최근 많은 시스템이 사용자에 착용되어 사용자의 의도를 추론하고, 그에 맞는 서비스를 제공한다. 항상 사용자가 지니게 되는 모바일 기기에 장착될 센서에 의해 진행되는 이러한 흐름에서 가속도 센서는 이미 선두적인 역할을 하고 있다. 가속도 센서는 각종 움직임 정보를 수집하며, 제스처 기반의 사용자 인터페이스의 개발에 매우 유용하다. 보통 제스처 등의 시계열 패턴을 인식하기 위해서 많은 연산이 필요하며 연산능력이 상대적으로 부족한 모바일 환경에서는 보다 효율적인 기법이 요구된다. 본 논문은 저수준과 고수준으로 이루어진 모션 라이브러리기반 2 단계 인식기를 제안한다. DTW 를 기반으로 동작하는 3 차원 가속도 기반 저수준 인식기와 언어적으로 기술된 정보를 기반으로 하여 복합적인 동작에 대한 인식기로 구성된 모션 라이브러리를 구성하여 모바일 환경에 적합하도록 하였다.
본 논문에서는 실외 도로환경에서 주행하는 차량의 위치를 추정하기 위한 비쥬얼 오도메트리 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 운전자의 이동계획에 따라 차량의 초기위치에서 원거리에 위치한 특정 목적지를 방문한 후 지나온 경로를 따라 다시 초기위치로 정확하게 복귀해야 하는 차량의 위치인식을 위해 사용된다. 위치인식에는 차량 전방의 3차원 정보획득을 위한 스테레오 카메라와 후방의 영상을 획득하는 단일 카메라를 사용한다. 차량이 목적지를 향해 순방향 주행할 때는 전방 스테레오 비쥬얼 오도메트리(stereo visual odometry)를 이용하여 이동차량의 위치를 추정하고 동시에 도로 및 주변 환경에 대한 3차원 전역지도를 그래프 구조로 생성한다. 차량이 목적지에 도달하여 복귀할 때는 후방의 단일 카메라에서 획득한 2차원 영상과 전역지도를 바탕으로 모노 비쥬얼 오도메트리(monocular visual odometry)로 위치를 추정한다. 복귀하는 차량의 위치를 정확하게 추정하기 위해서는 효과적인 전역지도의 노드 탐색방법이 요구된다. 후방 카메라의 영상 특징과 전역지도의 각 노드의 영상 특징을 정합하고 지도에 저장된 3차원 좌표를 이용하여 차량의 위치를 추정하였다. 또한 3차원 위치추정에 성공한 이전노드들의 정보를 바탕으로 매 영상 프레임마다 적응적으로 탐색영역을 확장하거나 줄이도록 하였다. 두 개의 서로 다른 경로에 대한 실험을 통하여 제안하는 방법의 성능을 검증하였다.
증강현실 서비스 중 가장 많이 사용 되는 서비스는 마커기반 증강현실 서비스이다. 그러나 마커 이미지가 가림 또는 훼손 때문에 마커 이미지를 인식될 수 없는 환경에서는 증강현실 서비스를 제공해줄 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 마커기반 증강현실에서 마커 이미지를 인식할 수 없는 상황에서도 사용자의 자세를 추정함으로써 보다 안정적으로 서비스를 제공하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 마커기반 증강현실 제공시 장애가 발생할 경우, 3개의 비콘과 사용자간의 통신을 통해 측정된 3차원 좌표 값을 이용하여 사용자의 자세를 추정하고 증강현실 서비스를 제공함으로써 사용자가 지속적으로 증강현실 서비스를 제공 받을 수 있도록 한다. 제안된 마커 인식과 비콘 통신을 활용한 마커기반 증강현실 기법의 시나리오에 대해 설명하고 제안된 방법을 가림 및 훼손 정도에 따라 실험한 결과를 제시한다.
최근 가상환경에서 몰입감을 늘리고 자유로운 상호작용을 제공하기 위한 손 제스처 인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 연구는 특화된 센서나 장비를 요구하거나, 낮은 인식률을 보이고 있다. 본 논문은 정적 손 제스처와 동적 손 제스처 인식을 위해 카메라 이외의 별도의 센서나 장비 없이 딥러닝 기술을 사용한 손 제스처 인식 방법을 제안한다. 일련의 손 제스처 영상을 고주파 영상으로 변환한 후 손 제스처 RGB 영상들과 이에 대한 고주파 영상들 각각에 대해 덴스넷 3차원 합성곱 신경망을 통해 학습한다. 6개의 정적 손 제스처와 9개의 동적 손 제스처 인터페이스에 대해 실험한 결과 기존 덴스넷에 비해 4.6%의 성능이 향상된 평균 92.6%의 인식률을 보였다. 본 연구결과를 검증하기 위하여 3D 디펜스 게임을 구현한 결과 평균 34ms로 제스처 인식이 가능하여 가상현실 응용의 실시간 사용자 인터페이스로 사용가능함을 알 수 있었다.
