본 논문에서는 광 스캐닝 홀로그래피를 이용한 양안식 3차원 홀로그래픽 영상 시스템을 제안하였다. 양안식 3차원 홀로그래픽 영상 시스템을 구현하기 위하여 사람의 두 눈 사이의 거리와 동공의 크기를 고려하여 양안식 3차원 홀로그래픽 디스플레이 시스템을 설계한 뒤 실제 물체의 홀로그램 정보를 획득하였고 수치적인 신호 처리 후 세기 형태의 공간 광 변조기를 이용하여 광학적인 방법으로 복원하였다. 이를 통하여 광 스캐닝 홀로그래피를 이용한 양안식 3차원 홀로그래픽 영상 시스템의 구현 가능성을 실험적으로 확인하였다.
최근 물체를 인식하기 위해 많은 데이터를 기반으로 학습하여 인식하는 연구가 활성화 되고 있다. 본 논문에서는 도로주행 영상에서 장애물이라고 생각되는 객체를 추출하여 자동차, 사람, 오토바이로 구분하여 인식하는 시스템을 제안한다. 이동한 방향과 크기를 고려한 상태에서 광류 추정 알고리즘을 이용하여 객체를 추출하였으며, 추출한 객체를 CNN(Convolutional Neural Network) 인식 모델 중 하나인 AlexNet을 이용하여 인식하였다. 실험을 위해 도로 위의 다양한 영상을 블랙박스로 수집하여 실험하였고, 실험 결과 객체 추출 정확도는 92%, 객체 인식 정확도는 96%의 결과를 보였다.
자기누설탐상법은 비파피검사 방법의 하나로 대상물체를 외부에서 착자시켜 함이 발생할 경우에 결함부위에서 자기누설이 발생하도록 하여, 누설된 자기장을 측정하여 결함의 유무와 크기 등을 판정하는 시스템이다. 본 논문에서는 MFL 방식의 범용 NDT 검사기의 개발을 위해 영구자석을 이용하여 소형 비파괴 검사기를 설계하고, 3차원 유한요소법을 이용하여 해석하고 실제 데이터를 측정하여 그 결과를 비교 분석하였다.
기존의 양안식 스테레오 디스플레이 시스템은 장면 내에 매우 큰 변이를 가지는 물체가 존재 할 경우에 시각피로를 유발하여 오랜 시간동안 시청하기가 어렵게 된다. 본 논문에서는 변이 기반 비대칭 필터링 기법을 제안하고, 이 기법의 시각 피로도에 미치는 영향을 주관적 평가를 통하여 고찰하며, 아울러 교차변이(crossed disparity) 및 비교차변이(uncrossed disparity)에 따른 시각 피로도에 미치는 영향의 변화 또한 고찰하였다. 실험 결과, 변이기반 비대칭 필터링은 시각 피로의 측면에서는 비교차변이만 존재하는 영상의 경우에는 원래의 스테레오 영상에 비해 큰 영향이 없거나, 오히려 필터링 수준에 따라 오히려 시각적 피로가 심하게 되는 결과를 나타내었다. 또한 교차변이의 경우에는 시파피로가 필터링 수준을 높임에 따라 조금씩 시각피로가 개선되는 결과를 나타내었다. 따라서, 비대칭 필터링에 의한 시각피로의 개선효과는 스테레오 영상 내 변이 종류와 그 크기, 시청자의 주시전 등 여러 요인에 따라 달라질 수 있음을 앞 수 있었다.
컬러 이미지는 Gray Scale 이미지와는 달리 3가지 채널의 조합으로 이루어지고 방대한 정보량 때문에 효과적인 이미지 분할이 어렵다. 본 논문에서는 범용성 있는 Color Morphological Pyramids(CMP)구조를 제안하고, 그를 이용한 이미지 분할을 보인다. 이미지 피라미드 구조는 최초 이미지의 반복적인 필터링과 샘플링에 의해 면적비가 $2^{\int}({\int}=1,2,....,N)$이 되는 순차적 이미지 계열이다. 본 방법에서는 CMP를 이용하여 RGB, HSI, CMY 등의 컬러 공간에서 연속적인 필터링 처리로 불필요한 크기의 물체 및 잡음을 제거하고, 다운샘플링과정으로 해상도를 낮춰준다. 생성된 CMP에서 인접 레벨 이미지간에는 이웃한 픽셀 벡터간의 상대거리를 이용한 연결식을 사용하여 새 레벨의 이미지를 생성한 후 이를 이미지 분할한다. 이미지 분할실험을 통하여 본 방법의 유효성을 검증한다.
스마트폰에는 다양한 센서가 내장되어 있다. 특히 가속도 센서는 물체의 움직임을 파악할 수 있기 때문에 사람의 행동을 분석하는데 많이 사용된다. 기존의 연구들은 가속도센서의 값의 크기를 분석하여 사람의 행동을 분석하였다. 본 연구에서는 스마트폰에 내장된 가속도 센서의 값을 K-평균을 적용하여 움직임을 파악하는 방법을 제안하였다. 스마트폰의 가속도센서의 값을 K-평균을 적용하여 사람의 기본적인 행동인 걷기와 달리기를 인식하기 방법을 제안하였다.
