• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.549-556
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• 2001

2차원 영상으로 부터 3차원 영상으로 복원하는 일은 일반적으로 카메라의 초점에서 영상 프레임의 각 픽셀까지의 깊이 정보가 필요하고, 3차원 모델의 복원에 관한 일반적인 수작업은 많은 식나과 비용이 소모된다. 본 논문에서는 카메라의 움직임이 포함되어 있는 단안 영상 시퀸스로부터 3차원 영상 제작에 필요한 상대적인 깊이 정보를 실시간으로 추출하는 알고리즘을 제안하고, 하드웨어를 구현하기 위한여 알고리즘을 단순화하였다. 이 알고리즘은 카메라 이동에 의한 영상의 모든 점들의 움직임은 깊이 정보의 종속적이라는 사실에 기반을 두고 있다. 불록매칭 알고리즘에 기반을 둔 전역 움직임 탐색에 의한 움직임 벡터를 추출한 후, 카메라 회전과 확대/축소에 관한 카메라 움직임 보상을 실행하고 깉이 정보 추출 과정이 전개된다. 깊이 정보 추출 과정은 단안 영상에서 객체의 이동처리를 분석하여 움직임 벡터를 구하고 프레임내의 모든 픽셀에 대한 평균 깊이를 계산한 후, 평균 깊이에 대한 각 블록의 상대적 깊이를 산출하였다. 모의 실험 결과 전경과 배경에 속하는 영역의 깊이는 인간 시각 체계가 인식하는 상대적인 깊이와 일치한다는 것을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.57-66
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• 2011

본 논문에서는 단일 입력 영상에서 특징을 추출하여 실시간으로 에지 대칭과 기울기의 방향성 특징을 이용하여 효과적으로 사람을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 전처리, 사람 후보 영역 분할, 후보 영역 검증인 3단계로 구성되었다. 여기서 전처리 단계는 주변 조도 환경과 밝기에 강인하고, 사람의 특징인 모양 특징 크기, 사람의 조건을 고려한 사람의 특성을 가진 윤곽선을 검출한다. 그리고 사람 후보 영역 분할 단계는 검출된 윤곽선에서 사람의 에지 대칭성과 크기를 가지고 영역을 분리하고, 에이타부스트 알고리즘을 적용하여 1차 후보 영역을 분할한다. 마지막으로 후보 영역 검증 단계는 분할된 국소 영역에 대한 기울기의 특징 벡터 및 분류기를 이용하여 후보 영역을 검증하여 오검출의 성능을 우수하게 한다. 제안된 알고리즘을 적용하여 모의실험을 한 결과, 제안된 알고리즘은 단일 알고리즘을 적용한 기존 알고리즘 보다 처리 속도가 약 1.7배 정도 개선되었으며, FNR(False Negative Rate)은 3% 정도 우수함을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.146-151
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• 2009

현대 설치 예술 분야에서 피지컬 컴퓨팅(physical computing)을 이용한 작품의 사례가 많아지고 있다. 하지만 인터랙션(interaction)을 위한 로봇 사용이 아닌 인터페이스(interface)가 장착된 드로잉(drawing)의 도구로 로봇을 사용하여 작업한 예는 쉽게 찾아 볼 수가 없다. 본 논문에서는 사용자와 통신할 수 있는 드로잉 작업용 시스템 설계와 개발 과정에 대해 언급하고자 한다. 작업 환경을 구성하는 로봇으로는 레고(Lego) 사(社)에서 나온 마인드스톰(Mindstorm) 지능형 로봇 NXT 시스템을 이용하였고, 현실에서의 실제 드로잉 환경과 이를 예측하여 운동을 시뮬레이트(simulate)하는 가상 환경으로 구분하였다. 실제 환경에서 드로잉을 하기 위하여 NXT 시스템을 제어할 수 있도록 하는 아이커맨드(Icommand) 라이브러리(library)를 이용하였고, 가상 환경을 표현하기 위하여 이미지 표현이 쉬운 프로세싱(processing) 라이브러리를 이용하였다. 라인(line) 드로잉을 위하여 벡터(vector) 방식 SVG(Scalable Vector Graphics) 파일을 기반으로 이미지 정보를 얻어 표현하였다. 이 시스템은 블루투스(bluetooth) 연동으로 실시간 통신이 가능하여 사용자의 요구에 따라 원하는 이미지를 만들어 낼 수 있다. 이러한 모습은 이미지의 결과에 그치는 것이 아니라 드로잉을 하는 과정에서 하나의 퍼포먼스(performance)로 작용할 수가 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권1호
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• pp.59-69
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• 2007

