개인화 장비 기술의 발달과 함께 최근 모바일 디바이스는 카메라, MP3 플레이어 등 다양한 기능을 포함하고 있으며, 많은 사용자가 이를 사용하고 있다. 모바일 디바이스는 사용자가 항상 휴대하기 때문에 사용자 정보를 습득하기에 유용하며 따라서 이로부터 수집된 다양한 정보를 바탕으로 최근 여러가지 서비스를 제공하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 모바일 로그를 바탕으로 행동 패턴을 파악하여 사용자가 앞으로 취할 행동을 예측하고자 하며, 이 과정에서 다양한 행동 패턴 중 정확한 행동 예측을 수행하기 위해 다음과 같은 방법을 활용하였다. 장소, 시간, 요일 정보를 함께 사용하여 동적 베이지안 네트워크를 이용해 시간 변화에 따른 사용자 행동 패턴을 학습하였으며, 개인 사용자 모델과 전체 사용자 모델을 따로 학습함으로써 더 정확한 행동 패턴의 학습이 가능하도록 하였다. 실험을 위해 대학생들로부터 수집된 모바일 로그를 통해 제안하는 행동 예측 모델의 성능을 확인한 결과 77~94%의 예측 정확도를 보임을 확인하였다.
조선 및 해양플랜트 산업은 복합 및 대형화됨에 따라 유지보수 및 검사 시스템이 중요해지고 있다. 최근 작업자의 작업이해도 향상과 효율을 높이기 위해 증강현실기반 유지보수 및 검사 시스템이 많이 주목받고 있는데, 증강되는 모델과 현실정보 간의 정확한 정합이 이루어지지 않아 작업에 오히려 혼동을 초래하는 일이 자주 발생한다. 이를 위하여 실모델에 특정 이미지를 부착하는 마커 기반 증강현실 기술이 사용되었으나, 조선 및 해양플랜트 산업 특성상 마커의 훼손 가능성이 있으며, 카메라가 명확히 마커 전체를 검출할 수 있어야 하기 때문에 작업자와 마커 간의 충분한 공간을 필요로 한다. 본 연구에서는 이러한 기존 증강현실 시스템의 한계점을 극복하기 위하여 마커리스 기반 증강현실을 활용하여 조선 및 해양플랜트 산업에서 가장 많은 공정을 차지하고 있는 파이프 시스템을 대상으로 정확하게 실 모델을 인식하고 해당 모델에 가상 CAD모델을 정합하는 방법론에 대해 연구하였다. 본 시스템을 통해 현실 작업자의 자세와 제한적인 환경에 따른 증강모델의 비틀림 현상을 개선하고 작업 이해에 혼동을 주는 현상을 없앨 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구는 칼라 디지털 카메라 영상 분석에 의한 유수분화기 벼 군락의 건물중 및 질소흡수량 추정 모델, 유수분화기 질소흡수량과 질소 수비량에 따른 유수분화기 이후 질소 흡수량 추정 모델, 유수분화기 질소 흡수량과 유수분화기 이후 질소 흡수량에 따른 수량 및 쌀 단백질함량 추정 모델을 구축하고 이를 종합하여 목표 수량 또는 단백질함량을 달성하기 위한 질소 수비량을 추천하는 원시 프로그램을 개발하여 현장 적용성 예비 검토를 실시하고자 한 것이다. 1. 군락피복도(CC)와 군락체적(CV)은 초장, 건물중 및 질소흡수량과 고도로 유의한정의 상관을 나타내었으며, R, G, B, NDI 및 명도 값은 이들과 유의한 부의 상관을 나타내었다. 한편 표준화된 색지표인 r은 잎 및 지상부 질소함량과 유의한 부의 상관을 나타내었으나 표준화 색지표 b와 g는 이들과 유의한 상관을 보이지 않았다. 2. 벼 군락의 디지털 카메라 영상분석을 이용한 벼 지상부 건물중 및 질소 흡수량을 추정하기 위한 비선형회귀 모델을 작성하였다. 지상부 건물중 추정 모텔에는 CC와 정규화된 R값(r, NorR)이 변수로 채택이 되었고, 질소흡수량 추정에는 CC와 정규화된 G값(g, NorG)이 채택되었으며, 이들 모델의 결정계수는 각각 0.81과 0.68이었다. 영성분석 색지표 이외에 초장을 모델에 도입하는 경우 모델의 결정계수는 더 높아졌다. 3. 유수분화기에 적정 질소 추비량을 처방하기 위해서는 유수분화기 식물체의 질소 영양 상태(질소 흡수량, PNup) 및 질소 시비량이 수량과 단백질함량에 미치는 영향을 정량화하여야 하는데, 이를 위하여 Npi와 PNup이 유수 분화기부터 성숙기까지의 지상부 질소흡수량에 미치는 영향 및 PNup과 PHNup이 벼 수량 및 쌀 단백질 함량에 미치는 영향을 검토하여 중회귀 모델을 작성하였으며 이 모델들은 결정계수가 모두 0.8이상으로 높았다. 4. 상기의 모델들을 종합하여 유수분화기 벼 군락 영상분석을 이용한 수비처방 원시 프로그램을 작성하여 예비 검증 실험을 하였다. 벼 수비 처방 프로그램에 의해 쌀단백질 함량 6.0%를 기준으로 처방된 수비질소 분시율이 19%~21%로 표준재배 분시율 30%에 비해 낮은 수준으로 처방되었으나 완전미 수량은 대등하였고, 단백질함량은 수비처방 목표단백질 함량 6%보다는 다소 낮은 5.7~5.8%였으며, 수량과 단백질함량의 변이 계수는 관행 수비 처방구에 비하여 프로그램 처방구에서 크게 낮아져서 프로그램 처방에 의하여 수량과 품질이 균질화되는 결과였다.
