본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하고 추적하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다. 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다.
본 논문에서는 고 연색성의 실시간으로 색온도 제어 가능한 승강기용 조명제품 개발을 위하여 제품에 사용될 LED Package를 제작하고 고연색성 실현을 위한 색온도 제어 기초실험을 행하였다. 그리고 20W 급의 LED 광원모듈 구동회로와 색온도 제어를 위한 제어회로를 설계하였다. 또한 음영 제거 및 글레어 차단, 효과적인 광색혼합을 위하여 확산배광을 달성하기 위한 R, G, B, A, W LED의 최적 배치 및 렌즈의 광학설계를 수행하였고 LED에서 발생하는 열을 효과적으로 발산하여 LED 조명모듈의 온도를 낮추기 위한 방열설계를 실시하였다.
본 논문에서는 다양한 조명하에서 실시간으로 눈을 검출하고 추적하는 새로운 방법을 제안하고자 한다. 기존의 능동적 적외선을 이용한 눈 검출 및 추적 방법은 외부의 조명에 매우 민감하게 반응하는 문제점을 가지고 있으므로, 본 논문에서는 적외선 조명을 이용한 밝은 동공 효과와 전형적인 외형을 기반으로 한 사물 인식 기술을 결합하여 외부 조명의 간섭으로 밝은 동공 효과가 나타나지 않는 경우에도 견실하게 눈을 검출하고 추적 할 수 있는 방법을 제안한다. 눈 검출과 추적을 위해 SVM과 평균 이동 추적방법을 사용하였고, 적외선 조명과 카메라를 포함한 영상 획득 장치를 구성하여 제안된 방법이 효율적으로 다양한 조명하에서 눈 검출과 추적을 할 수 있음을 보여 주었다.
산업시설 가운데 화력발전소에 스마트 부하관제 시스템을 이용하여 메탈 조명을 LED 조명으로 대체하여 전력을 절감하였다. LED 조명의 빛의 세기를 조절 할 수 있는 디밍을 통해서 사용자의 다양한 요구사항을 반영할 수 있다. 수요 예측은 전력 사용량이 많은 시간대의 전력사용량을 분산시키는 시스템이다. 수요 예측 스케줄에 의해서 목표전력량에 도달하기 위해 설정된 시간대에 디밍으로 LED 조명의 전력량을 조절하여, 기존 LED 조명 대비 전력량을 27.8% 절감하였다. 외부에 눈과 비가 오거나 밤에 실내가 어두워져서 작업 환경에 영향을 미치는 경우가 있다. 실시간으로 조도를 측정하여 작업 환경이 원활한 기준조도에 맞도록 LED 조명을 디밍 하여 작업환경을 개선하였다.
본 논문은 조명시설을 효과적으로 제어 관리를 위하여 휴대용 개인 단말기를 통하여 On-Line으로 작업이 가능한 Web서버의 개발에 관하여 연구하였다. 현재 조명시설의 제어는 단순한 기능에 의존하고 있는 실정이다. 본 연구를 통하여 개발된 결과물을 통하여 대중화된 휴대용 개인 단말기를 이용하여 실시간으로 조명시설을 효율적으로 제어 및 관리함으로써 경제적, 인력적인 면에서 효과를 얻을 수 있을 것이다.
본 논문에서는 주변 조명과 환경의 변화에 대하여 강건한 화염 검출 방법을 제안한다. RGB 색좌표계에서 화염과 조명의 색 특성을 분석하여 주변색과 화염을 분리할 수 있고 조명에 강건한 임계값을 설정한다. 그리고 화염은 발생 후 동적인 변화를 가지므로 평균 히스토그램 차는 조명과 환경 변화에 강건한 화염 검출을 가능하게 한다. 본 논문에서는 화염 영역 내부의 픽셀 수의 변화를 계산하여 화염을 인지하도록 한다. 실험 결과 제안한 방법은 실시간 처리가 가능하고 조명과 환경 변화에 불구하고 화염 검출 성능이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 분산 실시간 서비스를 지원하는 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 객체를 기반으로 정보가전 기기들을 관리하기 위한 실시간 정보가전 제어 시뮬레이터를 설계 및 구현한다. TMO객체는 기존 객체를 확장한 실시간 특성을 자체적으로 가지는 객체를 UCI의 DREAM연구소에서 제안한 분산 실시간 객체이다. 이러한 TMO 객체를 기반으로 TMOSM(TMO Support Middelware) 상에서 실시간 정보가전 제어를 위한 TMO 객체들의 상호 동작과 실시간 속성을 설계하여 보장된 실시간 서비스를 지원하도록 한다. 본 시뮬레이션 모델은 온도제어, 조도제어, 방법제어 서비스를 지원하는 컴포넌트들로 구성된다. 온도제어 서비스를 위해 Fan_TMO와 Air_Conditioner_TMO, Heater_TMO가 상호 작용하여 적정 실내 온도를 유지하도록 하며, 조도제어 서비스를 위해 Light_TMO가 조도의 변화에 따라 동작하여 일상생활에 적당한 조명 환경을 제공한다. 또한 방범제어서비스를 위해 Camera_TMO가 정해진 시간을 주기적으로 동작하여 방범 활동을 수행한다. 그리고, 각각의 TMO 정보가전 객체들의 동작을 관리하고 서비스 수행 결과를 모니터링 하는 Home_Server_TMO가 존재한다. 마지막으로 설계된 시뮬레이션 환경을 구현하여 본 모델의 실시간 정보가전 제어 서비스를 정확하게 지원하는지를 검증한다. 제안한 시뮬레이션 환경은 일반 정보가전기기를 추가 작업 없이 실시간 서비스 지원 객체로 적용할 수 있는 모델이다.
