본 논문에서는 반도체 생산 공정 중 클리닝 공정 설비에서, 웨이퍼의 장착 위치를 인식하는 영상 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 웨이퍼의 위치 이탈에 따른 위치오차 발생 시 이를 클리닝 설비에 전달하여, 웨이퍼 클리닝 장비의 파손을 방지하여 시스템의 신뢰성과 경제성을 높이기 위한 것이다. 시스템의 주요 알고리즘은 카메라에 획득된 영상과 실제 웨이퍼간의 캘리브레이션 방법, 적외선 조명 및 필터 설계, 최소자승법 기반의 원 생성알고리즘에 의한 중심위치 판별법이다. 제안한 시스템은 고 신뢰성과 고 정밀의 위치인식 알고리즘을 사용하여, 효율적으로 웨이퍼 인라인 공정에 설치함을 목표로 하며 실험결과 충분한 허용 기준 내에서 오차를 검출해내는 좋은 성능을 보여준다.
최근 국민소득 증가로 개인 보유차량이 급격하게 증가하였다. 한정된 국토 내에서 급격한 차량 증가는 심각한 교통 혼잡을 야기 시켰고, 이러한 교통 혼잡으로 인해 도로 위에서 낭비되는 교통혼잡 비용은 매년 증가하는 추세이다. 이러한 문제를 해결하고자 영상처리를 이용한 교통신호 제어시스템을 제안하였다. 본 논문에서는 교차로에 설치된 카메라를 이용하여 각 도로로 유입 유출되는 교통량을 동시에 측정하여 심각한 교통 정체가 일어나기 전에 이를 미연에 방지 할 수 있는 교통신호 제어시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 교통신호 제어시스템을 주간에 적용한 경우는 교통량을 정확하게 측정 할 수 있었으나, 야간 일반 카메라로 측정한 결과 72.8%, 야간에 적외선 카메라로 헤드 라이트를 고려해 실험한 결과 86.6%의 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 전투기 조종석과 같은 제한된 공간에서 사용 가능한 광학 방식의 헤드 트랙커 시스템을 설계하고 그 성능을 시험하였다. 이 시스템은 다른 빛의 간섭을 차단하기 위해 적외선 발광다이오드와 두 대의 적외선 CCD 카메라를 사용하였다. 그리고 광학 방식의 헤드 트랙커 알고리즘은 특징점 추출 알고리즘과 3차원 움직임 추정 알고리즘으로 구성하였다. 카메라 이미지 평면 위에서 특징점의 2차원 위치 좌표를 획득하기 위한 특징점 추출 알고리즘은 디지털 영상 처리 기술인 문턱치 (thresholding)와 마스킹 (masking) 기법을 사용하였다. 특징점의 위치 변화로부터 조종사의 머리 움직임을 추정하는 3차원 움직임 추정 알고리즘은 확장 칼만 필터 (EKF)를 사용하였다. 또한, 정밀한 레이트 테이블을 사용하여 시스템 성능을 검증하고 회전 성능에 대해 관성 센서와 비교하였다.
