기존의 PC나 W/S보다 이동성으로 인해 성능 상 제약이 많은 이동 컴퓨터 (mobile computer)는 인터넷을 통한 멀티미디어 서비스를 위해 프락시 서버(proxy server)를 이용하여 이미지 파일의 양을 줄이거나 모든 데이타를 문자로만 처리해서 전송 받고 있다. 그러나 기존의 프락시 서버들은 다양한 이동 컴퓨터들로부터 H/W의 사양을 전송 받지 못하기 때문에, 이동 컴퓨터의 디스플레이 크기가 다양함에도 불구하고 동일한 크기(pixels)의 이미지 파일을 이동 컴퓨터들에게 전송해야만 한다. 그리고 사용자 별로 구분된 캐시를 사용함으로써 캐시의 적중률(hit ratio)이 떨어지게 된다. 이를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 디스플레이 크기와 색상을 기준으로 다양한 이동 컴퓨터들을 클래스로 나누고, WWW의 이미지 파일을 각각의 클래스에 적합하게 변환하여 저장하는 프락시 서버인 '클래스 기반 프락시(Class-based Proxy)'를 설계하고 구현하였다. 클래스 기반 프락시는 클라이언트 장치 (client device)가 요구하는 이미지 파일을 해당 클래스의 디스플레이 크기에 비례하여 변환한다. 따라서, 이동 컴퓨터들은 해당 클래스에 맞도록 변환된 이미지 파일을 클래스 기반 프락시로부터 전송 받기 때문에 PC나 W/S에서 보던 홈페이지의 화면을 이동 컴퓨터에서도 유사하게 볼 수 있다. 또한, 클래스 기반 프락시는 캐시에 저장되어 있는 변환된 이미지 파일을 동일한 클래스의 이동 컴퓨터들이 서로 공유하도록 하였다. 본 논문에서 구현한 클래스 기반 프락시와 기존의 프락시 서버를 테스트 한 결과, 클래스 기반 프락시 는 클라이언트에게 적합하게 변환된 이미지 파일들이 캐시에 저장되어 사용될 때 기존의 프락시 서버보다 빠른 속도를 보였다. 그리고 사용자들이 늘어날수록 클래스 기반 프락시가 기존의 프락시 서버보다 빠른 처리 속도를 나타냈다. 따라서, 클래스 기반 프락시는 클래스 별로 구분된 캐시로 인해 프락시 서버의 부담을 줄임으로써, 기존의 프락시 서버들보다 확장성(scalability)이 향상되었다.
현대 사회에서 빼놓을 수 없는 기기인 휴대폰 카메라를 통하여 획득한 악보를 인식함으로써 누구나 손쉽게 전문적인 악보에 대한 지식이 없어도 악보를 연주할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 실험은 휴대폰 카메라를 이용하여 촬영한 악보 영상을 전처리과정을 통하여 분리된 심볼들을 인식한 후 미디를 구성한다. 본 논문에서는 실험을 위하여 휴대폰 카메라로 촬영한 임의의 악보 영상 11종을 사용하였다. 전처리 과정을 거친 심볼을 대상으로 제안한 방법을 통하여 인식한 결과 평균 98%의 높은 인식률을 보였다. 본 시스템을 휴대폰에 포팅하여 수행시간을 측정한 결과, 영상의 입력 후 미디 생성까지 걸리는 시간이 평균 8.63초가 소요됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 GPS를 사용하여 위치와 자세 트래킹 정보를 이용하는 옥외용 증강현실 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 이동 운용국과 지상 운용국으로 구성하였고, 이동 운용국은 실시간 영상 획득 장치, GPS 트래킹 장치와 무선 데이터 송수신기로 구성하였다. 지상 운용국은 무선 송수신기, 가상 영상 발생 장치와 영상 합성 장치로 구성하였다. 영상 획득 장치가 부착된 이동 운용국의 위치와 자세를 측정하는 GPS 트래킹 장치는 TANS Vector와 RT-20으로 DGPS을 이용하도록 설계하였고, 무선 데이터 송수신기는 이동 운용국과 지상 운용국간의 데이터 전송을 위하여 이용하였다. 차량과 헬리콥터에 구현한 시스템을 장착하여 평가한 결과 건축 시뮬레이션과 방송, 여행지 안내, 무인정찰기, 유${\cdot}$무인 항공기에서의 항법 지원과 능동적인 정보수집, 재해 관찰 등과 같은 분야에 적용할 수 있음을 알 수 있었다.
토마토 작물은 병해에 노출이 쉽고 단시간에 퍼지므로 병해에 대한 늦은 조치로 인한 피해는 생산량과 매출에 직접적인 영향을 끼친다. 따라서, 토마토의 병해에 대해 누구나 현장에서 간편하고 정확하게 진단하여 조기 예방을 가능하게 하는 서비스가 요구된다. 본 논문에서는 사전에 ImageNet 전이 학습된 딥러닝 기반 모델을 적용하여 토마토의 9가지 병해 및 정상인 경우의 클래스를 분류하고 서비스를 제공하는 시스템을 구성한다. Plant Village 데이터 셋으로부터 토마토 병해 및 정상을 분류한 잎의 이미지 셋을 합성곱을 사용하여 조금 더 가벼운 신경망을 구축한 딥러닝 기반 CNN구조를 갖는 MobileNet, ResNet의 입력을 사용한다. 2가지 제안 모델의 학습을 통해 정확도와 학습속도가 빠른 MobileNet를 사용하여 빠르고 편리한 서비스를 제공할 수 있다.
