4차 산업의 주요 기술로 실감형 360도 영상 콘텐츠가 주목받고 있다. 전 세계 실감형 360도 영상 콘텐츠의 시장 규모는 2018년 67억 달러에서 2020년 약 700억 달러까지 증가될 것이라고 전망하고 있다. 하지만 대부분 실감형 360도 영상 콘텐츠가 웹하드, 토렌트 등의 불법 유통망을 통해 유통되고 있어 불법복제로 인한 피해가 증가하고 있다. 이러한 불법 유통을 막기 위하여 기존 2D 영상은 불법저작물 필터링 기술을 사용하고 있다. 그러나 초고화질을 지원하고 두 대 이상의 카메라를 통해 촬영된 영상을 하나의 영상에 담는 실감형 360도 영상 콘텐츠의 특징 때문에 왜곡 영역이 존재하여 기존 2D 영상에 적용된 기술을 그대로 사용하기엔 다소 무리가 있다. 또한, 초고화질에 따른 특징점 데이터량 증가와 이에 따른 처리 속도 문제와 같은 기술적 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 왜곡이 심한 영역을 제외한 객체 식별 영역을 선정하고, 식별 영역에서 딥 러닝 기술을 이용하여 객체를 인식하고 인식된 객체의 정보를 이용하여 특징 벡터를 추출하는 특징점 추출 및 식별 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존에 제안 되었던 스티칭 영역을 이용한 실감형 콘텐츠 특징점 추출방법과 비교하여 성능의 우수성을 보였다.
정지선과 횡단보도는 자율 주행에서 가장 기본적으로 인식해야 하는 인식대상임에도 불구하고 추출할 수 있는 특징이 매우 제한적이고 영상기반의 인식기술을 제외한 레이저나 RF, GPS/INS 인식기술로는 인식이 어려운 분야다. 이러한 이유로 이 분야에 대한 연구는 매우 제한적으로 수행되어왔다. 본 논문에서는 비전센서를 통해 입력된 정지선과 횡단보도 영상을 영상기반으로 인식할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현한다. 제안한 알고리즘은 3개 부분으로 구성된다. 즉 특징추출에 필요한 영역을 사전에 선정하여 처리속도를 향상시키는 관심영역 설정 부분, 일정비율 이상의 백색이 검출된 영상만 인식되도록 하여 불필요한 연산을 제거하는 색상패턴 검사 부분, 에지특징을 추출하고 추출된 에지특징을 사전에 모델링한 특징모델과 비교하여 정지선과 횡단보도 여부를 식별하는 특징 추출과 인식 부분이다. 특징추출과 인식 부분에는 유형별 특징비교 알고리즘을 적용하여 정지선과 횡단보도가 병행하여 존재하거나 각각 존재하는 경우에 대해 모두 식별되도록 한다. 또한 제안한 알고리즘은 기존연구를 발전시키기 위해 카메라의 차량내부 설치의 효과, 역광 및 그림자와 같은 다양한 제약조건에 대한 인식률 변화와 거리에 따른 적정 인식률 평가를 비교 분석하였다.
공간 데이터마이닝 분야에서 객체간의 거리, 연결성, 상대적인 밀도를 기반으로 비슷한 객체들을 하나의 그룹으로 묶는 공간 클러스터링은 중요한 컴포넌트이다. 공간 클러스터링 알고리즘은 밀도 기반 클러스터링과 격자 기반 클러스터링 알고리즘 등으로 나눌 수 있다. 밀도 기반 클러스터링 알고리즘은 다양한 모양과 크기의 클러스터를 구분할 수 있으며, 잡음을 제거할 수 있는 장점을 가지고 있는 반면에, 격자 기반 클러스터링 처리속도가 빠르다는 장점을 가지고 있다. 하지만, 대량의 공간 데이터 집합을 클러스터링 하는 것은 데이터 처리 비용이 급격하게 증가하기 때문에 클러스터링 처리 결과에 큰 영향을 준다. 본 논문은 대용량의 공간 데이터베이스에서 공간 객체간의 고밀도 영역을 식별하여 잡음을 제거하기 위한 수치데이터 값과 기본 격자간격 개수를 정의하는 확장된 밀도-격자 기반 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 고밀도 영역 식별을 위하여 threashold(DT)를 정의하였으며, 격자 및 밀도 기반 기법의 장점을 이용하여 임의의 객체 클러스터링을 식별할 수 있는 성능을 향상시켰다. 성능평가에서 기존의 클러스터링 알고리즘과의 다양한 비교 평가 실험을 통하여, 제안 알고리즘이 빠르고 정확한 데이터 클러스터링 결과를 나타냄을 보인다.
