각종 시설물들의 건설로 인해 형성된 사면은 붕괴의 위험성을 앉고 있기 때문에 사면의 현장에 대한 정보를 수집하기 위한 기존의 조사 방법들은 조사기간의 장기화, 계측장비에 대한 비용 및 접근성 등의 문제점이 제기되고 있으며, 이는 자료 수집의 한계점으로 제시되고 있다. 본 연구에서는 어느 위치에서든지 줌렌즈를 사용하여 영상을 취득할 수 있도록 하기 위하여 줌렌즈를 초점거리별로 검정하여 자유로이 줌을 사용할 수 있도록 하였다. 초점 거리별 검정 데이터 값은 DB(Date Base)화하여 여러 종류의 카메라나 또는 다른 렌즈를 사용하여 측정을 하더라도 자동으로 촬영한 초점거리의 카메라 검정데이터 값과 카메라정보를 불러오도록 Image Loader 시스템을 개발하였다. 또한, 취득한 대상물의 입체영상으로부터 3차원 공간영상정보를 구축함으로써 사면측량 및 조사에 효율적인 기초 자료로 제공하고자 하며, 사람이 접근할 수 없는 위험사면에 대한 정확한 측량방법을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 작업자의 접근이 어려운 극한 환경에 웹-서버에 연결된 삼차원 입체 스테레오 카메라를 설치하고 안전한 상황실에서 원격지의 상황을 쉽게 모니터링 할 수 있는 시스템을 설계, 구현하였다. 클라이언트 사용자는 사용자 인터페이스를 통하여 삼차원 입체 영상 카메라의 주시각/초점 및 줌-인, 줌-아우트 그리고 팬/틸트 기능을 제어한다. 이러한 원격 제어 환경을 위한 사용자 인터페이스는 자바 애플릿을 이용하여 설계 및 구현되었고, 그 동작 결과를 테스트하였다.
본 논문에서는 지능형 다중 화상감시시스템에 응용할 수 있는 움직이는 물체 추적 및 보행자/차량 인식 방법을 제안한다. 지능형 다중 화상감시시스템은 다수의 고정형 카메라와 한 대의 PTZ 카메라로 구성되며, 고정형 카메라에서 검출된 움직이는 물체들을 PTZ 카메라로 팬/틸트/줌 제어하고, 보행자인지 또는 차량인지를 자동으로 인식한다. 넓은 영역을 감시하는 고정된 카메라에서 검출된 물체는 너무 작고, 변별력이 떨어지는 문제가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 PTZ 카메라를 통한 특정 움직이는 물체를 팬/틸트/줌인 제어함으로써 움직이는 물체의 변별력과 감시성능을 높일 수 있다. 제안된 시스템은 움직이는 물체를 추적하는 기능 외에 SVM 학습알고리즘을 이용하여 검출된 물체가 보행자 또는 차량인지를 판단할 수도 있다. 그리고 추적에러를 줄이기 위해 기존의 고정된 카메라와 PTZ 카메라간의 캘리브레이션 방법을 개선한다. 다양한 실험결과를 통하여 제안한 시스템의 효용성을 입증하였다.
가우스 괄호법을 이용하여 카메라 렌즈와 같이 무한 물점을 대상으로 하는 모든 복잡한 줌 렌즈에서 사용가능한 근축광선 줌 궤적 추적식을 이론적으로 유도하였다. 그리고 이를 Visual Basic으로 프로그램화하여 수치해석적으로 줌 궤적을 구하였다. 이 방법은 근축광선 추적식을 가우스 괄호법에 적용시켰기 때문에 다양한 줌 형태에 따른 구속조건의 공식을 매우 간편하고 알기 쉽게 단순화시켜준다. 이 결과 이 식의 해는 모든 종류의 줌 렌즈에서 줌 궤적에 대한 초기설계에 유연하면서 통합적으로 적용할 수 있다. 이 식의 유용성을 증명하기 위하여 4군과 5군의 매우 복잡한 줌 렌즈계의 줌 궤적을 다양한 보간법으로 빠르게 산출해 낼 수 있음을 보였다.
