본 논문에서는 인간의 눈 움직임이 반영된 물체 추적 기능을 모방하여 CCD 카메라를 통하여 실시간으로 입력되는 영상 데이터로부터 특징기반 정합방법을 응용하여 움직임 정보를 추출한 후, 팬-틸트(pan-tilt) 기능의 하드웨어를 제어하여 실시간으로 이동하는 물체를 효율적으로 추적하는 시스템을 제안하였다. 기존의 연구들에서는 주로 물체의 색상값을 이용하여 추적이 이루어지므로 조명이나 카메라의 변화에 따라 이동 물체를 놓치거나 유사한 색의 다른 물체를 잘못 추적하는 문제가 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 측정기반의 정합을 응용하여 이동하는 카메라에서 이동물체를 추출하고 이 이동 물체의 좌표를 이동하여 팬-틸트 하드웨어를 제어하여 추적을 수행하였다. 실험 결과 본 시스템은 움직이는 물체를 감지해서 팬-틸트 하드웨어를 올바르게 제어하며 카메라의 움직임을 보정해가며 전체적으로 움직이는 영상 내에서 실제 움직이는 물체를 일관성 있게 추적하는 만족스러운 결과를 보인다.
본 논문에서는 외형 정보 기반의 객체 정보 분할을 이용한 다중객체 추적을 다룬다. 일반적인 다중객체 추적 시스템은 움직임이 탐지된 다중 객체에 대한 외형(appearance) 정보를 이용하여 비강체를 정의하고, 객체의 일부 특징점이나 무게 중심점을 이용한 추적을 통해 객체간의 중첩(occlusion)이나 객체 분리(split) 등의 문제에 초점을 맞춘다. 무게 중심점 등을 이용한 추적은 장시간 추적하는 경우, 즉 움직임 방향 전환이 발생하는 경우에는 정확하고 매끄러운 추적이 불가능하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 어파인 구조를 이용한 개별 객체 추적 기법을 적용하되, 객체에 대한 외형 정보를 바탕으로 객체 분리 및 객체별 어파인 구조 변환을 감지하여 정확하고 매끄럽게 다중 객체를 추적하는 알고리즘을 제안하고 성능을 분석한다.
본 논문에서는 지능형 감시 시스템을 위한 3가지 이상행위 검출 방법을 제안한다. 단순히 직접 감시나 센서에 의존한 문제점 검출이 아닌 비전 기반 기술을 적용하여 특정지역 및 모든 감시구역에 대하여 객체의 이상 행동을 감지하는 방법들을 소개한다. 제안하는 이상행위의 분류는 배회, 도주, 특정 감시 지역 침입 3가지로 정의한다. 휘도 기반의 평균 배경 모델링 방법을 통하여 움직임 물체를 검출하고, 검출된 객체를 분석(위치, 크기, 방향, 속도) 및 정의한다. 이때 이상행위의 판단에 따라 정의된 시나리오 환경으로 구성하고 분석하였다. 제안하는 방법은 실험에 사용된 3가지 이상행위에 대해 1초 안에 검출되는 것을 보였다.
본 논문은 끊이질 않는 졸음운전 사고를 방지하기 위한 연구 내용이다. Kinect 의 움직임 감지 기반 센서를 활용하여 센서를 통하여 얻은 수치를 코드화 하여 프로그램을 구현한다. 졸음운전이라는 안전사고는 사전에 방지가 가능한 안전사고로서 운전자들이 졸음에 빠졌을 때 이를 스스로 인지하여 운전자에게 청각적 신호를 주어 운전자의 졸음운전을 방지하여 안전운전을 지향한다. 이는 졸음운전이 잦은 장거리 운전자나 화물트럭 기사들, 습관적으로 졸음운전을 하는 운전자들에게 효과적인 시스템이다.
최근 지능형 감시 시스템에서 비정상 행동들을 자동으로 감지하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 해결하기 힘든 몇 가지 이슈들이 있는데, 주어진 입력 영상에서 군중들이 중첩될 때 각각의 객체를 인식하는데 어려움이 있다는 점과 비정상 행동을 나타내는 훈련 데이터셋이 제한적이라는 점이다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 우리는 군중 영상에서 비정상 행동들을 인식하는 새로운 프레임워크를 제안한다. 제안된 방법은 크게 특징추출모듈과 추출된 특징들을 이용한 행동인식모듈로 구성된다. 중첩문제를 해결하기 위해 움직임 에너지와 고정 에너지를 특성으로 정의하였고 위에 언급한 특징추출모듈에서 두 에너지 값을 계산한다. 그리고 정상/비정상 행동들은 HMM과 최적의 임계값을 도출하는 알고리즘을 사용하는 행동인식모듈에 의해 분류된다. 우리가 제안한 방법은 인공 데이터셋과 실제 비디오 영상 데이터셋을 이용한 실험에 의해 증명한다.
