동영상에서 객체 추적은 몇 년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 본 논문에서는 감시 시스템 분야에서 적용되어 질 수 있는 실시간 객체 추적 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 카메라가 고정되어 있고 배경영상의 변화가 거의 없는 환경으로 제한하고, 입력영상과 배경영상의 차를 이용하여 객체의 위치를 탐지하고 움직임을 추적한다. 객체 위치 탐지시 객체의 윤곽선 중 일부 점을 추출하고 추출된 점들을 이용, 객체의 무게중심을 구한다. 객체 추적시 가변 탐색창을 이용해 실시간으로 빠른 처리가 가능하도록 하였다. 그리고 실험을 통하여 제한된 환경하에서 실시간으로 빠른객체의 추적을 보인다.
현대 정보 기술은 새롭고 개선된 방법으로 여러 산업들에 지속적인 제공을 하고 있다. 본 논문에서 고려한 스마트 컨테이너 공급망 관리는 사물지능(M2M)통신의 급속한 발전과 함께 고성능 센서, 컴퓨터 비전, GPS, GSM을 기반으로 형성된다. 기존 공급망관리는 실시간 컨테이너 추적에 제한이 있다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 인터럽트 및 보통 정기적인 알림에 대한 컨테이너 식별 시스템과 자동 알림 시스템의 개발과 실시간 컨테이너 공급망관리의 연구 및 구현에 초점을 맞추었다. 첫째, 본 논문은 컨테이너 코드 식별 및 실시간 작업에 대해 컴퓨터 비전 라이브러리와 OCR 엔진을 비주얼 스튜디오 2010으로 구현된 식별 알고리즘을 제안하고 있다. 둘째는 실시간 컨테이너 추적 및 그 시스템의 한계에 대해 제공되는 현재 자동 알림 시스템에 대해 설명한다. 마지막으로 본 논문은 고성능 센서와 컴퓨터 비전과 함께 유비쿼터스 모바일 및 위성 네트워크와 실시간 컨테이너 추적 솔루션의 미래에 도전과 가능성을 요약하였다. 뛰어난 운영 및 보안 공급망관리의 우수한 전송을 제공하기 위해 이러한 모든 구성요소를 결합하였다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제10권2호
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pp.67-80
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2006
본 논문에서는 스테레오 비전을 이용하여 기존의 포인팅 디바이스인 마우스를 대신할 새로운 포인팅 디바이스 방법을 제안 한다. 제안한 방법은 기존의 인식 장비들이 가진 마커에 의한 움직임 제약과 고가 장비의 단점을 극복하기 위해 컴퓨터 비전을 이용한다. 즉, 사람이 시각을 통해 정보를 인식하는 것과 동일하게 컴퓨터의 영상 정보를 이용하여 실시간으로 영상내의 컬러 영역의 분할을 통해 물체의 위치를 추적 및 정합하고 이의 위치를 스테레오 기하학 정보로부터 계산하여 포인팅 동작을 수행한다.
모션 캡쳐 기술은 영화나 게임 혹은 애니메이션과 같은 다양한 분야에서 새롭게 시도되고 있다. 기존의 모션 캡쳐 방식은 마커라는 불편한 인식장치로 인하여 움직임에 적지 않은 제약을 받을 뿐만 아니라 엄청난 고가 장비를 필요로 한다. 갈수록 좀 더 편리한 모션 캡쳐 기술이 요구됨에 따라 실시간으로 물체의 위치를 트래킹(위치추적)하고, 스테레오 비전을 이용하여 3 차원 재 구축을 수행해 입체적인 가상모델을 생성하여 보았다. 본 논문에서는 효율적인 트래킹 연산에 의한 움직임 제약을 최소화한 개선된 알고리즘을 설계, 구현하였고, 저렴한 웹 캠을 이용하여 스테레오 비전방식(Stereo Vision Based)을 접목시켜 기존의 고가 장비들과 유사한 환경을 이 시스템으로도 가능하다는 것을 확인하였다.
그림 툴은 실시간 비디오 영상 스트림과 트래킹 시스템을 통해 사용자의 손가락 움직임의 입력을 받아 가상의 오브젝트들을 그려서 보여주는 툴이다. 핵심개발기술은 병렬처리언어인 CUDA사용하여 개발된 저가의 비전 기반 트래킹 시스템이다. 저가의 트래킹 시스템과 그림툴의 설계, 구현, 앞으로의 발전 방향에 대해 설명한다.
