• 전자공학회논문지SC
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• 제45권6호
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• pp.95-101
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• 2008

본 연구에서는 입체영상을 위한 실시간 스테레오 화면을 생성하는 기법 중에서 특별히 깊이 감도를 충실하게 구현할 수 있는 새로운 알고리즘에 대하여 다루어 본다. 제안한 내용 중에는 깊이 질감에 간접적 영향을 주는 빛의 강도를 물리학에서 이용되는 라플라시안 방정식에 근거를 두어 영상처리를 하는 개념도 다루어 본다. 본 논문에서 다루어 진 내용들은 N.Holliman 교수의 연구 내용 중 다중영역 알고리즘과 유사하나, 큰 차이점은 본 연구에서는 관찰자와 피사체 사이의 거리를 고려하고, 여기에 라플라시안 방정식의 개념을 도입한 부분이다. 제안된 알고리즘은 원형편광 처리가 된 LCD 화면에 OpenGL 라이브러리 함수를 이용하여 구현되었으며, 실제 인체의 시각의 생체적인 기능 하에서 입체적인 느낌이 잘 발휘되도록 처리를 하였다 비록 현재는 가상적으로 생성한 입체화된 물체에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 시도하였지만, 본 논문에서 다루어진 알고리즘은 개인 컴퓨터의 편광모니터는 물론 공중파용 입체 단말기에도 적용가능하리라 사료된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.322-329
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• 2005

본 논문에서는 실시간 시선 식별을 위한 능동적 적외선 조명을 기반으로 한 컴퓨터 비전 시스템을 제안하고자 한다. 현존하는 대다수의 시선 식별 방법은 고정된 얼굴에서만 원활하게 동작하고 개개인에 대한 교정 절차를 필요로 한다. 그러므로 본 논문에서는 교정 작업 없이 얼굴 움직임이 있는 경우에도 견실하고 정화하게 동작하는 시선 식별 시스템을 제안하고 있다. 제안된 시스템은 추출된 변수로부터 시선을 스크린 좌표로 매핑하기 위해 GRNN을 이용하였다. GRNN을 사용함으로서, 시선 매핑에 분석적 기능이나 얼굴 움직임에 대한 계산이 필요 없을 뿐 아니라 다른 개개인에 대하여 학습과정에서 매핑 기능을 일반화 할 수 있었다. 시선 예측 정확도를 개선하고자 계층적 식별을 제안함으로써 오분류를 줄일 수 있었고, 공간 시선 해상도는 스크린에서 Im 정도 떨어진 거리에서 수평으로 10cm, 수직으로 약 13cm, 즉 수평으로 8도 수직으로 5도 이었다 실험 결과, 재식별 하였을 경우 1차 시선 식별시 84$\%$보다 약 9$\%$ 정도 정확성이 향상되어 93%를 나타냄으로써 제안된 시스템의 유효성을 증명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.2116-2120
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• 2007

본 논문은 어안 렌즈 카메라의 영상 왜곡 보정 처리 시스템 구현에 관한 것이다. 영상 보정 처리 알고리즘은 역맵핑기법을 적용하고 실시간 처리를 위해 DSP 프로세서를 사용하여 시스템을 구현하였다. 알고리즘 적용시 카메라의 왜곡 계수는 실시간 처리를 위해 룩업 테이블화하여 처리한다. 실험 결과, 원영상과 각도변화에 대한 PSNR 변화는 8.3%정도로 안정적 자연스러우며, 화질보다는 실시간 처리에 중점을 두어 한 프레임 $720{\times}480$ 왜곡영상 처리 시간이 약 31.3ms 소요되었다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제17권3호
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• pp.33-46
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• 2020

We introduce a piece of special-purpose equipment for responding to disasters that has a dual-arm manipulator consisting of six-axis multi joints, and a master-slave operating system controlled by a wearable joystick for intuitive and convenient operation. However, due to the complexity and diversity of a disaster environment, training and suitable training means are needed to improve the interaction between the driver and equipment. Therefore, in this paper, a system that can improve the operator's immersion in the training simulation is proposes, this system is implemented in a virtual environment. The implemented system consists of a cabin installed with the master-slave operation system, a motion platform, visual and sound systems, as well as a real-time simulation device. This whole system was completed by applying various techniques such as a statistical mapping method, inverse kinematics, and a real-time physical model. Then, the implemented system was evaluated from a point of view of the appropriateness of the mapping method, inverse kinematics, the feasibility for real-time simulations of the physical environment through some task mode.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권3C호
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• pp.125-132
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• 2005

본 논문에서는 실시간 시선 식별을 위한 능동적 적외선 조명을 기반으로 한 컴퓨터 비전 시스템을 제안하고자 한다. 현존하는 대다수의 시선 식별 방법은 고정된 얼굴에서만 원활하게 동작하고 개개인에 대한 교정 절차를 필요로 한다. 그러므로 본 논문에서는 교정 작업 없이 얼굴 움직임이 있는 경우에도 견실하고 정확하게 동작하는 시선 식별 시스템을 제안하고 있다. 제안된 시스템은 추출된 변수로부터 시선을 스크린 좌표로 매핑하기 위해 GRNN을 이용하였다. 동공을 추적하여 GRNN을 사용함으로서, 시선 매핑에 분석적 기능이나 얼굴 움직임에 대한 계산이 필요 없을 뿐 아니라 다른 개개인에 대하여 학습과정에서 매핑 기능을 일반화 할 수 있었다. 시선 예측 정확도를 개선하고자 계층적 식별을 제안함으로써 오분류를 줄일 수 있었고, 공간 시선 해상도는 스크린에서 1m 정도 떨어진 거리에서 수평으로 10cm, 수직으로 약 13cm, 즉 수평으로 8도 수직으로 5도 이었다. 실험 결과, 재식별 하였을 경우 1차 시선 식별시 84%보다 약 9% 정도 정확성이 향상되어 93%를 나타냄으로써 제안된 시스템의 유효성을 증명하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권3호
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• pp.109-122
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• 2020

