본 논문에서는 다중 카메라 감시 시스템에서의 효율적인 이동물체 추적기법을 제안한다. 시스템에 사용된 컬러 CCD 카메라는 고유의 IP를 할당받는 네트워크 카메라이며, 입력영상은 미디어 서버와 브릿지, 그리고 AP(Access Point)와의 무선통신을 통해 전송된다. 감시시스템은 네트워크를 통해 전송된 영상을 트래킹 모듈에 전달하게 되며, 컬러 매칭 기법을 이용하여 이동물체를 실시간으로 추적한다. 두 개의 트래킹 세트를 구성하여 이동물체가 특정 카메라의 FOV(Field of view)를 벗어날 경우, 카메라 간에 핸드 오버가 가능케 함으로써 계속해서 이동물체를 추적하도록 한다. 핸드 오버 발생시에 타깃이 되는 정확한 이동물체 추적을 위하여 배경 정보 처리와 컬러 정보를 이용한 MHI(Motion History Information)와 M-bin histogram 기법을 제안한다. MHI를 이용하여 이동물체의 운동방향과 속도를 계산해 낼 수 있으며, 이러한 정보를 바탕으로 예상 이동위치를 판단할 수 있다. MHI를 이용한 결과, 단순히 M-bin histogram 기법을 이용하여 템플릿 매칭을 했을 경우 보다 속도와 안정성에 있어서 성능 향상을 가져옴을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 자유시점 또는 오토스테레오스코픽 비디오나 홀로그래픽 비디오 서비스 등을 목표로 중간시점 깊이영상을 생성하는 방법을 제안한다. 이 방법에서 좌/우 깊이영상이 주어졌다고 가정하고, 이 깊이영상들은 카메라 보정과 영상보정이 수행되었다고 가정한다. 제안한 방법은 깊이 당 변위증분을 계산하여 사용하며, 이 변위증분은 일반적인 상황을 고려하여 좌/우 깊이영상을 스테레오 정합하여 계산한다. 계산된 변위증분을 사용하여 해당 깊이값의 위치를 원하는 중간시점 깊이영상에서 찾는다. 중간시점 깊이영상은 좌영상과 우영상으로부터 각각 생성하며, 잡음을 제거하고 홀 필링을 수행한 후 두 영상을 결합하여 최종 중간시점 깊이영상을 생성한다. 제안한 방법을 구현하여 여러 테스트 시퀀스에 적용한 결과, 생성된 중간시점 깊이영상의 화질은 평균 PSNR 33.84dB이었으며, HD급 중간시점 깊이영상을 초당 한 프레임 정도 생성하는 속도를 보였다. 이 화질은 테스트 시퀀스들의 비균질성을 고려할 때 상당히 좋은 화질이라 판단되며, 향후 수행속도를 더욱 향상시키면 제안한 방법은 중간시점 깊이영상을 생성하는 좋은 방법이 될 것으로 사료된다.
이동통신사업자는 기존의 음성서비스에서 고속 무선인터넷 서비스를 기반으로 하는 신규 사업모델 개발을 위해 고속 무선인터넷 망을 구축하고 다기능 휴대폰을 개발하여 보급하고 있다. 국내 이동통신사업자는 무선인터넷 서비스의 활성화를 위해 cdma2000-1x, EvDo에서 HSDPA로 고속 무선인터넷망을 구축하고 MP3, MPEG, 3D 게임엔진, DMB 등 이동멀티미디어 솔루션과 팝업 창과 같이 새로운 UI를 갖는 다기능 휴대폰을 개발하여 보급하고 있다. 또한, 무선인터넷 서비스의 콘텐츠 개발을 위해 WAP, ME등의 모바일 브라우저와 WIPI, J2ME, BREW 등의 무선인터넷 플랫폼을 사용하고 있다. 그러나 이동통신 사업자별로 다른 무선인터넷 플랫폼을 사용하고 있어 콘텐츠 사업자가 무선인터넷 서비스를 사용자에게 제공하기 위해서는 서로 다른 무선인터넷 플랫폼으로 어플리케이션을 개발하여야 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 무선인터넷 플랫폼에서 개발된 어플리케이션을 다른 무선인터넷 플랫폼에서 동작할 수 있도록 하는 어플리케이션 상호 호환을 위한 변환 솔루션을 제안한다. 제안하는 어플리케이션 상호 호환을 위한 변환 솔루션은 대표적 인 무선인터넷 플랫폼인 WIPI와 BREW 간 어플리케이션 변환을 위 해 단일패스(one-pass) 컴파일러 방식을 사용하여 개발되었다. 개발된 변환 솔루션의 성능은 무선인터넷 핵심 서비스인 게임 어플리케이션에 적용하여 API 변환율, 프로그램 성능, 변환 프로그램 크기, 변환 소요시간에 대해 확인하였다.
