전력 소비량이 극대화 되면서 개인 전력 중개사업자 및 전력 생산설비의 증가에 따라 전력 설비를 유지, 보수하기 위한 현장 설비 담당자들을 위한 증강현실 기반 모니터링 시스템들에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 증강현실 기반 모니터링 시스템들의 경우 외부 환경, 설비의 복잡성, 조명환경에 대한 간섭 등의 문제로 인하여 정확한 패턴 검출이 어려우며, 전력 설비에 대한 다양한 센싱 정보 및 서비스 정보를 하나의 패턴에 매칭하지 못하는 문제가 있다. 이로 인하여 전력 설비의 센서별로 단일 이미지의 패턴을 이용하여 센서 정보를 매칭하기 때문에 모든 정보를 증강하여 제공하기 위해 다수의 이미지 패턴이 필요하다. 본 논문에서는 다수의 특징 패턴들로 구성된 단일 이미지에서 특징 패턴들의 배열조합을 통해 다수의 정보를 매칭하여 제공하는 단일 이미지 패턴 배열화 기법을 제안한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 시대의 도래로 방대한 센서와 네트워크를 통한 보다 편리한 응용 서비스들이 개발되고 있다 이미지 센서 등은 센서 자체의 패턴을 이용하여 보다 다양한 서비스 제공이 가능하다는 장정을 이용하여 본 논문에서는 이미지 센서와 이의 패턴을 이용한 증강현실 서비스를 제공하는 어플리케이션을 제안한다. U-카탈로그 서비스는 이미지센서를 통하여 상품에 대한 동영상 정보를 받아볼 수 있고, 이미지 센서 위에 바로 해당 상품의 30 객체를 올려서 사용자는 원하는 각도와 방향에서 실제로 상품을 눈앞에 놀고 보는 것과 같은 실감 있는 서비스를 받을 수 있다.
인간-객체 상호작용 탐지는 객체 탐지와 상호작용 인식을 함께 풀어야하는 분야로 탐지 모델의 학습을 위해서 많은 데이터를 필요로 한다. 현재 공개된 데이터셋은 규모가 부족하여 데이터 증강 기법에 대한 요구가 커지고 있으나, 대부분의 연구에서 기존의 객체 탐지, 이미지 분할분야에서 활용하는 증강 기법을 활용하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 인간-객체 상호작용 탐지 분야에서 활용하는 데이터셋의 특성을 파악하고, 이를 통해 인간-객체 상호작용 탐지 모델 성능 향상에 효과적인 데이터 증강 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 증강 기법에 대한 검증을 위하여 실험 환경을 구축하고, 기존의 학습 모델에 적용하여 증강 기법을 적용할 경우에 탐지 모델의 성능 향상이 가능함을 확인하였다.
증강현실 서비스 중 가장 많이 사용 되는 서비스는 마커기반 증강현실 서비스이다. 그러나 마커 이미지가 가림 또는 훼손 때문에 마커 이미지를 인식될 수 없는 환경에서는 증강현실 서비스를 제공해줄 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 마커기반 증강현실에서 마커 이미지를 인식할 수 없는 상황에서도 사용자의 자세를 추정함으로써 보다 안정적으로 서비스를 제공하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 마커기반 증강현실 제공시 장애가 발생할 경우, 3개의 비콘과 사용자간의 통신을 통해 측정된 3차원 좌표 값을 이용하여 사용자의 자세를 추정하고 증강현실 서비스를 제공함으로써 사용자가 지속적으로 증강현실 서비스를 제공 받을 수 있도록 한다. 제안된 마커 인식과 비콘 통신을 활용한 마커기반 증강현실 기법의 시나리오에 대해 설명하고 제안된 방법을 가림 및 훼손 정도에 따라 실험한 결과를 제시한다.
분 논문은 카메라 장비와 마커, DB를 이용하여 문자의 색감과 모음, 자음을 인식하여 문자에 해당되는 이미지 및 영상을 HMD 및 모니터, 가정에서 사용하는 화상 카메라 등을 이용하여 보다 구체적인 정보를 전달할 수 있게 해준다. DB에는 각 텍스트의 모음과 자음에 관한 텍스트가 등록되어 있으며, 각각의 색과 텍스트를 비교하여 해당하는 이미지를 출력하게 된다. 기존의 증강현실 기법은 해당 마크에 관한 패턴을 인식하여 그에 해당하는 이미지 및 영상을 출력하는데, DB를 이용한 문자인식을 사용할 경우 사용자에게 텍스트를 인식하여 연관된 많은 정보를 제공할 수 있게 된다. 제안된 인터페이스는 다양한 모습을 어려 시야를 통해 기존의 카탈로그보다 사용자의 접근성을 향상시키고, 미리 정의된 DB에 접근하여 해당 문자에 관한 여러가지 정보를 사용자에게 전달한다. 여러 전달 매체를 이용, 가상현실 및 증강현실 등을 다양한 카탈로그 뿐만 아니라 교육 및 신문 잡지, 광고 등 문자가 등장하는 여러 분야에 활용이 가능하다.
