본 논문에서는 얼굴을 자동 초점(Auto-focus) 디지털 카메라의 관심영역(ROI : Region Of Interest)으로 이용하는 시스템에서 요구되는 검출 영역의 안정적인 선택을 위한 방법을 제안한다. 이 방법은 디지털 카메라와 모바일 카메라에 포함되는 ISP(Image Signal Processor)에서 실시간으로 처리되는 프로그레시브 입력 영상에서 얼굴 영역을 관심영역으로 간주하고 자동으로 초점을 맞추는 방법이다. 얼굴 영역 검출을 위하여 사용한 학습 알고리즘은 에이다부스트 알고리즘을 이용하였다. 학습에 포함되지 않은 기울어진 얼굴에 대한 검출방법과 검출 결과에 대한 후처리 방법, 관심영역이 흔들리지 않고 일정한 영역을 유지하도록 하기 위한 안정화 대책을 제안한다. 제안된 ROI 영역 안정화 알고리즘에 대한 성능을 평가하기 위하여 움직임이 있는 얼굴에 대하여 기준 궤적과의 차이를 보이고, 각 궤적의 회귀곡선과의 RMS 오차를 안정화 성능평가의 척도로 이용하였다.
The curved panel is widely used for display of TVs and smart phones. This paper proposes a new auto-focusing method for curved panel inspection system. Since the distance between the camera and the panel varies with the curve position, the camera should change its focus at every inspection time. In order to reduce the focusing time, we propose an effective focusing method that considers the mathematical model of panel curve. The Lagrange polynomial equation is applied to modeling the panel curve. The foci of initial three points are used to get the curve equation, and the other foci are calculated automatically from the curve equation. The experiment result shows that the proposed method can reduce the focusing time.
We constructed a micro-patterning system that build patterns on a photoresist coated wafer using laser direct writing system. Confocal microscope system was adapted for real-time auto-focusing of the laser writing lens to generate lines of uniform width.
본 논문에서 홀로그램의 일부 영역만을 선택하여 자동 초점 맺는 방법을 제안하고 이를 실험적으로 보였다. 먼저 광 스캐닝 홀로그래피를 이용하여 복소 홀로그램을 추출한다. 그 다음 홀로그램의 일부 영역만을 선택하고 가우시안 저대역 필터링, Real-only 홀로그램 합성, Power fringe-adjusted 필터링, 주파수축 변환 등의 과정을 통해 깊이 정보를 추출한다. 이렇게 추출된 깊이 위치를 이용하여 홀로그램을 자동적으로 복원하게 된다.
본 연구는 홍삼 등급 판정을 위한 내부 상태 및 조직의 치밀도 분석 방법에 관한 것이다. 홍삼 내부 측정을 위해 1990년대 이후부터는 자기공명영상법(MRI), X-ray 판별 등의 비파괴 검사 방법에 대한 연구가 다양하게 이루어졌지만, 등급 판정에 가장 중요한 내공(內空), 내백(內白)을 파악하는데 어려움이 있어 정확한 내부 판정이 불가능하였다. 그리하여 본 연구에서는 적외선 조명 환경의 폐쇄형 영상 취득 장치를 제작하고 내공, 내백의 유무와 직경을 파악할 수 있는 내부 측정 시스템을 개발하였다. 제작한 장치는 홍삼 내부 투과율이 높은 950nm 파장대역의 적외선 조명, 적외선 대역 촬영이 가능한 카메라, 카메라에 홍삼의 초점을 자동제어 할 수 있는 Y축 제어 액추에이터 그리고 홍삼을 $1^{\circ}$의 간격으로 $360^{\circ}$ 회전하며 영상을 취득할 수 있는 회전 액추에이터로 구성이 되어있다. 제안하는 알고리즘은 Y축 액추에이터에서 Auto-Focus 알고리즘을 수행하여 홍삼의 크기와 두께 변화에 따라 객체의 선명한 초점을 자동으로 맞춰준다. 그다음 홍삼을 $1^{\circ}$ 간격으로 $360^{\circ}$ 회전하며 총 360장의 홍삼 영상을 취득하면 라돈 변환(Radon transform)을 통해 사이노그램(Sinogram)으로 재구성하고, 역 라돈 변환(Inverse Radon transform)을 통해 단층영상복원(Back-projection) 알고리즘이 수행되어 홍삼 내부 영상을 획득하였다. 알고리즘 수행 결과 홍삼 두께나 모양에 관계없이 내부 단면영상 획득이 가능하였고 영상을 통해 내공, 내백의 유무와 직경을 파악할 수 있었다. 추후 10,000개 이상의 다양한 모양과 크기를 가지는 홍삼에 대하여 내부 영상을 취득하여 등급 판별 기준을 적용한다면 신뢰성 있는 홍삼 등급 자동화 측정 방법으로 사용가능 할 것이다.
