• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1307-1312
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• 2023

본 논문에서는 자율주행 인지 기술의 핵심 요소인 객체 인식과 거리 측정을 위해 서로 다른 초점거리를 가진 다시점 카메라와 라이다(LiDAR) 센서를 결합한 복합형 카메라 시스템을 제안한다. 제안한 복합형 카메라 시스템을 이용해 장면 안의 객체를 추출하고, 추출한 객체의 정확한 위치와 거리 정보를 생성한다. 빠른 계산 속도와 높은 정확도, 실시간 처리가 가능하다는 장점 때문에 자율주행 분야에서 많이 사용하고 있는 YOLO7 알고리즘을 이용해 장면 안의 객체를 추출한다. 그리고 객체의 위치와 거리 정보를 생성하기 위해 다시점 카메라를 이용해 깊이맵을 생성한다. 마지막으로 거리 정확도를 향상시키기 위해 라이다 센서에서 획득한 3차원 거리 정보와 생성한 깊이맵을 하나로 결합한다. 본 논문에서는 제안한 복합형 카메라 시스템을 기반으로 주행중인 주변 환경을 더욱 정확하게 인식함과 동시에 3차원 공간상의 정확한 위치와 거리 정보까지 생성할 수 있는 자율주행 차량 플랫폼을 제안하였으며, 이를 통해 자율주행 차량의 안전성과 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.466-468
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• 2022

3차원 복원은 AR, XR, 메타버스 등에서 활용되고 있는 중요한 주제입니다. 3차원 재구성을 하기 위해서는 스테레오 카메라, ToF 센서 등을 이용해 깊이 지도를 구해야 합니다. 우리는 두가지 센서를 모두 상호보완적으로 이용하여 3차원 정보를 정밀하게 구하는 방법을 고안하였습니다. 우선 두 카메라의 캘리브레이션을 적용하여 색상 정보와 깊이 정보를 일치시킵니다. 그리고 두 센서로부터의 깊이 지도는 3차원 정합과 재투사 방법을 통하여 융합하였습니다. 융합된 3차원 복원 데이터는 RTC360을 이용해 구한 정밀 데이터와 비교 분석하였습니다. 평균 거리 오차 분석을 위해 상용프로그램 Geomagic Wrap을 활용하였습니다. 제안하는 방법을 구현하고 실공간 데이터를 이용하여 실험을 진행했습니다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.459-470
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• 2012

본 논문은 영상 보간법을 이용하여 저해상도 깊이맵을 고해상도 깊이맵으로 변환하는 방법을 제안한다. 현재의 카메라 센서는 고해상도 색상 영상을 제공하는데 반해, 깊이 측정 장치는 저해상도의 깊이맵을 주로 제공한다. 본 논문은 기존의 양선형 보간법, 고등차수 보간법, 양측 보간법을 바탕으로 깊이맵에서 추출한 고주파 성분을 적용하여 깊이맵의 선명도를 증가한다. 이를 위해, 제안 방법은 고주파 성분 추출 단계, 고주파 성분 적용 단계, 및 영상 보간 단계를 거친다. 실험에서는 다양한 깊이맵 데이터에 제안 방법을 적용하였는데, 성능검증 방법으로 선명도(sharpness degree)와 블러 메트릭 (blur metric)의 두 객관적 측정을 통해서 제안 방법이 기존 방법에 비해 선명도가 약 2배 정도 증가했음을 보여준다. 또한 블러 메트릭은 평균 14%가 감소되었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.243-248
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• 2014

외부 광원여부에 상관없이 3D정보를 수신할 수 있는 Microsoft의 3D 모션 센서인 키넥트의 Depth frame을 사용하여 물체의 움직임 영역을 감지할 수 있는 방법을 연구하였다. 센서로부터 수신되는 Depth 정보 중 주로 물체의 경계면에 존재하는 노이즈를 제거하기 위해 픽셀의 x, y좌표에 대한 블러링 기법과 z좌표에 대한 주파수 필터를 적용하였다. 또한 인접 픽셀들의 변화량에 따른 군집화 필터를 적용함으로서 움직이는 물체 영역을 추출할 수 있었고 필터 설정에 따라 기준이상의 빠른 움직임을 감지할 수 있도록 하여 이동형 로봇에 응용할 수 있도록 하였다. 특히 IR 카메라에 의하여 만들어지는 Depth frame을 이용함으로써 주야간 모두 제약 없이 사용할 수 있다. 또한 직진 방향으로 움직이는 물체에 대해서도 입체적으로 감지할 수 있어 무인 로봇영역에 응용할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권6호
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• pp.8-17
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• 2011

최근 비행시간 (Time-of-Flight, TOF) 원리에 기반한 깊이 카메라의 등장과 함께 저해상도 깊이 카메라와 고해상도 컬러 카메라로 이루어진 복합형 카메라 시스템 (Fusion Camera System) 이 각광을 받고 있다. 복합형 카메라 시스템에서 취득한 저해상도 깊이맵을 컬러 영상과 같은 영상 평면 (Image Plane) 에 위치시키고 같은 해상도를 가질 수 있게 하려면 카메라 보정 및 3차원 투영, 홀 (Hole) 채우기와 같은 일련의 전처리 과정이 필요하다. 그러나 전처리 과정을 거친 깊이맵은 깊이 카메라의 내부 특성, 카메라 보정의 부정확성 등에 의해 많은 오차를 가진다. 그러므로 본 논문에서는 오차가 많은 상황에서도 강건하게 동작하는 깊이맵 업샘플링 방법을 제안한다. 먼저, 전처리 과정을 통해 얻은 깊이 정보의 신뢰도를 컬러 영상과의 상관관계에 기반하여 측정한다. 그리고 낮은 신뢰도의 깊이 정보를 참조하지 않는 수정된 커널 회기법 (Kernel Regression)을 통해 깊이맵과 컬러 영상의 경계 정합을 수행하여 세밀한 깊이 표현이 가능한 고해상도 깊이맵을 형성한다. 제안하는 알고리즘은 깊이 정보의 신뢰도 정의와 그에 따른 참조를 통해 카메라 보정 결과가 부정확하더라도 높은 성능의 깊이맵 생성을 보장한다. 실험결과를 통해 기존의 깊이맵 업샘플링 기술보다 제안하는 방법이 더 정확한 깊이 정보를 제공하는 것을 확인할 수 있다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제16권2호
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• pp.131-139
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• 2016