LED 비디오월을 방송 현장에서 사용하기 위해서는 몇 가지 알아두어야 할 사항이 있다. 첫째, 픽셀이 촘촘히 배열되어 있기 때문에 짧은 배열 주기로 인한 무아레 현상이 나타날 수 있고, 둘째, 픽셀 간의 거리(픽셀피치)가 촬영하는 카메라 이미지 센서에 기록될 수 있다. 무아레 현상이 발생하거나 픽셀피치가 관찰되게 되면 시청자의 입장에서는 불편함을 느끼게 된다. 무아레 현상은 카메라의 촬영거리나 각도를 조정하면서 감소시킬 수 있지만, 픽셀피치가 이미지 센서에 녹화되는 걸 방지하기 위해서는 LED 비디오월과 카메라와의 거리를 충분히 확보하거나, 거리가 확보된 상태에서도 픽셀피치가 녹화되지 않도록 방송 현장에서 사용되는 줌렌즈의 배율을 적절하게 변화시켜 운용해야 한다. 원하는 화각을 얻기 위해 배율을 변경시켜 초점거리를 변동시키게 되면 의도치 않게 픽셀피치가 녹화되는 결과를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 비디오월과의 거리가 충분히 확보된 상태에서 줌렌즈의 배율을 변경하면서 픽셀피치가 관찰되지 않는 범위에 대해 알아보았다. LED 비디오월에 영상을 재생시켜 B4 마운트 줌렌즈를 장착한 HD 카메라와 서버를 사용해 LED 비디오월 상태를 녹화하였고, TV 화면으로 재생하여 픽셀피치가 관찰되는지 확인해 보았다.
최근 휴대폰에서 개인 정보 보안의 중요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 생체인식 기능을 내장한 휴대폰에 관심이 집중되고 있으므로, 본 논문에서는 휴대용 기기에 홍채인식기술을 적용하기 위한 방법을 제안하고 하다. 기존의 홍채인식 알고리즘은 인식을 위해 확대된 홍채영상을 사용하여 처리하였고, 이러한 홍채영상을 획득하기 위해서 고 배율의 줌 렌즈(zoom lens)와 초점 렌즈(focus lens)를 사용하였다. 그런데, 휴대폰에서의 홍채인식을 시도하기 위해 줌렌즈와 초점렌즈를 장착하게 되면 가격이 상승하고 부피가 증가되어, 작고 휴대하기 편리한 휴대폰의 특징에 맞지 않아 사용하기 어려운 문제가 있다. 그러나 최근 휴대폰의 멀티미디어 기기 융복합 추세로 인해 휴대폰 내에 장착된 메가 픽셀 카메라(Mega-pixel Camera)의 성능이 급속히 발전함에 따라, 고 배율의 줌, 초점 렌즈 없이도 확대된 홍채영상의 획득이 가능하게 되었다. 즉, 메가 픽셀 카메라 폰을 사용하여 사용자로부터 원거리에서 취득한 얼굴영상에서 홍채 영역이 홍채인식을 위해 충분한 픽셀정보를 가지게 된다. 그러나 이러한 경우 입력 얼굴영상에서 눈 영역을 먼저 찾는 과정이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 얼굴영상에서 각막에 의해 반사되는 조명 반사광을 기반으로 휴대폰에서의 홍채인식을 위한 고속 동공검출 방법을 제안한다. 또한 입력 영상 신호를 디지털 신호로 변환하는 과정에서 밝기와 대조 값을 조정하여 동공의 검은 영역과 조명 밝은 반사 위치를 추출함으로써, 정확한 홍채 영역을 보다 빠르고 쉽게 추출할 수 있는 방법 역시 제안한다. 그리고 일반적으로 휴대폰에서 홍채 인식의 경우 손으로 들고 사용하므로, 손 흔들림에 의한 영상 흐림 현상이 빈번하게 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 영상 복원 기법을 적용하여 흐려진 홍채 영상을 복원하는 기법을 제안한다. 마지막으로, 휴대폰의 경우 실외에서 사용이 빈번함으로, 입력 홍채 영상에서 태양광에 의한 영향을 많이 받게 된다. 이러한 문제를 해결하여 홍채 인식 성능을 개선할 수 있는 방법 역시 소개하고자 한다.
