본 논문은 스마트폰 카메라를 이용하여 동공 반응 검사를 할 수 있는 스마트폰용 애플리케이션을 제안한다. 스마트폰의 카메라에 접사 렌즈를 부착한 후, 카메라 렌즈를 실험자의 눈 앞에 위치시켰으며, 빛 자극에 따른 전안부 영상을 촬영하였다. 스마트폰으로 얻은 전안부 영상을 HSV 컬러 모델로 변환 후 전처리와 필터를 걸쳐 동공을 검출하였다. 실험은 5명의 젊은 남성을 대상으로 수행되었으며 실험결과 71.2%의 동공 검출률을 얻었다.
본 논문에서는 1998년 중반에 발사예정인 우리별 3호의 주 탑재물인 고해상도 지구관측 카메라시스템의 구성, 기능 및 운용방법등에 대하여 기술한다. 우리가 개발한 카메라시스템은 남아 프리카공화국의 Stellenbosch 대학교와 국제공동연구로 수행중이며 1996년말 현재 엔지니어링 모델을 완성하고 환경시험중이다. 본 CCD 카메라는 기술시험용 시스템이며 기술습득 및 운용 시험이 주목적이고 지 상해상도는 800 Km 고도에서 약 15m 정도이다.
본 논문에서는 다중 심도 카메라 기반의 실시간 피플 카운팅 시스템을 제안 한다. 카메라 영상으로부터 사람을 감지하고 추적하는 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 피플 카운팅 시스템은 쇼핑몰이나 대형건물의 출입구 등과 같은 다양한 환경에 적용될 수 있다. 기존 피플 카운팅 시스템에서의 급격한 조명의 변화나 겹침 현상, 가림 현상에 대한 해결 방법으로, 다중 심도 카메라 환경에서 동일 객체 추적을 위해 RLM(Range Laser Method)를 적용하고, 조명 등 환경 변화에 강인한 배경 제거 및 물체 검출 기법으로 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 적용해 객체인식에 대한 정확도를 높인다. 또한, 객체를 블랍(Blob)으로 지정해 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF) 방법으로 객체를 추적한다. 본 제안은 피플 카운팅 시스템에의 객체 검출 및 인식에 대한 정확도를 향상시킬 수 있으리라 기대된다.
레이저 거리센서와 비전 카메라의 정보를 융합하기 위해서는 두 센서 사이의 상대적인 위치관계를 설명하는 외부 파라미터를 정확하게 보정하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 레이저 거리센서와 카메라 좌표계 간의 외부 파라미터를 기존에 알려진 방법보다 쉬우면서도 정확하게 획득할 수 있는 새로운 보정 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안한 방법의 접근법은 레이저 거리센서로 획득한 3차원 구조물의 모서리 정보를 영상으로 투영하였을 때 반드시 하나의 직선상에 존재해야 한다는 것을 제약조건으로 한다. 이러한 제약조건을 만족하는 3차원 기하모델을 제시하고 이 모델의 에너지 함수를 최소화하기 위한 수치적 해법을 소개한다. 또한 높은 정밀도의 보정을 위하여 레이저 거리정보 및 카메라 영상의 획득 과정에 대해서도 상세히 설명한다. 실험을 통해 제안된 방법의 성능이 기존의 방법에 비하여 보다 높은 정밀도를 보임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 단일 카메라를 이용하여 얼굴의 움직임 정보를 추정하고 3차원 모델을 합성하기 위한 기법을 제안한다. 먼저 단일 카메라 입력 영상에서 사용자의 얼굴 영역 특징 점 취득을 위한 4개의 하부 이미지를 획득한다. 획득된 4개의 하부 이미지를 템플릿으로 사용하여 사용자 얼굴 영역의 정보를 추출하며, 이들 4개의 특징 점을 사용하여 사용자 얼굴과 카메라 영상 평면 사이의 사영 관계를 계산한다. 취득된 카메라 행렬로부터 얼굴의 움직임 정보인 이동과 회전 성분을 추정할 수 있으며, 이를 기반으로 3차원 모델의 자세 정보를 설정한 다음 이를 사용자 얼굴에 가상의 객체를 합성하기 위한 정보로 이용한다. 다양한 실험을 통하여 사용자 얼굴의 움직임에 대한 정보 추출의 정확도를 검증하였다.
