본 연구에서는 기존의 SLAM에서는 불가능한 진폭과 위상 정보를 동시에 검출할 수 있는 쿼드러춰 검출기를 설계 제작하여 SLAM을 구성하고 진폭과 위상영상을 복원하여 기존의 SALM 영상과 비교분석하였다. 실험을 위하여 동작주파수가 10MHz인 쿼드러춰 검출기를 제작하여 SLAM시스템을 구성하고 시편으로는 다른 패턴을 갖는 두 개의 층으로 이루어진 평면구조물을 알루미늄으로 가공하여 실험하였다. 실험결과 다층구조물에 대한 진폭과 위상 영상을 복원할 수 있었고 기존의 SLAM 영상과 비교하여 양호한 분해능과 콘트라스트를 나타냈으며 특히 기존의 방법으로는 얻을 수 없었던 위상영상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 UV 임프린트 기반의 평면 광 회로층을 이용한 산소농도 검출용 집적형 형광 프로브 모듈을 제안하였다. 제안된 형광 프로부 모듈은 광원과 형광 신호를 고효율로 전송할 수 있게 동일 광 경로를 가지는 비대칭 $1{\times}2$ 빔 분배기 형태로 설계되었으며, 이를 UV 임프린트 공정을 통해 제작하였다. 제작된 광 회로층의 끝단에 최적의 형광 염료 농도로 센서막을 코팅하여 산소 농도 검출용 광학 프로브 모듈을 구현하였다. 제작된 형광 프로부 모듈을 이용한 산소 농도 측정용 센서 시스템은 0%에서 20%의 가스 농도 범위에서 약 0.3%의 분해능까지 산소 농도를 검출 할 수 있었다. 이러한, 평면 광회로 기반의 형광 프로브 모듈은 저가의 집적형 산소 센서 검출 시스템을 가능하게 하여, 화학분야, 바이오 분야, 그리고 대기 및 수질 환경을 모니터링 하는 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
양전자방출단층촬영기기의 검출기는 다수의 섬광 픽셀과 다수의 광센서를 사용하여 구성된다. 다수의 광센서를 사용함으로써 비용이 증가하고 신호처리가 복잡해진다. 본 연구에서는 적은 수의 광센서를 사용하여 비용의 감소와 간결한 신호처리가 가능한 검출기를 설계하였다. 섬광 픽셀과 적은 수의 광센서를 사용하고 모든 광센서에 빛을 전달하기 위해 광가이드를 사용하였다. 섬광 픽셀과 광가이드에는 광센서로 최대한의 빛을 전달하기 위해 반사체를 적용하였다. 반사체는 난반사체 및 거울반사체를 사용하였으며, 광가이드의 두께를 다르게 적용하여 평면 영상을 획득하였다. 획득된 평면 영상의 비교 분석을 통해 최적의 조합을 선택하였다. 그 결과 섬광 픽셀과 광가이드 모두 거울반사체를 사용하였을 경우, 모든 두께의 광가이드에서 우수한 평면 영상을 획득하였다. 광가이드는 섬광 픽셀의 영상이 형성된 지점의 분석 및 영상의 크기를 고려하여 3 mm 두께를 사용할 경우 최적의 영상이 획득되는 결과를 도출하였다.
본 논문에서는 직육면체 형태의 실내 환경에서 볼륨 검출을 통해 AR 게임 공간을 구성하는 방법을 제안한다. 기존의 공간 인식 방법은 관측 가능한 제한된 공간에 대해서만 평면 검출이 가능하며, 밀도와 노이즈의 변화에 민감하다. 제안 방법은 기존의 평면 검출 방식에서 벗어나 구면 파노라마로부터 OBB를 탐색하는 방법을 통해 AR 게임 공간을 구성한다. 제안 방법은 실험을 통해 기존의 방법보다 수행 속도가 빠르고, 또한 밀도와 노이즈의 변화 등의 환경 제약 요소에 강건함을 보였다.
