스마트폰의 등장과 함께 사용자들은 다양한 애플리케이션을 통해 보다 효율적으로 모바일폰을 구성할 수 있게 되었다. 하지만, 스마트폰의 발전에도 불구하고 스마트폰의 배터리는 휴대성을 제한하고 있다. 스마트폰의 전력 효율성은 컴퓨터 시스템 연구 분야에서 아주 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 스마트폰의 전력 효율성을 알아보기 위해 여러 구성 변수를 선택하여 실험을 수행하였다. 구성 변수로는 프로세서, 디스플레이, 운영체제를 고려하였고 각 구성 변수에 따라 여러 개의 애플리케이션을 활용하여 실험하였다. 실험 결과, 프로세서의 복잡도에 따라서도 전력 소비량이 증가하였고, 디스플레이크기 증가에 따라 전력소비량 또한 증가하였다. 하지만, 운영체제에서는 다른 전력 소비 패턴을 보였다. Android 운영체제의 경우 인터넷과 영상처리 애플리케이션에서 높은 전력 소비량을 보이며 음악 감상, 카메라 애플리케이션에서 낮은 전력 소비량을 보였다. iOS의 경우에는 게임과 인터넷 애플리케이션에서 높은 전력 소비량을 보이며 카메라와 영상처리에서 낮은 전력 소비량을 보였다. 전체적으로 Android 운영체제보다 iOS 운영체제에서 전력 효율성이 높음을 알 수 있었다. 이는 iOS는 하드웨어와 운영체제를 병행하여 개발하기 때문에 Android보다 최적화가 잘 이뤄진 것으로 판단된다. 또한, Android는 하드웨어에 최적화된 운영체제 수정이 필요함을 실험을 통해 알 수 있었다.
드론 및 지상에서 촬영된 근거리 영상 정보는 3D 모델링 및 매핑 등을 통해 재해 저감 분야에서 자주 사용되어 왔다. 게다가 실사와 같은 3D 모델을 이용하여 가상현실과 함께 대규모 재난재해 상황을 모의할 수 있는 가상현실 구현 기술을 통해 그 활용도가 증가하고 있다. 본 논문에서는 무인 항공기 및 디지털 카메라 영상으로부터 실사와 같은 3D 모델을 추출하여 가상현실 훈련 프로그램을 구현하였으며, 이 과정에서 발생하는 다양한 문제점과 가상현실을 재난재해 훈련 상황에 적용했을 경우의 효과에 대해 검토하였다. 먼저 재해 발생 상황의 시나리오를 만들고, 근거리 이미지를 획득한 후 이미지 처리를 사용하여 3D 모델을 만들었으며, 완성된 3D 모델은 증강/가상현실 개발 프로그램인 Unity를 이용하여 가상현실의 배경으로 설정하고, 안드로이드 휴대폰을 위한 가상현실 환경을 C# 기반 스크립트를 이용하여 생성하였다. 생성된 가상현실은 재해 발생 시, 훈련자가 가상현실에서 대피 요령에 맞는 대피 경로를 따라 안전 장소까지 이동하는 시나리오를 포함하고 있으며, 성공적으로 가상훈련이 가능할 것으로 판단되었다. 또 구성된 가상현실을 통한 훈련은 비용, 공간, 시간적 효율성에 있어서 실제 대피 훈련보다 우위에 있는 것으로 확인하였다.
