본 연구에서는 검출기의 중심축을 자동 보정하는 초소형 CT를 설계 및 제작하고 성능을 검증하였다. 3D CAD 데이터와 초소형 CT 검출기 중심축을 수동으로 보정하여 촬영한 X-ray 데이터를 사용하여 3차원 재구성 성능을 평가하였다. 그 결과, 중심축이 0.25° 이상 기울면 원형 깨짐 현상이 발생하면서 3차원 재구성 영상의 품질이 급격히 저하된다는 사실을 발견하였다. 검출기 중심축 자동보정 장치를 적용하여 검출기 중심축이 시편 회전축과 일치하도록 보정하여 3차원 재구성 성능을 향상시켰다.
본 논문은 넓은 시야각을 갖는 어안렌즈로 촬영 시, 발생하는 방사 왜곡을 보정하는데 있어 왜곡의 중심을 추정하는 방법을 제안한다. FOV 왜곡 보정 모델의 경우 렌즈의 왜곡중심을 별도로 추정하지 않기 때문에 영상의 중심점과 렌즈의 왜곡중심의 오차가 클수록 왜곡보정의 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 이에 본 논문은 광각 렌즈에서 FOV 모델과 2D 패턴을 이용하여 렌즈의 왜곡중심 추정을 통해 보다 정밀한 왜곡 보정 방법을 제안한다. 이를 위해 FOV 모델로부터 발생하는 왜곡곡선을 직선과 비교하여 곡선과 직선의 차가 가장 적은 위치를 왜곡의 중심으로 설정한다. 이 방법을 통하여 렌즈와 센서 중심점의 오차에 의해 발생하는 왜곡 중심 추정의 정확도를 향상시킬 수 있었고 실험결과를 통하여 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 원근 와핑 보정을 이용한 선광원 레이저 거리 검출 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 카메라와 선광원의 선형성의 왜곡이 있을 경우에도 정확도를 높일 수 있는 장점이 있다. 먼저 보정 패널에 표시된 수직이면서 병렬로 배치된 보정점과 투사된 선광원 레이저의 중심 위치를 검출한다. 얻어진 선광원 레이저의 중심위치는 원근 와핑을 이용하여 가까이 있는 보정점들로부터 실제 좌표를 계산함으로써 보정 데이터를 구하고, 동일한 과정을 보정패널을 이동하면서 반복함으로써 보정 파일을 작성한다. 거리데이터 검출은 입력된 선광원 레이저 영상으로부터 중심위치를 구하고, 보정 파일에서 가장 가까운 보정 데이터를 찾아서 선형 보간으로 검출한다. 실험에서는 제안한 선광원 레이저 거리 검출 방법은 비선형적인 광학계에도 불구하고 130mm 깊이 범위에서 0.08mm 내의 오차로 거리 측정이 가능함을 보인다.
본 논문에서는 실시간 CCD 카메라 입력 영상으로부터 다중 컬러 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출 및 추적하고 기울어진 얼굴을 보정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 획득된 RGB 영상에서 YCbCr컬러 모델과 YIQ컬러 모델로 변환한 후 Cr성분과 I성분을 추출하여 얼굴 피부색을 검출, 얼굴 영역 추출에 사용하였다. 또한 추출된 얼굴 후보 영역에서 수평, 수직 투영(Projection)정보로부터 최종 얼굴 영역으로 검출한 다음 검출된 얼굴 중심 좌표와 이전에 검출된 얼굴 중심 좌표 값을 유클리드언 거리로 얼굴을 추적하였으며 검출된 얼굴로부터 레이블링(Labeling)기법으로 눈 특징자를 검출, 눈의 기울기 각도를 보정함으로써 얼굴 기울기를 보정하였다. 제안한 얼굴 추적 및 기울기 보정 알고리즘을 사용하여 실험한 결과 다중 색상 정보를 사용함으로써 주위환경 변화에 강인하게 실시간 얼굴 영역 김출 및 추적이 가능하였고, 기울어진 얼굴 영상을 자동 보정함으로써 인식에 용이하였다.
"칠정산 외편"은 태양 태음 오성의 운행, 교식(交食), 태음오성능범(太陰五星凌犯) 등의 천문 현상을 추보하는 데 필요한 표(입성)[立成]와 계산법을 수록한 역법서이다. 최근에 우리는 칠정산 외편의 일식과 일출입 계산의 전 과정을 전산화하였다. 잘 알려진 바와 같이, 관측지의 위도와 관련된 두 입성-"주야시 궁도분 입성"(晝夜時宮度分立成), "경위시 가감차 입성"(經緯時加減差立成)-의 계산 기준점은 중국의 난징이다. 위도와 관련이 없는 다른 입성들 역시 회회력에 수록된 것과 동일하다. 그러나 외편법으로 구한 합삭과 식심 시각은 난징이 아닌 한양의 지방시 시각이다. 이 역설을 해결할 단서는 달의 평균 황경, 즉 태음 중심행도(太陰中心行度) 계산에 쓰이는 보정 상수에 있다. 이론적인 보정값, 즉 외편법의 입성 조성 원리에 부합하는 보정값($243^{\circ}58'$)과 "외편"에 기록된 실제 보정값($243^{\circ}44'$)의 차이는 한양과 난징의 시차(時差)에 따른 달의 황경 증가량과 대략 일치한다. 한양 기준의 합삭 시각을 구하려면 "외편"에 기록된 보정값($243^{\circ}44'$)을 적용하여야 한다. 반면에 이론적인 보정값($243^{\circ}58'$)을 적용하면 합삭 시각이 난징의 지방시로 계산된다. 이 발표에서는 "칠정산 외편"의 역원(曆元)의 차이에 따른 보정 상수 중에서 태음과 관련된 상수 네 개가 모두 일정한 규칙에 따라 한양의 경도에 맞게 조정되었음을 밝힐 것이다. 아울러 태음중심 행도 보정값과 관련된 선행 연구의 오류들을 모두 바로잡고자 한다.
