본 연구는 비디오카메라와 GPS/MEMS IMU를 이용하여 동영상과 위치/자세 데이터를 동시에 취득하는 방법을 제안하고 시스템을 구축하였다. 구축된 시스템에 실시간 영상 georeferencing 알고리즘을 적용한다면 데이터 취득과 동시에 georeferenced 동영상을 획득할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 이로부터 신속하게 대상물의 3차원 모델 등의 다양한 공간정보를 구축하여 증강현실 등에 활용될 수 있을 것이다. 향후 정확도 검증을 통해 시스템의 효용성을 입증할 것이다.
운송 컨테이너의 식별자를 추출하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 각각 이용하여 개별 식별자를 추출한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험 결과, 제안된 컨테이너 식별자 추출 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 확인하였다.
본 논문에서는 전투기 조종석과 같은 제한된 공간에서 사용 가능한 광학 방식의 헤드 트랙커 시스템을 설계하고 그 성능을 시험하였다. 이 시스템은 다른 빛의 간섭을 차단하기 위해 적외선 발광다이오드와 두 대의 적외선 CCD 카메라를 사용하였다. 그리고 광학 방식의 헤드 트랙커 알고리즘은 특징점 추출 알고리즘과 3차원 움직임 추정 알고리즘으로 구성하였다. 카메라 이미지 평면 위에서 특징점의 2차원 위치 좌표를 획득하기 위한 특징점 추출 알고리즘은 디지털 영상 처리 기술인 문턱치 (thresholding)와 마스킹 (masking) 기법을 사용하였다. 특징점의 위치 변화로부터 조종사의 머리 움직임을 추정하는 3차원 움직임 추정 알고리즘은 확장 칼만 필터 (EKF)를 사용하였다. 또한, 정밀한 레이트 테이블을 사용하여 시스템 성능을 검증하고 회전 성능에 대해 관성 센서와 비교하였다.
본 논문에서는 Fingerprint 기법의 Resource로 신호의 세기가 아닌 이미지를 이용해 좌표정보를 포함하는 이미지 기반의 데이터베이스를 구축하고, 사용자로부터 입력되는 이미지와 유사도 비교를 통해 사용자의 위치추정 기법에 대해 제안한다. Fingerprint 기법은 신호 세기뿐만 아니라 환경에 대한 지역적 잡음 정보들까지 모두 추정에 반영하므로 높은 위치 추정 정확도를 제공한다. 이미지의 유사도는 SURF 알고리즘을 통해 데이터베이스와 사용자 입력 이미지의 특징점을 검출하고, 동일한 특징점 간의 매칭을 통해 비교된다. 여기에서 우리는 RANSAC 알고리즘을 함께 사용하여 검출된 특징점의 노이즈 제거를 통해 이미지 유사도 비교의 정확도를 높였다. 제안하는 기법의 검증을 위해 두 건물의 실내와 주변 실외 환경에서 이미지를 획득하여 데이터베이스를 구축하고, 임의의 위치에서 사용자의 위치를 추정하였다. 추정 된 최종 위치는 데이터베이스에 저장 된 이미지가 가지는 좌표가 사용자의 위치와 가장 근접한 좌표로 검출되는지 확인하였으며 RANSAC을 통해 특징점의 노이즈 제거 전과 제거 후에 대한 이미지 유사도 비교의 성능을 분석하였다.
본 논문은 3 축 영상 장치를 기존의 2 축 경계 로봇에 적용하는 설계안을 제시하고 이러한 기동형 경계 로봇의 영상 정보를 이용한 목표 추적 알고리즘을 제안하였다. 또한 가상 시뮬레이션을 이용하여 목표 추적 알고리즘을 검증하였다. 목표추적 알고리즘에서는 카메라 영상의 중심과 카메라 영상으로 포착된 목표물 중심 사이의 위치 에러를 이용하여 영상 장치의 목표 지향 벡터를 획득하고, 역기구학을 이용하여 획득한 목표 지향 벡터를 생성해 낼 수 있는 기동형 경계 로봇의 팬, 틸트 회전 요구 각도와 카메라 영상의 안정화를 위한 롤 회전 요구각도를 계산하였다. MATLAB 과 ADAMS 를 이용하여 기동형 경계 로봇의 가상 모델을 생성하고, 가상의 목표물의 움직임에 대한 가상 모델의 운동을 확인하여 영상 기반의 목표 추적 알고리즘을 검증하였다.
본 논문은 교량 구조물의 손상위치 및 손상정도를 평가하기 위해 제한된 모드형상을 사용한 손상지수 방법에 기초한 실용적이며 개선된 손상평가 알고리즘을 제안한다. 손상평가 알고리즘에서 손상전 ·후의 구조물로부터 획득한 모드 벡터의 민감도 비에 근거한 손상지수를 사용하여 손상위치의 파악 및 손상정도를 평가한다. 그러나 모드형상의 진폭이 거의 영의 값을 가지는 요소에 손상이 존재하면 모드벡터 민감도 비는 무한대의 값을 가지게 되며, 이는 손상평가를 불가능하게 한다. 따라서 본 논문에서는 구조물의 모드형상과 비례하는 민감도 필터를 도입한 개선된 기법을 적용함으로써, 이러한 문제점을 극복하였으며 또한 기존의 방법보다 손상위치와 손상정도 평가에 있어 상당한 정확도의 향상을 구현하였다. 제안된 알고리즘을 검증하기 위해 단순보와 2경간 연속보에 대해 손상평가를 수행하였으며, 기존의 방법에 의한 결과와 비교하였다.
