홍채 인식은 동공과 흰자위 사이에 존재하는 도넛 모양의 홍채 패턴(Iris pattern)을 이용하여 자신인지 타인인지 판별하는 매우 신뢰도가 높은 생체인식기술 가운데 하나이다. 홍채 인식은 홍채 영상의 홍채 패턴으로부터 홍채 코드(Iris code)를 추출하여 인식하기 때문에 좋은 질의 홍채영상을 취득하는 것은 정확한 홍채 인식을 위해서 매우 중요하다. 이러한 홍채 영상의 질을 결정하는 중요한 요소 가운데 하나가 초점(focus)이다. 초점이 맞지 않아 흐려진(blurring) 영상은 홍채 인식에서 자신임에도 불구하고 타인으로 인식하는 FRR(false reject error)를 증가시킨다. 홍채 인식 시스템의 카메라는 고정 초점 방식과 가변 초점 방식이 있다. 고정 초점 방식은 초점렌즈가 고정되어 있어서 초점이 맞지 않는 영상을 취득할 경우 사용자에게 다시 요구하여 입력받도록 한다. 이는 사용자에게 불편을 초래한다. 가변 초점 방식은 사용자와의 거리를 측정하여 초점렌즈를 움직여서 초점이 잘 맞은 선명한 영상을 얻는다. 하지만, 초점렌즈를 움직이기 위해서 사용자와의 거리를 측정하는 센서와 초점렌즈를 움직이는 모터등과 같은 부가 장비가 필요하다. 따라서 카메라의 부피가 커지고, 가격이 상승하게 되는 문제점이 있다. 그리므로 본 논문은 고정 초점 카메라를 사용하여 부가 장비 없이 홍채 영상 복원 알고리즘을 사용하여 소프트웨어적으로 초점이 맞지 않아 흐려진 영상을 처리하는 방법을 제안한다. 본 논문은 초점값을 이용하여 열화(degradation)의 정도를 판단하였으며, 초점값(focus value)에 따라 점확산함수(point spread function)를 설계하여 홍채영상을 복원하였다.
하천의 수리 정보는 여러 가지 하천 사업 수행에 기본 자료로서 매우 중요한 역할을 한다. 하지만 우리나라의 하천 수리 정보는 대하천 중심으로 조사되고 있고, 중 소하천에 대한 수문조사는 상대적으로 매우 미진한 실정이다. 본 연구의 목적은 중 소하천에 대하여 정확도 높은 수리 정보를 저비용, 실시간으로 취득하기 위한 시스템을 개발하는데 있다. 이를 위해 하천의 수면을 촬영하여 촬영된 영상을 실시간으로 서버로 자동전송하는 시스템인 WIA 시스템(wireless image acquisition system)을 개발하였다. 그리고 촬영된 영상을 분석하여 수위를 도출하는 영상 분석 프로그램, 수위-유량 관계 곡선(rating curve), 미계측 지점에 대한 하천수리 정보를 계산하기 위한 HEC-RAS를 포함하는 River-HQ 시스템을 개발하였다. 개발된 WIA & River-HQ 시스템은 한국건설기술연구원의 하천실험센터 내 직선 수로에서 검증되었다. 그 결과, 영상 분석에 의한 수위는 계측 수위와 유사하였고, 미 계측 단면에 대한 수위 역시 계측 결과를 비교적 잘 모사하였다.
전자현미경은 전자빔을 이용하여 나노 수준의 분해능으로 초미세 구조물을 관찰할 수 있는 측정 장치이다. 이러한 전자를 소스로 사용하는 현미경에서 전자총의 특성을 파악하는 것은 전자현미경의 광학계를 설계하거나 그 성능을 평가할 때 매우 중요하다. 본 연구에서 제작한 전자총 평가 시스템은 전자총의 특성인 각전류밀도와 가상 전자원 크기를 측정할 수 있다. 이러한 특성을 정확하게 도출하기 위해서는 우선 가상 전자원의 위치를 알아야 한다. 전자총 평가 시스템은 전자총에서 방출된 전자빔을 형광 스크린에 조사하여 전자빔을 가시광선으로 변환하고, 형광 스크린 반대편에서 광학 현미경 렌즈가 장착된 카메라를 이용하여 빛으로 변환된 전자빔을 촬영하여 영상으로 획득 할 수 있다. 본 발표는 이렇게 획득한 영상에서 MathWorks(R)사의 MATLAB(R) 소프트웨어를 이용하여 물리적인 거리를 도출하기 위하여 사용하는 영상처리기법을 소개한다. 사용한 영상처리는 픽셀을 기반으로 계산하였으며, 취득 영상의 잡음을 제거하는 방법, 형광 스크린에서 획득한 전자빔에서 전자빔의 중심점 찾는 방법 및 이동한 전자빔의 거리를 계산하는 방법 등이 있다.
