• 제목/요약/키워드: Computer Vision

검색결과 2,208건 처리시간 0.027초

스마트폰을 이용한 실시간 표면영상유속계 개발 (Development of a real-time surface image velocimeter using an android smartphone)

  • 류권규;황정근
    • 한국수자원학회논문집
    • /
    • 제49권6호
    • /
    • pp.469-480
    • /
    • 2016
  • 본 연구는 안드로이드 기반의 스마트폰을 이용한 실시간 표면영상유속계를 개발하는 것이다. 스마트폰이 내장한 카메라, GPS, 방향 센서, CPU를 활용하여, 실시간으로 현장에서 하천의 표면유속을 측정하는 것이다. 먼저, 스마트폰의 GPS를 이용하여 측정 현장의 위치를 파악하고, 경사계(방향 센서)를 활용하여 카메라와 촬영면의 기하적인 관계를 설정한다. 이 때 입력해야 할 유일한 변수는 수면과 카메라의 연직 높이뿐이다. 내장된 카메라로 정해진 시간만큼 동영상을 촬영한다. 촬영된 동영상을 개방 소스의 영상처리 라이브러리인 OpenCV를 이용하여 프레임별로 분할하고, 이를 시공간 영상 분석하여 하천 표면의 2차원 유속장을 추정한다. 시판되는 안드로이드 스마트폰에 적용하여 현장 시험한 결과 약 11초에 1회의 순간유속 측정 (1초간의 평균유속 측정)을 할 수 있어, 현장에서 즉각적으로 하천 수표면의 표면유속을 측정할 수 있었다. 또한 이 순간유속을 수십회 반복한 뒤 평균하여 시간평균유속을 구할 수 있었다. 개발된 시스템을 실험 수로에서 시험한 결과, 측정이 매우 효과적이며 편리하였다. 측정된 결과를 프로펠러 유속계에 의한 측정값과 비교한 결과, 최대 오차 13.9%, 평균적으로 10 % 이내의 오차로 실험 수로의 표면 유속을 측정할 수 있었다.

칼라 상관관계 역투영법을 적용한 효율적인 객체 지역화 기법 (Efficient Object Localization using Color Correlation Back-projection)

  • 이용환;조한진;이준환
    • 디지털융복합연구
    • /
    • 제14권5호
    • /
    • pp.263-271
    • /
    • 2016
  • 이미지 내에서 객체를 검출하고 해당 위치를 추출하는 지역화 기법은 컴퓨터 비전에서 많이 활용되는 기술이다. 기존 연구들은 하나의 객체를 대상으로 위치 검출을 수행하지만, 실제 사진에서는 다수의 유사 객체를 포함하는 경우가 많기 때문에, 활용에 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 이미지 인식을 위해 객체 지역화의 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 YCbCr 색채 성분에서 코렐로그램 역투영 기법을 활용하여 객체 지역화 문제를 해결한다. 제안 알고리즘에서는 질의 이미지의 객체가 포함되는 이미지의 위치를 검출할 수 있으며, 다수의 유사 객체가 존재할 경우 포함되는 객체 개수 정보 없이도 유사 후보 객체의 영역과 위치를 검출할 수 있다. 제안 알고리즘의 성능을 평가할 실험 결과, 기존에 연구된 방법에 비해, 21%의 성능 향상을 보였다. 이러한 결과를 통해, 색상 코렐로그램이 히스토그램 기법보다 성능적 우위를 보였다. 본 논문의 주요 공헌은 색 공간과 공간-색상 정보를 통해 객체 지역화 문제를 해결할 수 있는 또다른 기술을 제시한 것으로 학문적 기여를 검증하였다.

