본 논문에서는 pushbroom 형태의 선형 CCD 카메라로부터 촬영한 고해상도 위성 영상의 정사투영 알고리즘을 소개한다. 정사투영은 토기기하학적 보정, 정밀기하학적 보정에 이은 위성 영상 전처리의 최종단계이며 정사투영법을 사용하는 정밀 지형도 제작을 위해 반드시 필요하다. 정사투영 영상을 생성하기 위해 카메라 모델은 기존에 본 학회지에 소개된 바 있는 카메라 모델 및 reampling 알고리즘(신동석, 이영란, 1997), 정밀카메라모델 결정 알고리즘(신동석 외, 1998)을 사용하였고 지형의 표고 데이터를 이용하여 알고리즘을 개발하였다. 여러 가지 시험 결과에서도 볼 수 있듯이 개발된 정사투영 알고리즘은 투시법(perspective projection)을 사용한 영상에서 지표의 고도에 따른 시차를 정확히 제거한다. 그리고 정사투영의 최종 절대 정확도는 정밀 카메라 모델을 생성하기 뒤해 사용된 GCP(Ground Control Point)의 정확도 및 사용되는 수치표고 데이터의 정확도에 의존함에도 유의해야한다.
본 논문에서는 칼라 CCD 카메라로부터 입력된 얼굴 영상에서 칼라 정보와 눈, 코, 입 등의 얼굴 영역 특징자 및 턱선의 선형적 특징을 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 인간의 시각 체계와 비교적 유사한 HSI좌표계 상에서 피부색에 대한 색상 정보와 명암값 정보를 함께 이용함으로써 얼굴영역 추출의 효율을 높였고, 적응적인 추출이 가능하도록 하였다. 또한 추출된 얼굴 영역에서 얼굴 인식율 개선을 위해 눈, 코, 입 등의 구조적 위치 정보와 턱선의 선형적인 특징값을 이용하여 얼굴 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 기존의 명암 정보를 이용하는 방법과는 달리 색상 정보와 명암 정보를 함께 이용함으로써 정확한 얼굴 영역의 검출이 가능하였으며 인식 방법에 있어서 구조적 특징자 외에 턱선의 선형적인 관계값을 이용함으로써 인식 효율을 개선하였다.
최근에 광학을 기초로 한 산업계에서 중요시 되는 문제는 촛점을 자동으로 맞추는 문제다. 대부분 오토콜리케터(autocollimater)를 사용하여 수동으로 사람이 그 초점을 판별하여 맞추는 것이 현실이다. 하지만 산업계에서 이러한 작업을 필요로 하는 부분이 급성장하고 있으며 대량생산을 위해서는 자동화가 필수적으로 되어가고 있다. 특히 카메라 렌즈의 경우 최근 자동카메라의 급수요현상으로 조립시 카메라의 촛점을 맞추는 작업은 가장 기본적이고 정교한 작업이 되고 있다. 초점을 맞추는 것은 렌즈의 절대좌표를 지정하는 것으로 렌즈의 구동은 이 점을 기준으로 움직이게 된다. 본 논문에서는 초첨을 자동으로 맞추기 위한 작업으로 MTF(modulation transfer function)의 방법을 사용하였다. 일반적인 방법은 CCD(charge coupled device)를 사용하여 빛의 조도의 값을 비교하여 최대값이 나올때를 기준으로 하였으나, 모든 픽셀에 대한 계산을 행해야 하므로 시간이 오래 걸리게 되고 광원의 변화에 따라 민감하게 변화하는 단점을 가지고 있다. 그러나 MTF를 사용하면 아주 간단한 장치를 사용하고, 신호의 처리를 용이하게 하여 초첨의 거리를 쉽게 판단할 수 있다는 장점을 가지고 있다.
