• 제목/요약/키워드: 비전 인식

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무인 자율 주행 자동차를 위한 횡단보도 및 정지선 인식 시스템 (A Crosswalk and Stop Line Recognition System for Autonomous Vehicles)

  • 박태준;조태훈
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.154-160
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    • 2012
  • 최근 무인 자율 주행 자동차를 실현하기 위한 기술 개발이 활발히 이루어지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 무인 자율 주행 자동차의 핵심 기술인 컴퓨터 비전을 이용한 무인 자율 주행 자동차를 위한 횡단보도 및 정지선 인식 시스템을 제안한다. 본 논문의 컴퓨터 비전 시스템은 먼저 무인주행을 위하여 반드시 필요로 하는 차선을 RANSAC 알고리즘과 Kalman 필터를 이용하여 인식하고 인식된 차선이 실제로는 평행하다는 점을 이용하여 원근 시점인 입력 영상을 평면 시점으로 변환하여 횡단보도의 크기가 일정하게 만든다. 그런 후, 변환된 영상에서 횡단보도의 기하학적 특징을 이용하여 횡단보도를 인식하고 횡단보도 앞의 영역을 관심 영역으로 설정한 후 설정된 관심 영역에서 정지선을 추출한다. 구현된 알고리즘을 다양하게 실험한 결과 차선, 횡단보도, 정지선에 대하여 높은 인식률을 보였다.

머신비전 자동검사를 위한 대상객체의 인식방향성 개선 (Recognition Direction Improvement of Target Object for Machine Vision based Automatic Inspection)

  • 홍승범;홍승우;이규호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제23권11호
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    • pp.1384-1390
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    • 2019
  • 본 논문은 머신비전기반 자동검사를 위한 대상객체의 인식방향성 개선 연구로서, 영상카메라에 의한 자동 비전검사의 과정에서 제한성이 따르는 대상 객체의 인식방향성을 개선하는 방법을 제안한다. 이를 통하여 머신비전 자동검사에서 시험대상물의 위치와 방향에 상관없이 검사대상의 영상을 검출할 수 있게 함으로써 별도 검사지그의 필요성을 배제하고 검사과정의 자동화 레벨을 향상시킨다. 본 연구에서는 검사대상으로서 와이어 하네스 제조과정에서 실제 적용할 수 있는 기술과 방법을 개발하여 실제 시스템으로 구현한 결과를 제시한다. 시스템구현 결과는 공인기관의 평가를 통하여, 정밀도, 검출인식도, 재현률 및 위치조정 성공률에서 모두 성공적인 측정결과를 얻었고, 당초 설정하였던 10종류의 컬러구별 능력, 1초 이내 검사시간, 4개 자동모드 설정 등에서도 목표달성을 확인하였다.

최적의 세선화 영역 차선인식 알고리즘 및 이탈경보시스템 (Optimization Thinning area Lane Detection and LDWS Algorithm)

  • 이준섭;정차근
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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    • pp.284-285
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    • 2008
  • 논문에서는 비전센서로 전방도로영상을 획득하여 차선인식과 정을 거쳐 자율주행에 필요한 도로정보를 추출하고 사고를 방지할 수 있게 경보음을 발생하는 기법을 제시한다. 비전을 통해 입력되는 정보중 직선도로나 곡선도로의 외곽에 해당하는 백색 선만을 인식하는 알고리즘이 필요하다. 이러한 알고리즘을 수행하기 위해서는 많은 계산량이 필요로 하기 때문에 실시간의 자율주행 시스템에의 적용은 제약이 수반된다. 본 논문은 이와 같은 문제를 해결하기 위해 세선화 영역 및 차선이탈경보시스템(LDWS) 알고리즘을 제시한다.

