기존의 조준 감사는 외국에서 수입한 조준 감사기재를 사용하는 실정이다. 하지만 그 수량이 매우 부족해서 조준 감사에 많은 시간이 소요되고 유지보수가 어렵다. 때문에 시스템을 국산화 시켜 조준 감사시간을 줄이고 유지보수와 보급을 원활하게 하는 것이 목적이다. 본 논문에서는 표적 탐지 딥러닝 모델을 통해 표적을 탐지하고 사격 결과에 대한 모니터링이 가능한 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 표적의 실시간 탐지가 가능하고 먼 표적에 대한 여러 전처리를 통해 식별률을 크게 상승시켰다. 또한 사용자 인터페이스를 구성하여 사용자의 카메라 조작과 훈련결과 데이터의 저장 및 관리를 용이하게 하였다. 이 시스템으로 현재 사용되고 있는 조준 감사기재와 비사격 훈련을 대체할 수 있다.
TIP 기술은 2D 그림 또는 한 장의 사진으로부터 기하정보를 추출하여 3 차원 입체 효과를 만들어 영상 내부를 네비게이션할 수 있는 기술로써, 게임, 엔터테인먼트, 교육, 홍보 등 다양한 분야에서 요구되는 주요기술이다. 본 논문에서는 최근 대두되고 있는 스마트 device 의 platform 가운데 하나인 android platform 상에서의 OpenGL ES Library 를 이용한 TIP 기술 적용 및 구현 기술을 제안한다. 제안 방법은 전경객체의 추출이 어려운 상황을 감안하여 보다 사실적 장면 구성이 용이하도록 사용자의 선택에 의한 소실점을 이용하고, OpenGL ES Library 를 이용하여 3D 배경 모델을 획득하고, 이미지를 텍스쳐 매핑하여 3D 가상공간을 완성한 후 카메라의 시점 변환을 통해 이미지 내부를 네베게이션할 수 있도록 한다. 실험영상은 android platform 상의 device 에서 촬영한 이미지를 사용하고, android 2.1 및 OpenGL ES 1.0 기반으로 구축함으로써, 제안 기술을 다양한 android platform smart device 에서 적은 비용과 시간으로 응용 개발에 효과적으로 적용 가능하도록 구현하였다.
현재 단일 이미지에서 Object Detection 성능은 매우 좋은 편이다. 하지만 동영상에서는 처리 속도가 너무 느리고 임베디드 시스템에서는 real-time이 힘든 상황이다. 연구 논문에서는 하이엔드 GPU에서 다른 기능 없이 YOLO만 구동했을 때 real-time이 가능하다고 하지만 실제 사용자들은 상대적으로 낮은 사양의 GPU를 사용하거나 CPU를 사용하기 때문에 일반적으로는 자연스러운 real-time을 하기가 힘들다. 본 논문에서는 이러한 제한점을 해결하고자 계산량이 많은 Object Detection model 사용을 줄이는 방안은 제시하였다. 현재 Video영상에서 Object Detection을 수행할 때 매 frame마다 YOLO모델을 구동하는 것에서 YOLO 사용을 줄임으로써 계산 효율을 높였다. 본 논문의 알고리즘은 카메라가 움직이거나 배경이 바뀌는 상황에서도 사용이 가능하다. 속도는 최소2배에서 ~10배이상까지 개선되었다.
The inspection work at construction sites is one of the important supervisory tasks, which involves verifying that the building is being constructed by the numerical values specified in the design drawings. The conventional measuring method for inspection involves using tools or equipment such as rulers directly by the personnel at the site, and it is usually confirmed by vision. Therefore, this study proposes an model to measure numerical values on images of the construction site. Through the case study to measure the installation interval of jack supports, the proposed algorithm was verified the effiect and validity. The results of this study suggest that it can support inspection work even in the office, which may have been overlooked by on-site inspectors, and contribute to the digitization of inspection work at construction sites.
Traditional markets, formed naturally, often feature aged buildings and facilities that are susceptible to fire. However, the lack of adequate fire detection systems in these markets can easily lead to large-scale fires upon ignition. Therefore, this study was conducted with the aim of detecting fires in traditional markets, utilizing thermal imaging cameras for data collection and the YOLOv8 model for object detection experiments. Data were collected in the night markets within traditional markets of xx city and by simulating fire scenarios. A comparative analysis of the Nano and XL models of YOLOv8 revealed that the XL model is more effective in detecting fires. The XL model not only demonstrated higher accuracy in correctly identifying flames but also tended to miss fewer fires compared to the Nano model. In the case of objects other than flames, the XL model showed superior performance over the Nano model. Taking all these factors into account, it is anticipated that with further data collection and improvement in model performance, a suitable fire detection system for traditional markets can be developed.
