• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.11-20
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• 2016

본 논문은 모바일 기반 양안식 HMD 기기를 사용하는 마커기반의 증강현실 시나리오에서 단안영상으로부터 삼차원 입체영상을 생성하는 효과적인 기법을 제안한다. 모바일 기기의 단안카메라로는 좌안과 우안에 대해 정확한 양안시차를 제공하는 양안영상을 생성할 수 없기 때문에, 기존의 양안식 증강현실 시스템에서는 좌안과 우안에 동일한 실세계 영상을 제공하여 입체감과 몰입감이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 마커기반의 증강현실 시나리오에서 대부분의 사용자들이 마커를 주시한다는 가정 하에, 기존 방법에 비해 높은 입체감과 시각적 편안함을 제공하는 단안카메라 기반 3차원 입체영상 생성기법을 제안한다. 마커와 카메라의 3차원 자세정보를 통해 단안영상을 3차원 공간상에 나타내고, 사용자의 좌안과 우안에 해당하는 가상의 두 카메라를 통해 단안영상의 마커영역과 마커 위에 증강될 가상물체에 대해서 시차를 계산한다. 마커 이외의 영역은 블러 효과를 적용하여 선명도를 낮추고 양안식 HMD를 통해 입체 콘텐츠를 감상할 때 발생하는 시각적인 피로를 감소시킨다. 본 논문에서 제안하는 방법으로 생성된 3차원 입체영상이 기존 방법에 비해 높은 입체감을 제공하는지 여부를 세 가지의 사용자 실험을 통해 평가하였다. 실험결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 기존방법에 비해 높은 입체감을 제공하고 시각적인 피로가 크지 않는다는 것, 사람의 시차와 동일한 스테레오 카메라를 통해 촬영된 영상과 유사한 현실감을 사용자에게 제공한다는 것, 그리고 영상블러를 통해 사용자의 시각적인 피로도가 감소되었다는 사실을 확인하였다.

• 지적과 국토정보
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• 제51권2호
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• pp.73-82
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• 2021

정부의 중·소형 민간공사장 안전관리 강화대책 발표에 따라 CCTV 설치 의무화 대상이 대형 공사장에서 중·소형 공사장으로 확대되었다. 하지만 기존의 건설현장의 CCTV는 안전관리를 위한 단순 관제용으로 활용되고 있어 건설현장의 모니터링을 위한 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 단안 카메라를 이용하여 촬영한 단 영상을 기반으로 3개의 소실점(vanishing point)을 계산한 후 내부표정요소 정보를 포함하고 있는 카메라 행렬을 결정하고 기준 객체의 높이를 통해 대상 객체의 높이를 계산하여 정확도를 검증하는 연구를 수행하였다. 단안 카메라 기반의 소실점을 이용한 높이 결정 실험을 통해 별도의 지상기준점 측량 없이 단 영상만으로 대상 객체의 높이를 결정할 수 있었으며, 정확도를 평가한 결과 평균제곱근오차는 ±0.161m로 나타났다. 따라서, 단안 카메라를 이용하여 촬영한 단영상을 통해 건설현장의 공사 진척도를 모니터링할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.322-323
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• 2021

증강현실이나 자율 주행, 드론 등의 기술에서 현재 위치와 시점을 파악하기 위해서는 실시간 카메라 자세 추정이 필요하다. 이를 위해 가장 일반적인 방식인 연속적인 단안 영상으로부터 카메라 자세를 추정하는 방식은 두 영상의 정적 객체 간에 견고한 특징점 매칭이 이루어져야한다. 하지만 일반적인 영상들은 다양한 이동 객체가 존재하는 동적 환경이므로 정적 객체만의 매칭을 보장하기 어렵다는 문제가 있다. 본 논문은 이 같은 동적 환경 문제를 해결하기 위해, 신경망 기반의 객체 분할 기법으로 영상 속 객체를 추출하고, 객체별 특징점 매칭 및 자세 추정 결과로 정적 객체를 특정해 매칭하는 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 정적 객체 특정 방식에 적합한 신경망 기반 특징점 추출 방법을 사용하면 동적 환경에 보다 강인한 카메라 자세 추정이 가능함을 실험을 통해 확인한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제43권4호
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• pp.289-295
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• 2015

