본 논문은 필드 기반 영상 워핑을 위한 Pseudomedian 필터 기반 영상 보간법을 제안하고 주관적인 화질을 분석$\cdot$평가함에 그 목적이 있다. 대표적인 영상 워핑 기술 중 하나인 필드 기반 워핑은 상대적으로 많은 연산량을 요구하는 것에 반해 제어선을 이용하여 좀 더 세밀하게 워핑 결과를 제어할 수 있는 것이 장점이다. 필드 기반 영상 워핑의 동작 특성상, 국부적인 영상 확대와 축소 및 회전등과 같은 다양한 기하학적인 변형이 복합적으로 발생하게 되는데 역방향 매핑 과정에서 소스영상과 목적 영상의 화소가 정수 화소 단위로 대응되지 않을 경우, 목적 영상에 대응시킬 화소값을 산출하기 위해 적합한 영상 보간 기술이 필요하다. 다양한 보간 기술들 중에서 평균적으로 우수한 결과를 제공하는 양선형 보간이 보편적으로 사용되고 있으나, 이 보간 기술은 대각선 방향의 윤곽선 재현에 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 필드 기반 영상 워핑을 수행할 시에 윤곽선 재현에 우수한 특성을 보이는 Pseudomedian 필터 보간과 양선형 보간을 효과적으로 결합하여 양자의 장점을 보간 결과에 반영함으로써 양선형 보간만을 이용하는 필드 기반 워핑 기술에 비해 자연스러운 워핑 결과를 제공할 수 있었다. 제안된 방법의 타당성과 보편성을 검증하기 위해 서로 다른 분포 특성을 갖는 영상을 대상으로 주간적인 화질 측면에서 그 성능을 분석$\cdot$평가하였다.
본 논문에서는 저성능 컴퓨터나 스마트폰의 카메라를 통해 입력받은 영상을 기반으로 사용자의 포즈를 추정하고, 실시간으로 사용자의 포즈에 따라 3D 모델의 모션이 제어되어 가시화 될 수 있는 클라이어트-서버 구조의 "자세추정 및 3D 모델 모션 제어 시스템"을 제안한다. 제안 시스템은 소켓통신 기반의 클라이언트-서버구조로 구성되어, 서버에서는 실시간 자세 추정을 위한 딥러닝 모델이 수행되고, 저성능 클라이언트에서는 실시간으로 카메라 영상을 획득하여 영상을 서버에 전송하고, 서버로부터 자세 추정 정보를 받아 이를 3D 모델에 반영하고 렌더링 함으로써 사용자와 함께 3D 모델이 같은 동작을 수행하는 증강현실 화면을 생성한다. 고성능을 요구하는 객체 자세 추정 모듈은 서버에서 실행하고, 클라이언트에서는 영상 획득 및 렌더링만을 실행하기 때문에, 모바일 앱에서의 실시간 증강현실을 위한 자세 추정 및 3D 모델 모션 제어가 가능하다. 제안 시스템은 "증강현실 기반 영상 찍기 앱" 에 반영되어 사용자의 움직임을 따라하는 3D 캐릭터들의 영상을 쉽게 생성할 수 있도록 할 수 있다.
운전자가 아닌 자율주행 시스템이 운전을 주도하기 위한 기술의 상용화를 위해 많은 기업이 노력 중이다. 특히 운전자의 안전을 보장하기 위한 운전자와 자율주행 시스템 간의 제어권전환이 중요하다. 운전자의 주행과 관련 없는 행동은 제어권전환 상황에서 운전자를 위험에 빠뜨릴 수 있으므로 제어권전환을 돕기 위한 운전자 모니터링 기술에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 운전자 모니터링 기술은 주로 생체 정보, 차량 정보, 영상을 사용하여 운전자의 상태와 부주의 행동 등을 감지하는 기술이다. 최근 머신 러닝, 딥 러닝을 사용한 영상처리 및 인식 기술 등의 발전으로 영상을 사용한 운전자 모니터링 기술이 활발하게 연구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상기반 운전자 모니터링 기술 동향에 대해 상세히 기술하였다. 특히 운전자의 부주의 행동 중 졸음은 운전자가 주행 상황을 전혀 인지하지 못하게 할 수 있어 더욱 위험한 행동이다. 따라서 영상기반 운전자 모니터링 기술을 졸음 인식과 그 외의 행동 인식으로 분류하여 동향을 정리하였다.
