본 논문은 조도, 형태, 배경의 변화에 강인한 다중 비디오카메라에서 색 정보를 이용한 보행자 추적에 대하여 제안한다. 제안된 방법은 비디오카메라로부터 입력되는 영상의 색조만을 이용하여 배경영상과 물체가 존재하는 영상에서 차영상 기법과 가산투영 기법을 사용하여 이동물체를 검출한다. 검출된 이동물체 영역의 색조는 0도부터 360도 사이에서 15도씩 24단계로 분할된다. 검출된 이동물체 영역의 색조 분포도를 구한 후, 가장 높은 분포를 갖는 3개의 색조 레벨과 3개의 색조 레벨 사이의 차를 이동물체의 특징파라미터로 사용하였다. 제안된 방법의 유용성을 증명하기 위하여 조도와 형태의 변화가 발생한 보행자 영상과 조도, 형태, 배경의 변화가 발생한 보행자 영상을 이용하여 보행자를 감시한 결과 카메라에서 검출된 특정사람의 색조 분포 레벨과 색조 레벨 사이의 차는 2레벨 이하로 유지함을 보였고, 제안된 특징 파라미터로 특정사람이 자동 추적감시 됨을 확인하였다.
본 논문에서는 다시점 동영상 부호화를 위한 참조 소프트웨어의 부호화기 성능을 높이기 위해 가변형 다시점GOP 예측 구조로 부호화 하는 방법을 제안한다. 다시점 동영상 부호화를 위한 참조 소프트웨어에서는 고정된 시공간 예측구조를 사용하여 다시점 동영상을 부호화한다. 그러나 다시점 동영상 부호화의 성능은 영상의 특성에 따라 예측 부호화 구조를 가변적으로 변경하는 것에 영향을 받는다. 따라서 다시점 동영상의 전역 변이를 이용하여 부호화의 기준 시점을 정하고 카메라 간의 간격을 고려하여 B-픽쳐의 개수를 조절하여 영상의 특성에 따라 다시점 동영상의 부호화 단위인 다시점GOP 예측 구조를 가변적으로 적용하는 방법을 제안한다. 실험 결과에서 제안된 가변형 다시점GOP 예측구조의 부호화 방법이 기존의 참조 소프트웨어보다 우수한 성능을 보여줌을 확인하였다. 제안 예측 부호화 구조는 기존의 부호화 구조와 비교하여 7.1%의 비트량 감소를 보였다.
본 논문은 동기화된 다중화 기법을 사용하는 고화질 다시점 비디오 전송 시스템의 프로토타입을 제안한다. 제안된 동기화된 다중화 기법은 비디오 획득 과정에서 동기화를 고려하고 전송하는 동안의 상호적인 시점 선택을 위한 다중화를 고려한다. IEEE 1394 인터페이스를 통해 다수의 HDV 캠코더들로부터 비디오 획득시의 동기화를 위하여 카메라와 서버 사이의 전역시간 (global time)을 사용하여 MPEG-2로 부호화된 비디오 스트림들 간의 기준 시간 차이를 추정(예측)하고 MPEG-2 시스템의 시간 모델을 수정함을 통하여 비디오 스트림들의 기준 시간 차이를 보정한다. 이와 함께 상호적인 시점 전환을 위해서 MPEG-2 TS (transport stream)에서 다중화를 수행한다. 최종적으로 제안하는 동기화된 다중화 기법을 사용하여 사용자들은 동기화된 고화질 시점 비디오를 재생할 수 있다.
The localization of multi-agents, such as people, animals, or robots, is a requirement to accomplish several tasks. Especially in the case of multi-robotic applications, localization is the process for determining the positions of robots and targets in an unknown environment. Many sensors like GPS, lasers, and cameras are utilized in the localization process. However, these sensors produce a large amount of computational resources to process complex algorithms, because the process requires environmental mapping. Currently, combination multi-robots or swarm robots and sensor networks, as mobile sensor nodes have been widely available in indoor and outdoor environments. They allow for a type of efficient global localization that demands a relatively low amount of computational resources and for the independence of specific environmental features. However, the inherent instability in the wireless signal does not allow for it to be directly used for very accurate position estimations and making difficulty associated with conducting the localization processes of swarm robotics system. Furthermore, these swarm systems are usually highly decentralized, which makes it hard to synthesize and access global maps, it can be decrease its flexibility. In this paper, a simple pyramid RAM-based Neural Network architecture is proposed to improve the localization process of mobile sensor nodes in indoor environments. Our approach uses the capabilities of learning and generalization to reduce the effect of incorrect information and increases the accuracy of the agent's position. The results show that by using simple pyramid RAM-base Neural Network approach, produces low computational resources, a fast response for processing every changing in environmental situation and mobile sensor nodes have the ability to finish several tasks especially in localization processes in real time.
