IT산업은 한정된 공간에서 사용되던 과거에서 벗어나 최근에는 이동성과 서비스가 결합된 스마트 산업으로 변모하였다[1]. 추세에 맞추어 3D산업도 대형 디스플레이에서 이동성이 있는 3D게임기와,3D 스마트폰과 같이 소형 디스플레이로 초점이 옮겨지고 있다. 하지만 아직 3D영상을 스마트폰으로 처리하기에는 많은 연산량으로 인하여 제약이 있다. 이에 본 논문은 입체 시청이 가능 3D스마트폰을 이용하여 입체 영상을 구현하여, 스마트폰에서의 3D 영상처리의 가능성과 향후 개선방법을 제안한다.
제 3 세대 이동 통신인 IMT-2000 서비스의 목적은 언제 어디서나 어떠한 환경 하에서도 고품질의 영상과 신뢰성 있는 멀티미디어 서비스를 제공한다는 점이다. 기존의 2 세대 이동통신에서의 엔터테인먼트 서비스가 텍스트 기반의 온라인 게임이나 단순한 이미지 및 그래픽 파일 그리고 저 해상도의 영상만이 제공되었다면 IMT-2000 상에서의 엔터테인먼트 서비스는 개인화가 부각된, 눈으로 보고 느낄 수 있는 고 부가가치의 영상서비스를 제공 할 것이다. 사용자는 정지 또는 이동 중에도 IMT 단말기로 3 차원 게임을 즐기고 실시간 또는 주문형 영상 및 음악을 시청하며 여행정보를 수집하는 등의 더욱 더 효과적인 무선 오락을 즐길 수 있도록 기존의 시간 때우기 식의 개념에서 벗어나 자신만의 가상 세계를 체험할 수 있는 사이버 월드의 킬러 서비스로서 기반을 다져가야 할 것이다. 본 고에서는 IMT-2000 엔터테인먼트 서비스와 이에 관련되는 소요기술 등을 기술 하고자 한다.
시각과 언어 기반의 이동(VLN)은 3차원 실내 환경에서 실시간 입력 영상과 자연어 지시들을 이해함으로써, 에이전트 스스로 목적지까지 이동해야 하는 인공지능 문제이다. 이 문제는 에이전트의 영상 및 자연어 이해 능력뿐만 아니라, 상황 추론과 행동 계획 능력도 함께 요구하는 복합 지능 문제이다. 본 논문에서는 시각과 언어 기반의 이동(VLN) 작업을 위한 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안모델에서는 입력 영상에서 합성곱 신경망을 통해 추출하는 시각적 특징과 자연어 지시에서 순환 신경망을 통해 추출하는 언어적 특징 외에, 자연어 지시에서 언급하는 장소와 랜드마크 물체들을 영상에서 별도로 탐지해내고 이들을 추가적으로 행동 선택을 위한 특징들로 이용한다. 다양한 3차원 실내 환경들을 제공하는 Matterport3D 시뮬레이터와 Room-to-Room(R2R) 벤치마크 데이터 집합을 이용한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 모델의 높은 성능과 효과를 확인할 수 있었다.
공공 장소에서 통로를 통해 이동하는 사람의 수를 측정하는 것은 영상 감시를 위한 필수 기술이며 이와 관련하여 다양한 연구가 진행되어 왔다. 그러나, 지금까지의 방법들은 카메라를 통로의 바로 위쪽에 수직방향으로 설치해야 하며, 넓은 범위의 영상을 처리하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 영상의 특징에 기반한 사상함수를 사용하여 카메라 시점에 제약을 받지 않는 사람 수 추정 방법을 제안한다. 실험 결과 카메라가 통로의 수직 방향에 위치하지 않아도 이동하는 사람 수를 추정할 수 있기 때문에 다양한 분야에 이용될 수 있다.
본 논문에서는 연속된 영상에서 다중해상도 에지정보의 차이를 이용하여 이동하는 물체를 탐지하고 계수하는 시스템을 제안한다. 연속적으로 입력되는 영상에 대하여 이산 웨이블릿 연산을 수행하여 다중해상도 에지를 추출하고, 인접한 프레임 사이의 다중해상도 에지 차이를 이용하여 이동물체를 추출한다. 가중치가 부여된 유클리디언 거리를 이용하여 물체를 추적한 다음, 칼만필터를 이용하여 물체 궤적의 위치 정보를 보정한다. 마지막으로, 관심영역에 대한 물체 궤적의 상대적인 위치를 고려하여 이동물체를 계수한다.
