본 논문에서는 반투영 거울을 사용하여 원하는 출력물을 허공에 디스플레이 하는 방식의 전시물 안내 시스템을 제안한다. 관람객이 전시물을 관람시 즉각적인 정보 획득이 가능하도록, 전시물에 대한 설명을 전시물 주변에 출력한다. 이를 위해 본 논문에서는 세 가지 문제를 해결한다. 첫째, 실시간 입력 카메라영상을 사용하여 위치 추적을 한다. 이를 통하여 고정된 전시물뿐만 아니라, 유동적인 전시물에도 사용이 가능하다. 둘째, 실시간으로 계산되어진 대상의 위치좌표를 이용하여 결과물을 출력할 때, 자연스러운 이동을 위하여 병렬처리를 통한 추적 알고리즘을 사용한다. 셋째, 공간 증강 현실 시스템제작을 위해 전시 공간 앞면에 반투영 거울을 설치하는데, 설치된 거울의 기울기로 인하여 생기는 왜곡은 반사 변환 행렬을 사용하여 보정한다. 본 논문의 제안 시스템은 전시물에 대하여 관람자의 호기심을 유발하며, 쉽고 즉각적인 설명을 통하여 관람자가 전시물에 대한 정보를 쉽고 빠르게 획득하도록 한다.
In this paper, we propose an algorithm for detecting convective initiation (CI) using GEO-KOMPSAT-2A/advanced meteorological imager data. The algorithm identifies clouds that are likely to grow into convective clouds with radar reflectivity greater than 35 dBZ within the next two hours. This algorithm is developed using statistical and qualitative analysis of cloud characteristics, such as atmospheric instability, cloud top height, and phase, for convective clouds that occurred on the Korean Peninsula from June to September 2019. The CI algorithm consists of four steps: 1) convective cloud mask, 2) cloud object clustering and tracking, 3) interest field tests, and 4) post-processing tests to remove non-convective objects. Validation, performed using 14 CI events that occurred in the summer of 2020 in Korean Peninsula, shows a total probability of detection of 0.89, false-alarm ratio of 0.46, and mean lead-time of 39 minutes. This algorithm can be useful warnings of rapidly developing convective clouds in future by providing information about CI that is otherwise difficult to predict from radar or a numerical prediction model. This CI information will be provided in short-term forecasts to help predict severe weather events such as localized torrential rainfall and hail.
The 360 degree panoramas are picture of a wide range of images on one screen, so we can see a fairly wide range at a time. In particular, cylinderical panoramas are the most widely used spherical image, and its left and right viewing angles reach 360 degree, so you can observe front, rear, left, and right at once. Using 360 degree panorama, all directions can be monitored at the same time, so all directions can be effectively monitored compared to other methods. In this paper, we develop a system to recognize and track the movement of moving objects on a 360 degree panorama, and then present and verify the experimental results. For this goals, first, we developed a system to recognize moving objects in 360 degree panorama using DoF(Difference of Frame) algorithm. Second, based on the TLD algorithm, we developed an application that can track a specific single moving object in a 360 degree panorama and presented the experimental results.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권6호
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pp.1125-1136
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2010
최근에 이동 객체 추적 장치로부터 얻어진 추적 스트림에 대한 온라인 비정상 행위 감시에 대한 요구가 증가하고 있다. 제한된 공간 비용 내에서 고속 데이터 처리의 요구사항에 기인하여 이 문제는 흥미를 끌고 있다. 이 논문에서, 우리는 모바일 애드 혹 망에서 모바일 장치의 위성항법장치 로그로부터 이동특징 정보를 계산하여 정상 프로파일을 구축하고, 모바일 장치의 현재 이동 특징 정보와 정상 프로파일내의 이동 특징 정보간의 퍼지 비유사도를 계산한다. 그 계산된 퍼지 비유사도를 기초로 그 모바일 장치의 비정상 행위를 효율적으로 탐지하는 퍼지 비정상 행위 탐지 알고리즘을 제안한다. 그리고 모의실험을 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가한다.