위성영상정보는 센서의 종류, 취득, 분석, 재난과 위성영상 특성 매칭 등의 제약으로 재난 상황에서 제한적으로 사용되었다. 일반적으로 인공위성의 종류는 탑재한 센서의 정보제공 능력 범위에 따라 분류 가능하며 이에 따라 대상 범위가 결정된다. 본 연구에서는 재난의 예측, 탐지, 사후처리를 위한 위성자료의 취득과 활용을 위해 다양한 위성과 탑재된 센서의 궤도, 공간 해상도, 파장대 등의 특성에 대하여 분석하고 재난유형별로 최적 위성영상을 선정하였다. 행정안전부에서는 재난과 재해의 유형을 자연재난(10종)과 사회재난(27종)으로 분류하였다. 위성영상 활용이 가능한 재난 유형은 가시적으로 확인이 가능한 자연재난에 해당하며 그 중 태풍, 홍수, 가뭄, 산불 등 총 4종의 재난유형별로 가용한 최적의 위성영상을 분석하였다. 재난관측에 사용 가능한 대표적인 탑재체의 종류는 극궤도 지구관측 위성에서 광학과 SAR로 구분할 수 있다. 각 기본 특성에 따라 제공되는 정보의 종류가 분류되며 광학 센서는 태양복사 및 지구복사에너지 파장 영역 중 가시광선-근적외선-단파적외선-열적외선 파장대 영역의 분광 정보를 제공할 수 있는 다중 밴드들로 구성된다. 지표의 특정 대상이나 물질을 탐지하고 변화를 감지·분석하는데 유용하여 홍수, 태풍, 지진 등 자연 및 사회 재난·재해 관측에 유용하게 이용된다. SAR 센서는 장파장의 전자기파를 방출한 후 돌아오는 신호를 활용하여 대상에 대한 정보를 획득한다. 대기의 효과 및 요소를 투과하는 주파수 대역별 장파장 밴드 정보를 활용하여 고해상도의 대상 표면, 위치, 형태 등의 정보를 측량 및 관측하므로 중·광역 지역에 제약 없이 영상정보를 획득할 수 있어 산사태, 홍수, 지진, 등의 재난 모니터링에 유용하다. 이러한 다종 위성별 센서들의 특징(공간 해상도, 파장대별 밴드 특성, 관측폭, 재방문 주기 등)들을 분석하여 재난유형별로 가용한 무료/상용 지구관측위성을 분류한 결과 태풍에는 광역관측, 정지궤도 위성, 홍수에는 광학 및 SAR 고해상도 위성, 가뭄은 광역관측, 다분광 광학 위성 그리고 산불에는 정지궤도, 광학, SAR 위성이 적합함을 알 수 있다.
장면 전환 검출은 영상 정보의 색인 및 검색을 위한 전처리로서 비디오 검색 시스템의 전체 성능을 좌우하는 중요한 기술이다. 기존의 장면 전환 검출은 인접한 프레임간에 픽셀 값, 히스토그램 차이 등의 단일 특징을 이용하거나, 단일 특징들을 혼합하여 상호 보완 관계를 갖는 다수의 특징을 이용하여 장면 전환점을 검출하였다. 그러나 기존 방식은 적외선 촬영이나, 야간 촬영과 같이 특수한 영상에서 현저히 낮은 정확성을 갖는다. 따라서 본 논문에서는 Color 히스토그램 특징과 KLT 알고리즘을 혼합하여 특수 영상에서 보다 효과적인 장면 전환 검출 방법을 제안한다. 제안방법의 성능을 확인하기 위해 특수 영상에 대하여 Color 히스토그램을 이용한 검출과 KLT를 혼합한 검출을 실험하였으며, 그 결과 제안한 기법이 기존 방법보다 성능평가지수에서 평균 11.4%의 성능이 향상됨을 알 수 있었다.
사용자의 시선 위치를 파악하는 연구는 많은 응용분야를 가지고 지난 몇년간 눈부시게 발전되어 왔다. 기존의 대부분 연구에서는 영상 처리 방법만에 의존하여 시선 위치 추적 연구를 수행하였기 때문에 처리 속도도 늦고 많은 사용 제약을 가지는 문제점이 있었다. 이 논문에서는 적외선 조명이 부착된 단일 카메라를 이용한 컴퓨터 비전 시스템으로 시선 위치 추적 연구를 수행하였다. 사용자의 시선 위치를 파악하기 위해서는 얼굴 특징점의 위치를 추적해야하는데, 이를 위하여 이 논문에서는 적의선 기반 카메라와 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하였다. 사용자가 모니터상의 임의의 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점의 3차원 위치는 3차원 움직임량 추정(3D motion estimation) 및 아핀 변환(affine transformation)에 의해 계산되어 질 수 있다. 얼굴 특징점의 변화된 3차원 위치가 계산되면. 이로부터 3개 이상의 얼굴 특징점으로부터 생성되는 얼굴 평면 및 얼굴 평면의 법선 벡터가 구해지게 되며, 이러한 법선 백터가 모니터 스크린과 만나는 위치가 사용자의 시선위치가 된다. 또한. 이 논문에서는 보다 정확한 시선 위치를 파악하기 위하여 사용자의 눈동자 움직임을 추적하였으며 이를 위하여 신경망(다층 퍼셉트론)을 사용하였다. 실험 결과, 얼굴 및 눈동자 움직임에 의한 모니터상의 시선 위치 정확도는 약 4.2cm의 최소 자승 에러성능을 나타냈다.
