본 논문은 자유 시점조절과 깊이감 조절이 가능한 단일렌즈 양안시 3D 내시경과 Head-mounted display 를 사용한 새로운 로봇수술 시스템을 제안한다. 최근 들어서 여러 양안식 입체영상장치가 의료 영역에 적용되고 있다. 그러나 3D 의료 장비들은 zooming 과 자유로운 시점조절, 그리고 접사를 하는 데에 한계가 존재한다. 입체영상 장비에서 필연적으로 발생하는 이러한 문제점들은 3D 영화를 찍기 위해서 사용되는 것과 같은 2 대의 카메라와 2 개의 렌즈를 사용하는 데에서 원인을 찾을 수 있다. 이러한 문제점들은 Da Vinci 로봇 수술 시스템과 같은 가장 최신의 시스템에서도 해결되지 못하였다. 본 논문에서 제안하는 새로운 시스템은 지금까지 제시된 문제점들을 해결하고, 현재 존재하는 로봇 수술 시스템에 몰입 입체영상 수술이나 증강 현실 수술을 가능하게 하기 위한 목적으로 제안되었다.
본 논문에서는 직교식 스테레오 비젼을 이용하여 단일개체에 대한 움직임 추적결과를 3차원 좌표로 생성, 보정하는 기법을 제안한다. 먼저, 직교로 구성된 두 대의 카메라로부터 실시간으로 영상을 획득한 후, 각 영상에 대하여 차영상 기법과 ART2(Adaptive Resonance Theory 2)를 이용하여 움직이는 개체를 추출한다. 다음으로 추출된 정면, 상면 영상의 좌표를 통해 3차원 좌표로 생성할 수 있으나, 원근감 문제 등으로 좌표가 정밀하지 못하다. 그래서 추출된 두 영상의 좌표를 직교식 스테레오 비젼을 이용하여 좌표보정을 한 후 3차원 좌표를 생성한다. 제안된 방법을 통해 단일개체의 움직임에 대한 추적 결과가 3차원 좌표로 정밀하게 추출 되는지 실험을 통하여 검증하였다.
컴퓨터 비전에 관한 연구는 인간의 시각 능력을 대신할 시스템을 구축하고자 하는 것으로 특히 이동 객체추적 시스템은 최근 중요한 연구 분야로 대두되고 있다. 본 연구에서는 움직임 추정에 기반 한 단일 이동객체를 추적할 수 있는 시스템을 제안하였다. 추적 시스템은 차영상 기법을 이용하여 객체의 움직임을 추정하곤 카메라의 Pan/Tilt를 제어함으로서 이동 객체를 추적할 수 있도록 하였다. 구현된 시스템은 영상획득 및 전처리 단계, 움직임 추정 단계, 객체 추적 단계로 구성하였다. 실시간 추적 실험을 실시한 결과 이동 객체의 움직임을 추정할 수 있었고, 추적 과정에서도 객체를 일어버리지 앉고 정상적으로 추적할 수 있었다.
본 논문에서는 GPU(Graphics Processing Unit)에서 데이터를 처리할 수 있게 하여 단일 영상에서 효율적으로 깊이를 추정하는 방법을 제안한다. 단일 영상은 카메라의 투영 과정에 의해 깊이 정보가 소실되게 되며 영상에서 소실된 깊이를 추정하기 위해서 단안 단서를 이용한다. 제안하는 깊이 추정 알고리즘은 좀 더 신뢰성 있는 깊이를 추정하고자 여러 단안 단서를 이용하며 에너지 최소화를 통해 단안 단서들을 결합한다. 그러나 여러 단안 단서들을 고려해야하기 때문에 처리해야 할 데이터가 많은 단점이 존재한다. 따라서 GPGPU(General Purpose Graphics Processing Unit)를 통해 데이터를 병렬적으로 처리하게 하여 효율적으로 깊이를 추정하는 방법을 제안한다. 객관적인 효율성을 검증하기 위해 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 통해 실험하였으며 GPGPU을 이용함으로써 알고리즘의 수행시간을 평균 61.22% 감소시켰다.