최근 콘크리트궤도 공법이 증가함에 따라 인접한 슬래브를 연결하는 방법에 대한 관심이 높아지고 있다. 슬래브의 연결부는 효과적인 하중전달, 변형 연속화, 응력 분산을 위해서 다웰 시스템이 다수 적용된다. 본 연구에서는 콘크리트 슬래브 다웰연결부를 효율적으로 이상화할 수 있는 연결부의 집중 전단스프링 (Lumped shear spring) 모델을 제안한다. 전단 스프링 모델의 강성은 다웰바의 강성과 유격을 고려하였으며, 강도는 연결부의 전단파괴에 근거한 Concrete Capacity Design(CCD) 방법에 의해 산정되었다. 해석모델의 타당성을 검증하기 위하여 다웰로 연결된 슬래브 실험체를 제작하고 재하실험을 수행하였다. 제안된 해석모델은 다웰과 콘크리트 간의 유격으로 인한 초기 비선형성 및 콘크리트 재료 비선형성을 합리적으로 반영하고 있는 것으로 분석되었다. 따라서 향후 슬래브 다웰 조인트로 연결된 콘크리트궤도의 파괴 시까지의 비선형 거동을 합리적으로 예측함으로써 철도 궤도의 설계 시 효과적으로 활용될 수 있을 것이다.
[ ${\delta}$ ] Scuti형 변광성 HR 2707에 대해 한국교원대학교 청람천문대의 40 cm 카세그레인식 반사 망원경과 1K CCD(AP8p)를 사용하여 2001년 11월 13일부터 2002년 2월 20일까지 45일간 시계열 관측을 수행하였다. B, V필터를 이용한 측광 관측으로부터 3,011장의 V필터 영상과 6,562장의 B 필터 영상을 획득하였다. 이들 자료 중 2002년 1월의 7일간 V 필터 관측 자료는 국제공동 관측에 사용되었다(Lopez de Coca et al., 2003). 변광성의 맥동 주파수를 검출하기 위하여 이산 푸리에 변환(DFT)과 선형 최소자승법을 이용하여 8개의 맥동 주파수를 찾았으며, 이전 관측 자료에서 얻어진 주파수와 비교하여 HR 2707의 진짜 맥동 주기는 Lopez de Coca et at.(2003)의 연구에서 얻은 $f_1,\;f_2,\;f_3,\;f_4,\;f_5$의 5개의 주기와 우리의 연구로부터 얻은 $f_4$까지 6개로 결정하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제27권5호
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pp.641-647
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2003
The use of infrared range-finder sensor as the environment recognition system for mobile robot have the advantage of low sensing cost compared with the use of other vision sensor such as laser finder CCD camera. However, it is not easy to find the previous works on the use of infrared range-finder sensor for a mobile robot because of the non-linear characteristic of that. This paper describes the error due to non-linearity of a sensor and the correction of it using neural network. The neural network consists of multi-layer perception and Levenberg-Marquardt algorithm is applied to learning it. The effectiveness of the proposed algorithm is verified from experiment.
비 구조적인 주면 환경에서 평면 팔레트(planar pallet)를 포크리프트(forklift)로 적재하거나 하역하기 위한 물류용 재료운송 로보트 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 음향(acoustic)센서와 시각(visual) 센싱데이타를 사용하여 팔레트에 지정된 2개의 스롯(slot)의 위치를 결정하고 포크리프트를 팔레트의 스롯에 인게즈(engage) 한다. 본 연구에서는 재료운송 시스템의 복잡성을 줄이기 위해서 폴라로이드(Poraloid) 음향센서의 3차원 거리 데이터와 CCD 카메라에서 얻은 2차원 시각 네이타를 통합하는 방법을 개발한다. 2개의 다른 소스로부터 얻은 데이타는 서로의 미비점을 보안하며 재료운송 로보트 시스템을제어하기 위한 효율적인 알고리즘을 제공한다. 카메라는 far-away vision 개념에 의한 음향센서의 선형 스캔닝(scanning) 대역을 우선 결정한다. 선형 스캔닝에 의하여 얻어지는 거리 데이타(range Map)는 least mean square방법을 사용하여 팔레트의 위치와 자세(position and orientation)를 결정한다(near vision). 팔레트에 대한 위치와 자세가 결정되면 다시 시각센서를 이용하여(close vision) 에지(edge)탐지와 Hough transfrom 기술을 적용하여 팔레트에 대한 포크리프트의 인게이지먼트 위치를 구한다. 개발된 시스템은 하드웨어와 소프트웨어로 구현하고 평가하며 실험적인 결과도 제시한다.