공간데이터베이스 시스템에서는 사용자에게 효과적인 공간데이터베이스 접근방법을 제공하기 위하여 공간 뷰를 지원하며 비실체화 방법과 실체화 방법으로 관리한다. 비 실체화 방법은 동일질의에 대한 반복적인 수행으로 서버 병목 현상과 네트워크 부하가 발생하는 문제점이 있고, 실체화 방법은 공간 기본 테이블 변경에 대한 실체화 뷰 관리 방법이 어렵고, 비용이 많이 든다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 R-tree 재구성 방법을 이용한 공간 뷰 실체화 관리 기법(SVMT : Spatial View Materialization Technique)을 제안한다. 제안한 SVMT는 공간 뷰 객체 분포율 오차율 이용하여 공간 뷰를 실체화하는 기법으로, 공간 뷰 객체 분포율 오차가 오차 한계 범위내에 존재하면 공간 뷰를 실체화하고 광간 뷰 높이에 해당하는 노드를 공간 뷰에 대한 R-Tree의 루트로 사용하고, 오차 한계 범위를 벗어나면 공간 뷰를 실체화함과 동시에 R-Tree를 재구성하는 방법이다. 이 기법에서 공간 뷰에 대한 정보는 공간 뷰 정보 테이블(SVIT : Spatial View Materialization Technique)를 통하여 관리되며, 이 테이블의 레코드는 공간 뷰에 대한 정보를 저장하고 있다. SVMT는 실체화된 공간 뷰에 대한 질의수행을 통해 공간질의 처리 수행 속도를 빠르게하며, 이를 통하여 반복적인 질의 변환을 통해 발생하는 부가적인 질의 수행 비용을 제거한다. 따라서, 제안하는 기법은 다중 사용자, 동시 작업 환경에서 공간 뷰에 대한 빠른 접근 속도와 빠른 질의 응답을 제공하여 서버의 병목현상과 네트워크 부하를 최소화한다는 장점을 가진다.
본 논문에서는 다중 카메라 감시 시스템에서의 효율적인 이동물체 추적기법을 제안한다. 시스템에 사용된 컬러 CCD 카메라는 고유의 IP를 할당받는 네트워크 카메라이며, 입력영상은 미디어 서버와 브릿지, 그리고 AP(Access Point)와의 무선통신을 통해 전송된다. 감시시스템은 네트워크를 통해 전송된 영상을 트래킹 모듈에 전달하게 되며, 컬러 매칭 기법을 이용하여 이동물체를 실시간으로 추적한다. 두 개의 트래킹 세트를 구성하여 이동물체가 특정 카메라의 FOV(Field of view)를 벗어날 경우, 카메라 간에 핸드 오버가 가능케 함으로써 계속해서 이동물체를 추적하도록 한다. 핸드 오버 발생시에 타깃이 되는 정확한 이동물체 추적을 위하여 배경 정보 처리와 컬러 정보를 이용한 MHI(Motion History Information)와 M-bin histogram 기법을 제안한다. MHI를 이용하여 이동물체의 운동방향과 속도를 계산해 낼 수 있으며, 이러한 정보를 바탕으로 예상 이동위치를 판단할 수 있다. MHI를 이용한 결과, 단순히 M-bin histogram 기법을 이용하여 템플릿 매칭을 했을 경우 보다 속도와 안정성에 있어서 성능 향상을 가져옴을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
World Wide Web(이하 웹)은 저렴한 가격과 다양하고 흥미 있는 정보를 쉽고 간편하게 찾아볼 수 있다는 장점으로 웹의 사용자는 하루가 다르게 증가되고 있으며 웹의 사용자의 증가와 함께 웹을 통해 전달되는 데이터 즉, 웹 문서, 그림, 멀티미디어 데이터 등의 크기 또한 빠르게 증가되고 있다. 웹 트래픽을 위한 네트워크 대역폭의 사용량을 살펴보면 사용자들의 요청이 많은 peak periods에는 대부분의 대역폭을 사용하고 있고, off-peak periods에는 사용하지 않는 대역폭이 존재한다. 지금까지 네트워크의 대역폭 소비량을 감소시키고, 검색 지연시간을 줄이기 위해 많은 연구가 이루어졌고 그 해결방안 중 하나가 웹 캐싱이다. 그러나, 웹 캐싱을 사용하더라도 peak periods 동안에는 네트워크 대역폭의 사용량을 감소시키기에는 한계가 있으며 off-peak periods에 여유 있는 네트워크 대역폭을 효율적으로 사용할 수 업사. 