단일 영상 센서를 사용하는 디지털 카메라에서 컬러 영상은 3개의 R, G, B 프레임으로 나뉘는데, 복원할 때에는 컬러 보간 과정을 이용하여 풀(full) 해상도 영상을 획득한다. 따라서 베이어 패턴(Bayer’s pattern)과 같은 컬러 필터 어레이(CFA : Color Filter Array)를 통과하는 풀 해상도 컬러영상을 복원하는 과제는 소실된 컬러 요소에 대한 보간 기법과 관련이 있다. 본 논문에서는 모자이크 영상으로부터 정확한 에지 기울기 정보를 추출하기 위한 새로운 필터링 방법을 이용한 디모자이킹 알고리즘을 소개한다. 기존의 알고리즘은 G성분 값을 먼저 보간 후, R과 B성분 값을 보간하는 방식을 취하지만, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 휘도(luminance; L) 정보를 먼저 예측한 후, G와 R, B성분 값을 구한다. 이렇게 얻어진 컬러 성분 값들을 이용해 각각의 에지 방향들이 가지는 가중치를 구하고 가중치들의 합을 이용하여 컬러 보간을 수행한다. 24개의 테스트 영상을 이용하여 기존의 디모자이킹 알고리즘과 제안한 알고리즘을 비교하였으며, 제안한 알고리즘이 화질이 우수함을 입증하였다.
본 논문에서는 결합형 양방향 필터를 이용하여 깊이 영상을 실시간으로 보정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 Kinect 깊이 카메라로부터 얻은 깊이 영상의 화질을 실시간으로 향상시키기 위해 GPU 내의 상수 메모리와 2차원 영상 처리에 적합한 텍스쳐 메모리를 사용한다. 또한, 단일 화소에 대한 결합형 양방향 필터 연산을 각 GPU 쓰레드(thread)에 할당한 다음 병렬로 처리하여 계산량을 현저히 감소시킨다. 그리고 깊이 영상의 품질을 더욱 높이기 위해 CUDA를 이용해 구현한 결합형 양방향 필터를 계층형 구조로 반복적으로 수행하여 폐색 영역이 채워진 깊이 영상을 얻을 수 있다. 실험 결과를 통해, 제안한 실시간 깊이 영상 보정 방법이 깊이 영상의 주관적 화질을 향상시키고, 초당 55 화면의 속도로 동작하는 것을 확인했다.
디지털 카메라와 같은 장치에서 사용하는 단일 영상 센서는 화소 당 삼원색 중 하나의 색상만을 가진 서브샘플된 영상을 제공한다. 이 영상은 색상 보간이라는 영상 처리를 통해 완전한 색상 영상으로 복원된다. 본 논문에서는 영상 센서로부터 획득한 데이터의 평균과 각 색 채널 데이터 평균 사이의 관계를 유도하고, 이 관계를 이용하여 색상 보간을 위한 효율적인 새로운 방법을 제안하였다. 유도한 데이터 평균 관계는 채널간의 색상차가 지역적으로 균일하다는 가정을 이용하였다. 또한 휘도신호 채널의 보간은 지퍼 효과를 감소시키기 위해서 에지 방향을 따라 보간 하였다. 한편 색상신호 채널은 휘도신호 채널과의 차를 평균하고, 이 평균값을 보간할 위치의 색상 값에 더하여 복원하였다. 본 논문에서는 제안한 방법을 기존의 방법들과의 비교 실험을 통해 제안한 방법의 우수함을 입증하였다.
이동 로봇의 많은 응용분야에서 장애물을 검출하는 것은 중요한 요소이다. 스테레오 비전과 광류를 이용하여 장애물을 검출하는 방법은 복잡한 연산을 요구하므로 본 논문에서는 단지 두 장면의 영상만을 이용하여 비전 기반 장애물 검출 방법을 제시하고 단일 카메라와 주행거리계를 사용하여 실시간 처리가 가능하도록 하였다. 제안한 방법은 두 장면으로부터 3차원 복원을 수행함으로서 장애물을 검출하는 방법으로 먼저 두 장면의 입력영상 각각에 대하여 Lowe의 SIFT를 사용하여 특징점을 추출하고 이들 간의 대응점을 구한다. 그리고 주행거리계로부터 주어지는 회전과 병진행렬 값들과 삼각법을 이용하여 대응점들에 대한 3차원 위치를 구한다. 이렇게 삼각법에 의해 얻어진 결과는 장애물들에 대한 부분적인 3차원 복원을 의미한다. 제안한 방법은 실내에서 주행하는 이동 로봇에 적용하였을 때 좋은 결과를 얻을 수 있었으며, 75msec의 속도로 장애물을 검출할 수 있었다.
The optical performance of the mirror fur satellite camera is highly dependent on the adhesive properties between the mirror and its support. Therefore, in order to design a mirror with high optical performance, the mechanical properties of adhesives should be well defined. In this research, the mechanical properties of three kinds of space adhesives are studied. In case of the materials which show nearly incompressible behavior such as space adhesives, it is important to measure shear modulus which governs deviatoric stress components. Also the experiment should be performed in circumstances similar to real manufacturing process of mirror, because extra factors such as size effects, the adhesion effects of primer and reactions between adhesive and primer affect the properties of adhesive regions. In this research shear moduli of the adhesives are determined by using a single lap adhesively bonded joint. For the shear tests, several temperatures have been selected from $-20^{\circ}C$ to $55^{\circ}C$ which is operating temperature range of the adhesive. In the case of linear behavior materials, shear moduli are calculated through a linear curve fitting. Shear stress-strain relation is obtained by using an exponential curve fitting for material which shows non-linear behavior. The shear modulus of each adhesive is expressed as a function of temperature. Characteristics and adaptability of the adhesives are discussed regarding their temperature sensitivity.
