홀로그램 기술과 ICT 기술의 접목을 통해 우수한 제품과 서비스가 가능한 소상공인의 경쟁력을 확보하는데 도움을 줄 수 있는 플로팅 홀로그램 기반 인터랙티브 사이니지 시스템을 개발하였다. 개발된 인터랙티브 사이니지 시스템은 소상공인의 홍보와 마케팅에 저비용으로 활용 가능하며 3D 홀로그램 영상으로 메뉴를 소개하고 사용자의 손동작에 반응하는 다양한 콘텐츠 제공도 가능하다. 개발된 시스템은 립모션 인식 범위가 좌우 60cm, 150도 내 반경에서 10개의 손가락 움직임을 초당 290프레임 속도로 감지할 수 있는 것을 확인하였다. 또한 립 모션 오브젝트의 물리적 접촉 실험을 통해 립모션 기기 가까이서 사용자의 동작 인식을 호버 존과 터치 존으로 기능 영역을 구분하여 가상 터치 기능이 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다.
일본의 애니메이션 역사에서 고유의 애니메이션 미학이 본격적으로 발전하게 된 것은 테즈카 오사무가 TV 애니메이션 <철완 아톰> 시리즈를 제작하면서부터라고 볼 수 있다. 그것은 <철완 아톰>을 통해 초당 8프레임의 '리미티드 애니메이션' 즉 '3 콤마 애니메이션'의 미학적 토대를 마련했기 때문이다. 실제로, 스튜디오 지브리의 미야자키 하야오와 다카하타 이사오도 3 콤마 애니메이션 기법을 기반으로 장편 애니메이션을 제작했을 뿐만 아니라, 일본 애니메이션 산업을 대표하는 다수의 작품에 애니메이터로 참여한 이노우에 토시유키도 일본 애니메이션 미학의 본질적인 특징을 캐릭터의 인상적인 움직임을 간결하게 보여주는 3 콤마 애니메이션이라고 했다. 이처럼 3 콤마 애니메이션 기법은 일본 애니메이션의 산업적 발전을 이끌어온 주된 미학적 배경이라고 할 수 있다.
지하차도의 경우 국지 및 돌발홍수가 발생할 경우 대부분 침수됨에도 불구하고 2020년 7월 23일 부산 지역에 밤사이 시간당 80mm가 넘는 폭우가 발생하면서 순식간에 지하차도 천장까지 물이 차면서 선제적인 차량 통제가 우선적으로 수행되지 못하여 미처 대피하지 못한 3명의 운전자 인명사고가 발생하였다. 수재해를 비롯한 재난 관리를 빠르게 수행하기 위해서는 기존의 정부 및 관주도 중심의 단방향의 재난 대응에서 벗어나 정형 데이터와 비정형 데이터를 총칭하는 빅데이터의 통합적 수집 및 분석을 수행이 필요하다. 본 연구에서는 부산지역의 지하차도와 인접한 지하터널 CCTV 자료(센서)를 통한 재난 발생 시 인명피해를 최소화 정보 제공을 위한 Object Detection(객체 탐지)연구를 수행하였다. 지하터널 침수가 발생한 부산지역의 CCTV 영상을 사용하였으며, 영상편집에 사용되는 CCTV 자료의 음성자료를 제거하는 인코딩을 통하여 불러오는 영상파일 용량파일 감소 효과를 볼 수 있었다. 지하차도에 진입하는 물체를 탐지하는 방법으로 YOLO(You Only Look Once)를 사용하였으며, YOLO는 가장 빠른 객체 탐지 알고리즘 중 하나이며 최신 GPU에서 초당 170프레임의 속도로 실행될 수 있는 YOLOv3 방법을 적용하였으며, 분류작업에서 보다 높은 Classification을 가지는 Darknet-53을 적용하였다. YOLOv3 방법은 기존 객체탐지 모델 보다 좀 더 빠르고 정확한 물체 탐지가 가능하며 또한 모델의 크기를 변경하기만 하면 다시 학습시키지 않아도 속도와 정확도를 쉽게 변경가능한 장점이 있다. CCTV에서 오전(일반), 오후(침수발생) 시점을 나눈 후 Car, Bus, Truck, 사람을 분류하는 YOLO 알고리즘을 적용하여 지하터널 인근 Object Detection을 실제 수행 하였으며, CCTV자료를 이용하여 실제 물체 탐지의 정확도가 높은 것을 확인하였다.
