본 논문에서는 다수의 적외선 카메라의 2D 패시브마커 영상을 이용한 3차원 리지드 바디(Rigid Body) 자세추정 방법을 제안한다. 1차로 개별 카메라의 내부 변수를 구하기 위해 체스보드를 이용한 칼리브레이션 과정을 수행하고, 2차 보정 과정에서 3개의 적외선 마커가 있는 삼각형 구조물을 모든 카메라가 관찰 가능하도록 움직인 후 프레임별 누적된 데이터를 계산하여 카메라 간의 상대적인 위치정보의 보정 및 업데이트를 진행한다. 이 후 각 카메라의 좌표계를 3D월드 좌표계로 변환하는 과정을 통해 3개 마커의 3차원 좌표를 복원하여 각 마커간 거리를 계산하여 실제 거리와의 차이를 비교한 결과 1mm 내외의 오차를 측정하였다.
본 논문은 인간이 인지할 수 있는 감각들 중 인체의 회전, 방향 변화 및 움직임의 정도를 알 수 있는 근감각에서 시각 및 청각 요소로의 변환 알고리즘을 이용하여 ARM Cortex-M4에 기반한 실시간 임베디드시스템으로 구현한 방법에 초점을 맞추었다. 근감각의 입력 방식으로는 자세측정장치(AHRS : Attitude Heading Reference System)를 이용해 롤(Roll), 피치(Pitch) 및 요(Yaw) 값을 실시간 획득하고, 이들 각각의 색을 표현하는 HSI 컬러 모델의 명도(Intensity), 색상(Hue) 및 채도(Saturation)에 대응하여 변환하였다. 최종 컬러신호는 HSI 에서 RGB 컬러모델로 변환하여 획득하였다. 또한, 근감각의 세 가지 입력 값들을 음을 표현하는 요소인 옥타브(Octave), 음계(Scale) 및 음의 세기(Velocity)에 대응하여 변환한 값을 MIDI(Musical Instrument Digital Interface)를 이용해 사운드를 합성하여 출력하였다. 출력 컬러신호 및 사운드를 분석한 결과, 근감각 입력 신호가 제안한 변환 방식에 따라 실시간으로 정확하게 색과 음으로 변환, 출력됨을 확인하였다.
본 연구는 디지털 흉부 방사선 영상에서 한국인 성인 남성을 대상으로 자세(흉부 후-전과 전-후 촬영)와 연령에 따른 심장 크기 및 심흉비의 정상범위와 자세 및 연령 변화에 따른 상호 호환할 수 있는 변환율을 제시하고자 한다. 2014년 1월부터 12월까지 건강검진센터에서 같은 날에 흉부 후-전 촬영(chest PA)과 흉부 저선량 전산화단층촬영을 실시한 수진자 중 정상으로 판독된 1,300명에서 연구 목적에 적합한 남성 1,024명을 대상으로 하였다. 심장 크기(CS)와 심흉비(CTR) 측정은 Danzer의 방법을 이용하였다. 본 연구 결과, 한국 남성의 Chest PA 및 AP영상에서 CS와 CTR의 정상범위는 Chest PA의 경우 CS 135.48 mm, CTR 43.99%이었으며, Chest AP 영상에서 CS는 155.96 mm, CTR은 51.75%로 나타났다. CS와 CTR의 평균값 차이는 통계적으로 유의하였다(p<0.01). Chest PA와 AP영상에서 심장 좌 우측은 통계적으로 유의한 차이가 없었다(p>0.05). CS의 경우는 Chest PA(p>0.05)와 Chest AP(p<0.05)에서 통계적 유의성의 차이를 보였다. 흉곽크기와 CTR은 Chest PA와 AP 모두에서 연령변화에 따른 통계적으로 유의한 평균값의 차이를 보였다(p<0.01). 본 연구 결과 Chest PA보다 Chest AP영상에서 CS는 약 15%, CTR은 17% 확대되었고, 모든 연령에서 자세변화에 따른 CS와 CTR은 약 10%의 차이를 보였다.
3차원 도시모델의 생성을 위한 무인항공기의 활용 및 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 3D 도시 모델 생성의 선행 연구로 불완전한 자세에서 취득된 무인항공기의 위치/자세 정보를 보정하여 포인트 클라우드를 추출하는 연구를 수행했다. 포인트 클라우드의 추출을 위해서는 정밀한 센서모델의 수립이 선행되어야 한다. 이에 무인항공기의 위치/자세 보정을 위해 무인항공기 영상에 기록된 위치정보의 연속성을 이용하여 회전각을 산출하고, 이를 초기값으로 하는 사진 측량 기반의 IBA(Incremental Bundle Adjustment)를 적용하여 보정된 위치/자세 정보를 획득했다. 센서모델 정보를 통해 스테레오 페어 구성이 가능한 영상들을 자동으로 선별하고 페어간의 타이포인트 정보를 이용해 원본 영상을 에피폴라 영상으로 변환했으며, 변환된 에피폴라 스테레오 영상은 고속, 고정밀의 영상 정합기법인 MDR (Multi-Dimensional Relaxation)의 적용을 통해 포인트 클라우드를 추출했다. 각 페어에서 추출된 개별 포인트 클라우드는 집성 과정을 거쳐 하나의 포인트 클라우드 혹은 DSM의 최종 산출물 형태로 출력된다. 실험은 DJI社 무인항공기에서 취득된 연직 및 경사 촬영 영상을 사용했으며, 실험을 통해 건물의 난간, 벽면 등이 선명하게 표현되는 포인트 클라우드 추출이 가능함을 확인하였다. 향후에는 추출된 포인트 클라우드를 이용한 3차원 건물 추출 연구를 통해 3차원 도시모델의 생성을 위한 영상 처리기술을 계속 발전시켜나가야 할 것이다.
