This paper suggests the navigation information display system which is based on augmented reality technology and especially focuses on image analysis technology. Navigator has to always confirm the information from marine electronic navigation devices and then they compare with the view of outside targets of the windows. During this 'head down' posture, they feel uncomfortable and sometimes it cause near-accidents such as collision or missing objects, because he or she cannot keep an eye on the front view of windows. Augmented reality can display both of information of virtual and real in a single display. Therefore we tried to adapt the AR technology to help navigators and have been studied and developed image pre-processing module as a previous research already. To analysis the outside view of the bridge window, we have extracted navigational information from the camera image by using image processing. This paper mainly describes about recognizing ship feature by haar-like feature and filtering region of interest area by AIS data, which are to improve accuracy of the image analysis.
기체 크로마토그래피와 쉽게 연결할 수 있는 Surfatron형의 MIP(Microwave Induced Plasma)용 cavity를 제작하고 헬륨, 아르곤, 질소 등을 플라스마 가스로 사용하여 플라스마를 생성시키고 스펙트럼을 비교하였다. 또한 헬륨과 아르곤, 질소에 미량의 CO2를 혼합하여 각 기체의 스펙트럼을 비교 분석하였으며, 제작한 MIP cavity가 질량분석기와 연결되었을 때 분자이온을 생성시킬 수 있는 이온원으로서의 가능성을 연구하였다. 헬륨과 아르곤 MIP는 높은 준안정 준위의 에너지를 가지기 때문에 분자들이 거의 다 깨어지므로 분자상태로 시료기체의 검출은 거의 불가능하였다. 그러나 질소는 다른 비활성기체에 비하여 낮은 준안정 준위의 어네지를 가지므로 검출하려는 기체성분이 상당부분 분자상태로 존재함을 알 수 있었다.
최근 증강현실의 관심이 높아짐에 따라 다양한 분야에 증강현실을 접목시키려는 시도가 일어나고 있다. 따라서 본 논문에서는 모바일 증강현실을 이용하여 이용자에게 차량 부품에 대한 정보와 간단한 정비 방법을 제공하는 시스템을 제안한다. 구현에 있어서 Unity 3D와 증강현실 라이브러리 Vuforia를 사용한다. 본 논문에서는 알고리즘의 복잡도가 낮고 안정적이며 구현이 간편한 마커를 사용하여 3D 좌표를 추출한다. 사전에 차량 각 부품에 맞게 마커를 제작하여 등록한 뒤 부착된 마커를 모바일 카메라로 인식하여 지정된 3D 좌표에 텍스트, 이미지 및 동영상을 띄워 제공한다. 이렇게 제작된 시스템은 어플리케이션 사용자에게 보다 직관적으로 자동차에 대한 정보와 간단한 정비 방법 등을 제공할 수 있으며 나아가 차량 정비 교육 등에도 충분히 활용 가능할 것으로 예상된다.
사람이 따라 하는 능력을 평가하는 스코어는 아동의 발달 단계 혹은 골프, 무용 동작 등을 점검하는 좋은 수단이 될 수 있다. 또한, 이는 AR, VR 응용에서 HCI로도 활용될 수 있다. 본 논문에서는 동작을 주도해서 수행하는 시범자와 그 동작을 따라 하는 참여자 간의 동작 유사도를 평가하는 방안을 제시하고, 여기서 우리는 Openpose의 키포인트 벡터 유사도의 유클리디안 L2 거리를 활용하는 동작 유사도를 제안한다. 제안된 기법은 DTW를 사용하기 때문에 시간 지연차가 있는 동작에 유연하게 대처할 수 있다.
공공지하시설물은 대부분 지하에 매립되어 있어 지하시설물에 대한 정확한 도면이 있어도 현장작업자가 지하시설물의 위치를 정확히 인지하기 어렵다. 이러한 지하시설물의 위치정보를 현장에서 직관적으로 파악하기 위해 증강현실을 이용하는 방법이 연구되었으나 공공지하시설물 공간정보는 2차원의 형태로 구축되어 있어 현장에서 증강현실로 이용하기 위해서는 3차원 객체 모델 데이터베이스 구축 작업이 필요하다. 본 연구에서는 기 구축되어 있는 2차원 지하시설물 데이터를 추가적인 3차원 데이터베이스 구축 없이 3차원 증강현실 데이터로 자동 변환하여 활용할 수 있는 모바일 어플리케이션 기반의 증강현실 시스템을 개발하였다.
