리포터의 짧은 현장 중계를 위해 중계차와 MNG 등 기존 중계시스템을 동원하는 것은 많은 시간과 비용을 요구한다. 최근 스마트폰의 연산 능력, 카메라의 화질, 모바일 데이터 네트워크의 속도, 그리고 스마트폰과 네트워크의 안정성이 비약적으로 발전함에 따라 스마트폰을 이용한 간단한 현장 중계 방송이 가능하게 되었다. 본 논문에서는 이를 위한 스마트폰 애플리케이션, 스튜디오에 위치한 관리서버와 송수신시스템, 스마트폰 영상과 스튜디오 영상의 실시간 부/복호화 모듈, RTP를 이용한 전송 모듈 등의 개발에 대해 기술하고, 개발 중인 시스템을 KBS의 '보이는 라디오' 실시간 중계방송에 활용한 사례에 대해 소개한다.
본 논문에서는 각종 센서를 탑재한 차량을 센서 네트워크의 노드로써 움직이는 하드웨어를 구현하였다. 센서 네트워크에서 이동할 수 있는 노드들은 주위의 환경을 인지하여 대처하며 그에 대한 정보를 컴퓨터에 전달하여 차량이 있는 곳의 지도를 만들어 낸다. 이러한 센서 차량의 하드웨어를 만들기 위해 정면에 존재하는 장애물을 인지하는 라인레이저와 그것을 인지할 수 있는 카메라, 초음파 센서를 설치하였다. 절대적인 지표 없이 정확한 좌표를 알아내기 힘들고 차량 이동 시 미끄러짐 등과 같은 오차가 생길 수 있으므로 정확한 방위각을 알아낼 수 있는 디지털 나침반을 차량 설계에 포함 시켰다.
자율 센서 네트워크에서 센서 노드가 자율 주행하기 위해서 주행 경로 상의 장애물을 회피해야 한다. 이를 위해서 저렴하고 동적인 상황에서도 효과적인 장애물 탐지 비전 센서를 구현하였다. 이 연구에서는 Structured Light방식을 이용하였으며. Structured Light로는 라인 패턴의 적외선 레이저를 사용하였고 카메라에 적외선 필터를 장착하여 빛의 효과에 둔감하게 하였다. 값과 시간에 따른 2차 Thresholding으로 노이즈를 제거하였다. 실험 결과 센서 노드를 기준으로 한 2D 좌표계에서 최대 10mm의 오차로 장애물의 X, Y좌표를 찾을 수 있었으며 비전 센서의 프로그램은 객체화 하여 센서 노드 프로그램과 연동되어 장애물의 정보를 Localize와 Map building에 사용 할 수 있도록 제공한다.
최근 화재, 수해, 테러 등의 안전사고가 증가하면서 건물 안전 시스템 구축을 위한 관심이 높아지고 있다. 이러한 시스템을 개발하는데 있어 유비쿼터스 컴퓨팅은 핵심 기술로 떠오르고 있다. 특히 화재시 건물 내 생존자를 안전한 경로로 대피하기 위한 시스템은 이미 여러 프로젝트에서 시범으로 보이고 있다. 이에 필요한 기능은 사용자 위치 인식, 화재 감지, 안전 경로 안내로 구성된다. 각 기능을 구현하기 위해 사용되는 장비는 생존자의 개별 인식에 이용하는 RFID 태그, 건물 내 각 방의 화재 상황을 감지하기 위한 센서네트워크 그리고 사용자 이동을 확인 할 수 있는 카메라로 구성되어 있다. 본 논문은 화재 상황에서 생존자를 대피하기 위한 안전 경로 시스템을 설계하고, 센서 네트워크와 RFID를 활용하여 프로토타입을 구축하며, 시뮬레이션을 통해 제안된 시스템의 유효성을 검증한다.
본 연구에서는 가정 내에서 사용할 수 있도록 PC 를 이용한 영상 감시시스템을 설계, 구현하였다. 구현 시스템은 PC 에 접속하여 영상장비인 4 대까지의 PC 카메라를 통해 영상을 입력 받도록 설계하였으며, 입력 받은 영상에 영상처리기법을 적용하여 영상 개선이 가능하도록 하였는데, 즉 내/외부 상황을 영상으로 모니터링 할 수 있으며, 확대 기능을 추가하여 목표물의 인식을 높였다. 또한 Motion Detection 감지를 통하여 영상 데이터를 확보할 뿐만 아니라 이를 별도의 저장매체에 저장할 수 있게 하였다. 초고속 인터넷을 통한 인증과 외부에서 가정 내 상황 확인, 그리고 영상 저장이 가능한 감시 시스템을 구축하였으며, 이는 앞으로 현재 이슈가 되고 있는 홈 네트워크 시스템에서 활용될 수가 있을 것이다.
