• 비파괴검사학회지
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• 제27권5호
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• pp.426-431
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• 2007

고에너지 초음파 여기 탄성파가 물체의 균열, 박리 등의 결함 부위를 통과할 때 서로 맞닿은 결함면은 균일하게 진동하지 않는다. 초음파 입사에 따른 결함 면 사이의 마찰(friction), 문지름 (rubbing) 또는 부딪침(clapping) 에 의해 진동 에너지가 결함 부위에서 국부적인 열로 변환된다. 이를 적외선 열 영상 카메라로 관측하면 구조물의 결함을 실시간으로 검출할 수 있다. 본 논문에서는 초음파 열 영상 검사를 이용한 인코넬 합금 박판의 브레이징 접합 결함 검출에 대해 기술한다. 2 kW 의 전력과 23 kHz 대역의 가진 주파수를 갖는 초음파 펄스를 280 ms 기간 동안 인코넬 합금의 브레이징 접합 박판에 입사시켰다. 브레이징 접합부의 결함위치 부근의 인코넬 합금 박판의 양면이 맞닿은 경계선에서 아주 밝은 국부적인 발열(핫 스팟)이 적외선 열 영상 카메라에 의해 관측되었으며 브레이징 접합 결함 위치에서도 미약한 열이 관측되었다. 배경 감산 평균 및 히스토그램 평활화 처리 등의 영상처리를 통해 브레이징 접합의 결함을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.764-781
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• 2013

본 논문에서는 시차영상 생성과 레이블링(labeling)을 동시에 수행하는 빌보드 스윕 스테레오 시차정합 알고리즘을 적용하고, 두 단계로 구성된 복합 가설생성(hypothesis generation) 단계를 적용함으로서 거짓알림(false alarm)을 줄이고, 차량 검출의 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 먼저 차량의 정면에 장착된 두 대의 카메라를 이용하여 영상을 획득하고, 이 영상을 사용하여 빌보드 스윕 스테레오 시차정합 알고리즘을 수행하여 지면과 배경이 제거된 장애물(obstacle)만이 존재하는 특수한 형태의 시차영상을 생성한다. 이렇게 생성된 지면과 배경이 제거된 레이블링된 시차영상을 이용하여 차량 검출 및 추적을 수행한다. 차량 검출 및 추적단계는 크게 세 단계로 나눠진다. 첫 번째 단계는 학습 단계로서 학습데이터로부터 Gabor필터를 사용해서 특징점을 추출하고, 추출된 특징점을 학습한 뒤 서포트 벡터머신 분류기를 생성하는 단계이다. 두 번째 단계는 스테레오 카메라의 영상 중 주 카메라의 영상으로부터 에지 정보를 추출하고, 지면과 배경이 제거된 시차 영상으로부터 얻어진 시차정보를 이용해서 차량이 존재하는 후보영역을 뽑은 뒤 서포트 벡터머신 분류기를 사용하여 차량을 검출하는 단계이다. 마지막 단계는 차량 추적단계로서 검출이 완료된 차량들은 다음 프레임에서 템플릿 매칭을 수행하여 추적한다. 이는 추적에 성공할 경우 다음 프레임의 차량 검출시 후보영역에서 배제함으로서 전체적인 차량 검출 성능을 향상시킨다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제13권3호
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• pp.165-178
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• 2007

