국경 GOP(General Out Post)나 해안선 지역에 설치되어 운용되는 국방용 감시카메라는 급변하는 기상 및 조명환경에 의해 영상의 화질이 왜곡되고 열화되는 현상이 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 이러한 기상 및 조명환경 변화에 적응적인 화질개선 알고리즘을 제안한다. 기존 화질개선 알고리즘은 급변하는 환경조건에서 영상에 따라 극심한 성능편차를 보이는 문제점이 있는데, 이를 해결하기 위해 레티넥스(Retinex) 모델을 근간으로 환경변화에 적응적인 보정곡선을 이용하여 안개 및 저조도 환경에서 영상의 가시성을 향상시켜 높은 대비와 색상을 자연스럽게 재현하였고 실시간 환경변화에 적응토록 하였다. 또한, HSV 색모델을 가중 혼합하여 색 항상성 (Color Constancy)을 유지시켰으며, 개선과정 중 잡음(Noise)을 제거하여 보다 선명한 영상을 출력토록 하였다. 제안 알고리즘은 실험을 통해 기존 알고리즘 대비 주관적 평가인 MOS 1단계 향상효과 및 객관적 평가인 PSNR 15% 성능향상의 우수성을 입증하였다. 향후 국방감시 카메라 및 시스템에 적용되어 GOP나 해안선 지역의 열악한 기상조건으로부터 열화된 영상을 개선하여 적 침투 및 경계감시 식별에 도움을 주어 시스템의 신뢰성 향상에 기여할 것으로 기대한다.
균일한 광량의 빛이 카메라에 입력되었을 때 카메라 영상센서 각 픽셀은 이상적으로는 균일한 응답을 보여주어야 하지만 실제로는 그렇지 않다. 이러한 픽셀의 불균일 응답 특성은 영상품질에 직접적으로 영향을 미치지만, 고정된 형태의 잡음이므로 보정과정을 통해서 잡음을 제거할 수 있다. 영상센서 불균일 보정 방법은 특정 광량에서의 기준값만을 가지고 보정계수를 구하는 방법 등을 사용하곤 했지만, 센서의 비선형성으로 인하여 신호가 작은 경우, 혹은 반대로 아주 큰 경우에서는 보정 효과가 크지 않다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 영상센서의 비선형 특성을 고려하여 픽셀 불균일 보정계수 계산하는 방법을 기술하고 자체 구현한 카메라와 별도의 시험셋업을 이용하여 불균일도 시험을 수행하여 알고리즘을 검증하였다. 시험결과는 비선형성 모델을 기반으로 한 보정 알고리즘을 적용했을 때, 모든 광량에서 가장 좋은 성능을 보여주었다.
본 연구에서는 카메라 생산 시스템의 모터가 Z축 방향으로 작업할 때 시스템에 발생하는 위험진동수를 해석하였다. 모달해석을 통하여 얻어진 결과를 보면 두 가지 모델에 발생한 고유진동들에 있어서의 각 모드의 형상을 조사할 수 있다. 본 연구 시스템에서 고유진동수 범위는 100Hz부터 500Hz로 나왔다. 모터의 무게가 20kg인 경우에 모델의 최대 등가응력이 6.2335MPa로 발생하는 것을 확인할 수 있고 이 값은 모터가 10kg인 경우의 최대 등가응력 값보다 50배 큰 것으로 나타났다. 본 카메라 생산 시스템의 고유진동과 하모닉 응답해석을 통하여 시스템의 작업 안전성을 고찰할 수 있었다.
