본 논문은 멀티미디어 광 네트워크인 MOST를 통해 차량의 카메라에서 입력된 영상을 실시간으로 전송하여 디스플레이 할 수 있는 MOST 기반 영상 송 수신 시스템을 제안하였다. 기존의 차량에서는 카메라를 아날로그 형태로 연결하여 영상을 전송하였으나, 차량에 장착되는 카메라의 수가 점점 증가함에 따라 네트워크로 연결하여 영상을 전송하는 것을 요구하게 되었다. 본 논문에서는 실시간 영상 전송을 위해 DSP를 이용하여 MPEG 인코딩과 디코딩을 하였다. 그리고 DSP와 MOST 네트워크 컨트롤러 사이의 스트림 데이터 전송은 MediaLB를 이용하였다. 이때 DSP가 MediaLB와의 연결을 지원하지 않기 때문에 스트림 데이터를 직접 주고 받을 수 없다. 따라서 FPGA를 사용하여 MediaLB를 통해 전송되는 스트림 데이터를 DSP에 전달하도록 하였다. MediaLB는 MOST 네트워크에 대한 하드웨어 및 소프트웨어 응용 프로그램 개발을 쉽게 할 수 있도록 해주고 모든 MOST 네트워크의 데이터 전송방법을 지원한다 본 논문에서 제안된 시스템으로 실시간 영상 전송을 테스트 한 결과 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다.
최근 무선통신기술의 발달로 텍스트나 이미지 등 적은 양의 데이터를 송출하는 것을 넘어 동영상과 같은 많은 양의 데이터 전송이 가능해졌다. 이에 본 논문은 실시간으로 사고의 상황을 효과적으로 구조기관에 전달하기 위해 GPS와 각종 센서를 활용한 GPS 데이터 및 비디오를 실시간으로 전송하는 무선 네트워크 상황 전파 시스템을 제안한다. Raspberry pi module의 카메라와 GPS 데이터는 ffmpeg와 ffserver를 사용하여 서버와 구조기관으로 실시간 송출 및 전송된다. 제안된 시스템은 실제 프로토타입으로 구현되었으며, 실험 결과 제안한 시스템은 즉각적으로 구조기관에 영상 및 GPS 좌표를 송출함으로써 조기에 사고상황을 파악하고 빠른 구조에 이바지함을 보여준다.
최근 블랙박스 및 CCTV 같은 영상 촬영 장치가 보편화되면서, 방대한 양의 영상 데이터가 실시간으로 생성되고 있다. 만약 이 대용량 데이터 안의 차량 정보를 추출할 수 있다면 범죄 차량 추적, 교통 혼잡도 측정 등의 활용이 가능할 것이다. 이를 구현하기 위해서는 수많은 자동차에서 실시간으로 생성되는 영상 데이터를 처리할 수 있는 시스템이 필수적이나, 이러한 시스템을 찾기 힘든 것이 현실이다. 이를 위해 이 논문에서는 아파치 카프카, Hbase를 이용한 영상 빅데이터 처리 시스템을 제안한다. 아파치 카프카는 시스템 내에서 영상 손실이 없는 전송과 영상 처리 노드의 스케줄링을 수행하며, Hbase는 처리된 데이터를 테이블로 저장하고 사용자가 보낸 쿼리를 처리한다. 더불어, Hbase에 인덱스를 구성하여 빠른 쿼리 처리가 가능하도록 만든다. 실험 결과, 제안된 시스템은 인덱스가 없을 때보다 뛰어난 쿼리 처리 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
멀티미디어 기기의 발전과 더불어 다양한 매체로부터 다양한 종류의 영상, 오디오, 텍스트 등의 정보가 난무하고, 이들 정보를 사용자의 요구에 따라 효과적으로 검색·관리를 위한 연구가 활발히 진행되어지고 있다. 실시간 연속 영상에서 내용이 연결되는 부분과 장면전환 등에 의해 내용이 바뀌는 부분을 자동 검출 가능하다면 적은 량의 데이터 내용 표현으로 영상 검색의 효율성을 증대시키는 효과를 가져 올 수 있을 것이다. 본 논문에서는 영상의 특성에 따른 실시간 Cut detection 기술을 제안하고 이 방법의 성능을 다양한 영상 데이터를 바탕으로 정확성 평가를 하였다. 그 결과 영상데이터의 컬러 특성에 관한 통계적인 특성 정보를 필요로 하는 기존의 컬러 히스토그램 방식과는 달리 본 방식은 각 프레임 영상의 색상 분포의 변화분에 의존하므로 어떤 종류의 영상 패턴에도 적용 가능한 robust한 방식이며, 실시간 입력영상의 cut detection 이 가능한 이점이 있음을 확인할 수 있었다.
증강현실은 사용자가 보고 있는 실세계의 영상과 컴퓨터가 생성한 가상의 영상이 실시간으로 합성된 영상을 제공하여 사용자에게 실세계에 대한 이해 및 현실감을 높여 줄 수 있는 기술이다. 증강현실에서 실세계의 대상 물체들과 관련된 부과 정보의 실시간 정합 기술은 매우 중요하다. 따라서 정확한 정합을 위해서 실세계 영상과 부과정보영상의 시절을 실시간으로 측위 하여야 한다. 본 논문은 옥외 실험 환경에서 실시간 정합을 위해 지역 및 전역 트래커의 오차에 대한 보정방법과 지역 및 전역 트래커의 데이터를 이용한 실세계 영상 및 부과 정보 영상의 시점 계산방법을 소개한다.
