본 논문은 도로주행 영상에서 도로표지판을 인식하는 방법을 제안한다. 지능형 차량에서 얻어지는 도로표지판 영상은 일반적인 사물 영상과는 다른 두 가지 특징이 있다. 첫째는 대상이 되는 사물들은 종류가 제한적이고 형태가 단순한 도형인 경우가 대부분이다. 둘째는 일반적인 도로주행 영상은 다양한 조명 환경과 날씨 상태로 인해서 선명한 영상을 취득하기 어려운 점이다. 본 논문에서는 조명 변화가 심한 도로주행 영상에 대해서 효과적으로 특징을 추출하기 위해서 Modified Census Transform(MCT)을 개선한 특징추출 방법을 제안한다. 추출된 특징들은 히스토그램으로 쌓여지고 영상 전반에 걸쳐 아주 고차원의 기술자(Descriptor)로 변환되며, 변환된 수많은 기술자들은 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 활용한 Fisher-vector 방법에 의해서 저차원으로 변형하여 특징으로 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 일반적인 표지판 인식 방법에 비해서 조명변화에 강한 검출 결과를 보여주었으며, 실시간 검출 및 인식도 가능하였다.
주광의 색온도와 일치하는 실내 전반 조명용 60W급 LED 조명제품 개발하기 위하여 실내 주광에 적합한 LED를 선정하고, 색온도, 광색제어를 위한 구동회로 및 제어회로를 설계 제작 하였다. 그리고 1W급 Cool White, Warm White Package LED 총 168 EA를 적용하여 주광의 색온도와 일치하는 실내전반 조명용 LED 조명 System 을 개발하였다. 주광의 색온도와 일치하는 실내 전반용 LED 조명제품은 60W급 LED SMPS 구동회로 및 광색/색온도 제어회로 설계, 면발광을 위한 방열 설계 및 기구 구조 설계를 통하여 개발되었으며, 직접 시제품을 제작하고 그 성능을 측정하였다. 그 결과 회로 효율은 85% 이상, 색온도는 $3,000{\sim}7,000K$에서 실시간으로 제어 가능 하고, 원하는 색온도을 구현 할 수 있도록 하였으며, 발산각 또한 최대 광도의 1/2 기준으로 $100^{\circ}$ 이상을 만족시켰다.
본 논문은 실시간 카메라 영상으로부터 얼굴을 검출하고 얼굴 표정을 인식하여 웃음 치료훈련을 할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 카메라 영상으로부터 Haar-like 특징을 이용하여 얼굴 후보 영역을 검출한 다음, SVM분류기를 이용하여 얼굴 후보 영역이 얼굴 영상인지 아닌지를 검증한다. 그 다음에는 검출된 얼굴 영상에 대해, 조명의 영향을 최소화하기 위한 방법으로 히스토그램 매칭을 이용한 조명 정규화를 수행한다. 표정 인식 단계에서는 PCA를 사용하여 얼굴 특징 벡터를 획득한 후 다층퍼셉트론 인공신경망을 이용해 실시간으로 웃음표정을 인식하였다. 본 논문에서 개발된 시스템은 실시간으로 사용자의 웃음 표정을 인식하여 웃음 양을 화면에 표시해 줌으로써 사용자 스스로 웃음 훈련을 할 수 있게 해 준다. 실험 결과에 따르면, 본 논문에서 제안한 방법은 SVM 분류기를 통한 얼굴 후보 영역 검증과 히스토그램 매칭을 이용한 조명정규화를 이용하여 웃음 표정 인식률을 향상시켰다.
본 논문에서는 실시간 카메라 입력 영상에 적합한 얼굴 검출을 위해 다양한 외부적 환경에 덜 민감한 새로운 알고리즘을 제안한다. 빛이나 조명의 영향에 의한 오류를 방지하기 위해 전처리 과정을 포함시키고 형판 정합방법의 단점을 개선하기 위해 얼굴 인식에서 주로 쓰이는 방법인 주성분 분석(PCA :Principal Component Analyses) 변환을 적용하고. 생성된 주성분(Principal Component)을 선형 판별 분석(LDA: Linear Discriminant Analysis)의 입력으로 사용하는 방법을 통해 얼굴을 검출하도록 하였다. 실험을 위해 실제 환경과 같은 6개 카테고리의 동영상을 중심으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 기존의 PCA만을 이용한 방법보다 좋은 성능을 보여줌을 알 수 있었다.