레이저와 카메라를 이용한 레일 마모도 측정 시스템은 정확한 마모도 측정을 위하여 레일에 조사된 레이저의 영역을 왜곡 없이 획득하고 이를 레일 단면과 정밀하게 일치시키는 과정이 매우 중요하다. 그러나 기존의 레일 마모도 측정 시스템은 빗물 등의 레일 위에 이물질이 있을 경우와 온도와 같은 측정 환경에 민감하게 반응하는 레이저의 특성으로 인하여 오차가 발생할 수 있으며 특히 외부에서 유입되는 태양광, 등과 같이 레일에 조사된 레이저와 같은 파장을 가지는 빛의 간섭에 의하여 레일에 조사된 레이저 영역 추출에 한계를 가진다. 또한, 2차원 상의 좌표 값으로 표현되는 추출된 레이저 영역을 레일단면에 맵핑시키는 과정에서 발생하는 기하학적 왜곡과 변형으로 측정 정밀도에 대한 한계가 발생하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 레일 마모도 측정을 위하여 카메라로부터 입력되는 1메가급 해상도의 영상을 초당 480 프레임의 속도로 실시간 처리할 수 있는 DSP와 FPGA가 탑재된 고성능 영상처리보드를 개발하고 이를 기반으로 각 프레임에 대한 2D 영상 데이터를 3차원 상의 데이터로 맵핑함으로써 정밀한 레일 마모도 측정 방법을 제안하고자 한다. 획득한 영상으로부터 레일에 조사된 레이저의 영역을 정확하게 추출하기 위하여 웨이브렛 기반의 영상 알고리즘을 적용하고 2차원 상의 좌표값으로 표현된 레이저 영역을 카메라 모델과 투시 변환을 이용하여 레일의 단면에 정확하게 위치시킴으로서 ${\pm}0.5mm$ 이하의 오차범위를 가지는 고정밀 레일 마모도 측정 시스템을 개발하였다.
본 연구에서는 Quad FHD의 고해상도 동영상을 실시간 처리하는 고성능 H.264/AVC 디블로킹필터를 설계하였다. 연산처리 성능을 향상시키기 위해 라인에지필터 16개를 4개의 블록에지필터로 병렬 설계하였으며, 내부버퍼 크기와 연산 사이클을 줄이기 위해 H.264/AVC 디블로킹 필터 순서를 4단 병렬 지그재그 스캔 순서로 스케줄링하였다. 그리고 블록에지필터 연산 간 1사이클의 지연시간을 두어 데이터 충돌을 방지하고, 블록에지필터 간 내부버퍼를 인터리빙 버퍼로 구현하여 내부버퍼 크기를 줄였다. 0.18um 공정에서 시뮬레이션한 결과, 최대 동작주파수가 90MHz이며, 게이트 수는 140.16 Kgates이다. 제안하는 H.264/AVC 디블로킹필터는 동작주파수 90MHz에서 Quad FHD급 동영상($3840{\times}2160$)을 초당 113.17프레임으로 실시간 처리가 가능한 결과이다.
본 논문에서는 교차로 내에 위험의 원인이 되는 정지 객체를 검지하는 방법을 제안한다. 교차로 내에 설치된 CCTV에서 실시간 영상을 입력받아 객체의 크기를 일정하게 하기 위하여 역원근변환을 수행하였다. 원근변환된 영상에서 검지영역을 설정하고 객체의 이동 정보를 이용한 적응적인 배경영상을 생성하였다. 정지한 객체의 검출은 배경영상 차이법을 사용하여 정지한 객체의 후보 영역을 검출하였다. 검출된 후보 영역의 진위 여부를 파악하기 위하여 영상의 기울기 정보와 EHD(Edge Histogram Descriptor)를 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 알아보기 위하여 교차로에 설치된 DVR을 통해 출퇴근 시간 및 주간 대의 영상을 저장하여 실험하였다. 실험 결과 교차로 내의 검지영역 내에 정지한 차량을 효율적으로 감지할 수 있었으며 검지영역의 면적에 따라 초당 13~18프레임의 처리속도를 나타내어 실시간 처리에 문제가 없을 것으로 판단된다.
