본 과제는 비행체에 자동제어 시스템인 자동항법비행기능을 탑재한 무인기를 제작한다. 자동항법비행이 가능한 무인기는 사람이 직접 조종하는 기존의 비행체들 보다 정밀하고 섬세한 제어가 가능하며 조종자의 시야가 닿지 않는 곳에서의 비행이 가능하다는 장점을 가진다. 또한 상공에서 영상을 촬영하며 5.8GHz대역의 영상 송 수신기를 통한 실시간 영상 확인이 가능하다. 본 과제는 GPS를 이용한 프로그래밍을 통해 미리 지정한 좌표를 따라 비행이 가능하며 실시간 영상 수신이 가능하기 때문에 사람이 직접 갈 수 없는 오염된 지역 등의 정찰이 가능하고, 비행체에 장착되는 장비에 따라 군용, 소방용 등의 다양한 범위에서의 활용이 가능할 것으로 예상된다.
시청자의 시야를 콘텐츠로 가득 채워주어 강한 몰입감을 제공하는 다면 영상 제작을 위해서는 다수의 카메라를 이용한 촬영이 요구된다. 이러한 촬영 시나리오에서는 다수의 카메라에 의해 촬영되고 있는 화면들이 하나의 콘텐츠로써 어떻게 보여질지 혹은 실제 상영관에서 어떻게 보여질지 확인하는 모니터링 과정이 매우 중요하다. 기존의 특수 포맷 영상 촬영에 관한 연구들은 모두 스테레오스코픽 입체 영상이나 파노라마 영상 등 각자의 목적에 집중하여 이루어져 왔으며, 최근 확산되고 있는 세 개의 면을 이용한 다면 상영관에 최적화된 콘텐츠 제작에 관한 연구는 부재하다. 본 논문에서는 세 대의 카메라를 제어할 수 있는 리그와 다면 영상 포맷에 특화된 모니터링 소프트웨어를 이용한 다면 콘텐츠 현장 촬영 시스템을 제안한다. 제안된 리그는 카메라 간의 각도를 정밀하게 조절하여 세 대의 카메라로 넓은 화각을 촬영할 수 있으며, 원격 통신을 통해 모니터링 소프트웨어와 연동된다. 모니터링 소프트웨어는 실시간으로 들어오는 영상들을 자동으로 정렬해주며, 수신 받은 리그의 각도에 따라 영상의 정렬이 자동으로 업데이트된다. 또한 촬영 시에 얻어진 정렬 정보를 후반작업에 사용할 수 있게 함으로써, 제작 효율을 크게 향상시킨다.
3차원 공간정보 구축을 위해 건물 텍스처를 촬영하는 과정에서 폐색영역 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해선 폐색영역을 자동 인식하여 이를 검출하고 텍스처를 자동 보완하는 자동화 기법 연구가 필요하다. 현실적으로 매우 다양한 구조물 형상과 폐색을 발생시키는 경우가 있으므로 이를 극복하는 대안들이 고려되고 있다. 본 연구는 최근 대두되고 있는 딥러닝 기반의 알고리즘을 이용하여 폐색지역 패턴화하고, 학습기반 폐색영역 자동 검출하는 접근을 시도한다. 영상 내 객체 추출에서 우수한 성과를 발표하는 Convolutional Neural Network (CNN) 기법의 향상된 알고리즘인 Faster Region-based Convolutional Network (R-CNN)과 Mask R-CNN 2가지를 이용하여, 건물 벽면 촬영 시 폐색을 유발하는 사람, 현수막, 차량, 신호등에 대한 자동 탐지하는 성능을 알아보기 위해 실험하고, Mask R-CNN의 미리 학습된 모델에 현수막을 학습시켜 자동탐지하는 실험을 통해 적용이 높은 결과를 확인할 수 있었다.