유비쿼터스 컴퓨팅 애플리케이션은 빈번히 위치 정보를 이용하기 때문에 모바일 노드들의 위치를 파악하여 서비스를 제공해 주는 것이 점차 중요하게 인식되고 있다. 여기서 모바일 노드들의 위치 추정은 센서 네트워크에서 노드들에게 좌표를 할당하는 것과 같은 의미이다. 센서 네트워크 환경에서 모바일 노드 위치 추정을 다루는 연구들이 늘어나고 있으나, 현재 제안된 거의 모든 연구들의 위치 추정 실험에서는 엔코더, 자이로, 가속도 센서 등을 이용해서 실제 이동량을 측정해야만 한다. 이 점에 착안하여, 본 연구에서는 어떤 추가적인 센서를 추가하지 않고 실험에서 얻은 모바일 노드의 좌표들을 카메라로 획득한 실제 영상에 맵핑시킴으로써 위치 추정 실험을 검증하기 위한 방법론을 제시하고, 제안한 방법론을 이용하여 크리켓 실내 위치 시스템(Cricket Indoor Location System)의 대표적인 두 가지 구조인 Active and Passive Infrastructure에서 무인 로봇의 위치 추정 실험 결과를 보여준다.
영상 이해는 컴퓨터 비전의 가장 높은 수준의 처리 기법이다. 영상을 이해하기 위해서는 위치 정보, 물체 존재정보와 같은 기본 컨텍스트들을 추출하는 것이 중요하다. 그러나 실내 환경의 영상 정보는 카메라의 흔들림이나 각도, 빛의 상태에 따라 불확실해지기 때문에 이러한 불확실함에 강인한 영상 인식 기법이 필요하다. 동적 베이지안 네트워크(DBN)는 이러한 불확실한 정보의 처리에 강인하며 장소와 물체의 관계등 고수준의 컨텍스트를 모델링하는데 좋은 성능을 보이는 확률 모델이다. 또한 DBN은 이전 상태를 추론에 활용할 수 있으므로 장소 인식과 같은 컨텍스트의 추출에 좋다. 본 연구에서는 불확실한 실내 환경 영상으로부터 영상 전처리를 통해 특징값을 추출하고, 회전이나 크기 변화에 강인한 물체인식기법인 크기불변 특징 변환기법(SIFT)을 이용하여 물체 존재정보를 추출하여 고수준 컨텍스트가 모델링된 DBN 추론으로 장소 및 물체를 인식하는 방법을 제안한다. 실제 대학 실내 환경에서의 실험으로 DBN을 이용한 영상 인식기법이 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
최근 ADSL과 케이블 모뎀을 이용한 고속 가입자망의 급속한 보급과 인터넷 정보가전(Internet appliances) 개발의 활성화는 홈네트워킹(home networking)이라는 새로운 컴퓨팅 환경을 등장 시켰다. 가정이나 사무실 내부에 PC, 프린터, 네트워크 카메라, 인터넷 냉장고, PDA, 디지털 TV등의 각종 장비들을 하나의 네트워크로 연결하고 게이트웨이를 통해서 외부의 인터넷과 연결된 홈네트워킹 환경에서, 사용자들은 가정에서 웹(Web)을 통해서 인터넷의 다양한 서비스를 이용하는 것 뿐 아니라, 원격지에서 가정 내부의 장비들을 제어하는 원격 관리 등의 새로운 서비스에 대하여 연구하였다.
본 논문은 보행자 재 검출 알고리즘, 즉 person Re-Identification 알고리즘에 대하여 다루고 있다. 기존의 CNN 네트워크를 이용한 보행자 재 검출 알고리즘의 경우, 실제 감시 카메라 네트워크를 이용하여 보행자 재 검출을 할 경우 주변 환경 조건이 급격하게 변하는 경우 잘못 검출하는 경우가 발생하는 것을 확인할 수 있다. 이는 보행자 검출 후 해당 영역에 대하여 보행자 재 검출을 하는데 있어서 배경 부분의 변화에 영향을 받는다는 것을 의미한다. 따라서 본 논문에서는 배경 부분의 영향에 의한 효과를 줄이기 위하여, 보행자 영역 분리 알고리즘을 이용하여 보행자 영역을 분리한 후, 보행자 재 검출을 수행하는 연구를 진행한다.
본 논문은 보행자 재 검출 알고리즘, 즉 person Re-Identification 알고리즘에 대하여 다루고 있다. 기존의 CNN 네트워크를 이용한 보행자 재 검출 알고리즘의 경우, 실제 감시 카메라 네트워크를 이용하여 보행자 재 검출을 할 경우 주변 환경 조건이 급격하게 변하는 경우 잘못 검출하는 경우가 발생하는 것을 확인할 수 있다. 이는 보행자 검출 후 해당 영역에 대하여 보행자 재 검출을 하는데 있어서 배경 부분의 변화에 영향을 받는다는 것을 의미한다. 따라서 본 논문에서는 배경 부분의 영향에 의한 효과를 줄이기 위하여, 보행자 영역 분리 알고리즘을 이용하여 보행자 영역을 분리한 후, 보행자 재 검출을 수행하는 연구를 진행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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