본 논문에서는 ML(maximum likelihood) 원리와 디지탈 통신 시스템의 고유 특성인 유한 알파벳 특성(FAP: finite alphabet properties)에 근거한 블라인드 최대비 결합(MRC: maximal ratio combining)을 위한 간단한 방법들을 제안한다. 이 방법들은 아주 작은 길이의 데이터를 가지고도 채널 파라미터들을 정확하게 추정할 수 있기 때문에, 이 방법들을 사용하면 거의 완벽한 최대비 결합을 수행할 수 있다. 이 방법들은 교번투영 기법(alternating projection technique)을 이용하여 다이버시티 가지들에 대한 채널 파라미터와 데이터 시퀀스를 동시에 추정한다. 두 가지 다른 JC-DSE (joint combining and data sequence estimation)방법과 PC-BPE (pre-combining and blind phase estimation) 방법이 제안되며, 전영역 최적화를 보장할 수 있도록 하는 효율적인 초기화 방법도 제시된다. 모의실험 결과들을 통하여, 제안된 두가지 방법의 심볼 오류율과 채널 파라미터의 추정 정확도에 관한 성능을 보여준다.
본 논문에서는 종방향 충돌경보 및 회피시스템(FCWA ; forward collision warning and avoidance)의 일환으로 가변적인 경사도를 가지는 고속도로상의 차선, 차량, 그리고 도로의 곡률을 효과적으로 검출할 수 있는 알고리듬을 제안하였다. 먼저 2D 영상좌표계에 나타나는 투영효과를 제거하기 위한 역투영(IPM; inverse perspective mapping)기법을 소개하였다. 또한 IPM과 필터로부터 차선과 차량을 효과적으로 검출할 수 있는 알고리듬을 소개하였다. 마지막으로 경사가 있는 실제도로영상에 대한 IMP의 수정된 파라미터 보정에 대한 개념 및 실제도로의 곡률 검출을 위한 기하학적 함수 추정기법을 설명하였다 실험결과 제안한 알고리듬이 실제도로영상에서 차선, 차량, 그리고 곡률의 검출에 효과적임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 물체위로 투사된 line stripe으로부터 물체의 표면 정보를 추출하기 위해 2-D Grip paper를 이용해 캘리브레이션하는 방법이 제안되었다. 카메라의 이미지평면과 카메라의 가시범위에 있는 3차원 실세계간의 Projective Tranformation과정에서는 목표물과 이미지 평면사이의 거리나 각도 등이 정보를 실제로 측정해서 알고 있어야만 카메라와 실세계간의 캘리브레이션을 수행할 수 있다. 그러나 이미 크기나 거리를 알고 있는 Grid paper를 이용하면 카메라의 파라미터들에 대한 추정이나 카메라와 실세계간의 측정을 하지 않고서도 목표물위로 투사된 line stripe에 대한 정보를 얻을 수 있고 이를 이용해 물체의 표면에 대한 정보를 얻을 수 있다. 이미 지평면에 투영된 격자패턴에서 구한 교차점들의 위치를 이용해 실제 위치를 찾아낸다. 실제로 레이져스캐너를 이용해 물체위로 line stripe을 투사한 후, 위에서 제시한 방법을 통해 3차원 정보를 구하는 실험결과는 양호하였다.
본 논문에서 제안하는 가상 영상 삽입 시스템은 카메라의 조작이나 시스템 운영자의 개입 없이 모든 처리 과정이 자동으로 진행된다. 이를 위해 시스템은 경기장 좌표계를 정의하고 삽입할 영상의 크기와 위치를 정하는 과정, 경기장의 특징점들을 추출하는 과정, 경기장 좌표계와 참조 영상의 특징점들로부터 투영 변환 파라미터를 추출하는 과정, 실제 동영상에서 삽입 위치를 찾고 추적하여 가상 영상을 삽입하는 과정을 거치게 된다. 본 논문에서 제안한 시스템의 성능을 검증하기 위해 방송용 NTSC 비디오 데이터를 대상으로 실험을 하였으며 그 결과 각 모듈들과 시스템이 효율적임을 입증하였다.
본 논문에서는 구면 파노라마를 기반으로 하는 SLAM 시스템을 제안한다. Vision SLAM은 촬영하는 시야각이 넓을수록 적은 프레임으로도 주변을 빠르게 파악할 수 있고, 많은 양의 주변 데이터를 이용해 더욱 안정적인 추정이 가능하다. 구면 파노라마 비디오는 가장 화각이 넓은 영상으로, 모든 방향을 활용할 수 있기 때문에 Fisheye 영상보다 더욱 빠르게 3D 맵을 확장해나갈 수 있다. 기존의 시스템 중 Fisheye 영상을 기반으로 하는 시스템은 전면 광각만을 수용할 수 있기 때문에 구면 파노라마를 입력으로 하는 경우보다 적용 범위가 줄어들게 된다. 본 논문에서는 기존에 Fisheye 비디오를 기반으로 하는 SLAM 시스템을 구면 파노라마의 영역으로 확장하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 카메라의 투영 모델이 요구하는 파라미터를 정확히 계산하고, Dual Fisheye Model을 통해 모든 시야각을 손실 없이 활용한다.