본 연구는 디지털방사선장비에서 자동노출제어장치 사용 시 초점-검출기간의 거리, 관전압, 구리필터의 조합을 이용해 환자의 피폭을 감소하고자 시행 하였다. 경추, 요추측면검사, 두개골 전후검사법을 대상으로 관전 압은 60~100 kV, 초점-검출기간의 거리는 100~200 cm으로 변화시키고 구리필터를 추가하면서 입사선량을 측정하고 영상을 평가하였다. 입사선량은 경추측면검사에서 90 kV, 0.3 mmCu, 200 cm일 경우에 0.06 mGy, 요추측면검사에서는 100 kV, 0.3 mmCu, 200 cm일 경우 0.40 mGy, 두개골전후검사에서는 90 kV, 0.3 mmCu, 140 cm일 경우 0.24 mGy로 가장 낮았다. 입사선량은 0.1 mmCu, 150 cm, 70 kV (경추측면검사), 81 kV (요추측면검사)로 변화 시켰을 경우에 가장 큰 폭으로 감소했다. 초점-검출기간의 거리가 늘어날수록 영상의 확대가 줄었고 180 cm 이상에서는 차이가 적었다. 두개골전후검사에서는 80 kV, 0.1 mmCu, 120 cm으로 변화했을 경우에 입사선량이 가장 많이 감소했다. 따라서 자동노출제어장치를 사용할 시 영상의 품질을 고려한 범위에서 최대한 높은 관전압을 사용하고 초점-검출기간의 거리는 검사실의 구조, 방사선사의 신체조건을 감안하여 선 검사대(Wall)에서는 150~200 cm, 누운 검사대(Table)에서는 120~140 cm으로 늘리고 0.1~0.3 mm Cu의 부가필터를 적절히 조합하여 사용하는 것이 영상의 왜곡 방지와 입사선량을 감소시켜 환자의 피폭을 줄일 수 있을 것이다.
본 논문에서는 AF 기능을 구현함에 있어서 2 백만 화소 카메라 모듈인 Sharp LZ0P3731의 기능, AF 모터 (VCM, Voice Coil Motor)에 작용하는 힘과 구동원리, 이를 구동하기 위한 H/W의 설계 특성, 및 DM270을 이용한 AF 제어 시 Focus Value의 특성 분석을 바탕으로 Focus Value 특성을 고려한 최적 AF 알고리즘을 개발하였다. 본 논문에서 제안한 최적 AF 알고리즘은 '최대의 Focus Value가 각 State의 Step Value 마다 각각 다른 위치에서 검출'되는 AF 모터 및 구동 H/W특성을 고려하여, 최적 AF 기능은 최대의 AF Value에 근접하는 Lens Position 제어가 가능하도록 하였다. 이를 검증하기 위한 윈도우용 S/W로 성능을 확인한 결과, 일반적인 AF 기능은 58 프레임으로 3.87초의 시간이 소요되는 반면, 제안한 AF 기능은 25 프레임으로 1.67초로 2배 이상의 빠른 AF 성능을 가졌다.
Choi, Nahyun;Lee, Hye-In;Pak, Soojong;Ji, Tae-Geun;Jeong, Byeongjoon;Bae, Min K.;Im, Myungshin
천문학회보
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제38권2호
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pp.83.2-83.2
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2013
Camera for QUasars in EArly uNiverse (CQUEAN) is an optical CCD camera developed by the Center for the Exploration of the Origin of the Universe (CEOU). In 2010 August, CQUEAN was attached on the 2.1m Otto Struve Telescope at the McDonald Observatory in Texas, USA. As the main purpose of CQUEAN is detecting the Lyman breaks of redshift ~5 quasars, it is sensitive to near-infrared wavelengths (0.7-1.0 ${\mu}m$). For the auto-guiding system, it is using a rotating guide arm to find guide stars on the Cassegrain off-axis focus of the telescope. We plan to upgrade a new filter wheel system consists of a series of narrow band filters. We will install this independent auto-guiding units on the finder scope, which makes rooms on the Cassegrain focal plane of the main telescope. In this presentation we present the system architecture of the CQUEAN Auto-guiding Package (CAP).
사진을 찍을 때 카메라는 보기 좋은 사진을 얻을 수 있도록 많은 기능을 제공하고 있다. 대표적인 기능으로 자동 초점거리 조정(Auto Focus), 자동 색온도 보정(Auto White Balance), 자동 노출 조정(Auto Exposure)이 있다. 본 논문에서는 편리한 기능들 중 하나로써 자동 노출제어 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 자동 노출제어 시스템은 가변 시상수(Variable Time Constant)를 가지는 IIR 필터를 이용한다. Zone System에서 보여주는 사물의 휘도정보를 바탕으로 하여 이상적인 영상의 휘도 특성 그래프를 얻어내고, 이와 현재의 노출설정에서 휘도와 비교하여 적정 노출을 찾는다. 제안하는 자동 노출제어 시스템은 적정 노출을 얻을 수 있는 위치로 이동하기 위하여 기존의 마이크로 콘트롤러 등을 이용하여 구현하는 방법과 달리 간단한 구성을 가지는 IIR 필터를 이용한다. 제안하는 자동 노출제어 시스템은 간단한 구성을 가지므로 콤팩트 이미지 센서를 구성하기 위하여 사용 할 수 있다.
본 논문에서는 R에서 시계열 자료 예측을 위한 자동화 함수에 대하여 고찰하고 그 예측 성능을 비교합니다. 대표적인 시계열 예측 방법인 지수 평활 모형과 ARIMA (autoregressive integrated moving average) 모형을 대상으로 하였으며, 이들의 모형화 및 예측 자동화를 가능하게 하는 R의 4가지 자동화 함수인 forecast::ets(), forecast::auto.arima(), smooth::es()와 smooth::auto.ssarima()를 대상으로 하였습니다. 이들의 예측 성능을 비교하기 위하여 3,003가지의 시계열로 구성되어 있는 M3-Competition자료와 3가지의 정확성 척도를 사용하였습니다. 4가지 자동화 함수는 모형화의 다양성 및 편리성, 예측 정확도 및 실행 시간 등에서 각자 장단점이 있음을 확인하였습니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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