카메라 캘리브레이션은 실제 세상인 3차원의 좌표와 카메라가 만든 영상의 2차원 좌표 사이에서 수학적 관계를 알기 위해서 필요하다. 보통 체커보드의 교점을 이용하여 2차원의 좌표를 정확하게 찾는데 사용하며, 이는 카메라 캘리브레이션 계산으로 응용된다. 따라서 체커보드의 교점을 정확하게 찾아야만 카메라 캘리브레이션이 정상적인 성능을 낼 수 있다. 현존하는 체커보드 검출 방법은 입력 인수를 많이 필요로 하거나 정확도가 낮아 체커보드의 교점을 정확히 입력하지 못하면 좋지 않은 결과가 나타난다. 따라서 체커보드를 자동으로 검출하여 카메라 캘리브레이션 하는 방법은 아직 신뢰도가 낮은 편이다. 본 논문에서는 보다 안정적인 카메라 캘리브레이션을 위해서 체커 보드의 검출 성능을 높이고자 한다. 주위 픽셀들간의 미분 값을 기준삼아 검출된 교점들을 이용하여 체크 모양의 직선을 추측한다. 이 직선을 이용하면 장애물이 있거나 노이즈가 있어서 검출하기 어려운 교점들이 있는 경우에도 교점 보간 (point interpolation) 방법을 사용하여 나머지 교점들을 찾을 수 있다. 보간 과정을 통해서 검출에 방해가 되는 요소들이 있는 상황에서 체커 보드 교점 검출의 성능을 높이도록 하였다.
카메라 캘리브레이션은 카메라의 초점거리, 주점위치, 렌즈왜곡 등의 매개변수를 결정하는 작업으로 이를 위해서 주로 체커보드를 촬영한 영상을 사용하고 있다. 체커보드 영상에서 타겟을 자동으로 인식할 때 기존의 연구는 사용자가 타겟인식을 위한 입력 매개변수를 잘 이해하고 있어야 하거나 영상에서 체커보드가 모두 나타나야 하는 한계점이 있었다. 이에 본 연구에서는 체커보드 중심부와 외곽부분에 각각 4개씩 8개의 블랍을 포함하는 직사각형을 이용하여 체커보드 영상의 일부만 촬영된 경우에도 자동으로 타겟점의 번호를 부여할 수 있고 별도의 입력 매개 변수 없이 자동으로 타겟을 인식하는 방법을 제안하였다. 본 연구에서 체커보드 타겟의 중심점을 자동으로 추출하기 위해서 흑백패턴의 왜곡, 경계선 변화빈도, 흑백픽셀의 비율의 3가지 조건을 이용하였다. 또한 체커보드의 방향성과 번호부여는 블랍을 이용하였다. 두 가지 타입의 체커보드에 대한 실험을 통해서 36장의 영상에 대해 1분 이내의 짧은 시간에 체커보드 타겟을 자동으로 인식할 수 있었다.
카메라 캘리브레이션을 위해 일반적으로 체커보드를 이용하여 주점, 초점거리, 렌즈 왜곡을 결정한다. 체커보드는 평면 형태와 3차원 형태가 있으며 체커보드의 크기, 타겟의 배치와 타겟점의 개수에 따라 카메라 캘리브레이션 매개변수에 영향을 미친다. 본 연구에서는 스테레오 카메라 캘리브레이션을 위해 체커보드의 유형에 따른 정확도를 검사점을 이용하여 비교하였으며 이를 통해 가장 성능이 우수한 체커보드를 제안하는 것을 목적으로 하였다. 평면 형태의 크기가 큰 체커보드는 검사점과의 비교를 통해서 비교적 높은 정확도를 나타내었다. 그러나 체커보드의 크기로 인하여 이동과 회전이 불편하였고 스테레오 카메라에서 타겟점이 모두 나타날 수 있도록 촬영하는 것이 어려운 단점이 있었다. 평면 형태의 작은 크기로 제작된 체커보드는 이동 및 회전이 편리하지만 가장 낮은 3차원 정확도를 나타내었다. 높이 값이 있는 타겟을 부착한 체커보드는 타겟점의 3차원 좌표를 카메라 캘리브레이션을 위해서 관측장비를 이용하여 결정해야 하는 번거로움이 있었지만 크기가 작아 이동과 회전이 편리하였고 가장 높은 3차원 정확도를 나타내었다.