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비전기반 손 제스처 인식을 통한 로봇 컨트롤 (Robot Control using Vision based Hand Gesture Recognition)

  • 김대수;강행봉
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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    • pp.197-200
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    • 2007
  • 본 논문에서는 로봇 컨트롤 시스템을 위해 입력 받은 영상부터 몇 가지의 손 제스처를 인식하는 비전기반 손 제스처 인식방법을 제안한다. 로봇으로부터 입력 받은 이미지는 로봇의 위치, 주변환경, 조명 등 여러 요인에 따라 다양하게 존재한다. 본 논문은 다양한 환경에서 입력되는 영상으로부터 시스템이 로봇 컨트롤을 위해 미리 지정한 몇 가지 제스처를 인식하도록 한다. 먼저 이미지 조명 변화에 강한 손 제스처 인식을 위하여 레티넥스 이미지 정규화를 적용한 후, YCrCb 공간 상에서 입력된 영상에서 손 영역을 검출 후 위치를 추정한다. 인식된 손 영역에서 특징벡터를 추출함으로서 입력 영상내의 존재할 수 있는 손의 크기나 손의 회전각도 등에 상관없이 필요로 하는 제스처를 인식하도록 한다. 제안된 제스처 인식 결과는 로봇컨트롤을 위한 기존의 제스처인식과 비교하여 성능을 측정하였다.

비전시스템을 이용한 빌렛영상 문자인식기 개발 (Development of character recognition system for the billet image by use vision system)

  • 박상국;박수영;이문락
    • 한국산업정보학회:학술대회논문집
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    • 한국산업정보학회 2006년도 춘계 국제학술대회 논문집
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    • pp.197-200
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    • 2006
  • 본 논문은 철강공장의 연주공정에서 만들어진 빌렛 소재의 관리를 위해 사용되는 소재 관리문자를 실시간으로 인식하기 위한 빌렛 소재 관리문자 인식용 비전시스템 개발 결과에 대해 기술한다. 빌렛 재질의 단면에 마킹된 소재 관리문자는 소재가 다음 공정으로 이동하기 전에 공정상에서 실시간으로 인식된다. 문자인식 시스템은 영상획득을 위한 카메라 시스템, 영상을 장거리로 고속 전송하기위한 영상전송 시스템, 기존 시스템과의 인터페이스를 위한 입. 출력 장치로 구성된다. 개발된 문자인식 시스템을 실제 철강공장에 설치하여 운용테스트를 실시했다. 테스트 기간 중에 시스템의 내구성과 신뢰성을 검증하고 최종적으로 문자 인식률을 검증했다. 개발된 시스템에 대해 현장 테스트 결과 실험실 수준과 비슷한 수준의 인식률을 가졌다.

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식품영양전공과 비전공 여대생의 BMI에 따른 식습관 및 영양소 섭취 상태에 관한 연구 -경남대학교를 중심으로- (A Study on Food Habits and Nutrient Intakes according to BMI in Food and Nutrition Major and Non-major Female Students in Kyungnam University)