최근 멀티미디어 신호처리 및 통신 기술의 발전에 힘입어 작은 LCD 패널을 통한 스포츠경기 시청이 증가하고 있다. 하지만 멀티미디어 단말에 방송되는 대부분의 영상들은 주로 경제적인 이유로 일반 TV나 HDTV 용으로 제작되어 단순히 크기만을 변환하거나 추가적인 편집 없이 녹화되고 있는 실정이다. 이는 작은 이동형 단말 사용자들이 경기화면 내의 상황을 인식하는데 있어서 많은 불편함을 겪는다. 예를 들어, 원거리 샷 카메라 기법으로 찍힌 축구 경기 동영상의 경우, 운동장 내의 공과 선수들은 매우 작아서 알아보기가 힘든 경우가 발생한다. 또한 경기 진행 시간이나 점수를 포함하는 점수상자(scorebox)의 내용 역시 시청자가 쉽게 알아보기 힘들다. 따라서 소형 디스플레이 시청자들의 원활한 이해를 위한 지능형 디스플레이 기술이 필요하다. 이를 위한 핵심기술의 하나가 관심 영역을 자동으로 결정하고 확대하여 보여주는 일이다. 여기서 관심영역이란 시청자들이 화면 내에서 다른 부분에 비해 더욱 관심을 갖게 되는 영역을 말하며 축구경기 비디오의 경우, 주로 상단 모서리에 존재하는 점수상자나 원거리 샷에서의 공을 둘러싼 주변영역 등이 해당된다. 본 논문에서 우리는 이동형 단말기 시청자들을 위한 시청경험 향상을 위한 방법을 제안한다. 경기장면에서 관심영역의 추출을 위해 화면 내에서 시각적으로 현저한 부분의 검출에 관심을 갖는 방법 대신, 축구 경기 비디오 고유의 특징을 이용하는 도메인 한정적인 접근법을 이용한다. 제안된 시스템은 크게 두 가지 모듈 관심영역 결정, 점수상자 추출로 구성된다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 이동형 단말기상에서 지능형 디스플레이를 위한 좋은 해결책임을 보이고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.1-8
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• 2020

건물 내부 공기 순환을 위한 공조 덕트는 장기간 사용 시 오염물질이 내부에 쌓여 인력 또는 로봇이 투입되어 청소가 주기적으로 수행된다. 청소는 작업시간과 인건비 문제를 해결하기 위해 최근 원격 조정으로 로봇을 작동시키는 방법이 사용되고 있다. 하지만 완전 자동화가 아니라 인력 의존적이며 청소 시간 단축에도 한계가 있다. 본 연구는 공조 덕트 청소 로봇 자율 주행을 위해 교차점 검출 알고리듬 개발에 대한 것이다. 자율 주행은 청소 로봇에 장착된 카메라 영상에서 교차점 검출 알고리듬을 통해 추출된 점과 중심점 사이의 거리 및 각도를 계산하여 로봇을 제어하도록 구성된다. 교차점 검출을 위한 데이터는 3D CAD 프로그램을 이용한 공조 덕트 내부 이미지를 Python을 이용해 교차점 좌표 및 두 경계선 각도를 추출하여 생성했다. 검출 알고리듬은 딥러닝 중 CNN 모델이 학습에 사용됐으며 학습 모델은 입력이미지에서 교차점 정보를 추출하며 학습 모델 정확도는 면적과 거리를 이용해 판단했다. 알고리듬 검증을 위해 청소 로봇을 제작했으며 로봇은 몸체, Raspberry Pi, 카메라 및 초음파 센서를 포함한 제어부, 모터와 바퀴를 포함한 구동부로 구성된다. 알고리듬을 탑재한 로봇 청소기 주행 영상을 통해 알고리듬을 검증했다. 향후 공조 덕트뿐만 아니라 에스컬레이터 등 다양한 환경에서 적용 가능할 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권3호
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• pp.177-186
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• 2012

본 논문에서는 실시간 손동작 분석을 위한 깊이정보 기반 손 영역 검출 및 추적 방법을 제안한다. 이를 위해 손 영역 검출단계에서는 깊이정보만을 이용하여 손 영역의 특징인 형태모델을 생성하고, 검출 시 움직임 정보와 영역 확장(Region Growing)을 통해 객체를 추출한다. 추출된 객체는 사전에 생성된 형태모델과 크기정보를 분석하여 최종 손 영역으로 판정한다. 판정된 손 객체는 추적단계에서 중심점 전이 과정을 통해 이전 중심점과의 최근접점을 획득하고, 최근접점으로부터 영역 확장과 깊이기반 적응적 평균 이동 기법(DAM-Shift)을 통해 새로운 중심점을 검출하여 추적한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 다양한 손 모양과 속도 및 위치에 대한 다양한 환경에서 실험하고, 검출속도와 추적된 궤적의 정량적, 정성적 분석을 통해 제안하는 방법의 효율성을 입증한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1150-1158
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• 2010