이 논문에서는 적응적 패럴랙스 베리어 방식에서, 시청영역을 제어할 수 있도록 사용자의 위치를 추적하는 방법을 제안한다. 얼굴자세에 강건한 양안거리 측정을 위해, 형태모델과 랜드마크 기반인 CLM으로 자세를 추정한다. 카메라와의 상관관계로, 거리와 수평위치를 거리로 변환한다. 사용자의 눈의 위치에 따라 적응적 패럴랙스 베리어의 화소간격을 조정하고, 베리어를 이동해 시청영역을 조정한다. 이 논문에서는 60cm부터 490cm의 범위에서 사용자를 추적하는 방법을 제안하고, 카메라 영상의 해상도에 따른 에러, 측정 가능 범위, fps를 측정하였다. 그 결과, 사용자를 평균 3.1642cm의 절대오차 범위내로 측정 가능하였으며, 영상의 해상도에 따라 320×240에서 약 278cm, 640×480에서 약 488cm까지, 그리고 1280×960에서 약 493cm까지를 측정할 수 있었다.
도심지역의 교통 상태는 효과적인 교통 운영과 교통 제어를 수행하는 데 필수 요소이다. 하지만 교통 상태를 얻기 위해서 수많은 도로 구간에 교통 센서를 설치하는 것은 막대한 비용이 든다. 이를 해결하기 위해서 시장침투율이 높은 센서인 차량 블랙박스 카메라를 이용하여 교통 상태를 추정하는 것이 효과적이다. 하지만 기존의 방법론은 객체 추적 알고리즘이나 광학 흐름과 같이 계산 복잡도가 높고, 연속된 프레임이 있어야 연산을 수행할 수 있다는 단점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 심층학습 모델로 차량과 차선을 탐지하고, 차선 사이의 공간을 관심 영역으로 설정하여 해당 영역의 교통밀도를 추정하는 방법을 제안하였다. 이 방법론은 객체 탐지 모델만을 이용해서 연산량이 적고, 연속된 프레임이 아닌 샘플링된 프레임에 대해 교통 상태를 추정할 수 있다는 장점이 있기에, 보유하고 있는 컴퓨팅 자원에 맞는 교통 상태 추정이 가능하다. 또, 도심지역에서 운행하는 서로 다른 특성의 2개의 버스 노선에서 수집한 블랙박스 영상을 검증한 결과, 교통밀도 추정 정확도가 90% 이상인 것을 확인하였다.
지능형 선별 관제 시스템의 잦은 오탐지로 인해 관제 요원들의 업무 능률 및 시장 신뢰도 저하 문제가 꾸준히 보고되고 있다. 오탐지 문제 개선을 위해 새 AI 모델을 개발하거나 교체하는 것은 기회비용이 크므로, 훈련 데이터 세트 품질을 향상하여 문제를 개선하는 것이 현실적이다. 그러나 소규모 조직은 데이터 세트 수집 및 정제 역량이 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 사람 자세 추정 모델을 중심으로 엣지 디바이스와 카메라 센서 퓨전을 활용한 사람 자세 데이터 자동 수집 시스템을 제안한다. 이 시스템은 네트워크 말단에서 현장 데이터를 직접 수집하고 레이블링하는 과정을 실시간으로 처리하도록 만들어, 중앙으로 집중되는 연산 부하를 분산시킨다. 또한 현장 데이터를 직접 레이블링하므로 새로운 훈련 데이터 구축에 도움을 준다.
최근의 감시 시스템은 카메라, 레이더 등 다양한 센서를 중복 사용하여 침입 탐지의 정확도를 향상시키려는 노력을 기울이고 있다. 그러나 야간, 악천후, 침입자의 위장 등으로 인해 카메라(RGB, Thermal) 센서를 통한 객체 인식이 정확하지 않을 때도 있다. 이러한 상황에서는 카메라나 레이더 센서를 통해 추출된 객체의 궤적을 활용하여 침입자를 탐지할 수 있다. 본 논문에서는 객체 인식이 어려운 환경에서 궤적 정보만을 이용하여 침입자를 탐지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 동물, 사람의 정상 및 비정상(침입, 배회) 궤적 데이터를 이용하여 LSTM-Attention 기반 궤적 분류 모델을 학습하고, 이 모델을 이용해서 사람의 비정상 궤적을 찾아내서 침입 탐지를 수행한다. 마지막으로, 제안하는 방법의 타당성을 실 데이터를 이용한 실험을 통해 입증한다.
