스마트폰의 보급 확산으로 다양한 콘텐츠가 등장하고 있다. 이러한 콘텐츠 중에서 위치 기반 서비스를 이용한 증강현실 응용프로그램의 필요성이 널리 대두되고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 스마트폰을 이용한 위치정보기반 AR 시스템에서 발생하는 정합 오차를 컴퓨터 비전 기술을 이용하여 효과적으로 줄이는 방법을 제안한다. 위치정보 오차 누적 때문에 객체가 정확하게 정합되지 않는 부정합 현상 최소화를 위해 연산 속도는 유지하면서 연산량을 줄여 성능을 향상한 방법인 SURF(Speeded Up Robust Features)를 사용해 초기 특징점을 검출하고 검출된 특징점을 추적하여 모바일 환경에 적용한다. 위치정보 검색을 위해 GPS 정보를 사용하고 자세추정 및 방향 정보를 위해 자이로 센서, G-센서 등을 이용한다. 하지만 위치정보의 누적된 오차는 객체가 고정되지 않는 부정합 현상을 유발한다. 또한, 증강현실 기술은 구현하면서 많은 연산량이 필요하므로 모바일 환경에서 구현하는데 어려움이 발생한다. 제안된 방법은 모바일 환경에서 성능 저하를 최소화하고 비교적 간단하게 구현할 수 있어 기존 시스템 및 다양한 모바일 환경에서 유용하게 이용될 수 있다.
본 논문에서는 이동로봇이 작업환경 내에서 이동하는 물체를 실시간에 인지, 추적하기 위한 비젼센서 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 하나의 직선광선을 카메라 영상의 중앙에 수평하게 투영되도록 하여 이동로봇의 경로에 투사하고 이 광선이 물체와 교차하여 생성하는 선분영상만을 취득, 해석함으로써 비젼센서를 이용하는 기존의 방법들이 영상전체를 이해하기 위해 필요로 하던 계산상의 복잡도를 줄이고 있다. 이동물체의 존재여부, 속도 및 위치는 2개의 연속된 영상에서 얻어진 선분영상의 위치 및 길이의 변형도를 일정한 기준치와 비교하여 결정하는 간단한 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 보안 및 다수이동로봇의 제어분야에서 다양하게 응용될 수 있으며 실험을 통해 그 성능을 평가하였다.
In this paper, a new modeling of a fine actuator for an optical pick-up has been proposed and multiobjective optimization of the actuator has been performed. The fine actuator is constituted of the bobbin which is supported by wire suspension, the coils which wind around the bobbin, and the magnets which cause the magnetic flux. If current flows in the coils, magnetic force is so produced as to be balanced with spring force of wire, so the bobbin is pisitioned. In this model the transfer function from input voltage to output displacementof bobbin has been obtained so that we can describe this integrated system with electromagnetic and mechanical parts. Wire suspension is regarded as a continuous Euler beam, damper as distributed viscous damping, and bobbin as a rigid body which can move up- and down- ward motion only. According to the model, the high frequency dynamic characteristics of the fine actuator can be known and the effect of damping can be investigated while the conventional second order model cannot. In multiobjective optimization, two objective functions have been chosen to maximize the fundamental frequency and the sensitivity with respect to the input voltage of the actuator so that Pareto's optimal solutions have been obtained using .epsilon.-constraint method. These objective functions will satisfy the trends which will enhance the access speed and reduce the tracking error in the optical pick-up technology of next generation. In the result of optimization, we obtain the designs of the optical pick-up fine actuator which has high speed, high sensitivity and low resonant peak. Furthermore, we offer the relation between two object functions so that the designer can make easy choice.