다양한 환경을 포함하고 있는 동영상에서 움직이는 객체를 추출, 인식하기 위해서는 배경 모델링이 중요하다. 이러한 객체 인식을 위한 전처리 과정인 배경 모델링을 위한 여러 방안이 제안되었다. 그중 큐 기반 배경 모델링으로 대표되는 Kumar의 방법이 있다. 하지만 이는 프레임의 갱신검사 주기가 고정되어 있어 여러 시스템에 적용시키는데 한계점이 있다. 본 논문은 큐 기반 배경 모델링 기법을 이용하고 이때 주요한 환경 변수가 되는 슬라이딩 윈도우의 크기 및 영상의 자기 단계에 따른 그룹핑 크기, 프레임의 갱신검사 주기를 배경 모델에 따라 적응적으로 결정하는 방법을 제안한다. 배경 모델에 따른 환경변수를 결정하기 위해 객체 검출율, 객체 오검출율, 갱신율을 평가 기준으로 삼는다. 제안된 방법으로 실시간 처리에 부적합한 기존의 배경 모델링 방법을 개선하여 보다 효과적으로 객체를 인식할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권6호
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• pp.85-96
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• 2006

본 논문은 2차원 형태의 가상 라벨을 시계 평면(view plane)상에 효율적으로 배치하기 위한 방법에 대해 다룬다. 제안하는 방식은 실시간 처리에 적합한 연산량을 가지면서, 기존의 자동 라벨 배치 알고리즘들이 완전하게 해결하지 못했던 국부 최소문제를 중첩 자유 영역을 이용해 극복하였다. 또한, 시계 평면에서 혼잡이 적은 영역에 라벨을 배치함으로써 배치된 라벨의 가독력을 향상 시켰다. 라벨의 배치에 있어서 배경 성분의 고려는 필수적이다. 하지만 기존의 논문들은 이러한 문제에 큰 관심을 기울이지 않았고, 자동 라벨 배치 알고리즘과 배경 분석 알고리즘은 개별적으로 연구가 진행되어왔다 본 논문은 가독력의 향상을 위해서 배경의 컬러와 텍스처 성분을 이용한 배경 분석 방식을 제안하였으며, 컬러 영상의 배경을 분석하여 자동 라벨배치 분야에 처음으로 적용하였다. 본 논문은 자동 라벨 배치 알고리즘과 배경 분석 알고리즘이 유기적으로 결합함으로써 이전의 논문에서 볼 수 없었던 배치 성능을 보여주며, 다양한 실험을 통해 이를 검증하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권3호
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• pp.108-118
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• 2017

본 논문은 수중 로봇 항법에 사용하기 위한 영상 소나 기반 SLAM (simultaneous localization and mapping) 방법을 제안하고, 성능 평가를 위해 실제 로봇에 탑재하여 실험한 내용을 소개한다. 일반적인 수중 항법은 관성 센서에서 출력되는 정보를 바탕으로 로봇의 위치 및 자세(x,y,z,${\phi}$,${\theta}$,${\psi}$)를 추정한다. 하지만, 장시간 주행할 경우 위치 오차의 누적으로 인하여 정확도가 감소하게 된다. 이에 본 논문에서는 영상 소나로부터 얻을 수 있는 외부 정보를 바탕으로 관성 항법의 위치 추정 성능을 높이고 지도 작성을 수행할 수 있는 SLAM 방법을 제안하고자 한다. 영상 소나를 위한 인공 표식물과 확률 기반 물체 인식 구조를 통해 인공 표식물의 인식 성능을 높이고, 이를 통해 얻게 된 인공 표식물의 위치 정보를 활용하여 관성 항법의 누적 오차를 줄이고자 한다. 항법 알고리즘으로는 확장형 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)를 적용하여 로봇의 위치 및 자세를 추정하고 지도를 작성한다. 제안한 방법은 선박해양플랜트연구소에서 보유 중인 수중 로봇 'yShark'에 탑재하여 대형 수조에서 실시간 검증을 수행하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권12호
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• pp.1950-1958
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• 2016

최근 활발히 연구되고 있는 차세대 지능형교통시스템(C-ITS), 자율주행 자동차 등 교통관련 IT기술 분야에 있어 차량의 위치를 정밀하게 측정하는 기술은 매우 중요하다. 도로위의 차량 측위를 위한 기술은 GPS 가 대표적이나 도심지로 가면 주위에 고층건물이 많아 GPS 신호가 반사되어 심한 경우는 2~300 m의 오차가 발생할 정도로 정확도가 매우 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 비전기반의 고정밀 차량측위 기술을 제안한다. 개략적인 처리과정은 고정된 카메라로부터 입력받은 영상 속에 관심 영역을 설정한 후 영역 내 차량 객체 검출(Vehicle Detection)을 수행하여 객체가 점유하는 도로영역을 계산, 미리 정의된 Homography변환행렬을 이용하여 지도영상으로 사용할 항공시점(Aerial View) 상의 점들로 변환하여 측위를 수행한다. 측위성능분석결과 평균적으로 약 20cm이내의 높은 정확도를 가지고 있으며 최대 오차역시 44.72cm를 넘지 않았다. 또한 $22-25_{FPS}$ 의 빠른 처리로 실시간 측위가 가능함을 확인하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제27권5호
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• pp.426-431
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• 2007