본 연구는 정적 연소 조건에서 Octane 단일 연료 액적의 매연 생성 거동에 관한 정보를 제공하기 위해 수행하였다. 이를 위해 동일한 분위기 압력($P_{amb}$) 1.0 atm과 산소 농도($O_2$) 21%, 질소 농도($N_2$) 79% 조건에서 초기 액적 직경($d_0$) 변화에 따른 Octane 액적의 매연 생성 특성 실험 결과를 제시하였다. Octane 액적 연소 가시화는 초고속 카메라를 사용하여 촬영하였고, 분위기 조건은 제어 시스템에 의해 동일한 조건을 유지하였다. Octane 액적 연소 결과, 매연 생성량은 동일한 분위기 조건에서 초기 액적 직경 변화의 영향이 크게 나타나지 않았다. 또한, 매연 체적 분율 최댓값($f_{vmax}$)은 $135^{\circ}{\sim}315^{\circ}$ 측정 방향에서 높은 결과를 보였다. 이는 액적 점화 이후 Igniter의 이동 과정에서 생성된 Soot-tail로 인해 매연 체적분율 결과가 증가된 것으로 나타났다.
이 논문은 단일 영상(single image)이며 흑백영상인 KVR-1000카메라 시스템 위성영상(공간해상도 2m)으로 부터 건축물의 그림자 길이를 측정하여 대상물체의 높이를 획득하는 방법을 제시하였다. 대상물체에 의해 생긴 그림자의 명암도(intensity)를 이용하여 그림자영역을 추출하고 그 길이를 재어 건물 높이 값을 계산하였다. 본 연구에서는 다음의 두 가지 방법을 사용하였다. 첫 번째 방법은 정비례 방정식을 이용하여 이미 알고 있는 건물 높이로부터 미지의 건물 높이를 계산하는 것이고 두 번째 방법은 태양고도각과 그림자 길이로부터 건물 높이 값을 직접 계산하는 것이다. 그 결과 첫 번째 방법을 이용한 경우 RMS 오차는 1.70m 이었고 두 번째 방법을 사용한 경우는 그 오차가 1.75m였다. 화소재배열(resampling)을 하여 재 계산된 그림자 길이를 사용했을 때는 각각 1.17m 및 1.16m로 현저히 줄었다. 한판 경사지에 생긴 그림자 길이의 보정은 단일영상만으로는 할 수 없으며 이로 인한 건물 높이 값의 오차는 본 대상지역에서 ±250m로 나타났다.
단일 카메라 센서를 기반으로 한 차선검출 시스템은 급격한 조도 변화, 열악한 기상환경 등에 취약하다. 이러한 단일 센서 시스템의 한계를 극복하기 위한 방안으로 센서 융합을 통해 성능 안정화를 도모할 수 있다. 하지만, 기존 센서 융합의 연구는 대부분 물체 및 차량을 대상으로 한 융합 모델에 국한되어 차용하기 어렵거나, 차선 센서의 다양한 신호 주기 및 인식범위에 대한 상이성을 고려하지 않은 경우가 대부분이었다. 따라서 본 연구에서는 다중센서의 상이성을 고려하여 차선 정보를 최적으로 융합하는 기법을 제안한다. 제안하는 융합 프레임워크는 센서 별 가변적인 신호처리 주기와 인식 신뢰 범위를 고려하므로 다양한 차선 센서 조합으로도 정교한 융합이 가능하다. 또한, 새로운 차선 예측 모델의 제안을 통해 간헐적으로 들어오는 차선정보를 세밀한 차선정보로 정밀하게 예측하여 다중주기 신호를 동기화한다. 조도환경이 열악한 환경에서의 실험과 정량적 평가를 통해, 제안하는 융합 시스템이 기존 단일 센서 대비 인식 성능이 개선됨을 검증한다.
