영상 기반 3차원 복원은 실세계 객체의 형태와 색상을 복원하는 것이며, 실내외 환경과 목적에 맞게 영상 센서를 이동플랫폼에 탑재하여 측위 및 매핑의 목적으로 활용한다. 지하공간 사고 발생의 증가로 지하공간 정보의 위치 정확도 문제가 제기되고 있으며, 관로형 지하시설물 내부에서 취득된 영상데이터로부터 3차원 위치 결정과 동시에 내부 손상 등을 파악할 수 있다는 장점으로 영상 기반의 위치 추정 연구가 수행되어오고 있다. 본 연구에서는 관로형 지하시설물 내부에서 취득한 영상과 기준데이터를 함께 사용하여 영상 기반으로 시설물의 3차원 형상을 복원하는 연구를 수행하였다. 스테레오 카메라를 탑재한 무인이동체 시스템을 구성하고, 입구와 출구에 기준데이터가 배치된 관로형 지하시설물 내에서 데이터를 영상 데이터를 취득한다. 취득한 데이터와 기준데이터를 함께 사용하여 지오레퍼런싱 된 3차원 형상으로 복원한다. 복원된 결과의 정확도를 위치와 길이를 통해 검증하였으며, 위치는 20-60 cm의 정확도로 결정되었고 길이는 약 20 cm의 정확도로 추정된 것을 확인하였다. 영상 기반 3차원 복원 방법을 통해 관로형 지하시설물의 위치, 선형을 효과적으로 갱신할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 지능적인 보안 시스템 구현의 새로운 접근 방식으로, 인공지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 기하학적 정보를 이용한 능동형 물체 추적 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템에서는 먼저, 스테레오 카메라에서 입력된 영상으로 부터 YCbCr 컬러 모델과 위상형 상관 기법을 사용하여 표적 얼굴영역의 중심좌표를 검출한 다음, 지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 능동적인 제어각도 산출을 통해 표적의 다양한 변화에 관계없이 표적의 3차원 좌표를 실시간적으로 검출하고, 이를 통한 표적 대상의 적응적인 신체 크기 추정을 수행하였다. 각기 다른 신장을 가진 3사람의 다양한 이동경로를 가진 480 프레임의 테스트용 스테레오 영상을 사용한 실험 결과, 표적의 추정된 신체 크기값 역시 계산치 및 측정치 사이의 표준편차가 평균 1.03의 작은 값으로 유지됨은 물론, 제안된 시스템에서 계산된 좌표값과 실제 실험대상으로 참여한 사람의 정확한 실제 위치와의 차이 역시 평균 1.2cm 미만의 오차와 전체적으로 1.18 %의 오차를 보임으로써 이를 통한 새로운 실시간 스테레오 표적 감시추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 지능적인 보안 시스템 구현의 새로운 접근 방식으로, 인공지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 기하학적 정보를 이용한 사람 키 높이 추정기법을 제안하였다. 제안된 시스템에서는 먼저, 스데레오 카메라에서 입력된 영상으로 부터 YCbCr 컬러 모델과 위상형 상관 기법을 사용하여 표적 얼굴영역의 중심좌표를 검출한 다음, 지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 능동적인 제어각도 산출을 통해 표적의 다양한 변화에 관계없이 표적의 3차원 좌표를 실시간적으로 검출하고, 이를 통한 표적 대상의 적응적인 신체 크기 추정을 수행하였다. 각기 다른 신장을 가진 3사람의 다양한 이동경로를 가진 480 프레임의 테스트용 스테레오 영상을 사용한 실험 결과, 표적의 추정된 신체 크기값 역시 계산치 및 측정치 사이의 표준편차가 평균 1.03의 작은 값으로 유지됨은 물론, 제안된 시스템에서 계산된 좌표값과 실제 실험대상으로 참여한 사람의 정확한 실제 위치와의 차이 역시 평균 1.2cm 미만의 오차와 전체적으로 1.18$\%$의 오차를 보임으로써 이를 통한 새로운 실시간 스테레오 표적 감시추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
양안 입체영상 카메라의 줌 기능을 사용한 입체영상 획득에서 발생하는 물체크기의 불일치와 줌렌즈 제어 시스템의 어려움을 극복하기 위해 양안 줌 렌즈 모듈을 이용한 새로운 방의 입체영상 획득장치를 제안하였다 이는 좌, 우 줌 렌즈를 분리하지 않고 하나의 줌 모듈로 통합한 방식으로써 회전식 레버를 통하여 줌 기능이 가능하도록 설계하였다. 제안된 시스템의 구조적 특성분석과 실험을 통하여 줌 기능 사용시 발생하는 두 영상에서의 물체의 크기 차이가 없음을 확인하구 거리에 따른 영상을 획득 후, 주시각 제어가 잘 이루어질 뿐만 아니라 왜곡이 발생하지 않음을 확인하였다.
본 논문은 두 대의 카메라로부터 들어온 영상을 보여주는 see-through 장치의 사용 환경하에서 일반적인 사용자도 쉽고 편리하게 컴퓨터 시스템 또는 여러 프로세스들을 제어할 수 있는 사용자 인터페이스를 제안한다. 이를 위해 AR기술을 접목하여 영상이 보이는 화면에 가상의 버튼들을 합성하였으며, 화면상에 보이는 손의 위치를 추적하여 손가락에 의한 버튼의 선택 유무를 판단하고 각 상황에 따른 버튼의 색상 변경을 통해 결과를 나타내었다. 사용자는 단순히 화면을 보며 공중에서 손가락을 움직여 버튼을 선택함으로써 관련 작업을 수행 할 수 있다.