Recognition of human motions has become a main area of computer vision due to its potential human-computer interface (HCI) and surveillance. Among those existing recognition techniques for human motions, head detection and tracking is basis for all human motion recognitions. Various approaches have been tried to detect and trace the position of human head in two-dimensional (2D) images precisely. However, it is still a challenging problem because the human appearance is too changeable by pose, and images are affected by illumination change. To enhance the performance of head detection and tracking, the real-time three-dimensional (3D) data acquisition sensors such as time-of-flight and Kinect depth sensor are recently used. In this paper, we propose an effective feature extraction method, called adaptive local binary pattern (ALBP), for depth image based applications. Contrasting to well-known conventional local binary pattern (LBP), the proposed ALBP cannot only extract shape information without texture in depth images, but also is invariant distance change in range images. We apply the proposed ALBP for head detection and tracking in depth images to show its effectiveness and its usefulness.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.455-466
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• 2006

본 논문에서는 능동형 센서를 이용하여 실사 객체에 대한 깊이 정보 및 칼라 정보를 획득하고 획득된 데이터를 이용하여 3D 객체를 생성하였다. 길이 정보를 획득하는 방법은 능동형 센서 모듈을 내장한 $Zcam^{TM}$ 카메라를 이용하였다. <중략>세 번째, 세부 파라미터를 조절하여 깊이 정보의 왜곡을 보정하고 보정된 깊이 정보를 이용하여 3D 메쉬 모델을 생성한 후, 서로 인접한 외곽 점들을 연결하여 완전한 객체 메쉬 모델을 만든다. 최종적으로, 완성된 객체 메쉬 모델에 칼라 영상 데이터의 칼라 값을 적용해 매핑 처리를 수행함으로써 3D 객체를 생성하였다. 실험을 통해 능동형 센서가 장착된 카메라로 획득한 데이터만으로 3D 객체를 생성할 수 있다는 가능성을 제시하였으며, 3차원 전용 스캐너를 이용한 것보다 데이터 획득이 간편하고 용이함을 알 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.457-461
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• 2013

This paper proposes an image feature-based real-time RGB-D (Red-Green-Blue Depth) 3D SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) system. RGB-D data from Kinect style sensors contain a 2D image and per-pixel depth information. 6-DOF (Degree-of-Freedom) visual odometry is obtained through the 3D-RANSAC (RANdom SAmple Consensus) algorithm with 2D image features and depth data. For speed up extraction of features, parallel computation is performed with GPU acceleration. After a feature manager detects a loop closure, a graph-based SLAM algorithm optimizes trajectory of the sensor and builds a 3D point cloud based map.

• 전자공학회논문지D
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• 제34D권12호
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• pp.46-53
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• 1997

The TMA gas sensors are fabricated with the ZnO-based thin films grown by a RF magnetron sputtering method. The hall effect measurement and AES analysis are carried out to investigate the effects of the sputtering gases and dopants which effect on the electrical resistivity and sensitivity to TMA gas. We measure the cfhanges of the surface carrier concentration, haall electron mobility, electrical resistivity, surface condition, and depth profile of the films. The ZnO-based thin film sensors sputtered in oxygen, or added with dopants showed a high sruface carrier concentration, film sensors sputtered in oxygen and doped with 4.0 wt.% $Al_{2}$O$_{3}$, 1.0 wt.% TiO$_{2}$, and 0.2 wt% v$_{2}$O$_{5}$ showed the highest surface carrier concentration of 5.952 * 10$^{20}$ cm$^{-3}$ , hall electron mobility of 176.7 cm$^{2}$/V.s, lowest electrical resistivity of 6*10$^{-5}$ .ohm.cm and highest sensitivity of 12. These results were measured at a working temperature of 300.deg. C to 8 ppm TMA gas.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제6권3호
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• pp.171-177
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• 2019

초분광 영상은 기존 다중분광 영상에 비해 보다 세밀한 분석이 가능하며 감지가 어려운 지표 성질의 분석에 유용하게 활용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 수심에 대한 실측데이터와 드론 기반의 영상을 이용하여 하천환경 정보를 획득하는 것이 목적으로써 이를 위해 드론 기반의 초분광 센서를 활용하여 1개 측선 100개 지점에 대한 영상값을 취득하였으며 ADCP를 통해 확보된 실제 수심정보와 비교하여 상관관계를 분석하였다. ADCP 측정결과 중앙으로 갈수록 수심이 깊어지는 경향을 보이고 있으며 수심은 평균 0.81 m로 나타났다. 초분광 영상 분석 결과 최대 강도가 가장 높은 지점은 645, 가장 낮은 지점은 278이며 실제 수심과 초분광 영상분석결과의 상관성을 분석한 결과 최대 강도값이 감소할수록 수심은 증가하는 것으로 나타났다.