본 논문에서는 필터링 기반으로 한 이미지 만화화를 위한 파라미터 조절을 위해 대화형 유전자 알고리즘을 이용한 시스템을 제안한다. 만화화의 스타일은 사람마다 주관적이고, 비전문가가 파라미터를 직접 조절하는 데에는 시그널 프로세싱에 대한 이해가 요구되므로 쉽지 않은 일이다. 우리는 이러한 문제점을 해결하기 위해 사용자에게 직접 평가함수를 받고 사용자가 원하는 방향으로 해를 찾아주는 대화형 유전자 알고리즘 기법을 이용하는 인터페이스 기술을 제안한다. 이 방법을 이용하면 비전문적인 사용자도 원하는 스타일의 만화화를 생성하는 파라미터를 비교적 빠른 시간 안에 설정해 줄 수 있었다.
Construction site management involves overseeing tasks from the construction phase to the maintenance stage, and digitalization of construction sites is necessary for digital construction site management. In this study, we aim to conduct research on object recognition at construction sites using drones. Images of construction sites captured by drones are reconstructed into BIM (Building Information Modeling) models, and objects are recognized after partially rendering the models using artificial intelligence. For the photorealistic rendering of the BIM models, both traditional filtering techniques and the generative adversarial network (GAN) model were used, while the YOLO (You Only Look Once) model was employed for object recognition. This study is expected to provide insights into the research direction of digital construction site management and help assess the potential and future value of introducing artificial intelligence in the construction industry.
논문에서는 정류(Rectification), 디스패리티 추정(Disparity Estimation) 및 시각화를 포함한 스테레오 비전 프로세싱 시스템의 새로운 하드웨어 및 소프트웨어 아키텍처를 개발하였다. 개발된 지원점 보간법을 이용한 대형 스테레오 매칭 방법(LASPI)은 고화질 이미지의 지원점 밀도가 높은 영역에서의 디스패리티 매칭에 있어, ELAS 등 기존 스테레오 매칭 방법과 비교할 때, 디스패리티 맵에 대한 품질 수준을 유지하면서도 실시간 성능 지원 측면에서 우수하다. LASPI는 자율주행 자동차에 적용되는 장애물 인식 시스템, 거리 검출 시스템, 장애물 검출 시스템 등, 안전에 민감한 모듈 적용을 위해, 프레임 처리속도의 실시간성, 거리 값 분해 성능의 정확성, 낮은 리소스 사용 등, 요구조건을 충족하도록 설계 되었다. 개발된 LASPI 알고리즘은 H/W 병렬처리 구조와 4 단계 파이프라인으로 구성된 FPGA로 구현되었다. 148.5MHz 클럭의 Xilinx Virtex-7 FPGA 기반으로 구현된 시스템은 각종 실험을 통해, HD급 이미지 ($1280{\times}720$ 픽셀)에 대해 실차에 응용 가능한 디스패리티 맵을 산출하면서도 실시간 처리 요구 조건인 초당 30 프레임 처리가 가능함을 확인하였다.
연구자가 공간자료를 이용하기 위해서는 자료 포맷 분석, 리포맷팅, 지도투영 변환 등의 반복된 작업이 필요하다. 연구자는 이러한 문제를 해결하기 위해 개발자와 함께 웹 기반의 시뮬레이션 시스템을 구축하고 있다. 하지만, 공간자료를 이용하는 웹 기반의 시스템에 적절한 시뮬레이션 프레임워크가 없어 효율적인 개발에 어려움이 있다. 본 연구에서는 웹 기반 시스템에 효율적으로 적용할 수 있는 지리 공간 시뮬레이션 프레임워크를 설계하고 제안하였다. 프레임워크의 모듈은 웹 매핑 서비스, Geographic Information System(GIS) 매핑, 통계, 모델, 프로세싱, 그래픽, 공간 데이터세트 등 7개의 모듈로 구성되었다. 프레임워크의 효율성 평가를 위해 도시 성장을 사례로 검증하였으며, 공간정보분야에 전문지식이 없는 비전문가라도 공간자료를 활용한 웹 기반의 시스템 구축이 쉬울 것으로 생각한다.
