본 논문에서는 차량에 부착된 번호 판을 컴퓨터에 입력한 후 이를 색 분해법과 역전파 신경망을 이용하여 자동차 번호를 고속으로 추출할 수 있는 방법을 제시하였다. 칼라 비디오 카메라에 의해 컴퓨터에 입력되는 자동차의 동화상을 R, G, B 신호로 분리한 후 승용차의 번호판 색상을 이용하여 R, G ,B의 각 농도에 맞는 임계치를 설정하여 2치화 시켜 번호판 영역을 추출한 후에 2 치화된 이 화상 신호를 프레임 버퍼에 기록하여 컴퓨터의 화상 데이터로 입력시켰다. 그리고 문자 인식 알고리즘을 적용한 후 문자 인식을 개선시키기 위해 역전파 신경 회로망을 적용하여 차랑 번호판 인식 시스템을 구현하였다. 또한 주변의 유사 색상의 존재로 인한 흔돈을 극소화시키기 위해 차량 번호판의 직사각형 구조를 이용하여 수평.수직선 추출 알고리즘을 사용하였으며 실험 결과 고속으로 차량 번호판 추출 및 인식이 가능함을 보였다.
방사선 치료에 있어서 정상 조직에는 방사선을 최소화 하고 종양 부위에 정확한 방사선을 집중해서 조사하여 국소 종양 제어율(Local Tumor Rate)을 극대화 하는 것이 가장 중요하다. 이를 위해서 초기에는 치료사들이 직접 환자의 움직임을 감지했으나 정확도가 떨어지고 치료사들의 피로가 가중되는 문제점들이 있었다. 또한 웹카메라를 이용하여 기준영상과 갱신되는 영상의 차분값을 계산하여 그 결과가 기준값을 초과하면 움직임이 발생한 것으로 판단하는 시스템을 사용하였다. 그러나 이 시스템은 환자의 움직임을 정량적으로 분석할 수 없고 토모치료기의 치료베드 이동시 변화되는 배경을 환자와 가려낼 수 없었다. 이에 본 논문에서는 이러한 한계점을 해결하고자 지수가중치(${\alpha}$) 필터를 이용하여 환자의 움직임을 정량화 하고 환자와 치료환경의 배경이미지를 분리하여 치료중 환자의 움직임만을 감지하여 환자의 움직임으로 인한 문제를 줄일 수 있었다.
최근 증강 현실(AR)의 응용분야로 AR 콘텐츠의 관심과 수요가 증가하고 있다. 일반적으로 실외환경에서 AR 콘텐츠를 서비스할 때 AR 스크린 위에 오브젝트의 표출을 제어하기 위해 GPS 신호를 이용한 위치 정보를 사용하거나 사물의 이미지를 기반으로 하는 마커를 사용한다. 그러나 실내 환경에서의 경우 위치 정보를 이용할 수 없다는 문제점이 있다. 만약 마커만을 이용하여 서비스를 제공하는 경우 주변의 이동하는 장애물로 인한 마커의 인식이 불안정하다는 문제점 또한 갖는다. 그리고 AR 스크린 상에 표시되는 정보가 특정 위치에 고정 상태로 표시되는 것이 아닌 카메라의 이동에 따라 이동한다는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 iBeacon을 이용하여 실내 위치 인식과 특정 마커를 이용하여 AR 스크린에 표출될 객체를 정확한 위치에 나타내기 위한 오브젝트 제어 방법에 대해 연구하였다.