본 논문에서는 카메라를 탑재한 전방향 이동 로봇에서의 표적 추종을 위한 영상기반 시각 서보 제어를 다룬다. 기존 연구에서는 카메라 영상에서 추출한 표적의 영상 좌표로부터 표적 추종을 위한 바퀴의 회전 각속도를 구하기 위하여 카메라의 수학적 모델과 이동 로봇의 기구학 특성으로부터 구한 수학적 영상 자코비안을 널리 활용하였다. 본 논문에서는 표적의 영상 좌표 정보를 이용한 단순한 규칙기반 제어 방식과 영상에 포착된 표적의 크기 정보를 조합하여 바퀴의 회전 각속도를 생성하는 새로운 방식을 제안한다. 카메라 영상을 몇 개의 영역으로 분할하고, 표적이 포함된 영역에 따라 미리 정의한 규칙을 적용하는데, 복잡한 수학적 표현을 사용하지 않으면서도 비교적 적은 수의 규칙을 사용하므로 구현이 용이한 장점이 있다. 제안된 방식은 실제 시스템으로 구현하여 실험하고, 전체 실험 시스템에 대한 설명과 함께 실험 결과를 제시하여 제안하는 방식의 타당성을 입증한다.
로봇들의 협동 작업을 위해서는 다양한 환경에서 다른 로봇들을 인식하고 추적하는 기술이 요구된다. 본 논문에서는 코드북 모델과 스테레오 영상 처리를 이용하여 이동 로봇을 인식하고, 퍼지 제어기를 사용해 추적하는 이동 로봇 추적 제어 시스템을 제안한다. 먼저 코드북 모델을 사용하여 영상의 전경과 배경을 분리하였다. 분리된 전경에서 색상정보를 기반으로 관심영역을 구해내고, 스테레오 영상처리를 통해 얻은 깊이 영상을 기반으로 이동 로봇까지의 실제 거리를 추정한다. 각 거리에 따라 열림 및 닫힘 연산을 적용하고, 모듈형 로봇의 크기에 맞춰 라벨링을 통해 효과적으로 이동 로봇을 인식한다. 추출된 이동 로봇의 움직임에 따른 효과적인 추적을 위하여 스테레오 영상 처리를 통해 얻은 거리 정보와 로봇의 이동 정보를 이용해 퍼지 제어기를 설계하여 이동 로봇 추적 시스템을 제안하였다. 제안한 퍼지 추적 제어 시스템의 성능은 실제 이동 로봇의 추적 실험을 통하여 검증하였다.
모바일 단말 기반 동영상 서비스 기술에 관한 연구는 현재 활발히 수행되고 있으며, 유선 인터넷 기반에서 상용화가 가능한 기술 분야까지도 모바일 단말의 성능과 무선 네트워크 플랫폼의 빠른 발전에 힘입어 모바일에 응용하고자하는 시도 또한 계속되고 있다. 현재 모바일 단말 기반 영상서비스와 관련된 기술은 하드웨어적으로 구현하여 운영되고 있다. 그러나 하드웨어 기반으로 구현되어 서비스되고 있는 현재의 서비스 형태는 새로운 동영상 코덱 알고리즘과 동영상 데이터 통신에 대한 여러 제어 구조 변화에 대하여 탄력적으로 대응할 수 없다는 단점을 지니고 있다. 따라서 하드웨어적으로 구현된 영상서비스 기술을 소프트웨어적으로 처리하기 위한 디코더 개발은 필수적이라고 볼 수 있다. 이러한 소프트웨어 디코더의 개발을 통하여 새로운 동영상 미디어 플레이어 개발과 동영상 데이터 전송 방법 및 트래픽 제어 등과 같은 부가적인 기술의 변화에 즉각적 대응이 가능하다. 또한 추가적인 하드웨어 칩의 내장에 따른 모바일 단말기의 제조 원가절감과 모바일 단말기 재사용을 통한 자원 절감에 많은 기여가 가능하다. 본 논문에서는 WIPI 플랫폼을 기반으로 컴포넌트 기반 설계를 이용한 H.264 동영상 소프트웨어 디코더를 설계한다.
