본 논문은 다중 비디오카메라에서 색 정보를 이용한 특정 이동물체 추적 이동물체 추적 알고리듬을 제안한다. 제안된 방법은 다중 비디오카메라로부터 입력되는 영상의 RGB 칼라 좌표계를 HSI 칼라 좌표계로 변환한 후, 영상의 색조 영역만을 가지고 배경영상과 물체가 존재하는 영상에서 차영상 기법과 가산투영 기법을 사용하여 이동물체를 검출한다. 검출된 이동물체 영역의 색조는 0도부터 360도 사이에서 24단계로 정규화 된다. 정규화된 이동물체의 색조 분포도를 구한 후, 가장 높은 분포를 갖는 3개의 정규화 레벨과 3개의 정규화 레벨 사이의 간격을 이동물체의 특징파라미터로 사용하였다. 각 카메라간의 이동물체 동일성 관별은 이동물체 특징파라미터를 가지고 판별하고, 추적 감시하였다. 제안된 방법의 타당성을 검토하기 위하여 실내에 각기 다른 장소에 4대의 카메라를 각각 설치하여 이동물체의 대상을 사람으로 놓고, 특정사람을 감시한 결과 각 카메라에서 검출된 특정사람의 색조분포도 변화는 10%내를 유지함을 보였고, 특징 파라미터로 4대의 카메라에서 특정사람이 자동 추적감시 됨을 확인하였다.
본 논문에서는 Kinect와 같은 RGB-D 센서를 이용하여 사람의 3차원 신체 포즈 스트림 데이터를 생성하고, 이로부터 사람의 일상 행위를 효과적으로 인식하는 방법을 제안한다. Kinect SDK나 OpenNI에서 제공하는 실시간 신체 포즈 데이터는 Kinect 중심의 3차원 데카르트 좌표계로 표현되기 때문에, 시점 변화 문제와 크기 변화 문제를 겪을 가능성이 높다. 이러한 문제를 해결하고 시점 및 크기 불변인 특징을 얻기 위해, 본 논문에서는 신체 포즈 데이터를 실험자의 골반을 원점으로 하는 구면 좌표계로 변환하고 실험자의 팔 길이를 이용한 크기 정규화를 수행한다. 또한, 본 논문에서는 확률 그래프 모델 중 하나인 은닉 조건부 랜덤 필드를 이용하여, 고수준의 일상 행위들이 내포하는 다양한 내부 구조를 효과적으로 표현한다. 두 가지 데이터 집합 KAD-70과 CAD-60을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 행위 인식 방법과 구현 시스템의 높은 인식 성능을 확인하였다.
본 연구는 3축 가속도센서를 소형 센서모듈로 구성하고 이를 사람의 신체 부위에 부착하여 센서의 3차원적 방향에 구애되지 않고 동작에 의한 중력방향의 가속도를 계산할 수 있는 장치와 알고리즘을 개발하였다. 센서모듈을 이용하여 컴퓨터 시스템에 의해 사람의 보행 및 동작을 측정하기 위해서는 정량적인 처리가 가능하도록 데이터를 가공하여야 한다. 센서모듈로부터 데이터의 획득, 가능한 범위의 직교 좌표계로 변환, 중력방향의 단일 스칼라 값 변환의 과정으로 센서 출력 데이터를 정규화 하였다. 정규화된 센서 데이터를 사용하여 보행 패턴 중에서 걷기 횟수를 구분할 수 있는 알고리즘을 적용한 개인휴대정보단말용 응용 프로그램을 작성하였다. 연구실 환경에서의 실험에서 개발된 알고리즘 및 장치의 보행수 측정 정확도는 약 97%이었다.
