본 논문에서는 다시점 색상 카메라와 다시점 깊이 카메라를 이용하여 촬영한 영상의 후처리 방법과 3차원 장면의 깊이 정보를 생성하는 방법을 제안한다. 깊이 카메라는 장면의 깊이 정보를 실시간으로 측정할 수 있는 장점이 있지만, 잡음과 왜곡이 발생하고 색상 영상과의 상관도도 떨어진다. 따라서 다시점 깊이 영상에 후처리 작업을 수행한 후, 이를 다시점 색상 영상과 조합하여 3차원 깊이 정보를 생성한다. 깊이 카메라로부터 얻은 각 시점에서의 초기 변이 정보를 기반으로 한 스테레오 정합의 결과는 기존 방법의 결과 보다 우수한 성능을 나타내었음을 볼 수 있었다.
3차원 물체의 탐지와 자세 추정은 실내외 환경에서 장면 이해, 로봇의 물체 조작 작업, 자율 주행, 증강 현실 등과 같은 다양한 응용 분야들에서 공통적으로 요구되는 매우 중요한 시각 인식 기술이다. 깊이 지도를 요구하는 기존 연구들과는 달리, 본 논문에서는 RGB 컬러 영상만을 이용해 미지의 물체들, 즉 3차원 CAD 모델을 가지고 있지 않은 새로운 물체들을 탐지해내고, 이들의 자세를 추정해낼 수 있는 새로운 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 최근 빠른 속도로 발전하고 있는 깊이 추정 기술을 이용함으로써, 깊이 측정 센서 없이도 물체 자세 추정에 필요한 깊이 지도를 컬러 영상에서 구해낼 수 있다. 본 논문에서는 벤치마크 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 제안 모델의 유용성을 평가한다.
염화물은 철근 콘크리트 구조물의 주요 열화 요인 중 하나로 철근 부식을 발생시켜 구조물의 성능을 저하시킨다. 염해에 의한 철근 콘크리트 구조물의 열화정도 또는 철근 부식 개시 시기를 확인하기 위해서는 철근 깊이에서의 염화물 농도 또는 콘크리트 내에서 염화물 침투 속도를 확인할 필요가 있다. 일반적인 콘크리트내 염화물 침투를 확인할 수 있는 방법으로는 염화물 침투 깊이별로 전위차 적정법과 같은 방법으로 염화물 농도를 측정하는 염화물 프로파일링 방법이나 질산은 용액을 이용하여 콘크리트의 변색된 범위를 다지점 측정하여 침투 깊이를 측정하는 방법이 대표적이다. 전자의 경우에는 정확하게 염화물 농도를 직접 측정하기 때문에 염화물 침투 속도 (일반적으로 확산계수)를 정확하게 예측할 수 있는 장점이 있지만, 작업이 번거롭다는 단점이 있다. 후자는 질산은 용액과의 반응에 따른 변색 범위를 측정하여 염화물 침투 깊이를 산정하는 것이기 때문에 간편하고 결과의 신뢰성도 확보할 수 있는 장점이 있지만, 침투 깊이를 산정하는데 있어서 작업자의 숙련도에 따라 오류가 발생할 수 있는 단점이 있다. 본 연구에서는 변색법에 의해 얻어진 결과를 이미지 분석을 통해 콘크리트 내의 염화물 침투 깊이를 분석하였다. 이를 통해 작업자에 의해 발생될 수 있는 오류를 최소화할 수 있도록 하였다. 또한 콘크리트의 미세 균열이 염화물 침투에 미치는 영향에 대해서도 확인하였다. 이미지 분석을 통해 염화물 침투 깊이를 정량화한 결과 염화물은 미세균열부를 통해 빠른 속도로 염화물 침투가 발생한다는 것을 확인 하였기 때문에, 콘크리트 구조물에서는 특히 균열 발생에 주의가 필요할 것으로 판단된다.