본 논문에서는 주행하는 차선 내에 존재하는 선행차량의 위치측정 및 차량까지의 거리를 정확히 인식하기 위해 차량의 요동에 기인되는 피칭오차를 보정하여 계측하는 알고리듬을 제안하였다. 선행 차량까지의 거리를 정확히 계측하기 위하여 2 차원 영상좌표로부터 사영기하학을 적용하여 3 차원 좌표를 얻을 수 있는 카메라 Calibration 알고리듬을 확립하고, View Frustum(V.F.) 모델을 이용하여 직선부분에 대한 도로의 영상 모델을 제시하였다. 기 발표된 많은 연구논문들은 도로가 평면이라 가정하여 도로와 차량사이의 기하적인 변화에 따른 오차 특성을 고려하지 않은 경우가 많다. 이를 보완하고자 본 논문에서는 카메라 Calibration 알고리듬을 적용하여 실세계 좌표계와 영상좌표 계 사이의 기하해석으로 사영행렬을 추출하였고, V.F. 모델을 이용하여 소실점의 기하적인 해석을 통하여 차량의 피칭변화 에 따른 오차특성을 보정하였다. 실험결과 거리의 오차를 현저하게 줄일 수 있어 피칭변화에 강인함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 단안의 RGB 카메라를 이용하는 실시간 손 추적 방법을 제안한다. 손은 높은 degrees of freedom을 가지고 있기 때문에 손 추적은 높은 모호성을 가지고 있다. 따라서 제안하는 방법에서는 손 추적의 모호성을 줄이기 위해서 단계별 손 추적 전략을 채택하였다. 제안하는 방법의 추적 과정은 손바닥 포즈 추적, 손가락 yaw 움직임 추적, 그리고 손가락 pitch 움직임 추적, 세 단계로 구성되어 있으며, 각 단계는 순서대로 수행된다. 제안하는 방법은 손은 평면으로 간주할 수 있다고 가정하고, 평면 손 모델을 이용한다. 평면 손 모델은 손 모델을 현재의 사용자 손 모양에 맞춰서 변경하는 손 모델 재생성을 가능하게 하는데, 이는 제안하는 방법의 강건성과 정확도를 증가시킨다. 그리고 제안하는 방법은 실시간 연산이 가능하고 GPU 기반 연산을 요구하지 않기 때문에, Google Glass와 같은 모바일 장비를 포함한 다양한 환경에 적용가능하다. 본 논문은 다양한 실험을 통해서 제안하는 방법의 성능과 효용성을 입증한다.
본 논문은 실감 원격회의 시스템을 위한 실시간 영상기반 재조명 기술을 제안한다. 구체적으로 원격 사용자의 영상을 미리 캡처된 환경맵을 이용하여 재조명해서 사용자가 같은 공간에 있도록 느끼게 한다. 일반적으로 재조명 수행에 사용자 모델의 정교한 기하학적 모델정보를 도출하는 것이 고품질 재조명 영상을 도출하는데 큰 영향을 준다. 본 논문에서는 두 개의 방향성 조명을 사용하여 실시간으로 사용자 모델정보를 도출하는데 중점을 두었다. 도출된 모델정보와 환경맵의 조명정보를 이용하여 재조명 연산을 수행하고, 그래픽 하드웨어를 사용하여 고속으로 연산을 수행한다. 본 논문에서는 두 개의 방향성조명과 동기화된 카메라를 순차적으로 점등하여 사용자 표면의 반사율 맵을 도출한다. 그리고 빛이 반사할 때 표면에서 입사각과 반사각이 동일한 특징에 근거하여 반사맵 영상의 밝기가 밝을수록 사용자 표면의 법선벡터가 조명과 카메라간의 사잇각이 될 확률이 높아진다. 그래서 양방향의 반사율 값과 사잇각 두 개의 파라미터를 곱하여 표면의 법선벡터를 완성한다. 본 연구의 결과를 이용하면 영상기반 재조명 연구의 실제적이고도 폭넓은 적용이 가능할 것으로 사료되며 고화질의 콘텐츠 양산에도 기여할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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