본 연구에서는 음악치료 수퍼비전 형태, 즉 개인 수퍼비전과 소집단 수퍼비전 형태에 따른 수퍼바이지의 수퍼비전 만족도에 차이가 있는지를 알아보고자 했다. 그에 따라 서울 소재 대학교 음악치료학과 석사과정 재학생 중 임상 수퍼비전을 받고 있는 학생 26명을 대상으로 설문지 조사가 실시되었다. 대상자별로 개인 수퍼비전과 집단 수퍼비전이 각각 4회씩 이루어졌고, 수퍼비전 실시 후 수퍼비전 만족도 질문지(Supervisory Satisfactory Questionnaire)를 사용해 각 수퍼비전에 대한 만족도를 평가하였다. 연구 결과, 개인 수퍼비전에 대한 만족도 평균 점수가 집단 수퍼비전 만족도보다 높은 것으로 나타났지만, 두 조건 사이에 통계적으로 유의미한 차이는 없는 것으로 나타났다. 그러나 만족도 세부 항목 중 필요성 충족과 전체적인 수퍼비전에 대한 만족도를 묻는 질문에서는 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 대상자들의 자기보고 내용에 있어 개인 수퍼비전의 경우에는 제공되는 시간의 충분함과 수퍼바이저의 개별적이고 긍정적인 피드백에 대한 서술이 많았던 반면, 집단 수퍼비전의 경우에는 동료들 간의 긍정적인 교류와 시간 부족에 대한 서술이 많았다. 이와 같이 개인 수퍼비전과 집단 수퍼비전에서 충족될 수 있는 다른 필요와 장점이 있음을 보여주는 본 연구 결과를 바탕으로, 국내 음악치료 교육 환경에서 적용될 수 있는 수퍼비전 형태에 대한 고려사항이 제안되었고, 추후 연구에 대한 필요성이 제시되었다.
사람간의 상호작용에서 손은 중요한 역할을 담당하고 있기 때문에, 사람과 컴퓨터 사이의 인터페이스에 관한 연구에서 역시 손을 이용한 자연스러운 상호작용은 중요한 화두 중 하나이다. 따라서 본 논문에서는 손 기반 인터페이스를 위한 손 모양 인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 비전 기반의 방법을 이용하기 때문에 사용자의 몰입을 방해할 수 있는 마커 혹은 센서의 부착을 요구하지 않으며, 간단하지만 효과적인 방법을 사용함으로써 실시간 연산을 보장한다. 또한 사용자의 양 손을 추적하고 손의 모양을 인식함으로써, 보다 자연스러운 양손 기반의 상호작용을 제공한다.
최근 치안 관련 강력 범죄 발생이 사회 이슈화가 많이 된다. 이에 대한 해결책으로 CCTV가 기하급수적으로 보급, 설치되고 있다. 하지만 현재의 CCTV 기술은 단순 녹화의 수준에서 머물고 있기에 범죄 발생 사후에나 사용되고 있는 실정이다. 영상보안 분야에서 현재 진행되고 있는 지능형 영상 분석 기술은 영상 감시, 분석을 인력으로 사용하는 방식에서 벗어서 실시간으로 시스템에서 상황판단을 하여 경보하여 줌으로써 범죄의 예방 및 조속한 해결을 가능하도록 발전하고 있다. 본 논문은 지능형 영상 분석 시스템을 구성하는데 있어서 영상 분석 기술의 인터페이스를 공통화를 적용, 모듈화 함으로써 각각의 감시사이트에 적용 가능한 최적의 비전 기술 모듈만을 시스템 관리자에 선택에 따라 해당 시스템에 적용할 수 있도록 하였다. 또한 각 비전 모듈을 개별 프로세스로 동작하게 하고 모듈간의 통신을 네트워크화 함으로써 분산 환경으로 동작할 수 있도록 개발하였다.
타워크레인은 최근 증가되고 있는 고층 건축물의 시공에 핵심적인 장비임에도 불구하고, 지난 수십년간 이를 개선하기 위한 연구가 매우 부족하였다. 본 연구는 기존의 T형 타워크레인에 머신비전, RFID 및 GPS 기술 등을 접목한 지능형 타워크레인 개발 Framework을 제시하고, 제시된 Framework의 하위 모듈인 머신비젼 모듈의 프로토타입을 개발하였다. 머신비전 모듈은 CCTV와 LCD 모니터를 이용하여 현장 및 자재관련 멀티미디어 정보를 크레인 운전원과 현장 자업자가 실시간으로 공유학 수 있으므로 작업 생산성과 안전성을 의게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
실시간 동영상에서 객체의 추적은 배경영상에서 움직이는 객체를 추출하고 추출된 객체의 이동을 추적하는 것으로 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제중 하나이다. 본 논문에서는 실시간 객체의 추적에서 배경영상과 입력영상의 차영상을 이용하는 방법의 전 처리로 시간의 흐름에 따라 변화되는 배경영상의 잡음을 최소화하기 위하여 입력영상의 일부분을 배경영상으로 대체함으로 최신의 배경영상을 유지 할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 실시간 동영상의 객체추적은 배경영상과 입력영상의 차를 이용하는데 최초의 배경영상은 시간의 흐름에 의해 빛의 양이나 주위환경에 의해 많은 변화를 가져오게 된다. 또한 실시간으로 처리해야 하는 시간성으로 인해 최신의 배경영상을 획득하는데 많은 처리시간을 할애할 수 없다. 따라서 전체 영상의 일부분을 대상으로 점진적으로 누적영상을 배경영상에 적용함으로 실시간 환경에서의 배경영상의 변화에 의한 잡음을 최소화 하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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