최근 실감 미디어 콘텐츠에서 높은 관심을 모으고 있는 프로젝션 맵핑은 사용자의 몰입감을 높이는 기술로 손꼽히고 있다. 최근 관객의 참여를 유도하기 위하여 제스처 인식 기술과 결합된 프로젝션 맵핑 콘텐츠들이 선보이고 있다. 그러나 대부분의 기존 방법들은 정적인 물체를 대상으로 프로젝션 맵핑을 수행하고 있다. 이에 본 논문에서는 사용자의 움직임을 추적하여 사용자의 신체상에 미디어 콘텐츠를 동적으로 프로젝션 맵핑시키는 기술을 개발하였다. 프로젝션 되는 미디어 콘텐츠는 미리 정의된 사용자의 제스처를 인식하여 사용자가 맨손으로 제작할 수 있도록 하였다. 이러한 동적 프로젝션 맵핑 기술과 제스처 기반 드로잉 기술을 통합하여 인터랙티브한 실감미디어 시스템을 구현하였다. 제안된 실감 미디어 시스템에서는 사용자의 양손의 움직임과 개폐 상태를 인식하여 그림을 그리는데 필요한 기능을 선택하고, 임의의 물체 색상을 붓의 색으로 설정하는 등의 기능을 통해 자유롭게 그림을 그릴 수 있게 해준다. 또한 사용자가 그린 그림을 사용자의 몸에 동적으로 투사해 사용자가 실시간으로 자신의 티셔츠를 디자인하고 이를 착용해 보는 효과를 가질 수 있도록 하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2008년 영문 학술대회
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• pp.16-21
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• 2008

Aero-engine, as one kind of rotating machinery with complex structure and high rotating speed, has complicated vibration faults. Therefore, condition monitoring and fault diagnosis system is very important for airplane security. In this paper, a vibration data acquisition and intelligent fault diagnosis system is introduced. First, the vibration data acquisition part is described in detail. This part consists of hardware acquisition modules and software analysis modules which can realize real-time data acquisition and analysis, off-line data analysis, trend analysis, fault simulation and graphical result display. The acquisition vibration data are prepared for the following intelligent fault diagnosis. Secondly, two advanced artificial intelligent(AI) methods, mapping-based and rule-based, are discussed. One is artificial neural network(ANN) which is an ideal tool for aero-engine fault diagnosis and has strong ability to learn complex nonlinear functions. The other is data mining, another AI method, has advantages of discovering knowledge from massive data and automatically extracting diagnostic rules. Thirdly, lots of historical data are used for training the ANN and extracting rules by data mining. Then, real-time data are input into the trained ANN for mapping-based fault diagnosis. At the same time, extracted rules are revised by expert experience and used for rule-based fault diagnosis. From the results of the experiments, the conclusion is obvious that both the two AI methods are effective on aero-engine vibration fault diagnosis, while each of them has its individual quality. The whole system can be developed in local vibration monitoring and real-time fault diagnosis for aero-engine.

• Advances in robotics research
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• 제2권1호
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• pp.33-44
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• 2018

This paper presents a novel feature detection algorithm called depth-hybrid speeded-up robust features (DH-SURF) augmented by depth information in the speeded-up robust features (SURF) algorithm. In the keypoint detection part of classical SURF, the standard deviation of the Gaussian kernel is varied for its scale-invariance property, resulting in increased computational complexity. We propose a keypoint detection method with less variation of the standard deviation by using depth data from a red-green-blue depth (RGB-D) sensor. Our approach maintains a scale-invariance property while reducing computation time. An RGB-D simultaneous localization and mapping (SLAM) system uses a feature extraction method and depth data concurrently; thus, the system is well-suited for showing the performance of the DH-SURF method. DH-SURF was implemented on a central processing unit (CPU) and a graphics processing unit (GPU), respectively, and was validated through the real-time RGB-D SLAM.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제7권2호
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• pp.1-8
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• 2015

Tracking of an object in 3D space performed in real-time is a significant task in different domains from autonomous robots to smart vehicles. In traditional methods, specific data acquisition equipments such as radars, lasers etc, are used. Contemporary computer technology development accelerates image processing, and it results in three-dimensional stereo vision to be used for localizing and object tracking in space. This paper describes a system for tracking three dimensional motion of an object using color information in real time. We create stereo images using pair of a simple web camera, raw data of an object positions are collected under realistic noisy conditions. The system has been tested using OpenCV and Matlab and the results of the experiments are presented here.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.766-780
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• 1996

본 논문은 통신 오버헤드의 정확한 특성을 사용하여 병렬처리를 위한 사상 기법을 표현했다. 목적 함수의 집합은 시스템 그래프에 문제 그래프를 사상하는 것의 최적화 를 평가하기 위해서 정형화했다. 이것 중에 하나는 병렬처리의 실시간 응용에 특히 적절하다. 목적함수는 문제 그래프에서 연결선이 가중치를 갖고 있고, 시스템 그래프 에서 연결선을 위해 명목거리보다 실제거리를 고용했다는 점에서 기존의 것과 차이가 있다. 이것은 통신오버헤드를 더 정확하게 측량할 수 있다. 효율적인 사상 기법이 목적함수를 위해서 개발되었고, 초기할당과 쌍교환의 두 단계에서 최적화 과정이 이루 어진다. 이 사상 기법은 시스템 그래프로서 하이퍼큐브를 사용하여 테스트했다.