포인트 클라우드 콘텐츠는 실제 환경 및 물체를 3 차원 위치정보를 갖는 점들과 그에 대응하는 색상 등을 획득하여 기록한 실감 콘텐츠이다. 위치와 색상 정보로만 이뤄진 3 차원 점으로 이뤄진 포인트 클라우드 콘텐츠는 확대하여 렌더링 할 경우 점과 점 사이의 간격이 벌어지면서 발생하는 구멍에 의해 콘텐츠 품질이 저하될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 포인트 클라우드 확대 시 점들 간 간격이 벌어져 생기는 구멍에 대해 깊이정보를 활용한 역변환 기반 보간 방법을 통해 포인트 클라우드 콘텐츠 품질을 개선하는 방법을 제안한다. 벌어진 간격들 사이에서 빈 공간을 찾을 때 그 사이로 뒷면의 점들이 그려지게 되어 보간 방법을 적용하는데 방해요소로 작용한다. 이를 해결하기 위해 구멍이 발생하지 않은 시점에서 렌더링 된 영상을 사용하여 포인트 클라우드의 뒷면에 해당되는 점들을 제거한다. 다음으로 깊이 맵(depth map)을 추출한 후 추출된 깊이 값을 사용하여 뎁스 에지(depth edge)를 구하고 에지를 사용하여 깊이 불연속 부분에 대해 처리한다. 마지막으로 뎁스 값을 활용하여 이전에 찾은 구멍들의 역변환을 하여 원본의 데이터에서 픽셀을 추출한다. 제안하는 방법으로 콘텐츠를 렌더링 한 결과, 기존의 크기를 늘려 빈 영역을 채우는 방법에 비해 렌더링 품질이 평균 PSNR 측면에서 2.9 dB 향상된 결과를 보였다.
컴퓨터 생성 홀로그램(CGH)에서 시야각은 매우 중요한 특성이다. 시야각에 따라 홀로그램을 볼 수 있는 영역이 결정되며 시야각을 넘어가게 되면 재구성된 오브젝트가 잘려 보이게 된다. CGH의 최대 시야각은 회절 격자 방정식에 의해 결정이 되며, 해당 수식에 따르면 홀로그램 재생 장치인 공간 광 변조기(SLM)의 픽셀 피치에 반비례한다. SLM의 픽셀 피치를 줄이는 것은 어렵고 비용이 많이 들기 때문에 본 논문에서는 고해상도 랜덤 바이너리 위상 마스크를 SLM에 부착하여 CGH의 시야각을 확장하는 방법을 제안한다. CGH를 계산하는데 자주 사용되는 반복 푸리에 변환 알고리즘(IFTA)에 위상 평균화 단계를 도입하여 SLM과 위상 마스크간의 픽셀 크기 및 개수의 차이를 극복하였다. 또한 스칼라 회절 이론을 바탕으로 한 홀로그램 시뮬레이션에 제안한 방법을 적용 후 가상 눈 모델을 도입하여 두 개의 물체로 이루어진 홀로그램을 재구성하고 여러 각도에서 관찰하여 시야각이 향상되는것을 검증하였다.
에지 검출은 영상에 대하여 물체의 모양, 위치, 크기 및 재질 등과 같은 정보를 포함하고 있으며, 영상의 특징을 분석할 때 매우 중요한 요소이다. 기존의 에지 검출 방법에는 1차 미분을 이용한 소벨 필터(Sobel edge detection filter), 로버츠 필터(Roberts edge detection filter), 프리윗 필터(Prewitt edge detect ion filter) 등이 있으며, 2차 미분을 이용한 LoG(Laplacian of Gaussian) 등이 있다. 하지만 이러한 방법들은 전체 영상 영역에 대해 고정된 가중치 마스크를 적용하기 때문에 에지 검출 결과가 다소 미흡하다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 마스크 내의 중심 화소를 고려하여 에지 검출 특성을 높이는 에지 검출 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 에지 검출 성능을 확인하기 위하여 시뮬레이션 결과 영상을 통해 비교하였다.
다품종 소량 생산을 중심으로 하는 제조 기업의 경우 하나의 공정 라인에서 여러 가지의 제품들을 생산하기 때문에 자동화된 검수 보다는 작업자에 의해서 불량품을 선별하고 있다. 따라서 일정한 기준 없이 작업자의 경험이나 숙련도에 의해 선별 기준이 조금씩 차이가 있어 잘못 선별이 이루어질 가능성이 높다. 또한, 크기나 모양 등이 정형화되지 않은 유연물체의 경우 선별 기준에 대한 편차가 더 커질 수 있는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 인공지능 기반의 비지도 학습 방법을 적용한 품질 검사 시스템을 설계하고 실제 제조현장에서 획득한 데이터 셋을 기반으로 정확도를 실험하는 연구를 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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