적외선 체열검사를 시행한 $L_4-L_5$ 추간판 탈출증 환자의 45명 중 여자가 더 많았으며, 연령은 50대가 가장 많았다. 피절 분포표에 따라 측정한 결과, ${\chi}^2-test$에서는 성별과 나이에 따라서 유의한 차이를 보이지 않았다(p>0.05). $L_4-L_5$ 추간판 탈출증 환자의 ROI 온도를 측정한 부위는 후면 오른쪽 정강이뼈 뒤쪽의 온도가 가장 높았으며, 후면 왼쪽 정강이뼈 뒤쪽-전면 오른 무릎아래-전면 왼 무릎아래의 순이었다. 측정부위에 따라 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 나이에 따라서는 ${\chi}^2-test$에서는 나이에 따라 0.030을 유의한 결과를 보였다(p<0.05). 정상인의 평균 ROI 온도는 $31.20{\pm}0.58$, 환자의 평균 ROI온도는 $30.30{\pm}0.50$으로 온도 차이는 $0.66{\pm}0.59$로 나타났다. 환자의 ROI온도가 정상인과 차이가 나는 지 알아보기 위한 일 표본 t-검정결과, 유의확률이 0.03으로 0.05보다 작으므로 환자의 ROI온도는 $31.20{\pm}0.58$보다 낮게 나타났다(p<0.05). 앞으로의 과제는 온열환경에 따른 보정 테이타의 처리기술과 그것을 이용한 새로운 온열 인덱스의 개발이 필요하다고 사료된다. 따라서 데이타의 보정을 줄이기 위해서는 적외선 체열 진단 시 전처치가 무엇보다 중요하며, 이를 검사하는 방사선사는 환자를 측정 시 주의 깊은 관찰과 배려가 요구된다.
최근 기후변화 및 이상기후로 인해 하천환경 또한 급격하게 변화되고 있다. 변화되는 지구환경에 대응하기 위해 하천환경 대책과 하천생태계 보전/복원, 생물 보호, 친수기능 강화를 요구하고 있는 실정이다. 더욱이 소하천 건천화 및 하천환경관리에 대한 중요성은 대두되고 있으나 비용 및 인력투입 문제로 수위나 유량 등의 기초자료인 수위-유량 계측기술 및 대응연구가 미미한 실정이다. 체계적인 하천관리를 위해서는 신뢰성 있는 대상 하천의 수리량 자료 확보가 기본으로 요구된다. 이러한 중소하천의 관리의 신뢰도를 높이기 위해서는 실시간 수위유량 자료 확보가 필수적이다. 현재 하천 정비 계획 단계에서 수문모델링을 통해 중소하천의 유량을 산정하고 있지만 산발적으로 측정한 자료로는 검/보정에 한계가 있으며, 신뢰도를 확보하기 어려운 실정이다. 이수, 환경, 생태 등의 관점에서는 평상시 유량에 대한 실시간 정보가 매우 중요하다. 이에 체계적인 하천관리를 위해서는 중소하천에 대한 실시간 수리량 자료를 경제적으로 확보 할 수 있는 장치 개발 및 현장적용이 시급하다. 본 연구에서는 하천 횡단구조물이 가지고 있는 유량 측정의 편이성을 최대한 이용하여 급성장하고 있는 영상분석기술과 IT을 하천공학분야에 접목하여 중소하천의 수위와 유량을 실시간으로 원격 측정하는 WIA (Wireless Image Acquisition) 시스템을 개발하였다. WIA 시스템은 라즈베리파이 기반으로 적외선카메라를 이용하여 일정한 시간간격으로 횡단구조물의 상류, 중류, 구조물 주위의 흐름 영상을 확보하여 중앙처리장치로 전송하는 시스템으로 구성된다. WIA 시스템에서 전송된 영상은 본 연구에서 개발한 영상판독 S/W 및 H-Q 산정 S/W를 통해 하천의 수위를 판독하고 실시간으로 하천단면 수위유량 산정 자료 구축하는 자료로 활용된다. 