구조안전도 평가를 위한 동적변위 기반 손상도 추정 기법 개발 (Damage estimation for structural safety evaluation using dynamic displace measurement)

  • 신윤수;김준희
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
    • /
    • 제23권7호
    • /
    • pp.87-94
    • /
    • 2019
  • 최근 구조물 계측분야에서 구조물의 동적 변위응답 측정에 관한 연구가 주목을 받고 있다. 본 연구는 이와 같은 동적 변위데이터의 활용도를 넓히고자 구조안전도 평가를 위한 방법론 제시를 목표로, 동적 변위데이터를 활용하여 부공간 시스템 식별법이 적용된 구조물 물리량 추정기법을 개발하였다. 진동 변위 데이터로부터의 상태공간모델을 추정하기 위한 부공간 시스템 식별 이론과 시스템의 물리량을 도출하기 위한 물리해석 기법을 제시하였고 실험적 검증을 위해 동적 실험을 수행하였다. 3자유도 철골 구조물을 제작하여 진동대를 활용해 지반 가진하여 각 층의 변위 데이터와 진동대의 가속도 데이터를 계측하였다. 계측된 데이터를 활용해 이산화 된 상태공간모델을 생성하였고 정밀도 파악을 위해 상태공간방정식을 통한 전산 해석을 수행하였으며, 철제 구조물의 상태공간모델로부터 층강성을 추출하였다. 또한 상태공간모델로부터 추출된 층강성을 기준으로 5가지의 기둥강성 보강 및 손상 시나리오를 설정하여 매 시나리오별 층강성 변화율을 추출하였으며 동일한 조건의 보강 및 손상의 경우, 강성 변화가 높은 일치율을 보이는 것을 확인하였다.

SSAE 알고리즘을 통한 2003-2016년 남한 전역 쌀 생산량 추정 (Rice Yield Estimation of South Korea from Year 2003-2016 Using Stacked Sparse AutoEncoder)

  • 마종원;이경도;최기영;허준
    • 대한원격탐사학회지
    • /
    • 제33권5_2호
    • /
    • pp.631-640
    • /
    • 2017
  • 쌀 생산량 예측 및 조사는 농가 소득 보전 및 농업 분야 기관에 영향을 주고 수급 조절과 가격 예측 등 정부의 정책 수립과 관련하여 중요한 의미를 갖는다. 이에 따라 작황 추정 모델의 구축이 필요하며 과거로부터 기상 자료 및 위성 자료를 통해 경험적 통계 모델 또는 인공신경망 알고리즘을 기반으로 한 연구가 다수 진행되었다. 현재 인공신경망 모델을 기반으로 개발된 딥 러닝 알고리즘이 패턴 인식, 컴퓨터 비전, 음성 인식 등의 분야에서 폭넓게 사용되며 뛰어난 성능을 보이고 있다. 최근 다양한 딥 러닝 알고리즘 중 SSAE 알고리즘이 시계열 자료를 통한 예측 분야에서 적용 가능성이 확인되었으며 본 연구에서는 SSAE를 통해 남한 전역에 대한 쌀 생산량 추정 연구를 진행하였다. 입력 변수로 기상자료와 위성자료를 사용하였으며 남한 벼의 생육 기간을 고려하여 입력 자료를 기간별로 나누고 최적의 입력 자료롤 찾고자 하였다. 실험 결과, 5월부터 9월까지의 위성 자료와 16일 평균값을 사용한 기상 자료와의 조합을 사용하였을 경우 평균 연도별 %RMSE, 시군구 %RMSE 각각 7.43%, 7.16%로 가장 좋은 성능을 보였으며 이를 통해 쌀 생산량 추정 분야에 대한 SSAE 알고리즘의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.

