보행자 재 검출 알고리즘, 즉 person Re-Identification 알고리즘은 주어진 영상 내에 존재하는 보행자들 중 특정 보행자를 검출해내는 방법이다. 최근까지 보행자 재 검출 알고리즘에 대한 여러 연구가 진행되어 오고 있지만 기존의 CNN 네트워크를 이용한 보행자 재 검출 알고리즘의 경우, 실제 영상 데이터를 이용하여 보행자 재 검출을 할 경우 주변 환경 조건이나 조명의 조건, 보행자를 촬영한 방향 등에 따라 정확도가 떨어지는 현상이 발행한다. 이에 따라, 보행자 재 검출 알고리즘을 수행하는데 있어서, 조명 등의 조건에 구애 받지 않고 정확한 검출을 할 수 있도록 style transfer를 이용하여 영상을 변형하여 보행자 재검출을 수행하는 연구를 진행한다.
본 논문에서는 조명 변화에 강인한 상호 정보량 기반의 스테레오 정합 기법을 제안한다. 일반적으로 다양한 조명 조건에서 취득한 스테레오 영상은 좌우 영상 간에 컬러의 변화가 발생하기 때문에 정확한 스테레오 정합점을 찾는 것이 쉽지 않다. 이 경우, 컬러를 보정하는 작업을 우선 수행하는 것이 일반적이다. 그러나, 좌우 스테레오 영상에 대해서는 컬러 값을 동일하게 보정하는 작업도 시점 차이로 인한 좌우 영상의 변화로 인해서 좌우 영상에 대한 정합 정보가 요구되므로 쉽지 않다. 본 논문에서는 다양한 조명 조건에서 취득한 영상에 강인한 스테레오 정합 기법을 제안한다. 이를 위해서 선형적인 관계를 갖는 로그-색도 (log-chromaticity) 컬러 공간으로 변형을 수행하였고, 이 컬러 공간에서 상호 정보량에 기반한 새로운 스테레오 정합 비용 (cost)을 제안하였다. 제안하는 비용은 가중치가 적용된 상호 정보량과 SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 묘사 벡터의 정보를 화소 (pixel)마다 적응적으로 결합한다. 또한, 보다 정확한 변위 지도 예측을 위해서 세그먼트 기반의 평면 제한 조건도 제안하는 비용에 포함되었다. 다양한 실험 데이터에 대해서 테스트한 결과, 제안하는 방법이 기존의 방법들에 비해서 보다 정확한 변위 지도 결과를 얻는 것을 확인하였다.
중동지역 환경에 적합한 70 W급 LED 조명등의 성능분석을 집중변수모델을 이용하여 수행하였다. LED 조명등은 발열기판, 히프파이프, 방열판으로 구성된다. LED 조명등을 4개의 물체로 구분하고, 각각에 대해 에너지평형을 적용하여, 4개의 연립 비선형미분방정식 형태의 집중변수모델을 수립하였다. 연립 방정식의 해는 Runge-Kutta법을 이용하여 구하였다. 집중변수모델의 대류열전달계수는 다차원해석을 통하여 구하였으며, 실험결과와 비교한 결과, 발열기판은 $1.5^{\circ}C$, 상부방열판에서 $1.8^{\circ}C$의 오차를 가지며, 상대오차는 약 0.6 %임을 확인하였다. 이 모델을 이용하여 대기온도가 $55^{\circ}C$인 정상 운전조건, 태양광만 주어질 때의 조건, 태양광이 주어진 상태에서의 비정상 운전조건, 상부방열판이 없는 경우 등에 대한 온도분포분석을 수행하였다.
광학적 분해능의 한계에 도달한 크기를 갖는 패턴의 분해능과 초점심도를 향상시키기 위해서 여러 가지 결상 방법들이 시도되고 있다. 일반적으로 선형 편광에서는 패턴 방향에 따라 TM mode 와 TE mode 사이에 contrast gap이 존재한다. 하지만 기존의 연구에서 이러한 conteast gap을 해결해 줄 수 있는 방법으로 타원편광 조명법이 제안하였다. 본 연구에서는 서로 방향이 수직인 패턴이 함께 있는 임의의 마스크에 타원편광을 포함한 여러 편광 조건을 적\ulcorner해 봄으로써, 초점심도를 향상시킬 수 있는 편광 조명 상태를 찾았보았다. 각 편광 조건에 따른 초점심도는, 허용 가능한 노광량(Exposure Dose0과 Critical Dimension(CD)의 오차 범위에 대한 ED-Tree(Exposure-Defocus Tree)를 통해 구하였다. 그 결과, 광학계의 조건에 따라 타원편광 조명이 초점심도를 향상시키는 효과가 있음을 알 수 있었다.
공간의 효율적 조명시스템의 설계를 위해서는 그 공간의 물리적 조건들과 작업의 내용 등을 고려하여 표준적인 상황을 규정하고, 그 상황에서 가장 유용한 조명설계를 찾아내어 표준화해야 한다. 특히, 인텔리전트 빌딩에서는 OA도입으로 인한 W 작업환경, 취업인구의 고령화 등의 공간특성을 고려한 조명계획이 요구되며 이러한 조명계획을 구현할 수 있는 조명기구를 제작할 필요가 있다. 따라서 이 연구에서는 국내 인텔리전트 빌딩의 주요 공간별 크기와 형태 및 특성을 조사하여 표준공간을 선정했고, 이를 반사판설계에 반영하여 3 가지 형태의 형광 등기구를 설계, 분석하였다.
