본 논문에서는 단일 영상에 포함된 광원의 분광분포를 추정하는 광원추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 광원 추정 방법은 두 단계로 이루어져 있다. 첫째, 변형된 회색계 가정(modified gray world assumption)을 이용하여 부분적으로 광원의 영향을 배제한 후 밝으면서도 무채색에 가까운 최대 무채색 영역을 찾아 그 영역의 표면 분광 반사율을 구한다. 이때 최대 무채색 영역의 표면 분광 반사율은 1269개의 Munsell 색 표본에 대하여 주성분 분석 방법을 이용하여 추정하였다. 둘째, 주어진 Munsell 색 표본과 대표 광원의 조합으로 반사광의 모집단을 만들었다. 다음 최대 무채색 영역의 각 화소와 반사광 모집단과의 색차를 비교하여 최대 무채색 영역과 색차가 가장 적은 반사광 표본을 선택하고 이를 최대 무채색 영역에 대한 반사광의 분광분포로 정의한다. 최종적으로 최저 무채색 영역의 반사광 분광분포를 해당하는 표면 분광반사율로 나누어줌으로써 영상에 포함된 광원의 분광분포를 추정한다. 제안한 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 유색 광원에 조명된 영상에 대한 광원 추정 실험을 하였으며 기존의 방법과 추정된 광원의 분광 분포 비교 및 색차 비교를 통해 그 타당성을 검증하였다.
홍채 인식은 홍채 패턴 정보를 이용하여 사람의 신원을 확인하는 생체 인식 기술이다. 일반적인 홍채 인식 시스템에서 취득된 홍채 영상에는 홍채 패턴 정보를 가리는 눈꺼풀이 포함된다. 이러한 눈꺼풀은 홍채 인식의 성능을 저하시키는 요소이다. 따라서 본 논문에서는 홍채인식의 정확성을 향상시키기 위해 눈꺼풀 검출 알고리즘을 제안한다. 본 연구는 기존의 방법에 비해 다음과 같은 세 가지 차별성과 장점을 가지고 있다. 첫 번째, 눈꺼풀 검출에 문제가 되는 속눈썹과 조명 반사광(specular reflection)을 기존의 방법에 의해 검출한 후에, 선형 보간법(interpolation)을 이용하여 제거하는 방법을 제안함으로써 눈꺼풀 추출의 정확도를 향상하였다. 두 번째, 기존의 알고리즘은 눈꺼풀 후보점을 추출하기 위해 홍채의 넓은 부분을 탐색하므로 영상잡음이나 홍채 패턴 등에 의해 눈꺼풀을 잘못 추출하는 경우가 많았다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 검출된 홍채의 외곽경계 정보에 의해 초기 눈꺼풀 탐색 영역을 결정하고, 마스크 기법을 이용하여 눈꺼풀 후보점들을 추출함으로써 눈꺼풀 추출 에러를 감소시켰다. 세 번째, 기존의 알고리즘들은 포물선 방정식에 의해 눈꺼풀 영역을 검출하지만, 사용자의 눈의 회전을 고려하지 않았기 때문에 많은 에러가 발생되었다. 따라서 제안하는 알고리즘은 눈의 회전을 고려한 회전된 포물선 방정식을 이용한 허프 변환(Hough transform)을 통해 눈꺼풀을 검출함으로써 이러한 에러 발생을 감소시켰다. CASIA 데이터베이스의 홍채 영상을 사용하여 제안하는 눈꺼풀 검출 알고리즘을 실험한 결과, 위 눈꺼풀의 검출 정확도는 90.82%, 아래 눈꺼풀의 검출 정확도는 96.47%였다.