미국 911 테러 발생 이후로, 국가 기반시설(예: 송/배전 전력망, 석유/가스 파이프라인, 원자력 발전소, 정보통신 시설, 교통 시설, 금융 시설, 매스미디어 시설 등)에 대한 테러리스트의 사보타지 리스크를 관리하는 도전문제에 정부 차원이나, 기업 차원에서 국내외적으로 뜨거운 이목이 집중되고 있다. 그 가운데 에너지 시스템, 특히 원자력 발전소의 물리적 보안은 국가 안보 차원에서 매우 중대한 이슈가 되고 있다. 이는 사보타지로 인한 이러한 시스템의 파손이 국민, 작업자, 또는 외부 환경에 방사성물질 누출과 같은 중대한 결말을 초래할 수 있기 때문이다. 원전과 같은 복잡 시스템에서 설계 기준 위협이 초래할 수 있는 이러한 결말은 그 시스템의 특정 핵심 표적(예: 부품, 구역, 자산, 행위, 인원)의 방호를 통해 효과적으로 방어될 수 있다. 다시 말하면, 표적 인식에서는 어떻게 방어할 것인가에 앞서서 무엇을 방어할 것인가를 다루려는 것이다. 이 연구의 주요 목적은 여태까지 개발된 다양한 표적 인식 기법의 개발 추세를 소개하고 향후 전망을 제시하는 데에 있다. 이를 통해 표적 인식 기법의 수월성, 신뢰성, 및 경제성을 제고할 수 있으리라 본다. 표적 인식 기술의 활용성 측면에서 볼 때, 표적 인식은 하드웨어 적이거나 소프트웨어적인 방호 시스템의 설계에 필수적이므로, 신뢰성 높은 표적 인식은 다음과 같은 긍정적인 파급 효과를 줄일 수 있다: 1) 사보타지 리스크 감소에 직간접적으로 기여할 수 있다; 2) 제한적인 보안 재원을 효율적으로 할당할 수 있다; 3) 보안 대응군대의 훈련 시나리오를 개발할 수 있다; 4) 발전소 규제요건인 안전조치 계획을 비용이나 보안 측면에서 향상시켜 국민 안심(public easiness)을 도모할 수 있다. 향후에는 보다 더 광의적인 복잡 시스템 사이에서 상호 연계적인 사보타지에 대한 표적 인식의 기법들이 점검될 필요성이 있다고 본다.
건설자동화 장비의 개발에 있어서 주변 사물을 인식하고 효과적으로 모델링하기 위한 노력은 지속적으로 이루어져 왔다. 이 연구는 지능형 굴삭 로봇 개발의 요소기술로서, 3D 레이저 스캐너를 이용하여 토공 작업환경을 3차원으로 모델링하고, 객체화된 모델링 정보를 이용하여 지능적인 작업 계획을 수립하기 위한 기반 연구이다. 이 연구에서는 먼저 3D 레이저 스캐너의 시장 동향을 분석하였고 토공 작업환경을 대상으로 3D 레이저 스캐너의 성능을 비교 분석하여 토공 현장에서 적합한 3D 레이저 스캐너를 선정하였다. 그리고 3D 모델링 시스템의 하드웨어 구서을 제시하였고 전체 소프트웨어의 컨셉을 설계하였다. 다음으로 소프트웨어 상세 기능 설계 및 사용자 인터페이스 설계를 통해 향후 photogrammetry 및 객체인식 기술의 적용을 위한 프레임워크를 구축하였다. 이 연구에서는 실제 토공현장을 대상으로 개발된 소프트웨어와 토탈 스테이션을 이용하여 타겟간의 상대거리를 측정하고 3D 모델링 시스템의 정확성을 측정하였다.
임산공업으로부터 발생되는 폐기물은 오염원으로서 그 위험도가 그다지 크지 않으나, 많은 공장들이 주거지와 인접해 있기 때문에 심한 오염원을 제공하는 것으로 인식되고 있다. 오늘날의 임산공업은 공장설립시 가장 중요하게 고려하는 사항으로서 환경에 미치는 충격을 최소로 하는 방향이며, 기본적으로 무공해 측면에서 공장의 설계 및 작업이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 임산공업으로부터 발생되는 오염원의 종류와 각각의 오염원들이 환경에 미치는 효과를 개관하였으며, 이들 오염원으로부터 환경을 지키려는 최근의 기술개발 및 연구 현황을 검토하였다. 환경오염을 줄이는 방법은 막대한 경비가 소요되기 때문에 원자재의 사용량을 줄이거나, 에너지 이용효율 등을 높이는 방향에서 노력하고 있지만 폐기물처리를 위한 효과적인 대안은 없다. 그러나 정부 및 산업체가 환경을 보전한다는 차원에서 어느정도의 처리수준이 적절한지에 과한 검토를 계속하고 있다. 그리고 폐기물의 회수 및 재이용이 환경을 보전하는데 큰 역할을 한다는데 정부, 지역사회, 산업체 및 개인간에도 그 인식이 커가고 있다.