Effect of Stimulus Waveform of Biphasic Current Pulse on Retinal Ganglion Cell Responses in Retinal Degeneration (rd1) mice

  • Ahn, Kun No;Ahn, Jeong Yeol;Kim, Jae-Hyung;Cho, Kyoungrok;Koo, Kyo-In;Senok, Solomon S.;Goo, Yong Sook
    • The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
    • /
    • 제19권2호
    • /
    • pp.167-175
    • /
    • 2015
  • A retinal prosthesis is being developed for the restoration of vision in patients with retinitis pigmentosa (RP) and age-related macular degeneration (AMD). Determining optimal electrical stimulation parameters for the prosthesis is one of the most important elements for the development of a viable retinal prosthesis. Here, we investigated the effects of different charge-balanced biphasic pulses with regard to their effectiveness in evoking retinal ganglion cell (RGC) responses. Retinal degeneration (rd1) mice were used (n=17). From the ex-vivo retinal preparation, retinal patches were placed ganglion cell layer down onto an $8{\times}8$ multielectrode array (MEA) and RGC responses were recorded while applying electrical stimuli. For asymmetric pulses, 1st phase of the pulse is the same with symmetric pulse but the amplitude of 2nd phase of the pulse is less than $10{\mu}A$ and charge balanced condition is satisfied by lengthening the duration of the pulse. For intensities (or duration) modulation, duration (or amplitude) of the pulse was fixed to $500{\mu}s$($30{\mu}A$), changing the intensities (or duration) from 2 to $60{\mu}A$(60 to $1000{\mu}s$). RGCs were classified as response-positive when PSTH showed multiple (3~4) peaks within 400 ms post stimulus and the number of spikes was at least 30% more than that for the immediate pre-stimulus 400 ms period. RGC responses were well modulated both with anodic and cathodic phase-1st biphasic pulses. Cathodic phase-1st pulses produced significantly better modulation of RGC activity than anodic phase-1st pulses regardless of symmetry of the pulse.

합성곱 신경망 기반의 딥러닝에 의한 수치표면모델의 객체분류 (Semantic Classification of DSM Using Convolutional Neural Network Based Deep Learning)

  • 이대건;조은지;이동천
    • 한국측량학회지
    • /
    • 제37권6호
    • /
    • pp.435-444
    • /
    • 2019
  • 최근 딥러닝(DL)은 여러 분야에서 급속도로 활용되고 있으며, 특히 영상으로부터 객체를 인식하여 분류하고 인식하기 위한 컴퓨터비전 분야에서 활발하게 연구가 진행되고 있다. 영상분야에서는 주로 합성곱 신경망(CNN)을 이용한 딥러닝 모델의 성능 향상에 주력하고 있다. 대부분의 합성곱 신경망은 영상을 학습시켜 영상분류 및 객체인식에 활용하고 있지만, 본 논문에서는 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 수치표면모델(DSM)과 이 데이터로부터 생성한 경사 및 주향 정보를 효율성과 성능이 우수하다고 평가받는 합성곱 신경망기반의 SegNet 모델에 적용하여 객체를 분류하고 분석하였다. 딥러닝은 고사양의 컴퓨터 시스템과 다량의 학습 데이터와 라벨 데이터가 필요하고, 다수의 시행착오에 의한 풍부한 경험이 요구된다. 또한 본 논문에서는 한정된 수량의 데이터로부터 효율적인 학습을 위한 데이터 생성 방법을 제시하고 수치표면모델을 분류하였다. 분석 결과 수치표면모델 데이터와 이로부터 도출한 부가적인 데이터를 딥러닝 모델에 적용해도 객체를 타당한 정확도로 분류할 수 있음을 확인하였다.

보정된 카메라를 이용한 표면영상유속계의 좌표변환방법 (Coordinate Transform Method of Surface Image Velocimetry with a Calibrated Camera)