디지털 기술이 발전하면서 산업디자인 프로세스에 컴퓨터를 활용하는 CAID 필수적인 부분이 되었다. 3차원 모델을 렌더링 하여 사진과 같은 최종 이미지 결과물이 만들어내는 것은 CAID에 특화된 작업들 중 하나이다. 이 작업을 위해 디자이너는 가상 모델의 재질, 조명, 카메라 둥의 위치 및 세부 변수들을 적절히 조절하여야 한다. 기존 CAID도구의 사용자 인터페이스는 이러한 속성을 컴퓨터 그래픽 연산을 위한 변수 설정 창에서 주로 해결하고 있어 디자이너들이 사용하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 CAID를 위한 디지털 렌더링 작업 특히 라이팅과 관련된 인터페이스 문제를 해결하기 위해 증강현실(Augmented Reality)과 실체적 인터페이스(Tangible Interface)를 활용한 가상의 라이트 조작 도구, TLS(Tangible Lighting Studio)를 제안하였다. 이는 카메라의 위치 설정, 라이팅 효과를 위한 변수설정의 인터페이스를 실체화하고 작업공간에 분산시킴으로써 보다 직관적인 렌더링 작업을 지원하는 도구이다. TLS는 가상의 광원, 카메라, 렌더링 대상 등을 물리적으로 직접 조작할 수 있는 마커, 컨트롤러 유닛들, 사용자가 착용하는 비디오 투시형 HMD 등으로 구성된다. 이를 활용하여 사용자는 증강현실 작업공간에서 직접 라이팅 속성을 조정할 수 있다. 유용성 평가 실험을 통하여 TLS가 기존 CUI(Graphic User Interface)기반 시스템보다 유효성, 효율성 그리고 사용자 만족도가 높다는 점을 발견하였다. TLS는 CAID도구의 인터페이스 분야뿐만 아니라 광원과 카메라의 효과를 활용하는 건축, 사진 촬영 교육 등의 분야에서 효과적으로 활용될 수 있으리라 기대된다.
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.
최근 건설산업 분야에 BIM 기술의 활용이 보편화되면서 3D 모델과 실제 시공 부위의 오류 확인 등을 위해 다양한 객체 탐지 알고리즘들이 활용되고 있다. 객체 탐지 기술은 건축물, 교량, 터널 등 건설시설물의 종류에 따라 객체 특성이 상이하므로 객체 탐지 기술도 적절한 방법을 사용할 필요가 있다. 또한 객체 탐지를 위해서는 초기 객체 이미지가 있어야 하며 이를 위해서도 드론, 스마트폰 등 다양한 방법으로 이미지 취득이 가능하다. 본 연구에서는 철도와 도로 시설의 터널 부위에 대하여 초기 이미지 구축을 위해 터널 내부 촬영에 최적화된 360° 카메라를 이용하여 이미지를 촬영하고, 촬영된 이미지로부터 실제 객체를 탐지하기 위한 객체 탐지 방법론으로 YOLO 알고리즘, SSD 알고리즘 및 R-CNN 알고리즘을 적용하여 방법론별 객체 탐지의 정확도를 비교 분석한다. 분석 결과 Faster R-CNN 알고리즘이 SSD, YOLO v5 알고리즘에 비해 높은 인식률 및 mAP 값을 가졌으며 인식률들의 최소·최대 값의 차이가 작아 균등한 검측 능력을 나타냈다. 이러한 연구는 철도와 도로 시설공사에 BIM 적용이 확산되고 있는 점을 고려하면 360° 카메라의 활용 방법 확대와 유지보수를 위한 터널 시설 부위의 객체 탐지 방법론 적용에 활용될 수 있다.