당구는 재미있는 스포츠이지만, 처음 입문한 초심자가 득점 가능한 경로를 계산하고 올바르게 공을 쳐서 보낼 정도로 숙련되기까지의 진입 장벽이 높은 편이다. 당구 초심자가 어느 정도 수준에 도달하기 위해선 지속적인 집중과 훈련을 필요로 하는데, 적절한 동기 부여 요소가 없다면 흥미를 잃어버리기 쉽다. 본 연구는 스테레오 카메라와 VR 헤드셋을 결합한 몰입도 높은 증강 현실 플랫폼 상에서 당구 경로 안내 및 시각 효과를 통해 초심자의 흥미를 유도하고 당구 학습을 가속하는 것을 목표로 두었다. 이를 위해 영상처리를 활용하여 당구공 배치를 인식하고 Unity Engine의 물리 시뮬레이션을 통해 경로 탐색과 시각화를 수행해 실제와 유사한 경로 예측을 구현했다. 이는 당구에 처음 입문하는 초심자가 경로 설계에 대한 부담 없이 공을 올바르게 보내는 훈련에만 집중할 수 있게 만들며, 나아가 오랜 시간 알고리즘이 제안하는 경로를 익힘으로써 점진적으로 당구 숙련도를 높일 수 있다는 점에서 AR 당구의 학습 보조 도구로서의 가능성을 확인할 수 있었다.
산업체에서 고장 상황이 빈번히 일어나고 이를 위한 기존의 2D 기반 기반의 매뉴얼은 이해가 직관적이지 않고, 유지보수 전문가와 즉각적인 상호작용이 어렵다. 본 논문에서는 원격지에 고장 상황이 발생하였을 때 증강현실을 기반으로 작업자들이 시간과 장소에 제약 없이 실시간으로 전문가의 도움을 받아 유지보수 할 수 있는 기술을 제안한다. 로컬의 가상휴먼 기반 전문가는 HMD 헤드셋을 착용한 상태로 원격지 고장 상황의 적응화 된 파노라마 영상을 기반으로 고장 상황을 진단하고, 원격지의 작업자에게 지시를 내린다. 또한 원격지의 증강현실(AR) 환경에서는 작업자와 전문가의 상호작용을 위해 HMD의 마이크를 이용하여 언어적 소통뿐만 아니라 전문가의 손을 가상으로 생성하고, 가상 손을 사용하여 전문가는 실제 개체에 레이저 포인터를 이용하여 가르키거나, 그림을 그릴 수 있다. 본 기술을 이용한다면 기존의 2D 기반의 매뉴얼의 한계를 극복할 수 있으며 원격지에 전문가가 직접 방문하지 않더라고 원격에서 유지보수를 원활하게 진행하는데 도움을 제공할 수 있다.
디지털 영상의 배포에서, 위 변조자에 의해 영상이 변조되는 심각한 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 영상의 픽셀값 경사도에 따른 특징벡터를 이용한 미디언 필터링 영상 포렌식 판정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서, 원영상의 픽셀값 경사도로부터 자기회귀 계수를 1~6차까지의 6 Dim.을 계산한다. 그리고 경사도를 Poisson 방정식의 해에 의한 재구성 영상과 원영상과의 차영상으로 부터, 4 Dim. (평균값, 최대값 그리고 최대값의 좌표 i,j)의 특징벡터를 추출한다. 2 종류의 특징벡터는 10 Dim.으로 조합되어 변조된 영상의 미디언 필터링 (Median Filtering: MF) 검출기의 SVM (Support Vector Machine) 분류를 위한 학습에 사용된다. 제안된 미디언 필터링 검출 알고리즘은 동일 10 Dim. 특징벡터의 MFR (Median Filter Residual) 스킴과 비교하여 원영상, 평균필터링 ($3{\times}3$) 영상 그리고 JPEG (QF=90) 영상에서는 성능이 우수하며, Gaussian 필터링 ($3{\times}3$) 영상에서는 성능이 다소 낮지만, 성능평가 전체항목에서 민감도 (Sensitivity; TP: True Positive rate)와 1-특이도 (1-Specificity; FP: False Positive rate)의 AUC (Area Under Curve)가 모두 1에 수렴하여 'Excellent (A)' 등급임을 확인하였다.