자율운항선박이 상용화되어 연안을 항해하기 위해서는 해상의 장애물을 탐지할 수 있어야 한다. 연안에서 가장 많이 볼 수 있는 장애물 중의 하나는 양식장의 부표이다. 이에 본 연구에서는 YOLO 알고리즘을 이용하여 해상의 부표를 탐지하고, 카메라 영상의 기하학적 해석을 통해 선박으로부터 떨어진 부표의 거리와 방위를 계산하여 장애물을 시각화하는 해상물체탐지시스템을 개발하였다. 1,224장의 양식장 부표 사진으로 해양물체탐지모델을 훈련시킨 결과, 모델의 Precision은 89.0 %, Recall은 95.0 % 그리고 F1-score는 92.0 %이었다. 얻어진 영상좌표를 이용하여 카메라로부터 떨어진 물체의 거리와 방위를 계산하기 위해 카메라 캘리브레이션을 실시하고 해상물체탐지시스템의 성능을 검증하기 위해 Experiment A, B를 설계하였다. 해상물체탐지시스템의 성능을 검증한 결과 해상물체탐지시스템이 레이더보다 근거리 탐지 능력이 뛰어나서 레이더와 더불어 항행보조장비로 사용이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 카메라의 뷰포인트에 무관한 효율적인 불변특징을 기반으로 카메라의 동작인수를 산출하는 방법을 제안한다. 기존연구에서 사용된 특징정보는 카메라의 뷰포인트에 따라 변하기 때문에 정보양이 증가하여 정확한 특징추출이 어렵다. 또한 카메라 외부인수 산출을 위해 사용되는 LM(Levenberg-Marquardt)방법은 정확하게 목표 값에 수렴하지만 작은 스텝크기로 최소화를 진행하므로 소요시간이 긴 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 뷰포인트에 무관한 불변특징 추출방법과 이 특징들을 이용하여 2D 호모그래피로 찾은 카메라 동작인수를 LM 방법의 초기값으로 사용, 정확성과 수렴도를 향상시키는 2단계 카메라 동작인수산출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 특징 추출단계, 정합 단계, 2단계 카메라 동작인수 산출단계로 구성된다. 실험에서는 다양한 실내영상으로 제안한 방법과 기존 방법을 비교, 분석함으로써 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
현대 우리 사회에서는 카메라의 폭넓은 발달과 함께 다양한 매체에서 사진 촬영이 대중화되고 있다. 오늘날, 디지털카메라, 휴대폰 그리고 키오스크 같은 디지털 제품을 선택하고 사용하는 사용자들에게서는 하드웨어의 기술적인 요소에 감성적인 측면에서의 재미(Fun)를 더한 퍼놀로지(Funology)를 선호하는 현상을 쉽게 관찰할 수 있다. 이러한 현상에서 인터랙션에 관한 사용자의 행동은 전통적인 기계와의 인터랙션 과정과는 다르게 나타난다. 특히, 카메라 촬영이라는 특정한 상황은 퍼놀로지 요소를 따라 사용자의 참여를 유도하고 디자인 효과를 높일 수 있다. 본 논문은 카메라 촬영을 포함한 키오스크와의 인터랙션 과정을 퍼놀로지 관점에서 분류하고 사용자 행동을 분석한다. 그 결과를 토대로 사용자 행동 모델을 정립하고 지속적으로 증가하고 있는 카메라 촬영 인터랙션 디자인에 가이드가 될 수 있도록 제안하고자 한다. 이를 위하여 첫째, 문헌조사를 통하여 사진 촬영에 따른 퍼놀로지 개념과 요소들을 연구하여 3가지 유형으로 분류한다. 둘째, 본 논문에서 초점을 맞추고 있는 '포도씨' 키오스크를 분류한 퍼놀로지 요소에 기반하여 분석한다. 셋째, 분석한 퍼놀로지 관점에서 '포도씨' 키오스크와 인터랙션하는 사용자의 행동을 비디오 에스노그라피를 통해 관찰하고 분석한다. 마지막으로 사용자의 행동을 촬영 기피형, 촬영 시도형, 촬영 참여형, 촬영 유도형인 4가지의 유형으로 분류하여 각 유형에 따른 퍼소나 모델을 제작한다. 결론적으로 사진 촬영을 이용한 퍼놀로지 디자인의 효과와 그 한계점을 논하여 앞으로의 UX(User Experience) 디자인에 대한 활용 가능성을 기대해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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