영상 매칭 기술은 컴퓨터 비전 분야에서 다양하게 응용될 수 있는 기초적인 기술 중에 하나이다. 대표적인 영상 매칭 기술인 SIFT나 SURF는 강인한 영상 매칭 성능을 나타내지만 계산량이 방대하여 실시간 기술에 사용될 수 없는 문제점을 가진다. 최근에 ORB나 BRISK는 FAST 특징점 검출기와 BRIEF 특징점 표현자를 조합하여 실시간 영상 매칭을 가능하게 하면서 기존의 영상 매칭 기술과 견줄만한 성능을 나타내었다. 본 논문에서는 FAST와 BRIEF를 수정하여 영상 왜곡에 강인하면서 실시간으로 매칭을 수행할 수 있는 영상 매칭 알고리즘을 제안한다. 노이즈에 강인하면서 스케일 변화를 고려하기 위하여 특징점 후보 영역을 제한하고 스케일 공간을 생성하여 특징점을 검출한다. 또한 영상의 회전 변화에 강인한 영상 매칭을 가능하게 하기 위하여 주변 픽셀 패턴의 Gradient로 특징점 방향을 결정하여 픽셀 밝기 값 비교로 이진 특징점 표현자를 생성한다. 제안하는 영상 매칭 알고리즘은 적은 계산량으로 기존의 알고리즘보다 우수한 영상 매칭 성능을 나타낸다. 특별히 노이즈가 존재하는 영상의 매칭에서 노이즈의 영향에 강인한 매칭 성능을 보여준다.
기존의 실시간 파노라마 합성 알고리즘에서는 매칭점과 입력 영상에서의 outlier를 구분하고 제거하기가 어렵기 때문에 노이즈가 많은 영상 또는 반복적인 패턴이 많은 영상에서 왜곡이 쉽게 발생하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 실시간 파노라마 합성 프레임웍에서 실시간 합성 조건을 만족시키면서 효과적으로 매칭점과 입력 영상에서의 outlier를 제거하는 방법을 제안한다. 이를 위해서 선형 모델에서 outlier을 제거하는 데 주로 사용되는 RANSAC 알고리즘을 실시간 파노라마 합성에서 사용되는 비선형 모델에 적용 가능하도록 수정하고 속도 향상을 위해서 사용되는 모델의 파라미터를 줄이는 방법을 제안한다. 이를 통하여 매칭점 중에 존재하는 outiler를 제거하고 전체 매칭점 중에서 inlier 비율을 이용하여 입력되는 영상시퀀스에서 outlier 영상을 제거하는 방법을 제안한다. 실험 결과 기존의 방법에 비해서 합성 결과의 왜곡이 줄어드는 것을 확인하였다.
본 프로젝트에서는 IoT를 활용한 스마트한 풋살 대관 예약 시스템이다. 최근 건강 및 취미에 관심이 많아지면서 하나의 국면으로 풋살에 대한 관심이 많아지고 있다. 이러한 관심은 관련 블로그 등과 같은 그룹 활동으로 많은 정보를 공유하고 있다. 하지만 풋살장 예약, 팀매칭, 용병에 구하기 등과 풋살장 관리에도 어려움이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 본 프로젝트는 웹과 앱을 활용한 커뮤니티 제공, 풋살장 관리, 팀매칭, 용병 등을 실시간으로 공유하고 활용할 수 있도록 하였다. 팀매칭 및 용병은 실시간으로 상대팀과 채팅 통해 조율할 수 있고 용병게시판을 이용하여 용병을 구할 수 있다. 앱에서는 상대팀이 예약시간의 지각, 불참석을 하면 도착알림을 오게 해주고 풋살장에 도착하여 구장문을 열거나 닫고, 구장 조명을 키거나 끄거나, 구장 실시간 영상, 구장 실시간 이용현황 등을 볼 수 있는 기능들을 제공하며, IoT를 활용한 스마트하게 풋살장 관리 및 운영, 활용할 수 있는 시스템이다.
본 논문에서는 색맹인 사람들을 위한 스마트 폰 기반 색상 매칭 기법을 제안한다. 색맹인 사람들을 위해 기존 연구로 모바일 기반 애플리케이션들이 제공되기는 하였으나, 대부분의 연구가 사진 촬영 후 색상의 값, 이름만 제공할 뿐 동일 색상을 실시간으로 비교하지 못하는 불편함이 있다. 이러한 불편함을 해소하기 위해 우리는 스마트 폰의 카메라로 색상 비교를 위해 사진을 촬영하여 화면 옆에 두고, 실시간 입력되는 카메라 영상을 비교하여 유사 색상을 알려줌으로써 실시간 비교가 가능한 색상 매칭 알고리즘과 이를 이용한 애플리케이션을 개발하였다. 색상 매칭 알고리즘은 실시간 비교를 위해 Red, Green, Blue 그리고 Hue 값을 이용하여 코사인 유사도를 계산하며, 유사도 값에 따라 매칭 결과를 실시간으로 알려준다. 제안 방법의 성능을 판단하기 위해 색상 매칭 실험을 하였으며, 그 결과 매칭 성공률은 약 98%를 나타냈다. 따라서 제안 방법은 색맹인 사용자가 스마트 폰을 이용하여 자신이 원하는 색을 찾는데 효과적인 기법이 될 것이다.
