영상취득 장치를 이용한 지능화된 감시 장치의 개발 기술 또한 발전하고 있다. 비교적 고속으로 움직이는 객체를 탐지해야 하는 분야에서 무엇보다 중요한 것은 배경영상 갱신에 대한 부하를 효과적으로 줄여서 실시간적으로 갱신할 수 있어야 하는데 현재 범용 컴퓨터 능력으로는 질감 등을 특징으로 추출하는 방법 등은 대부분 연산처리의 부하 때문에 적용상의 한계가 있다. 본 논문에서는 적어도 초당 30프레임의 카메라 영상에서 주행 중인 자동차와 같이 고속으로 움직이는 객체를 탐지하는 응용영역에서 실시간으로 배경 영상을 갱신하는 알고리즘을 제시하고, 실제 입력영상에서 객체 영역을 추출하는 시험을 통해 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 산업용 컴퓨터에서 사용할 마우스와 터치스크린을 이용한 산업용 컴퓨터 인터페이스 장치 구현에 대하여 연구하였다. 산업용 제어 현장에서 사용되는 제어용 컴퓨터의 입출력 장치는 확장성을 고려하여 설계되지 않았기 때문에 현재의 컴퓨터 주변장치를 직접 사용할 수 없는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 산업용컴퓨터에서 사용되는 라이트펜과 모니터를 현재 주로 사용하는 마우스와 LCD모니터로 입출력이 가능하도록 하는 인터페이스 장치를 개발하여, 생산 공정에서 사용하는 산업용 컴퓨터의 활용도를 높이고자 한다. 산업용 컴퓨터 인터페이스장치는 ARM 기반 MPU를 이용하여 영상 신호와 외부 입력장치의 자료를 처리하고, CPLD에서 생성된 신호를 제어용 컴퓨터로 입력하였다. 제어컴퓨터의 영상신호를 다양한 모니터와 인터페이스 할 수 있도록 비디오 스케일러(Video Scaler)를 사용하였다. 구현한 인터페이스 장치는 다양한 장치들을 산업용컴퓨터에서 사용이 가능함을 보였다.
본 연구에서는 영상 데이터를 실시간으로 처리하기 위해 병렬처리기 및 병렬 기억장치 구조를 제안하였으며, 많은 영상 데이터 중에서 문화재 영상을 대상으로 하였다. 기존의 영상 인식 및 검색 알고리즘은 병렬화하기에 적합하지 않아서 병렬화 가능한 알고리즘을 제안하였고, 제안된 알고리즘을 부분적으로 병렬화하고, 적합한 병렬 기억장치 및 병렬처리기 구조를 제안한 다음 CADENCE사의 모의실험 패키지인 Verilog-XL을 이용해서 모의실험 하였다. 그 결과 81배의 속도향상을 볼 수 있었다.
가상/증강현실로 대표되는 공간정보 기반 실감형 콘텐츠에 대한 관심이 증대되면서 객체인식 등의 지능형 공간인지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 HMD등의 영상 시각화 장치의 발달 및 5G 통신기술의 출현으로 인해 실시간 대용량 영상정보의 송, 수신 및 가시화 처리 기술의 기반이 구축됨에 따라, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상정보 처리와 같은 고자유도 콘텐츠를 위한 관련 연구의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 지능형 영상정보 처리의 대표적 연구인 딥 러닝(Deep Learning) 기반 객체 인식 기술의 경우 대부분 일반적인 평면 영상(Planar Image)에 대한 처리를 다루고 있고, 파노라마 영상(Panorama Image) 특히, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상 처리를 위한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 딥 러닝을 이용하여 $360^{\circ}$ 스트리밍 영상에서의 객체인식 연구 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 $360^{\circ}$ 카메라 영상에서 딥 러닝을 위한 학습 데이터를 획득하고, 실시간 객체 인식이 가능한 YOLO(You Only Look Once)기법을 이용하여 학습을 한다. 실험 결과에서는 학습 데이터를 이용하여 $360^{\circ}$영상에서 객체 인식 결과와, 학습 횟수에 따른 객체 인식에 대한 결과를 보여준다.
최근 디지털 유방촬영술 분야에서 영상의 획득장치, 표시장치, 저장장치는 각각 별도의 분야로 발전하고 있다. 영상획득장치는 유방을 통과한 X-선을 흡수 포착하여 영상으로 저장하는 장치인데, 이를 이용하여 촬영된 영상은 여러 가지의 영상처리기술을 이용하여 진단이 가능하기 때문에 조기에 병변을 발견할 수 있다. 본 논문에서는 지금까지의 디지털 유방촬영술의 기술에 대하여 알아보고 구현된 디지털 유방X-선촬영기의 성능을 분석한다.