본 논문에서는 객체 위주의 3D 파노라마를 생성하기 위하여 객체를 중심으로 영상을 촬영할 시, 조명의 위치나 방향에 의해 나타나는 영상 내 음영과 같은 휘도의 차이를 보정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 촬영한 영상을 그레이스케일 영상으로 변환한 후, 임계값(threshold)을 기반으로 객체 내 어두운 영역과 밝은 영역을 분류하고, 그레이스케일 영상의 히스토그램을 분석하여 분류한 영역의 차이를 완화시킬 수 있는 최적의 휘도 경계 값을 도출한다. 다음으로는 어두운 영역(shadow)과 밝은 영역(non-shadow)에 해당하는 히스토그램의 요소들을 추출하고, 추출한 요소들을 휘도 경계 값으로 이동하여 조명에 의해 발생된 영사의 휘도 차이를 보정한다. 제안한 방법을 건조물 문화재를 중심으로 촬영한 영상에 적용하였을 시, 조명에 의해 발생된 영상 내 급격한 휘도의 차이를 보정할 수 있었으며, 보정된 결과에서는 보정 전 어두운 영역에서는 관찰하기 어려웠던 건조물 문화재의 내부문양과 같은 정보들을 보다 명확히 확인할 수 있었다.
GPS 장비를 이용하여 특정 지점의 정확한 좌표를 계산하려면 다양한 GPS 측위오차 유발요인에 대한 최신 모델이 필요하다. 특히 GPS 안테나 기준점에 대한 위상중심변동을 고려하지 않으면 고가의 측지용 GPS 안테나의 경우에도 수 cm수준의 수직좌표 오차가 발생한다. 이 연구에서는 국제적으로 널리 쓰이는 네 가지 위상중심변동 보정모델을 국내 상시관측소 데이터 처리에 적용하고 선택된 모델에 따른 좌표 차이를 분석하였다. 국토지리정보원과 행정자치부 GPS 상시관측소 전체 44개소를 대상으로 실험한 결과 기존의 상대보정법과 최신 절대보정법을 비교했을 때 평균 1.3-2.6cm의 수직 좌표 차이가 관측되었다. 수신기 좌표뿐만 아니라 GPS로 산출한 가강수량에서도 최대 4mm 차이가 발생하였다.
본 연구에서는 열가소성고무를 중심으로 한 스티렌 공중합체의 유변학적 특성을 Couette 보정치를 사용하여 해석하였다. 실험재료로는 SBS(Styrene-Butadiene-Styrene), SEBS(Styrene-Ethylene/Buthylene-Styrene), SIS(Styrene-Isoprene-Styrene)을 사용하였고 탄성체의 성격을 비교하기 위하여SBS(Styrene-Butadiene Rubber)와 IR(Isoprene Rubber)를 사용하였다, 실험결과 Couette 보정치는 온도가 증가할수록 감소하였다. 또한 열가소성 고부 (SBS, SEBS, SIS)의 보정치는 거의 비슷한 값을 나타내었으며 고무(IR, SBR)의 보정치는 열가소성고무에서보다 다소 높은 값을 나타내었다. 충진제를 첨가하였을 경우 충진제의 양 이 증가할수록 Couette 보정치는 감소하였다.
전방향 3차원 라이다 센서와 비전 카메라는 자동차나 드론 등의 자율주행기술 개발에 활용되고 있다. 한편 라이다 센서와 카메라 좌표계 사이의 변환 관계를 보정하기 위한 기존의 기술들은 특수한 보정물체를 제작하거나 보정물체의 크기가 큰 단점이 있다. 본 논문에서는 한 개의 구형물체를 사용하여 두 센서 사이의 기하보정을 간편하게 구현하는 방법을 소개한다. 구형 물체의 3차원 거리정보에서 RANSAC으로 네 개의 3차원 점을 선택하여 구의 중심좌표를 계산하고, 카메라 영상에서 물체의 2차원 중심점을 구하여 두 센서를 보정하였다. 구는 다양한 각도에서 영상을 획득하여도 항상 원형의 형상을 유지하기 때문에 데이터 획득 시 유리한 장점이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법으로 약 2픽셀의 투영오차의 결과를 얻었고, 기존의 방법과의 비교실험을 통하여 제안 기술의 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 정밀 측정 장비인 VMS(Video Measuring System)에서 줌을 서보 모터(servo motor)로 제어하는 자동화된 줌 렌즈 보정에 대하여 연구하였다. 이전의 자동화된 줌 렌즈의 연구들은 줌, 초점과 조리개 3 가지의 렌즈 설정에 대한 모든 카메라 파라미터들에 대하여 보정하였지만, VMS 의 자동화된 줌 렌즈의 보정은 줌의 렌즈 설정에 대해서만 보정한다. 줌 렌즈 설정에 의해 보정 되는 파라미터들은 줌에 따라 변화하는 이미지 중심과 픽셀 크기이다. 카메라의 외부 파라미터들을 제외한 이유는 VMS에서는 카메라가 움직이고 않고, 스테이지가 움직이면서 그에 따른 좌표 값을 주기 때문에 카메라의 이동과 회전에 대하여 보정할 필요가 없다. 줌을 조정하는 줌 단계가 많기 때문에 모든 줌 단계를 보정하기 위해서는 많은 시간과 노력이 든다. 본 논문에서는 보정 파라미터들을 최소 단계의 줌 렌즈 설정에 대하여 계산하고 계산되지 않은 영역들을 보간법으로 빠르고 효과적인 줌 렌즈 보정을 할 수 있는 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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