  • 류권규;정범석;윤병만
    • 한국수자원학회논문집
    • /
    • 제41권7호
    • /
    • pp.701-709
    • /
    • 2008
  • 표면영상유속계(SIV)는 영상 처리 기술을 이용하여 수표면의 유속을 측정하는 장비이다. 표면영상유속계는 하천의 유속을 매우 간편하게 측정할 수 있도록 한다. 그러나, 표면영상유속계를 이용하여 유량을 산정하고자 할 경우, 하천 표면의 평면 측량 자료와 하천의 단면 측량 자료가 반드시 필요하다. 이 때문에 표면영상유속계의 간편성과 유용성에도 불구하고, 이용자들이 쉽게 이용하기 어렵다는 그릇된 인식을 줄 수 있다. 만일 효율적이고 간편하게 하천의 평면을 추정할 수 있다면, 표면영상유속계를 마치 일반적인 프로펠러 유속계처럼 쉽게 이용할 수 있을 것이며, 그 적용성도 크게 증진될 것이다. 이 연구는 보정된 카메라를 이용하여 실제의 평면 좌표(물리 좌표)를 추정하는 방법에 대한 것이다. 이 방법을 이용하면 유속장을 추정하는 과정을 반자동화할 수 있다. 보정된 카메라에서 평면 좌표를 산정하기 위해 사진 측량학적 기법을 채택하였다. 이 기법들은 컴퓨터 시각 분야에서 오랜 동안 연구되어 온 것이다. 이 기법을 표면영상유속계에 적용하여 사영 변환을 위한 참조점들의 좌표를 구할 수 있다. 이를 통해 참조점 측량에 대한 번거로운 과정을 생략할 수 있다. 개발된 방법을 실제 적용해 본 결과는 오차를 무시할 수 있을 정도임을 입증하였다.

실체적 인터페이스 디자인 시스템에 관한 연구 - 텐저블즈의 설계 및 프로토타입 구현을 중심으로 - (A Study on the Tangible Interface Design System -With Emphasis on the Prototyping & Design Methods of Tangibles -)

  • 최민영;임창영
    • 디자인학연구
    • /
    • 제17권2호
    • /
    • pp.5-14
    • /
    • 2004
  • 기술의 발전과 HCI에 대한 연구 등으로 예전에는 생각할 수 없을 만큼 컴퓨터는 손쉽게 접근할 수 있게 되었고, 이러한 변화는 컴퓨팅을 우리가 살고 있는 실세계로 옮겨오게 되었으며, 실체적 인터페이스에 대한 관심이 높아지고 있다. 실체적 사용자 인터페이스(TUI)는 빛, 소리, 공기 및 물의 흐름과 같은 것을 미디어로 이용하여 인간 지각의 주변에 있는 물체를 사용자가 인지할 수 있게끔 한다. 실체적 사용자 인터페이스 시스템은 디지털 비트에 구현된 실체화된 물리적 물체이며, 이것은 물론 만져지는 인터페이스(Graspable UI)의 특징을 가지고 있다. 그리고 다양한 물리적 물체를 입력에 사용하고 있다. 그러나 여기서 실체적 인터페이스의 핵심을 이루는 텐저블즈는 단순한 입력 장치만이 아니라 시스템의 모델을 구체적으로 형상화하는 전체 시스템을 의미한다. 텐저블즈의 물리적형상은 단순히 손으로 잡기 위한 실체가 아니라 시스템의 개념적 모델을 형상화한 실체이다. 사용자는 시스템의 물리적 형태를 통하여 시스템을 이용하고 이를 통하여 입력을 위한 액션을 취한다. 이러한 사용자의 액션에 대한 반응에 대해 시스템은 리액션을 취하게 되는데 사용자는 디지털적인 반응(사운드, 그래픽 정보)뿐만 아니라 텐저블즈의 형태, 위치 등의 물리적 속성 역시 리액션(Reaction)으로 받아들이게 된다. 본 연구는 텐저블즈의 물리적 형상과 물리적 속성 등, 인터랙션 과정에 영향을 미치게 되는 요소와 사용자 반응과 시스템의 리액션에 대한 연구를 다루고 있다.

