본 논문에서는 초고속 카메라가 아닌 일반 산업용 카메라를 이용하여 기존의 초고속 카메라와 비슷한 성능을 가진 골프 시뮬레이터 시스템을 개발하였다. 골프공 인식 카메라의 특성에 관하여 분석하였고, 사용하는 조명의 특성을 비교하여 카메라특성에 맞는 할로겐 램프를 사용한 조명장치를 설계 제작하였다. 영상처리 알고리즘을 이용하여 공의 속도, 방향, 높이 및 스핀을 계산하여 모니터에 디스플레이 하였다. 또한 게임 프로그램적인 요소를 반영하여 실제 데모용 키오스크 시스템을 구현하였다.
4K 초고속 카메라 촬영은 해상도 및 셔터스피드 증가로 인해 빠른 피사체의 영상을 모션 블러 없이 Full HD 4배 해상도로 촬영이 가능하다. 그러나 해당 촬영은 데이터 량의 증가와 광량, 포커스 등 여러가지 제약사항이 뒤따른다. 증가된 셔터스피드로 인해 광량 부족 현상을 가져올 수 있어 조리개를 개방하여 촬영하는 경우가 많아 초점 조절에 제약이 따른다. 또한 증가된 해상도와 프레임레이트로 인해 저장 공간의 한계가 뒤따르기 때문에 촬영 기록에 제한이 따르고 있다. 따라서 본 연구는 4K 초고속 카메라(Phantom Flex 4K) 제작 사례를 통해 위와 같은 한계점들에 대해 분석하고, 이를 극복하기 위한 효율적인 워크플로우를 디자인 하였다.
최근 모바일 디바이스의 발전으로 기기에 탑재된 카메라를 가지고도 눈으로 인식하지 못할 정도로 빠르게 움직이는 물체들의 고화질 촬영이 가능하게 되었다. 보급형 하드웨어의 고성능화는 생활스포츠 환경 전반에서 거쳐 활용도가 높아지고 있으며, 고가의 초고속 카메라 대신 개인용 모바일 디바이스에 탑재된 초고속 카메라를 이용하여 경기장 내 목표물의 움직임의 촬영이 가능하게 되었다. 본 논문에서는 모바일 디바이스를 이용한 경기장의 라인 인/아웃 판정 지원과 3차원 재구성을 위한 판정 분석 도구 개발과 관련된 모바일 디바이스 카메라 캘리브레이션 방법에 대하여 연구하였다.
입자거동해석소프트웨어(EDEM)은 DEM(Discrete Element Method)기법을 이용한 입자 거동 전용 해석툴로 입자 유입량, 위치 등을 조절하여 입자거동과 관련된 제품 개발, 프로세스 최적화를 위한 비용 및 시간 절감에 활용도가 뛰어난 소프트웨어이다. EDEM을 활용하기 위해선 적용대상에 대한 물성치를 적용하여야 한다. 따라서 본 연구에서는 EDEM를 이용하여 현재 연구개발 중인 카드클리너 방식의 고추 선별기의 성능을 분석을 수행하기 위해 고추 물성측정 실험을 수행 하였다. EDEM을 이용한 입자거동해석에 필요한 개인 물성치에는 포아송비, 전단탄성계수, 밀도가 있다. 또한 입자-입자, 입자-Geometry 간의 상호관계를 위한 물성치인 반발계수, 정지마찰계수, 구름마찰계수가 필요하다. 공시 시료인 고추는 광주광역시 남구 승촌동 소재의 개인농가 Plastic 온실로 재배된 '천상'품종을 사용하였다. 푸아송 비와, 전단 탄성계수를 측정하기 위한 인장시험기기로는 만능인장시험기(TA-XT2, Stable Micro, 영국)를 이용하였으며, 인장에 의한 고추의 변형량 축정은 초고속카메라(NX4-SI, IDT, 미국)을 이용하였다. 밀도는 비중병법에 기초하여 질량과 부피를 측정하여 밀도를 계산하였다. 반발계수는 고추의 충돌 실험을 통해 변화한 높이를 이용하여 계산하였고, 충동 실험을 통해 변화한 높이는 초고속카메라를 이용하여 측정하였다. 정지마찰계수와 구름마찰계수는 고추의 미끄러짐이 시작하는 각도와 등속도 운동으로 구르는 각도를 초고속카메라를 이용하여 측정 후 계산하였다. 모든 실험은 3번 반복을 통해 평균값을 시험 결과 값으로 이용하였다. 고추의 대한 물성치 실험결과 고추의 푸아송 비는 0.294(std : 0.2), 전단탄성계수 4.624E+06 Pa, 밀도 $600kg/m^3$로 나타났다. 또한 입자-입자 간의 물성치인 반발계수는 0.383, 정지마찰계수는 0.455, 구름마찰 계수는 0.043로 나타났다. 추후 본 연구에서 측정한 고추의 물성치를 적용한 EDEM 입자거동해석 시뮬레이션을 통해 카드클리너 방식의 고추 선별기의 성능에 대한 분석을 하고자 한다.
