무선영상취득시스템(WIA 시스템, Wireless Image Acquisition System)은 라즈베리 파이에 전용 카메라와 WiFi 모듈을 장착하여, 하천의 영상을 실시간으로 촬영하여 무선으로 서버로 전송하는 시스템이다. 이 시스템이 갖는 가장 큰 이점은 시스템을 구성하는 비용이 매우 저렴하다는 점이다. 라즈베리 본체와 카메라 모듈, WiFi 모듈 모두 매우 저렴하고, 또 사용하는 전력이 작아서 상용 전원이 아닌 태양광 발전이나 배터리 등을 이용할 수 있다. 따라서 비용과 장소에 구애받지 않고 손쉽게 어디든지 설치하여 하천의 상시 감시나 계측에 활용할 수 있다. 또한, 상용 전원을 이용하지 않아도 되기 때문에, 산간벽지나 오지 등의 소하천 관리에도 적합하다. 본 연구에서는 이 WIA 시스템을 경상남도 김해시의 대청천에 적용하여 홍수 시 하천의 수표면을 촬영하고, 촬영된 동영상을 분석하여 수위와 유속을 동시에 계측하여 유량을 산정하였다. 라즈베리 파이에 $640{\times}480$ 화소의 카메라를 장착하여 10분 간격으로 10초간의 동영상을 촬영하고, 이를 WiFi 모듈을 이용하여 무선으로 서버로 전송한다. 전송된 동영상을 분석하기 전에 설치 지점의 3차원 좌표 변환 자료와 횡단면 좌표를 입력하여 대상 지점의 측정 매개변수를 설정한다. 즉, 이들 자료에서 영상 내의 표정점과 측정선을 설정해 둔다. 그 다음, 전송된 동영상을 시공간 영상으로 만들어 수위를 분석한다. 비슷한 방법으로 동영상에서 유속을 분석하고, 분석된 수위와 유속, 그리고 미리 설정된 횡단면 좌표를 이용하여 유량을 산정해 낸다. 설치된 WIA 시스템을 실제로 운용하여, 2017년 9월 11일의 06:10~19:00의 호우 사상 전체를 분석하였다. 10분 간격으로 촬영된 10초간 동영상 중에서 적절한 분석이 가능한 영상 77개에서 수위와 유속을 분석한 결과, 최대 수위는 0.746 m(간이수위표 기준), 최대 유속은 0.962 m/s, 최대 유량은 $12.977m^3/s$에 이르렀다. 지점 특성상 다른 유속계를 이용한 검증은 사실상 불가능하였다. 또, 하폭이 넓어서 일출 전과 일몰 후의 촬영 자료는 분석이 어려운 점이 있다. 이러한 기술적 문제들을 보완하면, WIA 시스템을 이용한 소하천의 수위와 유속 측정 시스템은 경제성이고 효율이 높은 관측시스템으로 유망할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 초광각 무선 내시경을 제안하고 구현하였다. 내시경은 초광각 카메라 모듈과 무선전송 모듈로 구성된다. 162도의 초광광 렌즈와 이미지 센서 및 카메라 프로세서가 $3{\times}3{\times}9cm3$ 크기의 케이스에 함께 패키지 된다. 무선전송 모듈로 UWB 기반 및 WiFi 기반의 플랫폼을 각각 구현한다. UWB 기반 모듈은 의 고화질 영상을 MJPEG로 압축하여, $2048{\times}1536$ (QXGA)의 해상도에서 15 fps의 속도로 영상을 전송하며, 최대 데이터 전송속도는 41.2 Mbps에 달한다. 구현된 내시경은 의료용 내시경의 화각과 해상도 수준을 가지며, 상용 고성능 WiFi 내시경과 비교할 때 ~3X의 화각과 16X의 해상도를 갖는다. WiFi 기반의 모듈은 $640{\times}480$ (VGA)의 해상도에서 30 fps의 속도로 영상을 스마트 기기로 스트리밍 하며, 최대 1.5 Mbps의 데이터 전송속도를 보여준다. 구현된 모듈은 저가격의 의료용 무선 전자 내시경의 구현 가능성을 보여주며, U-헬스케어, 응급처치, 가정의료, 원격진료 등에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 영상 처리 방법을 이용하여 주어진 객체의 실세계 좌표를 나타내는 특징점을 인식하는 한 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 육면체 형상의 객체를 대상으로 하며, 이러한 객체 영상의 주요한 특징점은 육면체를 결정짓는 꼭지점들로 이루어진다. 제안된 방법은 CCD 카메라로부터 영상을 획득하는 영상 획득 모듈, 획득된 영상에 대하여 관심 영역을 찾는 영상 분할 모듈, 분할된 관심 영역에 대하여 sobel operator등을 이용하여 경계 정보를 검출하는 영상 처리 모듈, 그리고 세선화, line fitting과정을 통하여 직선 벡터들을 검출한 후에 객체의 주요한 특징점을 인식하는 모듈로 구성된다.