도로의 가드레일 지주 근입깊이의 부족에 의한 자동차의 전락사고 이 후, 일본의 국토교통성 등의 관계자들이 그 대책 세우기에 부심해 왔으나, 기설 지주의 근입깊이를 측정할 수 있는 방법은 아직까지 알려져 있지 않으며, 현재로서는 작업의 전 과정을 비디오로 촬영하여 그 기록을 남기도록 되어있다. 그러나 그것은 상당히 비효율적인 작업으로 엄밀한 감시기능을 다하지 못하고 있으며, 감독자와 시공자의 양자로부터 계측 도구의 개발이 절실히 요구되고 있다. 일부의 초음파 측정기 업자가 가드레일 지주의 근입깊이를 측정할 수 있다고 주장하고 있으나, 시장에는 아직 나타나지 않고 있으며, 그 측정시스템의 측정여부와 성능의 검증이 이루어지지 않고 있는 상황이다. 지금까지 충격탄성파법 또는 초음파법을 이용하여, 매설된 가드레일 지주의 근입깊이를 측정한 성공사례가 정식으로 보고된 바는 없으며, 같은 강관주인 눈사태 방지책의 지주 파이프에 대한 근입깊이의 측정은 본 연구그룹의 의해 행하여진 바가 있다. 검사봉이나 해머 등으로 대상물을 두드려서 탄성파를 발생시키고, 그것을 가속도계 또는 속도계의 진동센서로 감지하여 그 파형을 분석함으로써 대상물의 치수 등을 측정하는 충격탄성파법은, 특히 콘크리트를 대상으로 공동 및 매설물 등의 탐사, 균열깊이의 측정 등에 폭 넓게 사용되고 있다. 하지만 이 측정방법을 가드레일의 지주의 근입깊이 측정에 적용할 경우, 일반적으로 행하여지는 방법, 즉 진동센서를 대상물의 상단부(캡)에 설치하는 방법으로는 접합부에 의한 탄성파의 손실과 캡의 휨 진동에 의한 노이즈 등을 해결하기가 곤란해진다. 또한 지반의 존재로 인한 진동 모드의 변화와 진동에너지의 감소 등의 문제점을 해결하지 않으면 안 된다. 본 연구는 충격탄성파법을 이용하여 지반에 설치된 눈사태 방지책이나 가드레일의 지주와 같은 강관 구조물의 근입깊이를 측정하고자 하는 연구이다. 이를 위해 진동센서를 캡이 아닌 측면부에 취부장치를 이용하여 설치함으로써 길이방향의 탄성파를 측정할 수 있도록 하고, 실제 구조물에 대해 측정을 실시하여 그 측정시스템의 성능과 유용성을 검토하고자 한다. 또한 다양한 길이의 실험용 강관 파이프를 매설하고 측정실험을 실시하여 측정시스템의 적용성에 대해서도 검토하였다. 본 연구를 통하여, 수신센서를 파이프의 측면에 선접촉하게 함으로서 종파를 감지하여 근입깊이를 포함한 파이프의 전 길이를 측정하는 본 측정시스템은 매설된 강관 구조물의 길이 측정에 기본적으로 적용 가능함을 확인할 수 있었다. 특히 오거 굴착으로 시공된 경우에는 높은 정도의 측정성능을 보여주었다. 또한 항타관입 파이프에 대해서는 지반의 영향을 고려함으로써 길이의 측정이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 즉, 오거 굴착 또는 항타 관입 등 시공방법에 따라 측정결과에 대한 지반의 영향 정도가 달라지며 파형 분석 및 길이 산정시 그 영향을 고려하여야 함을 확인하였다.