일반적으로 옥외영상에서의 자동차 번호판 인식은 인위적인 환경에서와는 다르게 기하학적으로 왜곡되어 있을 뿐만 아니라 조명 변화도 크기 때문에 단순환 문제가 아니다. 본 논문에서는 일반 CCTV 카메라로 옥외에서 촬영된 영상에서 자동차 번호판 인식을 위한 개선된 기술들을 제안한다. 먼저 다양한 특징을 상보적으로 사용하는 직렬구조의 다단계 Adaboost 검출기를 제안한다. 제안하는 검출기는 MB-LBP 및 Haar-like 특징을 사용하는 Adaboost 구조를 직렬로 연결하여 번호판 검출의 검출성능을 향상시켰다. 또한 검출된 번호판의 기하학적 왜곡을 보정하고 번호판의 타입을 먼저 결정하여 영상처리를 용이하게 하는 방법을 제안한다. 이런 방법은 그래이 변환, 문자/숫자 분리, 분리된 영상의 영상처리 등에서 사전지식 없이 전체 번호판 영상을 이용하는 경우보다 효율적이다. 본 논문에서 DBN(Deep Belief Network)를 문자/숫자 인식기로 사용하여 영상처리과정에서 기인한 획 손실이나 기울어짐 같은 기하학적인 왜곡에서도 강건한 인식률을 달성하였다.
객체 분할 방식은 객체를 먼저 분할한 후, 검출된 객체에 대해 해충 검출 알고리즘을 적용하므로 해충 개체를 검출하는 데 필요한 처리 비용이 줄어드는 장점이 있다. 본 논문에서는 페로몬 트랩 영상에서 해충 검출을 위한 객체 분할 방법을 제안한다. 제안한 방법은 전처리, 문턱치 처리, 형태학적 필터링, 레이블링 처리로 구성된다. 이들 과정 중 문턱치 처리는 객체 분할의 성능을 좌우하는 매우 중요한 처리 과정이다. 제안한 방법은 문턱치 처리 과정에서 해충 영상의 국소적 특성을 반영하므로 매우 정교한 문턱치 처리를 할 수 있다. 과수원에 설치된 페로몬 트랩에서 수집된 복숭아심식나방 영상에 대해 Otsu의 방법의 전역적 방식과 국소적 방식, 그리고 제안한 방법으로 처리한 결과, 제안한 방법이 조명과 배경의 특성을 잘 반영함을 알 수 있었다. 페로몬 트랩에 수집된 복숭아심식나방 영상에 대해 객체 분할과 개체 분류를 수행하였다. 개체 분류는 SVM 분류기로 학습하여 사용하였다. 실험에서 제안한 방법으로 10개의 해충 영상에 대해 복숭아심식나방 검출 결과 95%의 평균 검출율을 보임으로써 과수원의 복숭아심식나방의 개체 모니터링 방법으로서 효과적임을 보였다.
지리정보시스템(GIS)을 이용한 지도정보의 검색과 공간분석에 있어서 마우스나 키보드를 이용할 경우 수 차례의 동일한 작업을 반복하여 대상지역의 범위를 지정하고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 반복작업을 제거하여 신속한 정보검색이 가능하도록 음성인식 기능을 이용한 검색시스템을 제안하고 이를 개인용 컴퓨터상에서 구현하였다. 특히 시스템의 실용화를 위한 검색화면 제어에 있어서는 OLE(object linking embedding)기법과 MFC(Microsoft fundamental class)기법을 이용하여 시스템을 구성한 후 이를 비교하였다. 개발된 시스템의 성능평가를 위해 수치지도 자료는 1:5,000의 대구광역시 수성구의 국가 기본도를 사용하였으며 검색될 목표물을 나타내는 속성정보단어와 제어단어를 포함한 68단어를 검색의 대상으로 하였다. 남성 3인이 발성한 지도검색용 68단어를 실제 사무실 환경 하에서 마이크를 통해 on-line 실험한 결과, 평균 98.02%의 인식률을 얻었으며 검색시간은 MFC만을 이용한 경우 10.38초, OLE를 이용한 경우 5.39초가 소요되어 음성구동 수치지도 검색시스템의 실용화 가능성을 확인하였다.