OpenCV 기반 길이측정 알고리즘은 길이측정 검측업무를 보조함과 동시에 객관적인 검측결과를 제시할 수 있을 것으로 판돤된다, 그러나, 건설현장 내에서 체커보드의 유형과 촬영조건이 해당 알고리즘의 정확도에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 디지털 기술을 활용한 검측업무 수행에 적합한 체커보드와 촬영방법을 제시하고자 OpenCV 기반 길이측정 알고리즘 정확도 측정 실험을 수행하였다. 실험결과 OpenCV 기반 길이측정 알고리즘을 통한 검측업무 시 촬영거리 4m 이내, 촬영각도 90°의 조건 하, 체커보드 크기와 Square size를 각각 A4 이상, 50mm 이상으로 설정하는 것이 적절할 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 디지털 기술을 통한 길이측정 검측업무 수행 시 가이드라인으로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 입체 영상을 획득하기 위한 정밀 카메라 캘리브레이션(calibration) 기법을 제안한다. 일반적인 카메라 캘리브레이션 기법은 체커보드 구조의 목적 패턴을 이용하여 수행한다. 체커보드 패턴은 사전에 인지된 격자구조를 활용할 수 있으며, 체커보드 코너점을 통해 특징점 매칭을 용이하게 수행할 수 있음에 따라 2차원 영상 픽셀 지점과 3차원 공간상의 관계를 정확히 추정할 수 있다. 특징점 매칭을 통해 카메라 파라미터를 추정하므로 정밀한 카메라 캘리브레이션을 위해선 영상 평면내의 정확한 체커보드 코너 검출이 필요하다. 따라서 본 논문은 정확한 체커보드 코너 검출을 통해 정밀한 카메라 캘리브레이션을 수행하는 기법을 제안한다. 정확한 코너를 검출하기 위해 1-D 가우시안 필터링을 활용하여 코너 후보군들을 검출한 후 코너 정제(refinement) 과정을 통해 이상치(outlier)들을 제거하며 영상내의 부분 픽셀(sub-pixel) 단위의 정확한 코너를 검출한다. 제안한 기법을 검증하기 위해 카메라 내부 파라미터를 추정 결과를 판단하는 재투사 오차(reprojection error)를 확인하며, 카메라 위치 ground truth 값이 제공된 데이터 셋을 활용하여 카메라 외부 파라미터 추정 결과를 확인한다.
We consider the problem of whether the three-dimensional checkerboard has the connectivity. For this purpose, we first consider the problem of determining the effective conductivity of a checkerboard-shaped composite material by the Brownian motion simulation method. Specifically, we use the efficient first-passage-time technique. Simulation results show that the effective conductivity of the three-dimensional checkerboard increases faster than the two-dimensional counterpart as the contrast between the phase conductivities increases. This implies that the three-dimensional checkerboard's connectivity is stronger than the two-dimensional checkerboard's and thus each phase material of the three-dimensional checkerboard is more likely to be connected than not to be connected.
Topology optimization of the inner reinforcement for a vehicle's hood has been performed by evolutionary structural optimization(ESO) using a smoothing scheme. The purpose of this study is to obtain optimal topology of the inner reinforcement for a vehicle's hood considering the static stiffness of bending and torsion simultaneously. To do this, the multiobjective optimization technique was implemented. Optimal topologies were obtained by the ESO method. From several combinations of weighting factors, a Pareto-optimal solution was obtained. Also, a smoothing scheme was implemented to suppress the checkerboard pattern in the procedure of topology optimization. It is concluded that ESO method with a smoothing scheme is effectively applied to topology optimization of the inner reinforcement of a vehicle's hood considering the static stiffness of bending and torsion.
본 연구는 심볼릭 모델 체커 중의 하나인 SMV(Symbolic Model Verifier)를 이용하여 한국전자통신연구원(ETRI)에서 개발한 CCA(Cache Coherent Agent) 보드를 위한 I-Link Bus(Inside Bus)의 몇 가지 특성(property)들을 검증하여 I-Link Bus의 요구사항(requirement)이 만족됨을 보인다. 이 검증에서는 I-Link Bus의 모델을 SMV 입력 언어로 명세하며, 검증할 특성들을 시제 논리(temporal logic)를 이용하여 나타낸다. 검증을 통해서 I-Link Bus와 PIF(Processor Interface), DC(Directory Controller), RC(Remote access cache Controller)모듈들이 중재기 우선 순위, send 우선 순위, 중재 요청 신호의 관리, liveness등의 특성들을 만족한다라는 것을 검증하였다.
This paper proposes an algorithm for precise detection of corner points on a coplanar checkerboard in order to perform stereo camera calibration using a single frame. Considering the conditions of automobile production lines where a stereo camera is attached to the windshield of a vehicle, this research focuses on a coplanar calibration methodology. To obtain the accurate values of the stereo camera parameters using the calibration methodology, precise localization of a large number of feature points on a calibration target image should be ensured. To realize this demand, the idea with respect to a checkerboard pattern design and the use of a Homography matrix are provided. The calibration result obtained by the proposed method is also verified by comparing the depth information from stereo matching and a laser scanner.
본 논문에서는 밀도법 기반 위상 최적설계를 통해 얻어진 수치 결과를 바탕으로 CAD 모델을 구성하고 이를 3차원 프린터로 제작하여 실험적으로 최적설계를 검증하였다. 위상 최적설계 과정에서는 체커보드(Checkerboard) 현상이나 잔가지가 종종 나타나는데, 이는 최적설계 구조물을 실제로 제작함에 있어서 어려움을 준다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 민감도 필터링과 모폴로지 기법을 사용하였다. 엄밀한 검증을 위하여 수치 모델과 실험 모델의 부피율을 일치시켰다. 위상 최적설계를 포함한 다양한 설계에 대하여 실험을 통해 비교하여 최적설계 구조물이 가장 높은 강성을 가지고 있음을 확인하였으며 컴플라이언스에 대한 실험결과는 수치해석 값과 잘 일치함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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