• 로봇학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.152-159
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• 2010

Finding a head of a person in a scene is very important for taking a well composed picture by a robot photographer because it depends on the position of the head. So in this paper, we propose a robust head tracking algorithm using a hybrid of an omega shape tracker and local binary pattern (LBP) AdaBoost face detector for the robot photographer to take a fine picture automatically. Face detection algorithms have good performance in terms of finding frontal faces, but it is not the same for rotated faces. In addition, when the face is occluded by a hat or hands, it has a hard time finding the face. In order to solve this problem, the omega shape tracker based on active shape model (ASM) is presented. The omega shape tracker is robust to occlusion and illuminationchange. However, whenthe environment is dynamic,such as when people move fast and when there is a complex background, its performance is unsatisfactory. Therefore, a method combining the face detection algorithm and the omega shape tracker by probabilistic method using histograms of oriented gradient (HOG) descriptor is proposed in this paper, in order to robustly find human head. A robot photographer was also implemented to abide by the 'rule of thirds' and to take photos when people smile.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.1992-1998
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• 2007

자궁 경부 세포진 영상의 효과적인 세포핵 영역 추출과 인식 및 분류를 위해서는 세포진 영상의 배경 그리고 세포핵과 세포질 영역의 정확한 구분이 중요하다. 본 논문에서는 자궁 경부 세포진 영상에서 세포핵 영역과 배경을 효과적으로 분할하기 위 해 Median 필터를 적용하여 전체적인 영상의 명암값을 보정한 후, Gaussian 필터를 적용하여 그레이 영상에서 존재하는 잡음을 제거한다. Kapur 방법을 통해 배경과 세포의 엔트로피 누적 확률을 이용하여 영상을 이진화 한다. 자궁 경부진 영상에서는 군집화된 세포 영 역 이 빈번하게 나타난다. 군집화가 심화된 세포영역에서는 그 영역의 평균 명암도 값을 이용하여 세밀하게 영역을 재분할 한다. 그런 후, 미세잡음을 제거하기 위해 $3{\times}3$ 마스크를 적용하여 미세한 잡음을 제거 한 후, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 분할된 영역에서 세포들의 후보영역을 추출한다. 추출된 세포영역은 크기, 면적 비율, 핵 외곽의 방향성 정보를 이용하여 정상 세포와 암세포를 인식 및 분류한다. 실험 결과에서는 제안된 방법의 성능이 전문의와 소견과 비교적 근접한 것을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.45-52
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• 2022

체감형 스포츠 게임은 센서나 카메라를 이용하여 사용자의 신체 움직임을 추적하고 현실감을 느끼게 하는 운동 게임이다. 최근 체감형 스포츠 게임을 학교 체육활동에 사용하기 위해 가상현실 실내 스포츠룸 시스템을 설치하고 있다. 그러나 이러한 시스템은 주로 화면 터치 사용자 상호작용을 사용한다. 본 연구에서는 2차원 벽 터치 인터랙션이 아닌 3차원 공간에서 사용자의 움직임을 추적할 수 있도록 AI 이미지 인식 기술을 사용하는 브이캐치 비전 시스템을 개발했다. 그리고 본 시스템의 운동 효과를 알아보기 위하여 사용성 평가 실험을 진행했다. 실험에서 피험자에게 혈중 산소 포화도와 실시간 심박변이와 키넥트 골격 이동량, 각도 변화량을 측정하여 정량적 운동 효과를 살펴보았다. 실험 결과 브이캐치 비젼 시스템 사용 시 통계적으로 유의미한 심박수 증가와 신체 움직임양 증가로 운동 효과가 있었던 것으로 나타났다. 실험후 설문조사 주관적 평가 결과에서 대부분의 피실험자들은 이 시스템을 사용한 운동이 재미있고 만족스러워했다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.15-22
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• 2002