구조화 조명을 사용한 거리측정에 동적계획법을 적용함으로써 거리 측정의 정확성이 대폭 향상된 방법을 제안하였다. 구조화 조명을 사용한 거리 측정방법은 거리정보가 조명에 해당하는 화소의 위치에 의해 계산될 수 있다는 점을 이용한 것이다. 그러나, 이 구조화 조명 빛이 물체의 표면에서 흡수되거나 반사됨으로서 흐리거나 잘 보이지 않는 경우가 많다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서는 동적계획법을 사용하였다. 동적 계획법을 위한 셀간 비용(cost)값은 화소 밝기 값의 역수를 사용하였으며, 상단과 하단에 각각 시작선 혹은 목표선을 설정하였다. 이 알고리즘의 장점은 동적 계획 법의 최적화 능력을 사용하므로, 구조화 조명선의 약한 흔적이나 부분적으로 절단된 조명선 위치도 잘 찾아낼 수 있다. 이 알고리즘을 사용하여 다양한 3 차원 물체를 복원한 실험 결과를 제시하였다.
최근 인공지능과 IoT 기술의 발달에 따라 물체 추적, 의료 영상, 객체 인식과 같은 영상처리에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 전처리 과정에서 사용되는 잡음제거 기술은 시스템에서 영상의 중요성이 높아짐에 따라 잡음을 효율적으로 제거하며 세부적인 특징을 보존하는 성능을 요구하고 있다. 본 논문에서는 AWGN 환경에서 화소매칭 기반의 변형된 가중치 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에서 화소값이 크게 변하는 고주파성분을 보존하기 위해 화소매칭 기법을 사용하며, 주변 영역에서 연관성이 높은 패턴을 지닌 영역을 검출하여 출력계산에 필요한 매칭 화소값을 분류한다. 최종 출력은 필터링 과정에서 에지성분을 고려하기 위해 중심화소와 매칭화소 사이의 격차값 및 공간적 거리에 따라 가중치를 계산하여 구한다.
본 논문에서는, 입력으로 주어진 사람이 직접 분할한 1장의 슬라이스의 결과로부터 인접한 슬라이스들에 대해서 자동으로 원하는 장기를 추적하여 분할하는 반자동 분할 알고리즘을 제안한다. 일반적으로. 영역 확장에 기반한 추적 방법은 객체 투영. 초기 영역(seed) 추출, 그리고 영역확장에 의한 윤곽선 결정의 세 단계로 이루어진다. 이 때 의료 영상의 특성 상 장기들 사이의 경계가 모호한 경우 잘못 선택된 초기 영역은 최종 윤곽선이 장기 안쪽으로 파고 들거나 주변 영역으로 퍼져 나가는 결과를 만들 수 있다. 제안한 알고리즘에서는 영상의 특성을 이용하여 분할하려는 장기와 비슷한 밝기 값을 가지는 주변 장기와 붙어 있는 부분에서 주의 깊게 초기 영역을 선택해 줌으로써. 적절한 경계를 얻을 수 있으며, 경사도가 낮은 영역에서 깨끗한 윤곽선을 얻지 못하는 영역 확장 방법의 문제점의 해결을 위하여 Fourier descriptor를 사용한 후처리(post-Processing) 방법을 제안하였다. 또한, 양 방향 추적을 통해서 새로운 영역이 나타났을 때에도 놓치지 않고 찾아낼 수 있다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 1mm 간격의 82장의 X선 CT 영상에서 좌우측 신장 분할에 적용한 결과 만족할 만한 결과를 얻었다.
일반적으로 사용되는 마커 기반의 증강현실 시스템은 카메라 입력영상 내에 마커가 항상 존재해야 한다는 제한 때문에 사용자의 접근에 불편을 준다. 때문에 최근 배경 영상에서 취득할 수 있는 객체를 자연 마커로 생성한 시스템이나 배경 영상의 특징을 이용해 기하학적 지도를 작성하여 가상의 객체 정합에 이용한 증강현실 시스템들이 관심을 끌고 있다. 본 논문에서는 카메라 입력 영상에서 동일 평면상에 존재하는 특징들을 검출하고, 이를 추적함으로써 카메라 위치 정보를 추정하는 증강현실 시스템을 제안한다. 또한 특징점 추적에 사용된 추적 방법은 카메라에서 취득한 영상 밖으로 특징점이 벗어날 경우 더 이상 추적할 수 없는 문제점을 가지고 있어, 이를 보완하기 위해 새로운 특징점을 재검출하여 객체의 정합을 유지하는 방법도 제시한다. 제안된 방법은 미리 지정된 마커를 사용하지 않기 때문에 사용자의 접근이 편리하고, 특정한 형태의 마커를 사용하지 않는 다른 시스템보다 비교적 간단하게 구현할 수 있어 다양한 모바일 환경에서 유용하게 이용될 수 있다.