본 논문에서는 시공간 적응적인 예측에 기초한 다시점 위너-지브 비디오 부호화 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존 움직임 추정 방법을 보완하여 가중치를 부여한 결합 양방향 움직임 추정을 수행하고, 각 시점 영상의 에지 검출 및 합성을 통해 관심영역을 효과적으로 분류하여 움직임 벡터 분석을 통해 최종 참조 프레임을 선택하여 보간 한다. 제안하는 알고리즘은 단일 시점 내의 움직임 정보와 인접 카메라 프레임의 정보를 적응적으로 이용함으로써 영상 내 다양한 폐색, 반사 영역에 대해 효율적으로 처리하고 더 나은 성능을 갖는다. 다양한 다시점 영상 시퀀스에 대한 실험을 통하여, 제안하는 알고리즘은 보조정보 생성하는 기존 알고리즘에 비해 평균 비트율 감소와 더불어 우수한 객관적 화질 향상을 얻었다.
이동로봇(Mobile Robot)의 자율주행 기능에는 추종, 접근, 충돌회피, 경고 등의 여러 기능이 있다. 이 기능들을 하나의 Neural Network로 구성하고 학습하는 것은 쉬운 일이 아니다. 이동로봇의 자율주행 기능들을 각각의 Module로 구성하고 상황에 맞게 학습된 Module의 출력 값으로 이동로봇을 제어하면 단일 신경망의 단점을 보안할 수 있을 것이다. 이동로봇은 인간의 감각을 대신할 수 있는 다중 초음파 센서와 USB 카메라를 장착하고 있으며, 이곳에서 측정된 환경정보 데이터들은 Modular Neural Network(MNN)을 통해 학습을 한다. Expert Network(EN)의 활성화 함수를 최적결합으로 MNN을 구성하였고, 그 구조는 학습시간과 오차를 개선할 수 있을 것으로 본다. Gating Network(GN)는 MNN의 출력값인 이동로봇의 진행 방향과 속도를 스위칭 함으로써 제어하는 역할을 한다. 본 논문에서는 Modular Neural Network(MNN) 내의 Expert Network(EN)을 최적설계 하였고, 제안한 MNN의 검증을 위해 실시간으로 반복하여 이동로봇에 구현하였다. 그 실험의 결과값은 로봇을 상황에 맞게 운행, 제어하였고, 만족할 만한 성과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 얼굴 형상 인식을 위한 보다 안정적이며 조명 변화와 회전에 강인하게 얼굴 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 검출 알고리즘에 대해 제안한다. 제안한 알고리즘은 단일 카메라 환경에서 얼굴 형상을 입력정보로 사용하여 전처리 과정을 거쳐 얼굴 영역만을 분할한 후 자기 조직화 특징 지도(SOFM) 알고리즘을 이용하여 얼굴 형상을 인식하게 된다. 그러나 조명 변화에 민감하고 자유도가 큰 얼굴 영역을 정확히 인식하기란 쉽지 않으며 오차 범위도 크기 때문에 본 논문에서는 인식률을 높이기 위해 각각의 얼굴 형상에 대한 회전 정보를 데이터베이스화 한 후 주성분 분석을 적용하여 군집화 함으로서 인식오차를 줄였다. 또한 차원 축소로 인해 많은 계산량이 요구되지 않기 때문에 실시간 인식 시간도 줄일 수 있었다.
생체인식 시스템은 인간 고유의 물리적인 특성들을 이용하여 인간을 인식하는 기술이다. 그리고 특정한 물리적인 특징들을 얻기 위하여 센서를 사용하고 디지털 패턴으로 변환시켜서 저장된 패턴과 비교한다. 구순문 인식은 지문, 음싶 패턴, 홍태 패턴과 얼굴 인식과 같은 신체적 특징에 비하여 상대적으로 연구가 많이 이루어지지 않았다. 구순문은 CCD 카메라를 이용할 경우 홍채나 얼굴 패턴 같은 다른 특징 요소와 연결하여 인식 시스템을 구축할 수 있는 장점을 가지고 있다. 구순문 인식을 위해 패턴 커널을 이용한 새로운 방법을 제시하였다. 패턴 커널은 여러 개의 국부 구순문 마스크 (local lip print mask)들로 구성된 함수이며, 구순문의 정보를 디지털 데이터로 전환시켜 준다. 복수 해상도를 가지는 인식 시스템은 단일 해상도의 시스템보다 더욱 신뢰적 이며 인식률도 높다. 복수해상도 구조는 오인식률을 현저히 감소시키므로 복수해상도를 갖는 구순문 인식은 생체인식 시스템에 잘 활용될 수 있다.
본 논문에서는 어텐션 기법을 적용한 양방향 순환신경망을 이용하여 새로운 휴먼 모션 디노이징 방법을 제안한다. 본 방법을 이용하면, 단일 3D 깊이 센서 카메라에서 캡처된 노이즈가 포함된 사람의 움직임이 잘 교정된 자연스러운 움직임으로 자동 조정된다. 양방향 순환신경망에 어텐션 기법을 도입하면, 입력으로 들어온 움직임을 인코딩할 때 여러 자세 중에 더 중요한 자세가 있는 프레임에 더 높은 어텐션 가중치를 부여함으로써, 다른 딥 러닝 네트워크와 비교해 더 나은 최적화 결과와 더 높은 정확도를 보인다. 실험을 통해 본 논문에서 제시한 방법이 다양한 스타일의 움직임과 노이즈를 효과적으로 처리함을 확인하였으며, 제시한 방법은 모션 캡처 후처리 단계의 애플리케이션으로 충분히 사용 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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