다양한 개인 생체 정보 중에서 비교적 높은 인식률과 사용자 편의성을 제공하는 것은 홍채 인식이다. 그러나, 현재의 홍채 인식은 수동 영상 획득 시스템으로 비접촉식이라는 사용자 편의성을 제대로 제공을 못하는 것이 현실이다. 이것은 정밀한 홍채 영상 획득을 위하여 고해상도의 영상 획득 장비의 필요와 정확한 홍채 위치 수적의 어려움으로 인한 문제이다. 본 연구에서는 24bit 칼라 영상을 이용한 사랑의 얼굴 형태의 인식과 인식된 얼굴 형태에서의 눈 영역 추적 확대를 통한 실시간 자동 홍채 인식 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템에서 얼굴의 피부색을 이용한 얼굴 인식 방법이외에 윤곽선 검출 정보를 이용한 기울기 보정과 눈 영역 검출을 실행하여, 이를 이용하여 눈 영역 추적과 확대를 실행을 한다. 그 다음 과정으로 눈 영역 영상에서 동공 중심을 획득하여 그 중심을 이은 선분으로 기준선을 잡아 홍채를 획득하는 과정으로 이루어지게 된다.
하천에서 범람이 발생하는 위험단면을 획득하는 것은 인명 및 재산을 보호하기 위해 매우 중요하다. 이제까지는 특정단면을 현장에서 확인하여 직접측량을 통해 획득하고 이를 위험단면으로 하여 실제 하천 인근에서 홍수로 인해 가장 먼저 범람이 발생하는 위험단면과는 차이를 보일 수 밖에 없었다. 하지만 최근에 UAV(Unmanned Aerial Vehicle) 항공사진측량을 통해 3차원 정보를 획득함으로써 각 세부단면에 대한 분석이 가능해져 보다 정밀한 위험단면을 산정할 수 있다. 각 세부단면을 활용하여 시뮬레이션을 통해 위험단면을 획득한다면 이제까지 직접측량으로 획득한 위험단면보다 홍수로 인해 가장 먼저 범람하는 지점과 최소홍수량 산정이 가능하다. 본 연구에서는 UAV 항공사진측량을 통해 하천의 각 세부단면을 분석하여, 최소 홍수량에서 범람하는 위험단면을 자동으로 산정하는 연구를 진행하였다. 본 연구를 통해 소하천에서 UAV를 활용하여 자동으로 위험단면을 산정한다면 조기경보시스템 등을 설정하는것에 유용할 것으로 판단된다.
본 연구는 모바일 RPG에서 게임 시스템으로 삽입된 자동전투 기능의 플레이어 욕망 충족 양상을 살펴보고자 한다. 이를 위해 먼저 자동전투의 유형을 활성화 시점과 플레이어 개입 정도를 기준으로 '부분적 자동전투'와 '완전 자동전투'로 분류한다. 이후 유형별 플레이 양상을 도출하여, 플레이어의 욕망의 대상을 라캉(Lacan)의 욕망이론을 바탕으로 살펴보았다. 이를 통해 부분적 자동전투에서 플레이어는 완벽한 조작을 통해 더욱 높은 단계를 공략하고 싶은 욕망을 가지고 있었으며, 욕망의 대상은 전투지의 난이도가 된다. 반면 완전 자동전투에서의 플레이어는 게임의 규칙을 완벽하게 이해하고, 전투지 공략 이후 획득할 수 있는 보상을 통해 더욱 강력한 캐릭터를 가지고 싶은 욕망을 가진다. 플레이어가 욕망의 대상을 획득하고 나면 그것이 허상이었다는 것을 알게 되고 새로운 욕망의 대상을 찾아 추구하게 된다. 이 과정에서 자동전투는 욕망의 대상을 획득하려는 주체의 적극적인 행위로서 사용된다.