본 논문에서는 실내 환경의 3차원 공간에서 벽면을 분리해내기 위해 깊이 카메라로 받아들인 영상을 이용한 방법을 제안한다. 논문의 실험 결과에서 얻을 수 있는 정보를 이용하면 실내 공간을 인식하거나 그에 따른 인접한 물체의 탐색 또는 벽면에 프로젝터를 투사하는 등 3차원 공간 활용에 용이하다. 논문에서 제안하는 방법은 먼저 3차원 입력 영상에서의 좌표 점들을 이용하여 법선 벡터를 검출하고, 검출 된 법선 벡터를 비슷한 벡터들끼리의 그룹으로 나눈다. 나누어진 그룹들을 RANSAC을 이용하여 평면 단위로 분리한 후, 분리된 평면들은 실내 환경에서 알 수 있는 도메인 지식들에 기반 하여 벽면으로 구분 된다. 마지막으로 본 논문에서 제안하는 방법은 다양한 실험 환경을 통해 성능을 입증한다.
본 논문은 차량에 설치된 블랙박스 영상으로부터 도로 노면에 표시된 방향지시 기호를 효율적으로 검출하는 방안을 제안한다. 차량 내부에 설치된 블랙박스 영상은 카메라의 원근 효과로 인해 방향지시 기호 영역을 올바르게 검출하지 못하는 문제점이 존재한다. 따라서 제안한 연구에서는 원근 효과를 가진 입력 영상에서 역원근 변환 방법을 통해 원근 효과를 제거한 실세계 좌표로 맵핑한 평면 영상에서 방향지시 기호 영역을 신경망 검출기를 통해 검출한다. 입력 영상에서 역 원근 변환은 높은 계산량으로 인해 실시간 처리가 어려운 점이 존재한다. 이를 보완하기 위해 제안한 방안에서는 입력 영역의 도로노면 방향지시 기호 영역의 특징을 분석하여 도로노면 기호가 포함된 후보 ROI영역을 정의하고 후보 ROI 영역의 Gray 색상에서 역원근 변환을 수행한다. 제안한 방안을 도로노면 방향지시 기호 검출 및 인식 연구에 적용한 결과, 약 87% 이상 비교적 정확히 검출율을 제시하였으며, 다양한 도로 환경에서도 높은 검출율을 제시하였다. 따라서 제안한 방안을 운전자의 안전운전지원시스템에 적용함으로써 보다 정확한 도로정보 제공시스템 적용이 가능함을 알 수 있다.
본 연구에서는 실시간으로 얼굴을 인식, 검증하기 위한 전처리 단계로써 얼굴을 고속으로 추출하고 추출된 영상을 개선하기 위한 효율적인 기법들을 소개한다. 먼저 RGB로 획득되는 영상을 인간의 시각 구조와 유사한 HSI 컬러 모델로 변환하고 여기서 인간의 피부 영역에 해당하는 컬러 분포를 조사하여 대강의 얼굴 영역을 찾고 이 영역을 대상으로 두 개의 가변 템플릿과의 상관도(Correlation)를 이용하여 최적의 얼굴 안면을 찾는다. 보다 나은 얼굴 인식을 위하여 검출된 얼굴 안면 이미지에서 조명 평면(Illumination plane) 이미지를 추출하여 먼저 불균일성을 보정한 다음 평활화(Equalization)를 수행함으로써 영상을 개선한다.