이 논문에서는 팬-틸트-줌 기능을 가지는 실시간 능동카메라 시스템에 적합한 2단계 머리 추적 알고리즘을 제안한다. 먼저, 색 수렴 단계에서는 머리의 모양을 타원으로 가정하고 모델 색-히스토그램을 얻는다. 그 후, 모델과 후보 타원의 색-히스토그램간의 유사도를 검사하여 목표 물체의 대략적인 위치를 구하기 위해 mean-shift 방법을 이용한다. 여기에서 영상 내 물체 영역의 색 분포가 카메라의 관찰 방향에 따라 달라지는 것을 고려하기 위하여, 모델 히스토그램 뿐 아니라 이전 프레임에서 얻어진 타원의 색 히스토그램도 함께 고려함으로써 mean-shift의 수렴성을 향상시킨다. 특히, 이전 프레임에서 결정된 타원 내부의 가장자리 영역에 포함되어 있는 배경 색 성분에 의한 오류 누적 문제를 해소하기 위해, 모델 히스토그램을 이용하여 타원의 크기를 적응적으로 축소함으로써 이전 추적 결과중 머리 영역에 해당되는 색 히스토그램을 얻는다. 또한 영상 내의 전역 움직임을 예측하고 이를 보상하여 정확한 초기 위치를 찾음으로써 mean-shift의 색 수렴성을 더욱 향상시킨다. 이 때, 고속 움직임 추정을 위해 1-D 투사 데이터 기반의 방법을 제안한다. 다음 단계에서는, 모양 정보를 이용하여 수렴단계에서 얻어진 타원의 위치와 크기를 보다 정확히 재조정한다. 이를 위해 영상 내 경사도의 방향에 기반한 강건한 모양 유사도 함수를 정의하고 사용한다. 다양한 환경을 고려한 실험을 통하여, 사람의 움직임이 빠른 경우, 영상 내 머리 크기의 변화가 심한 경우, 그리고 배경의 색과 모양이 매우 복잡한 경우에 대해서도 제안한 알고리즘이 비교적 정확히 추적을 수행함을 보였다. 아울러 제안한 알고리즘은 추적을 수행하는데 일반 PC에서 약 30fps의 처리 속도를 보여 실시간 시스템에 적합하다.
The vacuum-cleaner had made the burden of house chore lighten but the operation labour of a vacuum-cleaner had been so severe. Recently, the cleaning robot was producted to perfectly solve the cleaning labour of a house but it also was not successful because it still had a problem of mess-cleaning, which is the clean-up of big trash and the arrangement of newspapers, clothes, etc. The cleaning robot is to just vacuum dust and small trash and has no function to arrange and take away before the automatic vacuum-cleaning. For this reason, the market for the cleaning robot is not yet built up. So, we need a design method and technological algorithm of new automatic machine to solve the problem of mess-cleanup in house. In this paper, a Home Mess-Cleanup Robot(HMR), which has a practical function of the automatic mess-cleanup, is developed. It need functions of agile automatic navigation, novel manipulation system for mess-cleanup. The automatic navigation system has to be controlled for the full scanning of living room, to recognize the absolute position and orientation of the self, the precise tracking of the desired path, and to distinguish the mess object to clean-up from obstacle object to just avoid. The manipulation system, which is not needed in the vacuum-cleaning robot, must have the functions, how to distinguish big trash to clean from mess objects to arrange, how to grasp in according to the form of mess objects, how to move to the destination in according to mess objects and arrange them. Then, it should be an intelligent system so that the mess cleaning task can be autonomously performed in a wide variety of situations and environments. It need to also has the entertainment functions for the good communication between the human and HMR. Therefore, the Home Mess-cleanup Robot with Entertainmental Human Interface is developed in this paper. Finally, the good performance of the designed machine, HMR'4, is confirmed through the results of the mess clean-up and arrangement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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