본 연구의 복합 센서의 상태 판정 알고리즘을 적용한 노면결빙 예측 및 강설 감지 시스템은 기존 단일 센서 만을 이용하던 기존 방식에서 벗어나, 접촉식/비접촉식 센서 및 적외선 카메라를 통합 운영하여 분사 시스템의 분사 시기와 융설액 분사량을 최적 제어한다. 시스템에 적용된 상태 판정 알고리즘은 취득한 온/습도 데이터와 수분 감지 데이터, 관측된 도로 영상의 영상처리기술 등을 이용하여 노면결빙 위험상태와 강설 상태 뿐만 아니라 강설 강도까지 구분하여 판정을 수행한다. 제작된 시스템의 현장 적용 실험에서는 강설 상태 감지율 89% 습윤 상태 감지율 94%의 우수한 판정 결과와 신뢰성을 검증하였다.
한국천문연구원은 우주환경예보센터(Korean Space Weather Prediction Center) 구축사업의 일환으로 고층대기/전리층의 불균일 현상을 관측할 수 있는 VHF 간섭 산란 레이더를 대한민국 공군과 협의를 통해 충남 계룡 ($36.18^{\circ}N$, $127.14^{\circ}E$)에 설치하였다. 이 레이더는 2007년 '우주환경예보를 위한 중 저위도 고층대기 관측시스템 설계를 위한 기초연구‘를 통해 선정되어 2009년 설치가 완료되었으며 12월 말부터 정상 관측을 수행하고 있다. 5 소자의 총 24기의 안테나가 $12\times2$의 배열을 이루어 최대 출력 24kW, 단일 주파수 40.8MHz로 전리층 E층과 F층을 관측하여 중위도 고층대기의 불균일 현상을 관측하고 있다. 앞으로 천문연구원의 전천카메라, 자력계, 신틸레이션 모니터와 더불어 중위도 지역의 고층대기와 우주환경예보에 대해 지속적인 관찰 및 연구가 가능하다. 이 발표에서는 우리나라의 첫 고층대기/전리층 관측 VHF 레이더의 설치 과정과 현재까지 계룡 관측소에서 관측한 중위도 전리층의 레이더 초기 관측 자료를 소개하고자 한다.
최근 고성능 모바일 단말기와 다양한 컨텐츠가 등장하면서 유비쿼터스 환경에서의 사용자 인터페이스에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 모바일 프로젝터는 장소의 제한을 받지 않고 큰 화면을 다른 사람과 공유할 수 있는 장점이 있는 반면에 단말기를 직접 제어해야 하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 카메라를 통해 입력된 영상 정보만으로 사용자가 스크린에 비추는 레이저 포인터를 실시간으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 색상 감지와 움직임 감지로 나뉜다. 단일 프레임에서 영상 성분의 평균을 이용한 조건을 검사하여 레이저 포인터 색상 영역을 검출하고, 인접한 프레임과 현재 프레임과의 차를 구하며 그 차이가 임계값보다 큰 영역을 움직임 영역으로 검출한다. 마지막으로 색상 검출 영역과 움직임 검출 영역을 동시에 만족하는 영역을 최종적으로 레이저 포인터 영역으로 인식한다. 본 기법은 영상 정보만 사용하기 때문에 센서나 불필요한 장비를 착용할 필요가 없고 영상 성분 평균을 이용하므로 프로젝터 성능에 따른 조도의 변화에 강건하여 효과적인 레이저 포인터 검출이 가능하다. 실험결과는 주변 조명의 밝기에 따라 차이가 있지만 대부분 80% 이상의 검출률과 16% 미만의 오검출률의 성능으로 나타났고, 이 같은 결과는 사용자의 주관적인 만족을 보장하였다.
실사 영상 기반의 메타버스 환경을 구축하기 위한 다수의 카메라를 통한 영상 취득 및 부호화, 전송 기술이 활발히 연구되고 있고, 이를 위해 영상 압축 표준화 단체인 moving picture experts group (MPEG) 에서는 MPEG immersive video (MIV) 표준을 개발하였다. 하지만, 현재 널리 사용되는 가상 현실 영상을 스트리밍 가능한 장비의 연산 능력으로는 MIV 기반 몰입형 영상을 스트리밍 시 복호기 동기화 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문은 저사양 및 고사양 장비에서 적응적으로 복호기 개수를 조절 가능한 geometry packing 기법을 MIV 의 참조 소프트웨어인 test model for immersive video (TMIV)에서 구현한다. 제안하는 패킹 기법은 지오메트리 영상을 패킹하여 텍스쳐 영상과 같은 높이를 가지도록 한 후 각각 단일 서브픽쳐 (subpicture) 로 부호화한다. 이후 부호화된 서브픽쳐들에 적응적으로 비트스트림 병합이 적용되어 장비의 복호기 사양에 대응한다.