본 연구에서는 얼굴형 기준 모델 데이터를 기반으로 사용자의 얼굴형을 분석하고 얼굴 형 메이크업을 제공하여 가상 메이크업을 제공하기 위해 증강 현실 기반 메이크업 도구를 구축하였다. 얼굴형을 분석하려면 먼저 카메라로 촬영 한 이미지에서 얼굴을 인식 한 다음 얼굴 윤곽 영역의 특징을 추출하여 분석 속성으로 사용한다. 다음으로 각 얼굴형 기준 모델 데이터의 윤곽 영역 특징과 비교하기 위해 추출된 얼굴 윤곽 영역의 특징점을 정규화한다. 얼굴 모양은 정규화된 윤곽 영역의 특징점과 각 얼굴형 기준 모델 데이터의 특징점 사이의 거리 차이를 이용하여 예측 분석한다. 증강형실기반 가상메이크업에서는 카메라로부터 영상 입력에서는 영상에서 얼굴을 실시간으로 인식하여 얼굴 부위별 영역의 특징점을 추출하고, 얼굴형 분석처리과정을 통해 분석된 얼굴형에 따라 어울리는 메이크업을 제공하여 가상의 메이크업의 결과를 확인 할 수 있다. 우리는 제안된 시스템을 통해 화장품 소비자로 하여금 자신에게 어울리는 메이크업 디자인을 확인하여 화장품 구매 결정에 대한 편의 및 영향을 미칠 것으로 기대한다. 또한 가상의 자아에 얼굴 메이크업을 적용함으로써 매력적인 자신의 이미지를 만들어내는데 도움을 줄 것이다.
본 논문에서는 YOLO(You Only Look Once) 기반의 교통 신호등 인식을 통해 오토바이 운전자의 신호 위반 여부를 확인하는 기술을 제안하고자 한다. 오토바이 전면에 탑재될 하드웨어 모듈은 YOLO 기반의 객체 탐지를 위한 카메라 모듈과 라즈베리 파이, 신호 위반 시 오토바이의 현재 위치 정보 수집을 위한 GPS 모듈, 그리고 수집 정보를 클라우드 DB로 전송하는 LoRa 통신 모듈로 구성된다. 소프트웨어 기능의 핵심은 오토바이의 교통 신호 위반 여부를 판단하는 컴포넌트이다. 본 논문에서는 카메라 앵글 내에 있는 교통 신호등 객체를 먼저 인식한 후 빨간색 신호일 때에만 이 객체가 화면 상에서 오른쪽(좌회전의 경우)이나 위쪽(직진의 경우)으로 사라지면 신호 위반으로 판단하는 기능을 제안한다. 그리고, 오토바이 운전자가 신호를 위반한 것으로 판단되면 운전자의 신상 정보(이름, 휴대폰 번호 등), 오토바이 정보(번호판, 등록번호 등), 위반 상황의 스냅샷 사진, 위치 정보 및 날짜/시각 정보를 클라우드 DB로 전달하도록 한다. 이러한 위반 정보는 운전자의 스마트폰에 푸시 알림으로 전달하여 위반 사실을 인지하도록 하고, 관할 경찰서에서는 신호 위반 스티커를 발부하는 데 활용될 수 있으므로 궁극적으로는 오토바이 운전자의 교통 신호 위반을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
자동노출제어는 카메라에서 연속적을 입력되는 영상의 밝기를 유지하기 위하여 적절한 센서이득 혹은 노출 결정하는 것을 이야기 한다. 최근 노출제어는 영상의 정보 보다는 하드웨어적 장치를 적용하나, 모바일 폰 카메라에서 영상의 평균 밝기와 센서이득 혹은 노출 만을 이용한다. 또한 모바일 장치의 하드웨적 성능고려하여야 하며, 부적절한 제어로 발생하는 flicker 현상을 제거하여야 한다. 따라서 제안된 자동노출제어는 flicker 현상의 제거 및 실시간 수행을 위하여 입 출력 특성곡선에 기초한 Look Up Table(LUT)을 사용한다. 제안된 방법에서는 선행 작업으로 카메라의 센서이득에 따른 입력과 출력 특성을 LUT로 만들어 저장한다. 노출제어에 있어서 먼저 저장된 LUT의 정보와 현재의 센서이득을 통하여 현재 입력 영상에 상응하는 패치를 추정한다. 그리고 추정된 패치와 LUT의 정보를 또다시 이용하여 추정된 패치가 목표 밝기를 가질 수 있도록 하는 최종적인 센서이득을 추정할 수 있게 된다. 제안된 방법은 LUT를 사용함으로써 다음 프레임의 센서이득을 실시간으로 추정 할 수 있고, 또한 반복적 수행 없이 정확한 센서이득을 추정함으로써 flicker를 제거 할 수 있다. 실험 결과영상에서 제안된 방법이 실시간으로 자동노출제어를 할 수 있음을 확인하였다.
