자동차 타이어의 휠과 트레드 사이에 탄성중합체 또는 다각형의 스포크를 채우는 방식으로 제작하는 비공기압 타이어는 자동차 관련 학계 및 항공우주 업계의 중요한 연구 주제가 되고 있다. 본 연구에서는 생성형 적대 신경망을 기반으로 비공기압 타이어 디자인을 생성하는 시스템 개발했다. 특히 비공기압 타이어의 종류와 사용 환경, 제작 방식, 공기압 타이어와의 차이점 그리고 스포크 디자인에 따른 하중 전달의 변화 등 디자인에 영향을 미칠만한 변수들에 대한 조사를 실시했다. 이 연구는 OpenCV를 통해 다양한 스포크 형태의 이미지를 만들고, projected GANs에 학습시켜 비공기압 타이어 디자인에 사용될 스포크를 생성했다. 디자인된 비공기압 타이어는 사용 가능 및 불가능으로 레이블링하고, 이를 Vision Transformer 이미지 분류 AI 모델에 학습시켜 분류하도록 하였다. 최종적으로 분류 모델의 평가를 통해 0에 가까운 loss의 수렴, 99%의 정확도를 확인했다. 차후 도형 및 스포크 이미지와 알고리즘을 이용한 디자인이 아닌, 완전 자동화 시스템의 개발과 더 나아가 3D의 물리적 해석 없이 사용 가능한 디자인을 생성하는 것을 목표로 한다.
OpenCV을 사용하여 MFC/OpenGL 환경의 BTT 미사일을 설계하였다. 시뮬레이션을 수행 하는 동안의 이미지에서 표적의 특징점(Feature point)를 추출해 호모그래피 행렬(Homography Matrix)을 계산하여 이로부터 표적의 위치, 속도, 자세 정보등을 추정하도록 하였다. 그리고 미사일 동역학, 자동 조종 장치 역시 C로 구현하여 통합 시뮬레이션 환경을 구축하였다.
본 논문에서는 사용자의 손가락 제스쳐를 인식하여 증강현실(Augmented Reality) 환경에서 3D 객체를 조작하기 위한 핸드-제스쳐 인터페이스를 구현한다. 구현된 핸드-제스쳐 인터페이스는 입력된 실 영상으로부터 손 영역을 추출하고, 사용자의 핸드 제스쳐에 의한 핸드 마커에 의해서 증강 객체를 생성한다. 그리고 사용자 제스쳐에 상응하는 3D 객체 조작은 손 영역의 면적 비율, 손가락 개수, 손 영역 중심점의 변화 등의 상관 관계를 분석하여 수행한다. 구현된 증강현실 3D 객체 조작 인터페이스의 성능 평가를 위해서는 OpenGL로 3D 객체를 제작하고, OpenCV 라이브러리를 기반으로 C++언어를 사용하여 핸드 마커 및 제스쳐 인식의 모든 처리 과정을 구현하였다. 그 결과, 각 사용자 핸드-제스쳐 명령-모드별 평균 인식률이 90%이상으로 성공적인 인터페이스 기능을 보였다.
본 논문은 LTE 통신망 환경에서 군집 UAV의 비디오 영상 데이터를 고속으로 암호화하기 위한 하이브리드 암호시스템을 제안한다. 이 암호시스템은 ECC 공개키 알고리즘과 LEA 대칭키 알고리즘으로 구성된다. ECC는 RSA보다 빠르면서 동일한 보안성을 가지며, LEA는 동일한 키로 AES보다 빠른 국내 표준 알고리즘이다. 본 논문은 OpenSSL과 OpenCV를 활용하여 Socket 프로그램으로 8개의 군집 UAV 환경에서 하이브리드 암호시스템을 구성하여 구현하였다. 실험을 통하여 본 하이브리드 암호시스템이 실시간 환경에서 효율적으로 적용이 가능함을 보인다.
본 논문에서는 딥러닝을 활용한 흔들림 영상 안정화 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 기존 몇 가지 2D, 2.5D 및 3D 기반 안정화 기술과 다르게 딥러닝을 활용한다. 제안하는 알고리즘은 흔들리는 영상을 CNN 네트워크 구조와 LSTM 네트워크 구조를 통한 특징 추출 및 비교하여 이전 프레임과 현재 프레임 간의 특징점 위치 차이를 통해 특징점의 이동 크기와 방향의 반대로 영상을 변환하는 알고리즘이다. 흔들림 안정화를 위한 알고리즘은 각 프레임의 특징 추출 및 비교를 위해 Tensorflow를 활용하여 CNN 네트워크과 LSTM 구조를 구현하였으며, 영상 흔들림 안정화는 OpenCV open source를 활용해 구현하였다. 실험결과 영상의 흔들림이 상하좌우로 흔들리는 영상과, 급격한 카메라 이동이 없는 영상을 실험에 사용하여, 제안한 알고리즘을 적용한 결과 사용한 상하좌우 흔들림 영상에서는 안정적인 흔들림 안정화 성능을 기대할 수 있었다.