본 논문에서는 단일 카메라를 사용하여 사용자 제스쳐 명령을 사용자의 손가락 개수 및 이동 방향을 기반으로 인식하는 손동작 리모트 컨트롤러 인터페이스를 구현한다. 구현한 손동작 리모트 컨트롤러 인터페이스는 손 영역의 추출을 위해서 RGB 컬러모델로부터 YCbCr 컬러모델로의 색 변환에 의한 색차정보를 이용하고, 추출된 손 영역의 중심에서 이중 원형 추적(Double Circle Tracing)에 의한 교차정보를 이용하여 손가락 개수 및 위치 정보를 계산한다. 특히, 제안하는 방법에서 지속적 사용자 명령은 제스쳐 단일 형상의 방향 이동에 의해서 반복 수행이 가능하고, 손가락 위치 정보는 사용자 경험(UX: User eXperience)에 기반 하여 사용자 명령을 증폭 수행한다. 또한 Intel사(社)의 OpenCV 라이브러리를 기반으로 C++언어를 사용하여 구현된 손동작 컨트롤러 인터페이스의 성능 평가를 위해서는 상용 비디오 플레이어 프로그램에 적용하여 각 컨트롤 모드별 인식률을 측정한 결과 평균 89%의 인식률을 보였다.
방사선 사고 지역 및 제염이 필요한 지역에서의 안전하고 신속한 제염작업을 진행하기 위해서는 방사선 오염원에 대한 다양한 정보 획득이 필요하다. 특히 방사선원의 정확한 위치와 분포 정보의 파악은 신속한 후속 조치 및 오염원 제거를 위해 반드시 필요하며, 작업자의 방사선 피폭을 최소화할 수 있다. 방사선원의 위치와 분포 정보를 획득하기 위해서는 방사선 분포 탐지 장치를 사용한다. 방사선 분포 탐지 장치의 경우 일반적으로 탐지 센서 부가 단일 센서로 구성되며, 단일 센서의 물리적 한계로 인해 탐지 범위가 제한되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 방사선 오염 분포 영상화 장치에 사용되는 단일 센서의 탐지 감도 제어를 위하여 보정 검출기를 적용하였으며, 이를 통해 제한적이었던 선량률 탐지 범위를 향상하였다. 또한 감마선 조사 시험을 통해 방사선 분포 탐지 범위의 개선을 확인하였다.
단일 영상 초해상도 (Single Image Super-Resolution - SISR)기법은 카메라로 획득된 저해상도 영상에 필터 기반의 연산을 적용하여 좋은 화질의 고해상도 영상을 복원하는 과정이다. 최근에 심층 합성곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여 주고 있다. 그 대표적인 방법으로 영상의 특징 맵 기반 웨이블릿 계수 학습을 통해 고해상도 영상을 복원하는 WaveletSRNet이 있다. 하지만 복잡한 알고리즘으로 인해 계산량이 증대되어 처리 속도가 늦고 특징 추출할 때 특징 맵을 효율적으로 활용하지 못 한다는 단점을 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 단일 영상 초해상도 RDB-WaveletSRNet 기법을 제안한다. 제안된 기법은 잔여밀집블록(Residual Dense Block)을 사용하여 저해상도의 특징 맵을 효과적으로 추출하여 초해상도의 성능을 향상시키고 적절한 성장률을 설정하여 복잡한 계산량 문제까지 해결하였다. 또한 웨이블릿 패킷 분해를 사용하여 확대율에 맞게 웨이블릿 계수를 획득하므로 높은 확대율의 단일 영상 초해상도를 얻게 하였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통하여, 제안하는 기법이 기존 기법보다 수행시간이 빠르며 영상 품질도 우수함을 입증하였다. 제안하는 방법은 기존 방법보다 화질은 PSNR 0.1813dB만큼 우수하며 속도는 1.17배 빠른 것을 실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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