컴퓨터 비전이나 감시영상 시스템에서 유동인구 수 측정은 보안 및 경제적 측면에서 중요한 과제이다. 본 논문에서는 RGB센서와 Depth센서를 이용해서 유동 인체를 식별하고 추적하며, 유동인구 수를 측정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 받아온 영상에서 유동인체를 검출하고, 검출된 인체를 추적한다. 추적된 정보는 이동방향 인식을 하기 위해 사용된다. 중첩에 대한 문제를 해결하기 위해 Merge&Separate 방법과 Kinect Merge&Separate방법을 제안한다. 검출된 유동인체에 대한 정보는 다양한 변수들로 저장된다. 또한 RGB센서와 Depth센서의 장단점을 상호 보완할 수 있는 인체 매칭 시스템을 제안한다. 본 논문의 실험은 자체적으로 제작한 영상을 사용하여 실험을 진행하였다. 실험을 통하여 제안된 유동인구 수 측정 시스템이 유동인구 검출률을 향상시킬 수 있음을 보여준다.
변압기의 이상 징후를 조기에 검출하여 사고를 미연에 방지하기 위해 설치된 예방진단시스템은 현재 국내 9개 변전소에서 운영되고 있다. 이러한 예방진단시스템의 적극적인 활용을 위해서는 시스템을 구성하는 각 요소에 대한 신뢰성 검증과 주기적인 점검, 축적된 데이터의 분석을 통한 사고예방 검출 사례의 축적이 요구되고 있다. 변압기 예방진단시스템의 가장 중요한 항목인 유중가스 측정기는 변압기 드레인 밸브에 설치됨에 따라, 변압기 내부 절연유가 유중가스 측정기로 유동되는지에 대한 의문이 존재하여 왔다. 본 논문에서는 유동해석 프로그램인 Fluent 5.3과 Gambit 프로그램을 이용하여, 변압기 내부의 열에 의한 대류현상에 의해 순환하는 절연유가 좁은 파이프를 통하여 유중가스 측정기의 삼투막까지 도달하는 유동현상을 해석하였다. 유동해석 결과 절연유가 삼투막과 만나는 지점에서도 절연유의 유동에 의한 순환이 발생하여, 용존가스의 검출이 가능함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 고속 비행체의 공기유동 데이터 측정 시스템에 직접 적용이 가능하며 고 신뢰도를 갖는 유동 데이터 처리 알고리즘 개발에 대해 기술하였다. 과거 공기유동 데이터 획득시스템과는 다르게 전산유동해석(CFD)을 통해 미리 획득한 데이터를 적용한 알고리즘으로 전압력 측정이 필요 없이 충분 한 센서 여유(redundancy) 및 오류 검출기능을 지니고 있다. 개발된 알고리즘에 대한 검증은 상용 프로그램인 매트랩 및 시뮬링크를 사용하여 진행하였다.
본 논문은 고차 계층 변조, 즉 계층 64QAM의 연판정 비트 검출을 위한 단순화된 연산 방법을 다룬다. 이는 기존 계층 변조의 연판정 비트, 즉 LLR(Log-Likelihood Ratio)값의 근사를 통해 불필요한 연산을 줄여 이에 필요한 지연시간을 줄일 수 있다. 또한 제안된 기법은 기존의 연판정 비트 검출 기법과 매우 유사한 비트 오류율(BER: Bit Error Rate) 성능을 유지하기 때문에 연판정 비트를 활용하는 방송 및 통신 시스템에 폭넓게 적용될 수 있을 것으로 기대한다.
점성 유체를 담고 쳐는 실린더가 회전운동을 시작하면 회전 원판의 원심력과 에크만 펌핑 효과에 의해 실린더 외벽의 각운동량이 유체에 전달되는 과정에서 자오면상의 유동이 생기게 되고, 이 때 유체의 특성에 따라 유동장의 운동량 획득 특성이 다르게 나타나게 된다. 본 연구에서는 뉴턴 유체와 비-뉴턴 유체의 유동장 획득에 대한 정보를 가시화 영상에서 검출하고 이를 기반으로 유체의 특성을 분석하는 방법을 제안한다. 영상으로부터 운동량이 가장 크게 변화하는 전단면(shear front)의 위치를 알아내기 위해서, 유체의 운동량이 영상에서의 밝기정보로 나타나도록 실험환경을 구성한다. 입력 영상으로부터 유체의 운동량과 흐름을 가시화 할 수 있도록 가시화 매개 물질을 사용하여 영상을 획득하고, 영상에서 에크만 경계층의 전단면을 찾아내어 이동거리를 계산함으로써 유체의 특성을 분석하는 방안을 제시한다. 또한 유동장에 대해, LDV(Laser Doppler Velocimetry)로 측정한 값과 영상으로부터 얻은 값을 비교함으로써 제안된 방법에 대한 정확성을 검증하고, 검증된 데이터를 기반으로 비-뉴턴 유체와 뉴턴 유체에 대한 특성을 분석한다.