본 논문은 지상에서 단안 영상센서를 이용하여 항공기의 상대 위치를 측정하는 방법에 대하여 기술하는데, 알고 있는 항공기의 날개전폭과 카메라의 광학 파라미터를 이용하여 상대 거리 및 상대 위치를 측정하는 방법을 제시하였다. 또한 항공기 영상을 추출하기 위하여 차영상 기법을 이용하는 방법을 제시하였다. 이러한 기술은 ILS를 대신할 영상기반 자동착륙 시스템으로 이용될 수 있다. 상대 위치 및 거리 측정 성능을 검증하기 위하여 경비행기와 GPS를 이용하여 성능을 검증하였으며 1.85m의 평균제곱근 오차가 발생함을 확인하였다.

• 자동차안전학회지
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• 제12권3호
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• pp.43-51
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• 2020

Currently, the second level of the six stages of self-driving technology, as defined by SAE, is commercialized, and the third level is preparing for commercialization. The purpose of ACC is to be evaluated as a system useful for preventing and preventing accidents by minimizing driver fatigue through longitudinal speed control and relative distance control of the vehicle. In this regard, for the study of safety assessment methods in the practical environment of ACC. Distance measurement method using monocular camera and data acquisition equipment such as DGPS are utilized. Based on the evaluation scenario considering the domestic road environment proposed by the preceding study, the relative distance obtained from equipment such as DPGS and the relative distance using a monocular camera in the actual test is verified by comparing and analyzing the safety assessment. The comparison by scenario results showed a minimum error rate of 3.83% in Scenario 1 and a maximum of 14.61% in Scenario 6. The cause of the maximum error is that the lane recognition is not accurate in the camera image and irregular operation conditions such as rushing in or exiting the surrounding area from the walkway. It is expected that safety evaluation using a monocular camera will be possible for other ADAS systems in the future.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.549-556
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• 2001

2차원 영상으로 부터 3차원 영상으로 복원하는 일은 일반적으로 카메라의 초점에서 영상 프레임의 각 픽셀까지의 깊이 정보가 필요하고, 3차원 모델의 복원에 관한 일반적인 수작업은 많은 식나과 비용이 소모된다. 본 논문에서는 카메라의 움직임이 포함되어 있는 단안 영상 시퀸스로부터 3차원 영상 제작에 필요한 상대적인 깊이 정보를 실시간으로 추출하는 알고리즘을 제안하고, 하드웨어를 구현하기 위한여 알고리즘을 단순화하였다. 이 알고리즘은 카메라 이동에 의한 영상의 모든 점들의 움직임은 깊이 정보의 종속적이라는 사실에 기반을 두고 있다. 불록매칭 알고리즘에 기반을 둔 전역 움직임 탐색에 의한 움직임 벡터를 추출한 후, 카메라 회전과 확대/축소에 관한 카메라 움직임 보상을 실행하고 깉이 정보 추출 과정이 전개된다. 깊이 정보 추출 과정은 단안 영상에서 객체의 이동처리를 분석하여 움직임 벡터를 구하고 프레임내의 모든 픽셀에 대한 평균 깊이를 계산한 후, 평균 깊이에 대한 각 블록의 상대적 깊이를 산출하였다. 모의 실험 결과 전경과 배경에 속하는 영역의 깊이는 인간 시각 체계가 인식하는 상대적인 깊이와 일치한다는 것을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.251-256
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• 2019

본 논문에서는 무인자율주행자동차를 레이싱 경기에 운용하기 위해 차량의 전면유리 중앙에 설치된 단안카메라를 사용하여 원거리에 있는 차량을 인식하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. 차량은 하르(Haar) 특징을 사용하여 탐지하고, 차량바닥에 있는 그림자를 검출하여 차량의 크기와 위치를 판단한다. 인식된 차량의 주변을 ROI(: Region Of Interest)로 설정하여 다음 프레임들에서는 ROI 내부의 차량 그림자를 찾아 추적한다. 이를 통하여 차량의 위치, 상대속도와 이동방향을 예측한다. 실험결과는 100m이상의 거리에서 90%이상의 인식율로 차량을 인식하였다.