다중차량 추적시스템에서 칼만 필터는 차량을 추적하기 위하여 일반적으로 사용되는 예측 알고리듬이다. 칼만 필터는 제한된 조건에서 최적의 결과를 나타내는 좋은 특성이 있으나 계산량이 많아 다수의 차량을 실시간으로 추적해야 하는 다중차량 추적시스템에서의 구현은 다소 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 실시간 다중차량 추적시스템의 구현을 위해 비교적 계산이 간단한 순환최소자승 알고리듬을 횡구조의 필터에 적용한 적응 예측기를 도입한다. 칼만 필터를 이용한 추적시스템과 성능을 비교 분석하기 위하여 컴퓨터 그래픽 도구로 제작된 가상 연속영상과 실제 교차로에서 촬영한 동영상을 이용하였다. 모의실험 결과는 본 논문에서 제안한 다중차량 추적시스템이 전용하드웨어 없이 일반 개인용 컴퓨터 환경 하에서 초당 30프레임의 속도로 촬영한 영상의 차량을 실시간으로 추적하는데 사용될 수 있음을 보여준다.
본 논문은 DJI 사의 Phantom4 드론이 촬영한 라이브 영상을 여러 사용자에게 스트리밍하는 시스템을 구현한 사례를 소개한다. 스트리밍 서버는 라즈베리파이3 보드로 만들어 이동성을 높였으며, HTML5 표준 웹 브라우저를 탑재한 어떤 기기에서도 실시간으로 비디오 스트림을 재생할 수 있도록 구현하였다. 스트리밍 서버는 FFmpeg 오픈 소스를 컴파일하여 사용하였고, 전체를 제어하는 소프트웨어는 자바로 작성하였으며, 드론으로부터 비디오를 받아 스트리밍 서버로 전송하는 모듈은 안드로이드 앱으로 구현하였다. 본 논문에서 구현된 시스템은 스트리밍 서버의 낮은 처리능력에 맞추어 148x112의 해상도에서 초당 24프레임으로 성공적으로 실시간 스트리밍을 달성하였다.
본 논문은 모션 인식 분야 중 지체 장애인의 재활훈련과 같은 치료 분야를 위하여 적외선 발광 다이오드를 이용한 모션 분석과 이를 이용한 재활훈련 시스템을 제안한다. 본 시스템은 장애인 사용자의 특징점 위치에 무선 적외선 발광 다이오드 밴드를 착용하고 적외선 필터를 장치한 카메라로 좌표 값을 얻어낸 후 미리 정의되어있는 동작과의 일치 여부를 판별함으로 모션 분석이 가능하며 분석 과정이 비교적 간단하기 때문에 빠르고 정확한 모션인식이 가능하다. 또한 적외선 발광 다이오드의 특징점 좌표들만으로 동작을 판별하는 것이 아닌 각 특징점 좌표들을 꼭지점으로 가지는 다각형의 무게중심과 특징점 좌표들의 벡터를 구한 후 일정한 거리와 각도 구간으로 구분하고 각 발광 다이오드의 속한 구간을 알아낸다. 이 같은 모션 인식 알고리즘을 이용하여 장애인 치료 전문기관인 삼육 재활학교에서 구성한 재활훈련 시나리오의 동작에 대하여 실험을 수행한 결과 초당 20프레임 정도의 빠르면서도 98%에 가까운 정확한 인식률을 얻을 수 있다.
본 논문은 4K-UHD 영상 크기를 지원하는 실시간 통합 복호기용 부화소 보간 회로를 제안한다. 제안하는 통합부화소 보간 회로는 H.264, MPEG-4, VC-1과 새로운 동영상 압축 표준인 HEVC를 지원한다. 회로의 면적을 줄이기 위해 각 표준에 해당하는 보간 알고리즘의 공통되는 부분을 공유하였다. 또한 회로의 저면적과 성능의 최적화를 위해 중간 버퍼를 효율적으로 사용하였다. 제안하는 통합 부화소 보간 회로를 130nm 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성한 결과, 회로의 크기는 122,564 게이트이고, 최대 동작 주파수 200MHz에서 4K-UHD 영상을 초당 35~86 프레임 속도로 처리한다. 따라서 제안하는 회로는 4K-UHD 영상을 실시간으로 처리할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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