스피커 진동판은 고유 특성에 의해 분할진동을 발생 시킨다. 이 분할진동은 진동판의 형상 변화를 가져올 정도로 뚜렷한 영향을 주는데, 본 논문에서는 IT 분야의 첨병인 스마트 폰을 포함한 초박형 멀티미디어 기기에서 많이 사용되는 마이크로 스피커를 그 대상으로 삼는다. 마이크로 스피커는 일반적인 스피커와 다른 평판형의 구조적인 형태와 공간적인 제약이 존재한다. 특히 구동 공간이 밀폐형으로 설계되어 무빙 코일에서 발생하는 열의 냉각이 열악하고 보조적인 서스펜션 구조를 갖추기 어렵다. 본 연구에서는 진동판의 열전달과 분할진동 모드의 연관성을 연구한다. 이를 위해 진동판의 레이저 스캔을 통한 분할진동 측정과 열화상 카메라 촬영을 통한 열변화 측정의 두 단계로 나누어 실험을 진행한다. 이를 통해 특정 주파수 범위에서 분할진동 모드와 열전달 형태를 비교함으로써, 열화상 카메라를 통한 촬영 결과로 진동판 분할진동 모드의 경향성을 빠르게 예상할 수 있어, 마이크로 스피커의 최적 설계에 도움이 되는 지표를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
도시철도인 지하철은 대중교통 수단 중의 핵심이라고 할 수 있다. 도시 철도는 항상 많은 승객들이 이용하다 보니 도난, 범죄, 테러 등의 심각한 문제에 늘 노출되어 있다. 특히 도시철도 환경 특성상 감시 범위가 넓게 분산되어 있고 감시 대상 범위가 급증하고 있어 기존 CCTV와 같은 수동적인 감시만으로는 종합적인 관리가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 도시철도내 지능형 객체인식 시스템을 구성, 설계 방법 및 객체 인식 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하고자 하는 객체 인식시스템은 역사내 카메라 영상을 분석하여 승강장 및 대합실에서 제한구역내 접근이나, 방치 혹은 일정 시간 이상 움직이지 않는 물체가 있는 경우를 위험 상황으로 인지하고 신속하게 대응 할 수 있도록 하고자 하였다. 제안된 알고리즘은 기존 Kalman 필터를 이용한 객체 인식율 84.62%에 비해 지정지역 감지에 대해서는 100%, 방치된 물체 감지는 최소 82% 이상, 움직임이 없는 물체 감지에서는 94% 이상의 감지율을 나타내어 실효성을 입증하였다.
고용량 고화질 동영상의 빠르고 효율적인 전송을 위해 압축은 반드시 필요한 기술이다. 이를 위해 사용되는 움직임 추정 기술은 동영상을 고효율로 압축할 수 있는 가장 중요한 기술의 하나이다. 제안한 방법은 다이아몬드 탐색 기법을 기반으로 하여 개선하였으며 탐색 패턴에 있어서 분할하거나 혹은 회전하는 다이아몬드의 형태를 갖고 있다. 제안한 방법은 특히 카메라의 이동을 따라 방향성을 갖는 움직임이 큰 영상의 경우에 있어 보다 좋은 화질 향상의 결과를 가지며 움직임이 적은 영상의 경우께 있어서는 보다 적은 탐색 점수로 움직임 추정을 가능하게 함으로서 계산량을 상당수 감소시킬 수 있다. 또한 초기 탐색 점수를 달리하여 화질과 속도 면에 있어서의 비교 우위에 따른 임의의 선택을 가능하게 하였다. 실험 결과 제안한 방법은 다이아몬드 탐색 기법(DS), 육각 탐색기법(HEXBS)과 비교하여 더 좋은 화질을 유지하면서 보다 적은 탐색 점수를 갖고 움직임 추정을 할 수 있으며 기존의 알고리즘과 비교하여 영상의 움직임의 적고 많음에 따라 적응적으로 탐색 점수를 줄이거나 늘리면서 보다 우수한 성능으로 탐색을 가능하게 한다.