본 논문에서는 감각형 객체(Tangible Object)를 이용한 테이블에서의 2D/3D 상호작용 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 기존의 ARTable[1]에 직육면체 형태의 감각형 객체와 카메라가 장착된 이동형 모니터를 추가하여 제작되었다. 감각형 객체는 모든 면에 ARToolkit[3]에서 쓰이는 마커가 부착되어 있으며, 내부에는 진동자와 불루투스 통신 모듈이 삽입되어 있다. 또한 카메라가 달린 모니터는 모니터 암에 연결되어 사용자가 이동하며 ARTable 상판을 관측할 수 있도록 부착되어 있다. 이 시스템를 이용하여 사용자는 디스플레이형 테이블인 ARTable 위에서 가상공간을 네비게이션(2D 상호작용)할 때 정확한 길을 찾아가기 위한 도움을 받을 수 있을 뿐만 아니라, 증강현실 환경에서 가상객체와 3D 상호작용을 할 수 있다. 또한 진동 모듈과 이를 제어하기 위한 블루투스 모듈이 내장 되어있어, 특정한 이벤트 발생시 진동자를 이용하여 사용자에게 촉각 감응 효과를 줄 수 있다. 제안된 시스템은 교육, 엔터테이먼트, 등 다양한 분야에서 사용될 수 있다.
In this study, automatic assembly and evaluation system fer phone camera module is conceptually designed. The designed core(Auto focus & UV curing, Image Test) equipments adopts a clustering mechanism and compactible structure using index table for minimum tact time. Using a ball screw actuator and absolute encoder in each axis, we can verifies the repeatability and position accuracy of system within ${\pm}3{\mu}m$. In result of simulation test, the proposed system is expected up to 30% in productivity than manual operation.
현재 사용되고 있는 홍채 카메라는 고가이며 사용적인 부분에서 제한점을 많이 가지고 있다. 기존 홍채 카메라는 새롭게 개발된 소프트웨어와의 연동에 불편함을 가지고 있고, 홍채 촬영 시 발생하는 빛 반사는 의료용으로 사용하기에 부적합하다는 문제점을 갖는다. 따라서 기존 카메라를 이용해 스스로 이미지 촬영을 위해서는 활용이 불가능한 상태이다. 본 논문에서는 스스로 홍채 촬영이 가능하면서 우리의 관심영역을 잘 볼 수 있도록 홍채카메라를 새롭게 구성한다. IoT 디바이스를 이용해 누구나 손쉽게 안경형 홍채카메라를 착용하고 영상을 획득할 수 있으며 획득된 영상은 홍채 분석 프로그램과 연동되어 유전적 약한 부분을 판독해 주는데 활용하고자 한다. 제안된 홍채 카메라 모듈은 영상 촬영시 빛 반사, 흔들림 및 정확한 초점을 자동으로 제공해주기 때문에 영상분석의 정확도를 91.49%까지 높여주고, 정확한 영상입력으로 인해 하나의 이미지 처리시간이 0.007ms로 빠르게 실행됨을 실험을 통해 증명하였다.