영상분할이란 영상내의 이미지 상의 특정한 의미가 있는 영역으로 나누는 영상처리 방법을 일컫는다. 이미지 합성이나 분석을 위해서는 구분된 영역이 최대한 인간이 의미를 부여할 수 있는 물체를 나타내는 것이 바람직하나, 현재의 컴퓨터에의한 자동 영상이해 기법으로는 그 학문적 및 기술적인 한계로 인하여 영역의 분할이 수치적인 의미 이상을 가지게하기 어렵다. 따라서, 사용자가 결정적인 물체 경계의 정보를 제공하고 그에 기반하여 처리하는 HCI(Human Computer Interaction)개념을 도입하면 효과적인 결과를 얻을 수 있다. 기존의 "지능형 가위" (Intelligent Scissors)나 스네이크 (Snake) 방법 등에서도 사용자의 입력이 결과에 결정적인 역할을 하는 것을 보여준다 [1][2]. 본 논문은 기존의 방법에 비하여 미세한 영역의 경계를 추출 및 추적을 향상할 수 있는 효율적인 대화형 영상분할 기법을 제안한다. 제시된 방법은 지능형 가위의 개념에 일부 기반하나 안정된 경계선 추출을 위하여 이미 영상처리분야에서 확립된 캐니 경계 검출법(Canny Edge Detector)을 사용한다. 그리고 캐니 경계 검출법으로 잘 탐지되지 않는 경계선 부분에 대한 검출을 위하여 경계 "재봉법"(Sewing Method)을 제시하였으며, 작업 효과와 효율을 증진 시키기 위하여 인접 화소들을 검색하는 순서와 검색 대상 화소를 지정하는 5-방향 경계 추적 방법(5-Direction Edge-Following Method)을 제안하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제45권4호
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• pp.284-291
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• 2017

최근 무인기는 정찰, 수송, 통신, 항공촬영 등 다양한 분야로 급속히 확대되고 있다. 또한 무인기 자동화 기술의 발전으로 한 명의 운용자가 복수의 무인기를 동시에 감독제어할 수 있게 되었다. 하지만 운용자에게 할당된 무인기의 대수가 많아지면 처리가 필요한 정보의 양이 많아져 운용자가 감당할 수 있는 부하보다 커질 수가 있다. 이에 따라 복수무인기를 제어하는 운용자의 과부하를 효율적으로 측정할 수 있는 지표 개발의 필요한 실정이나, 이와 관련된 연구가 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 복수무인기 운용자 임무과부하 연구의 국내외 동향을 파악하고, 복수무인기 운용 시나리오와 지상체를 설계하여, 임무과부하 지표의 효용성을 검증하는 실험환경을 구축하여 향후 임무과부하 지표 연구를 위한 기반을 마련하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.638-648
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• 2020

현재 지능화 된 협동로봇의 사용자 추종 방법은 비젼 시스템 기반 및 라이다를 이용한 사례가 일반적이고 성능도 우수하다. 그러나 2020년 전세계로 확산된 코로나19 사태에 폐쇄된 공간에서 의료진과 협동을 위한 로봇의 활약은 미흡한 실정이였다. 그 이유는 의료진들은 바이러스 감염 방지를 위하여 모두 방호복을 입고 있어 기존 연구된 기술로는 적용이 쉽지 않기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 초음파 센서를 송신부와 수신부로 분리하여 이를 바탕으로 사용자의 위치를 추정하고 능동적으로 모바일 플랫폼이 사람을 따라다니며 협동 할 수 있는 기법을 제안하였다. 그러나 초음파센서는 경면반사 및 수, 발신 간 통신 단락으로 인한 불규칙 오차가 발생하고, 오차를 줄이기 위해 메디안 필터 일부 개선하여 적용하였으며 협소한 공간에서 원활한 작업 수행을 위해 곡률궤적을 적용해 주행기술을 향상시켰다. 실험 결과 메디안 필터 전, 후 거리, 각도의 오차는 약 70% 감소하였으며 'S', '8'자 코스 주행을 통해 주행 안정성을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권6B호
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• pp.930-939
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• 2010

최근 HCI 분야에서 사용자의 시선 추적을 통해 보다 편리한 입력 장치를 개발하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 시선 추적 방법들은 부가적인 사용자 착용형 장비를 필요로 하거나 원거리에서 작동되지 않는 문제 등으로 인해 IPTV 환경에서 적용하기 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 사용자 착용없이 고정된 하나의 카메라를 이용하여 얼굴을 취득하고, 취득된 얼굴 영역 내에서 눈의 위치를 검출하여 IPTV의 화면 인터페이스를 제어할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 또한, Adaboost 방법으로 얼굴이나 눈이 성공적으로 검출되지 못했을 경우에도, 계층적 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi)특징 추적 방법을 통해 구해진 모션 벡터를 이용하여 화면 인터페이스를 제어할 수 있는 방법을 제안한다. 이처럼, 본 논문의 방법은 기존의 방법과는 달리 실제 IPTV의 시청거리인 2m 정도의 원거리에서도 사용가능하며, 카메라 이외에 별도의 장치를 착용할 필요가 없으므로 편의성이 높고 얼굴 움직임의 제약이 없다는 장점이 있다. 실험결과, 입력되는 얼굴 영상을 초당 15프레임의 속도로 실시간 처리함을 확인할 수 있었으며, 기존 입력 장치의 역할을 충분히 대신할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.52-64
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• 1995