이 논문은 다른 종류의 유도전동기 구름베어링 손상을 유도전동기 고정자 전류신호해석을 통하여 검출하고 실시간으로 손상을 진단하는 알고리즘을 개발하였다. 유도전동기 구름베어링의 손상을 검출하기 위하여 정상적인 베어링을 갖는 유도전동기, 축정열에 불량을 가지고 있는 전동기와 베어링 외륜에 구멍을 가지고 있는 2가지 종류의 비정상 베어링을 갖는 유도전동기 3set를 실험시스템을 구축하였다. 또한 유도전동기의 구름베어링시스템의 비정상적인 상태에서 고정자전류을 검출하기 위하여 TMS320F2407 DSP 칩을 이용하여 데이터 획득보드를 개발하였다. 이 고정자전류신호를 해석을 통하여 베어링 손상을 검출하기 위한 방법으로 FPT, 웨이브렛 분석 및 내적에 의한 평균신호패던에 의한 분석결과를 제시하였다. 특히 내적에 의한 신호분석을 통하여 베어링 손상 여부를 실시간으로 진단할 수 있는 새로운 알고리즘과 분석방법을 제시하였다.
본 논문은 조명의 변화가 심한 연속영상에서 동적객체를 안정적으로 추출하기 위하여 색상강도 및 기울기 기반 배경모델을 구축하고 이를 이용하여 입력영상으로부터 동적 객체의 윤곽선을 안정적으로 추출하는 기법을 제시한다. 제안기법에서는 우선, 동적객체가 포함되지 않은 배경 연속영상의 HSI 컬러공간에서 색상(Hue) 강도와 색상 기울기에 대한 배경모델을 생성한다. 실시간으로 입력되는 동적 객체를 포함한 연속영상에 대하여 각 화소에 대한 색상(Hue)성분을 추출하고 이웃 화소와의 색상성분에 대한 기울기 크기를 계산한다. 이를 기구축된 배경모델과 비교하여 그 차분값이 일정 임계값을 초과하는 경우 동적객체의 윤곽선으로 판별한다. 제안 기법은 극심한 조명 변화에 강건하게 동적 객체의 윤곽정보를 실시간 추출하였다. 본 논문에서는 기존 RGB 기반 배경 모델링 기법을 적용한 경우와의 비교 실험을 통하여 제안 기법의 안정성을 보였다.
본 논문에서는 다중 심도 카메라 기반의 실시간 피플 카운팅 시스템을 제안 한다. 카메라 영상으로부터 사람을 감지하고 추적하는 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 피플 카운팅 시스템은 쇼핑몰이나 대형건물의 출입구 등과 같은 다양한 환경에 적용될 수 있다. 기존 피플 카운팅 시스템에서의 급격한 조명의 변화나 겹침 현상, 가림 현상에 대한 해결 방법으로, 다중 심도 카메라 환경에서 동일 객체 추적을 위해 RLM(Range Laser Method)를 적용하고, 조명 등 환경 변화에 강인한 배경 제거 및 물체 검출 기법으로 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 적용해 객체인식에 대한 정확도를 높인다. 또한, 객체를 블랍(Blob)으로 지정해 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF) 방법으로 객체를 추적한다. 본 제안은 피플 카운팅 시스템에의 객체 검출 및 인식에 대한 정확도를 향상시킬 수 있으리라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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