항공디지털사진카메라의 기술개발 및 발전에 따라 국외에서는 2000년 이후 도입되었으며, 국내에서도 2006년 이후 선형센서와 면형센서 항공촬영용 디지털카메라를 도입하여 2008년부터 국가기본도제작 및 수정/갱신사업에 기존 아날로그방식 사진기준점측량 기준점수량 및 배치의 작업규정을 적용하여 수행하고 있다. 본 연구는 국내에 도입된 선형센서방식 항공디지털카메라 ADS40영상에 대하여 사진기준점측량을 수행하여 기준점수량 및 배치에 따른 성과를 비교분석하였다. 그 결과 RMSE가 기준점 평면은 ${\pm}0.068m$, ${\pm}0.073m$, ${\pm}0.071m$이고, 높이는 ${\pm}0.041m$, ${\pm}0.055m$, ${\pm}0.041m$이며, 검사점 평면은 ${\pm}0.167m$, ${\pm}0.113m$, ${\pm}0.110m$이고, 높이는 ${\pm}0.128m$, ${\pm}0.086m$, ${\pm}0.081m$로국토지리정보원의 항공사진측량작업내규에서 요구하는 정확도를 확보할 수 있었고, 대축척 수치지형도작성이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 휴대폰을 위한 무선 인터넷 플랫폼의 표준인 WIPI를 이용한 모바일 시스템과 사람추적 시스템을 결합한 모바일 플랫폼 기반의 사람추적 감시시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 크게 사람추적 시스템과 모바일 정보교환 시스템으로 구분된다. 사람추적 시스템에서는 감시지역에 침입한 사람들을 추적하고, 모바일 정보교환 시스템은 사람추적 시스템에서 추적된 결과를 사용자의 모바일 폰으로 전송한다. 본 논문에서 사용하는 사람추적 시스템은 넓은 시야 확보를 위해 카메라의 시야를 겹치지 않게 배치한 상태에서 사람들을 추적한다. 모바일 정보교환 시스템은 추적된 결과를 서버에 자동적으로 저장하여 사용자의 WIPI 모바일 폰으로 저장된 정보를 전달하게 된다. 따라서 추후에 사용자가 감시상황을 재확인하고자 했을 시, 카메라 별 또는 시간 별로 선택하여 영상을 재확인 할 수 있다. 제안된 시스템은 추적 영역과 감시 영역의 공간적 제약과 감시 시간의 시간적 제약을 해결하기 위해 카메라들과 모바일 폰 사이의 추적결과를 교환할 수 있는 새로운 형태의 감시시스템이다.
전자 정보 기술이 발전함에 따라, 스마트폰의 계산 능력은 더욱 막강해지고 저장장치의 용량은 더욱 거대해지고 있다. 이에 따라, 유용한 새로운 스마트폰 서비스가 많이 등장하고 있는데, 상황인지 서비스와 모바일 증강 현실이 근래에 가장 많이 연구되고 있는 대표적인 주제이다. 이러한 새로운 서비스에서 스마트폰에 장착된 카메라로 촬영한 사진 속의 개체를 인지하는 것은 매우 중요한 역할을 수행한다. 그래서 사진을 인지하는 연구가 많이 출판되었는데, 대부분은 처리 시간이 매우 긴 이미지 인지 기술 기반이다. 이와 반대로, 본 논문은 스마트폰의 센서로부터 수집한 데이터와 전자지도를 이용하여 사진 속의 개체를 인지하는 매우 빠르고 효율적인 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 스마트폰이 제공하는 현재 위치와 방향각으로 카메라의 시선을 구하고, 카메라 시선과 교차하는 전자지도의 요소들을 찾는다. 그리고 교차하는 요소들을 조사하여 사진 속의 개체를 인지한다.
다시점 디스플레이용 영상은 주로 레퍼런스가 되는 컬러 카메라와 깊이 카메라의 영상을 입력 받아 DIBR (Depth Image Based Rendering) 기법을 활용, 3차원 점 구름 형태로 재구성 한 후 가상 카메라를 여러 시점에서 배치하여 중간 영상을 생성하여 조합하였다. 이렇게 다시점 중간 영상을 생성하면 원래의 시점에서는 구멍이 없었지만 다른 시점에서는 구멍(Hole)이 보이는 현상이 발생한다. 기존에는 틈새 영역을 채우는 알고리즘을 개발하거나 깊이 영상을 보정하여 개선시키는 방법을 연구하였으나 본 논문에서는 점 구름을 메시(Mesh)화 시키는 알고리즘 중 한 가지인 볼 피봇팅(Ball Pivoting) 방법을 적용시켜 중간 영상의 화질 개선 방법을 설명하고 있다. 마이크로소프트사의 발레와 브레이크 댄서 영상에 개발된 개선 방법을 적용시켜 보았고 PSNR로 비교할 때 약 0.18~1.19정도의 향상을 보임을 확인하였다. 본 논문을 통해 개선 방법과 실험방법, 그리고 결과에 대해 설명한다.
본 연구는 사람의 사용자 전신을 촬영한 이미지를 분석하여, 사용자별 움직임에 대한 정상 가동 범위를 영상으로 디스플레이(display)하는 운동 트레이닝 시스템 구축에 관한 것이다. 본 연구는 입점(立點, standing point)을 기준으로 사용자 전신의 정면과 측면을 촬영하는 카메라부(C), 그리고 카메라부의 촬영 이미지를 분석하여 인체의 관절 위치에 노드(node)를 설정하고, 입점을 원점으로 하는 공간좌표계에 노드를 배치하여 그 사용자의 노드 좌표값을 도출하는 이미지 분석부(I·A)와 이미 설정된 표준 노드 좌표값에 매칭된 운동 동작별 정상 노드 가동범위를 사용자 노드 좌표값에 맞추어 보정하여, 상기에서 언급한 사용자 노드 정상 가동 상태를 정면 영상과 측면 영상으로 생성하여 디스플레이하는 재생부(R·P)를 포함하고 있는 시스템으로 구성된다. 따라서 연구의 방법으로는 주요선행연구와 자료조사를 통해 선행 연구와의 차별성을 기할 수 있는 방법을 제시했으며, 이에 따른 운동 트레이닝 시스템을 구축하고자 하는데 연구의 목적을 둔 것이다.