도로변에 설치된 폐쇄회로 카메라를 통해 사고를 감지하여 교통사고 대책반에 전송하는 시스템이 연구되어 많은 성과를 거두고 있다. 더하여 고속도로에서는 고장으로 인한 정지차량이 차량의 흐름을 방해하는 것도 사고로 간주해야 하는 상황이 발생한다. 본 논문에서는 차량의 흐름을 각 차선 별로 모니터링하고 있다가 정지차량이나 사고로 인한 차량흐름의 변화를 감지하여 이를 사고 대책반에 알리는 시스템을 소개한다. 각 차선 별 차량흐름은 레벨 스페이싱 곡선들로서 위치벡터에 대한 Wigner 분포를 이룬다. 여기에 해밀토니안 및 칼로게로 모제 시스템을 적용하면 각 레벨스페이싱 커브간의 간격에 대한 확률식을 얻게된다. 이 식으로부터 변동이 큰 이상 신호를 찾으면 사고 상황과 잘 맞는다. 이것은 한 차선에 대한 이상 신호를 찾는 것과는 다르다. 전체적인 차량 흐름 속에서 찾아야만 사고를 감지하는 효과를 보기 때문이다. 각 차선 별 차량흐름을 모니터링 하는 과정에서 카메라의 특성상 차량의 그림자를 차량으로 오인하게 되면 사고감지에도 영향을 미친다. 이를 방지하기 위해 그림자를 제거하는 방법도 소개한다. 본 시스템의 평가를 위해 베이지안 네트워크 방법을 사용한 시스템과 비교하였다. 특별히 고장으로 인한 정지차량으로 생겨난 차량흐름의 변화를 사고로 인식하는 데는 본 시스템이 우수한 것으로 나타났다.
유동장의 2차원 평면 속도 분포를 측정하기 위하여 two-color PIV 기법을 개발하였고, 마하 2.0 초음속 노즐에 적용하여 보았다 이 기법은 single-color PIV 기법과 유사하나 서로 다른 색의 두 레이저 빔을 사용하여 방향성의 문제를 해결하는 차이점을 갖는다. 녹색의 레이저 평면광 (532 nm)과 적색의 레이저 평면광 (619 nm)이 주입된 입자를 조사하기 위하여 사용되었고, 입자 위치가 고해상도 (3060${\times}$2036) 디지털 칼라 CCD 카메라에 기록되었다. 이러한 디지털 칼라 CCD 카메라론 이용한 two-color PIV 시스템은 사진 필름 현상 시간과 이에 따른 디지털화하는 시간 그리고 방향성의 문제론 해결하기 위해 사용되는 일반적인 image shifting 기법과 관련된 어려움을 제거해 준다. 또한 고속 유동장에서는 알맞은 입자 밀도의 주입이 어려워지는데, two-color PIV는 높은 신호 대 잡음비로 인하여 속도 벡터론 얻기 위해서 조사영역에 존재해야 하는 벡터쌍의 수가 줄어들게 된다. 따라서 다른 색의 두레이저 빔의 시간 간격을 조절함으로써 고속 유동장의 속도 분포를 쉽고 정확하게 측정할 수 있게 된다. 마하 2.0 초음속 노즐에서의 속도 분포가 측정되었으며, 속도장으로부터 변형률장을 구하여 과팽창 충격파 구조를 예측해 보았다. Two-color PIV에 의해 얻어진 속도 분포와 충격파의 위치 결과는 schlieren 사진과 비교 분석해 보았다.