최근 여러 분야에서 드론에 대한 관심도가 높아짐에 따라, 하천분야에서도 다양한 연구에 드론이 활용하고 있다. 드론관련 기술의 발전으로 GPS와 같은 첨단 기술이 탑재되어 사용자에게 여러가지 정보를 제공하며, 조작 또한 간단하여 누구나 쉽게 활용할 수 있다. 그리고 무엇보다도 사람이 접근하기 힘든 지역을 쉽게 촬영할 수 있다는 큰 장점을 가지고 있다. 본 연구의 목적은 드론을 기반으로 표면영상유속측정법을 적용시켜 하천의 표면유속을 효율적으로 측정하는 것이다. 표면영상유속측정법은 카메라로 촬영된 영상을 이용하여 표면유속을 도출하기 때문에 촬영된 영상이 무엇보다도 중요하다. 하지만 드론으로 촬영된 영상들은 아무리 정지비행을 잘하더라도 필연적으로 영상에 흔들림이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 흔들린 영상에 대하여 형태 정합법에 의해 보정을 하였으며, 이는 가장 핵심적인 기술이라 할 수 있다. 형태 정합법에 의한 영상 보정 과정은 고정된 표정점을 영상에서 추적한 뒤, 기준 영상의 표정점과 보정 영상의 표정점이 일치하도록 보정하였다. 영상 보정 후 영상 처리와 분석프로그램을 통하여 유속을 도출한다. 기존의 표면영상유속측정법에서는 표정점을 설치한 후 각 표정점마다 측량을 실시하여 좌표를 측정하였다. 이는 한국건설기술연구원 안동하천실험센터와 같이 이상적인 실험을 진행할 수 있는 환경에서는 문제가 없다. 하지만 실제 하천에서 표면유속측정 시 하천의 폭, 주변 환경 등의 영향으로 측량작업에 많은 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 Arduino와 GPS센서를 이용하여 표정점을 구성하였다. Arduino와 GPS 센서를 이용하면 각 표정점들의 좌표를 노트북에서 실시간으로 자동으로 확인할 수 있다. GPS 센서의 측정 오차에 따라 관측 오차가 다소 존재하지만, 실제 측량을 할 때와는 비교할 수 없을 정도로 신속하게 표정점의 좌표를 구할 수 있다. 이를 바탕으로 실험 하천에 대해 적용한 결과 기존의 방법에 비하여 간편하고 빠르게 표면유속측정을 수행할 수 있었으며, 표면유속측정값 또한 만족스러운 결과를 얻을 수 있었다.
칩을 분석하는 과정에서 게이트의 검출도 중요하지만 그와 동등하게 중요한 부분이 wire의 인식이다. 본 논문은 wire의 자동인식의 방법에 관한 것으로, 칩 내부를 전자현미경으로 촬영한 사진을 기반으로 wire를 추출한다. 사람이 수작업으로 일일이 그 wire들을 그린다면 시간과 정확성이 떨어지므로 wire 인식 과정을 자동화하는 방법을 제시한다.
미국, 일본 등 해외 선진국에서는 교통사고를 과학적으로 분석하기 위해서 많은 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 교통사고가 발생하면 어느 차량이 가해차량 이고 피해 차량인지 판단하기가 매우 어려운 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서. 교통사고 발생 전후 일정 시간 동안 진행차량의 주변 상황을 자동 녹화하고, 특히 충돌방향으로 카메라의 방향을 이동시켜서 충돌 시에 차체의 방향이 변경되더라도 그에 따라 카메라의 촬영 각도를 변경시켜 충돌전후의 상황을 정확하게 녹화할 수 있는 시스템을 제안하였다.
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.
집이나 소점포ㆍ사무실 등을 비울때 저렴한 가격으로 설치할 수 있는 보안장치인 '영상침입자 감지시스템 ESS-700'을 개발한 벤처기업 이젠 텔레콤. 이 제품은 세계 최초로 CCTV와 같은 감시장치와 경보장치를 하나로 묶은 최첨단 무인 보안감시시스템이다. 이 장치는 자동전화와 영상촬영 저장시설을 갖추고 있어 침입사고가 발생할 경우 6곳에 자동으로 전화연락이 되고 42장의 현장사진을 남기는 기능이 있다. 값은 38만5천원.
본 논문에서는 SIP프로토콜에 기반한 영상통화에서 지능형 AR기법을 지원하기 위한 방법에 대해서 서술 한다. 기존의 영상통화에서는 주위에 사물을 실시간 촬영하여, 바로 보낼수 있는 기능이 없었다. 휴대폰에서 AR기능은 주로 위치 서비스에 기반한 길찾기나 건물 내부의 모습을 자동으로 보여주는 용도로 많이 사용되었다. 본 연구에서는 지능형 AR을 이용하여 SIP기반 휴대폰 영상통화 도중 상대방에서 필요한 텍스트나 이미지를 자동으로 전달할 수 있는 방법을 제시함으로써, 사용자 휴대폰의 편의성을 높이고자 한다.
본 논문에서는 고속도로 전용차로에서의 운행기준을 위반한 차량을 검지하는 시스템을 제안한다. 다인승 탑승차를 별도의 차로로 통행하도록 하여 혼잡도를 해소하겠다는 정책을 시행하고 있으며, 9인승 이상 차량에 6인 이상 텁숭자를 다인승 통행차량으로 정의하며, 이러한 기준을 만족하지 않는 차량을 자동 검지하는 시스템이다. 트리거 신호 검지기와 4조의 적외선 카메라로 차량 내부 촬영하고 결과 이미지를 분석하여 자동으로 다인승 차량을 판별하여 운행 위반을 검지한다. 테스트 결과 주야간에 관계없이 80% 이상의 우수한 검지율을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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