본 논문에서는 마커 인식을 이용한 깊이 영상 기반 군집로봇 대형제어 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저, follower 로봇들의 입력 영상에서 마커 인식 알고리즘을 이용하여 마커를 인식 한 뒤 인식된 마커를 분석하여 등록된 ID를 찾는다. 검출된 마커의 ID가 leader로봇의 ID일 경우 해당 마커의 위치와 기울기 값을 깊이 영상 센서로부터들어오는 깊이 정보를 통해 계산 한 뒤 마커의 위치와 기울기를 이용하여 대형제어를 한다. 마지막으로 제안한 알고리즘을 실제 로봇을 이용한 대형 제어실험을 통해 응용 가능성을 증명한다.
본 논문에서는 다양한 디지털 잎을 효율적으로 생성하기 위하여 특징기반 워핑을 활용한 잎 모델링 방법을 제시한다. 제안하는 방법은 다수의 다양한 잎의 형상을 쉽고 직관적으로 제어하고 이를 통해 자연스러운 잎맥 패턴을 효과적으로 성장할 수 있도록 영상처리 응용 기술 중 하나인 워핑 방법을 활용한다. 먼저 잎몸 영상으로부터 잎몸의 형상을 판단할 수 있는 근사화된 컨투어 정보를 찾고, 이를 기반으로 특징기반 워핑에 사용되는 제어선을 자동으로 계산한다. 다음으로 제어선기반 워핑을 통해 잎몸 영상을 직관적으로 변형함으로써 다양한 형상을 갖는 잎을 자동으로 생성할 수 있다. 그리고 변형된 잎몸 영상의 컨투어 정보들로부터 컨투어기반 잎맥 성장 알고리즘을 적용하여 자연스러운 잎맥 패턴을 생성한다. 본 논문에서는 잎몸에 해당하는 샘플 이진영상 한 장을 사용하여 식물을 구성하는 다양한 형상의 잎을 효율적으로 생성 가능한지 여부를 실험을 통해 입증한다. 또한 워핑을 잎몸의 성장에 적용하여 잎의 자연스러운 성장을 표현할 수 있음을 확인한다.
본 논문은 윤곽선 기반 메쉬 최적화를 이용한 스테레오 영상의 효율적인 데이터 표현 방법을 제안한다. 스테레오 영상에 대한 메쉬 기반 2차원 워핑은 주로 제어점 선택과 선택된 제어점들의 시차 정보 추정 성능에 의존한다. 따라서 제안된 방법은 제어점 선택을 위하여 강한 윤곽선과 객체의 경계선만으로 구성된 특징 지도를 생성하고 이를 기반으로 격자형 메쉬를 생성한다. 또한, 지역단위로 2차원 워핑을 수행하며 목적영상과의 오차를 최소로 하는 제어점의 위치를 반복적으로 추정하게 된다. 최적화된 제어점 위치를 찾기 위한 반복적 2차원 워핑 과정은 많은 계산 시간을 요구하기 때문에 이를 개선하기 위하여 입력된 스테레오 영상은 수평 시차만 존재하고 최적의 제어점 위치는 객체의 경계선을 포함한 윤곽선 위에 존재함을 가정한다. 따라서 제안한 윤곽선 기반 워핑 방법은 수평선 위에 윤곽선만을 따라 반복적으로 최적화된 제어점 위치를 탐색한다. 본 논문의 실험에서는 스테레오 영상에 대하여 제어점 수에 따른 신호에 대한 잡음비(PSNR)를 측정하여 기존 방법과 제안한 방법의 품질을 비교 하였다. 뿐만 아니라 최적의 메쉬 생성을 위한 수행시간을 비교하여 평가하였다. 실험 결과를 통하여 제안한 방법은 적은 수의 제어점을 이용하여 품질의 저하를 줄이고 빠르게 최적의 메쉬를 생성함으로써 효율적인 스테레오 영상 표현 방법을 제공하였다.
가정 내 정보 가전 기기들의 수효가 늘어 가고, 초고속 인터넷 서비스가 일반 가정으로 보급되는 등 가정 내의 정보 통신 환경이 변하고 있다. 이 가정 내 정보 가전 환경을 통합 관리하면서 외부 통신망과의 연계를 담당하는 기기로서 홈 서버가 이용되어 진다. 또한 코덱 기술의 발전으로 인터넷을 통해 원격지로 영상을 송수신할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 이러한 정보 가전 환경에서 홈 서버를 기반 시스템으로 한 영상 감시 시스템의 구현에 대해 기술하였다. 본 시스템은 홈 서버 시스템에 X.10 프로토콜을 이용하여 카메라와 같은 디바이스를 제어하도록 하였으며, 통화 호출에 사용하는 프로토콜로는 IETF(Internet Engineering Task Force)에서 권고한 SIP(Session Initiation Protocol) 영상 회의 프로토콜을 기반으로 하였다. 본 영상 감시 시스템은 SIP의 User Agent를 홈 서버에 구현하여 비디오 코덱 등을 연결하였고 SIP의 메시지와 X.10 디바이스 콘트롤을 연동하는 모듈을 추가하여 카메라 선택 등의 디바이스 제어를 하는 동시에 집 외부에서 내부의 상황을 영상으로 모니터링할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 SOFM기반 신경망 분류기를 이용한 매크로블록 기반 전송률제어 방식을 제안한다. 수학적 왜곡 비트율 모델과 귀환회기 방식을 기반으로 하는 기존의 전송률 제어 방법에 비하여, 제안된 방법은 전송비트 제어용 전역모델을 설정하고 이를 최적으로 제어할 수 있는 SOFM기반 신경망 분류기를 이용하여 영상특성 변화에 적극적인 대처를 할 수 있다. 제안된 전송률 제어 알고리즘은 기존의 MPEG-4 매크로블록 기반 전송률 제어 알고리즘에 비해 전체 연산 복잡도는 비슷하게 유지하면서 피크신호 대 잡음비의 비교에 있어서 0.2 dB ~ 0.6 dB 정도 성능이 우수함을 확인하였다.