본 논문에서는 네트워크 대역폭을 균형 있게 사용하기 위해 캐싱 서버(SQUID)를 기반으로 하는 웹 프리페칭(Web prefetching)기법을 제안한다. 24시간 동안의 웹 사용 상황을 분석하여, 가장 많이 사용되면서 다음 24시간 내에 유효기간을 초과하는 웹 객체를 프리페칭하는 방법을 사용한다. 제안된 웹 프리페칭 기법은 peak periods 동안 요청되리라 예상되는 웹 객체를 off-peak periods 동안 남는 대역폭을 이용하여 미리 캐싱 서버에 가져다 놓은 방법으로써 많은 디스크 용량을 요구하지 않으면서도 캐시 객체 히트율을 높일 수 있다. 또한 사용자들의 웹 접근 패턴을 기반으로 하기 때문에 프리페칭된 웹 객체에 대하여 높은 객체 히트율을 보인다. 본 논문에서 소개한 기법의 유효성 시뮬레이션을 통해서 증명하였다. 시뮬레이션 결과는 본 논문에서 제안된 프리페칭 기법이 효율적으로 peak bandwidth를 줄일 수 있다는 것을 나타낸다.
본 논문에서는 오인식률 감소를 위한 다중 프레임 특징점 추적 정보 기반 이동 물체 검출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구에서는 이동 물체 탐지의 오인식과 추적의 속도 문제가 존재 하였다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위해 먼저, 카메라 이동 보상과 물체의 추적을 위해 다중 프레임의 코너 특징점과 옵티컬 플로우를 계산한다. 다음으로 다중 프레임 전-후방향 추적으로 옵티컬 플로우의 추적 오류를 감소시키고, 카메라 이동 보상을 위해 호모그래피와 RANSAC 알고리즘 기반으로 추적된 코너 특징점을 배경영역과 이동 물체 후보 영역으로 구분한다. 변환된 코너 특징점들 중 RANSAC에 의해 제거되는 이상점들을 군집화하고 일정 크기 이상의 이상점 군집 영역을 이동 물체 후보군으로 구분한다. 이동 물체 후보군으로 구분된 물체는 라벨 추적 기반 데이터 상관 분석에 따라 라벨 번호를 할당하고 추적한다. 이동 물체 후보군으로 구분된 물체는 라벨 추적 기반 데이터 상관 분석에 따라 라벨 번호를 할당하고 추적한다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 Precision과 Recall 모두 향상됨을 쿼드로터 영상기반 탐지 및 추적 성능 실험으로 확인하였다.
이미지를 기반으로 하는 증강현실 시스템에서 가상의 객체를 실제 영상에 저작할 때 생기는 이질감을 줄이기 위해서는 실제 영상에 저작된 가상객체의 방향과 위치에 대해 정확하게 추정을 해야 하며, 이때 호모그래피를 사용한다. 호모그래피를 추정하기 위해서는 SURF와 같은 특징점을 추출하고 추출된 특징점들을 통해 호모그래피 행렬을 추정한다. 호모그래피 행렬의 추정을 위해서 RANSAC 알고리즘이 주로 사용되고 있으며, 특히 RANSAC에 제약 조건 만족 문제(Constraint Satisfaction Problem)와 여기에 사용되는 제약조건을 동적으로 적용하여 속도와 정확도를 높인 DCS-RANSAC 알고리즘이 연구되었다. DCS-RANSAC 알고리즘에서 사용된 이미지 그룹 데이터는 수동적인 방법을 통해 직관적으로 분류되어 있지만 특징점 분포 패턴이 다양하지 않고, 이미지들을 정확하게 분류하기가 어려워서 이로 인해 알고리즘의 성능이 저하되는 경우가 있다. 따라서 본 논문에서는 K-means 클러스터링을 적용하여 이미지들을 자동으로 분류하고 각 이미지 그룹마다 각기 다른 제약조건을 적용하는 KCS-RANSAC 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 머신러닝 기법인 K-means 클러스터링을 사용하여 전처리 단계에서 이미지를 특징점 분포 패턴에 따라 자동으로 분류하고, 분류된 이미지에 제약조건을 적용하여 알고리즘의 속도와 정확도를 향상시켰다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 KCS-RANSAC이 DCS-RANSAC 알고리즘에 비해 수행시간이 약 15% 단축되었고, 오차율은 약 35% 줄어들었으며, 참정보 비율은 약 14% 증가되었다.
