• 전자공학회논문지
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• 제54권1호
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• pp.96-110
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• 2017

기존의 차량 검출 연구들의 대부분은 일반렌즈 또는 광각렌즈를 가지는 후방 카메라를 사용하기 때문에 사각지대가 넓으며, 영상에 노이즈 및 다양한 외부 환경에 취약한 부분이 있다. 본 논문에서는 사각지대를 줄이고, 노이즈 및 가혹한 외부 환경에서도 인식이 가능한 검출 방법을 제안한다. 먼저 광각렌즈보다 더 넓은 화각을 가진 어안렌즈를 이용해 사각지대를 최소화한다. 렌즈의 화각이 커진 만큼 비선형 방사왜곡도 커지게 되므로, 정확한 영상 결과를 얻기 위해서 왜곡 상수 초기화와 최적화를 실시한 후 Calibration을 이용하였다. 그리고 Calibration과 동시에 원본 영상을 분석하여 안개가 자욱한 상황과 갑작스러운 조도 변화로 인해 생기는 명순응, 암순응 현상에 의한 시야 방해 상황에서도 인식이 가능하도록 안개 제거와 밝기 보정을 이용하였다. 안개 제거는 일반적으로 계산 시간이 매우 크다. 따라서 계산 시간을 줄이기 위해 대표적인 안개 제거 알고리즘인 Dark channel prior를 기반으로 안개를 제거하였다. 밝기 보정 시에는 Gamma correction을 이용했고, 보정에 필요한 Gamma value를 결정하기 위해 영상에 대한 밝기 및 명암 평가가 수행하였다. 평가는 영상의 전체가 아닌 일부분을 이용하여 할애되는 계산시간을 줄였다. 밝기 및 명암 값이 계산되면 그 값을 이용해 Gamma value를 결정하고 전체 영상에 보정을 실시하였다. 그리고 밝기 보정과 안개 제거로 나누어 병렬 처리한 후, 영상을 하나로 정합함으로써 전 처리 과정의 연산시간을 줄였다. 이후 보정된 영상으로부터 특징추출법인 HOG를 이용하여 차량을 검출하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하는 방법의 영상 보정을 이용한 차량 검출을 하는데 1프레임당 0.064초가 걸렸으며, 기존의 차량 검출 방법에 비해 7.5%의 향상된 검출률을 얻었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.256-262
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• 2004

로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다. 본 논문에서는 어안렌즈를 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특징을 갖는 고급의 영상 특징을 구하고, 이 특징들을 맵 빌딩과 위치 추정에 이용하였다. 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 이용하여 보정된 영상에서 천정영역과 벽영역으로 분할한다. 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특징점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특징점들을 구하고 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맵에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩 과정과 맵 상에서 로봇의 위치를 찾는데 이용된다. 로봇의 위치에서 구해진 특징점들은 로봇의 실제 위치를 추정하기 위해 기존의 맵과 매칭을 행하고 동시에 기존의 맵 데이터베이스는 갱신된다. 제안한 방법을 적용하면 50㎡의 영역에 대한 맵 빌딩 소요 시간은 2분 이내, 위치 추정시 위치 정확도는 ±13cm, 로봇의 자세에 대한 각도 오차는 ±3도이다.

• 전기전자학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.7-18
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• 2005

로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다 본 논문에서는 스케일 불변 특정을 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특정을 갖는 고급의 영상 특정을 구하여 맹 빌딩과 위치 추정을 수행한다. 먼저, 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 적용하여 천정영역과 벽영역으로 분할한다 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특정점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특정점들을 구하고 이미 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맴에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩과정에서 매칭되는 점들을 찾을 때 동시에 수행되어 진다. 그리고 임의의 위치에서 기존의 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾음으로서 위치 추정이 행해지며 동시에 기존의 맵 데이터베이스의 특정점들을 갱신하게 된다. 제안한 방법은 $50m^2$의 영역에 대해 맵 빌딩을 2 분내에 수행할 수 있었으며, 위치의 정확도는 ${\pm}13cm$, 위치에 대한 로봇의 자세(각도)는 ${\pm}3$도의 오차를 갖는다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.41-49
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• 2009