본 논문은 저가형 고정도 아날로그 디지털 혼합형 엔코더에서 센서 취부 오차에 의해 발생하는 정지 2축 좌표상의 두 아날로그신호의 크기, 위상오차 문제 보상에 관한 연구이다. 기존의 혼합형 엔코더에서 문제시되고 있는 두 아날로그 위치정보 신호의 크기문제는 상대 크기에 대하여 정규화 함으로써 해결하였으며, 센서 취부시 발생하는 위치오차문제는 정지 2축 좌표축을 센서의 위치 오차분을 보상할 수 있도록 회전함으로써 보상할 수 있었다. 또한 제안된 새로운 방식의 위치 검출기법을 DSP의 QEP기능과 A/D변환기를 사용한 실험을 통하여 그 타당성을 검증하였다.
자유수면을 항주하는 선박에 의하여 발생되는 비선형 조파현상을 해석하기 위한 수치해석법을 개발하였다. 유동은 비점성, 비압축성으로 가정하고 선체 및 자유수면 형상과 일치하는 좌표계의 생성을 위하여 타원형 편미분방정식을 수치해석하여 물체적합 좌표계를 생성하였으며 변환된 정규격자 물체적합 좌표계에 대한 Euler방정식을 유한차분법(Finite Difference Method)을 이용하여 계산하였다. 수치해석을 위하여 시간에 대한 미분항은 전진차분, 공간에 대한 미분항은 중심차분법으로 이산화하였고 대류항에는 수치계산의 안정을 위해 인위적인 소산(dissipation)항을 첨가하였다. 자유수면의 형상은 매 시간 단계마다 자유수면 경계조건들을 만족하도록 다시 계산되었고 격자점들은 자유수면형상의 변화에 적합하게 다시 생성되도록 하였으며 압력에 대한 Poisson방정식은 반복연산법에 의하여 풀고 그 결과를 이용하여 속도를 외삽하였다. 개발된 수치해석법의 검증을 위해 수식선형인 Wigley 모형에 대한 계산을 Fn=0.250-0.408에 대하여 수행하고, 그 결과를 실험 결과와 비교하여 잘 일치함을 보였다.
본 논문에서는 다중 영상에서 추출된 특징점을 사용해서 투영 공간에서의 카메라 행렬과 3차원 정점좌표를 계산하는 방법을 제안한다. 수치적인 안정성을 위해서 특징점을 정규화한 후 복원하며 얻어지는 카메라 행렬과 3차원 정점에 대해서 비정규화한다. 카메라 행렬과 3차원 정점의 초기값을 얻기 위해서 특이값 분해기법을 사용해서 투영 깊이가 적용된 측정 행렬을 분해한다. 행렬 분해 제약을 사용하여 카메라 행렬과 3차원 정점을 투영 복원한다. 투영 복원 과정에서는 비선형 반복적 최적화 방법이 사용된다. 실험 결과 제안방법은 대체로 적절한 정확성을 얻었고 오차의 편차가 크지 않았다.
멀티센서 시스템으로부터 취득된 영상을 이용하여 공간정보를 신속하게 생성하기 위해서 영상의 실시간 지오레퍼런싱이 요구된다. 위치/자세 센서의 성능을 보완하며 실시간 처리가 가능하려면 연속 추정 알고리즘을 활용한 온라인 항공삼각측량이 수행되어야 한다. 본 연구는 연속적으로 취득되는 영상의 실시간 지오레퍼런싱을 위한 효율적인 온라인 항공삼각측량 방법론을 도출하고자 한다. 기존의 기븐스 변환 갱신 알고리즘과 최근 개발된 관측값 분류에 기반한 정규행렬 역행렬 갱신 알고리즘을 활용하여 온라인 항공삼각 측량을 구현하였다. 정확도와 연산 속도 측면에서 두 알고리즘의 성능을 비교 검증하기 위하여 항공 멀티센서 시스템으로부터 취득된 센서 데이터를 모의 생성하고 이를 적용하였다. 적용 결과, 관측값 분류에 기반한 정규행렬 역행렬 갱신에 의한 온라인 항공삼각측량이 기븐스 변환에 의한 방법보다 추정된 지상점 좌표에 대하여 40 % 이상 높은 정확도를 보이고, 8배 이상의 빠른 처리 속도를 나타내었다. 따라서, 영상의 실시간 지오레퍼런싱을 위하여 정규행렬 역행렬 갱신에 의한 온라인 항공삼각측량이 더 적합한 것으로 판단되었다.