그리디 포워딩(Greedy forwarding) 기법은 주변 노드들의 정보만을 이용해 패킷을 전달하는 기법으로, 전체 라우팅 경로를 유지해야 하는 다른 애드혹 라우팅 프로토콜에 비해 경로 유지가 쉽기 때문에 토폴로지가 자주 변하는 차량간 애드혹 네트워크에 적합한 방식이라고 할 수 있다. 그리디 포워딩 기법에서는 주기적인 비콘 전송을 통해 이웃 노드들의 위치를 획득하고, 패킷을 전달할 때 수신 노드와 가장 가까운 노드를 전달 노드로 선택한다. 이러한 그리디 포워딩의 성능을 떨어뜨리는 주요 원인 중 하나는 이웃 노드가 원래의 위치에서 벗어나면서 발생하는 링크 단절 문제이다. 본 논문에서는 그리디 포워딩 기반의 라우팅 프로토콜인 Greedy Perimeter Stateless Routing (GPSR) 프로토콜을 바탕으로 링크 단절 문제를 해결하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 이웃 노드의 위치와 비콘을 수신한 시간 등을 고려해 효율적이면서도 안정적인 라우팅 경로를 찾는 것을 목표로 한다. 다양한 환경에서의 실험 결과를 통해 우리는 제안하는 알고리즘이 GPSR과 기존의 연구 결과들에 비해 더 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하였다.
요동이 존재하는 환경에서, 요동 측정 오차에 의한 성능 저하를 극복하기 위한 신호처리 방식의 자동초점(Autofocus, AF) 기법의 적용은 필수적이다. 본 논문에서는 스퀸트 모드에서 획득한 합성 개구면 레이다 데이터에 역투영 알고리즘(back-projection algorithm, BPA)으로 영상을 형성하고, AF를 효과적으로 적용하기 위한 방식을 연구하였다. 자동 초점 기법의 효과적인 적용을 위해 BPA 영상을 회전한 상태로 형성하는 방식을 제안하며, 이때 필요한 후처리 도플러 위치 정렬 함수를 유도하였으며, 비행시험을 통해 획득한 SAR(Synthetic Aperture Radar, SAR) 원시 데이터에 적용하여 성능 개선을 확인함으로써, 실 데이터에서도 유효한 방식임을 확인하였다.
최근까지의 교통사고 통계에 따르면 주간 보다는 야간에 더 많은 사고가 발생하며, 사고 원인 중 하나는 부적절한 조명 시설로 인한 시야 미확보, 눈의 피로감 증가가 중요한 요소이다. 본 논문에서는 스마트폰 기반으로 야간 도로 밝기 측정 어플리케이션을 구현하여 야간에 부적절한 조명 시설이 설치된 지점을 파악하기 위해서 위치 정보와 밝기 정보, 이동 방향 정보를 실시간으로 데이터베이스에 저장하여 모니터링해주는 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 위해, 안드로이드 NDK을 이용하여 Native 환경에서 차선 검출 및 RGB 색 공간의 값을 휘도 값으로 변환 알고리즘을 작성하였다. 또한 스마트폰의 카메라를 이용하여 실시간으로 도로 영상을 입력 받은 후 ROI 설정 하여 연산 속도를 향상시켰고, 차선 검출을 통해 차선 사이의 도로 밝기 정보를 획득하고 GPS 센서를 이용하여 이동 방향 정보와 위치 정보를 획득하여 데이터베이스에 저장하였다. 어플리케이션 사용자들의 주행 정보를 바탕으로 도로 밝기 값 데이터베이스를 활용하여 눈부심 및 조명관련 사고 위험 구간을 자동으로 알려주는 후속 연구를 진행할 수 있을 것으로 기대한다.
위성에 탑재된 전자광학 카메라(Electro-Optical Camera)로부터 획득된 영상에서는 카메라의 스캔 방향과 통일한 방향으로 "줄무늬잡음"이 발생하게 된다. 이는 센서의 특성이 통일하지 않고, 우주라는 열악한 환경에서 영상의 획득이 일어나기 때문이다. 똔 논문에서는 줄무늬잡음을 제거하기 위해 비선형 보정방법을 제안한다. 영상의 준균일성(quasi-homogeneous)과 센서특성의 시불변성(time-invariancy) 가정을 바탕으로, 보정하려는 열의 이웃 열을 참조하여 줄무늬잡음에 의한 오차를 추정하고 이를 최소화한다. 줄무늬 잡음 정도를 추정하기 위해 줄무늬잡음을 바이어스에 의한 것과 특성곡선의 경향 차이에 의한 것으로 나눈다. 바이어스에 의한 오차는 센서가 스캔하는 방향과 통일한 방향으로 통계적 특성을 이용하여 추정한다. 특성곡선의 경향차에 의한 오차는 보정하려는 열에서 동일한 박기 레벨을 갖는 화소들을 조사하고, 이들과 이웃하는 열의 동일 위치에 있는 화소의 밝기 레벨의 통계적 특성을 파악하여 추정한다. 이렇게 추정된 오차를 최소화함으로써, 줄무늬잡음을 효과적으로 제거하였다.적으로 제거하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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