  • PDF

다수의 영상간 효율적인 스티칭을 위한 카메라 센서 정보 기반 영상 그룹핑 기술 (Images Grouping Technology based on Camera Sensors for Efficient Stitching of Multiple Images)

  • 임지헌;이의상;김회정;김규헌
    • 방송공학회논문지
    • /
    • 제22권6호
    • /
    • pp.713-723
    • /
    • 2017
  • 파노라마 영상은 카메라 시야각의 제한을 극복하여 넓은 시야를 가질 수 있으므로 컴퓨터 비전, 스테레오 카메라 등의 분야에서 효율적으로 연구되고 있다. 파노라마 영상을 생성하기 위해서는 왜곡이 생기는 광각 카메라를 사용하는 대신 다수의 일반 카메라로 촬영한 영상들을 스티칭 하는 것이 영상의 왜곡 현상을 줄일 수 있기에 많이 활용되어지고 있다. 영상 스티칭 기술은 여러 영상에서 추출한 특징점의 디스크립터를 생성하고, 특징점들 간의 유사도를 비교하여 영상들을 이어 붙여 큰 하나의 영상으로 만드는 것이다. 각각의 특징점은 수십 수백차원의 정보를 가지고 있고, 스티칭 할 영상이 많아질수록 데이터 처리 시간이 증가하게 된다. 특히, 하나의 객체에 대하여 다수의 불특정 카메라에 의해 촬영한 영상들을 기반으로 파노라마를 생성할 경우, 유사한 영상들에 대한 중복적 특징점 추출의 과정을 거치기에 그 처리 시간은 더욱 증가한다. 본 논문에서는 이와 같이, 하나의 객체 또는 환경에 대하여 불특정 다수의 카메라에서 획득한 영상을 기반으로 스티칭을 효율적으로 처리하기 위한 전처리 과정을 제안한다. 그 방법으로 카메라 센서 정보를 기반으로 영상들을 미리 그룹화 하여 한 번에 스티칭 할 영상의 수를 줄임으로써 데이터 처리 시간을 줄일 수 있다. 후에 계층적으로 스티칭 하여 하나의 큰 파노라마를 만든다. 본 논문에서 제안한 그룹핑 전처리를 통해 다수의 영상을 대상으로 한 스티칭 시간이 대폭 감소하는 것을 실험 결과를 통해 검증하였다.

참조 템플릿 기반 실시간 이동체 영상을 이용한 대안적 탐지 방안 - 주차관리시스템을 대상으로 (Alternative Tracing Method for Moving Object Using Reference Template in Real-time Image - Focusing on Parking Management System)

  • 주용진;강이슬;함창학
    • 한국측량학회지
    • /
    • 제32권5호
    • /
    • pp.495-503
    • /
    • 2014
  • 주차장은 교통시스템의 일부분으로, 최근 차량이 급증하면서 주차장의 안전성과 효율적 운영이 중요해 지고 있다. 이동 차량을 탐지하여 주차 현황을 안내하기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔지만 영상 내에 빠르게 이동하는 다수의 차량을 동시에 탐지하는 것은 여전히 도전적인 문제이다. 이에 본 연구에서는 공영 주차장이나 대형 주차장에 주차 구역이 분명하고 주차 구역 내에 감시 카메라가 설치되어있는 것에 착안하여, 참조 템플릿 기반 실시간 영상처리 기법을 이용한 무인 주차 가용 정보 제공 및 안내 시스템을 개발하고자 하였다. 즉, 주차 공간 내에 참조 표식 마커로써 주정차 중인 차량의 움직임과 상황을 인지하여 차량의 크기, 형태 등 직접적인 탐지 여부에 관계없이 주차 관제가 가능한 대안적 방법을 제시하였다. 또한, 주차 정보와 층별 주차 현황을 시뮬레이션하기 위한 프로토타입 시스템을 구현하여 본 연구에서 제시한 방법론의 실제 적용 가능성을 검토하고 성능 분석을 수행하였다. 결과적으로 실시간 영상 정보를 처리하여 주차장의 총 주차 공간 수, 주차된 차량 수와 같은 주차장 통계 정보의 저장 관리가 가능하였다. 향후, 본 연구 결과는 주차 상황 분석을 통해 주차 관리를 체계적이고 효율적으로 운영하는데 있어 비용 절감과 사용자 편의를 보다 증진 시킬 수 있을 것으로 기대된다.