In this study, the Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks is proposed as one of the recognition part of overall face recognition system that consists of two parts such as the preprocessing part and recognition part. The design methodology and procedure of the proposed pRBFNNs are presented to obtain the solution to high-dimensional pattern recognition problem. First, in preprocessing part, we use a CCD camera to obtain a picture frame in real-time. By using histogram equalization method, we can partially enhance the distorted image influenced by natural as well as artificial illumination. We use an AdaBoost algorithm proposed by Viola and Jones, which is exploited for the detection of facial image area between face and non-facial image area. As the feature extraction algorithm, PCA method is used. In this study, the PCA method, which is a feature extraction algorithm, is used to carry out the dimension reduction of facial image area formed by high-dimensional information. Secondly, we use pRBFNNs to identify the ID by recognizing unique pattern of each person. The proposed pRBFNNs architecture consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part as fuzzy rules formed in 'If-then' format. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned with Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weight of pRBFNNs is represented as three kinds of polynomials such as constant, linear, and quadratic. Coefficients of connection weight identified with back-propagation using gradient descent method. The output of pRBFNNs model is obtained by fuzzy inference method in the inference part of fuzzy rules. The essential design parameters (including learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient) of the networks are optimized by means of the Particle Swarm Optimization. The proposed pRBFNNs are applied to real-time face recognition system and then demonstrated from the viewpoint of output performance and recognition rate.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.609-621
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• 2016

프레임 가득 배우의 얼굴을 확대하여 미세한 표정의 떨림조차 놓치지 않고 정확하게 포착하는 클로즈업은 살아있는 배우가 연기를 하는 무대 위 보다 훨씬 더 사실적으로 배우의 연기를 표현한다. 클로즈업은 관객의 시선을 사로잡을 수 있는 나름의 이미지와 의미의 효과들을 생산하며, 배우의 얼굴이 최소한의 거리에서 관객과 직접적인 소통을 하는 듯한 심리적 현상을 불러일으키기 때문이다. 이에 본 연구는 클로즈업의 촬영 효과와 연기 효과를 연구하고, 그에 따른 연기 훈련의 필요성을 제언하기 위해 영화 <사도>(2015)를 분석해보았다. 영화 <사도>는 송강호가 인물 설정의 사실성을 높이기 위해 얼굴의 특수 분장으로 실제 나이보다 20년 이상 많은 나이를 연기했고, 이러한 얼굴과, 제스처, 클로즈업 된 소품들이 극중 인물의 성격과 영화의 감정을 표현함에 있어 어떠한 연기력을 충분히 공유하며, 영화연기의 핵심이 되는 다양한 언어적, 시각적, 정서적 의미의 효과들을 만들어내고 있다는 점에서 분석의 대상으로 삼았다. 본 연구를 통해 배우들이 클로즈업의 효과와 영화연기의 핵심을 알고, 카메라 앞에서 효과적인 표현 방법을 찾는데 조금이나마 도움이 되었으면 하는 바람이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권7A호
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• pp.586-599
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• 2012

본 논문에서는 RGB영상과 깊이영상을 사용하여 얼굴검출 및 추적을 고속으로 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법은 얼굴검출 과정과 얼굴추적 과정으로 구성되며, 얼굴검출 과정은 기본적으로 기존의 Adaboost 방법을 사용하나, 깊이영상을 사용하여 탐색영역을 축소한다. 얼굴추적은 템플릿 매칭방법을 사용하며, 조기종료 기법을 사용하여 수행시간을 줄였다. 이 방법들을 구현하여 실험한 결과, 얼굴검출 방법은 기존의 방법에 비해 약 39%의 수행시간을 보였으며, 얼굴추적 방법은 $640{\times}480$ 해상도의 프레임 당 2.48ms의 추적시간을 보였다. 또한 검출율에 있어서도 제안한 얼굴검출 방법은 기존의 방법에 비해 약간 낮은 검출률을 보였으나, 얼굴로 인식하였지만 실제로는 얼굴이 아닌 경우의 오검출률에 있어서는 기존방법의 약 38% 향상된 성능을 보였다. 또한 얼굴추적 방법은 추적시간과 추적 정확도에 있어서 상보적인 관계를 가지며, 특별한 경우를 제외한 모든 경우에서 약 1%의 낮은 추적오차율을 보였다. 따라서 제안한 얼굴검출 및 추적방법은 각각 또는 결합하여 고속 동작과 높은 정확도를 필요로 하는 응용분야에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 방송공학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.113-122
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• 2000