고에너지 초음파 여기 탄성파가 물체의 균열, 박리 등의 결함 부위를 통과할 때 서로 맞닿은 결함면은 균일하게 진동하지 않는다. 초음파 입사에 따른 결함 면 사이의 마찰(friction), 문지름 (rubbing) 또는 부딪침(clapping) 에 의해 진동 에너지가 결함 부위에서 국부적인 열로 변환된다. 이를 적외선 열 영상 카메라로 관측하면 구조물의 결함을 실시간으로 검출할 수 있다. 본 논문에서는 초음파 열 영상 검사를 이용한 인코넬 합금 박판의 브레이징 접합 결함 검출에 대해 기술한다. 2 kW 의 전력과 23 kHz 대역의 가진 주파수를 갖는 초음파 펄스를 280 ms 기간 동안 인코넬 합금의 브레이징 접합 박판에 입사시켰다. 브레이징 접합부의 결함위치 부근의 인코넬 합금 박판의 양면이 맞닿은 경계선에서 아주 밝은 국부적인 발열(핫 스팟)이 적외선 열 영상 카메라에 의해 관측되었으며 브레이징 접합 결함 위치에서도 미약한 열이 관측되었다. 배경 감산 평균 및 히스토그램 평활화 처리 등의 영상처리를 통해 브레이징 접합의 결함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.401-404
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• 2015

본 논문에서는 UHD급 영상의 실시간 처리를 위한 고성능 HEVC(High Efficiency Video Coding) In-loop Filter 부호화기의 효율적인 하드웨어 구조를 제안한다. HEVC는 양자화 에러로 발생하는 화질 열화 문제를 해결하기 위해 Deblocking Filter와 SAO(Sample Adaptive Offset)로 구성된 In-loop Filter를 사용한다. 본 논문에서 제안하는 In-loop Filter 부호화기 하드웨어 구조에서 Deblocking Filter와 SAO는 수행시간 단축을 위해 $32{\times}32CTU$를 기준으로 2단 하이브리드 파이브라인 구조를 갖는다. Deblocking Filter는 10단계 파이프라인 구조로 수행되며, 메모리 접근 최소화 및 참조 메모리 구조의 단순화를 위해 효율적인 필터링 순서를 제안한다. 또한 SAO는 화소들의 분류와 SAO 파라미터 적용을 2단계 파이프라인 구조로 구현하고, 화소들의 처리를 간소화 및 수행 사이클 감소를 위해 두 개의 병렬 Three-layered Buffer를 사용한다. 본 논문에서 제안하는 In-loop Filter 부호화기 하드웨어 구조는 Verilog HDL로 설계하였으며, TSMC 0.13um CMOS 표준 셀 라이브러리를 사용하여 합성한 결과 약 205K개의 게이트로 구현되었다. 또한 110MHz의 동작주파수에서 4K UHD급 해상도인 $3840{\times}2160@30fps$의 실시간 처리가 가능하다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.745-756
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• 2009

자율 가상 캐릭터는 인공시각을 이용하여 가상 환경을 인지하고 인지한 정보를 바탕으로 상황에 맞게 판단하여 지능적인 인간처럼 행동한다. 자율 가상 캐릭터는 주로 인공 시각을 이용하여 환경을 인식하며 현재까지 연구된 대부분의 인공 시각은 정해진 시야각에 들어온 정보를 여과 없이 모두 인지하는 방법을 사용하고 었다. 그러나 이러한 시각 체계는 한 번에 너무 많은 정보를 저장함으로 시스템의 효율성과 현실성을 떨어뜨리며, 게임과 같은 동적 환경에서는 실시간 처리가 어렵다. 따라서 실제 인간과 같은 시각 체계를 구현하려면 주목한 정보만 저장하는 시각적 주목 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 인공 시각을 통해 얻은 정보 중에서 시각적으로 중요한 정보만올 저장하는 주목 시각 기법을 연구하고 이를 구현하기 위해 기존 주목 맵을 향상시켜 적용하였다. 특히 주목 맵 요소 중에서 처리 속도가 느린 방위 랩을 제거하고 침입자 검출을 적용한 동적 특정 맵을 추가하여 향상된 주목 맵을 제안하였다. 실험을 통해 자율 가상 캐릭터가 3차원 가상 환경에서 정적 동적 객체에 대한 주목 영역을 정확하게 찾는 것을 확인하였으며, 처리 속도 또한 기존 연구보다 1.6배 정도 향상되었음을 확인하였다.