멀티센서 시스템으로부터 취득된 영상을 이용하여 공간정보를 신속하게 생성하기 위해서 영상의 실시간 지오레퍼런싱이 요구된다. 위치/자세 센서의 성능을 보완하며 실시간 처리가 가능하려면 연속 추정 알고리즘을 활용한 온라인 항공삼각측량이 수행되어야 한다. 본 연구는 연속적으로 취득되는 영상의 실시간 지오레퍼런싱을 위한 효율적인 온라인 항공삼각측량 방법론을 도출하고자 한다. 기존의 기븐스 변환 갱신 알고리즘과 최근 개발된 관측값 분류에 기반한 정규행렬 역행렬 갱신 알고리즘을 활용하여 온라인 항공삼각 측량을 구현하였다. 정확도와 연산 속도 측면에서 두 알고리즘의 성능을 비교 검증하기 위하여 항공 멀티센서 시스템으로부터 취득된 센서 데이터를 모의 생성하고 이를 적용하였다. 적용 결과, 관측값 분류에 기반한 정규행렬 역행렬 갱신에 의한 온라인 항공삼각측량이 기븐스 변환에 의한 방법보다 추정된 지상점 좌표에 대하여 40 % 이상 높은 정확도를 보이고, 8배 이상의 빠른 처리 속도를 나타내었다. 따라서, 영상의 실시간 지오레퍼런싱을 위하여 정규행렬 역행렬 갱신에 의한 온라인 항공삼각측량이 더 적합한 것으로 판단되었다.
본 논문은 생체측정학(Biometrics)중 홍채의 패턴을 이용하는 것으로, 사람의 홍채는 태어날 때 한번 정해지면 평생 변화하지 않으며, 개개인별로 모양이 모두 다른 것으로 알려져 있다. 이에, 본 논문에서는 홍채영상 취득시 조명에 의한 동공의 크기 변화에 민감하지 않은 2차원의 홍채패턴을 취득하고, 2D Gabor 필터와 48개의 분할된 섹터로부터 특징값을 추출한다. 또한, 인식과정에서는 correlation 계수를 이용하여 서로 다른 홍채의 특징값에 대해 유사도를 측정하고 가장 큰 값을 갖는 사람을 찾게 되는데, 이때, 3개의 필터를 거쳐 얻어진 영상에 대해 최고의 값을 인식 대상자로 인정하므로 오인식 될 확률을 최소화 할 수 있다. 제안한 알고리듬의 유용성을 확인하기 위해 남성과 여성 대상자 10명의 왼쪽 눈에 대해 5회 촬영하여 데이터베이스 구축 후, 실험한 결과 90%이상의 높은 인식률을 얻음으로 제안한 알고리듬의 유용성을 확인할 수 있다.
밀집된 돈방에서 사육되는 돼지의 공격적 행동들은 돼지의 성장에 심각한 악영향을 주고, 이는 농가의 경제적 손실로 이어진다. 따라서 농가의 생산성 하락에 따른 경제적 손실과 직결되는 돈방 내의 비정상 상황들을 지속적으로 모니터링 할 수 있는 IT기반의 영상 감시 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 돼지의 행동 분석 이전에 필수적으로 선행되어야만 하는 개별 돼지의 탐지를 위한 키넥트 카메라 기반의 새로운 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 다음과 같다. 1) 키넥트 카메라로부터 취득한 깊이 영상에서 배경 차영상 기법과 깊이 임계값을 이용하여 서있는 돼지만을 탐지함으로써 영상 내의 탐색영역을 축소한다, 2) 서있는 돼지들 중에서 움직임이 있는 돼지들만을 관심영역으로 설정하여 탐지한다. 3) 서서 움직이는 돼지들 사이에서 발생하는 근접 문제를 깊이정보를 이용한 등고선기법을 제안 적용하여 돼지객체 탐지를 완성한다. 실제 세종에 위치한 한 돈사에서 취득한 깊이 영상 정보를 이용하여 본 논문에서 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한다.