최근 5년간의 주 야간별 교통사고 통계에 따르면 대부분의 자동차 교통사고는 주간보다 야간에 더 많이 발생했다. 교통사고는 다양한 원인으로 발생하게 되는데 그 중 중요한 요소는 조명 미설치 또는 조명 위치의 부적합으로 운전자의 시야 혼란을 야기하여 교통사고를 유발하게 된다. 본 논문은 부적절한 도로 조명 시설 위치와 미설치 구역을 파악하고 관련 정보들을 데이터베이스화 하였다. 이를 위해 운전자의 위치 정보, 주행 정보, 도로 밝기 정보를 스마트폰을 이용하여 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장하는 도로 밝기 측정 어플리케이션을 설계 및 구현하였다. 본 어플리케이션은 안드로이드 NDK을 이용하여 Native C/C++ 환경에서 구현되었으며, 이에 따라 자바나 다른 언어로 작성된 어플리케이션 보다 연산속도를 향상시켰다. 도로 밝기를 측정하기 위하여 카메라 영상인 RGB 색 공간의 영상을 YCbCr 색 공간의 영상으로 변환하여 휘도를 측정한다. 이를 위해 먼저 차선을 검출하고 도로 밝기 검출 영역의 휘도 값을 계산하여 데이터베이스에 저장한다. 또한 스마트폰의 카메라를 이용하여 실시간으로 도로의 영상을 입력 받고 도로의 차선부분에 대한 관심영역을 지정하여 연산 속도를 향상시켰다. 관심영역의 영상은 Grayscale 영상으로 변환하고 Canny 에지 검출기를 사용하여 외곽선을 추출하고 Hough line transform을 적용하여 차선의 후보군을 선별한다. 선별된 후보 차선의 기울기를 계산하여 양쪽의 차선을 선정한다. 양쪽 차선이 검출되면 차선의 교차점으로부터 아래로 20픽셀의 높이를 가진 삼각형을 도로 밝기 측정범위로 설정한다. 삼각형 부분의 모든 픽셀에 대한 R, G, B값을 추출하여 Y값을 계산하고 픽셀 밝기 값의 평균을 0부터 100사이의 값으로 계산하여 검은색부터 초록색으로 도로의 밝기를 표현하였다. 계산된 60m 전방의 도로 밝기 값은 스마트폰의 GPS 센서를 통해 측정된 운전자의 주행 정보와 위치 정보를 획득하여 10분 간격으로 무선통신을 통해 데이터베이스 서버에 저장하였다. 향후 수집된 도로 밝기 정보들은 스마트폰 어플리케이션이나 차량 내비게이션을 통해 운전자들에게 조심 운전을 경고하거나 효율적인 도로 조명 관리를 위한 개보수 계획에 반영될 수 있을 것으로 기대된다.
목적: 각막곡률계(keratometer) 측정값을 기준으로 분류된 난시량에 의해 피팅(fitting)하였을 때 RGP 렌즈의 중심 안정위치가 각막 지형도 검사(corneal topography) 측정값을 기준으로 각막 난시를 분류하여 전체 각막 난시를 고려하였을 때 어떻게 달라지는지를 알아보고자 하였다. 방법: 직난시를 가진 20~30대 남녀 19명 38안에게 각막곡률계 측정값으로 분류한 각막 난시량에 따라 9.9 mm 직경의 비구면 RGP 렌즈를 피팅한 후 초고속 촬영장치를 이용하여 각막에서 렌즈의 중심안정위치를 측정하였다. 또한 각막 지형도 검사에 의해 측정된 전체 각막 난시량을 기준으로 하였을 때와 각막의 가장 가파른 부분의 위치와 렌즈의 중심안정위치 관계를 비교하였다. 결과: 직난시안에서는 중심부 각막 난시값과 각막 전체 난시값의 차이가 있을 때에 RGP 렌즈의 중심 안정 위치에는 변화가 없었다. 각막지형도 검사를 이용하여 각막에서 가장 가파른(steep) 위치와 RGP 렌즈의 중심안정위치와의 관계를 알아보았을 때 각막에서 가장 가파른 위치와 RGP 렌즈의 수직방향에서의 중심안정위치가 일치하는 경우는 52.3%였으며, 두 위치가 일치하지 않는 경우의 대부분은 각막의 가파른 부분이 윗방향인데 반하여 렌즈의 중심안정위치는 아랫방향인 경우였다. 각막의 가장 가파른 위치와 렌즈의 수평방향에서의 중심안정위치가 일치하는 경우는 65.6%였으며, 이들 두 위치가 일치하지 않는 경우의 76.9%는 각막의 가장 가파른 부분의 곡률반경과 플랫(flat)한 부분의 곡률반경 차이가 0.05 mm 이하로 작았다. 결론: 본 연구에서는 RGP 렌즈의 중심안정위치는 중심부 각막 난시와 전체 각막 난시의 차이에 의해 영향을 받지 않으며 오히려 각막의 지형이 더 중요할 수 있다는 것을 밝혔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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