증강현실이나 자율 주행, 드론 등의 기술에서 현재 위치와 시점을 파악하기 위해서는 실시간 카메라 자세 추정이 필요하다. 이를 위해 가장 일반적인 방식인 연속적인 단안 영상으로부터 카메라 자세를 추정하는 방식은 두 영상의 정적 객체 간에 견고한 특징점 매칭이 이루어져야한다. 하지만 일반적인 영상들은 다양한 이동 객체가 존재하는 동적 환경이므로 정적 객체만의 매칭을 보장하기 어렵다는 문제가 있다. 본 논문은 이 같은 동적 환경 문제를 해결하기 위해, 신경망 기반의 객체 분할 기법으로 영상 속 객체를 추출하고, 객체별 특징점 매칭 및 자세 추정 결과로 정적 객체를 특정해 매칭하는 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 정적 객체 특정 방식에 적합한 신경망 기반 특징점 추출 방법을 사용하면 동적 환경에 보다 강인한 카메라 자세 추정이 가능함을 실험을 통해 확인한다.
본 논문에서는 Pan/Tilt 움직임이 있는 카메라 영상에서 실시간으로 이동하는 물체를 검출하고 추적하기 위한 라인매칭(Line-matching)알고리즘을 제안한다. 또한 물체를 추적하기 위해 색상 성분의 분포와 물체의 움직임을 동시에 이용하여 특징 값을 매칭 하는 모션-칼라 매칭(Motion-Color matching)방법을 제안한다. 본 논문에서 제시한 라인매칭 알고리즘은 움직이는 카메라 영상 안에서 움직이는 물체를 추적하는데 있어 효율적으로 카메라의 움직임을 보정하며, 그에 따른 연산 시간도 현저히 줄일 수 있는 방법이다. 실험에 의하면 카메라로부터 입력되는 영상에서 움직임을 검출 추적하는데에 있어 초당 10∼12 frame의 연산 속도를 보였으며, 추적하는 대상에 대하여 배경의 움직임이나 주위의 환경에 영향을 받지 않는 강인한 추적 결과를 보였다.
최근 4차 산업혁명이 가속화되면서 IT 기반 산업들이 제품 중심 사업에서 서비스 위주의 사업으로 변화하는 양상을 보인다. 그에 뒤 받침 하듯이 세계 스타트업 기업 가치를 측정해 보았을 때 1위부터 4위까지 모두 IT 기반의 사업이라는 것을 확인할 수 있다. 그중 750억 달라 가치를 가진 Uber, 560억 가치를 가진 디디추싱은 모두 차량 공유 시스템을 서비스를 기업으로, 세계 각국의 사람들의 현재 차량 매칭 서비스에 관심이 집중 되어있다. 이러한 차량 매칭 서비스는 사용자들 실시간 매칭을 해주기 때문에 많은 사람들이 서버에 접속하여 인증을 요청하게 된다. 또한 기업은 많은 사람들의 실시간 인증을 처리해야하기 때문에 다수의 요청을 처리하는 것은 시스템 사양을 결정하게 되는 중요한 요소가 된다. 이러한 서버 기반 인증 방식은 메모리에 부하가 걸리는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 다수의 사람들이 들어오는 차량 매칭 서비스에서 토큰 인증 기반 방식인 JWT를 활용하여 기존의 서버에 사용자의 정보를 저장하는 세션 인증 방식보다 좀 더 효율적인 인증 방식을 제안하고자 한다.
스테레오 비전 시스템에서 전통적인 매칭 알고리즘으로 SAD(Sum of Absolute Differences), SSD(Sum of Squared Differences), NCC(Normalized Cross Correlation) 등 다양한 알고리즘이 존재한다. 그러나 하드웨어로 실시간 처리를 위한 시스템을 구현하기 위해서는 리소스가 한정 되어있다는 제약 때문에 많은 연구에서 SAD 혹은 RT(Rank Transform), CT(Census Transform)를 많이 사용하게 된다. FPGA 내부에는 BRAM(Block RAM)과 MAC(multiply-accumulator)인 DSP슬라이스가 이미 존재한다. 본 논문에서는 BRAM과 DSP로직을 활용해서 전통적인 매칭 알고리즘 중에서 연산기 사용이 가장 많은 NCC를 FPGA로 실시간 처리 가능한 하드웨어 구조를 제안한다.
본 연구에서는 실시간에 걸쳐서, 자동적으로 공액점들을 매칭시킬 수 있는 색상분리기법을 제시하는데 목적을 두고 있다 CCD카메라에의해 취득된 영상으로부터 계산된 상좌표는 취득된 상좌표의 정확도 와 소트를 통한 매칭의 정확도 측면에서 점검되었다. 점검결과, 연구에의하여 취득된 상좌표를 이용하여 사진측량 프로그램에 의해 계산된 대상물좌표의 RMSE는 근거리사진측량의 기대RMSE내에 분포하고 있었으며, 소트에의한 공액표정점들의 매칭 또한 정확하게 수행되었다. 따라서 본 연구에서 제시하는 색상분리기법이 정확한 상좌표의 취득과 공액점의 매칭에 적절함을 알 수 있었으며, 이 방법은 실시간에 걸쳐서 취득정보를 빠르고 정확하게 처리해야하는 산업분야에 유용할 것으로 생각된다.
IoT 및 SNS의 발달로 인해 관계를 표현하는 그래프 모델링 기법이 활용되고 있다. 실시간 스트림 그래프에서 유사한 모형의 그래프를 탐색하기 위한 근사 Top-k 서브 그래프 매칭에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 그래프 스트림에서 간선의 유형 및 구조적 차이를 고려한 효율적인 근사 Top-k 서브 그래프 매칭 기법을 제안한다. 임계값 기반의 필터링과 스트림 환경에 맞는 연속 서브 그래프 매칭 구조를 제안함으로써 그래프 스트림에 적합한 질의 처리를 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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