핵물질을 취급하는 시설에서는 핵물질 안전조치 목적의 달성, 즉 핵물질의 군사적 전용 및 도난을 방지하기 위한 하나의 수단으로서 핵물질의 취급 및 이동을 감시하기 위한 감시시스템이 요구된다. 이 연구에서는 이러한 요구에 부응하기 위해 시설 내에서 핵물질이 이동 가능한 모든 경로에 중성자 모니터와 카메라 같은 감시 장비를 설치하고, 이들로부터 실시간으로 방사선 신호와 영상 데이터를 취득ㆍ분석하여 핵물질의 거동을 진단할 수 있는 핵물질 감시시스템을 개발하였다.(중략)
본 논문은 자동차용 퓨즈 및 릴레이 박스의 취부상태를 검사하기 위한 비전시스템의 구현 예를 보여준다. 검사를 위한 vision system은 영상 취득부와 검사 알고리즘, 그리고 사용자 인터페이스의 세 부분으로 구성된다. 영상 취득부는 box의 영상을 grabbing하는 부분으로 조명부와 광학부로 이루어진다. 검사 알고리즘은 영상을 이용하여 검사작업을 수행하는 부분이다. 사용자 인터페이스는 fuse & relay box의 모양과 부착되는 fuse와 relay를 등록하기 위한 사용자 인터페이스와 검사 작업을 수행하기 위한 사용자 인터페이스 두 부분으로 이루어진다. 본 연구에서 제시하는 검사 알고리즘은 신뢰도가 높아 실제 생산 현장에 사용이 가능하다.
본 논문에서는 기존의 실시간 드론 영상 전송 방식의 전송 거리 한계 및 장애물 간섭 문제를 극복하기 위한 LTE 기반 실시간 영상 전송 드론 시스템을 제안하고 구현한다. 원격 LTE 드론 연결 및 영상 전송을 위한 Companion Computer (CC) 구축 및 개발과 유동 IP 를 가진 LTE 모듈의 원활한 연결을 위한 중계서버 구축과 취득한 영상을 통한 객체 탐지 및 추적 기능 개발을 목표로 한다. 개발 및 실험 결과에서는 구현한 LTE 영상전송 시스템을 통해 실시간 영상을 전달받고 GCS 를 통한 드론 조작이 원활하게 동작하는 것을 보여준다.
자율주행차는 교통사고로 인한 인명피해나, 운전으로 인해 발생하는 시간 및 비용을 줄일 수 있는 장점 때문에 개발 및 운용이 확대되고 있다. 이러한 자율주행차의 운행을 위해서는 정밀한 측위가 필수적이다. 본 연구에서는 고가의 센서를 사용하지 않고 차량 내장센서, 위성센서, 영상센서와 사전에 구축해둔 기준영상 정보를 통합하여 차량의 위치를 정밀하게 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 기준영상 정보는 센서 정보만 사용하였을 경우 발생하는 측위 정밀도 한계를 극복할 수 있으며, 위성신호 단절과 같은 문제 발생시에도 안정적으로 취득이 가능한 장점이 있다. 센서 및 기준영상 정보를 결합하기 위한 필터는 개별 센서의 다양한 확률 밀도 분포를 반영할 수 있는 파티클 필터를 사용하였다. 알고리즘의 성능평가를 위해 데이터 취득 시스템을 구축하고 이를 이용한 주행 데이터 및 기준영상 정보를 취득하였다. 위성센서에 의한 오차가 비교적 큰 주행 경로에 대해서도 주행영상 및 기준영상 정보를 함께 결합할 경우 약 0.7 m 이내의 정확도로 차량 측위가 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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