컴퓨터 시각 인식 방법을 이용하여 얼굴의 3차원 움직임 량을 추정하고자 하는 연구는 가상 현실 환경에서 얼굴 움직임에 의한 3차원 그래픽 화면 조정, 시뮬레이터에서의 훈련자 얼굴 움직임에 의한 화면 조정 및 모니터상의 시선 위치 파악 등을 위해 필수적으로 요구되는 기술로서 최근 활발히 연구되고 있다. 기존에 얼굴의 3차원 움직임 량을 추정하고자 하는 연구들은 대부분 확장 칼만 필터(extended kalman filter)를 이용하였으나, 이러한 방법은 필터의 초기 값을 정확하게 설정해야하는 제약 요소를 갖고 있으며, 또한 얼굴의 회전 방향 변화 시 이에 대처하지 못하는 경우 역시 종종 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 확장 칼만 필터의 변형 형태인 반복적 확장 칼만 필터를 이용하여 얼굴의 3차원 움직임 량을 추정하였다. 반복적 확장 칼만 필터에서는 확장 칼만 필터에서 계산되어 나오는 추정 오차 공분산 행렬 값이 미리 정해진 임계치보다 커지는 경우, 현재 얼굴의 움직임 량을 제대로 추정하지 못하고 있는 것으로 판단하여 칼만 필터에서 사용하는 회전 및 이동 속도, 그리고 회전 및 이동 각 속도를 변형함으로써 얼굴의 움직임 량을 정확하게 추정할 수 있도록 하는 방법이다. 실험 결과 반복적 확장 칼만 필터를 사용하였을 경우에 얼굴의 급격한 회전 방향 변화에도 얼굴의 3차원 움직임 량을 정확하게 추정할 수 있음을 알 수 있었다.
지능형 주거공간에서 손 지시 명령을 통하여 가전기기를 선택하거나 로봇에게 이동하여야 하는 장소를 알려 주기 위해, 기존의 시스템은 선택되는 대상 기기의 3 차원 절대 위치를 미리 알고 있어야 한다. 또한 카메라 위치가 변동되었을 경우, 카메라의 위치를 절대좌표계 기준으로 새롭게 측정해야 하는 불편함이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 팬/틸트 모듈을 가진 두 대의 USB 카메라를 임의의 위치에 배치하더라도, 두 번의 손 지시만으로 선택 대상이 되는 기기의 3 차원 위치를 파악하고 이를 동작시키는 방법을 다룬다. 제안하는 방법에서는 두 대의 카메라 간의 상대 좌표계를 형성하기 위해 각 카메라에 표식을 부착한다. 각 카메라에서 다른 카메라의 표식을 관찰하면 카메라 간의 거리 및 각도를 구할 수 있기 때문에, 하나의 카메라를 기준으로 3 차원 절대 좌표계를 자동으로 설정할 수 있다. 또한, 두 대의 카메라로 사용자의 얼굴과 손을 검출하면 얻어진 기준 좌표계에 대해 얼굴과 손의 3 차원 위치를 계산하고, 두 지점을 연결하는 방향 벡터를 구함으로써 사용자가 손으로 지시하는 방향을 찾는다. 따라서, 카메라를 임의의 위치에 두더라도 사용자의 손 지시 동작만으로 대상체의 차원 위치를 파악할 수 있게 된다. 개발된 시스템의 유용성을 검증하기 위해 각 가전기기의 위치를 제안한 방법으로 구하고 실제 위치와의 오차를 분석하였다. 제안한 방법은 두 대의 USB 카메라와 일반 PC 또는 마이크로 프로세서만으로 구현할 수 있기 때문에 비용이 적게 들고 실시간 처리가 가능하며 사용자의 환경에서 편리성을 높이는 등 많은 장점을 가진다.
본 논문은 지능형 환경에 적합하도록 사용자의 자유를 제한하지 않는 실시간 신체 부위 추적 시스템의 구현에 관해 다룬다. 본 시스템은 기존의 신체 부위 추적 시스템과 달리 소매의 길이에 제약 없이 긴 소매, 반 소매 모두 인식할 수 있도록 함으로써 시스템의 generality를 높였다. 정확한 인식을 위하여, 한 대의 카메라에서 얻어진 이미지에서 손, 머리, 발의 신체 부위를 따로 검출하고 각 신체 부위를 검출할 때 해당 부위에 적합한 특징점을 따로 선택하여 검출하였다. 검출된 2차원의 신체 부위들을 calibrate된 카메라를 이용하여 3차원 자세로 변환하였다. 본 시스템은 실험을 통해 실시간(50fps) 성능으로 향상된 손 추적 성능을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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