본 논문은 실시간 카메라 입력 환경에서의 새로운 얼굴 검출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 복잡한 배경과 다양한 조명 조건에 관계 없이 얼굴을 검출하고 추적하기 위해 세 종류의 웨이블릿 변환된 형판을 사용하고 특히 다양한 조명 조건을 극복하기 위해 최소-최대 정규화(Min-Max Normalization)와 히스토그램 평활화를 혼합 적용하여 매우 밝거나, 매우 어두운 영상에서의 얼굴 오 검출 및 놓침을 줄이도록 하였다. 또한 세가지 크기의 얼굴 형판을 이용함으로써 입력 영상에 존재하는 다양한 크기의 얼굴도 검출할 수 있었으며, 효과적인 얼굴 추적 기법을 통해 다음 프레임에서의 얼굴 위치를 예측하여 그 지점에서의 탐색 영역에 형판 정합을 수행함으로써 수행 시간도 단축시킬 수 있었다. 실험을 위해 다양한 조명 조건에 따라 여섯 종류로 분류한 동영상 데이터에서 제안한 알고리즘은 약 96.8%의 뛰어난 얼굴 검출율을 보여 주었다.
본 논문에서는 종래의 전파모드 영전압 스위칭 다중공진형 콘버터의 문제점을 극복하기 위하여 전파모드 영전압 다중공진형 콘버터의 스위칭 조건 개선방법을 제안한다. 기존의 전파모드 영전압 다중공진형 콘버터는 능동스위치의 기생커패시턴스에 저장된 에너지로 인한 턴-온 손실이 있다. 그러므로 종래의 손실을 제거시키기 위하여 역전류 저지 다이오드와 병렬로 작은 커패시터를 첨가한 개선된 전파모드 영전압 스위칭 다중공진형 콘버터를 제안하였다. 개선된 스위칭 조건은 Buck형 영전압 스위칭 다중공진형 콘버터에 적용하였으며 실험 결과 이 개선된 콘버터는 능동 스위치의 실질적인 영전압 스위칭이 이루어졌으며 능동 스위치의 턴-온 손실을 제거할 수 있었다.
높은 효율과 긴 수명 등으로 형광등을 대체하며 차세대 조명기구로 각광받고 있는 LED 는 필수불가결적으로 PFC 및 DC-DC 컨버터 등으로 구성된 구동회로가 필요하다. 일반적으로 이러한 LED 구동회로의 조건으로 전체 90 % 이상의 고효율이 요구되고 있으나 Two-Stage 로 구성된 구동회로의 하드 스위칭에 따른 손실 및 기타 요건들에 의한 전력소모로 인해 실질적으로 완벽하게 조건을 달성하기 까다롭다. 최근에는 이러한 구동조건을 달성하기 위해 브릿지리스 PFC 컨버터를 적용한 Two-Stage 를 사용하거나 순환 전류 및 스위칭 손실이 보다 적은 LLC 공진 컨버터를 LED 용 구동회로에 접목하는 추세이다. 이에 따라서 본 논문은 LED 조명용 Single-stage LLC 공진 컨버터를 구성하여 동작특성을 분석하였다.
각각 다른 영상에서 추출된 배경이나 물체를 합성하고자 할 때 조명 조건의 이질감 때문에 자연스럽지 못한 영상이 얻어질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 특히 전반사 성분의 위치와 모양이 사실적으로 처리되는 것이 중요하다. 기존의 많은 연구에서 정지된 물체에 대해 전반사 성분과 난반사 성분을 분리하여 다루는 방법이 제안되었는데 이러한 방법들을 토대로 본 논문에서는 동영상에 대한 적용 가능성을 확인한다. 정지한 물체에 대한 재조명을 위해서는 물체의 위치가 동일하고 조명 조건이 다른 두개이상의 이미지가 필요하므로 동영상의 연속된 필드들을 이용하여 이러한 조건을 유사하게 만족시키는 이미지 쌍을 만드는 방법을 먼저 제안한다. n번째 n+2번째 필드 간의 물체의 움직임을 추정하여 중간 위치의 합성 영상을 만들어 내면 n+1번째 필드의 물체와 동일한 위치와 모양의 영상을 얻을 수 있을 것이다. 이렇게 얻어진 합성 영상과 원래의 n+1번째 필드의 영상이 서로 다른 조명 조건을 가지고 있으면 정지된 물체에 행해졌던 영상 재조명 방법의 사용이 가능하며, 이 두 영상으로 전반사 성분과 난반사 성분을 분리하고 난반사 성분끼리의 선형 보간과, 전반사 성분끼리의 모핑(morphing) 과정을 통해 재조명된 영상을 생성한다. 이러한 과정을 거쳐 얻어진 결과 영상과 같은 조건의 정지 영상을 직접 재조명한 결과 영상을 비교하여 그 성능이 거의 차이가 없음을 확인할 수 있다.