본 논문에서는 영상기반 파노라믹 3D 가상 환경 (Virtual Environment: VE) 생성을 위해 회전하는 다수의 멀티뷰 카메라를 위한 캘리브레이션 방법을 제안한다. 일반적으로, 카메라 캘리브레이션 알고리즘은 카메라와 캘리브레이션 패턴 사이의 이 멀어질수록 획득되는 카메라 파라미터의 정확도가 상당히 저하되어 파노라마 영상 제작에는 부적합하다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 멀티뷰 카메라의 렌즈간 그리고 회전하는 다수의 멀티뷰 카메라간의 기하학적인 상관 위치 관계를 이용하여 정확도를 높인다. 우선, Tsai의 캘리브레이션 알고리즘을 적용하여 획득된 카메라 파라미터를 카메라 렌즈간의 사전 기하 정보와 비교하여 그 오차에 기반한 인트라 카메라 캘리브레이션 (Intra-camera Calibration)을 수행한다. 그리고 가상 공간에 역투영된 3D point cloud에 ICP 알고리즘을 적용하여 인터 카메라 캘리브레이션 (Inter-camera Calibration)을 수행한다. 이를 확장하여, 다수의 카메라를 회전시켜 획득된 3D point cloud에 대해 기준 카메라의 위치를 중심으로 인터 카메라 캘리브레이션을 연속적으로 수행함으로써 회전하는 다수의 멀티뷰 카메라에 대한 캘리브레이션을 수행한다. 이와 같은 캘리브레이션 방법을 통해 중에서도 비교적 개선된 카메라 파라미터를 획득할 수 있기 때문에 파노라믹 3D 가상 환경을 생성하기 위한 정합과정에 사용할 수 있다. 또한, 실시간 3D 객체 추적 및 AR 응용 시스템 등의 다양한 AR 응용분야에 활용될 수 있다.
본 연구에서는 휴대용 초음파 피부 미용기 사용시 집속 초음파의 조사 위치를 증강현실 (Augmented Reality: AR) 기법을 통해 사용자에게 보여주어 안전하게 셀프시술을 하도록 하는 안드로이드 앱을 개발하고 시험을 통해 유용성을 보인다. 사용자가 초음파 미용기로 얼굴 부위를 시술하는 동안에 스마트폰 카메라를 통해 사용자의 얼굴과 얼굴위의 초음파 조사 위치를 실시간 검지한 후, 얼굴 영상위에 조사 위치를 표시하여 사용자에게 보여줌으로서, 초음파가 동일한 부위에 과도하게 중복되어 조사되지 않도록 한다. 이를 위해 ML-Kit를 이용하여 사용자 얼굴의 랜드마크(landmark)들을 실시간 검지하고 얼굴형상 기준 모델과 비교하여 얼굴의 회전과 이동 등의 자세를 추정한다. 미용기의 초음파 조사부위에 LED를 장착하고 조사 중에 작동시킨 후, LED의 불빛의 위치를 탐색하여 스마트폰 화면상의 초음파 조사 위치를 알아내고, 추정된 자세정보를 토대로 얼굴 영상위에 조사 위치를 정합시켜 표시한다. 앱에서 수행되는 각 작업들을 스레드와 타이머를 통해 구현하여 전체 작업이 75ms 이내에서 실행된다. 시험 결과, 120개의 초음파 조사 위치를 정합하고 표시하는 데 걸린 시간은 25ms 이하이고, 얼굴이 크게 회전하지 않는 경우 표시 정확도는 20mm 이내 임을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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