비디오 데이터에 존재하는 감정을 처리하는 것은 지능적인 인간과 컴퓨터와의 상호작용을 위해서 매우 중요한 일이다. 이러한 감정을 추출하기 위해서는 비디오로부터 감정에 관련된 특징들을 검출하기 위한 컴퓨팅 모델을 구축하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 비디오 셧에 존재하는 저급 특징들의 확률적인 분포를 이용하여 감정 이벤트 발생에 관련된 통계학적인 모델을 제안한다. 즉, 비디오 셧의 기본적인 특징을 추출하고 그 특징을 통계적으로 모델화 하여 감정을 유발하는 셧을 찾아낸다. 비디오 셧의 특징으로는 칼라, 카메라 모션 및 셧 길이의 변화를 이용한다. 이러한 특징들을 EM(Expectation Maximization) 알고리즘을 이용하여 GMM(Gaussian Mixture Model) 으로 모델링하고, 감정과 시간과의 관계를 MLE(Maximum Likelihood Estimation)를 이용하여 시간에 따른 확률분포 모델로 구성한다. 이런 두 개의 통계적인 모델들을 융합하여 베이시안 분류법을 적용하여 비디오 데이터로부터 감정에 관련된 셧을 찾아낸다.
본 논문에서는 시간과 기후에 따라 변화하는 영상의 밝기와 색상 변화에도 강건한 연기검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 연기검출 알고리즘은 입력영상과 배경영상의 차영상을 이용하여 후보영역을 설정하고, 후보영역 차영상의 Gaussian 혼합모델 특징 계수를 비교하여 연기를 판별한다. 시간과 기후에 대응하기 위하여 입력영상의 평균 밝기와 색상을 기준으로 후보영역 설정을 위한 임계값을 4 단계로 구분한다. 후보영역에 대한 차영상의 Gaussian 혼합모델의 밝기 평균값을 기준으로 클러스터를 정렬하고, 클러스터 간의 Gaussian 혼합모델 특징 계수를 비교하여 연기를 판별한다. 제안하는 알고리즘을 미디어전용 DSP로 구현하고 야외에 설치된 카메라의 영상에 대하여 연기검출 실험을 통하여 효율적으로 연기를 검출할 수 있음 보인다.
본 논문에서는 키넥트 적외선 프로젝터를 통해 깊이를 감지할 수 있는 카메라를 이용하여 사람 움직임을 추적하고 본 논문에서 제안한 몸동작 모델 인식을 통하여 3D 콘텐츠를 제어하는 기법을 제안 한다. 본 논문에서 제안하는 사람의 동작 인식 모델은 사람의 오른팔과 왼팔의 손목, 팔꿈치, 어께 움직임의 거리를 계산하여 좌, 우, 상, 하, 확대, 축소, 선택 등의 7가지 동작 상태를 인식한다. 본 연구에서 제안한 키넥트 기반의 동작 인식 모델은 기존의 접촉식 방식의 인터페이스와 비교할 때 특정센서 또는 장비 부착에 대한 불편함을 없애고 고비용의 하드웨어 시스템을 이용하지 않음으로서 사람의 자연스런 몸동작 이동에 따른 저 비용 3D 콘텐츠 제어 기술을 보여준다.
한국천문연구원은 우주물체 전자광학 감시체계 기술개발 사업을 통해 자국위성의 추적감시를 위해 0.5m 광시야 감시관측소 국제 네트워크(OWL : Optical Wide-Field patroL)를 구축할 예정이다. OWL 시스템의 설계 검증을 위해 시험모델을 개발하였고, 연구소 내에 테스트베드에 설치하여 종합적인 테스트를 수행하고 있다. OWL 시험모델은 해외 설치모델과 동일하게 제작하였으며 돔을 제외한 모든 서브시스템을 국산화하였다. 유효구경 0.5m의 Richey-Cretian 형식의 광학계로 1.75도의 광시야를 구현하였고 영상보정을 위해 5개의 보정 렌즈를 사용하였다. 인공위성 추적을 위해 초당 10도 이상 기동이 가능한 alt-az 방식의 마운트를 개발하였다. 단일 노출에서 다수의 인공위성 궤적을 얻기 위해 chopper 제어 시스템을 도입하였고, chopper, 필터휠, de-rotator, CCD 카메라 등 4개의 부분품을 하나로 묶어 간결한 back-end를 구성하였다. 시스템의 안정성 향상과 유지보수의 용이성을 위해 망원경 및 관측소 제어 전용보드를 개발하였고, 전자동 무인관측을 위한 스케줄러 및 운영소프트웨어를 개발하였다. 시험모델을 이용하여 수 개월간 테스트을 수행하고, 관측결과 분석을 통하여 문제점을 수정보완한 후 OWL 시스템의 최종 설계안을 확정할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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