필드 워핑은 상대적으로 많은 연산량을 요구하는 것에 반해 제어선을 이용하여 워핑 결과를 좀 더 세밀하게 제어할 수 있는 것이 장점이다. 필드 영상 워핑 및 모핑의 동작 특성상, 국부적인 영상 확대와 축소 및 회전 등과 같은 다양한 기하학적인 변형이 복합적으로 발생하게 되는데 역방향 매핑 과정에서 소스 영상과 목적 영상의 화소가 정수 화소 단위로 대응되지 않을 경우, 목적 영상에 대응시킬 화소값을 산출하기 위해 적합한 영상 보간 기술이 필요하다. 다양한 보간 기술들 중에서 평균적으로 우수한 결과를 제공하는 양선형 보간이 보편적으로 사용되고 있으나, 이 보간 기술은 대각선 방향의 윤곽선 재현에 한계를 가지고 있다. 본 논문은 필드 워핑과 모핑을 위한 pseudomedian 필터 기반 영상보간법을 제안하고 주관적인 화질을 분석 평가함에 그 목적이 있다. 제안된 보간 방법은 양선형 보간과 윤곽선 재현에 우수한 특성을 보이는 pseudomedian 필터 보간을 효과적으로 결합한 것이다. 제안된 방법에 따르면 다른 보간 기법에 비해 상대적으로 자연스러운 워핑 및 모핑 결과를 얻을 수 있다. 제안된 방법의 타당성과 보편성을 검증하기 위해 서로 다른 분포 특성을 갖는 영상을 대상으로 주간적인 화질 측면에서 그 성능을 분석 평가하였다.
인터넷 정보가전 제품의 보급과 편리한 서비스를 요구하는 사용자의 욕구증대로 인하여 홈 오토메이션이라는 기술이 대두 되었다. 초기의 홈 오토메이션은 셋톱박스, CCTV와 같은 장비들이 요구 되어 가정, 사무실과 같은 소규모 공간에서의 도입이 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 언제 어디서나 영상 감시와 제어를 할 수 있고 별도의 장비 없이 소규모 공간에서도 손쉽게 적용 시킬 수 있는 홈 오토메이션 시스템이 요구된다. 홈 오토메이션 시스템의 구현을 위해서는 기반기술인 영상 감시와 제어기술이 구현되어야한다. 본 논문에서는 홈 오토메이션의 기반 기술인 영상 감시기술 구현을 위해 원격 영상 감시 시스템을 설계 및 구현 하였다. 원격 영상 감시 시스템은 클라이언트에서 선택한 웹카메라의 동화상 캡쳐시 버퍼링을 중지함으로써 영상지연을 최소화하였으며, 카메라 선택 모듈의 사용으로 모든 영상이 아닌 선택된 영상만을 전송함으로써 자원 소모를 줄였다. 이러한 원격 영상 감시 시스템은 전력 감시 시스템, 분산 제어 시스템 등의 산업분야 뿐만 아니라 교육 분야 등 여러 분야에서 사용될 수 있다.
유비쿼터스(Ubiquitous)시대의 도래로 디지털 라이프(Digital Life) 실현을 위한 디지털 생활환경기술 개발에 심혈을 기울이고 있는 상황이다. 본 연구에서는 CDMA 이동통신망을 통해 사용자가 언제 어디서나 댁내 상황을 영상, 음성 또는 데이터를 통해 확인하거나 제어할 수 있는 모바일 기반의 디지털 홈오토메이션 기술을 개발하고자 한다. 음성과 영상을 동시에 전송하고, 실시간으로 집안의 기기에 대한 제어 및 상태정보를 주고받을 수 있게 하며, 일정량 이상의 데이터를 수신 받으면서 집안의 기기를 제어하는 등의 서비스에 초점을 맞추어 개발하였다.
본 논문에서는 TCP/IP 기반에서 웨이블릿 변환과 인터넷을 이용 원거리에 있는 Device를 PDA로 제어하는 영상감시 솔루션에 대해 연구하였다. 우선 서버는 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 획득한 영상에 대해 2단계 웨이블릿 변환을 한 후, 인터넷을 통해 Client(PDA)로 전송한다. PDA는 수신한 프레임만을 가지고 역 웨이블릿 변환을 하고 사용자에게 영상을 보여주게 된다. 카메라는 스텝 모터와 마이크로프로세서 80C196KC에 의해서 컨트롤되고, 사용자는 서버에서 보내는 영상을 PDA를 이용해서 감시한다. 그리고 PDA를 이용 원거리에 있는 서버 80C196KC에 제어 신호를 보내고 자신이 원하는 영상을 감시할 수 있다.
우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록 변호, 얼굴사진, 지문 등 개개인의 방대한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 많은 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 주민등록증 영상을 자동 인식할 수 있는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크와 얼굴인증을 이용한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상에서 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 영상을 소벨마스크와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 검출한다. 그리고 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 문자를 추출하기 위한 전 단계로 주민등록증 영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 주민등록증 영상 전체를 이진화 한다. 이진화된 주민등록영상에서 COM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원하고 검출된 각 영역에 대해 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 문자를 추출한다. 추출된 개별 문자는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하여 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간충과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증애서 추출된 얼굴영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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