Optical filters to control light wavelength of displays or cameras are fabricated by multi-layer stacking process of low and high index thin films. The process of multi-layer stacking of thin films has received much attention as an optimal process for effective manufacturing in the optical filter industry. However, multi-layer processing has disadvantages of complicated thin film process, and difficulty of precise control of film morphology and material selection, all of which are critical for transmittance and coloring effect on filters. In this study, the composite $TiO_2$, which can be used to control of UV absorption, coated on nano hollow silica sol, was synthesized as a coating material for optical filters. Furthermore, systematic analysis of the process parameters during the chemical reaction, and of the structural properties of the coating solutions was performed using SEM, TEM, XRD and photo spectrometry. From the structural analysis, we found that the 85 nm nano hollow silica with 2.5 nm $TiO_2$ shell formation was successfully synthesized at proper pH control and titanium butoxide content. Photo luminescence characteristics, excited by UV irradiation, show that stable absorption of 350 nm-light, correlated with a 3.54 eV band gap, existed for the $TiO_2$ shell-nano hollow silica reacted with 8.8 mole titanium butoxide solution. Transmittance observed on substrate of the $TiO_2$ shell-nano hollow silica showed effective absorption of 200-300 nm UV light without deterioration of visible light transparency.
디지털 사이니지와 다면 영상 시스템은 강한 몰입감으로 스토리와 정보를 전달하는 제4의 미디어로 사용되고 있다. 대형 디지털 사이니지에서 상영되는 콘텐츠는 주로 실사 영상보다는 컴퓨터 그래픽을 이용한 영상으로 제작되고 있다. 그 이유 중 하나는 콘텐츠 제작을 위해 촬영된 영상을 사용하려면 제작범위가 극히 제한적이고 고해상도 실사 촬영의 한계로 크고 넓게 구성된 디지털 사이니지 화면에서 고화질 재현에 무리가 많기 때문이다. 반면 영화 상영관 중앙에 있는 스크린과 좌, 우측 벽면을 스크린으로 활용한 Screen X와 Escape는 디지털 시네마용 카메라 3대로 실사 촬영하여 스티칭 작업 후 다면 영상 시스템을 갖춘 극장에서 실감 영상으로 상영되는데 관객들에게 많은 실감 체험을 주고 있다. 이번 연구는 Screen X의 다면 영상 촬영 제작기술과 크로마키 기법을 이용하여 고해상도로 촬영된 영상을 디지털 사이니지에서 화질 열화 없이 상영할 수 있을 것이다.
Recently, automated solutions using collaborative robots have been emerging in various industries. Their primary functions include Pick & Place, Peg in the Hole, fastening and assembly, welding, and more, which are being utilized and researched in various fields. The application of these robots varies depending on the characteristics of the grippers attached to the end of the collaborative robots. To grasp a variety of objects, a gripper with a high degree of freedom is required. In this paper, we propose a service automation system using a multi-degree-of-freedom gripper, collaborative robots, and vision sensors. Assuming various products are placed at a checkout counter, we use three cameras to recognize the objects, estimate their pose, and create grasping points for grasping. The grasping points are grasped by the multi-degree-of-freedom gripper, and experiments are conducted to recognize barcodes, a key task in service automation. To recognize objects, we used a CNN (Convolutional Neural Network) based algorithm and point cloud to estimate the object's 6D pose. Using the recognized object's 6d pose information, we create grasping points for the multi-degree-of-freedom gripper and perform re-grasping in a direction that facilitates barcode scanning. The experiment was conducted with four selected objects, progressing through identification, 6D pose estimation, and grasping, recording the success and failure of barcode recognition to prove the effectiveness of the proposed system.
The purpose of this study was to predict the failure or success of the Snatch-lifting trial as a consequence of the stand-up phase simulated in Kane's equation of motion that was effective for the dynamic analysis of multi-segment. This experiment was a case study in which one male athlete (age: 23yrs, height: 154.4cm, weight: 64.5kg) from K University was selected The system of a simulation included a multi-segment system that had one degree of freedom and one generalized coordinate for the shank segment angle. The reference frame was fixed by the Nonlinear Trans formation (NLT) method in order to set up a fixed Cartesian coordinate system in space. A weightlifter lifted a 90kg-barbell that was 75% of subject's maximum lifting capability (120kg). For this study, six cameras (Qualisys Proreflex MCU240s) and two force-plates (Kistler 9286AAs) were used for collecting data. The motion tracks of 11 land markers were attached on the major joints of the body and barbell. The sampling rates of cameras and force-plates were set up 100Hz and 1000Hz, respectively. Data were processed via the Qualisys Track manager (QTM) software. Landmark positions and force-plate amplitudes were simultaneously integrated by Qualisys system The coordinate data were filtered using a fourth-order Butterworth low pass filtering with an estimated optimum cut-off frequency of 9Hz calculated with Andrew & Yu's formula. The input data of the model were derived from experimental data processed in Matlab6.5 and the solution of a model made in Kane's method was solved in Matematica5.0. The conclusions were as follows; 1. The torque motor of the shank with 246Nm from this experiment could lift a maximum barbell weight (158.98kg) which was about 246 times as much as subject's body weight (64.5kg). 2. The torque motor with 166.5 Nm, simulated by angular displacement of the shank matched to the experimental result, could lift a maximum barbell weight (90kg) which was about 1.4 times as much as subject's body weight (64.5kg). 3. Comparing subject's maximum barbell weight (120kg) with a modeling maximum barbell weight (155.51kg) and with an experimental maximum barbell weight (90kg), the differences between these were about +35.7kg and -30kg. These results strongly suggest that if the maximum barbell weight is decided, coaches will be able to provide further knowledge and information to weightlifters for the performance improvement and then prevent injuries from training of weightlifters. It hopes to apply Kane's method to other sports skill as well as weightlifting to simulate its motion in the future study.