본 논문에서는 광학식 모션캡처 장비를 위한 다중 카메라 보정 방법을 제안한다. 이 방법은 DLT(Direct linear transformation) 알고리즘을 이용하여 7개의 마커가 있는 3축 보정틀의 영상을 획득하여 1차 카메라 보정을 한다. 그리고 2개의 마커가 있는 보정봉을 측정하고자 하는 영역에서 움직여서 2차 카메라 보정을 실시한다. 1차 카메라 보정에서는 카메라 보정뿐만 아니라 렌즈 왜곡 계수를 계산하여 2차 카메라 보정에서의 최적화를 위한 초기해로 사용한다. 2차 카메라 보정에서는 보정봉에 있는 마커사이의 거리가 일정하기 때문에 계산된 마커 거리와 실제 마커 거리의 차가 최소화 되도록 최적화를 수행한다. 제안한 방법에 의한 다중 카메라 보정 방법을 검증하기 위하여 재투영에러를 계산하였고 3축 보정틀에 있는 마커사이의 거리와 보정봉에 있는 마커사이의 거리를 계산하여 다른 상용장비의 값과 비교하였다. 3축 보정틀에 있는 마커를 복원하여 에러를 비교한 결과 평균오차가 상용장비의 1.7042mm에 비해 0.8765mm로 51.4% 수준으로 나타났고, 보정봉에 있는 마커를 복원하여 에러를 비교한 결과 상용장비의 평균에러 1.8897mm에 비해 2.0183mm로 0.1286mm 크게 나타났다.

• 한국산림과학회지
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• 제78권2호
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• pp.119-131
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• 1989

본(本) 실험(實驗)은 압축이상재(壓縮異常材)가 잘 형성(形成)된 소나무(Pinus densiflora S. et Z.)의 굽어진 수간(樹幹)과 곧은 지재(枝材) 및 지면(地面)에 노출된 측근(測根)에서 압축이상재율(壓縮異常材率)과 편심율(偏心率)변이에 따른 압축이상재(壓縮異常材)와 대응재(對應材) 및 측면재(側面材)의 조직학적(組織學的) 특성(特性)과 방사조직(放射組織)의 수량적(數量的) 특성(特性)을 조사(調査) 검토(檢討)하고자 실시(實施)하였다. 본(本) 시험(試驗)에서 수간(樹幹)은 지상(地上)에서 수고방향(樹高方向)으로 상승함에 따라, 지재(枝材)는 수간(樹幹)에서 가지방향으로 멀어짐에 따라, 압축이상재율(壓縮異常材率)과 편심율(偏心率)이 줄어드는 경향을 나타내었으므로 20cm간격으로 각각 4개씩의 원판(圓板)을 채취(採取)하여 시편(試片)으로 사용(使用)하였다. 또한 근재(根材)는 압축이상재(壓縮異狀材)가 가장 양호(良好)하게 형성(形成)된 부위(部位)에서 한 개의 원판(圓板)을 채취(採取)하여 사용(使用)하였다. 압축이상재(壓縮異常材)의 조직학적(組織學的) 특성(特性)은 횡단면상(橫斷面上) 가도관(假導管)의 둥근형태(形態), 춘재(春材)로 부터 추재(秋材)로의 매우 점진적(漸進的)인 가도관이행(假導管移行), 가도관선단부의 뒤얽힘 및 나선강(螺旋腔)과 세포간극의 존재 등 측면재(側面材) 및 대응재(對應材)와 다른 특성(特性)을 나타냈으며, 압축이상재율(壓縮異常材率)과 편심율(偏心率)이 작아짐에 따라 압축이상재(壓縮異常材)와 대응재(對應材) 및 측면재간조직학적(側面材間組織學的) 특성(特性)의 차이(差異)가 다소 줄어드는 경향을 보였지만 그 특성(特性)은 유지(維持)됨을 알 수 있었다. 또한 압축이상재(壓縮異常材)의 단위면적 당 수직 수지구수는 대응재(對應材)다 적었으나 단위연륜당 수직수지구의 수는 압축이상재(壓縮異常材)가 대응재(對應材)보다 많았으며 단위면적당 방추형방사조직(紡錘形放射組織)(평균수지구(水平樹脂溝)의 수(數와) 단열방사조직(單列放射組織)의 수(數)는 압축이상재(壓縮異常材)와 대응재(對應材) 및 측면재간(側面材間)에 차이(差異)가 없였다. 그렇지만 압축이상재(壓縮異常材)의 방추형방사조직(紡錘形放射組織)과 단열방사조직(單列放射組織)의 폭(幅)은 대응재(對應材) 및 측면재(側面材)보다 넓으나 이들의 세포고(細胞高)는 낮은 경향(傾向)을 나타내어 이들 방사조직(放射組織)의 폭(幅)과 세포고(細胞高)는 압축이상재(壓縮異常材)의 고유한 특성(特性)이라 생각되었다.