전 세계적으로 이슈가 되고 있는 소형 무인항공기를 탑재체로 한 항공삼각측량 기술을 국내의 광산개발 현장에 적용하여 활용성을 검증하였다. 대상광산은 경상남도 경주시에 위치한 감포 46호 스멕타이트 광산으로 노천채광 광산이다. 멀티콥터인 DJI S1000에 Cannon Mark III 카메라를 탑재하여 $600m{\times}380m$ 영역을 중첩하며 448장의 사진을 촬영한 후, AgiSoft사의 photoscan 소프트웨어를 이용해 자료처리하여 정사영상과 정밀 수치지형모델을 제작하였다. 6개의 지상 기준점을 이용해 정밀도 10cm 이내의 항공 삼각측량 자료를 생산하였으며, 3D 지질모델링 소프트웨어로 수치지형모델과 정사 영상을 익스포트하여 3D 지질모델링을 위한 Topo surface를 제작하였다. 1시간 이내의 짧은 촬영시간으로 고정밀의 항공측량 자료 확보가 가능해 노천광산의 주기적인 촬영을 통한 채광량과 사면붕괴 모니터링이 적은 비용과 시간으로 가능함을 확인하였고, 항공삼각측량결과와 3D 지질모델링의 직접적인 연계 기술에 의해 노천광산 채광에 의한 지표면 변화를 즉각적으로 반영할 수 있어 생산관리의 효율성을 증대할 수 있으리라 여겨진다.
위성 카메라의 두 밴드가 다른 관측 각(Look angle)으로 촬영 시, 두 밴드간의 정합이 요구된다. 밴드 정합(Band registration)은 플랫폼의 다이나믹스(Dynamics)와 시차효과로 인하여 상수매개변수(constant parameter)로 수학적인 모델을 수립하여 정합(registration)을 수행하기 어렵다. 시차효과는 지표면 표고에 의해 야기되는 현상으로 이는 두 밴드간 정합 특성이 지표면의 표고의 함수로 주어진다. 두 밴드간 정합이 성공적으로 이뤄지기 위하여 시차효과를 보상하는 표고시차보상기법이 요구된다. 이러한 표고시차보상은 특히 고해상도 영상정합에서 중요하다. 표고시차보상기법은 하나의 밴드를 다른 관측 각을 가지는 다수의 CCD라인으로 구성한 경우에도 적용이 가능하다. 한 밴드에서 촬영된CCD라인 영상들은 연결된CCD라인마다 다른 관측 각을 가짐으로CCD라인간 표고시차가 발생하여 CCD라인간 지상거리 차가 표고에 따라 증가되는 왜곡 현상이 나타나기 때문이다. 이를 보상하기 위해 기준밴드 또는 기준 CCD라인과 대상밴드 또는 대상 CCD라인간 영상과 지상간의 관계를 다항식을 사용하여 수학적으로 모델 하는RFM을 사용하였다. 실험결과, 표고시차가 존재하는 영상에 대해서도 제안된 기법으로 밴드 정합이 성공적으로 수행되는 것을 확인하였다.
제조공정을 통해 생산된 화살의 성능을 평가하기 위한 방법으로, 활과 화살을 오랫동안 사용해 온 사냥꾼이나 레저 스포츠 용품을 만드는 기술자, 그리고 전문가의 개인적인 경험 등이 사용된다. 또한, 반복슈팅실험을 통해 얻어진 화살의 탄착점 집적도는 생산된 화살의 성능을 평가하기 위한 중요한 지표이다. 탄착점 집적도와 초고속카메라를 통해 촬영된 비행중인 화살의 이미지를 이용하여, 화살의 성능에 대한 연구가 수행되고 있다. 하지만, 화살의 특성(길이, 무게, 스파인, 오버랩, 곧기)과 탄착점의 분포간의 상관관계에 대한 연구는 부족하다. 본 논문에서는 탄착점 분포를 수치적으로 출력할 수 있는 시스템을 개발하고, 생산된 화살이 가지는 특성과 탄착점 사이의 상관관계모델을 구현하는 것이 목적이다. 모델의 입력은 화살이 가지는 특성(스파인, 곧기)이 사용되고, 출력은 화살의 노크 각도를 120도씩 회전시키면서 3번 반복 슈팅하여 얻어지는 삼각형 모양 좌표의 MAD(mean absolute distance)를 이용하였다. 상관관계 모델을 구현하기 위해서 입출력 학습데이터를 수집하였고, 모델의 구현을 위해서는 인공신경회로망(Artificial neural network, ANN)을 사용하였다.
