긴 수명, 높은 효율, 색 재현성 및 친화경등의 많은 장점을 가진 발광다이오드는 높은 접합온도로 인하여 광 효율이 저하되고 이는 신뢰성 저하 및 방열부 장착으로 인한 비용 상승 등의 문제로 발전에 악영향을 받고 있다. 본 논문에서는 방열부인 HeatSink의 구조적 변화가 방열성능에 어떠한 영향을 끼치는지 알아보기 위해 열화상 적외선 카메라와 적분구를 이용하여 서로 다른 HeatSink를 가지고 각각의 열적 광학적 특성을 파악하였다. HeatSink의 Fin 길이를 길게 하여 방열면적을 상승시키는 것보다 Fin 두께를 작게 함으로써 Fin 개수를 늘리는 것이 방열성능을 크게 개선시킬 수 있었고 이는 광 출력으로 이어졌다.
본 연구는 RGB LED 패키지의 특성에 대한 전기적 분석을 통해 LED 조명 설계에 있어 보다 효율적인 설계를 구현하고자 하였으며 마이크로 컨트롤러를 이용한 구동회로 제어와 적외선 센서를 이용한 원격제어를 통해 폭넓은 색 조절을 위한 LED에 최적화 된 brightness 및 chroma 제어 기술을 실현하고자 설계 및 분석을 하였다. 그 결과 색온도에 대한 제어의 경우 총 12가지의 mode를 바탕으로 색상을 제어 하였으며 LED 패키지의 전류변화에 따른 광 출력을 고려하여 최적화 된 brightness 및 색온도에 대한 제어가 가능하였다.
본 논문은 적외선 컴퓨터 비전으로 책상형 스크린상에 사용자 조작 물체의 위치와 각도를 실시간으로 추적할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존 컴퓨터 비전 시스템의 약점인 주변 조명의 영향을 거의 받지 않는다. 위치뿐만 아니라 각도와 버튼 클릭 상태도 실시간으로 얻어낸다. 이 시스템을 활용하여 컬러랩 박스를 제작하였다.
본 논문에서는 새로운 실시간 시선 추적 방식을 제안하고자한다. 기존의 시선추적 방식은 사용자가 머리를 조금만 움직여도 잘못된 결과를 얻을 수가 있었고 각각의 사용자에 대하여 교정 과정을 수행할 필요가 있었다. 따라서 제안된 시선 추적 방법은 적외선 조명과 Generalized Regression Neural Networks(GRNN)를 이용함으로써 교정 과정 없이 머리의 움직임이 큰 경우에도 견실하고 정확한 시선 추적을 가능하도록 하였다. GRNN을 사용함으로써 매핑기능은 원활하게 할 수 있었고, 머리의 움직임은 시선 매핑 기능에 의해 적절하게 시선추적에 반영되어 얼굴의 움직임이 있는 경우에도 시선추적이 가능토록 하였고, 매핑 기능을 일반화함으로써 각각의 교정과정을 생략 할 수 있게 하여 학습에 참여하지 않은 다른 사용자도 시선 추적을 가능케 하였다. 실험결과 얼굴의 움직임이 있는 경우에는 평균 90% 다른 사용자에 대해서는 평균 85%의 시선 추적 결과를 나타내었다.
This paper describes a new sensor system for mobile robot motion estimation using stereo infrared light sources and a camera. Visibility is being applied to robotic obstacle avoidance path planning and localization. Using simple visibility computation, the environment is partitioned into many visibility sectors. Based on the recognized edges, the sector a robot belongs to is identified and this greatly reduces the search area for localization. Geometric modeling of the vision system enables the estimation of the characteristic pixel position with respect to the robot movement. Finite difference analysis is used for incremental movement and the error sources are investigated. With two characteristic points in the image such as vertices, the robot position and orientation are successfully estimated.
As energy conservation and environmental issues are emerging as a hot topic around the world, consumers are demanding high-efficiency, eco-friendly products. In this study, the author proposed 120W LED lighting system that replace metal halide lamp (MHL) which is currently used in the industry. Furthermore, it would be possible to provide a perfect opportunity for Korea to rise as a global leader in the LED lighting industry through soundness evaluation of the LED lighting system that is applied.
본 논문에서는 대형 스크린 기반 디스플레이 환경에서 시각 커뮤니케이션 증진을 위한 비디오 아바타 생성 기법에 대하여 소개한다. 일반적으로 대형 스크린 기반 가상 환경에서는 스크린으로 투사되는 빛의 변화 때문에 정적 배경을 보장할 수 없다. 뿐만 아니라 카메라 위치 설정이 자유롭지 못하기 때문에 디스플레이 환경 내에 있는 사용자를 대상으로 비디오 아바타를 생성하기 쉽지 않다. 본 논문에서는 적외선 및 필터를 이용하여 가시광선을 차단함으로써 사용자 영역을 쉽게 정의할 수 있도록 하였고, 나란히 배치된 컬러 영상에 실루엣 마스크를 적합하여 배경이 제거된 사용자 컬러 영상을 추출할 수 있도록 하였다. 또한 생성된 스테레오 비디오 아바타 영상은 투영 텍스처를 이용하여 보정된 후 가상세계에 투사되어 입체 디스플레이 된다. 제안된 기법은 일반적인 카메라를 이용하고 있으며, 간단한 조명 조건만 설정해주면 기존의 대형 스크린 기반 프로젝션 환경을 변형하지 않고도 쉽게 설치하여 사용할 수 있기 때문에 많은 활용도가 있을 것이라 기대된다.
컴퓨터 기술의 발전에 따라서 게임분야 역시 다양한 첨단 기술이 적용되고 있다. 예를 들면 강력한 3D가속 기능을 가진 비디오카드, 5.1 채널 사운드, 포스피드백 지원 입력 장치, 운전대, 적외선 센서, 음성 감지기 등이 게임의 입출력 인터페이스로서 이용되고 있다. 전형적인 방법 이외에도 광학방식이나 휴대용 게임기에 대한 플레이 방식에 대한 연구도 활발하다. 최근에는 비디오 게임기에도 사람의 동작을 인식하여 게임의 입력으로 받아들이는 기술이 상용화되기도 하였다. 본 논문에서는 이런 발전 방향을 고려하여 차세대 게임 인터페이스의 방식으로서 사용될 수 있는 사람의 표정 인식을 통한 인터페이스 구현을 위한 접근 방법들에 대하여 고찰을 하고자 한다. 사람의 표정을 입력으로 사용하는 게임은 심리적인 변화를 게임에 적용시킬 수 있으며, 유아나 장애자들이 게임을 플레이하기 위한 수단으로도 유용하게 사용될 수 있다. 영상을 통한 자동 얼굴 인식 및 분석 기술은 다양한 응용분야에 적용될 수 있는 관계로 많은 연구가 진행되어 왔다. 얼굴 인식은 동영상이나 정지영상과 같은 영상의 형태, 해상도, 조명의 정도 등에 따른 요소에 의하여 인식률이나 인식의 목적이 달라진다. 게임플레이어의 표정인식을 위해서는 얼굴의 정확한 인식 방법을 필요로 하며, 이를 위한 비교적 최근의 연구 동향을 살펴보고자 한다.
This paper proposes a new steel strip surface inspection system. The system acquires bright and dark field images of defects by using a stroboscopic IR LED illuminator and area camera system and the defect images are preprocessed and segmented in real time for feature extraction. 4113 defect samples of hot rolled steel strip are used to develop KNN (k- Nearest Neighbor) classifier which classifies the defects into 8 different types. The developed KNN classifier demonstrates about 85% classifying performance which is considered very plausible result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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