360 영상은 시청자가 시야방향을 결정하는 3DoF(3 Degree of Freedom)를 지원한다. 본 연구에서는 다수의 360 영상에서 깊이 정보를 획득하고, 이를 DIBR (Depth -based Image Rendering) 기법을 사용하여 임의 시점 시청기능을 제공하는 6DoF(6 Degree of Freedom) 영상제작 기법을 제안한다. 이를 위하여 기존의 평면 다시점 영상기법을 확장하여 360 ERP 투영 영상으로부터 카메라의 파라미터 예측을 하는 방법과 깊이영상 추출 방법을 설계 및 구현하고 그 성능을 조사하였으며, OpenGL 그래픽스기반의 RVS(Reference View Synthesizer) 라이브러리를 사용하여 DIBR을 적용하였다.
본 논문은 조도, 형태, 배경의 변화에 강인한 다중 비디오카메라에서 색 정보를 이용한 보행자 추적에 대하여 제안한다. 제안된 방법은 비디오카메라로부터 입력되는 영상의 색조만을 이용하여 배경영상과 물체가 존재하는 영상에서 차영상 기법과 가산투영 기법을 사용하여 이동물체를 검출한다. 검출된 이동물체 영역의 색조는 0도부터 360도 사이에서 15도씩 24단계로 분할된다. 검출된 이동물체 영역의 색조 분포도를 구한 후, 가장 높은 분포를 갖는 3개의 색조 레벨과 3개의 색조 레벨 사이의 차를 이동물체의 특징파라미터로 사용하였다. 제안된 방법의 유용성을 증명하기 위하여 조도와 형태의 변화가 발생한 보행자 영상과 조도, 형태, 배경의 변화가 발생한 보행자 영상을 이용하여 보행자를 감시한 결과 카메라에서 검출된 특정사람의 색조 분포 레벨과 색조 레벨 사이의 차는 2레벨 이하로 유지함을 보였고, 제안된 특징 파라미터로 특정사람이 자동 추적감시 됨을 확인하였다.
레이저 거리센서와 비전 카메라의 정보를 융합하기 위해서는 두 센서 사이의 상대적인 위치관계를 설명하는 외부 파라미터를 정확하게 보정하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 레이저 거리센서와 카메라 좌표계 간의 외부 파라미터를 기존에 알려진 방법보다 쉬우면서도 정확하게 획득할 수 있는 새로운 보정 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안한 방법의 접근법은 레이저 거리센서로 획득한 3차원 구조물의 모서리 정보를 영상으로 투영하였을 때 반드시 하나의 직선상에 존재해야 한다는 것을 제약조건으로 한다. 이러한 제약조건을 만족하는 3차원 기하모델을 제시하고 이 모델의 에너지 함수를 최소화하기 위한 수치적 해법을 소개한다. 또한 높은 정밀도의 보정을 위하여 레이저 거리정보 및 카메라 영상의 획득 과정에 대해서도 상세히 설명한다. 실험을 통해 제안된 방법의 성능이 기존의 방법에 비하여 보다 높은 정밀도를 보임을 확인할 수 있었다.
본 논문은 다중 비디오카메라에서 색 정보를 이용한 특정 이동물체 추적 이동물체 추적 알고리듬을 제안한다. 제안된 방법은 다중 비디오카메라로부터 입력되는 영상의 RGB 칼라 좌표계를 HSI 칼라 좌표계로 변환한 후, 영상의 색조 영역만을 가지고 배경영상과 물체가 존재하는 영상에서 차영상 기법과 가산투영 기법을 사용하여 이동물체를 검출한다. 검출된 이동물체 영역의 색조는 0도부터 360도 사이에서 24단계로 정규화 된다. 정규화된 이동물체의 색조 분포도를 구한 후, 가장 높은 분포를 갖는 3개의 정규화 레벨과 3개의 정규화 레벨 사이의 간격을 이동물체의 특징파라미터로 사용하였다. 각 카메라간의 이동물체 동일성 관별은 이동물체 특징파라미터를 가지고 판별하고, 추적 감시하였다. 제안된 방법의 타당성을 검토하기 위하여 실내에 각기 다른 장소에 4대의 카메라를 각각 설치하여 이동물체의 대상을 사람으로 놓고, 특정사람을 감시한 결과 각 카메라에서 검출된 특정사람의 색조분포도 변화는 10%내를 유지함을 보였고, 특징 파라미터로 4대의 카메라에서 특정사람이 자동 추적감시 됨을 확인하였다.
이 연구에서는 횡등방성 암석파괴함수의 개발에 활용할 수 있는 3가지 강도정수 공간분포함수를 제안하였다. 제안된 분포함수는 편구(oblate spheroid)분포함수, 지수분포함수, 강도정수텐서 방향투영함수이며 모두 2개의 모델파라미터로 정의된다. 제안된 분포함수들을 점착력과 마찰각의 공간분포함수로 활용하여 횡등방성 Mohr-Coulomb 파괴함수를 유도한 후 이를 활용하여 수치삼축시험을 모사하였다. 연약면의 경사각과 구속압의 변화에 따른 파괴축응력 변화 및 파괴면 방향 변화를 계산한 결과 3개의 분포함수을 적용한 경우 모두 실제 실험에서 관찰되는 이방성 파괴특성을 재현하고 있음을 확인하였다. 3개의 분포함수 중 강도정수텐서 방향투영함수를 채용한 경우가 가장 큰 파괴축강도를 계산하였으며 지수분포함수, 편구분포함수 순으로 낮은 파괴축강도 값을 예측하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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