• 자동차안전학회지
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• 제12권3호
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• pp.34-42
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• 2020

ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) uses sensors such as camera, radar, lidar and GPS (Global Positioning System). Among these sensors, the camera has many advantages compared with other sensors. The reason is that it is cheap, easy to use and can identify objects. In this paper, therefore, a theoretical formula was proposed to obtain the distance from the vehicle's front wheel to the lane using a monocular camera. And the validity of the theoretical formula was verified through the actual vehicle test. The results of the actual vehicle test in scenario 4 resulted in a maximum error of 0.21 m. The reason is that it is difficult to detect the lane in the curved road, and it is judged that errors occurred due to the occurrence of significant yaw rates. The maximum error occurred in curve road condition, but the error decreased after lane return. Therefore, the proposed theoretical formula makes it possible to assess the safety of the LKA system.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.182-189
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• 2023

깊이 추정은 차량, 로봇, 드론의 자율주행을 위한 3차원 지도 생성의 핵심 기술이다. 기존의 센서 기반 깊이 추정 방식은 정확도는 높지만 가격이 비싸고 해상도가 낮다. 반면 카메라 기반 깊이 추정 방식은 해상도가 높고 가격이 저렴하지만 정확도가 낮다. 본 연구에서는 무인항공기 카메라의 깊이 추정 성능 향상을 위해 Self-Attention 기반의 비지도 단안 카메라 영상 깊이 추정을 제안한다. 네트워크에 Self-Attention 연산을 적용하여 전역 특징 추출 성능을 향상시킨다. 또한 카메라 파라미터를 학습하는 네트워크를 추가하여 카메라 칼리브레이션이 안되어있는 이미지 데이터에서도 사용 가능하게 한다. 공간 데이터 생성을 위해 추정된 깊이와 카메라 포즈는 카메라 파라미터를 이용하여 포인트 클라우드로 변환되고, 포인트 클라우드는 Octree 구조의 점유 그리드를 사용하여 3D 맵으로 매핑된다. 제안된 네트워크는 합성 이미지와 Mid-Air 데이터 세트의 깊이 시퀀스를 사용하여 평가된다. 제안하는 네트워크는 이전 연구에 비해 7.69% 더 낮은 오류 값을 보여주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1095-1109
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• 2021

안전한 자율주행을 위해 정확한 자기위치 측위와 주변지도 생성은 무엇보다 중요하다. 고가의 고정밀위성항법시스템(Global Positioning System, GPS), 관성측정장치(Inertial Measurement Unit, IMU), 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR), 레이더(Radio Detection And Ranging, RADAR), 주행거리측정계(Wheel odometry) 등의 많은 센서를 조합하여 워크스테이션급의 PC장비를 사용하여 센서데이터를 처리하면, cm급의 정밀한 자기위치 계산 및 주변지도 생성이 가능하다. 하지만 과도한 데이터 정합비용과 경제성 부족으로 고가의 장비 조합은 자율주행의 대중화에 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 기존 단안카메라를 사용하는 Monocular Visual SLAM을 발전시켜 RTK가 지원되는 GPS를 센서 융합하여 정확성과 경제성을 동시에 확보하였다. 또한 HD Map을 활용하여 오차를 보정하고 임베디드 PC장비에 포팅하여 도심 도로상에서 RMSE 33.7 cm의 위치 추정 및 주변지도를 생성할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방법으로 안전하고 저렴한 자율주행 시스템 개발과 정확한 정밀도로지도 생성이 가능할 것으로 기대한다.