기존 연구에서의 어라운드뷰 모니터링 시스템은 차량에 설치하는 과정에서 호모그래피 행렬 획득 시 평균점을 이용한 호모그래피 변환 방법을 사용했으나, 영상의 흐릿함과 어긋난 매핑을 개선하기 위해 전체점을 이용한 호모그래피 변환 방법이 제안되어 사용되었다. 하지만 전체점을 이용한 호모그래피 변환 방법은 수동적으로 호모그래피 행렬을 획득해야 한다. 그러나 호모그래피 행렬 획득 과정을 자동화한다면 전체점을 이용한 호모그래피 변환 방법이 가진 장점을 모두 살리면서 어라운드뷰 모니터링 시스템을 차량에 설치하는 과정이 단순해진다. 본 논문에서는 차량의 전 후방 및 좌 우측에 장착된 4대의 카메라를 입력받아 카메라 보정 및 호모그래피 변환 측정 과정을 거쳐 차량 주변 상황을 한눈에 보여주는 어라운드뷰 모니터링 시스템 중 호모그래피 변환 측정 과정을 자동화하여 전체 어라운드뷰 모니터링 시스템을 단순화하는 자동 호모그래피 변환 방법을 설명한다. 또한 제안하는 자동 호모그래피 변환 방법을 이용하여 자동화된 어라운드뷰 모니터링 시스템의 구현 가능성을 검증한다.
자동초점이란 영상을 획득하는 시스템에서 고정된 촬상면에 자동으로 초점이 맺히도록 렌즈를 구동시키는 방식으로 컴퓨터비전과 카메라 등에서 매우 중요하게 사용된다. 소형 카메라의 경우 자동초점에서 렌즈구동부인 actuator의 기술은 대량생산이 이용이하고, 위치센서가 불필요하며, 회로구성이 용이한 VCM방식이 널리 사용되고 있으며, 구동의 안정성에 비해 크기와 소음이 큰 스테핑모터 방식, 크기는 가장 작지만 납 함유문제 및 습도 취약성을 갖는 피에조 방식이 있다. 그 외에 액체렌즈방식이 있는데, 소형 구조에 저전력의 장점이 있지만 화질 및 신뢰성 검증 그리고 고압이 필요한 특징을 가지는 구조도 있다. 본 논문에서 5Mpixel급 이미지 센서를 통해 획득한 영상의 선예도를 이용하여 VCM의 actuator처럼 액체렌지를 제어하여 자동으로 초점을 맞추는 제어방식을 구현하고 검증하였다.
수치고도자료를 생성하기 위해서, 항공기 혹은 위성에 탑재된 센서로부터 획득한 입체영상으로부터 자동상관매칭기법에 의해 고도값을 획득하는 연구가 수행되어 왔다. 자동상관매칭에 의한 결과값은 센서의 각도 및 수목 등에 의해 지표고도를 직접 추출하는데는 한계가 있고 영상내 지형지물 분포에 의해 고도값의 수정, 편집량이 결정된다. 본 연구는 수목차폐율과 수목고 자료가 자동상관매칭 고도 결과값에 미치는 영향을 분석하였다.
초소형 무인항공기를 기반으로 대상영역에 대한 공간정보를 신속하게 자동으로 획득할 수 있는 긴급 매핑 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 사용자가 초소형 무인항공기 운용이나 사진측량에 대한 전문지식이 없어도 쉽게 사용할 수 있게 설계되었다. 항공 데이터 획득을 위해 디지털 카메라, GPS/IMU, 센서 통합 및 동기화를 담당하는 제어보드가 탑재된 초소형 무인항공기 시스템을 구축하였다. 또한, 항공부분의 운용을 지원하는 비행계획 수립 소프트웨어와 획득된 데이터의 품질을 평가하여 선별하고, 영상 매칭, 지오레퍼런싱, 정사영상 생성과 같은 일련의 과정을 고속 자동으로 수행하는 소프트웨어를 개발하였다. 본 시스템을 적용하여 $400m{\times}300m$ 크기의 대상지역에 대해 획득된 3cm 해상도의 57장 영상을 고속으로 자동처리하여 30분 이내 개별정사영상으로 생성할 수 있었다.