가속도 센서는 물체의 움직임, 속도의 변화, 충격, 진동 등의 동적힘을 순시적으로 감지하여 유용한 정보로 변환시키는 장치이다. 본 논문에서는 실리콘 기계 구조물과 광섬유형 Fabry - Perot 센서(FFPI)를 사용하여 광섬유 간섭계형 가속도 센서를 제작하였으며 실리콘 구조물의 구조를 변경하여 용도에 적합한 다양한 센서를 제작할 수 있음을 보였다. 광 간섭계는 그 구조에 따라 Fabry - Perot$^{[2]}$ , Mach-Zender$^{[3]}$ , Michelson$^{[4]}$ , Sagnac$^{[5]}$ 등으로 구분되면 이러한 간섭계 중에서 Fabry - Perot 간섭계는 측정영역이 두 반사막의 거리로 정확하게 정의되며 반사막의 거리를 조절하여 좁은 영역에서의 측정이 가능하고 고감도를 갖는다. (중략)
이 논문은 스테레오 영상을 이용하여 응급상황을 인식하기 위하여 기절 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 사람의 다양한 동작에서 학습과 인식에 필요한 영상 정보를 추출하기 위하여 3차원 정보를 사용하였고, 인식 알고리즘으로는 HMM을 이용하였다. 두 대의 카메라 영상에서 각각 배경을 생성한 다음에 배경 영상과 입력 영상의 차이를 이용하여 움직임 객체를 추출하였다. 그리고 움직임 객체를 포함하는 사각형을 생성한 다음 두 카메라의 캘리브레이션 정보를 이용하여 3차원 정보를 추출하였다. 3차원 공간상에서의 사각형의 너비와 높이의 변화량과 사각형 중심점 위치의 변화량 각각에 대하여 동작 인식률을 실험하였다. 실험 결과 너비와 높이의 특징 값을 이용하는 것보다 중심점의 3차원 위치 변화량을 이용하는 것이 높은 인식률을 보였다.
본 논문은 휴대폰에서 사용할 수 있는 IoT 기반 홈 보안 시스템을 개발한다. 제안된 시스템은 데이터를 수집하는 센서, 카메라, 게이트웨이와 Xively 플랫폼으로 구성된다. 라즈베리파이는 3 종류의 센서로부터 데이터를 수집하고, Xively로 데이터를 전송하고, 카메라의 영상화면을 인터넷을 통하여 휴대폰의 클라이언트로 전송한다. 서버는 Xively, 라즈베파이에 존재하는 소켓 서버와 Google에 있는 이메일 서버로 구성된다. 제안된 시스템은 움직임, 화재 위험, 가스 누출이 발생하면 이메일, 텍스트 문자와 영상화면을 전송하고, 라즈베리파이를 통하여 가스 밸브를 제어할 수 있다. 실험결과로부터 가스 누출 등으로 위험이 발생하면 사용자는 이메일, 문자 메서지를 전송받고, WIFI 또는 LTE를 통하여 스마트폰으로 집내의 영상화면을 볼 수 있다는 것을 확인하였다.
삼각형 높이를 찾는 과정에서 눈 움직임 데이터를 통해 학생들의 삼각형 높이에 대한 이해와 그에 대한 삼각형 유형별, 배치별 인지부하 알아보고자 하였다. 6학년 26명 학생들을 대상으로 콘텐츠를 활용한 수업을 진행하고, 사전 사후검사를 실시하였다. 그 결과 삼각형 높이에 대한 삼각형 유형별, 배치별 문항에서 사전 검사에 대해 사후검사에서 정답률이 크게 상승하였으며, 아울러 각 문항별 AOI(Area of Interest)에서 시선 데이터의 빈도(FC)와 머무름(FD)이 사후검사에서 더 적게 나타났다. 주관적 인지부하는 밑변이 지면에 평행한 삼각형 보다는 회전된 삼각형 배치에서 더 높게 나타났으며, 시선 추적 데이터에서는 직각삼각형과 예각삼각형의 회전 배치된 쪽에서 더 많은 빈도와 더 많은 머무름이 감지되었다. 이를 통해 시선추적 기술은 교수설계의 피드백을 위한 학생들의 인지적 부하의 객관적인 측정을 제공할 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문은 사용자의 장애 환경에 맞추어 장애 환경설정을 이용함으로서 조명 이용의 편의성을 향상시키고 에너지 절약을 위한 지능형 조명시스템에 관한 연구이다. 장애 환경은 조명의 점등이 원활하지 않은 상태를 의미하는 것으로서 이를 해결하기 위한 방법으로 원격제어 방식이 요구된다. 원격제어 방식은 스마트폰, 움직임 센서, 타이머를 이용하여 조명을 점등 한다. 스마트폰과 움직임 센서는 이벤트를 감지하였을 때 원격에서 조명 시스템으로 이벤트 발생을 전송하고 이벤트를 수신한 조명 시스템은 램프를 전등한다. 조명 사용자의 설정 환경에 맞추어 조명을 제어함으로서 사용시간을 조절하고 점등 조작을 감소하여 에너지 절약을 실현한다. 제안 기법을 적용하여 조명시스템을 설계 및 구현하여 실험 결과 편의성이 향상 되었고 최적화된 점등으로 약 13.5w/h 정도 에너지가 절감된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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