We studied the source regions of 12 solar energetic particle (SEP) events seen between 2010 August and 2012 January at STEREO-A, B and ACE, when the two STEREO spacecraft were separated by about $180^{\circ}$. All events were associated with strong flares (C1 - X6) and fast coronal mass ejections (CMEs) accompanied by type II radio bursts. We have determined the arrival times of the SEP events at the three spacecraft. EUV waves observed in $195{\AA}$ and $193{\AA}$ channels of STEREO and SDO/AIA are tracked across the Sun and the arrival time of the EUV wave at the photospheric source of open field lines extending to the spacecraft connection points at 2.5 Rsun estimated. We found 7 events with flux enhancements in all spacecraft and 4 in two spacecraft. Most events came from a single source. The results show that magnetic field connections between source regions and the spacecraft play an important role in abrupt flux enhancements. In the most cases, EUV waves at the Sun are associated with a wide longitudinal spread of the SEPs.
해안 영역에서의 해수의 범람은 재산 및 인명피해를 야기한다. 이러한 피해를 최소화 하고자 방파시설을 설치하지만, 고정식 방파시설의 경우, 변화하는 해상상태에 대응할 수 없으며, 과도한 설정에 의한 설치는 환경적 피해를 일으킨다. 본 연구에서는 환경적 피해를 줄이고 선박의 항행에 지장이 없는 가변식 초기 쇄파 장치에 대한 연구를 실험적 방법과 입자법을 이용한 수치 해석적 방법으로 연구하였다. 초기 쇄파 장치의 유무에 따라 해안절벽으로 넘어오는 파의 범람은 큰 차이가 있었으며, 이는 실험과 수치 해석 모두 확인되었다. 또한 초기 쇄파 장치의 위치에 따른 영향 역시 고려되었으며, 위치 역시 중요한 요소임이 확인되었다.
본 논문에서는 분할영역기반 스테레오 정합을 사용하여 영상의 변이를 추정하는 방법에 관하여 기술한다. 분할영역기반의 변이 추정은 분할된 영역단위로 변이값을 계산하는데 스테레오 정합단계의 정합오류뿐만 아니라 정합된 영역의 유형을 고려하지 않고 일률적인 방법으로 변이를 계산하기 때문에 부정확한 변이를 추정하게 되는 문제점을 가지고 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 정합된 영역의 정합유형을 고려하여 변이를 추정하는 방법을 제안한다. 즉, 제안하는 방법은 스테레오 정합 수행 후 정합영역의 정합유형을 분석하여 유사정합, 비유사정합, 오정합, 비정합 영역으로 분류한 다음 분류된 정합영역별로 적절한 변이 추정 방법을 적용한다. 이 방법은 정합오류로 인한 잘못된 변이 추정을 최소화하며 정상적인 정합영역에 대해서도 변이의 정확도를 향상시킨다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 장면에 대해서 실험을 수행하였으며 실험결과 가상 영상과 실내 영상에서 정확도가 향상된 변이도를 얻을 수 있었다. 주목할 만한 결과는 기존의 연구에서 적용하기 힘들었던 복잡한 실외 영상에 대한 변이도 역시 정확도가 향상된 것이다.
본 항공기에 스테레오 카메라를 장착하여 영상 기반의 비행 객체 탐지 및 탐지된 객체의 3차원 위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 구름 사이에 존재할 수 있는 원거리의 작은 객체를 탐지하기 위한 방법으로 PCT 기반의 Saliency Map을 생성하여 이용하였으며, 이렇게 탐지된 객체는 좌우 스테레오 영상에서 매칭을 수행하여 스테레오 시차(Disparity)를 추출하였다. 정확한 Disparity를 추출하기 위하여 비용집적(Cost Aggregation) 영역을 탐지 객체에 맞추어 가변되도록 가변 영역으로 사용하였으며, 본 논문에서는 Saliency Map에서 객체의 존재 영역으로 검출된 결과를 사용하였다. 좀 더 정밀한 Disparity를 추출하기 위하여 Sub-pixel interpolation 기법을 사용하여 Sub-pixel 레벨의 실수형 Disparity를 추출하였다. 또한 이에 카메라 파라미터를 적용하여 실제 탐지된 비행 객체의 3차원 공간 좌표를 생성하여 객체의 공간위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 이는 향후 자율비행체의 영상기반 객체 탐지 및 충돌방지 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 스테레오 기반 비디오 압축 전송 시스템을 위하여 시차영상을 추정하고 표현하는 방법에 대하여 연구를 수행하였다. 기존에는 스테레오 영상 전송을 위하여 시차영상을 화소 단위나 블록단위로 구하는 방법이 사용되었다. 화소 단위 시차추정은 정확도는 높으나 전송시 많은 비트를 발생시키는 반면, 블록단위 시차 추정은 정보량을 줄일 수 있으나 정확도가 떨어지는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 영상의 경계부분을 두 개의 영역으로 나누고 시차정보를 주변 것으로 대치함으로써 블록단위의 방법과 거의 같은 정보량을 갖으면서 경계부분에서 보다 정확한 시차정보를 표현하는 방법을 제안하였다. 본 방법은 블록의 형태를 분류하기 위하여 누적 히스토그램을 특징으로 하는 신경망을 사용하였다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘이 경계블록을 다수 포함한 영상에서는 블록단위의 시차표현 방법보다 효과적임을 실제 영상 분석을 통하여 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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