우주물체 전자광학 감시체계(OWL: Optical Wide-field Patrol)는 광학망원경을 통해 우주물체를 검출하는 시스템이다. 검출기 시스템의 하드웨어 구성은 Chopper, Filter Wheel, De-Rotator로 구성된 Wheel station과 CCD 카메라로 구성된다. Chopper는 CCD 영상에서 위성의 궤적을 자르는 역할을 하고 Filter Wheel은 관측대상의 파장 영역대를 선택하는 기능을 한다. 영상획득용 CCD카메라는 천문관측용 Full Frame 방식의 카메라를 사용하고 있으며 모델명 PL16803의 FLI 제품을 사용한다. 검출기시스템은 시스템 부팅 후 "Health check"를 통하여 검출기시스템의 상태를 점검하고 "과거이력관리" 및 "과거미처리 영상관리"를 점검하여 부팅 이전에 비상사태 등으로 인해, 비정상적으로 종료되어 처리되지 못한 명령이나 영상자료를 처리한다. 그리고 이에 대한 보고서를 기록하여 보관한다. 검출기시스템은 관측명령서(OCF: Observation Command File)를 받게 되면 자동 관측을 수행하며, 자동 관측 전에 "OCF 동기화"를 통하여 최신의 명령을 유지한다. 자동 관측이 종료된 후에는 획득한 영상을 처리하는 과정을 진행한다. 영상자료 처리과정 중에는 위성의 궤적을 "Line-Detection"을 통해 검출하고 World Coordinate System(WCS)를 계산 한 후, 이미지 상의 특정 위성 궤적의 좌표를 RA, DEC으로 표현되는 위치정보를 획득하도록 프로그램되어 있다. 이 외에도 운용 소프트웨어에는 자동 초점기능을 수행하는 기능도 포함하고 있다. 본 연구에서는 검출기 부분에 대한 설계 및 시험의 과정을 기술하였다.
본 연구에서는 차량측량시스템에 사용할 수 있는 코드(Coded) 타겟을 설계, 제작하고 이를 자동으로 식별하고 타겟 중심의 영상좌표를 획득하는 방법을 개발하였다. 차량측량시스템은 CCD, GPS, INS 장비를 통합 탑재하여 도로상에 존재하는 시설물과 노면에 대한 3차원 정보를 획득할 수 있는 시스템이다. 차량측량시스템은 특성상 카메라 검교정과 외부표정을 위해서 미리 설치된 타겟을 사용하며 표정작업을 위한 영상좌표 획득은 수동에 의한 방법이 사용되어 왔다. 그러나 코드 타겟을 사용하며 타겟의 자기인식(Self-Identifying)을 통해 각 영상에서 관측된 타겟을 하나의 공액점으로 인식 가능하고 자동으로 타겟 중심의 영상점 획득이 가능하다. 이처럼 자동화된 타겟 관측 및 영상점 획득이 가능하다면 차량측량시스템의 카메라 검교정 및 외부표정을 작업의 효율성을 향상시키고 영상좌표 획득의 일관성을 유지하는데 매우 효과적일 것으로 판단된다.
컴퓨터 이미지처리는 여러 분야에서 응용되고 있는데 어떤 특성을 만족하는 객체들의 계수를 자동으로 분류시키는 생물학분야, 편지봉투나 일반양식에 인쇄되어 있는 글자를 자동으로 검출하고 인식하며 초음파검사 혹은 X-Ray 촬영에서 이미지를 획득하여 향상시키는 의료분야, 지문 및 얼굴인식 등에 이용되고 있다. 최근 몇 년 동안 이미지인식, 형태론, 이미지데이터 압축에 관한 연구가 진전되면서 본 연구에서 형태론적인 기법을 사용하여 문자인식을 위한 전처리 혹은 후처리 단계에서 사용되는 이미지향상을 위해서 팽창, 침식, 골격화의 3단계를 적용하고 기존의 연구 방법과 비교하여 이미지획득 시간을 줄이고 이미지를 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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