딥 러닝 기술의 발전과 컴퓨팅 파워 등의 개선으로 인해 비디오 기반 연구는 최근 많은 관심을 얻고 있다. 비디오 데이터가 이미지 데이터와 비교하여 가장 큰 차이는 비디오 데이터에는 많은 양의 시간적, 공간적 정보가 포함되어 있다는 점이다. 이처럼 비디오에 포함된 많은 양의 데이터로 인해 컴퓨터 비전 연구에 있어서 행동 인식은 중요한 연구 과제 중 하나이지만, 비디오와 같이 움직임이 있는 환경에서 인간의 행동 인식은 매우 복잡하고 도전적인 과제이다. 인간에 대한 여러 연구를 바탕으로 인공지능에서는 인간과 유사한 주의(attention)메커니즘이 효율적인 인식 모델이라는 것을 알게 되었다. 이 효율적인 모델은 이미지 정보와 복잡한 연속 비디오 정보를 처리하는 데 이상적이다. 본 논문에서는 이러한 연구배경을 기반으로, 비디오에서 인간의 행동을 효율적으로 인식하기 위해 먼저 인간의 행동에 주목한 후 비디오 행동 인식에 주의메커니즘을 도입하고자 한다. 논문의 주요내용은 두 가지 주의 메카니즘을 기반으로 컨볼루션 신경망을 이용한 새로운 3D 잔류 주의 네트워크를 제안함으로써 비디오에서 인간의 행동을 식별하고자 한다. 제안 모델의 평가 결과 최대 90.7%정도의 정확도를 보였다.
객체기반 이미지 매칭 알고리즘 기술은 이미지 프로세싱 및 컴퓨터 비전 분야에서 광범위하게 사용되어 왔다. 이러한 이미지 매칭 알고리즘 기반의 수 많은 응용 프로그램은 객체인식, 3D 모델링, 비디오 추적 및 바이오 정보학 분야에서 개발되어 왔다. 이미지 매칭 알고리즘의 좋은 예는 Scale invariant Feature Transform(SIFT) 이다. 하지만 SIFT 알고리즘 기술을 이용한 많은 응용 프로그램은 클라이언트-서버 구조가 아닌 하나의 시스템으로 운영되어 왔다. 본 논문은 모바일 플랫폼 기반에서 SIFT 알고리즘 기술을 이용하여 클라이언트-서버 구조로 이미지 매칭 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 바이오 이미지 객체를 매칭하고 식별하여 사용자에게 유용한 정보를 제공한다. 또한 본 논문의 주요 방법론적 기여는 모바일 장치에 유비쿼터스 인터넷 연결을 활용하여 편리한 사용자 인터페이스와 객체간의 상호작용적인 묘사, 분할, 표현, 매칭 및 바이오 이미지를 검색한다. 본 논문은 이러한 기술과 함께 바이오 정보학에 대한 의미론적 이미지 검색을 수행하며 응용 프로그램에서 객체 이미지의 다른 점을 추출하여 신뢰할 수 있는 이미지 매칭을 수행하는 예를 제시해주었다.
건설시공에서 강기둥은 가장 중요한 요소 중 하나이며 매우 정확한 설치가 요구됨에 따라 이의 시공검측을 위해서는 숙련된 측량사가 필요하다. 또한 정확한 계측을 위해서는 측량기기를 정교하게 다루는 데에 따른 시간이 소요된다. 이에 대한 개선방안으로 기존연구에서 증강현실 프로토타입 시스템인 ARCam을 개발했고 ARCam이 시공검측 시간을 단축시키는 등 검측기기로서 가능성이 있음을 보여주었다. 하지만 ARCam은 여전히 측량사의 시각적 인지와 판단에 기반한 계측을 필요로 한다. 본 연구는 ARCam을 기반으로 한 자동적 계측을 위한 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 알고리즘은 디지털 이미지 프로세싱과 컴퓨터 비전을 이용한 자동화 기법에 기반을 추며 강기둥 수직도 검측에 초점을 두었다. 이러한 자동화 검측은 측량사의 판단 없이 강기둥 수직도의 계측이 가능토록 해 줄 것이다. 자동화된 시공검측의 궁극적인 목표는 측량인력을 최소화하여서 시공검측 시간과 비용을 줄이는 것이다.
최근 다차원 운동의 잔류진동억제 제어를 위한 테스트베드로서 로봇 머니퓰레이터의 말단장치에 부착된 구면진자를 자주 활용하고 있다. 하지만 봅의 운동을 온라인에서 실시간으로 추적할 수 있는 자동감지장치가 없어, 봅의 궤적을 디지털데이터로 저장하고 플로팅하는데 불편함이 있었다. 본 논문에서는 디지털 USB 카메라를 이용하여 봅의 운동을 이차원 평면상에서 실시간으로 감지할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 시스템의 개발 목표를 빠른 이미지프로세싱 및 인터페이싱을 위한 하드웨어 구성과 효과적인 C 프로그래밍에 두었다. 개발된 시스템을, 2 자유도 스카라로봇의 말단장치에, 구면진자를 설치한 이차원 구면진자의 잔류진동억제 제어에 적용하여, 그 효용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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