카메라 캘리브레이션은 실제 세상인 3차원의 좌표와 카메라가 만든 영상의 2차원 좌표 사이에서 수학적 관계를 알기 위해서 필요하다. 보통 체커보드의 교점을 이용하여 2차원의 좌표를 정확하게 찾는데 사용하며, 이는 카메라 캘리브레이션 계산으로 응용된다. 따라서 체커보드의 교점을 정확하게 찾아야만 카메라 캘리브레이션이 정상적인 성능을 낼 수 있다. 현존하는 체커보드 검출 방법은 입력 인수를 많이 필요로 하거나 정확도가 낮아 체커보드의 교점을 정확히 입력하지 못하면 좋지 않은 결과가 나타난다. 따라서 체커보드를 자동으로 검출하여 카메라 캘리브레이션 하는 방법은 아직 신뢰도가 낮은 편이다. 본 논문에서는 보다 안정적인 카메라 캘리브레이션을 위해서 체커 보드의 검출 성능을 높이고자 한다. 주위 픽셀들간의 미분 값을 기준삼아 검출된 교점들을 이용하여 체크 모양의 직선을 추측한다. 이 직선을 이용하면 장애물이 있거나 노이즈가 있어서 검출하기 어려운 교점들이 있는 경우에도 교점 보간 (point interpolation) 방법을 사용하여 나머지 교점들을 찾을 수 있다. 보간 과정을 통해서 검출에 방해가 되는 요소들이 있는 상황에서 체커 보드 교점 검출의 성능을 높이도록 하였다.
영상을 기반으로 하는 3차원 위치결정에서 카메라는 핵심적인 요소이며 이러한 카메라의 내부적인 특성을 제대로 결정하는 카메라 캘리브레이션 작업은 대상물의 3차원 좌표를 결정하기 위해서 필수적으로 선행되어야 할 과정이다. 본 연구에서는 캘리브레이션을 위한 체크보드의 크기와 형태에 영향을 받지 않고 반자동으로 카메라의 내부표정요소를 결정하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론은 쿼터니언을 이용한 외부표정요소 추정, 캘리브레이션 타겟의 인식, 번들블록조정을 통한 내부표정요소 매개변수 결정으로 구성되어 있다. 체스보드 형태의 캘리브레이션 타겟을 이용하여 내부표정요소를 결정한 후 소규모 3차원 모형에 대한 3차원 위치를 결정하였으며 검사점을 이용한 정확도 평가를 통해서 수평위치와 수직위치 오차는 각각 약 ${\pm}0.006m$와 ${\pm}0.007m$를 얻을 수 있었다.
사회가 풍요롭고 생활수준이 높아짐에 따라 사람들은 자신의 건강상태에 신경을 많이 쓰고 있다. 또한 유비쿼터스 시대가 시작되면서 언제 어디서든 간단하고 편하게 건강 상태를 체크할 수 있는 시스템이 필요하게 되었다. 이 시스템은 일상생활에서 시간과 장소의 제약 없이 개인이 자신의 심박변이도 상태를 체크 할 수 있다. 보통 큰 병원에서나 사용 해야만 했던 부담감 대신 항상 스스로 자신의 건강상태를 확인하여 그 결과에 따라 맞게 대처 할 수 있다. 브레드 보드와 마이컴을 이용하여 SPO2 센서를 통해 들어온 신호를 PDA로 전송하고, 측정된 HRV(Heart Rate Variability : 심박변이도) 신호를 임베디드 시스템을 이용하여 PDA의 화면에 그래프로 나타내는 GUI 환경의 시스템이다.
현재 곡물선별기는 대부분 CCD 광학카메라를 이용하여 불량품을 찾아내고 있다. 본 논문에서는 CCD 카메라를 이용함과 동시에 근거리적외선 센서의 수분측정 방법을 추가하여 곡물선별기의 선별력향상을 목표로 한다. 그리고 구현한 알고리즘을 곡물선별기에 실제로 적용할 수 있도록 근거리적외선 영상보드 시스템을 개발하여, 원료의 내부 수분 함량을 고속으로 체크하여 일정함량 미달인 경우 불량으로 간주하여, 불량품을 실시간으로 제거하는 곡물선별기 시스템을 개발하고자 한다.
최근 발달된 의료 기술과 건강의 관심이 높아지면서 병의 예방과 치료가 발달하고, 이에 따라 고령화가 빠르게 진행되고 있다. 이러한 수명 연장과 고령화 속에서 진단 중심 의료 수요가 급증하고 있다. 본 논문에서는 센서를 통해 제어가 가능한 FPGA 기반 웨어러블 환자 체크 시스템을 제안한다. 기존 병원에서는 의사나 간호사가 일정 시간마다 일일이 환자를 방문하여 상태를 체크하였다. 하지만 본 논문에서는 환자 체크 시스템을 사용하여 환자 및 의사, 간호사가 원하는 시간대에 환자의 상태를 확인할 수 있다. 또한, 몸이 불편한 환자를 위해 기울기 센서를 이용하여 쉽게 제어가 가능하도록 구현하였다. 제안하는 FPGA 기반 하드웨어 구조는 확대 영상처리를 위한 알고리즘, 환자의 상태 영상출력을 위한 TFT-LCD Controller, CIS Controller 및 Memory Controller로 구성된다. Cyclone IV EP4CE115F29C7 FPGA 디바이스가 장착된 DE2-115 테스트 보드를 사용하여 구현 및 검증하였으며, 동작 주파수는 50MHz이다.
