• 로봇학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.237-247
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• 2018

In this paper, we describe a sensor module that monitors fire environment by analyzing fire characteristics. We analyzed the smoke characteristics of indoor fire. Six different environments were defined according to the type of smoke and the flame, and the sensors available for each environment were combined. Based on this analysis, the sensors were selected from the perspective of firefighter. The sensor module consists of an RGB camera, an infrared camera and a radar. It is designed with minimum weight to fit on the robot. the enclosure of sensor is designed to protect against the radiant heat of the fire scene. We propose a single camera mode, thermal stereo mode, data fusion mode, and radar mode that can be used depending on the fire scene. Thermal stereo was effectively refined using an image segmentation algorithm, SLIC (Simple Linear Iterative Clustering). In order to reproduce the fire scene, three fire test environments were built and each sensor was verified.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.679-684
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• 2019

CAFFE 모델을 이용하여 클래스의 특정 종의 수량 측정하는 방법과 스테레오 비전을 이용하여 물체의 길이와 너비를 측정하는 방법을 제안한다. 물체의 너비를 구하는 방법은 좌측 센서와 우측 센서의 대상의 좌표 값을 비교하여 센서부터 물체까지의 거리를 계산한다. 그 후 거리와 영상 속의 대상의 길이를 구해 물체의 실제 길이의 근사 값을 계산한다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제16권1호
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• pp.67-75
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• 2012

목적 : 뇌에 분포하는 동맥혈관을 관찰할 때 흔히 자기공명 뇌혈관 데이터(Magnetic Resonance Angiography, MRA)를 이용한다. 하지만 뇌혈관 데이터의 경우 관찰하고자 하는 부위의 혈관을 직접적으로 관찰하기 어렵다. 이러한 3차원 데이터를 2차원 디스플레이 장치에 나타내기 위해 최대강도투사(Maximum Intensity Projection, MIP) 영상이 흔히 이용된다. 데이터의 투사방향에 위치한 복셀들 중 최대값을 가지는 복셀을 투사하여 최대강도투사 영상을 얻게 된다. 혈관의 경우 큰 복셀값을 가지기 때문에 영상에서 밝게 나타난다. 하지만 투사방향에 중첩되어 있는 일부 혈관들이 투사하는 과정에서 최대값을 가지는 혈관들에 가려져 나타나지 않게 되기 때문에 깊이 정보를 잃게 된다. 또한 정해진 위치에서의 투사영상 밖에 얻을 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 최대강도투사 영상이 가지는 이러한 단점들을 개선하여 뇌혈관의 분포를 3차원 공간상에서 최적화 된 입체영상으로 보는 새로운 방법을 제안하였다. 대상 및 방법 : 우리는 4개의 채널 코일과 3.0T 자기공명영상장치 (Siemens Tim Trio MRI scanner)를 이용하여 피험자의 머리를 고정시키고 3차원 위상대조 (Phase-Contrast, PC) 시퀀스를 적용하여 3차원 뇌혈관 데이터를 얻었다. 얻어진뇌혈관 데이터의 중심점을 기준으로 3차원 공간 회전 알고리즘을 적용하여 회전된 새로운 데이터를 얻은 다음 이 데이터를 기준 수평면상에 투사하여 뇌혈관에 대한 2차원 최대강도투사 영상을 구한다. 이 때 입체영상 구현을 위해 두 눈과 데이터의 중심이 이루는 수렴각에 맞게 뇌혈관 데이터를 각각 공간 회전시킨 후 투사하여 각각의 눈에 적합한 영상들을 구하고 이를 적청안경방식 (anaglyph)을 이용하여 관찰함으로써 최적의 입체감을 가지는 최대강도투사 영상을 얻는다. 결과 : 결과 영상을 살펴보면 우선 기존의 방법들에서는 불가능했던 뇌혈관 데이터의 다양한 위치에서의 최대강도투사 영상이 가능해졌다는 것을 알 수 있다. 또한 관찰자와 데이터 사이의 거리와 두 눈 사이의 거리를 고려하여 보다 사실적인 입체감을 가지는 입체 최대강도투사 영상을 얻었다. 결론적으로 관찰자가 바라보는 방향과 관찰자와 데이터 사이의 거리에 따른 최적의 입체영상을 얻을 수 있었다. 결론 : 제안하는 방법은 단일 최대강도투사 영상을 관찰자의 위치를 고려하여 입체영상으로 변환시킴으로써 최적의 입체감을 가지는 입체 투사 영상을 구하였다. 그리고 구면좌표계 상에서 뇌혈관 데이터의 다양한 투사방향에서의 최대강도투사 영상을 나타낼 수 있었다. 추후 알고리즘 최적화와 병렬연산 프로세스가 적용된다면 진단과 수술 계획에 필요한 뇌혈관의 입체 정보들을 실시간으로 제공해 줄 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2012년도 추계학술대회 논문집
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• pp.643-644
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• 2012

