무인 주행 차량에 있어서, 포장 또는 비포장 도로의 시각적 추적은 매우 중요한 문제중의 하나이다. 따라서, 비디오 이미지로부터 비포장 도로를 추적할 수 있는 신속한 비젼 알고리즘의 개발이 필요하다. 이 논문에서는 칼만 필터와 EM(Expectation Maximization) 이론을 이용해 도로를 예측하고 시스템 파라미터를 갱신하는 방법을 제시한다. 시스템 파라미터, 도로 state, 도로 경계선, 그리고 모든 과거 데이터들을 각각 EM 파라미터, hidden data, incomplete data와 complete data로 정의함으로서 도로 state를 예측하고 시스템 파라미터를 추정할 수 있는 시간 회귀적 수식을 유도해 낼 수 있다. 이러한 방법을 이용하여 도로 state는 칼만 필터에 의해 매 프레임마다 예측되며, 시스템 파라미터들은 주기적으로 갱신되는 것이다. 결과적으로 이 방법은 주변환경과 날씨에 많은 영향을 받는 도로의 모양과 특징을 잘 찾아낼 수 있다. 또한 도로의 다음 state를 예측할 수 있는 점을 이용하면 계산량을 줄일 수 있으므로 실시간 구현에 용이하다. 이와 같은 방법으로 우리는 0.1 sec/frame 처리속도를 보장하는 도로추적 시스템을 구현하였다.
컴퓨터 비전 기술을 이용한 효과적인 객체 추적 기술은 인공 시각, 컴퓨터와 인간의 상호작용(HCI), 영상 기반 제어 장치, 감시 시스템 등 다양한 분야의 응용에 있어 중요한 연구 과제이다. 특히 최근 들어 초고속 통신망의 보급으로 인해 인터넷 방송과 같은 실시간 동영상 전송 기술이 가능해 짐에 따라 단순한 텍스트와 정지영상을 제공하는 하이퍼텍스트 환경에서 사운드를 포함하는 동영상 데이터를 제공하는 하이퍼미디어 환경으로 변하고 있다. 이러한 하이퍼미디어 환경에서의 객체 추적은 객체 단위의 링크가 가능한 하이퍼비디오 구현에 있어서 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 다양한 동영상 데이터 상의 객체를 효과적으로 추적하는 알고리즘을 제안하고자 한다.
고속 연속용접시 필연적으로 발생하는 용접선의 오차를 감소하는 방법으로 용접선 추적을 하게 되는데, 본 연구에서는 근래에 상용화된 전자기식 방식과 레이저 시각 방식을 이용하여 용접시 발생할 수 있는 용접선의 형태에 대하여 용접선 추적을 실험하였다. 이 시험을 통하여 각각의 방식에는 고유의 특성을 가지고 있음을 알았다. 효율적인 용접 자동화 시스템을 구성하기 위하여, 용접하고자 하는 대상물 및 시스템에 대하여 적절한 센서의 선택이 선행되어져야 할 것이다. 본 연구실은 수행중인 레이저 용접 자동화 시스템 구성을 할 예정이다. 끝으로 위와 같은 용접선 추적장치는 전량을 수입에 의존하고 있는 실정이다. 보편적인 센서 시스템의 개발보다는 구축 하고자 하는 시스템에 알맞는 센서의 개발이 선행되어야 할 것으로 생각된다.
본 논문은 이동로봇의 목표 추적제어기 설계에 대한 것을 다룬다. 목표 추적이란, 정해진 목표를 이동 로봇이 실시간으로 파악하면서 그 목표를 일정한 거리와 각을 유지하면서 따르는 것을 말한다. 시각 시스템과 이동성을 지닌 이동로봇이 제어기 설계에 기본 가정이 되었다. 우선, 목표 추적을 좀 더 명확히 분류하고 정의한 뒤 그에 적합한 제어기를 제안한다. 그리고 다양한 시뮬레이션을 통하여 그 유용성을 확인하도록 하겠다.
현대의 지하 시설물들은 보행자의 보행에 방해되지 않도록 지하에 매설 되어 있기 때문에 가시적인 확인이 어렵다. 이러한 폐색 시설물들을 다루는 건설현장에서는 시각적으로 위치를 정확히 추정하기 어렵기 때문에 작업자의 경험 또는 종이 도면 등에 의존하다 보니 침수나 붕괴의 위험에 노출되는 등 많은 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 일반적인 건설 현장에서 폐색된 지하 시설물을 모바일을 이용한 작업자 중심의 시각화 시스템을 제안한다. 논문의 구성은 크게 3단계로 이루어 진다. 먼저, "맨홀 검출 및 특징점 추출 단계"에서는 폐색된 건축물의 기준점인 폐색되지 않는 맨홀을 검출 및 추출한다. 다음으로, "특징점 추적 단계" 에서는 이전단계에서 추출한 특징점을 추적한다. 마지막으로, "폐색 건축물 시각화 단계" 에서는 맨홀에 따라 서로 다른 지하시설물이 존재함으로 이전 단계에서 검출 및 추적된 맨홀의 위치에 모바일에 내장된 GPS 데이터를 분석하여 현장에 해당하는 폐색된 건축물인 3차원 객체를 정합 한다. 제안된 방법은 실내 환경에서 맨홀 검출과 특징점 추출 및 추적방법들의 비교 분석을 통해 최적의 방법을 적용하였으며, 실제 환경에서의 폐색된 상/하수도 배관 증강을 통해 가능성을 확인하였다. 또한, 폐색된 상하수도 등의 건축물의 증강된 3차원 결과들로부터 작업자 중심의 보다 유용한 건설 환경을 제공할 수 있다.