최근 인터넷이 발달함에도 불구하고 신형 장비들은 이더넷 포트를 내장하고 있으나, 구형 장비들은 시리얼 포트가 내장되어 있는 경우가 많다. 따라서 이를 유지 보수하기 위해서는 원격지에서 모뎀을 통하여 작업을 하거나 직접 기기 앞에서 작업을 해야 하는 번거로움과 낭비가 있다. 본 연구를 통하여 시리얼 장비중 특히, 교환기들을 이더넷상에서 통제하고 관리할 수 있도록, 임베디드 보드에 실시간 리눅스 운영체제 및 기타 응용 소프트웨어를 구축한 실시간 임베디드 시스템을 개발한다. 테스트 결과 원격지에서 시리얼 교환기에 접속할 수 있었으며, 상태 체크 및 제어가 가능함을 확인하여 기타 시리얼 장비들에도 응용 가능함을 확인하였다
연구목적: 정상인에서 표정 자극에 의해 유발된 P3가 긍정적, 부정적 정서 범주에 따라 서로 다른지 여부를 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 정상인 12명을 대상으로 표정 사진에 의해 유발된 사건 관련 전위인 P3를 측정하였다. 모든 연구 대상에게 고빈도로 제시되는 비표적 바둑판 모양의 체크보드 자극으로부터 저빈도로 제시되는 표적 정서 자극에 대해 느끼고, 반응하도록 지시하였다. 결과: 정상인에서 부정적 정서 자극에 의해 유발된 P3의 진폭이 긍정적 자극에 의한 경우 보다 유의하게 더 컸다. 결론: 표정 자극에 의해 유발된 P3는 긍정적, 부정적 정서 처리의 정신생리적 지표로서 활용될 가능성이 시사된다.
물체의 360도 방향에서 다수의 RGB-D(RGB-Depth) 카메라를 이용하여 깊이영상을 획득하고 3차원 모델을 생성하기 위해서는 RGB-D 카메라 간의 3차원 변환관계를 구하여야 한다. 본 논문에서는 구형 물체를 이용하여 4대의 RGB-D 카메라 사이의 변환관계를 간편하게 구할 수 있는 시점보정(view calibration) 방법을 제안한다. 기존의 시점보정 방법들은 평면 형태의 체크보드나 코드화된 패턴을 가진 3차원 물체를 주로 사용함으로써 패턴의 특징이나 코드를 추출하고 정합하는 작업에 상당한 시간이 걸린다. 본 논문에서는 구형 물체의 깊이영상과 사진영상을 동시에 사용하여 간편하게 시점을 보정할 수 있는 방법을 제안한다. 우선 하나의 구를 모델링 공간에서 연속적으로 움직이는 동안 모든 RGB-D 카메라에서 구의 깊이영상과 사진영상을 동시에 획득한다. 다음으로 각 RGB-D 카메라의 좌표계에서 획득한 구의 3차원 중심좌표를 월드좌표계에서 일치되도록 각 카메라의 외부변수를 보정한다.
본 논문에서는 스마트 모바일 장치 및 NFC(Near Field Communication)를 이용하여 전동 휠체어를 쉽게 제어할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 이 시스템은 기존 연구에서 진행하고 있는 전동 휠체어를 제어하기 위해 모바일 디바이스에 있는 Bluetooth통신 이용하여 휠체어 제어용 통합보드와 통신한다. 스마트 모바일 장치는 휠체어 제어용 통합보드에서 발생하는 신호를 실시간으로 체크하여 사용자가 휠체어의 상태를 쉽게 모니터링 할 수 있도록 한다. 사용자는 스마트 모바일 장치를 이용하여 휠체어를 쉽게 제어할 수 있으며, 개인의 상태에 맞게 언제든지 설정하여 사용할 수 있다. 제어는 HEX형식으로 하드웨어에서 신호를 바로 읽고 분석할 수 있도록 제작되었으며, 사용자에 맞춘 설정내용은 일반적으로 사용하는 버스카드(NFC)를 이용하여 등록, 저장과 설정한 내용을 읽어서 시스템에 적용할 수 있도록 하였다. 이 시스템을 적용함으로써 휠체어 중심의 보조기구가 아닌 사람중심의 보조기구로 장애인 및 노인들에게 편의와 안정성을 제공해 줄 수 있을 것이다.
본 논문에서는 인체의 심전도를 측정하여 언제 어디서나 환자의 건강상태를 체크할 수 있는 유비쿼터스 헬스 케어 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 심전도 측정 단말기, 자료 수집 베이스 노드, 의료 정보 수집 서버로 구성된다. 구현된 단말기는 지그비(Zigbee) 프로토콜을 통하여 센서 네트워크를 구성하며 TinyOS가 내장되어 있는 초소형 보드로 설계되었다. 자료 수집 베이스 노드는 무선 리눅스 단말기로 구성되어 서버로 무선 랜을 통하여 센싱된 정보를 실시간으로 전송한다. 또한 의료 정보 수집 서버는 단말기에서 얻은 데이터를 저장 관리하며 긴급 상황 발생 시 연계된 의료진에게 환자의 상태를 보고하도록 설계되었다. 실험 결과 지그비 통신 프로토콜을 이용한 센서 네트워크를 통하여 유비쿼터스 헬스 케어 시스템이 구현 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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