최근 현장검사장치의 소형화 및 디지털화가 급격히 빠르게 진화하고 있다. 뇨검사는 일반인이 요시험지인 딥스틱을 이용하여 시각적인 색비교를 통해 자가진단이 가능하기에 색인지 기술에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 연구는 요시험지검사에 사용되는 딥스틱(Dipstick Pad)의 색 변화를 스마트폰 카메라를 이용하여 얻어진 이미지로부터 RGB 값을 분석하였다. 비교 대상은 가장 많이 검사하는 질환으로 당뇨 증상과 관련 있는 요소인 당, 케톤체, pH의 양적변화에 대한 뇨 색 변화를 관찰하였다. 본 실험에서 일반적인 조도의 영향을 기준으로 밝은 조도와 어두운 조도 조건에서 뇨시험지상의 색변화에서 추출된 RGB값의 변화를 관찰하였다. 결과적으로 밝은 조도 조건에서의 색상 추출값이 높고 농도에 따른 반영이 잘 이루어지는 반면 낮은 조도 영역에는 색상 추출값이 낮게 나타났다. 따라서, 색 분리 알고리즘의 문제점을 개선하고자 RGB 수치의 변화값을 제시하였다.
본 논문에서는 Kinect 방식의 RGB-D 영상센서를 사용하여, 깊이(Depth) 영상으로부터 3차원 객체의 기하정보를 표현하는 표면 정규 벡터(Surface Normal Vector)를 추출하고, 그 결과를 영상화하는 방법을 제안하며, 제안된 방법으로 생성된 영상으로부터 깊이 영상의 특징점 및 특징 기술자를 추출하여 3차원 객체 인식 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 또한 생성된 RGB-D 특징 기술자들을 객체 단위로 구분 가능한 코드북(CodeBook) 학습을 통한 인식방법을 제안하여 객체의 인식 성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안하는 RGB-D 기반의 특징 추출 및 학습 방법은 텍스쳐 유무, 카메라 회전 및 이동 변화 등의 환경변화에 강건함을 실험적으로 증명하였으며, 이 방법은 Kinect 방식의 RGB-D 영상을 사용하는 3차원 객체/공간 인식 및 추적, 혹은 이를 응용하는 증강현실 시스템에 적용하여 사용될 수 있다.
본 논문에서는 플라즈마 디스플레이 패널 생산 공정에서 카메라를 이용한 검사장비와 색차계를 이용한 검사장비 사이의 색차를 줄이기 위한 칼라 보정 방법을 제안한다. 칼라 보정 행렬은 두 장비에서 RGB 원색과 기준백색의 색도좌표로 획득한 RGB에서 XYZ 변환 행렬들 사이의 관계를 이용함으로써 구성할 수 있다. 제안한 칼라 보정 방법이 적용된 비접촉식 칼라 검사장비가 다양한 테스트 칼라에 대하여 영역 칼라 CCD 카메라에 의해 획득된 색도좌표를 색차계에 의해 측정된 색도좌표로 만족스럽게 보정됨을 실험결과에서 확인할 수 있다.
최근 증강현실(AR), 가상현실(VR), 혼합현실(XR) 분야가 각광받고 있으며, 3차원 공간과 사물을 인식하여 다양한 콘텐츠 서비스를 제공하는 기술이 개발되고 있다[1]. 3차원 공간과 사물을 인식하기 위해 가장 널리 사용되는 방법은 RGB 카메라를 이용하는 것이다[2]. RGB 카메라를 이용하여 촬영한 영상을 분석한 후 분석된 결과를 이용하여 카메라와 환경의 관계를 추정한다. 시차는 사용자가 촬영한 복수의 이미지에서 특징점의 차이를 이용하여 계산된다. 실험적으로 구한 깊이에 대해 계산된 디스패리티에 시차 정보와 스케일링 정보를 더하여 3차원 특징점을 생성한다. 제안하는 알고리즘은 단일 모바일 디바이스에서 획득한 영상을 사용한다. 특징점 매칭을 기반으로한 디스패리티 추정과 시차조정 3D 특징점 생성이다. 실제 깊이 값과 비교했을 때, 생성된 3차원 특징점은 실측값의 10% 이내의 오차가 있음을 실험적으로 증명하였다. 따라서 제안하는 방법을 이용하여 유효한 3차원 특징점을 생성할 수 있다.
본 논문에서는 건축물 진동저감장치에 적용되는 액체감쇠기 내 유체 자유표면의 동적 거동 계측을 위해 저가형 RGB-depth 센서인 Microsoft사 $Kinect^{(R)}$ v2의 활용과 계측시스템을 구축하는 방법을 제안하였다. $Kinect^{(R)}$ v2의 성능검토 및 실효성 확인, SDK(software development kit)를 사용한 실시간 모니터링, 3D 공간상에서 유체의 표면 정보 취득, 기존 비디오 센싱기법과의 비교를 통해 본 연구에서 제안한 유체의 동적 거동 계측 시스템의 정확성과 우수성을 검증하였다. 제안된 계측시스템을 활용하여 소형 수조 내 액체에 대한 동적 거동 정밀계측을 수행하였으며, 이를 바탕으로 광범위한 가진입력에 대한 유체 자유표면의 동적 거동 특징을 확인하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 RGB-depth센서의 건축물 진동저감 적용을 통해 정밀한 모니터링 시스템을 구축하고 최적화된 액체감쇠기의 설계 및 운용을 기대할 수 있다.