영상으로부터 관심 영역을 추출하는 작업은 비젼을 이용한 응용 분야에서 첫 번째 단계로 이후 처리 단계에 영향을 미치는 중요한 작업이다. 하지만 관심 영역추출은 조명이나 카메라 등의 주변 환경에 민감하여 일반적으로 문제에 관련된 지식이나 후처리를 도입하여 추출된 영역을 보정하고 있다. 이 논문에서는 환경에 민감하지 않으며 이후 처리 과정에 독립적인 관심 영역 추출을 위한 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 차영상과 색상 분포를 이용하여 관심 영역을 추출하며 색상 분포를 학습함으로써 환경의 변화에 적응할 수 있다. 또한 프레임워크의 각 구성 요소들이 독립적으로 동작하는 유연한 구조를 가지므로 확장성이 뛰어나다. 제안하는 프레임워크의 유용성은 동영상에서 손 영역 추출을 통해 확인할 수 있다.
모바일 기기를 사용한 실시간 비디오 영상처리분야의 중요 객체탐색 및 추적의 문제에 있어서 난제는 복잡한 배경속에서 전경을 구분해 내는 일이다. 본 논문에서는 기계학습을 위한 특성벡터 선정의 문제를 위한 문맥인식 모델을 제시하여 잡음제거를 위한 기계학습기반의 구분자를 구현하였다. 수학적으로 NP-hard로 알려진 가장 가까운 이웃을 사용한 문맥인식 특성벡터 선정 알고리즘의 구현에 있어서, 본 논문은 연산횟수를 줄인 유사방법론에 대해 자세히 거론하였다. 또한, 문맥인식 성격을 가미한 특성벡터 선정을 통해 얻어진 특성 공간에서의 향상된 분리성에 대해 주성분 분석을 통해 엄밀한 분석결과를 제시하였다. 전반적인 성능 향상의 정도를 계측하기 위해 다양한 기계학습 방법론, 예를 들어, 다층신경망, 지원벡터기계, 나이브베이지안, 회귀분석 등을 사용해 비교결과를 제시하였다. 본 논문에서 제시한 방법론의 성능과 계산상 자원사용에 대한 내용을 결론으로 서술하였다.
CT 장치는 물체 내부의 단면 영상 획득이 가능하기 때문에 여러 분야에 광범위하게 사용되고 있다. 단면 영상을 획득하는 여러 단계의 에러 요인들로 인해 다양한 아티팩트가 유발되고 있다. 장치에 의해 발생하는 링 아티팩트를 조사하였다. $512{\times}512$ 크기의 수치 팬텀을 구현하고 대수적 재구성 기법으로 링 아티팩트의 특성을 연구하였다. 프로그램은 Visual C++로 작성하였으며 720개의 투영 및 1,280개의 검출기 픽셀을 갖는 상황에서 구현하였다. 링 아티팩트는 검출기 픽셀의 검출 효율이 서로 달라서 발생한다는 것을 확인하였다. Ring Value 값이 증가할수록 Ring Intensity의 값도 증가하였고, 영상의 원점에 가까울수록 링 아티팩트가 강하게 나타났다. 단면 영상에서 링 아티팩트가 발생하는 위치를 파악하고 역으로 검출기 픽셀의 위치를 추적해 검출효율을 보정함으로써 링 아티팩트를 제거할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 비디오 시?스에서 차들을 추적하고 검출하기 위해서 비디오와 이미지 처리를 활용하여 고속도로 및 일반 도로상의 교통흐름과 차량의 속도를 계측하는 기법을 제안했다. 제안된 기법은 배경이미지를 평가하기 위해서 비디오 스트림의 처음 프레임을 활용하였다. 비쥬얼 추적 시스템은 프레임 절대 차의 합을 토대로 한 단순한 알고리즘이다. 그것은 각 비디오 프레임으로부터 전경 이미지를 산출하기 위해서 배경화면을 빼고, 각 전경 이미지에 형태적 제거를 실행하고 임계값화 함으로서 임계치 윈도우에서 보인 이진이미지를 산출한다. 첫 번째 하얀 라인과 두번째 하얀 라인사이 거리를 측정하여 차의 위치를 찾았다. 평균속도는 물체의 위치 변화를 장소가 변하는 시간으로 나눔으로서 정의했다. 제시된 기법의 결과는 측정된 데이터와 잘 일치되었고, 실시간으로 결과를 본다.