• 한국콘텐츠학회지
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• 제8권1호
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• pp.24-30
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• 2010

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2005년도 동계 학술대회 논문집
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• pp.392-396
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• 2005

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.262-268
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• 2010

본 논문은 카메라의 고정 초점방식 렌즈를 통해 얻은 영상의 왜곡을 보상하여 왜곡된 이미지 좌표에서 본래의 좌표를 갖는 원영상으로 복원하는 연구이다. 이미지 센서의 다양한 영상 기기 발달과 활용으로 다방면의 산업분야에 확대 이용되고 있으나, 카메라의 소형화와 경량화 필요로 인해 렌즈의 굴곡에 의한 수신 영상의 왜곡이 영향을 미치는 경향이 많다. 특히, 입체 영상 카메라 응용 기기인 경우 좌, 우측 렌즈의 서로 다른 왜곡으로 입체감 저하 및 좌우 이미지 왜곡 등이 수반된다. 좌, 우측 카메라 수신 영상의 각 부분별로 본래의 좌표로 환산하는 근사식을 세우고 이들을 종합하는 방식으로 접근했다. 적응 뉴로-퍼지 추론시스템을 구성하여 소속 함수를 통해 분할하고 1차 Sugeno fuzzy 모델식으로 추정하여 좌, 우측 본래의 영상에 근접한 결과를 얻었다. 이로서 저가이며 소형 렌즈를 활용한 영상으로도 정확한 입체 영상 센싱 기능과 판별을 기대할 수 있게 된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.884-886
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• 2012

일반적으로 사용하고 있는 X-선 검색장치는 대상물의 단면 정보만을 제공하고 있기에 검색 대상체를 식별에 어려움이 있어 이에 대한 개선이 요구되어 왔다. 스테레오 X-ray 시스템은 기존의 검색장치에 라인센서를 추가하여 검색 대상체에 대한 추가적인 정보를 제공함으로써 검색 효율을 높이도록 고안되었다. 본 논문에서는 선행 연구를 통해 개발된 스테레오 X-선 검색장치의 검색 속도를 향상시키기 위하여 정밀제어를 위한 제어부를 설계하고 이를 통해 이동체와 검색기의 스캔 속도를 동기화 하고 대상체의 검색 속도를 개선하였다. 본 연구의 결과는 대형 화물 스캔 장치 및 고속화물 스캔 장치 개발을 위해 활용될 수 있다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.250-255
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• 2003

The position of a 3-dimensional(3D) point can be measured by using calibrated stereo camera. To obtain more accurate measurement ,more accurate camera calibration is required. There are many existing methods to calibrate camera. The simple linear methods are usually not accurate due to nonlinear lens distortion. The nonlinear methods are accurate more than linear method, but it increase computational cost and good initial guess is needed. The multi step methods need to know some camera parameters of used camera. Recent years, these explicit model based camera calibration work with the development of more precise camera models involving correction of lens distortion. But these explicit model based camera calibration have disadvantages. So implicit camera calibration methods have been derived. One of the popular implicit camera calibration method is to use neural network. In this paper, we propose implicit stereo camera calibration method for 3D reconstruction using support vector machine. SVM can learn the relationship between 3D coordinate and image coordinate, and it shows the robust property with the presence of noise and lens distortion, results of simulation are shown in section 4.

• 센서학회지
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• 제8권1호
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• pp.80-88
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• 1999

본 논문에서는 로봇의 3차원 작업을 위한 센서로 사용된 스테레오 카메라의 위치 결정 문제를 다룬다. 공통의 기준선상에 평행한 시선을 가지도록 설치된 스테레오 카메라의 모델이 주어진 후, 보정에 사용된 제어점들의 불확실성에 둔감하고 로봇의 반복정밀도를 고려한 오차 조건을 만족시킬 수 있도록 센서의 계측거리가 결정된다. 두 카메라간의 간격은 3차원 위치 오차와 스테레오 영상좌표 오차와의 관계를 고려하여 이들이 최소화될 수 있도록 결정하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 기법들과는 달리 3차원의 문제를 피계측체의 모델링 과정이나 복잡한 제한조건 없이 접근함으로써 일반적이며, 모의실험을 통하여 유용함을 확인할 수 있었다.