전방위 광학계는 360도의 방위각과 지평선 위와 아래의 수직화각에 대한 상을 동시에 결상이 가능한 광학계이다. 본 논문에서는 제작을 쉽게 하면서 크기가 작아지도록 하기 위해서 가운데에 구멍이 뚫려있는 옵스큐레이션(obscuration)을 갖는 구면거울 1장과 평면거울 1장으로 이루어진 거울계 및 이 거울계에서 반사하여 구면거울의 옵스큐레이션을 통과한 시야각 범위 안의 광을 결상하는 구면렌즈 3개와 하나의 구면 이중렌즈로 구성된 결상렌즈계를 사용하는 가시광용 반사굴절식 전방위 광학계를 설계하고 제작하여 전방위 영상을 실제로 결상하였다. 그리고 자동차 앞, 뒷번호판의 영상을 보고 이 전방위 광학계의 통과 공간주파수를 측정하고, ISO 12233 차트의 영상으로부터 전방위 광학계의 수직화각을 측정하여 광학계의 성능을 평가하였다. 이 결과 전방위 광학계의 수직화각은 $+53^{\circ}{\sim}-17^{\circ}$이며, 방위각은 $360^{\circ}$이고, 3 m 거리에서 자동차 앞번호판의 숫자를 구별할 수 있었는데, 이는 135 lp/mm의 통과 공간주파수에 해당한다.
어안 영상은 화각이 일반 카메라 영상보다 큰 반면, 영상의 피사체 왜곡이 커서 사용자의 인지에 자연스럽지 못하다. 그래서 어안 영상은 원근 영상으로 변환하여 사용하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 스케일링 함수를 이용한 어안 영상의 원근 영상 변환 방법을 제안하였다. 특히 스케일링 함수를 적용한 결과 영상에서 크기 왜곡과 기하학적 왜곡을 감소되는 장점을 보였다.
어안 렌즈 카메라로 촬영한 어안 영상은 화각이 일반 카메라 영상보다 크다. 반면 영상의 피사체 왜곡이 커서 사용자의 인지에 자연스럽지 못하므로 원근 영상으로 변환하여 사용하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 선형 스케일링을 이용한 어안 영상의 원근 영상 변환 방법을 제안하였다. 선형 스케일링을 적용한 결과 영상에서 크기 왜곡과 기하학적 왜곡을 감소되는 장점을 보였다.
열화상 카메라와 대상물의 측정 위치에 따른 방사각도에 따라 방사율은 달라지게 된다. 이로 인해 열화상 시스템을 이용한 온도 측정시 나타나는 온도 분포는 절대적 온도로 볼 수 없다. 대상체의 실제 표면 온도가 일정하더라도 열화상 카메라로 측정된 온도는 방사율 값에 따라 오차를 가지게 된다. 본 논문에서는 동일 온도로 가열된 원통 형태를 가지는 대상체와 평면 형태를 가지는 대상체의 온도를 열화상 카메라를 이용하여 측정하였다. 측정된 표면 온도값을 통하여 화각에 의한 방사율 보정표와 방사각도의 영향에 의한 반사율 보정식을 구하였으며 이를 바탕으로 측정 온도의 오차보정을 수행하였다. 그리고 방사 각도와 화각에 따른 온도 영향을 원자력 배관의 결함 검출에 적용하여 더욱 신뢰성 있는 표면 온도값을 획득하였다.
차선인식은 차선 유지, 경로 계획 등을 가능하게 하는 기술로서 자율주행차를 구성하는 가장 중요한 요소 중 하나이다. 카메라 센서를 이용한 연구가 많이 진행되었으나 센서의 특성상 화각의 한계가 존재하며 조도 환경에 취약한 단점이 있다. 반면 Lidar 센서는 넓은 화각과 함께 표면의 반사율 정보를 이용하기에 조도의 영향을 받지 않는 장점이 있다. 기존 연구에선 Hough 변환, 히스토그램 등의 방법을 이용하였는데 도로 표시들이 혼재한 상황에서 올바른 차선 인식이 이루어지지 않거나 다수의 차선이 존재함에도 주행 차선만 인식 되는 문제점들이 존재한다. 본 논문에서는 RANSAC과 regularization을 적용해 도로 표시가 혼재된 고속도로 환경에서도 정확하고 안정적인 다중 차선 인식 알고리즘을 제안한다. 정확한 차선 후보군 추출을 위해 원 모델 RANSAC을 적용하였고 안정적인 다중 차선 검출을 위해 피팅에 regularization을 추가로 제안하였다. 직접 취득한 도로 주행 데이터에 적용하여 높은 정확도와 실시간성을 정량적으로 검증하였다.
