본 논문에서는 실시간 방송 및 스마트 미러 등과 같은 사용자 개인 또는 다른 사용자들과의 상호 작용이 가능한 인터렉티브 텔레프롬프터의 개념을 소개, 논의하고 실제 제작 사례를 제시한다. 이 적용 분야에서는 사용자 자신 또는 사용자와 제3자 사이의 시선의 일치가 심리적인 측면과 비음성적 커뮤니케이션에서 중요한 역할을 차지한다. 그러나 일반적인 모니터와 카메라의 조합만으로는 실제 거울을 보는 것과 같은 시선 일치를 구현하기가 쉽지 않기 때문에, 기존 방송 현장에서 널리 사용하는 텔레프롬프터의 원리를 응용한다. 제안하는 설계에서는 기존 방식과는 달리 깊이 정보를 통한 제스처 인식까지 구현하며 가시광선 정보와 적외선 정보 각각의 효율적인 처리를 위해서 텔레프롬프터에서 핵심적인 역할을 담당하는 빔 스플리터의 설계 사례와 실험 결과를 제시한다.
적외선 거리 센서를 사용하여 취득한 깊이이미지(depth image)에 대하여 잘 알려진 얼굴인식 알고리즘을 수행하여 깊이이미지 응용에 적용가능성을 평가한다. 아울러, 기존의 얼굴인식이 정확도 측면에서만 강조를 해온 측면이 있는데 이렇게 하면 실제 환경에서 적용할 때 문제점을 제대로 평가하기 어렵다. 본 연구에서는 RGB 이미지와 깊이 이미지들에 대해 잘 알려진 얼굴 인식 알고리즘 (PCA, LDA, ICA, SVM)을 적용하여 얼굴인식 정확도뿐만 아니라 처리 속도, 사용 메모리 그리고 저장 공간에 대한 정보를 구해 이미지 유형과 각 알고리즘에 따른 전반적인 성능을 구하였다. 처리 결과 깊이이미지와 컬러 색인된 깊이이미지는 컬러이미지에 비해 각각 30% ~ 40% 정도 파일 크기가 작음에도 전반적인 성능에서 컬러이미지와 마찬가지로 우수한 결과를 보였으며, LDA는 SVM 다음으로 정확도도 우수하고 훈련시간과 훈련 소요메모리도 양호하고 테스트시간과 테스트 소요 메모리도 낮아 우수한 성능을 보였다.
Kim, Duck-Lae;Jung, Bo Hee;Kong, Hyun-Bae;Ok, Chang-Min;Lee, Seung-Tae
Current Optics and Photonics
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제3권1호
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pp.8-15
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2019
We describe a common optical system that merges a LADAR system, which generates a point cloud, and a more traditional imaging system operating in the LWIR, which generates image data. The optimum diameter of the entrance pupil was determined by analysis of detection ranges of the LADAR sensor, and the result was applied to design a common optical system using LADAR sensors and LWIR sensors; the performance of these sensors was then evaluated. The minimum detectable signal of the $128{\times}128-pixel$ LADAR detector was calculated as 20.5 nW. The detection range of the LADAR optical system was calculated to be 1,000 m, and according to the results, the optimum diameter of the entrance pupil was determined to be 15.7 cm. The modulation transfer function (MTF) in relation to the diffraction limit of the designed common optical system was analyzed and, according to the results, the MTF of the LADAR optical system was 98.8% at the spatial frequency of 5 cycles per millimeter, while that of the LWIR optical system was 92.4% at the spatial frequency of 29 cycles per millimeter. The detection, recognition, and identification distances of the LWIR optical system were determined to be 5.12, 2.82, and 1.96 km, respectively.