Large-Scale Particle Image Velocimetry (LSPIV)는 Particle Image Velocimetry (PIV)를 실험실내의 비교적 규모가 큰 흐름이나 하천에서의 표면유속장의 측정 등 넓은 영역에 적용할 수 있도록 확장시킨 것이다. LSPIV는 PIV의 구성요소를 포함하여 추적자 투하, 조명, 촬영, 이미지 변환, 이미지 처리 및 후처리의 여섯 단계로 구성된다. 본 연구에서는 LSPIV의 모바일 버전인 MLSPIV를 이용하여 하천에서의 유속측정시 각 단계별로 발생가능한 오차성분을 정의하였고, 기존의 연구 결과를 바탕으로 오차의 영향이 정량적으로 밝혀진 것을 정리하였다. 각 단계별로 오차 발생요인을 조사한 결과 27개의 성분오차성분을 파악하였다. 이중에서 5개의 오차요소는 기존에 연구가 진행되었고, 7개의 오차요소는 본 논문에서 적용시의 MLSPIV에는 그 효과가 미치지 않는 것으로 파악하였다. 나머지 15개의 오차성분 중 4가지 오차성분- 샘플링시간, 이미지 해상도, 추적자의 성질, 바람-에 대해서 유속산정시 미치는 영향을 파악하기 위하여 개수로 실험장치를 이용한 실내시험을 실시하였다. 이미지 프로세싱에 이용한 이미지수로부터 나타나는 유속계산 오차를 조사한 결과 이미지의 개수가 50매 이상인 경우는 이로 인한 오차가 1 % 이하로 감소함을 파악하였다. 촬영된 이미지의 해상도가 유속계산시 미치는 영향을 조사하기 위해 세 가지 이미지 해상도로 변화시키면서 유속측정 오차를 분석한 결과 저해상도의 이미지를 이용한 경우 고해상도 이미지를 이용한 경우와 비교하여 3 % 가량의 차이를 나타내었다. 추적자의 성질과 바람의 영향에 대해서는 흐름의 평균유속이 큰 경우에는 바람이 추적자에 마치는 영향이 현격히 줄어듬을 보이고 있다. 즉, 유속이 증가함에 따라 바람의 영향은 감소하나, 바람의 영향을 최소화시키기 위해서는 가급적 비중이 큰 물질(0.5
이 논문에서는 모바일 기기상에서 카메라기반 악보인식을 위한 오선 두께와 오선 간격을 추정하는 전처리 기술을 제안한다. 캡쳐된 영상은 조명이나, 흐려짐, 저해상도 등의 많은 왜곡으로 인해 인식에 어려움이 있다. 특히 복잡한 배경을 가지고 있는 악보 영상인식의 경우 더욱 그렇다. 악보 기호 인식에서 오선 두께와 오선 간격은 인식에 큰 영향을 끼친다. 이들 정보는 이진화에도 사용되는데, 복잡한 배경을 가지고 있는 경우 일반적인 이진 영상은 오선 두께와 간격을 추정하는데 만족스럽지 못하다. 따라서 우리는 에지영상에서 런-길이 엔코딩 기술을 이용해 오선 두께와 간격 추정하는 강건한 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 2단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계는 소벨 연산자에 의해 영역별로 에지 영상을 기반으로 오선 두께와 간격을 추정한다. 각 에지 영상의 열은 런-길이 엔코딩 알고리즘에 의해 기술된다. 두 번째 단계는 안정한 경로 알고리즘을 이용한 오선 검출과 오선 위치를 추적하는 적응적 LTH알고리즘을 이용한 오선 제거이다. 실험결과 복잡한 영상의 경우에도 강건함과 높은 인식률을 보였다.