현재 WIA 시스템의 성능 및 개선과 영상판독 S/W 및 H-Q 산정 S/W서버와의 연계운영 성능 평가를 통해 장치를 검증하는 단계에 있으며, 추후 서버구축을 통해 홍수 예 경보와 하천수질관리를 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다. 또한 본 연구에서 개발하는 유량측정 시스템을 적용하면 기존 장비의 약 15% 예산으로 실시간 수리량 자료를 확보할 수 있을 것으로 예상된다.
최근 영상 인식 분야에서 얼굴 또는 표정 인식에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있으며, 얼굴의 특징을 반영하는 눈 영역을 자동으로 추출하는 방법이 얼굴 또는 표정 인식을 위한 전처리 단계로써 특히 중요하게 연구되고 있다. 눈 영역을 추출하기 위한.기존 방법들은 크게 적외선(IR) 카메라를 이용한 방법과 template-matching과 같은 영상처리를 이용한 방법으로 분류되며, 주로 정면을 바로 보는 얼굴에 대해 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 기울어진 얼굴 영상에서 눈 영역 추출 방법을 제안한다. 빠른 수행 시간을 위해 영상의 에지 정보를 이용한 방법을 기반으로 하며, 기울어진 얼굴 영상에서 눈 영역을 추출하기 위해 전역적 얼굴 영역의 에지 기울기 누적 히스토그램을 이용하며, 영상 잡음과 빛의 영향에 의해 발생되는 문제는 대략적으로 추출된 영역에서 지역정보인 가로, 세로 비와 전역 정보인 각 구성요소(component)간의 관계성을 이용하여 해결한다 실험 결과에서 에지 정보를 이용한 방법에서 생기는 3가지 오추출을 해결함으로써 정확도를 향상시키며, The Weizmann Institute of Science에서 제공하는 300개의 영상을 통해 실험한 결과 평균 0.5초와 83%의 수행 시간과 정확도을 나타냄을 볼 수 있다.
본 연구는 돼지의 체온 발산에 따른 행동에 근거하여 환경을 제어할 때 몸체에서 발산되는 체열과 환경의 온도차이를 이용하여 환경을 제어할 수 있는 방법을 모색하고자 하였으며, 열환경에서 얻어진 자료를 바탕으로 축사의 환경제어 시스템에 접목하고자 실시하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 환경온도에 따른 돼지의 행동을 칼라영상을 통하여 획득한 후 가시화 시스템 (열화상 프로그램)을 통한 행동상태를 고온, 적온, 저온기로 분류하였다. 2. 영상처리 시스템의 하드웨어를 적외선 CCD 카메라, 영상처리 보드DIF(TH3100) 모델과 컴퓨터는 400Hz, 128M, 586 Pentium로 구성되었으며, 프로그램은 C++ 언어로 작성되었다. 3. 영상처리시스템을 온도에 따라 분류했던 결과 저온, 적온, 고온으로 분류되어 돈사내 환경제어 시스템에 응용이 가능할 것으로 판단되었다. 4. 사료섭취량은 저온구가 다른 환경온도에 비하여 사료를 많이 섭취하였던 반면에 종료체중과 일당증체량에서는 낮게 나타났다 (p<0.05).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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