본 논문에서는 광각 카메라로 촬영한 영상에서 생기는 영상의 왜곡 문제를 해결하기 위하여, 카메라 모델의 추정과 검증을 통하여 광각 카메라 영상에서의 방사형 왜곡을 보정하는 방법을 제안한다. 먼저, 교정 패턴으로부터 렌즈의 초점 거리와 주점의 위치 등으로 구성된 내부 파라미터와 회전과 위치 정보로 구성된 외부 파라미터를 찾음으로써 카메라의 왜곡 모델을 추정한다. 다음으로, 추정된 카메라 모델로부터 역으로 코너점을 다시 추출하여 검증하고, 마지막으로, 검증된 카메라 모델을 이용하여 영상의 왜곡을 보정한다. 일반 웹 카메라와 광각 카메라로부터 격자 모양의 교정 패턴을 촬영한 영상을 이용하여 방사형 왜곡을 보정하는 실험을 수행한 결과, 제안된 방법이 80% 이상의 개선 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 4-조각 전립선 병리조직 영상을 기하 보정 및 강체 정합하여 자동 스티칭하는 방법을 제안한다. 4-조각 병리영상에 대하여 총 3번의 스티칭을 수행하는데, 좌, 우 조각영상의 상, 하 영상 간 스티칭을 각각 수행 한 후 좌, 우 조각 영상 간 스티칭을 수행한다. 강체 정합 전 병리 조각의 코너를 이용해 x-축, y-축 방향의 위치보정과 회전보정을 수행하는 기하보정 단계를 거침으로서 지역적 최적해로의 수렴을 방지하며, 강체 정합의 정확성을 높인다. 병리영상은 전체적으로 밝기값이 유사하므로 밝기값이 아닌 외곽선 정보를 이용하여 조각 영상간의 거리를 최소화시켜 강체 정합한다. 실험 결과, 4-조각 전립선 병리조직 영상이 지역적 최적해에 수렴하지 않고, 조각 영상 간 거리를 최소화 하며, 하나로 스티칭 됨을 확인할 수 있었다. 제안 방법의 총 수행 시간은 평균 10.32초로 측정되었다. 본 논문의 제안 방법은 4조각으로 나뉜 전립선 병리조직 영상을 하나로 스티칭 함으로서 해당 조직의 전체 구조 파악 및 조직 내에서의 암의 위치 파악에 사용 될 수 있으며 이를 통한 전립선암의 확진에도 사용 될 수 있다.
본 논문에서는 항해 시 위치인식에 사용하기 위하여 카메라의 뷰포인트에 무관한 랜드마크를 인식하는 방법을 제안한다. 기존연구에서 사용된 특징들은 카메라의 뷰포인트에 따라 변하고 이에따른 정보 양의 증가로 위치확인을 위한 시각적인 랜드마크의 추출이 어렵다. 본 논문에서 제안된 방법은 특징 추출단계, 학습과 인식단계, 정합단계의 삼단계로 구성된다. 특징 추출단계에서는 영상의 관심영역을 설정, 이 영역 안에서 코너점을 추출하는데, 추출 시 작은 고유값의 통계적 분석을 통해 보다 정확하고 잡음에 강한 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 학습 및 인식단계에서는 5개의 특징점으로 구성된 특징모델이 뷰포인트에 무관한 특징점인지를 검사하여 강건 특징모델을 구성한다. 정합단계에서는 시간 복잡도를 줄이고 정확한 대응점을 산출하기 위하여 유사도 평가함수와 Graham 탐색방법을 이용한 정합 방법을 제안한다. 실험에서는 다양한 실내영상을 가지고 제안한 방법과 기존방법을 비교 분석함으로써 제안한 방법의 우수함을 보였다.