기존의 보안 감시 시스템은 화각이 좁은 일반 렌즈를 주로 사용하여 천정이 낮고 실내가 넓은 환경에 적용하기가 어려웠다. 이를 해결하기 위해 단순히 카메라의 수를 늘리는 방법은 비용의 증가와 설치의 어려움 등의 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 화각이 180도인 어안 카메라를 다수 설치한 사용자 감시 시스템을 제안하였다. 단일 어안 카메라에서 물체간의 교차에 의한 가림현상이 발생되는 문제를 해결하기 위해서 카메라간의 상동관계를 다중 어안 카메라 시스템에 적용하였다. $17{\times}14m$의 공간의 2.5m 높이에 설치된 4대의 어안 카메라에서 5명이 서로 교차하면서 움직이도록 하여 수행한 결과, 단일 어안카메라에서 최대 46.1% 낮은 검출율을 보인 반면 제안된 시스템에서 83.0%로 향상된 성능을 보였다.
본 연구에서는 시범지역의 CCTV 제원정보를 전수조사 하여 CCTV 위치, 주감시방향, 감시거리, 최대감시거리, Tele mode 화각, Wide mode 화각 등 CCTV 정보를 표출하기 위한 기본요소를 DB화 하였다. 조사된 CCTV제원 정보를 기초로 하여 공간정보 기반으로 도식화, 시각화 할 수 있는 자동 매핑 알고리즘 제안하였다. 알고리즘을 적용한 결과, 일부 연구지역의 CCTV 위치가 약 11% 중복된 것으로 분석되었고, CCTV 12대 가운데 중복된 CCTV는 총 5대로 도출되었다. 향후, 제시한 알고리즘을 기반으로 CCTV제원 정보를 지도에 표출하여 CCTV 위치 재설계 및 감시방향 변경 등 보다 과학적인 근거자료로 활용이 가능할 것이다.
본 논문에서는 $360^{\circ}$ 전방위 화각을 가진 Dash Camera의 EMI 대응을 위한 보드 설계를 제안한다. 제안된 보드는 DM 및 CM 입력 노이즈 감소회로를 설계하고 능동 EMI 필터 결합회로를 적용하여 개발한다. DM 및 CM 입력 노이즈 감소회로 설계부분에서는 기생적 커패시턴스(CP)을 통해 입력 신호로 커플링된 DM 잡음을 얻기 위한 차동연산 증폭기 회로를 사용한다. 능동 EMI 필터 결합회로를 적용하여 설계하는 부분에서는 회로의 간략화를 위하여 EMI 소스의 노이즈를 분리하여 보상해 주기 위하여 노이즈 분리기를 설치하여 CM과 DM 능동필터를 동시에 보상한다. 제안된 EMI 대응을 위한 보드의 성능을 평가하기 위하여 공인 인정기관에서 실험한 결과, 각각의 주파수 대역에 따른 전자파 인증규격이 만족됨을 확인하였다.
본 논문은 고품질 파노라마 영상 획득을 위하여 대상 공간을 여러 대의 카메라로 촬영 시, 촬영 정보를 제공하는 모니터링 시스템과 클라우드 컴퓨팅을 이용한 생성 과정 분산 처리에 관한 것이다. 파노라믹 비디오의 특성상 이웃 카메라 간 일정한 중복영역을 가져야 하지만 이로 인하여 동일한 촬영 대상에 대해 촬영 화각이 다르고, 카메라의 물리적인 크기로 인하여 촬영 중심점을 동일하게 맞추기 어려운 상황에서 2D 입력 영상기반으로 모니터링 하여 카메라를 보정하는 경우 시차원인으로 오보정이 발생하는 문제가 있다. 이를 해결하기 위하여 카메라별 촬영 화각에 따라 3차원으로 투영하여 모니터링 함으로써 카메라 오보정 문제를 최소화하고 획득 영상의 품질을 높이는 3차원 기반 모니터링 시스템을 제안한다. 또한 여러 영상을 하나의 영상으로 합성하는 파노라믹 비디오 생성알고리즘은 합성 정보추출과 합성, 두 부분으로 나눌 수 있는데 이를 클라우드와 클라이언트에 적절히 분산하여 고화질의 파노라믹 비디오를 효율적으로 서비스 하는 방법에 대해 제안한다.
스테레오 카메라를 사용하여 입체영상을 획득하는 대표적인 방법으로는 수렴 및 평행방식이 있다. 본 연구는 수렴 및 평행타입의 장점을 갖추고 자연스런 입체영상을 획득할 수 있는 평행타입 기반의 변형평행타입 입체영상 획득 방법을 사용하여 수렴방식의 입체영상 획득방법을 모사할 수 있는 인자들의 추출 및 정량적 분석을 통하여 중요 핵심인자를 정의하였다. 결과적으로 변형평행 타입에서 수렴타입을 모사할 수 있는 인자들은 스테레오 카메라의 간격, 화각 및 수렴각이고, 융합영역 내에서의 핵심인자는 수렴각의 변화이다. 결론적으로 변형평행타입으로 수렴타입을 완벽히 모사할 수 있는 인자들의 정량적 범위는 사용환경에 따라 다르며, 초점길이가 짧을 수록, 수렴각이 작을수록 근거리 물체에 대한 수렴타입과 변형평행타입의 영상좌표의 오차량은 적다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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