집광채광 설비는 건축물의 조명에너지 절감 및 자연광의 실내 유입을 위해 적용 가능한 태양에너지설비로써 다른 신 재생 에너지 설비와 다르게 연간에너지생산에 대한 정량적 데이터가 아직까지 부재하다. 집광채광 설비의 설치효과를 판단하기 위해서는 집광채광 설비 설치에 따른 연간 에너지생산량 산출이 필요하며, 이를 위해서는 각 구성부분(집광부, 전송부 및 산광부)의 광전송 효율에 대한 데이터가 구축되어야 한다. 본 연구는 집광채광 설비의 효율 분석에 관한 첫 번째 단계로써 외부광속에 대한 집광부 통과 직후의 내부광속의 비율을 예측하였다. 국내에 보급된 집광채광 설비는 대부분 프리즘형과 광덕트형이며, 우선적으로 집광부 입사면의 경사각과 방위각이 다양하여 내부광속 산출방법론이 매우 복잡한 프리즘형을 분석대상으로 삼았다. 전일사량, 외부조도 및 집광부 내부조도가 측정되었으며, 외부광속으로부터 내부광속을 산출하는 공식을 유도하기 위해 천공상태에 따라 전일사량 측정치가 직산분리 되었다. Perez model과 Liu and Jordon에 의해 제시된 계산식과 입사면 및 집광부 면적을 고려하여 수평면 외부조도 측정치로부터 외부광속이 그리고 내부조도로부터 내부광속이 산출되었다. 입사면의 투과율이 동일하다는 전제 하에 천공상태에 따른 태양광 투과 비율을 도출한 결과, 담천공(Kt ${\leq}$ 0.3)에서 0.39, 부분담천공(0.3${\geq}$ 0.78)에서 1.0으로 나타났다. 도출된 투과비율을 외부광속에 적용하여 내부광속을 계산한 결과치와 측정치는 약 ${\pm}9%$ 정도의 차이를 보였다. 연간 기상데이터에 위와 같은 방법론이 적용되면 프리즘형 집광부의 연간 내부광속이 산출될 수 있다. 또한 기존 연구에서 제시된 발광효율 산출식과 일사 파장에 따른 시감도를 고려하면 매 시간별 외부조도도 산출이 가능하다. 일사량 측정치와 외부조도 측정치 사이의 상관관계를 분석한 결과 결정계수 $R^2$이 0.99인데 반해 일사량 측정치와 외부조도 계산치 사이의 상관관계 결정계수는 0.95로 측정치 보다 약간 작은 값을 갖는다. 이렇게 산출된 외부조도는 각 입사면의 면적을 반영하여 외부광속으로 변환되고, 앞서 산출된 천공상태별 투과비율이 적용됨으로써 내부광속이 도출될 수 있다. 이와 같은 집광부에 대한 연구를 바탕으로 향후 전송부와 산광부 효율을 도출하고 궁극적으로 집광채광 설비를 통해 실내에 전달되는 연간 빛에너지를 예측할 수 있을 것이다. 또한 본 연구의 방법론은 다른 형태의 집광채광 설비에도 적용이 가능할 것으로 판단되며, 국내 집광채광 설비의 연간 에너지생산량에 대한 폭 넓은 데이터 구축이 가능할 것으로 기대된다.
국내에서는 국토부 7대 신산업, 산업부 8대 신산업으로 제로에너지빌딩이 지정되었으며, 건물외피의 단열성능 극대화와 건물 기기 효율향상 및 신재생 보급 확대를 위해 부처간 융합을 통해 제로에너지빌딩 보급 활성화 달성을 목표로 하고 있다. 국내에서 시행 중인 제로에너지빌딩 인증제에 해당되는 건물에너지효율등급 1++이상이 되는 건축물들의 부하(냉방, 난방, 급탕, 조명, 환기)들의 에너지소요량을 분석하여 대략적인 부하들의 수준을 파악하고 제로에너지빌딩 인증제 고도화를 위한 기초 자료로 활용될 수 있도록 하는 목적이 있다. 제로에너지빌딩 인증에 해당되는 건축물은 2017년 기준 61개 가량 되는 것으로 파악되고 있으며, 패시브 측면과 액티브 측면을 고려하여 5대 부하별 대략적인 기준 값과 1차 에너지소요량을 산정하였다. 부하기준 산정을 위한 데이터의 표본이 적어 명확한 기준이 된다고 보기는 어려우나 앞으로 제로에너지빌딩 인증 기준을 고도화하기 위해 다양한 방법들을 적용하여 해석할 필요성이 있다고 판단된다.
