기 및 유용도 측면에서 성능을 측정하였다.
The camera based object detection systems should satisfy the recognition performance as well as real-time constraints. Particularly, in safety-critical systems such as Autonomous Emergency Braking (AEB), the real-time constraints significantly affects the system performance. Recently, multi-core processors and system-on-chip technologies are widely used to accelerate the object detection algorithm by distributing computational loads. However, due to the advanced hardware, the complexity of system architecture is increased even though additional hardwares improve the real-time performance. The increased complexity also cause difficulty in migration of existing algorithms and development of new algorithms. In this paper, to improve real-time performance and design complexity, a task scheduling strategy is proposed for visual object tracking systems. The real-time performance of the vision algorithm is increased by applying pipelining to task scheduling in a multi-core processor. Finally, the proposed task scheduling algorithm is applied to crosswalk detection and tracking system to prove the effectiveness of the proposed strategy.
영상 감시 시스템에서 핵심적인 기술은 얼마나 정확하게 검출을 할 수 있는가 하는 것이다. 객체를 정확하게 추적하기 위해서는 영상에서 배경과 객체를 정확히 분리 할 수 있어야 한다. 하지만 사람의 시각이 아닌 시스템 스스로가 배경과 객체를 정확히 구분하고, 상황을 판단하는 것은 쉽지 않다. 영상처리 시스템의 신뢰도를 높이기 위해서는 배경과 객체를 정확히 검출해 내야 객체를 정확하게 추적할 수 있게 되며 이는 시스템 제작의 성공 여부에 큰 영향을 끼친다. 본 논문은 시시각각으로 변하는 배경 환경을 정확히 파악하기 위해 배경의 변화를 관찰하여 배경과 객체를 보다 정확하게 구분할 수 있는 방안을 제안하였다.
위성항법 시스템은 민간 분야뿐만 아니라 군의 다양한 무기체계에서 위치 및 시각 동기화 등의 중요한 정보를 제공하는 역할을 수행하고 있으며 활용분야와 의존도가 높아지고 있다. 이에 따라, 위성항법 장치를 활용하는 무기체계에 대응하기 위해 전자파를 방사하여 위성항법장치를 기만하고자 하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 위성항법 기만신호는 수신기에 전파 교란신호를 방사하여 항법을 하지 못하도록 하거나 허위 위치와 속도로 오인하도록 유도하는 기술을 의미한다. 그 중 스푸핑 기술은 기만하고자 하는 수신기에서 수신하고 있는 코드 위상/도플러 주파수/항법 메시지와 동기되어 위성항법 신호 대신 기만신호를 획득하고 추적할 수 있도록 신호를 송신해주는 것이다. 본 논문에서는 SDR 수신기를 이용하여 GPS L1 C/A 기만신호에 의한 수신기 추적 알고리즘 영향성을 분석하고 기만 신호에 대한 효과도를 분석하였다.
해당 연구는 Insta evo 360° 카메라로 촬영한 Equirectangular 형태의 영상을 활용하여 보행자에게 위험한 차량을 구분한 후 실시간적으로 차량 접근 알림을 주는 시스템에 관한 연구이다. 360° 영상 속 위험 차량 탐지와 추적을 위해 파노라마와 일반도로 이미지 데이터 세트로 전이학습 된 You Look Only Once v5 (YOLOv5), 객체 추적 알고리즘 Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric (DeepSORT), 그리고 실험을 통해 개발한 비 위험 차량 필터링 알고리즘을 활용한다. Insta evo 360° 카메라를 머리 위에 얹어 촬영한 영상을 개발한 최종 시스템에 적용한 결과, 약 90% 정확도로 영상에서 비 위험 차량과 위험 차량을 구분할 수 있고, 위험 차량의 경우 차량의 방향을 시각적으로 알려줄 수 있다. 본 연구를 바탕으로 보행자 시야각 외부의 위험 차량에 대한 경고 알림을 주어 보행자 교통사고 발생 가능성을 줄이고, 전방위를 볼 수 있는 360° 카메라의 활용 분야가 보행 안전 시스템뿐만 아니라 더 다양해질 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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