스마트기기가 보급되면서 사용자들은 위치기반 서비스를 사용하여 자신의 위치와 관련 있는 맞춤형 정보를 손쉽게 검색할 수 있다. 이러한 위치기반 서비스는 디바이스에 부착된 각종 센서들을 이용한 증강현실 기술을 활용하여 직관적이고 현실감 있는 정보를 제공하고 있다. 하지만 모바일 디바이스의 제한된 크기나 사용자 주변 환경을 고려하지 않은 정보 표시로 인해서 작은 화면상에 표시되는 콘텐츠간의 오버랩이나 사용자의 실제 이동 가능성을 무시하는 아이콘 배치 등의 문제점들이 대두되고 있다. 본 논문은 이런 문제점을 해결하기 위해 도로데이터를 활용한 모바일 증강현실 서비스 모델을 제안한다. 제안한 모델은 사용자들이 생활하는 실생활공간과 사용자 위치 및 콘텐츠가 도로데이터를 기준으로 배치된 정보공간으로 구성된다. 실생활공간에서는 도로상에 위치한 사용자가 주변의 도로를 카메라로 비추어 주변 콘텐츠를 요청한다. 그리고 정보공간에서 사용자의 위치로부터 콘텐츠까지의 이동경로를 고려하여, 비춰진 도로를 따라 손쉽게 이동 가능한 정보, 즉 이동 가능성이 보장된 정보들을 검색한다. 더불어 검색한 정보들을 도로를 기준으로 배치함으로써 모바일 증강현실 서비스에서 발생하는 문제점들을 해결하고 있다. 또한 본 논문에서는 제안한 모델을 적용한 시스템을 경기도 고양시의 "애니골" 지역을 대상으로 구현하여 그 효율성과 편의성을 확인하고 있다.
본 논문에서는 축구 경기 자동 분석을 위한 첫걸음으로 일반적인 축구 경기 영상열에서 선수 및 공을 추적하고 영상 모자의 기법을 이용해서 운동장 모델 상에서 선수가 움직인 궤적을 알아내는 기법을 제시한다. 여기서 일반걱인 축구 경기 영상열이란 극도의 zoom-in 또는 zoom-out 아닌 경우로 TV 카메라가 공을 쫓아 자연스럽게 움직이는 상황의 영상을 말한다. 이러한 영상열로부터 선수의 궤적을 구하기 위해선 다음과 같이 크게 세 가지 문제를 해결해야한다. 첫째로 입력 영상에서 운동장 부분을 추출하는 문제, 둘째로 선수 및 공을 추적하고 선수들의 팀을 구분하는 문제, 마지막으로 영상에서의 선수의 위치를 실제 운동장 좌표로의 변환을 통해 선수가 움직인 자취를 운동장 모델 상에서 구하는 문제가 그것이다. 운동장의 추출은 칼라 정보를 이용하였고 이 추출된 운동장 영역 하에서 템플릿 매칭과 Kalman 필터링을 이용하여 선수와 공을 추적했다. 선수간 겹침 문제에 대해서는 CHBP(Color Histogram Back-Projection) 기법을 적용했다. 특히 선수가 운동장에서 움직인 궤적을 구하기 구하기 위해서 입력 영상에서 보이는 특징점들을 이용하여 운동장 모델 좌표와 입력 영상 좌표간의 변환을 구하고 이를 통해 운동장 모델에서의 선수의 위치를 구했다. 이때에 입력 영상에서 특징점이 충분치 않을 경우 영상 모자익 기법을 이용하여 특징점이 보이는 영상과의 좌표 변환 관계를 구함으로써 해결하였다. 실험적으로 실제 TV에서 방영된 축구 경기 영상열에 제안된 방법을 적용하여 얻어진 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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