이미 방송된 비디오 영상으로부터 자막 영역을 제거하고 원 영상으로 복원할 필요가 종종 발생한다. 복원될 영상의 량이 적을 경우 수 작업에 의한 복원이 가능하나, 비디오 영상과 같이 복원할 영상이 많아질 경우에는 수 작업에 복원은 어렵다고 볼 수 있다. 따라서 자동으로 자막 영역을 원 영상으로 복원할 수 있는 방법이 필요하게 된다. 기존의 영상 복원에 관한 연구는 주로 블러링(blurring)된 영상을 주파수 필터를 사용하여 선명하게 복원하거나, 영상 통신을 위한 비디오 코딩 방법에 대한 연구가 많이 이루어졌다. 본 논문에서는 블록 정합 알고리즘(Block Matching Algorithm)을 이용하여 자막 영역을 복원하는 방법을 제안하고자한다. 자막 복원을 위한 사전 정보로 자막 영역 정보와 장면 전환 정보를 추출한다. 추출된 자막 정보로부터 자막의 시작 프레임, 끝 프레임, 자막 문자의 구성 요소 정보를 얻을 수 있다. 자막 정보(자막의 시작 프레임, 끝 프레임)와 장면 전환 정보를 이용하여 복원의 방향성 및 복원의 종점을 결정한다. 복원의 방향성에 따라 각 프레임마다 문자의 구성 요소에 대한 블록 정합을 수행하여 원 영상을 복원한다. 실험결과 비교적 움직임이 적은 영상에서는 복원이 잘 됨을 볼 수 있었으며, 복잡한 배경을 갖고 있는 영상의 경우도 복원됨을 볼 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.35-44
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• 2012

대부분의 최근 적외선 센서는 focal-plane array (FPA) 구조로 되어있다. 이러한 구조의 센서는 공간적 불균일 응답성을 갖는 것으로 알려져 있고, 이로 인해 고정패턴잡음을 발생시킴으로써 영상열화를 가져온다. 따라서 적외선 영상의 고정패턴잡음을 제거하기 위해서는 픽셀 불균일 보정을 해야 한다. 픽셀 불균일 보정기법은 참조물체기반 접근법과 영상기반 접근법으로 나눌 수 있다. 참조물체기반 접근법에서는 흑체와 같은 균일한 온도를 갖는 물체를 이용해서 고정패턴잡음을 분리시킬 수 있는 방법이다. 하지만 센서의 응답성은 시간이 지나면서 변할 수 있기 때문에, 최근에는 비디오 영상을 이용하는 영상기반 접근법이 많이 연구되고 있다. 영상기반 접근법들 중에서 칼만 필터를 기반으로 하는 최신 알고리듬은 영상 간에 움직임 보상 시에 한 방향 워핑을 이용하고 센서의 offset 불균일성만을 보상해준다. 하지만 한 방향 워핑을 이용한 시스템 모델은 영상의 경계 부근에서 고정패턴잡음을 효과적으로 제거하지 못한다. 게다가, offset만 보정하는 접근법은 gain의 불균일성의 영향을 많이 받는 영상에서는 성능이 악화될 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 양방향 워핑을 이용하여 시스템 모델링을 하고, gain과 offset의 결합 보정을 수행하는 알고리듬을 제안한다. 모사 영상과 실제 영상에 대한 실험 결과들은 제안하는 알고리듬이 기존 알고리듬들보다 더 효과적으로 고정패턴잡음을 제거하는 것을 확인할 수 있다.