본 논문에서는 지능적인 경로 계획을 위한 스테레오 카메라 기반의 AGV의 작업자 식별 및 회피를 위한 2D 공간 지도 구성 기법을 제안하였다. 우선 스테레오 카메라로부터 입력된 영상 중 좌 영상에 YCbCr 컬러 모델 및 무게 중심법을 이용하여 이동중인 작업자의 얼굴 영역과 중심좌표를 검출하고, 검출된 좌표 값에 따라 스테레오 카메라 제어를 통해 이동하는 작업자를 실시간적으로 검출하게 된다. 다음으로, AGV 구동에 의해 추적 제어된 스테레오 카메라의 좌, 우 영상간의 시차정보와 카메라 내부 변환관계를 통해 깊이 정보를 검출한 후, 검출된 깊이 지도로부터 각 열에 존재하는 최소값을 이용한 2차원 공간좌표를 검출하여 AGV과 작업자간의 거리와 실제좌표는 물론 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하게 되며, 산출된 위치 좌표를 토대로 AGV의 지능적인 경로 추정 및 판단에 따라 자율적인 주행을 수행하게 된다. 실시간적으로 입력되는 240 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험결과, 산출된 2차원 공간좌표는 검출된 작업자의 위치좌표와의 관계를 통해 작업자의 폭과 실제 측정한 값과의 오차율이 평균 1.8% 이하로 유지됨으로써 보다 지능적인 AGV 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
3차원 공간정보는 2차원에 비해 공간적 현실감이 뛰어나기 때문에 최근 경관분석,도시 계획 및 웹(Web) 을 통한 지도 서비스 분야 등에서 이에 대한 관심이 증가하고 있으나,3차원 공간 정보의 기하학적 특성상 기존의 2차원 공간정보에 비해 데이터 량이 방대해 지고 있으며 이를 활용한 또 다른 콘텐츠 제작과 빠르고 효율적인 처리에 많은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 위성 및 항공으로부터 획득한 DEM(Digital Elevation Model)을 이용하여 생성된 3차 원의 지형정보와 도시 모델링 및 텍스처 맵핑 과정을 통해 획득한 정보를 기반으로 하여 각각의 위치에 카메라를 설정하고, 설정된 카메라 위치를 기반으로 Camera Matrix를 구한다. 이렇게 획득한 카메라의 정보엔 깊이 정보를 포함하고 있는데,깊이 정보를 기반으로 하여 3차원의 워핑(Warping)작업을 통해 계층적 핍이 영상(LDI)를 생성하고,생성된 계층적 깊이 영상을 이용하여 3차원의 공간정보를 구현한다.
스토리를 제대로 전달하려는 관점에서 제작자는 관객들이 무엇을 보게 할 것인가에 대한 고민이 필요하다. 즉, 관객의 시선을 시종일관 끌고 다녀야 한다. 그러한 관점과 더불어 관객이 일상에서 익숙한 공간감을 스크린 내에서도 확보해 줄 필요가 있다. 그러기 위해서는 영상의 깊이를 충분히 고려해야 하는데 이는 관객의 시선을 유도하는 반면에 현실 공간감을 확보하는 것이다. 스크린 내의 물체들을 자연 그대로의 원근감을 갖도록 촬영 환경을 구성하는 것도 필요하지만 스토리를 전개하는 피사체를 배경과 분리시킴으로써 자연스럽게 초점과 영점을 맞출 수 있도록 장면을 구현하는 것이다. 이를 위해서 제작(production) 단계에서는 촬영기법으로, 후반작업(post-production) 단계에서는 아웃 포커싱 등의 효과를 적용하는 방법 등이 고려될 수 있다. 본 논문에서는 영상의 깊이를 확보해야만 하는 이유와 이의 방법 등을 고찰해 본다.
Up to now, non-explosive demining system adaptable to a mobile robot has been developed. This system has much smaller platform and consists of non-explosive mechanism. Brief experiment indoors showed thai developed demining system can remove landmines well. But, out of doors, some problems are detected i.e. Inclination of overall system causes a suspension of rake rotation. In this research, a study on performance improvement of developed non-explosive demining system is mainly discussed. To compensate the inclination of the system, mechanical sensor composed of shaft and spring is used. This sensor gives a signal to a leadscrew motor and controls a rotating direction. From an experiment, it is confirmed that the mechanical sensor as stated is a good solution of the inclination of the system.
Up to now, a lot of unmanned demining systems have been developed. However, some inferiority surely exist by reason of their large platform and explosive mechanism. To settle this inferiority, non-explosive demining system adaptable to a mobile robot already has been developed. Brief experiment indoors showed that developed demining system can remove landmines well. But, out of doors, several problems are detected. In this research, a study on the performance improvement of developed non-explosive demining system is mainly discussed. To overcome downhill effect, mechanical sensor composed of shaft and spring is used. It is confirmed that clearance depth control using the mechanical sensor is a good solution for the inclination of the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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