관성항법장치(Inertial Navigation System)는 항법 수행 전 동체 좌표계(body frame)와 항법 좌표계(navigation frame)사이의 좌표 변환 행렬(Direction Cosine Matrix: DCM)을 결정하여 초기자세를 구하는데 이 과정을 정렬(alignment)이라 한다. 정렬을 시작하기 위해서는 INS의 초기 위치 정보가 필요한데 해당 정보가 INS에 미리 입력되어 있지 않거나 당장에 초기위치를 모를 경우 이로 인해 INS에 전원이 인가된 후 정렬에 진입하기까지의 대기시간이 존재한다. 이러한 대기시간을 제거하기 위하여 본 논문에서는 INS 전원 인가 즉시 현재위치와 상이한 가상의 초기위치 값을 장입하여 스트랩다운 INS 정렬을 시작하고 추후에 정확한 위치를 INS에 입력하여 자세오차를 보상하는 정렬 알고리즘을 제시하였다. 항법 좌표계에서의 INS 센서 오차가 시간이 지남에 따라 자세오차에 미치는 영향성을 분석하여 가상의 초기위치 값 입력 시 발생하는 자세오차 만큼을 보상하는 폐루프 정렬 알고리즘의 성능을 검증하였다.
인체 추적은 차세대 인간과 컴퓨터사이의 상호작용 (HCI)의 필수요소이다. 본 논문에서는 구성요소에 기반을 둔 인체 모델을 이용하여 인체의 각 부위를 검출하여 자세를 추정하고 아바타의 동작을 구현하는 방법을 제안한다. 인체 각 부위의 색상정보와 함께 연결정보, 위치정보 등을 이용하여 인체 각 부위가 검출되고 인체 모델의 각 구성요소에 매칭된다. 이렇게 구한 2D의 인체 자세 정보는 다음 프레임에서 유사도 계산을 통해 사람 추적에 이용될 수 있다. 이 때, 각 구성요소의 상대적인 위치 관계를 이용하여 깊이 정보를 추출하고 이를 움직임 방향으로 변환하여 2-1/2D 인체 모델을 구한다. 인체 각 부위는 자세와 방향성으로 모델링 되고 연결된 3D 아바타의 각 부분은 인체 모델로부터 넘겨받은 정보를 이용하여 3D 회전을 적용함으로써 실시간 아바타 애니메이션을 구현하게 된다. 다양한 자세를 포함하고 있는 실험 동영상에 대해 90%의 인체 추적율을 얻었고, 처리된 프레임 수가 늘어남에 따라 모델이 체계화되어 추적율이 꾸준히 증가하는 결과를 나타냈다.
In this paper, there is proposed a novel concept of Incremintal Circle Transform which can describe the boundary contour of a two-dimensional object without object without occlusions. And a pattern recognition algorithm to determine the posture of an object is developed with the aid of line integral and similarity transform. Also, It is confirmed via experiments that the algorithm can find the posture of an object in a very fast manner independent of the starting point for boundary coding and the position of the object.
제어 및 로봇 응용에서 다양한 좌표계와 이를 기반으로한 벡터의 좌표값이 활용되고 있다. 이는 운동을 수반하는 대다수의 지능 시스템에 있어서 시스템의 현재 위치 및 자세 정보가 미래의 동작을 결정하고 제어하는데 필수 불가결하 정보로 인식되기 때문이다. 다양한 응용분야에 활용되는 중용성에도 불구하고, 필자의 경험에 의하면, 벡터 및 좌표계 관련 사항들은 입문자가 처음 접하는 단계에서 큰 부담을 느끼는 부분으로 이해된다. 이와 같은 경험을 바탕으로 본 고는 벡터와 좌표계 그리고 좌표값에 접해본 경험이 없는 독자에게 기본적인 개념들을 별도의 보조 문헌이 필요 없이 알기 쉽게 설명하는데 그 목적이 있다.
직접구동 로봇의 특성과 문제점에 대하여 기술하고 기계설계와 제어방식에 의한 대책 및 개선 방향을 해설하였다. 직접구동 로봇은 고속, 고정밀도, 토크제어의 가능 등 여러 가지 좋은 잠재 력을 가지고 있는 반면 자체 중량에 비하여 가반중량이 작고 관절 간의 간섭 및 비선형력이 크며 부하감도가 높은 등의 문제점이 있음을 나타내고 모터의 배치나 기구의 변환에 의해 이와 같은 문제점을 어느 정도 개선할 수 있음을 보였다. 또한 비간섭 . 자세독립제어, 토크피드백 제어에 의하여 직접구동의 장점을 충분히 활용하기 위해서는 아직도 해결하여야 할 문제가 많다. 그 중에 무엇보다도 중요한 것은 소형 경량이면서 높은 토크를 발생시킬 수 있는 모터의 개발이다. 최근 초음파 모터의 연구개발이 활발한데 이를 이용한 직접구동 모터의 개발이 기대된다.
본 논문에서는, 지붕위로 뛰어오르기 위하여 벽의 반동을 이용하는 고양이의 운동상태를 흉내내어 수직의 방향으로 운동하는 고양이 로봇 시스템을 연구한다. 또한 이러한 로봇 시스템의 3-link 부분시스템의 운동은 slider-link에서 구속되어지고, 또한 singular자세를 쉽게 피할 수 있는 운동계획방법(motion planning method)을 제안한다. 제안되어진 연구결과는 수직동작에 대한 메카니즘에 유용한 방법이고 이론적 개념, 모델링, 그리고 제어를 논의한다. 마지막으로, 모의실험을 통한 결과로서 제안되어진 방법의 유용성을 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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