농촌의 청년들이 대도시로 대거 진출하여 농촌에 남아 생산에 종사하는 인력의 대부분이 노년층이 되어 온 것이 오래전부터의 일이다. 이들 노년층에게 있어서 가축에게 사료를 주는 일보다는 오히려 축사의 배설물을 치우는 일이 힘겨운 일이기 때문에 무엇보다 이부분의 자동화가 필요하다고 본다. 따라서 우리는 가축들의 폐사를 줄이기 위하여 축사의 배설물을 청소할 수 있고 혹한기와 혹서기 때 급격한 온도변화에 빠르게 대응할 수 있는 자동화시스템을 개발해 왔다. 시스템의 동작 환경을 원격지에서 모니터링 하기위하여 CCD 카메라를 이용하여 실시간으로 감시할 수 있는 시스템도 제안하였다. 본 논문에서는 이동 중에 축사 자동화 시스템을 제어할 수 있도록 PDA를 이용한 원격제어 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 사용자가 이동하고 있는 동안에 PDA 화면을 이용하여 제어 및 모니터링이 가능하도록 구현하였다. 또한 화재 및 외부로부터의 침입이 있을 경우 경고를 보내 도난을 방지하기 위한 보안시스템도 추가하였으며 도난 및 화재 등 비상시에 상황을 실시간으로 모바일을 이용하여 문자전송을 받을 수 있도록 구현하였다.
영상 기반 3차원 복원은 실세계 객체의 형태와 색상을 복원하는 것이며, 실내외 환경과 목적에 맞게 영상 센서를 이동플랫폼에 탑재하여 측위 및 매핑의 목적으로 활용한다. 지하공간 사고 발생의 증가로 지하공간 정보의 위치 정확도 문제가 제기되고 있으며, 관로형 지하시설물 내부에서 취득된 영상데이터로부터 3차원 위치 결정과 동시에 내부 손상 등을 파악할 수 있다는 장점으로 영상 기반의 위치 추정 연구가 수행되어오고 있다. 본 연구에서는 관로형 지하시설물 내부에서 취득한 영상과 기준데이터를 함께 사용하여 영상 기반으로 시설물의 3차원 형상을 복원하는 연구를 수행하였다. 스테레오 카메라를 탑재한 무인이동체 시스템을 구성하고, 입구와 출구에 기준데이터가 배치된 관로형 지하시설물 내에서 데이터를 영상 데이터를 취득한다. 취득한 데이터와 기준데이터를 함께 사용하여 지오레퍼런싱 된 3차원 형상으로 복원한다. 복원된 결과의 정확도를 위치와 길이를 통해 검증하였으며, 위치는 20-60 cm의 정확도로 결정되었고 길이는 약 20 cm의 정확도로 추정된 것을 확인하였다. 영상 기반 3차원 복원 방법을 통해 관로형 지하시설물의 위치, 선형을 효과적으로 갱신할 수 있을 것으로 판단된다.
증강현실은 가상현실과 달리 현실 세계를 바탕으로 가상정보를 제공함으로, 보다 향상된 현실감과 상호작용을 가능케 하는 장점이 있다. 본 논문에서는 스마트폰이나 테블릿 PC에서 선박 3D 모델을 시각화하는 증강현실 기반의 선박설계 시각화 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 Contour 기법으로 모서리점을 추출하고, Harris의 코너점 검출기로 대표 특징점을 추출하여 설계도면 데이터베이스를 구축한다. SURF 알고리즘을 이용하여 카메라로부터 입력받은 설계도면 영상에서 대표 특징점들을 추출하여 서버에 저장된 설계도면 DB의 특징점과 설계도면을 매칭하여 인식한다. 인식된 설계도면은 모바일 기기에서 3D 선박 구조물을 증강하여 시각화한다. 기존의 2D로 이루어지는 영업설계에 비해 선박의 이해가 용이하며 설계기간을 단축시키는 효과로 영업경쟁력이 향상될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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