본 논문에서는 RGB이미지와 Depth 이미지를 촬영할 수 있는 촬영 장비인 Azure Kinect를 사용해 다시점 촬영 시스템 구성을 위한 카메라 동기화 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에는 8대의 Azure Kinect 카메라를 사용하고 있으며 각 카메라는 3.5-mm 오디오 케이블로 연결되어 외부동기화 신호를 전달한다. 그리고 이미지를 저장할 때 발생하는 메모리에서의 병목현상을 최소화하기 위해 촬영 시스템의 동작을 16개의 버퍼로 나누어 병렬 컴퓨팅으로 진행한다. 이후 동기화 여부에 따른 차리를 디바이스 타임스탬프를 기준으로 하여 비교한다.
본 논문에서는 이동 카메라에서 취득한 영상에서 컬러 정보를 이용하여 다수의 보행자를 검출하고 특정 보행자를 추적하는 방법을 제안한다. 먼저 연속한 동영상 입력에 대해 BMA(Block Matching Algorithm)을 이용하여 움직임 벡터를 추출하고 움직임 보상을 한 후 차 영상을 생성한다. 다음은 이진 영상으로 변환한 후 불필요한 잡음 능을 제거하친, 프로젝션을 수행하여 보행자를 검출한다. 만약 검출된 보행자가 서로 인접하거나 겹쳐졌을 경우 RGB 컬러 정보를 이용하여 분리시킨다. 검출된 다수의 보행자로부터 특정 보행자를 추적하기 위해 보행자 가운데 영역의 RGB 컬러 정보를 이용하여 추적한다. 제안된 방법에 대하여 비디오 카메라로 녹화한 영상을 컴퓨터에서 입력받아 검출과 추적 실험을 수행한 결과, 검출 성공률이 97%, 검출 실패율이 3%로 나타났고 추적 또한 우수함을 입증하였다.
철근 콘크리트 구조 건설현장에서 육안 검사 방식으로 수행되는 현재 단계의 구조감리는 그 필요성에 비하여 매우 노동 집약적이기에 현실적으로 현장의 모든 상황을 파악하기에 제한적이며, 검사자의 주관성도 배제될 수 없다. 따라서 본 연구는 철근을 대상으로 한 구조감리의 효율성 개선을 위해 360° 카메라를 통해 수집한 RGB 및 Depth 데이터 기반 3D model을 이용하여 배근 간격을 도출하고 실측값과의 비교를 통해 정확도를 검증하였다. 소규모 현장(약 265 m2)의 12개 지점에 대해 계측을 수행하였으며, 지점당 스캔시간은 약 20초, 이동 및 설치시간을 포함한 총 계측 시간은 약 15분이 소요되었다. 계측된 데이터는 SLAM 알고리즘을 통하여 RGB-based 3D model과 3D point cloud model을 생성하였으며, 각각의 모델에서의 계측값을 실측값과 비교하여 정확도 검증을 진행하였다. RGB-based 3D model과 3D point cloud model은 각각 10mm, 0.1mm의 최소분해능을 갖으며, 각 모델로부터 계측된 철근의 배근 간격 은 의 오차는 최대 28.4%, 최소 3.1% (RGB-based 3D model) 최대 10.8%, 최소 0.3% (3D point cloud model)로 확인되었다. 본 연구를 토대로 추후 자동화 기반의 원격구조 감리 기술개발을 통하여 현장적용 및 분석의 효율성을 증대시키고자 한다.
DSLR 카메라를 이용하여 획득한 지상 디지털 영상자료는 지상 사진 측량, 공간모델링에 활용할 수 있다. 지상 디지털 영상에서 각 화소의 명암도는 영상을 결정하는 가장 중요한 매개변수(parameter)이다. 따라서 좀 더 명확한 명암도의 수치 자료를 획득하고 활용하기 위하여 디지털 카메라의 분광학적 특성과 파라미터를 추정해볼 필요가 있다. 본 연구에서는 Sony DSC-F828 DSLR 카메라로 연속촬영(프레임속도 0.38초)을 통하여 얻은 7장의 같은 디지털 컬러 사진으로부터 각각 RGB 밴드의 명암도 값을 추출하여 프레임 간 화소별 명암도 차이를 확인하고, 각 컬러 밴드에 대한 각 화소의 통계학적인 분석을 통하여 분광학적인 특성의 프레임별, 화소별, 밴드별 변화와 그에 따른 상관관계에 대하여 추정해 보는 것을 목적으로 한다.
본 논문에서는 실사 컬러 영상을 이용하여 디지털 컬러 홀로그램 비디오를 생성하는 시스템을 제안한다. 전체 시스템은 크게 영상의 획득을 위한 카메라 시스템과 각종 영상처리를 위한 소프트웨어로 구성된다. 카메라 시스템은 수직리그에 RGB 카메라와 깊이 카메라로 장착한 형태이고, 두 이종 영상 데이터의 시점을 일치시키기 위해서 파장에 따라 투과율이 다른 콜드 미러(cold mirror)를 이용하였다. 소프트웨어는 획득된 영상을 가공하고 서비스하기 위한 엔진들과 GPGPU(general-purpose computing on graphics processing unit)를 이용한 컴퓨터 생성 홀로그램(computer-generated hologram, CGH)으로 구성된다. 각 알고리즘들은 C/C++ 및 CUDA로 구현되었고, 각 엔진들은 LabView 환경에서 통합되었다. 제안한 시스템은 약 6K개의 광원에 대해서 초당 약 10프레임의 컬러 홀로그램을 생성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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