본 연구는 주로 사람의 육안에 의존하고 있는 쌀의 외관판별을 컴퓨터 영상처리를 이용하여 수행할 수 있는 장치의 개발을 최종목표로 하여, 우선적으로 컴퓨터 영상처리에 의한 쌀의 외관판별 알고리즘을 개발하기 위하여 수행하였다. 특히 본 연구에서는 쌀을 한 알씩 공급하면서 판별하는 것이 아니라 한꺼번에 수백 개의 쌀을 공급하여 낱알의 외관품위를 한번에 판별토록 하는 알고리즘을 개발코자 하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 가 육안으로는 구분되지 않으나 조명의 미세한 불균일이나 작은 이물질 등에 영향을 받지않고 완전한 2치화영상을 획득할 수 있는 영상처리 알고리즘을 개발하였다. 나. 서로 붙어있는 쌀의 경계를 정확히 분리하여 각각 낱알로 인식할 수 있는 영상처리 알고리즘을 개발하였다. 다. 쌀알의 노란색의 강도로서 쌀의 도정율을 예측하는 것이 가능하였으며, 이를 이용하여 쌀의 도정율을 판별할 수 있는 영상처리 알고리즘을 개발하였다. 라. 쌀알의 검은색의 강도로서 복백의 유무를 판별하고, 또 쌀알의 픽셀수에 대한 복백의 픽셀수의 비를 계산하여 복백의 면적비를 계산할 수 있는 영상처리 알고리즘을 개발하였다. 마. 개발된 알고리즘을 사용하여 임의로 조제된 쌀의 외관품위를 판별하였을 때 육안판별과 동일 정도로 판별이 가능하였으며, 한번에 최대 400개의 쌀알을 판별하는데 1초 정도의 시간이 소요되었다.
본 논문에서는 스테레오 기반 감마선원 탐지장치를 통해 감마선원을 포함하는 공간을 래스터 스캔방식으로 스캔하여 가시광영상과 감마선영상을 획득하고, 스테레오 감마선 탐지장치로부터 선원까지의 거리와 방향에 대한 3차원 정보 획득 및 가시화를 수행하였다. 탐지장치의 구성은 감마선원 탐지를 위한 방사선 검출부, 선원탐지를 위해 래스터스캔방식의 스캔을 위한 팬틸트 그리고 가시광영상을 위한 CCD 카메라로 이루어진다. 선원에 대한 공간분포를 측정하기 위해 스테레오 구조의 장치를 구현하였으며 스테레오 영상획득을 위해 CCD 카메라와 감마선 탐지장치는 각각 2대로 구성하였다. 탐지선원에 대한 분포를 나타내기 위해 감마선 탐지 장치와 가시광 카메라에 대한 보정을 수행하였고, 각각의 카메라에 대한 스테레오 보정을 수행한 후 가시광영상과 감마선영상 중첩을 통해 감마선원에 대한 분포를 나타내었다. 좌, 우 분포영상에 대한 정류화처리 후 스테레오 영상에 대한 가시화결과를 도출하였다.
USS(Ubiquitous Smart Space)는 공간내에서 벌어지는 다양한 상황을 인지하고, 사물이나 서비스들이 자율적으로 협업함으로써 사용자의 목표에 맞는 서비스를 제공한다. U-Safety는 USS 상에서 다중센서를 통해 좀더 정확한 상황을 인지하고 이에 대처하여 조처를 취하는 시스템이다. U-Safety 에서 사용되는 다양한 센서들이 수집한 데이터 중에 영상데이터는 사람이 객관적으로 상황을 추론하기에 가장 이상적이다. 센터는 다양한 곳에 설치된 영상입력 장치로 부터 많은 양의 영상 데이터를 수집하여 이를 바탕으로 다중의 상황인지 및 추론을 수행하게 된다. 이에 센터는 방대한 양의 데이터를 처리하기 위해 매우 많은 자원을 소비하게 된다. 본 논문에서는 제안하는 계층적 영상 처리 방법은 영상입력 장치에서 1차 상황인지를 하고 전체 영상중 상황인지의 가능성이 높은 부분만을 블럭화하여 센터로 전송하는 방법을 제안한다. 이는 센터가 영상처리를 위해 소비하는 자원을 줄여 원활한 상황인지의 효율을 높이고 U-Safety 망에 영상데이터가 차지하는 비율을 줄인다.
본 논문에서는 2차원 영상 사이에 움직임 변위를 검출하여 영상내의 원근 깊이를 생성하였으며 양 시차(positive) parallax처리를 하여 입체 영상을 생성한 방법을 제안했다. 이 방식은 2 차원 영상내의 사물의 운동 방향과 속도에 관계없이 3차원 효과를 느낄 수 있다. 제안한 방법은 다양한 영상원에 대해서 실시간으로 입체 영상 변환이 가능하며 LCD shutter goggle 방식의 입체 영상 장치를 통해 실제 시각적인 검증을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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