In this paper, we proposed localization method of mobile robot using color landmark mounted on ceiling. This work is composed 2 parts : landmark recognition part which finds the position of multiple landmarks in image and identifies them and absolute position estimation part which estimates the location and orientation of mobile robot in indoor environment. In landmark recognition part, mobile robot detects artificial color landmarks using simple histogram intersection method in rg color space which is insensitive to the change of illumination. Then absolute position estimation part calculates relative position of the mobile robot to the detected landmarks. For the verification of proposed algorithm, ceiling-orientated camera was installed on a mobile robot and performance of localization was examined by designed artificial color landmarks. As the result of test, mobile robot could achieve the reliable landmark detection and accurately estimate the position of mobile robot in indoor environment.
This paper implements mobile Worldwide Interoperability for Microwave Access (WiMAX) receiver using Software Defined Radio (SDR) technology. SDR system is difficult to implement on the mobile handset because of restrictions that are computing power and under space constraints. The implemented receiver processes mobile WiMAX software modem on Open Multimedia Application Platform (OMAP) System on Chip (SoC) and Field Programmable Gate Array (FPGA). OMAP SoC is composed of ARM processor and Digital Signal Processor (DSP). ARM processor supports Single Instruction Multiple Data (SIMD) instruction which could operate on a vector of data with a single instruction and DSP is powerful image and video accelerators. For this reason, we suggest the possibility of SDR technology in the mobile handset. In order to verify the performance of the mobile WiMAX receiver, we measure the software modem runtime respectively. The experimental results show that the proposed receiver is able to do real-time signal processing.
인공지능이 이미지 편집 기술에 적용되어 조작 흔적이 거의 없는 고품질 이미지를 생성할 수 있게 되었다. 그러나 이러한 기술들은 거짓 정보 유포, 증거 인멸, 사실 부인 등의 범죄 행위에 악용될 수 있기 때문에 이에 대응하기 위한 방안이 필요하다. 본 연구에서는 이미지 조작을 탐지하기 위해 이미지 파일 분석과 모바일 포렌식 아티팩트 분석을 수행한다. 이미지 파일 분석은 조작된 이미지의 메타데이터를 파싱하여 Reference DB와 비교분석을 통해 조작여부를 탐지하는 방법이다. Reference DB는 이미지의 메타데이터에 남는 조작 관련 아티팩트를 수집하는 데이터베이스로서, 이미지 조작을 탐지하는 기준이 된다. 모바일 포렌식 아티팩트 분석은 이미지 편집 도구와관련된 패키지를 추출하고 분석하여 이미지 조작을 탐지하도록 한다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 기존의 그래픽적 특징기반 분석의 한계를 보완하고, 이미지 처리 기법과 조합하여 오탐을 줄일 수 있도록 한다. 연구 결과는 이러한 방법론이 디지털 포렌식 조사 및 분석에 유의미하게 활용될 수 있음을 보여준다. 또한, 조작된 이미지 데이터셋과 함께 이미지 메타데이터 파싱 코드와 Reference DB를 제공하여 관련 연구에 기여하고자 한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권2호
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pp.145-149
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2010
In this paper, we propose a kinematic approach to estimating the real-time moving object. A new scheme for a mobile robot to track and capture a moving object using images of a camera is proposed. The moving object is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the active camera. Uncertainties in the position estimation caused by the point-object assumption are compensated using the Kalman filter. To generate the shortest time path to capture the moving object, the linear and angular velocities are estimated and utilized. The experimental results of tracking and capturing of the target object with the mobile robot are presented.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.338-341
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1996
A neural fuzzy control strategy, developed in order to make a Mobile Vehicle(MV) run along with the traffic guidelines on the road, is presented. A neurocomputer is used in the control procedure and it learnt the driving knowledge to control the MV's actions. The image information of the guidelines is provided by a CCD camera on the top of the MV. The MV utilize the image information to identify the shape of the road and to decide the position of itself, and control the running actions. A fuzzy controller works on-line. Both of the neural controller and the fuzzy controller make up each other. This control method solve the problem of mechanical and electrical inertia and make the Mobile Vehicle run rapidly and smoothly.
In this paper, we propose an algorithm to extract valid planar regions from stereo images for visual navigation of mobile robots. The algorithm is based on the difference image between the stereo images obtained by applying Homography matrix between stereo cameras. Illegal planar regions are filtered out by the use of labeling of the difference images and filtering of invalid blobs using the size of each blob. Also, illegal large planar regions such as walls are removed by adopting a weighted low-pass filtering of the difference image using the past difference images. The algorithms are experimented successfully by the use of stereo camera system built in a mobile robot and a PC-based real-time vision system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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