온라인을 기반한 제품의 구매가 활성화 됨에 따라, 소비자들의 제품 디자인에 대한 사실적이고 정확한 정보를 요구하고 있다. 본 연구에서는 제품의 형상정보(3D mesh)와 색/질감정보(image)를 이용하여 텍스쳐 맵핑된 실사적 3차원 모델을 생성하는 효율적인 방법을 제안한다. 3 차원 형상정보에 대응하는 이미지 상의 텍스쳐 좌표 관계를 구하기 위해 오브젝트 좌표계와 카메라 좌표계 사이의 변환행렬, 카메라의 초점거리, 카메라 CCD 와 프레임상의 이미지 사이의 종횡비를 파라미터로 하는 2D-3D 정합을 수행한다. 이러한 2D-3D 정합에 있어 발생하는 연산의 복잡도와 비선형도를 낮추기 위하여, 카메라 내부파라미터 검정단계, 임의의 회전행렬에 대한 임시적 최적 이동 벡터 (TOTV), 회전행렬에 대한 비선형 최적화 단계로 접근한다. 제안하는 방법의 유용성을 시현하기 위해 3차원 컬러 측정기로는 색외관을 획득하기 힘든 메탈릭 페인트 재질로 이루어진 제품에 적용한 구현결과를 보인다.
본 논문에서는 칼라 CCD 카메라로부터 입력된 얼굴 영상에서 피부색 정보와 눈, 코, 입 등의 얼굴 영역 특징 자 및 턱 선의 선형 적 특징을 이용한 얼굴 영상 인식 알고리즘을 제안하져다. 제안한 알고리즘에서는 인간의 시각 체계와 비교적 유사한 HSI 좌표계 상에서 피부색에 대한 색상 정보와 명암값 정보를 함께 이용함으로써 얼굴영역 추출의 효율을 높였고, 인종에 따라 적응적인 추출이 가능하도록 하였다. 또한 추출된 얼굴 영역에서 얼굴 인식율 개선을 위해 눈, 코, 입 등의 구조적 위치정보와 턱선의 선형적인 특징값을 이용하여 얼굴 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 기존의 명암 정보를 이용하는 방법과는 달리 색상 정보와 명암 정보를 함께 이용함으로써 정확한 얼굴영역의 검출이 가긍하였으며 인식 방법에 있어서 구조적 특징자 외에 턱선의 선형적인 관계값을 이용함으로써 인식 효율을 개선하였다.
본 연구의 목적은 물액적에 의한 미연소면의 냉각 특성을 연구하는 것이다. 고온고체로는 황동, 탄소강, 동을 사용하였으며 온도범위는 $70^{\circ}$~$116^{\circ}$이다. 액적의 직경은 2.4 mm~3.0 mm로 하였다. CCD카메라를 이용하여 액적의 증발과성을 기록하였으며, 증발시간은 비디오에 기록된 프레임을 분신하여 추하였다. 열전도도가 가장 큰 동의 경우 액적이 떨어진 직후 조금 냉각되었다가 일정 온도를 유지하지만 열전도도가 낯은 탄소강의 경우는 증발시간 동안 약 $1^{\circ}$ 정도의 온도 기울기가 나타났다. 고체 표면에서의 액적 증발시 무차원 액적체적은 가열체의 재질에 상관없이 무차원 증밭시간이 증가할수록 선형적으로 감소한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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