본 논문에서는 모바일 디바이스의 카메라로부터 얻은 RGB이미지를 분석하여 장애물을 안정적으로 탐지할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 장애물을 안정적으로 찾기 위해 RANSAC(Random Sample Consensus)기반의 다중 평면 방식을 이용한 위험감지 시스템을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB영상으로부터 특징점(Feature point)을 추출하고, 특징점을 분석(Feature point analysis)하여 영상내의 평면을 감지한다. 복잡한 지형으로 인해 생성되는 다수의 평면을 RANSAC을 통해 단일 평면으로 정규화하고, 이로부터 특징점을 분류하기 위한 기준점을 계산한다. 모바일 디바이스의 위치와 회전 제약 없이 효과적으로 기준평면(Reference plane)을 탐색할 수 있고, 영상 내 특징점을 실시간으로 계산한다. 다양한 실험을 통해 기준평면과 장애물과의 거리를 파악하여 장애물을 효과적으로 분류하는 결과를 얻었다. 우리의 기법은 실세계에서의 위험요소를 감지하고 모바일 디바이스 사용자의 안전성 확보에 활용할 수 있을 거라 기대한다.
현재 단일 이미지에서 Object Detection 성능은 매우 좋은 편이다. 하지만 동영상에서는 처리 속도가 너무 느리고 임베디드 시스템에서는 real-time이 힘든 상황이다. 연구 논문에서는 하이엔드 GPU에서 다른 기능 없이 YOLO만 구동했을 때 real-time이 가능하다고 하지만 실제 사용자들은 상대적으로 낮은 사양의 GPU를 사용하거나 CPU를 사용하기 때문에 일반적으로는 자연스러운 real-time을 하기가 힘들다. 본 논문에서는 이러한 제한점을 해결하고자 계산량이 많은 Object Detection model 사용을 줄이는 방안은 제시하였다. 현재 Video영상에서 Object Detection을 수행할 때 매 frame마다 YOLO모델을 구동하는 것에서 YOLO 사용을 줄임으로써 계산 효율을 높였다. 본 논문의 알고리즘은 카메라가 움직이거나 배경이 바뀌는 상황에서도 사용이 가능하다. 속도는 최소2배에서 ~10배이상까지 개선되었다.
휴대폰에서 보안 필요성이 증가함에 따라 개인 인증을 위하여 홍채, 지문, 얼굴과 같은 단일 생체 정보를 이용한 많은 연구들이 진행되었으나 단일 생체 인식에서는 인식 정확도에 한계가 있었다. 따라서 본 논문에서는 휴대폰 환경에서 고 인식율을 위해 얼굴과 홍채를 결합하는 방법에 대해 제안한다. 본 논문에서는 근적외선 조명과 근적외선 통과 필터를 부착한 휴대폰의 메가 픽셀 카메라를 사용하여 근적외선 얼굴 및 홍채 영상을 동시에 취득한 후, SVM(Support Vector Machine)을 기반으로 스코어 레벨에서 결합하였다. 또한, 저 연산의 로가리듬(Logarithm) 알고리즘을 사용한 얼굴 데이터의 조명 변화에 대한 정규화와 극 좌표계 변환 및 홍채 코드의 비트 이동 매칭에 의한 홍채 영역의 이동, 회전, 확대 및 축소에 대한 정규화를 통해 SVM의 분류 복잡도와 얼굴, 홍채 데이터의 본인 변화도를 최소화함으로써 인식 정확도를 향상시켰으며, 저 연산의 휴대폰 환경에서 정수혈 기반의 얼굴 및 홍채 인식 알고리즘을 사용하여 처리시간을 향상시켰다. 실험 결과, SVM을 사용한 인식의 정확성이 단일 생체(얼굴 또는 홍채), SUM, MAX, MIN 그리고 Weighted SUM을 사용하는 것보다 우수한 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 가정용 게임에 적용 가능한 저가이면서 컴팩트한 모션캡쳐 시스템을 목표로 하고 있다. 현재 영화나 게임에 이용되는 모션캡쳐 시스템은 장비가 크고 상당히 고가이기 때문에 간단한 가정용 게임에는 적용하기 어렵다. 요즘 흔히 사용되는 USB CCD카메라를 이용한 모션캡쳐 게임은 속도가 느리고 2차원 인식만 하는 단점을 가지고 있다. 하지만 최근 연구에서 저가이면서 속도가 빠른 PSD센서를 이용하여 3차원 측정이 가능한 시스템을 구현할 수 있게 되었다. 2차원 측정이 가능한 PSD센서를 이용한 3차원 모션캡쳐 시스템에는 2개 이상의 PSD를 사용하는 스테레오 비전 기반의 PSD 모션캡쳐 시스템과 빛의 세기와 거리와의 관계를 이용하여 하나의 PSD만으로도 3차원 측정이 가능한 광량보정 기반의 단일 PSD 모션캡쳐 시스템 등이 소개되었다. 하지만 현재 개발된 두 시스템을 가정용 게임에 적용하기에는 다음과 같은 문제가 있다. 두 개 이상의 PSD 센서를 사용해야 하기 때문에 고가이고 복잡하다. 광량보정 기반의 단일 PSD 모션캡쳐 시스템의 경우에는 측정된 마커의 광량을 이용하여 거리를 계산하기 하기 때문에 거리측정을 위해 전방향으로 균일한 광량을 가지는 마커를 만들어야 하므로 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결한 새로운 접근방법을 소개하고자 한다. 일정한 거리에 떨어져 있는 두 개의 마커가 광학적 특성만 동일하다면 두 마커 사이의 상대적 광량차이를 이용하여 3차원 측정을 할 수 있다는 것이다. 결과적으로 저가이며, 빠르고, 컴팩트하고, 광각이며, 게임에도 적용가능한 단일 PSD 모션 캡쳐 시스템을 개발했다. 이 개발된 시스템이 애니메이션이나 영화, 게임에도 사용되어질 것으로 기대한다.