본 논문에서는 컴퓨터 비전을 사용하여 6가지 측정값(눌린 단자의 길이, 단자 끝의 치수(폭), 눌린부분(와이어 부분, 코어 부분)의 폭)을 계산하여 와이어 하네스의 결함을 정확하고 빠르게 탐지할 것을 제안한다. 두 가지 유형의 데이터에서 Harris 코너 검출을 활용하여 물체의 위치를 탐지하고 측정 영역별 특징과 배경과 물체 사이의 음영 차이를 활용하여 각 샘플의 기울기를 반영하는 측정값을 추출하기 위한 기준점을 생성한다. 이후 유클리드 거리 방법과 보정 계수를 사용하여 예측값을 계산하는 방법을 통해 와이어의 위치 변화에 관계 없이 측정값을 예측할 수 있다. 각 측정 유형별로 99.1%, 98.7%, 92.6%, 92.5%, 99.9%, 99.7% 정확도를 달성하였으며, 모든 측정값에서 평균 97%의 정확도로 우수한 결과를 얻었다. 해당 검사 방법은 기존 검사 방법인 육안 검사의 문제점을 보완하고, 작은 양의 데이터만을 이용하여 우수한 결과를 도출 가능하다. 또한 이미지 처리만 이용하기 때문에 딥러닝 방법보다 더 적은 데이터와 비용으로 적용 가능할 것으로 기대된다.
본 논문은 $20^{\circ}$ 각도의 굽힘과 50 ${\mu}m$ 인장조건에서 PGA (Pin Grid Array) 패키지의 lead pin에 발생하는 von Mises 응력과 전 변형률 에너지 밀도를 lead pin 소재의 열처리 온도 조건에 따라 유한요소법을 이용하여 해석하였다. 해석결과에 따르면 lead pin의 코너부와 리드핀의 헤드부와 솔더의 경계면이 국부적으로 응력이 집중되는 가장 취약한 위치이며 lead pin의 열처리 온도가 높을수록 발생하는 최대 응력과 변형률 에너지 밀도가 낮아져서 신뢰성이 우수한 것으로 판단된다. 또한 lead pin의 코너부에 라운드가공을 하면 헤드부와 솔더의 경계면에서 발생하는 von Mises 응력과 전변형률 에너지 밀도가 감소하였다. 이와 같은 해석결과는 전 변형률 에너지 밀도가 증가할수록 솔더의 피로수명이 감소하는 연구결과에 미루어볼 때 열처리를 통해 리드핀의 기계적특성을 변경하면 PGA 패키지의 신뢰성을 향상시킬 수 있음을 의미한다. 따라서, 리드핀의 형상최적화와 열처리를 통한 최적화된 소재특성을 통해 PGA 패키지의 신뢰성 향상이 요구된다.
본 논문에서는 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위해 연속된 입력영상에서 인체의 실루엣과 조인트를 자동추출하고 조인트를 추적함으로 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 또한 추출된 조인트를 이용하여 인체를 매핑하여 사람의 동작을 재현한다. 이를 위해 인체의 치수를 이용하여 인체 움직임을 제어하는 14개의 조인트로 인체를 모델링한다. 제안방법은 단일카메라로 RGB 컬러로 입력되는 영상을 색상, 채도, 명암의 영상으로 변환한 후 차 영상기법을 이용하여 인체의 실루엣을 추출한다. 추출된 실루엣의 코너점과 인체 모델링 정보를 이용하여 조인트를 자동 검출한다. 객체의 움직임 추적은 전체 영상 중 조인트를 중심으로 블록매칭 기법을 이용하며 추출된 조인트의 위치정보를 이용하여 인체의 움직임을 매핑한다. 제안방법을 실험동영상에 적용한 결과 인체의 실루엣과 조인트를 자동 검출하며 추출된 조인트로 인체의 매핑이 효율적으로 이루어졌다. 또한 조인트의 추적이 매핑된 인체에 반영되어 인체의 움직임도 적절히 표현되었다.
무인 차량의 야지 자율 주행을 위한 목적으로 수풀 뒤쪽에 가려져 있는 장애물을 탐지하고 회피하기 위해 수풀을 투과하여 차량의 전방을 고해상도로 영상화 할 수 있는 근거리 초광대역 영상 레이다를 설계한다. 광대역 특성에 적합하고 배열 구성이 용이한 소형 평판형 비발디 안테나를 설계하고 방사 패턴 및 정재파비를 측정한다. 영상의 거리 해상도를 기준으로 대역폭을 분석하고, 방위각 해상도를 기준으로 수신용 배열 안테나를 설계한다. 수신용 배열 안테나의 간격과 영상 해상도 및 표적의 신호 중첩 관계를 분석한다. 수풀로 부터 반사되는 신호를 수신하기 위해 회로망 분석기를 이용하여 계단 주파수 파형을 사용하는 합성 개구면 레이다를 구성한다. 제안한 방법은 수풀에서 코너 반사기를 위치시키고 이것의 반사 신호를 영상화함으로써 수풀의 투과 특성 및 레이다 영상의 해상도를 분석하여 무인 차량에 적용가능성을 보인다.