  • 서은희
    • 대한지역사회영양학회지
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    • 제19권4호
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    • pp.297-316
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    • 2014
  • 본 연구는 경남 마산에 위치한 경남대학교에 재학 중인 식품영양전공여대생(147명)과 비전공여대생(155명)의 BMI에 따른 차이가 있는지 분석하고 여대생들의 식품선택에 있어서 올바른 선택과 균형 잡힌 식습관의 정립을 위해 지속적이고 체계적인 영양교육을 하는데 기초자료를 제공하고자 신체계측, 신체이미지와 식습관, 식사섭취빈도, 영양지식, 영양소 섭취상태를 평가하였으며 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 전체 조사대상자의 신장과 체중은 각각 161.5 cm, 53.2 kg으로 조사되었고 전공여대생은 161.5 cm, 55.1 kg, 비전공여대생은 161.5 cm, 51.3 kg이었으며 체중은 유의한 차이를 보였다(p < 0.001). 2. 조사대상자 57.3%는 자신의 체형이 보통이다고 인식하였으며 37.7%는 뚱뚱하다고 인식하였다. 전공여대생 저체중군의 67.9%가 자신이 보통이다, 14.3%가 자신이 뚱뚱하다고 평가하였으며 정상 체중군에 속하면서 28%가 뚱뚱하다고 인식하였으며 과체중/비만군의 7.9%가 자신이 보통이라고 인식하는 것으로 조사되었고 비전공여대생은 저체중군의 59.2%가 자신이 보통이다, 20.4%가 자신이 뚱뚱하다, 정상체중군의 35.4%가 뚱뚱하다, 과체중/비만군의 20%가 자신이 보통이다고 인식하는 것으로 조사되었다. 식습관 중 평소 거르는 끼니에 대한 질문에서 전체 대상자의 77.2%가 아침을 거르며 평균 식사시간은 10분~20분 미만이 전체 대상자의 63.6%로 가장 많았으며 20분 이상은 전공여대생 과체중군이 높았으며 10분 미만은 비전공여대생 과체중군이 가장 높았다. 스트레스를 받은 후 선호하는 맛은 전공, 비전공여대생 모두 매운맛, 단맛 순으로 조사되었다. 3. 조사대상자의 영양지식점수를 보면 20점 만점에 전체 조사대상자 $16.2{\pm}2.4$, 전공여대생 $16.8{\pm}2.2$, 비전공여대생 $15.6{\pm}2.4$으로 유의한 차이(p < 0.001)를 보여 전공여대생이 비전공여대생에 비해 영양지식 수준이 높았으며 식품섭취빈도합계는 전체대상자 중 전공여대생이 비전공여대생에 비해 전체적으로 높았으나 유의한 차이는 없었다. 4. 조사대상자의 열량 및 영양소 섭취상태를 분석한 결과 나트륨, 비타민 B6, 콜레스테롤 이외 모든 영양소 섭취에서 전공여대생의 섭취가 높은 것으로 조사되었으며 칼슘(p < 0.05), 아연(p < 0.001), 비타민 C(p < 0.001), 비타민 E(p < 0.01)는 유의적으로 높았다. 섭취열량의 전체 평균은 $1208.9{\pm}435.0kcal$, 전공여대생이 $1234.0{\pm}436.7kcal$, 비전공여대생 $1185.2{\pm}433.5kcal$로 유의적이진 않지만 약간 높게 섭취하는 것으로 나타났다. BMI에 따른 유의적 차이는 없었으며 전공여대생은 저체중군 1342 kcal, 정상군 1183 kcal, 과체중/비만군 1261 kcal, 비전공여대생은 각각 1176 kcal, 1194 kcal, 1132 kcal로 조사되었다. 전공여대생 에너지비율은 당질 : 단백질 : 지질 = 57.6 : 16.6 : 28.2, 비전공여대생 당질 : 단백질 : 지질 = 57.8 : 17.7 : 27.5이었으며 특히 전공여대생 과체중/비만군이 당질 : 단백질 : 지방 = 58.9 : 14 : 28.4로 에너지 섭취에 대한 지방비율이 가장 높은 경향을 보였다. 식이섬유는 전공, 비전공여대생의 과체중/비만 군이 각각 10.2 g, 8.8 g으로 가장 낮게 섭취하였으며 칼슘은 전공, 비전공여대생 각각 310.6 mg, 265.6 mg으로 유의적인 차이를 보였으며 특히 비전공여대생 과체중/비만군 226.4 mg으로 낮았다. 인 섭취는 전공여대생 583.2 mg, 비전공여대생 545.8 mg, 철분은 각각 7.9 mg, 7.3 mg, 나트륨은 각각 2298.8 mg, 2461.6 mg으로 조사되었으며 두 그룹 모두 저체중군이 각각 2608.6 mg, 3032.8 mg으로 많이 섭취하였다. 아연은 전공여대생 5.9 mg, 비전공여대생 4.8 mg, 비타민 C는 각각 53.3 mg, 36.7 mg, 엽산은 각각 140 mg, 124 mg으로 조사되었으며 콜레스테롤 각각 208 mg, 211 mg으로 전공여대생 저체중군 254 mg, 비전공여대생 과체중/비만군이 260 mg으로 가장 높았다. 5. 조사대상자의 상관분석 결과 BMI와 유의한 양의 상관관계(p < 0.01)를 보인 것은 신체이미지, 영양지식점수, 체중이었다. 체중과 신체이미지, 영양지식점수(p < 0.01), 영양지식점수와 인스턴트섭취횟수(p < 0.05), 간식섭취횟수와 지질(p < 0.05), 당질과 지질(p < 0.01)도 양의 상관관계를 보였다. 이상의 결과를 종합해보면 전공, 비전공 여대생 모두 저체중이면서 자신이 보통이거나 뚱뚱하다고 인식하는 비율이 유의적으로 높았으며 전체적인 영양지식점수는 전공여대생이 비전공여대생에 비해 유의적으로 높았다. 이 결과는 비전공여대생에 비해 영양소 섭취량과 식품섭취빈도 결과가 양호한 편이었지만 우수한 편은 아니었으므로 영양지식을 알고 있는 것에 비해 식습관의 실천으로 잘 옮겨지지 않고 있는 문제점을 시사한다. 여대생들에게 식품선택에 있어서의 올바른 선택과 균형 잡힌 식습관의 정립을 위해 지속적이고 체계적인 영양교육 프로그램 개발과 교육이 중요하다고 사료된다.