컴퓨터 비전이나 감시영상 시스템에서 유동인구 수 측정은 안전, 스케줄링, 광고효과 측면에서 중요한 과제 중 하나이다. 유동인구 수 측정은 조명변화, 부분적인 폐색, 중첩, 사람검출과 같은 다양한 어려움을 겪고 있다. 가장 큰 문제점은 혼잡한 상황에서 추적되는 객체에 대한 폐색과 중첩이다. 정확한 유동인구 수 측정을 위해 폐색과 중첩은 반드시 해결해야 할 과제이다. 본 논문에서는 기존의 보행자 추적 방법을 개선한 효율적인 유동인구 수 측정 시스템을 제안한다. 기존의 보행자 추적과 달리, 제안된 방법은 평균 필터 추적방법을 적용하여 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다. 또한 객체 추적의 성능향상을 위한 프레임 보상, 아웃라이어 제거를 통해서 추적을 개선한다. 그와 동시에 제안된 시스템은 추적된 객체의 다양한 정보를 저장한다. 데이터 셋 S6와 데이터 셋 S7에 대하여 유동인구 수 측정 정확도를 향상시키고 에러율을 줄인다. 또한 제안된 방법은 실시간으로 평균 80fps의 검출을 제공한다.
본 논문에서는 입력 영상의 컬러 정보를 이용함으로써 조명 변화나 얼굴의 자세 변화에 둔감하게 얼굴 정보를 고속 검출하는 알고리듬을 제안하였다 계산복잡도가 작으면서도, 조명의 변화에 민감하지 않은 특성을 가진 NCC (normalized color component) 좌표계에서 정의한 살색에 기반하여 얼굴 후보 영역을 검출하고, 검출된 얼굴 후보 영역 내에서의 눈의 검출에도 색상 분포 특성을 이용함으로써 얼굴의 숙임(nod), 돌림(shake), 기울임(tilt)등에 의한 자세 변화에 대해서도 둔감하게 두 눈의 위치를 고속으로 찾도록 하였다. 특히 집중자(concentrator)를 제안 적용하여 유동적인 눈썹의 영향을 줄이고 눈안의 중심 위치를 찾도록 가중치 눈지도(eye map)를 도입하였다. 제안된 알고리듬이 조명 변화나 얼굴의 다양한 자세 변화가 있는 영상에서 얼굴 후보 영역과 두 눈의 위치를 효과적으로 검출함을 실험을 통해 확인하였다.
본 논문은 초고속 비행체의 특정 위치에 정압력을 측정하여 속도, 받음각 등 유동 데이터를 효과적으로 획득할 수 있는 유동 데이터 획득 및 처리 알고리즘에 대해 제시하였다. 기존의 공기 유동데이터 획득시스템과는 다르게 센서 여유(redundancy) 및 오류 검출 기능을 지니고 있으며 전산유동해석(CFD)을 통해 미리 획득한 데이터를 적용한 알고리즘을 적용하였다. 상용 프로그램인 매트랩 및 시뮬링크를 사용하여 알고리즘에 대해 검증하였다.
유동인구의 정확한 분석은 현대 사회의 중요한 과제이다. 현존하는 population counting 의 방법으로는 인력을 동원하여 수기를 하거나, 센서를 설치하여 지나가는 사람을 감지하여 수를 세는 등의 방식이 있다. 하지만 현재의 유동인구 분석 방법에는 문제점이 존재한다. 따라서 이런 문제점들을 해결하고자 새로운 Population Counting Solution 을 제시하여 좀 더 정확하고 자동화된 유동인구 분석 시스템을 개발하고자 한다. Deep learning 기반의 객체 검출 알고리즘을 이용하여 실시간 영상 내의 사람들의 고유 객체 좌표 값을 추출해 객체의 이동을 정보를 이용하여 유동 인구를 분석한다. 이러한 유동인구 분석 시스템을 다양한 방면에 응용하여 경제효과와 편리함을 사회에 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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