광선추적법(ray tracing)은 빛의 반사, 투과 등을 사실적으로 표현할 수 있는 대표적인 전역조명(global illumination) 기술이지만, 복잡한 계산과정으로 인해 실시간 활용에는 많은 제약이 존재한다. 이런 문제를 해결하기 위해 최근에는 GPU(Graphics Processing Unit) 기반의 광선추적법 알고리즘이 활발하게 개발되고 있으며, 본 논문에서는 J. Purcell 등이 제안한 광선추적법 기법을 구현하였다. 그리고 구현된 알고리즘을 인터렉티브 응용분야에 활용하기 위해 렌더링 성능을 개선하는 두가지 방법을 적용하였다. 먼저, 그래픽스 하드웨어에서 지원하는 래스터라이제이션(rasterization)을 적용해 초기 광선의 교차점을 효과적으로 구했다. 또한 대상 물체를 가속화(acceleration) 구조로 구성하여 광선과 물체간의 교차연산에 소요되는 계산시간을 단축하였다. GPU 기반의 광선추적법 렌더링에서 다양한 성능 개선 알고리즘을 적용하여 향상된 렌더링 결과를 구체적으로 분석한 기존 연구가 비교적 적었으며, 본 논문에서는 각 과정에 따른 개선 결과를 제시하였다. 구현된 렌더러와 GPU 기반의 환경 맵을 비교하였으며 이동형 개인 컴퓨터와 무선 센싱 장비를 이용한 무선 원격 렌더링 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 실시간 합성, 증강현실(augmented reality), 가상현실 등의 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 전기철도 차량기지 변전소의 전력품질을 개선하기 위한 실시간 무효전력/역률 보상설비를 제안하였으며 실제 차량기지에 적용하기 위한 최적의 용량을 제시하였다. 이를 위하여 현재 상용화된 여러 종류의 실시간 무효전력/역률 보상설비를 소개하였고 이 중에 전기철도 차량기지 변전소의 부하 특성에 가장 적합한 보상설비인 SVG(Static Var Generator)를 제시하였다. 제시된 SVG는 PSIM을 사용하여 간이 모의 시스템으로 구현되었으며 이를 통한 기본적인 보상원리와 모의 결과를 기술하였다. 실제 차량기지에 적용하기 위한 최적의 용량 설계는 실제 측정된 차량기지 변전소의 전력품질 데이터를 기초로 설계되어 졌으며 보상효과 및 경제적인 측면이 고려된 용량으로 제시되었다. 최종적으로 전압형 인버터와 직류 커패시터로 구성된 실시간 무효전력/역률 보상설비를 통한 실제 전기철도 차량기지 변전소의 전력품질 개선에 대하여도 기술되었다.
실시간 영상에서 사람의 얼굴 검출은 얼굴 인식분야에 있어서 주요한 관심 분야 중의 하나이다. 본 논문에서는 실시간 입력되는 영상에서 피부 색상과 Haar-like feature를 이용한 얼굴 검출 및 추적 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 컬러 색 공간에서 피부색상과 특징점을 가지고 얼굴 영역 및 추적하였다. 실험 결과 실시간 영상에 대해 조명 변화 및 가림 현상에서 강건한 추적 결과를 얻을 수 있었다.
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.
최근 GIS와 위치정보를 실시간으로 서비스하는 GPS(Global Positioning System)를 통합함으로써 지표의 지형지물 및 현상과 실시간 물체의 이동상황 등의 위치정보 파악이 가능하게 되었다. 그러나 GPS에 의한 실시간 물체의 이동상황 및 위치정보는 데이터를 수신 받는 시스템에서만 구현되는 단점이 있어 원거리에 있는 업무관리자에게 신속한 정보전달의 어려움과 업무의 효율성등 여러 가지 상황을 능동적으로 대처하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 최근 정보통신 기술의 발달로 지리적으로 분산되어 있는 컴퓨터가 서로 정보를 공유할 수 있도록 네트워크 화되는 정보통신 기술을 기반으로 GIS와 GPS, 무선통신시스템과 네트워크를 통합함으로써 원거리에 있는 업무관리자에게 실시간으로 물체의 이동상황 및 위치정보의 파악이 가능한 통신시스템의 설계와 정보전달을 신속하고 원활하게 수행할 수 있는 통합정보 구현시스템을 개발하는데 목적이 있다.
바람은 기상, 기후, 농림, 교통, 산업, 재난, 생활안전, 신재생 에너지 등 다양한 분야에서 널리 활용되는 요소 중 하나이다. 특히, 항공기 이착륙에서는 측풍의 형태가 항공기 안전에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 연구지역의 기 구축된 자동기상관측장비(AWS)의 정보를 연계 구축하여, 풍향과 풍속을 1분 단위의 변화량을 반영한 실시간 바람정보 표출시스템을 개발하였다. 이를 통해 기존 문자 및 이미지 형태의 정보에서 시각화된 실시간 바람지도 제공을 통해 공항 이착륙시 항공기 안전운항에 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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