본 논문에서는 컴퓨터 비젼응용을 위한 태스크레벨 파이프라인 멀티컴퓨터인 "RV860-PIPE(Realtime Vision i860 system using PIPEline)"를 구현하고 성능평가 하였다. RV860-PIPE는 MIMD형태의 아키텍쳐를 가지며, 시각처리에 적합한 ring 형태의 상호연결망(interconnection network)을 갖는 매시지 패싱타입의 컴퓨터로 구현되었다. RV860-PIPE의 단위 노드 컴퓨터는 일반적인 시각알고리즘의 수행을 위하여 법용성과 강력한 처리능력을 갖도록 64-bit 프로세서를 사용하여 설계하였다. 또한 단위 노드간 양방향 통신 및 영상 입출력기와의 통신 부담을 덜기 위한 전용화된 고속 통신 채널을 설계하였다. 구현된 시스템은 edge 검출, 실시간 이동물체 추적, 실시간 얼굴인식과 같은 시각 처리 응용프로그램들을 성능평가함으로써 컴퓨터 비젼응용에 실용적으로 적용가능함을 보였다.
보행자 인식은 차량자율주행 및 사고방지를 위해 중요한 요소기술로서 많이 연구되고 있다. 이 기술들은 크게 카메라기반과 LIDAR 기반, 두 가지로 구별할 수 있다. 카메라 기반 방법과 대비되어 LIDAR 기반 방법은 화각이 넓고 조도환경에 영향을 받지 않는다는 강점이 있다. 하지만 LIDAR 기반 방법은 먼 물체를 인식하기엔 센서 해상도가 낮고, 복잡한 환경에서는 분할 오류나 폐색 등의 원인으로 인식률이 낮아진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 3차원 LIDAR 기반 보행자 탐지 알고리즘의 낮은 인식률을 개선시키기 위해 다중객체추적 기법의 하나인 GM-PHD 필터를 이용한 두 가지 성능 향상 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 GM-PHD 필터를 이용해 이전 프레임의 포인트를 현재 프레임의 물체에 자동으로 누적하여 물체 해상도 및 보행자 분류 성능을 향상시킨다. 두 번째 방법은 인식 성능이 낮은 상황에 맞춰 개선된 GM-PHD 필터를 분류된 다중객체에 적용하여 탐지 성능을 더욱 강화시킨다. 직접 취득한 도로 주행 데이터에 두 방법을 적용하여 제안한 방법이 기존의 보행자 탐지 알고리즘 성능을 대폭 향상시키는 것을 정량적으로 증명하였다.
SURF는 영상의 특징점을 추출하고 서술자를 생성하는 알고리즘으로 객체인식 및 추적, 파노라마 이미지 생성 등 여러 영상처리 시스템에 응용되고 있다. SURF 알고리즘은 영상의 크기, 회전, 시점 등의 변화에 강인한 특징을 갖지만 복잡하고 반복적인 연산이 많아 실시간 처리가 어렵다. 실제 PC(Pentium, 3.3GHz) 환경에서 1000개 정도의 특징점이 추출되는 VGA($640{\times}480$) 해상도의 영상을 이용하여 실험한 결과 특징점 추출 및 서술자 생성에 총 240ms 이상이 걸려 약 4frame/sec로 실시간 처리가 불가능한 것을 확인하였다. 본 논문에서는 SURF 알고리즘의 메모리 접근 패턴을 분석하여 라인 메모리를 효율적으로 구성해 메모리 사용을 최소화하고 반복적으로 수행되는 연산을 병렬처리 하는 방법으로 하드웨어를 설계하였다. 하드웨어 설계 검증 결과 Xilinx사의 Virtex5LX330 FPGA를 타겟으로 합성 시 101,348LUTs(66%)와 1,367KB의 내부 메모리를 사용하고, 100MHz 동작 클록에서 30 frame/sec로 실시간 처리가 가능함을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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