낮시간에 창이 있는 장소에서는 주광의 입사로 제법 높은 조도가 얻어지면 그의 정도는 기상조건이나 건물 및 창의 구조, 실내조건 등에 따라서도 변화한다. 따라서 변화하는 외광의 밝음을 실내에 설치된 주광센서로 검지하여 창가에 있는 일정범위내의 조명기구를 자동적으로 점멸 제어하여 전력절감을 도모하는 것이다.
얼굴의 윤곽선을 검출하기 위해서는 일반적으로 입력 영상에 직접 동적 윤곽선 모델(Active Contour Model)을 적용하는 방법을 많이 사용한다. 그러나 동적 윤곽선 모델은 초기의 위치 설정과 사용되는 에너지 함수의 계수 값에 따라 성능에 영향을 받기 때문에, 다양한 조명조건과 환경조건에 따라 최적화된 파라미터들을 설정해야 하는 번거로움이 있다. 또한 섬세한 윤곽선의 검출을 위해서는 모델에서 사용되는 정점의 수를 증가시켜야 하는 단점이 있다. 이러한 단점들을 해결하기 위해, 본 논문에서는 입력영상의 분할된 영역에서의 히스토그램 분석을 통하여, 얼굴 영역과 배경 영역의 픽셀 값을 구분할 수 있는 임계값을 자동으로 찾아, 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하는 접근 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력 영상의 분석을 통하여 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하기 때문에 다양한 조명과 배경 조건하에서도 높은 성능으로 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하였다.
실내조명하에서 유비쿼터스 센서 네트워크 태그 및 노드 전원으로 태양전지 사용 가능성을 실험하기 위해 PMMA(Poly-Methyl-Methacrylate) 렌즈를 단일접합 AlGaAs/GaAs 태양전지 위에 덧씌워서 렌즈로 사용한 결과 태양 전지의 특성이 향상 되었다. PMMA 렌즈를 덧씌운 효과를 비교하기 위해 AlGaAs 단일접합 태양전지에 PMMA 렌즈를 덧씌우기 전과 후의 특성을 각각 one sun 조건 ($100mW/cm^2$) 하에서 측정하였으며, 실내의 탁상램프 조명 근접거리 조건(약 1200 룩스)하에서 특성 측정 결과를 비교하였다. PMMA 렌즈를 덧씌운 결과 약 5% 정도의 효율이 향상되었고, 탁상용 형광램프 조건에서 $83\;{\mu}m/cm^2$ 이상의 전기에너지가 발생됨을 확인하였다. 실내조명 조건에서는 one sun ($100mW/cm^2$) 에 비해서 광량이 매우 작으므로 발생전압과 발생 전류가 상당히 감소하게 된다. 하지만 $83\;{\mu}m/cm^2$ 정도의 전기에너지가 발생되어 향 후 렌즈효율 개선과 모듈 설계를 통해 USN 태그 및 노드용 전원으로 충분히 적용 가능할 것으로 사료된다.
본 논문은 조명 변화에 강인한 실시간 얼굴인식 시스템을 제안한다. 이를 위하여 제안한 알고리즘에서는 다양한 조명 조건에서도 강인한 얼굴 영상의 지역적 구조 특징을 추출하고, 추출된 특징을 이용하여 외형기반 얼굴인식 방법을 수행하였다. 또한 실시간 얼굴인식 시스템의 경우 연속적으로 영상을 획득하는 동안 발생하는 블러링 된 영상, 측면영상 등 얼굴 인식에 적합하지 않은 영상에 대한 인식 결과를 출력하게 된다. 따라서 이러한 잘못된 인식 결과들을 제거하고, 프레임 사이의 연속된 인식 결과를 고려하여 인식결과를 출력함으로써 결과의 안정성을 확보할 수 있는 방법을 함께 제안한다. 실험 결과에서는 제안한 알고리즘의 조명변화에 대한 성능을 평가하기 위해 Yale database를 사용하여 기존 외형기반 알고리즘과 비교하였다. 그 결과 다양한 조명 조건에서의 인식률이 기존 방법보다 20% 정도 향상 되었다. 또한 연속적으로 영상을 취득하는 시스템에서 제안한 방법의 얼굴 인식 성능을 평가한 결과 매 프레임 결과를 출력하는 방법에 비해 안정적인 성능을 보였다.
동영상에서 시공간상 일정한 위상을 갖는 윤곽선을 정합시켜 물리적 공간에서의 동일한 위치를 추적하는 방법은 명암이 일정한 윤곽선을 정합시키거나 일정한 명암을 전제로 추적하는 방법에 비해 정확성이 높고 조명조건에 대해 안정된 특성이 있다. 본 논문에서는 이러한 성질을 이용하여 조명변화와 노이즈에 강인하게 카메라의 움직임을 추정하는 기법을 소개한다. 우선, 가버 필터뱅크를 사용하여 공간적으로 여과된 연속영상으로부터 계산된 위상의 크기를 기반으로 필터의 방향과 수직인 곳의 광류를 구한 후, 최소제곱법을 적용하여 어파인 모델에 상응하는 카메라의 움직임 파라미터를 구한다. 실험을 통하여 이러한 방법은 조명조건의 변화를 야기하는 디스플레이 기기를 피사체로 하여 카메라의 위치변화를 추정하는 방식의 영상기반 포인팅 디바이스에도 적용될 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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