본 논문에서는 실시간 영상처리 라이브러리인 OpenCV와 YOLO를 활용하여 사용자가 횡단보도 보행 시 안전을 제공해 주는 시스템을 개발하였다. 객체 인식 알고리즘인 YOLOv4-tiny를 이용하여 Ubuntu 환경에서 구현하였다. 데이터 셋은 인도 보행 영상 데이터 셋을 이용하였고 하드웨어는 Jetson Nano를 이용하여 구현하였다. 신호등의 색에 따른 보행 가능 여부를 카메라를 이용하여 전방의 장애물을 음성신호를 이용하여 사용자에게 전달한다. 제안된 시스템은 횡단보도와 신호등, 자동차와 같은 도로 위의 객체들로 설계된 알고리즘을 이용해 다양한 곳에서 사용이 가능하여 활용도가 높을 것으로 예상된다.
본 논문을 통하여 개발된 시스템은 라인카메라를 사용하여 터널의 균열 영상을 획득하기 위하여 사용되는 시스템으로, 터널 내부의 균열 영상을 실시간으로 촬영하여 저장하는 시스템이다. 터널 영상은 의료영상과 같이 작은 손실에도 큰 영향을 미칠 수 있다. 이러한 요소 때문에 본 시스템에서는 CCD 방식의 라인 스캔 카메라를 이용하여 터널 영상을 촬영하며, 이를 저장 하는 방법에 있어서는 비손실 압축기법을 사용하였다. 비손실 압축 기법의 사용을 이용하여 영상을 저장하는 방식은 많은 데이터 저장공간을 필요로 한다. 이러한 문제점은 기술 개발의 놀라운 성장과 더불어 기존 테이프 기반의 방식에서 벗어나 로컬 하드디스크로 직접 저장하는 기법을 사용할 수 있게 되었다. 즉, 라인 카메라를 이용하는 기존 시스템의 경우에는 영상데이타를 실시간으로 저장할 수 없는 문제점 때문에 촬영 속도를 느리게 하면서 영상을 획득하였으며, 획득한 영상을 테이프로 저장하도록 설계되었다. 이에 반하여 본 시스템에서는 테이프를 대신하여 로컬 디스크를 사용하여, 대용량의 영상을 실시간으로 저장할 수 있는 시스템을 개발하였다. 예비실험을 통하여 나타난 결과에 따르면 본 논문을 통하여 개발된 시스템은 약 20Km 이상의 속도로 진행하는 열차에서 터널의 영상을 실시간으로 촬영하여 저장할 수 있음을 살펴볼 수 있었다.
본 논문에서는 광각렌즈를 장착한 CCD 카메라를 통하여 실시간으로 입력되는 영상 데이터로부터 블록에 기반을 둔 영상처리 방법을 사용하여 움직임 정보를 추출한 후, 펜틸트줌 기능을 갖고 있는 카메라를 이용하여 이동하는 물체를 추적해 가는 실시간 이동물체 추적 시스템을 제안한다. 본 시스템은 입력되는 전체 영상 화면을 여러 개의 블록으로 나누어 처리함으로써 보다 빠른 연산 속도를 보이면서도 잡영에도 강하다는 특성을 가진다.
영상회의 시스템과 같이 그룹의 멤버들이 서로 다른 지점에 위치하면서 실시간으로 대화하는 시스템을 실시간 분산 그룹웨어 시스템(real-time distributed groupware system)으로 정의한다. 회의 관리는 영상회의를 원하는 사용자가 네트웍 상에서 현재 열리고 있는 회의세션을 검색하거나, 새로운 회의세션을 생성하여 영상회의를 시작시키거나, 앞으로 열릴 회의세션을 예약하거나 등의 서비스를 제공한다. 여기서 회의세션의 의미는 분산된 시스템들과 그 시스템의 사용자들이 하나의 그룹을 형성하고, 그룹내에서 클라이언트와 서버 형식의 상호작용을 하도록 하는 연결 고리로 정의한다. 본 논문에서는 이러한 서비스를 제공하는 회의 관리구조를 설계하였고, 앞으로 구현 및 확장을 할 예정이다.
최근 들어 립리딩은 멀티모달 인터페이스 기술의 응용분야에서 많은 관심을 모으고 있다. 동적영상을 이용한 립리딩 시스템에서 해결해야 할 주된 문제점은 상황 변화에 독립적으로 얼굴 영역과 입술 영역을 추출하고 오프라인이 아닌 실시간으로 입력된 입술 영상의 인식을 처리하여 립리딩의 사용도를 높이는 것이다. 본 논문에서는 사용자가 쉽게 사용할 수 있는 PC카메라를 사용하여 영상을 입력받아 학습과 인식을 실시간으로 처리하는 립리딩 시스템을 구현하였다. 본 논문에서는 움직임이 있는 화자의 얼굴영역과 입술영역을 컬러, 조명등의 변화에 독립적으로 추출하기 위해 HSI모델을 이용하였다. 입력 영상에서 일정한 크기의 영역에 대한 색도 히스토그램 모델을 만들어 색도 영상에 적용함으로써 얼굴영역의 확률 분포를 구하였고, Mean-Shift Algorithm을 이용하여 얼굴영역의 검출과 추적을 하였다. 특징 점 추출에는 이미지 기반 방법인 PCA 기법을 이용하였고, HMM 기반 패턴 인식을 사용하여 실시간으로 실험영상데이터에 대한 학습과 인식을 수행할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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