최근 높은 관심을 모으고 있는 모바일 증강현실 게임은 몰입감을 높이기 위한 접근 방법으로 손꼽히고 있다. 모바일 디바이스의 카메라를 이용하여 대상 물체를 인식하고 게임 캐릭터가 등장하도록 하는 기존 증강현실 기반의 게임에서는 대부분이 터치 기반의 인터랙션만을 사용하고 있다. 본 논문에서는 게임의 몰입도를 높이기 위하여 증강현실 타겟 이미지를 움직임으로써 게임 속 변형 객체를 직관적으로 조작하는 기법을 제안한다. 제안 방법에서는 타겟 이미지들 사이의 거리와 방향을 계산하고, 이에 따라 변형객체에 주어지는 외부력(external force)의 크기를 조정함으로써, 직관적 방법으로 변형 객체의 움직임을 조작할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 게임 콘텐츠에서 자연스러운 객체 표현을 위하여 많이 사용되고 있는 변형 직물(cloth) 모델에 초점을 맞추었고, 바람(wind)과 강체(rigid object)로 표현되는 게임 객체들과 상호작용하는 자연스러운 직물의 움직임을 표현하였다. 실험에서는 유니티 에셋 스토어에서 판매하는 기존 유료 직물 모델의 적용 결과와의 비교를 통하여 제안 기법이 보다 현실감 있는 직물의 움직임을 표현하고 있는 것을 보였다.
IEEE 802.11e standardized the EDCA mechanism to support the priority based QoS. And the virtual collision handler schedules the transmission time of each MAC frame using the internal back-off window according to the access category(AC). This can provides the differentiated QoS to real-time services at the medium traffic load condition. However, the transmission delay of MAC frame for real-time services may be increased as the traffic load of best effort service increases. It becomes more critical when the real-time service uses a compressed mode video codec such as moving picture experts group(MPEG) 4 codec. That is because each frame has the different importance. That is, the I-frame has more information as compared with the P- and the B-frame. In this paper, we proposed a buffer management algorithm based on the frame importance and the delay bound. The proposed algorithm is consisted of the traffic regulator based on the dual token bucket algorithm and the active queue management algorithm. The traffic regulator reduces the transmission rate of lower AC until that the virtual collision handler can transmit an I-frame. And the active queue management discards frame based on the importance of each frame and the delay bound of head of line(HoL) frame when the channel resource is insufficient.
영상카메라와 무선통신 기능을 탑재한 손모양 및 장애물 인식이 가능한 다족 로봇을 독자적으로 설계 및 제작하고 제작한 로봇에 최적화된 보행패턴 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 영상센서의 입력화상에 대해 하프변환 (Hough Transform)을 사용하여 물체의 외곽선을 추출하여 장애물을 인식하여 회피하는 실시간 자율보행이 가능한 알고리즘을 개발하였다. 로봇의 목표물 및 목적지 설정을 위하여 미리 학습시킨 피부색의 평균값과 입력영상의 확률거리(Mahalanobis Distance)를 산출하여 손 영역을 검출하고 손가락 개수에 따라 로봇의 명령 제어가 가능하도록 하였다. 장애물 및 손모양 인식에 따른 다족 자율 보행 로봇의 수행 실험 평균 결과 약 96%의 장애물 인식률과 94%의 손 모양 인식률을 보였다.
본 논문은 컴퓨터 비전 기반의 인식 기법으로 주간 시내도로에 정차된 버스와 보도 사이로 접근하는 측후방 차량을 탐지하는 시스템을 설명한다. 이 시스템은 승객의 안전한 하차를 위해 버스 운전자와 승객에게 차량의 접근 유무를 알려준다. 버스의 측후방 영상은 버스가 정차할 때마다 버스 중앙 출입문 상단에 장착된 카메라에서 입력된다. 이 영상에서 버스와 보도 사이에 탐색영역을 설정하고 이 영역에서 영상의 변화와 소벨 필터링으로 차량을 탐지한다. 탐지된 차량의 중심점을 잡은 후, 위치 및 가로 세로의 크기를 이용하여 거리, 속도, 방향을 알아낸다. 이 정보를 이용하여 하차하는 승객에게 위험한 상황이라 판단될 경우, 운전자와 승객에게 위험을 알려준다. 실험결과로 시내 주행시 87% 이상의 탐지율을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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