최근 Panorama와 360° 영상이 대표되는 몰입형 미디어 콘텐츠의 활용이 증가하고 있다. 일반적인 카메라 한 대를 통해서 해당 콘텐츠를 생성하기에는 시야각이 제한되기 때문에, 다수의 카메라로 촬영한 영상을 넓은 시야각을 갖는 하나의 영상으로 합성하는 영상 스티칭이 주로 사용되고 있다. 그러나 촬영하는 카메라 간의 시차(Parallax)가 크다면 스티칭 영상에서 시차 왜곡이 발생할 수 있고, 이는 사용자의 콘텐츠 몰입을 제한하기 때문에 시차 왜곡을 극복할 수 있는 영상 스티칭 기술이 필요하다. 시차 왜곡을 극복하기 위한 기존의 Seam Optimization 기반 영상 스티칭 방법은 사물의 위치 정보를 반영하기 위하여 에너지 함수나 객체 세그먼트 정보를 활용하고 있지만, 초기 Seam 생성 위치, 배경 정보, 사물 검출기의 성능 그리고 사물의 배치 등의 제한 사항으로 인해 기술의 적용이 제한될 수 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 기반 사물 검출을 활용하여 사물의 종류에 따라 다르게 설정한 가중치 값을 시각적 인지 에너지 값에 더함으로써, 기존 기술의 제한 사항을 극복할 수 있는 영상 스티칭 방법을 제안하고자 한다.
가정에서 사람을 보조하기 위해 이동과 작업이 모두 가능한 모바일 매니퓰레이터의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 크기가 작고 낮은 가격으로 구성할 수 있는 모바일 매니퓰레이터를 개발하기 위해 모바일 로봇에 탑재할 수 있는 소형 매니퓰레이터 시스템을 개발하였다. 개발한 매니퓰레이터는 4자유도를 가지며, 끝단에 그리퍼와 카메라를 부착하여 물체의 인식과 인식한 물체에 대한 작업 수행이 가능하다. 개발한 매니퓰레이터는 수직 방향의 선형 이동이 가능하여 상대적으로 높이 위치한 사람의 손에 물건을 전달하거나 협업을 수행하는 데 유리하다. 개발한 매니퓰레이터의 4자유도 동작을 위한 4개의 액츄에이터를 매니퓰레이터의 베이스에 가깝게 배치하고 매니퓰레이터의 회전 관성을 줄임으로써 매니퓰레이터의 작업 중 안정성을 높이고 모바일 매니퓰레이터의 전복 위험을 낮추었다. 개발한 매니퓰레이터의 끝단에 위치한 카메라에서 RGB 영상을 획득하고 영상처리를 통해 물체를 인식하여 목표한 위치로 옮기는 픽 앤 플레이스 동작을 시험하였으며 로봇의 작업영역(workspace) 내에서 성공적으로 동작함을 확인하였다.
공항내 설치된 보안등의 운용실태를 조사하고 인적경비에 맞춘 보안등 설계에서 첨단의 CCTV 카메라 및 주변기기를 이용한 과학화된 경비체제에 맞는 안정된 보안등 설계가 요구되어진다. 본 논문에서는 과학화된 보안시스템에 맞는 조명 설계을 위하여 단방향 투사용 LED 램프를 이용한 등기구와 2.5m 높이의 폴로 현장에 이동 배치하여 적용하였으며, 기존 시설된 고압나트륨과 시범 설치원 LED 광원의 조도 및 눈부심을 비교하여 최상의 CCTV 감시 화면의 특성파악 및 정확한 물체를 식별 할 수 있는 조도을 유지하여 안정된 보안등의 조명설비를 제시하고자 한다.
본 논문에서는 두 대의 카메라를 직각으로 배치하여 얻은 동영상을 통해 3차원 인체 동작을 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 실루엣에서 전역 특징과 지역 특징을 추출하여 이 특징들을 정적 특징과 동적 특징으로 다시 나눈다. 모든 실루엣 특징은 RBF 신경망의 입력으로 이용되어 동작을 분류한다. 본 논문에서 제안된 신경망 동작 추정 시스템은 유아들의 동작 교육에 적용되었다. 동작 교육을 위해 제시되는 기본 동작은 걷기, 뛰기, 앙감질 등의 이동 동작과 구부리기, 뻗기, 균형잡기, 회전하기 등 비 이동 동작으로 구분되고, 이 7 가지 기본 동작은 성공적으로 추정되었다.
Automation and robotization has been required in construction for several decades and construction industry has become one of the important research areas in the field of service robotics. Especially in the steel construction, automatic recognition of structural steel members in the stockyard is emphasized. However, since the pose of steel frame in the stockyard is site dependent and also the stockyard is usually in the outdoor environment, it is difficult to determine the pose automatically. This paper adopts the recognition method based on the augmented reality to cope with this problem. Particularly focusing on the light condition of the outdoor environment, we formulated the optimization problem with the constraint and suggested the methodology to evaluate the optimal camera arrangement. From simulation results, sub-optimal solution for the position of the camera can be obtained.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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