전임상용 양전자방출단층촬영기기는 관심 시야 외곽에서의 공간분해능 저하현상이 발생한다. 이를 해결하기 위해 감마선과 섬광체가 상호작용한 위치를 측정하는 반응 깊이 측정(depth of interaction, DOI) 검출기가 개발되었다. 여러 층으로 섬광 픽셀 배열을 구성한 방법, 하나의 층의 양단에 광센서를 배치한 방법, 여러 층으로 섬광 픽셀 배열을 구성하고 각 층마다 광센서를 배치한 방법 등이 있다. 본 연구에서는 기존에 개발된 검출기들의 특징을 분석하여 새로운 형태의 DOI 검출기를 설계하였다. 두층으로 구성된 검출기는 각 층마다 서로 다른 크기의 섬광 픽셀을 사용하여, 배열의 크기를 다르게 구성하였다. 이러한 형태로 구성할 경우 층별 섬광 픽셀의 위치는 서로 어긋나게 배열되어 평면 영상에서 서로 다른 위치에 영상화된다. 설계한 검출기의 반응 깊이 측정 가능성을 확인하기위해 DETECT2000 시뮬레이션을 수행하였다. 각 섬광 픽셀의 중심에서 발생된 감마선 이벤트로 획득한 빛의 신호로 평면 영상을 재구성하였다. 그 결과 각 층별 모든 섬광 픽셀이 재구성된 평면 영상에서 분리되어 영상화되어, 반응 깊이를 측정할 수 있음을 확인할 수 있었다. 본 검출기를 전임상용 PET에 적용할 경우 공간분해능의 향상을 이루어 우수한 영상을 획득할 수 있을 것으로 사료된다.
고해상도 위성영상을 이용하여 수치지도를 제작함에 있어 가장 큰 문제점은 레스터 자료인 위성영상에서 경계검출을 통해 벡터자료의 형태로 제작하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 경계검출을 통하여 위성영상에서 지형의 경계를 검출해내고, 이를 스크린 디지 타이징 기법을 적용하여 벡터라이징 한 후 나타난 결과를 국토지리정보원의 수치지도와 비교하여 정확도를 비교ㆍ평가하였다. 대상 범위는 대전광역시 유성구 가정동 일부지역을 IKONOS로 촬영된 공간해상도 1m의 위성영상을 사용하였다. 위성영상의 전처리는 기하보정과 정사보정을 거친 후 영상강조를 하였고, 여러 가지의 필터링을 적용하여 경계검출을 수행하였다. 경계검출 방법 중에 하나인 Sobel 연산자를 적용한 후 축척 1:5,000 수치지도와의 중첩을 통하여 표준편차(Root Mean Square Error : RMSE)를 산출하여 비교ㆍ분석하였다. 그리고 스크린 디지타이징 기법을 적용하여 추출한 벡터자료를 건물, 도로 및 임야로 분류하여 수치지도와 중첩하여 정확도를 분석하였다. 그 결과 건물과 도로의 경우에는 공공측량 작업규정에서 정하고 있는 축척 1:5,000의 평면위치 허용오차 기준을 만족하고 있지만, 임야의 경우는 축척 1:10,000 이상의 허용오차기준에 만족되고 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 날씨와 같은 외부 환경요인에도 강건하게 동작할 수 있는 장애물 감지 기법을 제안한다. 특히, DB 기반의 특징 매칭과 RANSAC(RANdom SAample Consensus)기반의 다중 평면 방식을 통해 증강현실(Augmented Reality, AR)에서 정확하게 위험 상황을 알려줄 수 있는 장애물 감지 시스템을 제안한다. RGB카메라로부터 얻은 영상을 기반으로 장애물을 검출하는 접근법은 영상에 의존하기 때문에 조명에 따른 특징 검출이 부정확하고, 조명이나 자연광 또는 날씨의 영향을 받기 때문에 장애물 검출이 어려워진다. 또한, 복잡한 지형에서 생성되는 다수의 평면은 장애물을 감지하는데 있어서 오차가 커지는 원인이 된다. 이 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 DB기반의 특징 매칭을 통해 조명에 관계없이 장애물을 효율적이고 정확하게 감지한다. 또한, 다중 평면을 RANSAC을 통해 단일 평면으로 정규화하여 특징점을 분류하기 위한 기준을 새롭게 계산한다. 결과적으로 제안하는 방법은 조명, 자연광, 날씨에 관계없이 효율적으로 장애물을 감지할 수 있고, 높낮이나 다른 지형에서도 안정적으로 표면을 감지할 수 있기 때문에 사용자의 안전성 확보에 활용할 수 있을 거라 기대한다. 제안하는 방법은 모바일 디바이스에서 실험한 결과가 대부분 안정적으로 실내/외의 장애물들을 인지하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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