가상공간 탐색은 근본적으로 가상카메라의 조작으로 귀결된다. 이때 가상카메라는 자유도 6을 가지고 움직인다. 그러나 우리가 주로 사용하는 마우스나 조이스틱 등의 입력장치는 2D 장치이다. 따라서 입력장치의 운동에 대응되는 카메라의 운동은 어느 한 순간에는 2D운동이다. 그러므로 카메라의 6DOF(degrees of freedom) 운동은 2D 또는 1D 운동들의 결합으로 표현할 수밖에 없다. 많은 가상공간 탐색 브라우저에서는 이 문제를 해결하기 위해 여러 가지 탐색 모드를 사용한다. 그러나 다수의 모드를 설정하는데 사용된 기준이 분명하지 않고 각 모드에서 가능한 조작들이 서로 중복되는 경향이 있을 뿐만 아니라 입력장치의 감각 대응성(kinesthetic correspondence)이 미흡하기 때문에 사용자가 공간을 탐색할 때 상황을 장악하고 있다는 느낌을 가지기 힘들다. 이 문제를 해결하기 위해서는 일관적이면서도 포괄적인 단일 탐색 메타포어가 필요한데 본 논문에서는 이를 위해 헬리콥터 조종사 메타포어를 제안한다. 헬리콥터 조종사 메타포어를 이용한다는 것은 조종장치들에 의해 사용자가 공간에서 날고있는 가상 헬리콥터의 조종사가 되어 공간 영상을 탐색 한다는 의미이다. 본 논문에서는 헬리콥터의 6DOF 운동을 직관적으로 조작하기 위해서 이를 6개의 2D 운동공간, 즉, (1) 평면상의 이동, (2) 수직면상의 이동, (3) 현위치중심의 피치, 요회전, (4) 현위치중심의 롤, 피치회전, (5) 좌우상하 선회, (6) 물체중심회전, 으로 분할하고, 각 2D 운동공간을 가시화 시켜 그 공간 자체를 메뉴화 하였다. 이렇게하면 사용자로 하여금 의식적으로 특정 모드를 선택하는 부담없이 단지 필요에 의해 적절한 2D 운동공간을 시각적으로 판단할 수 있도록 해준다. 각 운동공간에서의 헬리콥터 운동은 조이스틱의 2D 조작으로 제어한다.
본 논문에서는 상황 인식 센서를 활용한 화재 발생 예측 및 탐지 방법을 제안한다. 기존 기상 및 비전 센서 기반의 산불 방재 시스템의 경우 카메라 센서로 획득한 영상을 조명변화에 강인한 색상공간인 HSI(Hue, Saturation, Intensity) 모형으로 변환시켜 처리하여 산불영역에 대한 특징을 추출하고 있다. 그러나 이 경우 단일 카메라 센서가 넓은 범위에 화재를 감지하기 때문에 넓은 범위의 화재가 발생하기 전까지는 화재발생을 감지하는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 센서를 활용하여 실시간으로 온도, 습도, Co2, 불꽃유무정보를 습득하여 화재를 판단하는 알고리즘과 그에 따른 화재의 확산경로와 속도예측 및 안전구역 확보 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 복합적 인 상황에 따라 부여된 가중치를 수집된 데이터에 부여하여 화재를 판단하고, 시간에 따른 상황인식 분석을 통해 화재 이동방향과 속도를 예측하여 안전구역을 확보하는 기법이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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