인터넷을 통한 데이터 전송 기술의 발전은 다양한 실감 콘텐츠를 확산시키는 역할을 하고 있고, 이러한 실감 콘텐츠의 하나로 다시점 비디오가 연구되고 있다. 다시점 비디오는 여러 대의 카메라로부터 획득한 영상을 사용자에게 전달해 원하는 시점에서 영상을 시청할 수 있도록 하는 차세대 영상이다. 다시점 영상을 공급하기 위해서는 일반적으로 카메라 개수와 같은 개수의 엔코더와 디코더가 필요하며, 또한 상대적으로 큰 전송 대역폭을 필요로 한다. 본 논문에서는 상기 문제점을 해결하기 위해서 단일 엔코더와 디코더만을 이용하는 다시점 비디오 시스템을 제안한다. 부호화에서는 다시점 YUV 비디오를 GOP 단위로 믹싱하여 l 개의 YUV 스트립을 만든 후에, 단일 H.264/ AVC 엔코더로 부호화하여 압축 비트열을 생성한다. 또한 복호화도 단일 디코더 및 이를 제어하는 스케줄러로 구성된다. 스케줄러는 디코더 이용률과 프레임 스킵을 활용하여 각 시점 영상들이 동등한 복호화 프레임 개수를 가지게 한다. 또한 프레임 스킵에서는 비용 함수를 이용하여 H.264/AVC 프로화일에 따른 효율적인 프레임 선택 방법을 제안한다. 다양한 메인 및 베이스라인 프로화일 다시점 영상들을 활용하여 제안 방법의 성능을 검증하였다. 실험 결과는 각 시점 영상이 동등한 디코더 이용률을 얻는 것을 보여준다. 또한 rate-distortion 커브를 이용하여 제안한 방식과 동시 방식의 성능을 검증하였다.
CMOS 카메라는 저가격, 저전력, 소형화의 장점을 이용해 휴대폰카메라, 자동차 산업, 의학 및 센서 네트워크, 로봇제어, 보안 분야의 연구에서 이용되고 있다. 특히 다중카메라(Multi-Camera)기반의 $360^{\circ}$ 전방향 카메라(Omni-directional Camera)의 소프트웨어, 통신간섭 및 지연과 복잡한 영상제어 문제가 있으며, 하드웨어 분야에서는 다중카메라의 효율적인 관리 및 소형화의 문제를 지닌다. 기존 시스템은 다수 카메라를 제어하고 카메라 영상을 송수신하기 위해 카메라별 고성능 MCU로 구성된 임베디드 시스템(embedded system)과 별도의 제어 시스템(control system) 같이 다계층 시스템(Multi-layer system)으로 구성된다. 하지만 본 시스템은 단일구조로 저성능 MCU 기반에 고속 동기화기법으로 카메라 제어 및 영상 수집이 가능하도록 SLAVS(Small size/Low power Around View System)을 제안하였다. 화각 $110^{\circ}$ CMOS 카메라 여러 대를 이용하여 $360^{\circ}$전방향을 촬영하는 저성능 MCU로 카메라의 제어 및 영상 수집이 가능한 전방향 카메라 초기모형이다. 결과적으로 저전력 CMOS 카메라 4대를 하나의 MCU에 연결하여 개별 카메라에 대한 동기 유지, 제어 및 송수신을 구현하고 이를 기존의 시스템과 비교하였다. MCU를 통한 개별 인터럽트 처리로 카메라별 동기를 제어, 기억하여 Target과 CMOS 카메라와 MCU간의 재동기를 최소화하여 데이터 전송의 효율성을 높였다. 또한, 사용자 선택에 따라 4개의 영역으로 구분된 영상을 각기 또는 하나로 Target에 제공할 수 있도록 하였다. 마지막으로 개발된 카메라 시스템의 동기 및 데이터 전송 시간, 이미지 데이터 유실 등의 성능 비교, 분석을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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