본 논문에서는 차량이 움직일 때 발생하는 카메라의 움직임, 도로상의 광원에 강건한 지능형 전조등 제어 시스템을 제안한다. 후보광원을 검출할 때 카메라의 원근 범위 추정 모델을 기반으로 한 ROI (Region of Interest)를 사용하며 이는 FROI (Front ROI)와 BROI (Back ROI)로 나뉘어 사용된다. ROI내에서 차량의 전조등과 후미등, 반사광 및 주변 도로의 조명들은 2개의 적응적 임계값에 의해 세그먼트화 된다. 세그먼트화 된 광원 후보군들로부터 후미등은 적색도(redness)와 Haar-like특징에 기반한 랜덤포레스트 분류기에 의해 검출된다. 전조등과 후미등 분류 과정에서 빠른 학습과 실시간 처리를 위해 SVM(Support Vector Machine) 또는 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하지 않고 랜덤포레스트 분류기를 사용했다. 마지막으로 페어링(Pairing) 단계에서는 수직좌표 유사성, 광원들간의 연관성 검사와 같은 사전 정의된 규칙을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 야간 운전환경을 포함하는 데이터에 적용한 결과, 최근의 관련연구 보다 향상된 검출 성능을 보여주었다.
본 논문에서는 마이크로 BGA 패키지 내외부의 마이크로 볼의 3차원 형상을 측정하는 광학 측정 시스템을 제안하고 이를 구현한다. 대부분의 시각 검사 시스템은 마이크로 볼의 복잡한 반사 특성 때문에 검사에 어려움을 겪고 있다. 정확한 형상의 측정을 위해서, 특별히 설계된 시각 센서 시스템을 제안하고, 위상이송 모아레 간섭계의 측정원리에 기반한 형상측정 알고리즘을 제안한다. 센서 시스템은 4개의 서브시스템을 보유한 패턴 투사 시스템과 영상획득 시스템으로 구성된다. 패턴 투사용 서브시스템은 공간상으로 서로 상이한 투사 방향을 가지며, 이는 측정 물체에 각기 다른 입사 방향을 가지는 패턴 조명이 투사될 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 위상이송 모아레 간섭계의 구현을 위한 정밀 위상이송을 위해서, 각 서브시스템의 패턴 격자는 PZT 구동기를 이용하여 일정 간격으로 이송한다. 최종적으로 측정되는 마이크로 볼의 경면반사와 그림자 영역을 효과적으로 제거하기 위해서, 다중 패턴 투사 시스템과 영상획득 시스템을 구현하고, 이를 테스트한다. 특히, 다중 프로젝션을 이용하여 획득되는 다중 높이 정보를 효과적으로 융합하기 위하여, 베이지안 센서 융합 이론을 기반으로한 센서 융합 알고리즘이 제안된다. 제안되는 시스템의 원리검증과 성능확인을 위해, 마이크로 BGA볼과 기판 범프의 측정대상물에 대해서, 측정 반복성을 중심으로 실험이 수행되었으며, 획득된 실험 결과를 분석하고 논의한다.
시선 위치 추적이란 현재 사용자가 응시하고 있는 위치를 컴퓨터 시각 인식 방법에 의해 파악하는 연구이다. 이러한 시선 위치 추적 기술은 많은 응용 분야를 가지고 있는데, 그 대표적인 예로는 양 손을 사용하지 못하는 심신 장애자를 위한 컴퓨터 인터페이스 및 3차원 시뮬레이터 프로그램에서 사용자의 시선 위치에 따른 화면 제어 등이 있다. 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 적외선 기반 카메라와 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하였다. 사용자가 모니터상의 임의의 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점의 3차원 위치는 3차원 움식임량 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 벡터가 모니터 스크린과 만나는 위치가 사용자의 시선위치가 된다. 또한, 이 논문에서는 보다 정확한 시선 위치를 파악하기 위하여 사용자의 눈동자 움직임을 추적하였으면 이를 위하여 신경망(다층 퍼셉트론)을 사용하였다. 실험 결과, 얼굴 및 눈동자 움직임에 의한 모니터상의 시선 위치 정확도는 약 4.8㎝의 최소 자승 에러성능을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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