본 논문에서는 특징점 기반 영상 모자익을 위해 보로노이거리를 이용하여 두 영상의 대응점을 신속히 검색하는 영상정합 방법을 제안한다. 먼저 SUSAN 코너 검출기에 의해 정차하고자 하는 영상의 특징점을 추출한 후, 기준 영상의 특징점을 기반으로 우선 순위 기반 보로노이 거리 알고리즘을 이용하여 특징점 사이의 거리 정보를 가지는 보로노이 평면을 생성한다. 모델 영상에서 특징점 위치의 분산값이 가장 큰 곳을 모델 영역으로 선택하여, 모델 영역이 포개지는 기준 영상의 보로노이 평면에서 보로노이 거리의 합이 최소화되는 대응 영역을 큐를 이용한 분할 검색 알고리즘에 의해 찾아낸다. 이 방법의 장점은 새로운 보로노이 거리 계산 알고리즘과 보로노이 평면의 검색범위를 매번 최대 1/4씩 줄여 주는 큐를 이용한 분할 검색 알고리즘을 이용함으로써 보다 신속히 대응점을 찾을 수 있다는 것이다.
본 연구에서는 레이저 슬릿 빔을 이용한 능동 스테레오 정합 기법과 모자이크 기법을 결합한 3차원 형상 복원 기법을 제안한다. 능동 스테레오 정합 기법은 레이저 슬릿 빔이 조사된 좌, 우 영상에서 색상과 밝기 변화를 분석하여 레이저 라인의 위치정보를 검출하고, 등극선(epipolar line)에서 이를 비교하여 깊이 정보를 획득하는 방법이다. 모자이크 기법은 해리스 코너 검출 방법(harris corner detection)을 이용하여 영상의 특징점을 검출하고, 특징점 기술자(keypoint descriptor) 색인 분류 방법으로 연속 영상 간 특징점의 대응쌍을 찾고 상호 변환 관계를 추정하는 방법이다. 능동 스테레오 정합기법과 모자이크 기법을 이용하여 전체 연속 영상의 깊이 정보를 계산하였다. 이와 같은 방법으로 획득한 연속 영상의 깊이 정보를 영상의 색상, 질감 정보와 융합(blending)과정을 거쳐 최종 3차원 형상 정보로 복원하였다. 제안한 복원기법은 레이저 슬릿 빔과 스테레오 카메라를 사용함으로써 장소와 거리 제약 조건을 극복하여 용이하면서도 강인한 3차원 거리 정보를 획득할 수 있었다.
본 연구는 지반위에 놓여진 콘크리트 슬래브가 온도하중을 받아서 컬링할 때의 거동을 실내 실험을 통해 분석하고 슬래브를 지지하고 있는 하부층의 구성이 슬래브의 컬링 거동에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하기 위하여 수행되었다. 실험을 위해 콘크리트슬래브를 제작하고 온도측정센서를 장착하였으며 인위로 온도하중을 가하며 슬래브의 여러 위치에서 변위의 변화를 측정하였다. 하부층은 두 가지의 관점을 고려하여 구성하였으며, 첫째는 단일 하부층을 이용하여 재료와 두께를 달리하여 지지력을 다르게 하는 경우이며, 둘째는 하부층을 복층으로 구성하되 복합지지력은 일정하나 슬래브와 직접 접촉하는 상위하부층의 재료성질을 다르게 하는 경우이다. 실험결과 시간에 따른 슬래브의 수직 변위 변화는 온도구배의 변화와 거의 일치하는 양상을 보였으며 컬링 거동의 특성을 컬업 구간과 컬다운 구간으로 구분하여 분석하였다. 하부층의 지지력은 커질수록 슬래브의 중앙과 코너의 수직 변위 차이는 감소하게 되며 최상위 하부충의 재료 성질이 컬링 거동에 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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