로보트 매니퓰레이터는 고도의 비선형 시변 시스템으로써 정밀한 제어가 매우 어려운 제어 대상으로 인식되어 왔으며 따라서 수많은 제어이론의 적용대상이 되어왔다. 로보트 매니퓰레이터의 제어에는 두가지 형태가 있는데 한가지는 궤적계획이고, 또한가지는 궤적 추종이다. 본 논문에서는 궤적 추종을 목적으로 하고, 이를 위해 퍼지논리와 신경회로망을 결합한 지능형 제어를 제안한다. 제안된 제어시스템은 사고 및 추론과 같은 인간의 인식처리에 해당하는 불확실한 것들의 구체화를 가능케하는 퍼지논리와 학습 및 병렬처리능력이 있는 신경회로망을 융합하여 구성된 퍼지-신경망 제어시스템이다. 그러나 이러한 장점을 갖는 퍼지-신경망 제어기도 정확한 제어 규칙의 발생은 어려은데 이는 신경회로망의 지역적 최소치에 빠지는 특성에 기인한다고 볼 수 있다. 그리고 일반적으로 시스템의 비선형 정도는 탐색에 의해서만 알수 있는 성질의 것이므로 본 논문에서는 최적의 탐색알고리듬으로 널리 인정되고 있는 유전알고리듬을 사용하여 전역적이 규칙공간을 탐색한 후 이를 바탕으로 퍼지-신경망 제어기를 완성한다. 제안된 제어시스템의 효율성은 2자유도의 로보트 매니퓰레이터를 사용하여 컴퓨터의 모의실험을 통해 입증된다.

• 방송공학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.80-90
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• 2006

본 논문에서는 한 대의 카메라와 푸르킨예 영상을 이용한 간편한 2차원 시선 추적 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자의 한쪽 눈 영상을 얻기 위해 적외선 필터가 장착된 카메라와, 사용자가 모니터 상에 바라보고 있는 응시 점을 알아내기 위해 각 막의 표면에 반사점을 만들기 위한 두 개의 적외선 광원이 사용되었다. 카메라나 적외선 광원, 사용자의 머리는 자유롭게 움직일 수 있다. 따라서 본 시스템은 여타 불편한 고정된 장치나 사용자의 머리 고정이 필요 없는 간단하고 유연성 있는 시스템이다. 본 시스템은 또한 간편하고 정확한 사용자 캘리브레이션 과정을 포함하고 있다. 시스템을 사용하기에 앞서, 각 사용자는 각 사용자는 시스템이 시선 추적 알고리즘 상의 개인 요소들을 초기화할 수 있도록 두 개의 점을 잠시 바라보기만 하면 된다. 제안된 시스템은 XGA $(1024{\sim}768)$ 해상도에서 10 fps 이상 실시간으로 동작된다. 3명의 피 실험자와 9개의 실험 물체로 진행된 실험 결과는 시스템이 평균 l도의 시선 추적 오차를 보여 주고 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권12호
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• pp.780-788
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• 2008

손 포즈 모델링 및 추적은 컴퓨터 시각 분야에서 어려운 문제로 알려져 있다. 손 포즈 3차원 복원을 위한 방법에는 사용되는 카메라의 수에 따라 다중 카메라 또는 스테레오 카메라 기반 방식과 단일카메라 기반 방식이 있다. 다중 카메라의 경우 여러 대의 카메라를 설치하거나 동기화를 시키는 등에 대한 제약사항이 따른다. 본 논문에서는 확률 그래프 모델에서 신뢰 전파 (Belief Propagation) 알고리즘을 이용하여 단안 카메라에서 획득된 2차원 입력 영상으로부터 3차원 손 포즈를 추정하는 방법을 제안한다. 또한, 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 인식기로 하여 손가락 클릭 동작을 인식한다. 은닉 노드로 손가락의 관절 정보를 표현하고, 2차원 입력 영상에서 추출된 특징을 관측 노드로 표현한 확률 그래프 모델을 정의한다. 3차원 손 포즈 추적을 위해 그래프 모델에서의 신뢰 전파 알고리즘을 이용한다. 신뢰 전파 알고리즘을 통해 3차원 손 포즈를 추정 및 복원하고, 복원된 포즈로부터 손가락의 움직임에 대한 특징을 추출한다. 추출된 정보는 은닉 마르코프 모델의 입력값이 된다. 손가락의 자연스러운 동작을 위해 본 논문에서는 한 손가락의 클릭 동작 인식에 여러 손가락의 움직임을 함께 고려한다. 제안한 방법을 가상 키패드 시스템에 적응한 결과 300개의 동영상 테스트 데이타에 대해 94.66%의 높은 인식률을 보였다.