최근 영상처리 기술 및 방송통신의 발전으로 실감이 극대화되는 실감형 서비스에 대한 사용자 요구가 증가하였다. 이에 실감형 서비스로 자유선택시점 서비스에 대한 연구가 진행중이다. 자유선택시점 서비스는 사업자가 일반적으로 제공하는 뷰 외에 사용자가 원하는 뷰를 선택해 시청할 수 있는 서비스이다. 자유선택시점 서비스를 제공하기 위해서는 하나의 콘텐츠를 다양한 시점으로 취득해야하며, 사용자가 원하는 시점에 해당되는 영상을 실시간으로 반응해 제공해야한다. 본 논문에서는 자유선택시점 비디오의 실시간 시점 이동을 위한 수신 구조를 설계하고 제안한다. 제안하는 수신 구조는 시청자의 시점 이동에 맞춰 실시간으로 시점을 이동하여 사용자가 원하는 시점의 영상을 재생할 수 있다.
본 논문은 움직임 추정기법 중의 하나인 차영상 분석 기법을 기반으로한 이동 물체 추적 시스템을 제안한다. 실세계와 같은 복잡한 환경에서의 적응성을 높이기 위해 동적인 배경 추출 방법을 제안하고, 이를 바탕으로한 차영상 분석 기법을 이용하여 이동 물체를 탐지한 후 개선된 인공신경망의 경쟁학습 모델인 ART2 학습알고리즘을 이용하여 추적한다. 또한 이동 물체의 평가도 값이 아닌 RGB 컬러정보를 이용한 물체의 특징 벡터를 구한다. 이러한 특징 벡터들은 이동 물체의 모양이나 명암의 변화를 반영한다. 이러한 정보의 변화에 적응성을 갖게 하기위해 개선된 ART2를 사용한다. 그리고 실제 환경에서 보행자를 탐지, 추적하는 실험 결과 Gray 영상보다 정확한 추적이 가능하였다.
본 논문에서는 인터넷 기반의 이동로봇의 원격제어를 위한 시스템의 효율적인 구성을 제안하고 구현한다. 구현된 원격제어 시스템의 인터페이스로 일반적인 웹 브라우저를 사용하며, 이동로봇의 제어용 서버와 이동로봇의 감시용으로 외부에 설치된 CCD 카메라 제어용 서버의 효율적인 구성을 위해, 기존의 Unix나 PC상에서 구현되었던 제어용 서버를 내장형 웹 서버로 대체한다. 외부에 설치된 CCD 카메라의 영상은 프레임 그래버로 전송되며 전송된 영상은 Microsoft Visual C++ 프로그램 언어를 사용하여 할당된 메모리에 저장한다. 저장된 영상은 클라이언트 풀 기술(client pull technique)을 이용하여 웹 브라우저를 통해 직접 보여줌으로써 현장의 실시간 감시가 가능하도록 한다.
본 논문에서는 이동 객체를 추적하기 위해 HSI 색상 모델 기반으로 하는 파티클 필터를 이용하고, 차영상을 통해 추적하고자 하는 객체의 중심점을 보완하는 방법을 제안한다. 색상 모델 기반 파티클 필터로 이동 객체를 추적했을 때, 객체의 색 혼합도의 문제로 객체의 중심과 파티클들의 분포에 대한 정확성이 떨어져 추적의 어려움이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 각 프레임마다 차영상을 만들어 이동객체의 중심점을 찾고, 파티클 필터로 추적한 중심점과 비교하여 객체의 중심점을 보완해 추적에 대한 정확성을 높일 수 있다.
본 논문은 이산 푸리에 변환(DFT :Discrete Fourier Transform)과 Zernike 모멘트를 사용하여 텍스쳐 영상을 검색하는 방법에 관한 것이다. 본 논문은 DFT를 이용하여 입력 영상의 이동에 관계없이 텍스쳐 영상을 검색할 수 있으며, DFT의 정규화된 에너지 특성을 이용함으로써 스케일 변화에도 관계없는 텍스쳐 영상 검색을 가능하게 한다 또한 이러한 정규화된 에너지 평면에 회전에 불변한 특성을 가진 Zernike 모멘트를 사용함으로써 회전에도 관계없이 텍스쳐 영상을 검색할 수 있다. 결과적으로 제안한 알고리듬을 통하여 인간의 시각적 인식 능력과 같은 이동, 스케일, 회전에 관계없이 텍스쳐를 신속하고 정확하게 검색할 수 있다 본 논문에서는 여러가지 실험영상을 통하여 제안한 알고리듬이 효과적임을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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