본 논문에서는 초고속 카메라와 삼차원 표면 측정기를 이용하여 삭마 재료의 표면 침식량을 정량적으로 분석하였다. 대기권 재진입 환경을 모사하기 위해 0.4 MW 아크 가열 풍동을 이용하여 흑연과 탄소/페놀릭 복합재료의 삭마 실험을 수행하였다. 초고속 카메라를 이용하여 실시간 삭마 실험 영상을 획득하고, 이를 분석하여 침식량과 침식률을 산출하였다. 또한, 삼차원 표면 측정기를 이용하여 삭마 전후 시편의 표면 형상을 측정하였으며, 시편의 높이 차이로부터 침식량 분포를 정밀하게 산출하였다. 이를 통해 표면 침식 현상을 종합 분석하는데 있어서 두 측정 결과를 상호 보완하는 것이 유효함을 확인하였다.
본 논문에서는 초고속 카메라 기반 투구 궤적 분석 시스템 자동화를 위한 투구 유무 판단 방법을 제안한다. 기존의 카메라 기반 투구 궤적 분석 시스템에서는 궤적 분석을 위한 투구 영상을 수동으로 확보해야 하는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 투수가 던진 공이 포수를 향해 등가속도 운동을 한다는 특성을 이용하여 자동으로 영상 시퀀스 내 투구 유무를 판단한다. 먼저 프레임 별로 야구공 위치를 추정하고, 추정된 공 위치들을 사용해 공 궤적을 모델링한다. 이후 모델링 된 각 궤적 별로 투구 시작 위치와 종료 위치를 획득하고, 시작 위치와 종료 위치에 대한 편차 값을 기준으로 투구 유무를 결정한다. 제안하는 방법의 정확도를 측정하기 위해 실제 야구 경기를 촬영한 영상을 이용하여 실험하였고, 영상 내 모든 투구를 정확하게 판단했음을 확인하였다.
머신 비전 시스템은 영상 처리와 영상 분석을 함께 사용하여 공장의 조립라인 등 다양한 분야에서 응용 되고 있는 시스템이다. 하지만 기존의 시스템은 고가의 초고속 카메라와 다양한 센서를 동시에 이용하는 문제로 시스템 구축 및 확장성 등의 불편함을 야기하고 있다. 이에 본 연구에서는 초고속 실시간 트리거를 이용한 저가형 이미지 센서 기반의 머신 비전 시스템을 구성하고자 한다.
최근 스포츠 경기나 차량 블랙박스 등에서 비디오를 이용한 판정이 점차 확대되고 있지만, 일반 카메라로 촬영된 비디오에서 정확한 판정을 하기 어려울 때가 빈번히 발생한다. 초고속 카메라로 촬영한 슬로우 모션 비디오를 이용할 수 있다면 판정의 정확성을 향상시킬 수 있을 것이다. 본 논문에서는 일반 카메라로 촬영한 비디오로부터 마치 초고속 카메라로 촬영한 것과 같은 슬로우 모션 비디오를 생성하여 제공하는 서비스를 제안한다. 제안 방법은 NVIDIA에서 개발한 Super Slomo 기술을 기반으로, 초당 30장의 표준 비디오를 초당 60장에서 240장까지의 고품질 슬로우 모션 비디오로 변환한다. 이 기술은 시간적으로 이웃한 두 영상을 입력하여 딥 러닝 기반으로 중간 프레임을 보간함으로써 프레임율을 향상시킨다. 또한 본 논문에서는 Super Slomo 기술에 FP16을 적용하여 처리속도를 향상 시켰으며, 웹 서버를 이용하여 비디오를 업로드하고 슬로우 모션으로 변환된 비디오를 다운로드 할 수 있는 사이트를 구현했다.
반도체 브릿지(Semiconductor bridge, SCB)에 30$\mu\textrm{s}$ 이내의 짧은 시간 동안 펄스 형태의 에너지를 공급할 경우 SCB는 화약을 발화시킬 수 있는 플리즈마를 생성한다. 초고속 카메라를 이용하여 플라즈마의 형태를 관찰하였고 발생시간, 지속 시간 등을 알아보았다. 공급된 에너지의 양이 많을수록 플라즈마는 빨리 생성되고 그 크기도 비례적으로 증가하였다. SCB 작동시 브릿지 양단의 전압 변화를 기록하여 초고속 카메라 상과 비교함으로써 전압 곡선의 변화를 해석하였다.
Binary CDMA는 음성 영상 등의 멀티미디어 데이터를 초고속으로 우수한 전송품질로 통신할 수 있는 우리나라가 개발한 새로운 표준 무선통신 기술이다. 본 논문에서는 유선의 제약 없이 자유롭게 설치 가능한 차량용 무선 카메라 시스템의 개발을 위해 이의 핵심 장치인 Binary CDMA 무선 영상전송기와 중계기의 설계와 구현에 관해 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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