전류가 전도체를 통과할 때 발생하는 줄 열을 이용한 발열체는 자동차 창유리, 고속열차 창유리 및 태양전지와 같은 다양한 산업 분야에서 수분 제거 등을 위해 널리 연구되고 개발되고 있고, 최근에는 기계적 변형 조건 하에서도 안정적인 가열을 유지할 수 있는 유연 발열체를 개발하기 위하여 여러 나노 구조의 발열체를 이용한 연구가 활발하게 진행중이다. 본 연구에서는 유연성이 우수한 폴리우레탄을 기판으로 선정하고 마그네트론 스퍼터링을 이용하여 낮은 전기비저항(1.6 μΩ-cm)을 가지는 은 (Ag) 박막을 형성하여 발열층으로 이용한 연구를 진행하였다. 2D 박막구조에서의 전면발열에 의하여 열응답속도가 매우 높아 목표 온도의 95%까지 20초 이내에 도달하였으며 우수한 발열재현성을 보여주었다. 또한 기계적 변형이 가해지는 환경에서도 우수한 발열특성이 유지되었으며 반복적인 굽힘 테스트 (10,000회, 곡률반경 5 mm 기준)에서도 3% 이내의 전기저항 증가만이 발생할 정도로 우수한 유연성을 보유하여, 폴리우레탄/은 구조의 면상발열체는 굴곡진 형태를 가진 다양한 기기에서부터 인체분위와 같이 다양한 응력이 가해지는 환경에서 사용할 수 있는 플렉서블/웨어러블 면상발열체로의 적용이 매우 유망하다는 것을 보여준다. 또한 증착된 은 박막 발열 층 구조는 다양한 목적을 위한 기능을 추가하여 다양한 분야에서 사용할 수 있는 플렉서블/웨어러블 발열체로서의 적용 가능성을 보여줍니다.
최근 몇 년 사이 바다 신호등 역할을 하는 항로표지 시설이 디지털화되면서 단순한 표지판 기능을 넘어 해양 정보 수집, 감독, 관제 등 다양한 기능을 제공하는 방향으로 발전하고 있다. 국내에서도 울산항과 부산항이 부표 일부에 카메라를 설치하고 영상정보를 수집하여 충돌을 감독하는 등 선도 기술 적용을 주도하고 있다. 그러나, 이 첨단기술은 장기간 배터리 운용이 필요하고 관리·유지 등이 해양 특성에 지장을 받기 때문에 주요 기능을 수행하는 것이 어렵다. 이러한 문제들은 육상시설과 해양시설의 특성 차이를 극복하기 위한, 해양 분야의 풍부한 연구의 필요성을 제기한다. 본 연구에서는 표지 주변을 지나가는 해양 객체를 영상정보로 분석해 자동으로 알림을 줄 수 있는 시스템을 제안한다. 기존 시스템들은 표지와 해양 객체가 충돌하면 센서를 기반으로 객체를 포착해 서버로 전송하지만, 이 방식은 사고가 발생한 뒤에야 안전사고 대처가 가능해 개선의 여지가 필요하다. 따라서, 제안하는 시스템은 이러한 한계점을 극복하기 위해, 해양 특성을 기반으로 해상 객체 감지 시스템을 설계하였다. 이는 기존의 해양 영상처리 감지 시스템과 유사한 성능을 보였으며, 보다 효율적인 모니터링을 위해 약 5배 빠른 처리 속도를 기록한 해상 안전 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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