It is known that sewer problems are the major causes of road cave-in. The objective of this study is to analyze the risk of road cave-in due to storm sewer laterals. We investigated 174 storm sewer laterals using a zoom camera at O-dong area in Seoul. The causes of road cave-in were classified into five cases: breakage of rigid pipe, deformation of flexible pipe, out of pipeline alignment, changing pipe material or changing pipe diameter, and a poor linkage between lateral and sewer. In addition, all defects were sorted into five grades based on the severity rating at storm sewer laterals. In this study, the most fragile pipe materials were found to be concrete pipe and polyethylene pipe, which recorded 2.3 and 1.69 defect rates. With regard to the causes of road cave-in, deformation of flexible pipe has a large influence on road cave-in at present. On a long-term basis, the two causes, out of pipeline alignment and a poor linkage between lateral and sewer, could have more influence on road cave-in.
본 논문에서는 MPEG2비디오 스트림에서 직접 얻을 수 있는 정보들을 활용하여 카메라의 움직임을 추정하여 이를 기반으로 하여 움직이는 객체를 추정하고자 한다. 이를 위해, 먼저 MPEG2의 움직임 벡터는 압축의 효율성 때문에 움직임의 예측이 순서적이지 못한데, 예측 프레임들의 속성을 이용하여 이를 광 플로우(Optical Flow)를 갖는 움직임 벡터(Motion Vector)로 변환하였다. 그리고 이러한 벡터들을 이용하여 카메라의 기본적인 움직임인 팬(Fan), 틸트(Tilt). 줌(Zoom) 등을 정의하였다. 이를 위하여 팬, 틸트-줌 카메라 모델의 매개변수와 같은 의미의 $\Delta$x, $\Delta$y, $\alpha$값을 정의하고자 움직임 벡터 성분의 Hough변환을 이용하여 $\Delta$x, $\Delta$y, $\alpha$값들을 구하였다. 또한 이러한 카메라 움직임(Camera Operation)은 시간적으로 연속적으로 발생하는 특징을 이용하여 각 프레임마다 구한 카메라의 움직임을 보정하였다. 마지막으로 움직이는 객체의 추정은 우선 사용자가 원하는 객체를 바운딩박스 형태로 정의한 후 카메라 움직임이 보정된 객체의 움직임 벡터를 한 GOF(Group of Pictures) 단위로 면적 기여도에 따라 누적하여 객체를 추적하고 해석하였으며 DCT 질감 정보를 이용하여 객체의 영역을 재설정 하였다. 물론 압축된 MFEG2비디오에서 얻을 수 있는 정보들은 최대 블록 단위이므로 객체의 정의도 블록단위 이상의 객체로 제한하였다. 제안된 방법은 비디오 스트림에서 직접 정보를 얻음으로써 계산속도의 향상은 물론 카메라의 움직임특성과 움직이는 객체의 추적들을 활용하여 기존의 내용기반의 검색 및 분석에도 많이 응용될 수 있다. 이러한 개발 기술들은 압축된 데이터의 검색 및 분석에 유용하게 사용되리라고 기대되며 , 특히 검색 툴이나 비디오 편집 툴 또는 교통량 감시 시스템, 혹은 무인 감시시스템 등에서 압축된 영상의 저장과 빠른 분석을 요구시 필요하리라고 기대된다.
본 논문에서는 컴퓨터 비전을 이용하는 정밀 측정 장비인 VMS(video measuring system)에서 줌을 서보 모터(servo motor)로 제어하는 자동화된 줌 렌즈를 보정하기 위한 효율적인 방법을 소개한다. VMS에서 사용하는 줌 렌즈는 초점과 조리개가 고정되어 있기 때문에 줌의 변화에 영향을 받는 이미지의 중심과 픽셀의 가로, 세로 크기에 대하여 보정한다. 줌 렌즈의 모든 줌제어 단계에 대하여, 모든 카메라 변수 값들을 계산하기 위해서는 많은 계산량과 저장공간이 필요하다. 이런 문제점들을 해결하기 위하여, 효율적인 계산과 저장공간을 위하여 최소 단계의 줌 단계에 대한 보정으로도 모든 영역의 줌 단계에 대한 보정 값들을 계산할 수 있는 방법을 사용해서 VHS에서 효율적이고 간단한 줌 렌즈 캘리브레이션 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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