현재 대부분의 객체 탐지 알고리즘은 RGB 영상을 기반으로 연구되고 있다. 하지만 RGB 카메라는 물체에서 반사되는 빛을 받아들여 영상을 생성하기 때문에, 물체에서 나오는 빛이 적거나 산란이 되는 야간 또는 안개가 끼는 환경에서는 물체의 정보가 잘 표현되는 영상 취득이 어려워 객체 탐지의 정확도가 떨어진다. 그에 반해 IR(열 적외선, Infra-Red) 영상은 열 센서로 이미지를 생성하기 때문에 RGB 영상에 비해 정확한 물체의 정보를 표현할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 이미지 특성 차이에 따른 객체 탐지 성능을 비교하고자 하며, RGB와 IR 영상의 압축률에 따른 객체 탐지를 수행하고, 결과를 비교 분석 하고자 한다. 실험에 사용된 영상은 첨단운전자 보조 시스템(ADAS) 연구용 데이터 세트인 Free FLIR Thermal 데이터 세트 중 야간에 촬영된 RGB 영상과 IR 영상을 사용하였으며, 기존 RGB 영상 기반으로 사전 학습된 신경망과 FLIR Thermal 데이터 세트 내 RGB 영상과 IR 영상을 일부 골라 재학습한 신경망을 이용하여 객체 탐지를 수행하였다. 실험 결과 RGB 기반으로 사전 학습된 신경망과 재학습한 신경망 모두 IR 영상 기반 객체 탐지 성능이 RGB 영상 기반 성능보다 월등한 것을 확인할 수 있었다.
적외선 센서를 사용하는 최신 관측용 장비들을 저온으로 유지하기 위해서는 극저온 컴프레서를 센서에 연결한다. 그러나 컴프레서 진동원으로부터 발생한 외란 힘에 의해 취득 영상 품질이 저하된다. 따라서 고품질의 영상을 얻기 위해 극저온 쿨러에 대한 진동 절연 설계가 필요하다. 본 논문은 수동 진동 절연 방법의 장점을 사용하면서 컴프레서 외란 진동에 대한 높은 절연 성능이 있는 시스템을 연구 및 설계하는 것이다. 수동 진동 흡수기는 컴프레서의 구동 주파수를 고려하여 설계했다. 또한, 특정 외란 진동과 고주파수의 진동도 절연되는 쿨러 절연 브래킷을 설계하였고, 성능 분석을 위한 실험을 수행하였다.
탐색기의 센서 영상을 이용하여 최종 표적에 대한 선정을 수동 또는 자동으로 할 수 있는 표적 관리 모의 시스템을 개발하였다. 모의 시스템은 비행체 시스템과 지상 시스템으로 구성하였다. 비행체 시스템은 비행체의 운동역학과 센서 영상을 모의하고 지상 시스템은 표적 템플릿 모의와 지상 제어기를 모의를 수행한다. 비행체의 운동역학은 의사 6자유도를 기반으로 비례항법유도기법을 사용한다. 탐색기의 센서 영상은 알려진 적외선 영상 렌더링 기법을 이용하여 직접 개발하였으며 상용 프로그램과 비교하여 검증하였다. 지상제어기는 사용자 편의를 위해 임무에 관련된 정보를 가능한 많이 전시할 수 있는 사용자 인터페이스로 구성하였다. 최종적으로 표적 격추 임무 모의를 통해 요구하는 성능에 만족함을 확인하였다.
분광특성의 차이로 필름은 자외선에 민감한데 반해 디지털 카메라의 센서는 적외선에 굉장히 민감하다. 이에 따라 CCD 또는 CMOS를 사용하는 모든 디지털 카메라에는 IR Cut-Off Filter가 센서전면에 장착되어 있다. 이상적으로 100% 적외선을 차단하여야 하지만 실험 결과 완전히 적외선을 차단하지 못하고 있었으며, 각 카메라마다 적외선 투과량 또한 달랐다. 따라서 본 연구는 디지털 카메라에 장착되어 있는 IR Cut-Off Filter의 기계적 특성에 의해 투과되는 미량의 적외선이 디지털 화상이미지에 끼치는 영향을 분석하는 데 그 목적이 있다. UV필터를 장착한 상태(적외선 투과상태)와 UV-IR필터를 장착한 상태(적외선미투과상태)를 비교분석한 결과, 잡음(Noise)과 색 재현력 평가에서는 그 차이가 미세하거나 거의 동등한 수준이지만, 동적 폭(Dynamic Range)과 해상도에는 IR Cut-Off Filter를 통해 투과되는 미량의 적외선이 어느 정도 영향이 있음을 확인할 수 있었다.