본 논문에서는 키넥트 센서에 의해 획득한 스켈레톤 정보를 이용하여 스노보드 동작을 시각화 할 수 있는 도구를 설계한다. 스노보드 동작에서 가장 기본이 되는 동작은 BBP(Balanced Body Position)자세로서 안정된 턴 동작을 위한 기본 기술이다. 키넥트 센서로 부터 획득한 좌표정보를 이용하여 발목, 무릎, 엉덩이 관절의 각도와 몸의 중심축을 추적하여 표준 자세와 비교분석한다. 본 연구결과는 향후 스노보드 턴 동작을 시각화하는 도구의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 HTTP 요청, 응답 헤더정보 분석을 통해, 실시간으로 웹 공격을 탐지하는 시각화도구를 제안한다. 공격 탐지기법은 이상, 오용 탐지 기법을 통합한 방식이다. 이상 탐지는 헤더정보의 Refer와 Uri 필드를 이용한 베이지언 분포를 통한 확률 값을 이용하였으며, 오용탐지는 Snort의 공격 시그너쳐의 웹 공격부분을 사용하였다. 공격 탐지 정보의 효율적인 전달을 위해, 시각화를 GUI로 구현하였다. 본 논문에서는 사용자 에이전트의 비정상 행위 감시, 빈도 분석, 공격 에이전트 위치추적을 실시간으로 시각화하여 표현하는 기법을 제안한다.
본 논문에서는 연속적인 이미지 정보를 이용하여 스노보더의 무게 중심을 분석하는 시각화 도구를 설계한다. 스노보드는 무게중심 운동으로 최대한 자세 긴장도를 낮추는 것이 중요하다. 자세긴장도에 영향을 미치는 요소 중에 가장 중요한 것이 기저면과 무게중심인데 본 연구에서는 자세에 따른 무게 중심의 이동과 안정성을 추적하여 비교분석하기 위한 도구를 설계한다. 본 연구결과는 향후 스노보드 시각화 도구의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 3차원 공간에서 6자유도로 움직이는 카메라의 실시간 포즈를 추적하기 위해, RGB-D 입력 영상들로부터 카메라의 실시간 주행 거리를 효과적으로 계산할 수 있는 시각 주행 거리 측정기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시각 주행 거리 측정기에서는 컬러 영상과 깊이 영상의 풍부한 정보를 충분히 활용하면서도 실시간 계산량을 줄이기 위해, 특징점 위주의 저밀도 주행 거리 계산 방법을 사용한다. 또한, 본 시스템에서는 정확도 향상을 위해, 정합된 특징점들에 대한 추가적인 정상 집합정제 과정과 이들을 이용한 주행 거리 정제 작업을 반복하도록 설계하였다. TUM 대학의 벤치마크 데이터 집합을 이용하여 다양한 성능 분석 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제안하는 시각 주행 거리 측정기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
수위자료는 유량을 판단하기 위한 기초적인 수문자료이다. 하지만 관측자료는 항상 오류 가능성이 있으므로 이에 대해 지속적인 품질관리가 요구된다. 일반적으로 수위자료는 단일 지점에서 시간에 따라 수집되므로 시간에 따른 변화 등을 이용하여 수위자료의 오류 여부를 판단한다. 하지만 실제 수위자료는 상류와 하류가 공간적으로 연결되어 있으므로 상 하류의 관계를 비교함으로써 수위자료의 오류 여부를 판단하는 것도 가능할 것이다. 이에 본 논문에서는 하천의 수위자료를 해발수위 자료로 변환하여 하구로부터의 거리를 이용해 도시함으로써 수위 프로파일을 시각화하고 그 변화를 고찰함으로써 수위자료의 시공간적인 변화를 이용해 수위 오류를 찾을 수 있는 시각화 기법을 개발하였다. 그림 1에서 보는 것과 같이 각 관측소 수위의 정상 경사와 역 경사를 시간별로 구분하고 이를 연속적으로 추적함으로써 수위자료의 오류와 수위관측소 제원 정보의 오류 등을 찾는데 도움을 줄 수 있으며, 수위자료에 대한 향상된 품질관리를 가능하게 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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