수중영상은 수중 잡음과 낮은 해상도로 표적의 형상과 구분이 명확하지 않다. 그리고 딥러닝의 입력으로 수중영상은 전처리가 필요하며 Segmentation이 선행되어야 한다. 전처리를 하여도 표적은 명확하지 않으며 딥러닝에 의한 탐지, 식별의 성능도 높지 않을 수 있다. 따라서 표적을 구분하며 명확하게 하는 작업이 필요하다. 본 연구에서는 수중영상에서 표적 그림자의 중요성을 확인하고 그림자에 의한 물체 탐지 및 표적 영역 획득, 그리고 수중배경이 없는 표적과 그림자만의 형상이 담긴 데이터를 생성하며 더 나아가 픽셀값이 일정하지 않은 표적과 그림자 영상을 표적은 흰색, 그림자는 흑색, 그리고 배경은 회색의 3-모드의 영상으로 변환하는 과정을 제시한다. 이를 통해 딥러닝의 입력으로 명확히 전처리된 판별이 용이한 영상을 제공할 수 있다. 또한 처리는 Open Source Computer Vision(OpenCV)라이브러리의 영상처리 코드를 사용했으면 처리 속도도 역시 실시간 처리에 적합한 결과를 얻었다.
Chang Hee Ok;Hyun Sung Lee;Min Soo Jeong;Yu Jin Jeong;Ji An Choi;Young-Bok Cho;Won Joo Lee
한국컴퓨터정보학회논문지
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제29권5호
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pp.31-38
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2024
본 논문에서는 생성형 AI 기반의 광고 이미지 자동 제작 서비스를 제공하는 ASAP(AI-driven Service for Advertisement Production) 애플리케이션을 제안한다. 이 애플리케이션은 GPT-3.5 Turbo Instruct를 이용하여 사용자가 입력한 키워드에 적합한 배경 분위기와 홍보 문구를 생성한다. 이를 입력으로 하여 배경 이미지와 텍스트 이미지를 생성하기 위해 OpenAI사의 DALL·E 3 모델과 Stability AI사의 SDXL 모델을 활용한다. 추가적으로 OCR 기술을 활용하여 텍스트 이미지의 정확도를 높이고, 생성된 출력물들을 모두 합성하여 최종적인 광고를 제작한다. 또한 PILLOW, OpenCV 라이브러리의 텍스트 박스를 이용하여 전화번호, 영업시간 등 세부 사항을 홍보물의 가장자리에 삽입할 수 있도록 구현한다. 본 애플리케이션은 광고 제작에 어려움이 많은 소상공인들에게 광고를 쉽고 편리하게 제작할 수 있고, 광고 제작 비용을 절감할 수 있는 효과를 제공한다.
This study examines the possibility of early production of forage rape (cv. Akela and Velox) in the period of wintering. Bolting date was Feb. 2 to Feb. 9 in PE film house culture by non-heating and Mar. 3 to Mar. 12 in open field culture. And flowering date was Feb. 24 to Mar. 3 in PE film house culture by non-heating, so it was 30~50 days faster than the open field culture of Apr. 17 to Apr. 22. Fresh matter yield was 8, 356~4, 887 kg/10a in PE film house culture by non-heating, so it was 1, 431~1, 603 kg/10a yield increase than in the open field culture of 7, 253~7, 456 kg/10a Dry matter yield was 953~963 kg/10a in PE film house culture by non-heating, so it was 71~284 kg/10a yield increase than in the open field culture of 669~892 kg/10a.
텍스처가 부족한 장면이나 카메라 포즈 변화가 클 경우, 기존의 텍스처 기반의 특징 추적 방법의 신뢰도는 크게 떨어진다. LLAH와 같은 특징 사이의 기하 정보를 활용하는 토폴로지 기반 특징 기술 방법이 좋은 대안이 될 수 있으나, 특징 검출방법의 성능에 크게 영향을 받는다. 본 논문에서는 토폴로지 기반 특징 기술을 위한 효과적인 특징 검출 방법을 마련하기 위한 기초 연구로, OpenCV 라이브러리에서 제공되는 특징 검출 방법들의 반복성(repeatability) 분석을 통해 토폴로지 기반 특징 기술에의 적용 가능성을 살펴본다. 실험을 통해, FAST의 성능이 가장 우수함을 확인하였다.
최근 지능형 감시카메라에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재의 연구들은 대부분 통합시스템 구현보다는 단일 모듈에 대한 성능향상에 중점을 두고 있다. 따라서 본 논문에서는 얼굴검출, 모션 센서 통합 모듈로 구성하는 무선 감시 시스템을 구현하였다. 무선 감시 시스템의 구현에는 sharp사의 카메라 모듈과 ecom사의 무선영상전송 모듈, roboblock의 ZigBee RF 무선컨트롤 송수신 모듈을 사용 하였고, 모션 센서 모듈에는 PANASONIC의 AMN14111를 사용하였다. OpenCV 라이브러리를 이용한 얼굴검출과 MFC로 소프트웨어를 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 모션 센서를 이용하는 영상 감시 시스템이나 얼굴검출이 필요한 시스템, 원격조정이 필요한 작업환경에 유용하게 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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