영상정합은 동일한 장면에 대해서 서로 다른 시점, 서로 다른 시간 혹은 서로 다른 특성의 센서로부터 얻은 영상들의 위치 관계를 대응 시켜주는 기법이다. 본 논문에서는 가시광선 영상 및 적외선 영상과 같은 다중센서 영상을 정합하기 위한 방법을 제안한다. 영상정합은 두 영상에서 특징점을 추출하고, 특징점 간의 대응 관계를 구함으로써 이루어진다. 기존의 다중센서 영상 정합을 위한 방법으로 정규상호정보를 이용하여 대응 특징점을 선별하는 방법이 제안되었다. 정규상호정보 기반의 영상정합 기법은 두 영상의 통계적 상관성이 전역적이어야 한다는 가정을 전제한다. 그러나 가시광선 영상과 적외선 영상에서는 이를 보장하지 못하는 경우가 많아 대응 특징점의 정확도가 저하되기 때문에 기존의 방법은 안정적인 정합 성능을 기대하기 힘들다. 본 논문에서는 영상의 공간정보로서 기울기 방향정보를 정규상호정보와 결합함으로써, 대응 특징점의 정확도를 향상시켰으며 이를 통해 정확성 및 안정적인 영상 정합 결과를 도모하였다. 다양한 실험 결과를 통해 제안하는 방법의 효용성을 증명하였다.
In this study, we present a multi-sensor module for snake robot searching survivors in a narrow space. To this end, we integrated five sensor systems by considering the opinions of the first responders: a gas sensor to detect CO2 gases from the exhalation of survivors, a CMOS camera to provide the image of survivors, an IR camera to see in the dark & smoky environment, two microphones to detect the voice of survivors, and an IMU to recognize the approximate location and direction of the robot and survivors. Furthermore, we integrated a speaker into the sensor module system to provide a communication channel between the first responders and survivors. To integrated all these mechatronics systems in a small, compact snake head, we optimized the positions of the sensors and designed a stacked structure for the whole system. We also developed a user-friendly GUI to show the information from the proposed sensor systems visually. Experimental results verified the searching function of the proposed sensor module system.
본 논문에서는 키넥트 센서를 기반으로 한 휘트니스(Fitness) 동작의 정확성을 피드백 하는 윈도우 애플리케이션 KITNESS를 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션의 특징은 키넥트의 카메라와 관절 인식 센서를 활용하여 사용자가 정확한 휘트니스 자세로 운동할 수 있도록 피드백을 주는 것이다. 이때 키넥트의 IR Emitter와 IR Depth Sensor를 이용하여 사용자와 키넥트 간의 거리를 측정하고, 사용자의 관절 위치인 조인트(Joint)와 각 관절의 스켈레톤(Skeleton) 데이터를 측정한다. 이러한 데이터를 이용하여 사용자의 관절 위치와 자세마다 일정 거리를 계산하고 자세의 정확도를 판단한다. 그리고 키넥트의 RGB 카메라를 통해 사용자가 본인의 자세를 확인할 수 있도록 구현한다. 즉, 사용자의 자세가 정확하면 스켈레톤 정보를 초록색 선으로 표시하고, 정확하지 않으면 정확하지 않은 부분을 빨간색 선으로 표시하여 직관적으로 알려준다. 사용자는 이 애플리케이션을 통하여 운동하는 자세의 정확도를 피드백 받기 때문에 혼자서도 정확한 자세로 운동할 수 있다. 이 애플리케이션은 운동 부위를 목, 허리, 다리 세 가지 영역으로 분류하고, 각 운동 부위의 자세에서 관절이 겹쳐서 키넥트가 인식하지 못하는 자세를 제외함으로써 키넥트의 인식률을 높인다. 그리고 애플리케이션 종료 시에는 마지막 운동 모습을 이미지로 5초간 보여줌으로써 성취감을 고취시키고 지속적으로 운동할 수 있도록 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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