서로 다른 색상의 조명환경에서 촬영된 영상으로부터 동일 객체를 자동으로 검출하기 위하여 객체의 색상 비교가 요구된다. 본 논문에서는 서로 다른 조명 영상들에서 비교 대상 객체들의 색상을 비교 분석하기 위하여, 조명 차이 요소를 제거하고, 입력영상을 목표 조명영상으로 변환하기 위한 색 보정 기법을 제안한다. 제안 색상 보정 기법은 촬영전에 색상 팔렛트를 이용하여 조명색상 정보를 분석하여 각 조명간 RGB 색상 요소별 차이를 전처리 단계에서 계산한다. 각 조명환경에서 촬영한 영상에 대해, 미리 계산된 조명간 차이값을 입력되는 각 영상화소값에 반영함으로써 영상의 색상을 보정한다. 실험에서, 서로 다른 색상의 조명 조건에서 촬영된 두 영상에 대하여 하나의 영상을 기준 영상으로 선정하고, 다른 하나의 영상에 제안 보정처리를 수행한다. 보정 전후 영상과 기준 영상과의 가시적인 비교 방법과 히스토그램 비교에 의하여 제안 보정 기법의 성능을 평가한다.
본 논문에서는 컬러 영상 데이터베이스에서의 효과적인 영상검색 및 비교를 위한 새로운 알고리듬을 제시한다. 이를 위하여 전처리 과정에서 조명의 영향을 배제하기 위한 새로운 컬러 균일성 보정 알고리듬을 제안하여 조명의 변화에 민감한 기존의 방법과는 달리 기준 영상의 조명조건을 입력 영상의 조명조건을 변화시킴으로써 히스토그램을 이용한 컬러 영상 검색에 있어서 적절하게 이용된다. 또한 제안하는 영상 정합 기법은 컬러 영상을 노드와 에지로 표현되는 그래프 형식으로 표현하여 그래프 정합방법을 통해 두 영상의 유사도를 측정한다. 제안하는 알고리듬은 기존의 방법에 의해 영역화 고정이 없고 기하하적 정보추출을 위한 시간이 필요하지 않으므로 빠르면서도 우수한 검색 성능을 나타낸다.
최근 LED 기술을 활용한 LED 조명은 밝기와 수명 및 저전력이라는 장점으로 인하여 현재 시중에 급속도로 퍼저 나가고 있다. 이러한 LED를 조명으로 사용하기 위한 기반 기술은 SMPS(Switching Mode Power Supply) 설계 기술이라 할 수 있다. 또한 LED 성능은 입력 전원 상태 및 LED 조명의 부하 조건에 따라 오차가 발생하여 LED등의 균일한 밝기를 유지하는데 기술적으로 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 12[W] 급 LED 다운 라이트에 대하여 LED SMPS의 전류 출력에 대하여 정전류제어를 함으로서 입/출력 조건의 변동에 대응하여 보다 안정적인 LED 등의 균일한 밝기를 유지하기 위한 12[W] 급 LED 다운 라이트용 SMPS에 PFC(Power Factor Correction) 회로를 추가하여 역율을 개선을 하며, 전압 위상에 따른 전류 위상 분포를 규일 비율로 제어 하여 보다 안정적인 밝기를 제공하는 12[W] 급 LED 조명용 SMPS를 개발하여 상품화를 제안하고자 한다.
현재 교통사고의 통계를 보면 야간에 발생하는 교통사고는 주간과 비슷하게 일어나지만, 치사율은 주간에 비해 1.5배 높은 실정이다. 이러한 문제점은 야간에 운전자의 시야확보가 불리하여 적절한 사고 대응을 하지 못하는데 기인한다. 그러므로 본 논문에서는 밝기, 연색성, 광효율이 우수한 자동차 전조등을 마이크로컨트롤러에 의한 디지털 제어방식을 적용하여 주어진 요구조건 및 주변 환경에 최적으로 적용할 수 있도록 전자식 지능형 적응제어시스템을 설계하였다. 특히, 자동차용 조명장치의 경우 기본적인 역할은 물론 주행조건, 도로조건 및 기후조건에 가장 적합한 조명 패턴으로 자동적으로 전환 및 이동시켜 줄 수 있는 지능적인 조명장치를 구현하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 지능형 자동차의 구현에 초점을 맞추어 운전자의 편의성과 안전성을 더욱 향상시킨 조명장치 시스템의 개발에 목표를 두었다.
한국건설기술연구원(원장 이재명)과 한국조명.전기설비학회(회장 지철근)는 공동으로 종래 사용하여 오던 '건축전기설비공사 표준시방서'를 건설교통부의 지원으로 개정하였습니다. 앞으로 건설시장개방에 대응하기 위하여 건축전기설비공사 부문의 본 시방서가 계속 보완발전되도록 건축전기설비 기술자 제현의 많은 조건이 있으시기 바라오며, 표준시방서의 역할과 구성체계및 개정 내용에 대해서 간단히 소개하고자 합니다.
최근 생체 인식에 대한 관심이 고조됨에 따라. 다양한 환경 변화에 강인한 얼굴 인식 방법들이 연구되고 있다. 특히, 조명 변화를 처리하기 위한 연구들이 세계적으로 발표되고 있다. 그러나 기존 방법들은 다수의 등록영상이나 조명에 대한 사전 지식이 필요하다는 제약조건을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존 방법의 한계점을 해결하기 위해 조명 대표영상의 선형 분석을 이용한 새로운 방법론을 제안하였다. 또한 제안 방법의 효율성을 입증하기 위하여 공인된 얼굴 데이터베이스를 이용하여 다양한 실험을 시도하였으며, 이를 통해 제안된 방법 이 기존의 다른 방법에 비하여 안정적인 인식 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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