폐기물 관리는 전 세계적으로 환경, 사회, 경제 문제를 일으키고 있다. 이러한 문제를 예방하고자 폐기물을 효율적으로 관리하기 위해, 인공지능을 통한 연구를 제안하고 있다. 따라서 본 논문에서는 GAN 기반 데이터 증강을 통한 폐기물 객체 인식모델을 제안한다. Open Images Dataset V6와 AI Hub의 공공 데이터 셋을 융합하여 폐기물 품목에 해당하는 이미지들을 정제하고 라벨링한다. 이때, 실제 배출환경에서 발생할 수 있는 장애물로 인한 일부분만 노출된 폐기물, 부분 파손, 눕혀져 배출, 다양한 색상 등의 인식저해요소를 모델 학습에 반영할 수 있도록 일반적인 데이터 증강과 GAN을 통한 데이터 증강을 병합 사용한다. 이후 YOLOv4 기반 폐기물 이미지 인식 모델 학습을 진행하고, 학습된 이미지 인식 모델에 대한 검증 및 평가를 mAP, F1-Score로 진행한다. 이를 통해 향후 스마트폰 애플리케이션과 융합하여 효율적인 폐기물 관리 체계를 구축할 수 있을 것이다.
증강현실 기술이 보편화됨에 따라 마커 기반형 AR 콘텐츠들이 다양하게 적용되고 있지만, 마커 인식이 정상적으로 이루어지지 않아 콘텐츠 활용성이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문은 증강현실 마커 이미지의 인식률을 높이고자, 이미지 보정 및 디자인 변화를 적용하였을 경우 마커의 인식률이 어느 정도 향상될 수 있는지를 실험을 통하여 분석하였다. 실험결과 이미지 보정 과정에서는 원본 마커 이미지의 대비, 채도값을 높였을 때 특징점이 더 많이 판별되었으며, 인식등급 또한 향상된 것을 확인할 수 있었다. 게다가 원본 마커 이미지에 규칙적인 패턴 디자인을 추가하였을 때에도 인식률이 향상된 것을 알 수 있었다. 결론적으로 마커 이미지를 제작하는 과정에서 이미지의 적절한 보정 및 패턴 디자인의 추가과정을 통하여 마커가 잘 인식되도록 할 수 있었다.
현재 많은 증강현실 콘텐츠는 장면에 따른 미리 지정된 3D 모델을 표시하고 있다. 이렇게 고정된 모델만 표시하는 콘텐츠는 짧은 사용시간을 가지게 된다. 본 논문에서는 증강현실 콘텐츠의 사용시간을 늘리기 위해 증강현실의 마커 이미지를 실시간으로 추출하는 기법을 이용한 컬러링 종이 증강현실 콘텐츠를 제작하였다. 이 콘텐츠는 사용자가 컬러링 종이에 있는 도면에 채색하면, 채색된 도면의 내용을 반영한 3D 모델을 표시하는 증강현실 콘텐츠이다.
현재 많은 증강현실 콘텐츠는 장면에 따른 미리 지정된 3D 모델을 표시하고 있다. 이렇게 고정된 모델만 표시하는 콘텐츠는 짧은 사용시간을 가지게 된다. 본 논문에서는 증강현실 콘텐츠의 사용시간을 늘리기 위해 증강현실의 마커 이미지를 실시간으로 추출하는 기법을 이용한 컬러링 종이 증강현실 콘텐츠를 제작하였다. 이 콘텐츠는 사용자가 컬러링 종이에 있는 도면에 채색하면, 채색된 도면의 내용을 반영한 3D 모델을 표시하는 증강현실 콘텐츠이다.
CNN 모델이 이미지 분류와 객체 탐지 등 여러 분야에 활용됨에 따라, 자율주행자동차와 같이 안전필수시스템에 사용되는 CNN 모델의 성능은 신뢰할 수 있어야 한다. 이에 CNN 모델이 다양한 환경에서도 성능을 유지하는지 평가하기 위해 배경을 변경한 이미지를 생성하는 이미지 데이터 증강 도구를 개발한다. 이미지 데이터 증강 도구에 객체가 존재하는 이미지를 입력하면, 해당 이미지로부터 객체 이미지를 추출한 후 수집한 배경 이미지 내에 객체 이미지를 합성하여 새로운 이미지를 생성한다. CNN 모델 성능 평가 방법으로 개발한 도구를 사용하여 기존 테스트 이미지로부터 새로운 테스트 이미지를 생성하고, 생성한 새로운 테스트 이미지로 CNN 모델을 평가한다. 사례 연구로 Pascal VOC2007 테스트 데이터로부터 새로운 테스트 이미지를 생성하고, 새로운 테스트 이미지로 YOLOv3 모델을 평가하였다. 그 결과 기존 테스트 이미지의 mAP 보다 새로운 테스트 이미지의 mAP가 약 0.11 더 낮아지는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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