휴먼-로봇 상호작용을 위한 비전 기반3차원 손 제스처 인식 (Vision-based 3D Hand Gesture Recognition for Human-Robot Interaction)

  • 노명철;장혜민;강승연;이성환
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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    • pp.421-425
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    • 2006
  • 최근 들어서 휴머노이드 로봇을 비롯한 로봇에 대하여 관심이 증대되고 있다. 이에 따라, 외모를 닮은 로봇 뿐 만 아니라, 사람과 상호 작용을 할 수 있는 로봇 기술의 중요성이 부각되고 있다. 이러한 상호 작용을 위한 효율적이고, 가장 자연스러운 방법 중의 하나가 비전을 기반으로 한 제스처 인식이다. 제스처를 인식하는데 있어서 가장 중요한 것은 손의 모양과 움직임을 인식하는3차원 제스처 인식이다. 본 논문에서는 3차원 손 제스처를 인식하기 위하여3차원 손 모델 추정 방법과 명령형 제스처 인식 시스템을 소개하고, 수화, 지화 등으로의 확장성을 위한 프레임워크를 제안한다.

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사회복지 실습지도교수와 현장수퍼바이저의 실습수퍼비전 내용에 대한 인식 비교 (The Perception of Faculty Field Liaisons and Field Instructors on the Supervision of Social Work Practicum)

  • 장수미
    • 사회복지연구
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    • 제42권1호
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    • pp.371-397
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    • 2011
  • 사회복지현장실습은 사회복지교육의 핵심요소로서, 이론과 실천의 통합, 전문성과 현장성 증진에 매우 중요한 역할을 담당한다. 현장실습은 대학에서 개설되지만 실습기관에서 교육이 이루어지는 교과목의 특성상, 교육의 효과성을 최대화하기 위해서는 실습활동에 대한 대학과 현장의 기대가 일치해야 하며, 양측의 유기적인 협력 및 연계가 매우 중요하다. 하지만 현재 국내의 실습교육은 현장수퍼바이저의 수퍼비전에 거의 의존하고 있으며, 실제로 교과목을 담당하고 있는 실습지도교수의 역할은 크지 않은 실정이다. 본 연구에서는 실습에 중요한 축인 실습지도교수와 현장수퍼바이저를 대상으로 학생들에게 제공되는 실습수퍼비전 내용에 대한 인식을 Q방법론을 활용하여 그 유형을 도출하고, 비교해보았다. 연구결과, 실습수퍼비전 내용에 대하여 실습지도교수는 3가지 유형, 현장수퍼바이저는 2가지 유형으로 인식하고 있었으며, 양측의 인식유형은 상반되기보다는 부분적으로 중복되어 나타났다. 이상의 결과를 바탕으로 실천함의와 함께 추후 연구문제가 제안되었다.