기존 수기 작성기반 선박 수리장비 관리 시스템은 빈번한 장비 분실 및 연체로 장비 관리에 많은 문제점들이 있다. 이러한 문제를 해결하고자 바코드 시스템을 도입하였다. 그러나 바코드 훼손에 따른 위조 장비의 대체 문제에 대처할 수 없다. 따라서 고가의 선박 수리장비의 관리를 위해 추가적인 확인 절차가 필요하다. 본 논문에서는 선박 수리장비 관리를 위한 이미지 비교기법을 제안한다. 구체적으로 모바일 디바이스의 특징을 이용한 정규화와 이미지 비교 판단 조건을 제안한다. 실시간 촬영 및 오버랩과 Crop 기능을 가진 모바일 디바이스를 이용하여 이미지를 정규화 하였고, 유사이미지에 대처할 수 있는 이미지 비교 판단 조건 세 가지(사각형의 내각의 합, 각 내각의 크기, 모서리의 좌표점)를 적용하였다. 그 결과 본 논문에서 제시한 방법이 방향, 조명, 크기 등의 변화에도 강건함을 보이며 테스트 결과 95% 이상의 정확도를 보였다.
본 논문에서는 3D 레이저 스캐너로 입력된 3차원 얼굴 영상에서 코의 특징 정보를 이용하여 얼굴을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 특히 3차원 영상은 주변의 조명 변화에 크게 영향을 받지 않는 장점이 있다. 이러한 정보를 이용하여, 제안된 알고리즘에서는 얼굴에서 가장 두드러지게 보이는 코의 3차원 정보를 이용하여 인식하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 코를 추출한 다음, 회전된 3차원 영상에 대하여 정규화를 실시하고, 등고선을 이용한 영역기반의 방법과 특징기반의 방법을 이온하여 인식을 수행한다. 등고선을 이용한 영역기반은 3차원 얼굴 영상을 코끝의 좌표를 기준 점으로 등고선의 값이 10, 20, 30이 되는 영역을 추출 한 후 데이터 베이스 값들과 비교하여 각각의 차 영역에 대한 무게중심(X, Y), 픽셀 수, 분산을 구하여 순위가 가장 높은 것을 취한다. 특징 기반의 방법으로, 얼굴에 있어서의 실제의 코의 길이, 높이, 너비를 구하여 그 차가 가장 적은 것을 취한다. 위의 2가지 방법을 이용하여 인식을 수행 결과 100%의 인식률을 나타내었다.
IVS (International VLBI Service for Geodesy and Astrometry) 통합분석센터는 개별 IVS 분석센터의 산출물을 통합하고 그 결과물을 IERS (International Earth Rotation and Reference Systems Service)에 제공하여 국제 지구기준좌표계를 구축하고 지구회전파라미터를 결정하는데 핵심적인 역할을 한다. 한국천문연구원(KASI)은 2008년 10월 IVS 통합분석센터로 선정되어 현재 통합 분석 시스템을 구축하고 있다. 정규운영에 앞서 통합용 분석 소프트웨어를 정비하고, KASI 통합분석센터의 통합해를 타 IVS 통합분석센터 통합해와 비교 검증하는 것은 필수적이다. 이 연구에서는 통합분석처리를 위해서 GPS 자료처리 소프트웨어인 Bernese 5.0을 IVS 산출물 형식에 맞추어 수정 보완한 후 활용한다. 이 발표에서는 1984년부터 현재까지의 IVS 분석센터의 장기간 산출물을 수집하고 Bernese 5.0을 이용하여 지구회전파라미터(X-극, Y-극, UT1-UTC와 각각의 시간변화율)의 통합해를 산출한 결과를 소개한다. 또한, 타 IVS 통합분석센터의 통합해와 비교 검증결과를 논한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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