최근 PC 기반의 새로운 입력장치인 키넥트(Kinect) 센서에 대한 연구사 활발하게 진행되고 있다. 키넥트 센서의 가장 큰 이점은 2차원 평면 영상정보에 대하여 새롭게 추가된 깊이(Depth) 정보를 얻을 수 있다는 것이다. 이것은 이전에 등장했던 다른 인터페이스보다 새로운 차원의 인터페이스로서 2차원의 영상 정보로부터 한 차원 확장된 3차원의 정보를 활용할 수 있다는 점에서 그 의미가 크다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 이러한 2차원 영상정보와 추가된 깊이 정보를 활용하여 사람의 영상정보와 사람의 위치 정보를 활용하여 위치한 환경의 조명을 제어할 수 있도록 시스템을 구성하였다. 또한, 키넥트의 다양한 성능을 검토하기위하여 3개의 키넥트를 사용하였으며 중첩된 영상정보를 30%의 중복도를 가지도록 구성하여 다양한 활용가능성을 검토하였다. 구현한 시스템을 통하여 사람을 추적할 수 있도록 알고리즘을 개발하고, 추적된 사람의 위치 정보를 통하여 LED 조명을 제어할 수 있는 키넥트 기반의 조명제어 시스템을 제시하고자 한다.
단일 센서 기반의 표적 탐지 문제에서 센서의 한계 요소에 의해 탐지 성능이 제한된다. 따라서, 최근 단일 센서 기반의 표적 탐지 성능을 향상시키기 위한 방안으로 각 센서의 강점을 효과적으로 융합하는 다중 센서 정보 융합 기반의 표적 탐지 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 센서 정보 융합을 위해서는 각 센서별 영상 획득, 각 영상의 기하학적 정합, 센서 정보 융합 기반의 표적 탐지 기술이 필요하며, 본 논문에서는 이에 대한 기술 및 개발 동향을 소개한다.
2차원 영상 센서를 이용하여 조종자의 3차원 손 위치를 인식하고 이를 기반으로 원격으로 6축 로봇팔을 제어하는 시스템을 개발하였다. 시스템은 물체의 영상정보를 인식하는 2차원 영상 센서 모듈, 영상정보를 로봇팔 제어 명령어로 전환하는 알고리즘, 자체 제작한 6축 로봇팔 및 제어 시스템으로 구성된다. 영상 센서는 조종자가 착용한 장갑의 모양과 색을 인지하여 크기 및 위치정보를 출력하게 되며, 본 연구에서는 이러한 위치 및 물체를 둘러싼 크기 정보를 이용하여 로봇 선단의 속도를 제어한다. 연구 방법의 검증은 자체 제작된 6축 로봇으로 실행하였으며, 조종자의 손동작 조종에 의한 실험을 통해 제안한 영상정보 제어 및 로봇 선단 제어 방법이 성공적으로 동작함을 확인하였다.
최근 몇 년간 무인항공기(UAV) 시장이 점차 커지면서 군뿐만 아니라 민간, 상업적으로도 무인항공기의 수요가 증가하고 있다. 이에 무인항공기의 한 종류인 에어드론(AR.Drone)을 활용한 실시간 원격 쿼드로터(Quadrotor) 퓨전제어기법을 제안하였다. 특히, 본 논문에서는 아이폰(i-phone) 기반의 제어기법이 아닌, 안드로이드(Android) 기반의 퓨전제어기법을 통하여 에어드론을 실시간으로 원격조정가능하게 했는데, 이는 아이폰 App 개발 시 제공되는 API와 PC 기반의 쿼드로터 제어기법을 퓨전하는 방식으로 쿼드로터의 비행제어와 영상처리를 분리시켜 기존의 방식보다 영상처리 속도를 향상시키는 방식이다. 그리고 제안된 퓨전제어기법의 우수성을 보여주기 위해, 기존의 방식들과 영상처리 속도를 비교분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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