컴퓨터 비전공자 컴퓨팅 교육에서 학습자 특성과 학업성취 관련 연구 (A study on relation between student factors and achievements in computing education for computer science non-majors)

  • 김민자;김현철
    • 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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    • 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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    • pp.235-239
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    • 2017
  • 학습자는 교육의 3요소인 교육자, 학습자, 교육내용의 하나로 학습자 특성과 이가 학업성취에 미치는 영향을 이해하는 것이 중요하다. 컴퓨터 비전공자를 대상으로 하는 컴퓨팅 교육이 점점 활발해지고 있다. 비전공자 컴퓨팅 교육이라는 맥락에서 학습자 특성과 학업성취의 관계를 이해할 필요가 있다. 본 연구는 비전공자 컴퓨팅 교육에서 학습자 특성과 학업성취의 관계를 실증적으로 이해하기 위해 실행되었다. 학습자 특성을 이전경험/사전지식, 인지적 요인, 심리적 요인의 3가지로 분류하였고, 연구대상을 3그룹으로 설정, 다양한 하위 요소 데이터를 수집하였다. 그 결과, 대상 1의 경우 학습스타일(순차적: 부적상관, 통합적: 정적상관), 대상 2는 자기 효능감(사후), 대상 3은 수학 사전지식, 컴퓨팅과 전공의 연계성 인식, 정보적 사고에 대한 인식이 학업성취와 유의미한 상관관계가 있었다. 하지만 상관성이 모두 0.5이하로 크지 않고, 자기 효능감과 전공 연계성 인식의 경우 대상에 따라 결과가 상이하였다. 향후 연구에서 다루지 않은 변수에 대한 연구와 상관관계가 밝혀진 변수만을 대상으로 인과성을 확인하는 연구가 필요하다. 또한 현상학적 관점으로 학습자 특성을 고찰할 필요가 있다.

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사물인식을 위한 딥러닝 모델 선정 플랫폼 (Deep Learning Model Selection Platform for Object Detection)

  • 이한솔;김영관;홍지만
    • 스마트미디어저널
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    • 제8권2호
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    • pp.66-73
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    • 2019
  • 최근 컴퓨터 비전을 활용한 사물인식 기술이 센서 기반 사물인식 기술을 대체할 기술로 주목을 받고 있다. 센서 기반 사물인식 기술은 일반적으로 고가의 센서를 필요로 하기 때문에 기술이 상용화되기 어렵다는 문제가 있었다. 반면 컴퓨터 비전을 활용한 사물인식 기술은 고가의 센서 대신 비교적 저렴한 카메라를 사용할 수 있다. 동시에 CNN이 발전하면서 실시간 사물인식이 가능해진 이후 IoT, 자율주행자동차 등 타 분야에 활발하게 도입되고 있다. 그러나 사물 인식 모델을 상황에 알맞게 선택하고 학습시키기 위해서는 딥러닝에 대한 전문적인 지식을 요구하기 때문에 비전문가가 사물 인식 모델을 사용하기에는 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 기반 사물인식 모델들의 구조와 성능을 분석하고, 사용자가 원하는 조건의 최적의 딥러닝 기반 사물 인식 모델을 스스로 선정할 수 있는 플랫폼을 제안한다. 또한 통계에 기반한 사물 인식 모델 선정이 필요한 이유를 실험을 통해 증명한다.