차량 번호판 인식 카메라는 차량 번호판 내 문자와 숫자의 인식을 위하여 대상 차량의 이미지 취득을 목적으로 하는 전용 카메라를 말하며 대부분 단독 사용보다는 서버와 영상 분석 모듈과 결합된 시스템의 일부로 적용된다. 그러나 차량 번호판 인식을 위한 시스템 구축을 위해서는 취득 영상 관리 및 분석 지원을 위한 서버와 문자, 숫자의 추출 및 인식을 위한 영상 분석 모듈을 함께 구성하여야 하므로 구축을 위한 설비가 필요하고 초기 비용이 많이 든다는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 카메라의 기능을 차량 번호판 인식에만 한정하지 않고 방범 기능을 함께 수행할 수 있도록 확장하고 카메라 단독으로도 두가지 기능 수행이 가능한 Edge Base의 임베디드형 융합 카메라를 개발한다. 임베디드형 융합 카메라는 선명한 영상 취득 및 빠른 데이터 전송을 위해 고해상도 4K IP 카메라를 탑재하고 오픈소스 신경망 알고리즘 기반의 다중 객체 인식을 위한 딥러닝 SW인 YOLO를 적용하여 차량 번호판 영역을 추출한 후 차량 번호판 내의 문자와 숫자를 검출하고 검출 정확도와 인식 정확도를 검증하여 CCTV 방범 기능과 차량 번호 인식 기능이 가능한지를 확인 하였다.
최근 IMT-2000과 같은 휴대폰 및 개인휴대단말기(PDA) 등 모바일기기에 큰 관심이 모아지고 있다. 저전압소비의 이들 기기로 사진, 동영상, 음성 등 멀티미디어환경이 지원되기 때문인데, 이에 들어가는 첨단 광학렌즈 및 모듈, 소형 탈 부탁 PC카메라 등도 잇달아 개발돼 9월부터 본격 신제품 출시를 앞두고 있으며 미국, 일본, 유럽 등에 시장 진출도 서두르고 있어 귀추가 주목되고 있다.
도시 내에 설치된 카메라를 통해서 각종 영상 정보를 수집해야 하는 경우, 수집된 정보들은 그 양이 방대(Large Scale)하고 복잡하므로 이를 효과적으로 저장하고 전달하기 위해서는 분산된 환경의 카메라 네트워크 시스템에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 도시 내에 분산된 카메라 네트워크를 효율적으로 관리하고, 수집된 정보를 필요로 하는 모듈 서버에게 효과적으로 분배하는 SVC를 이용한 시스템에 대한 설계를 제시하고 그 기반 연구를 진행한다.
착용자의 정보를 실시간으로 전송하여 사고 예방 및 빠른 대처가 가능한 스마트 안전모를 개발한다. 안전모 내부에는 라즈베리파이와 아두이노, 보조배터리, 각종 센서 모듈들이 내장되어 있다. 라즈베리파이는 카메라 모듈과 통신 모듈을 갖고 있다. 아두이노에는 소리센서와 도어락센서, 충격센서가 장착되어 있다. 카메라 모듈을 통해 작업자의 주변 상황에 대해 실시간으로 촬영하고 관리자 서버로 전송한다. 또한 각 센서들은 여러 정보를 수집하고 관리자 서버로 전송한다. 관리자 서버는 수집된 정보를 이용하여 작업자의 상황을 파악하고 분석하여 위험 상황에 대해 적절한 대처를 수행한다. 이러한 여러 기능을 통해 스마트 안전모는 무선통신 환경에서 상황에 따른 센서들의 동작에 의해 착용자의 안전을 도모할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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