최근 네비게이션, GPS 등과 같은 운전 보조를 위한 장치 및 DVD 플레이어 등과 같은 운전자의 인포테인먼트 요구를 위한 장치 등 다양한 차량용 ECU들이 등장하고 있다. 차량용 네트워크를 통해 다양한 ECU들을 연결하여 상호 협력을 통해 ECU 고유 기능뿐만 아니라 추가의 기능을 수행할 수 있는 다양한 기술도 활발히 연구되고 있다. 차량용 네트워크를 통해 다양한 ECU들이 연결되어 상호 동작하기 위해서는 다양한 ECU 및 네트워크를 관리하는 서버 역할을 할 수 있는 고성능의 Car PC 의 장착이 필수적이다. 기존 AVM 시스템은 차량 주변 상황을 실시간으로 제공하기 위해 임베디드 시스템 또는 SOC의 형태로 개발되었다. 그러나, Car PC가 차량에 장착되면 AVM 시스템을 추가의 비용이 없는 소프트웨어로 구현할 수 있다. 이를 위해서는 차량 주변 영상을 실시간으로 제공할 수 있도록 카메라 보정 같은 영상 처리 모듈의 성능이 실시간 영상을 제공할 수 있는 성능을 갖추어야 한다. 본 논문에서는 차량의 전 후방 및 좌 우측에 장착된 4대의 카메라로부터 입력된 차량 주변 상황을 한눈에 보여주는 AVM 시스템을 위해 카메라 보정 및 통합 처리를 위한 모듈을 스레드(thread)를 이용하여 설계하고 구현한다. 또한, 제안하는 영상 처리 모듈의 성능과 스레드를 사용하지 않는 방식의 영상 처리 모듈의 성능을 비교 분석함으로써 제안하는 영상 처리 모듈을 이용하여 추가의 비용이 없는 소프트웨어 AVM 시스템의 구현 가능성을 검증한다.
본 논문에서는 광각렌즈기반의 WDR(Wide Dynamic Range)인 2M(Mega)급 CMOS 이미지 센서를 통해 왜곡영상을 보정하는 카메라 모듈의 설계와 렌즈영상의 성능을 분석한다. 또한, 설계한 광각렌즈모듈의 광각렌즈($176^{\circ}$) 특성으로 인한 왜곡영상의 보정된 결과를 분석하였으며, 카메라 모듈의 스마트 NUX(Natural User eXprience) 활용방안을 제안하였다.
본 논문은 스테레오 카메라가 이동하는 환경에서 카메라 움직임을 보정하여 새로운 다수의 사람을 검출하는 방법과 검출된 사람을 추적하고, 실루엣을 추출하는 통합된 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사람 검출, 추적, 실루엣 추출 3가지 모듈로 구성되어 있으며 3가지 모듈은 카메라가 이동하는 환경을 고려한 것이다. 사람 검출 모듈에서는 카메라 움직임(egomotion) 보정을 이용한 움직이는 영역 추출 결과와 스테레오 정보를 결합하여 움직이는 객체를 검출하였으며, 추적모듈은 변위 정보가 가중된 히스토그램 알고리즘으로 검출된 객체를 추적한다. 실루엣을 추출하는 모듈은 트라이맵(trimap)을 이용하여 사람의 실루엣 부분을 대략적으로 추정하는 단계와 그래프컷(graph cut)을 적용하여 정교하게 실루엣 추출하는 단계로 이루어져 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 실내 환경에서 팬-틸트(pan-tilt) 스테레오 카메라로 획득한 실험데이터를 대상으로 실험한 결과 다수의 사람의 검출 및 추적, 정교한 실루엣 추출이 가능한 것을 확인하였다. 본 논문의 실루엣 추출결과는 제스처 인식이나 걸음걸이 인식 등의 다양한 분야에도 적용가능하다.
최근 모바일기기에 유비쿼터스 콘텐츠를 구현하는 시도가 활발히 진행되고 있다. 핸드폰을 이용해 위치를 판단한다거나, 핫코드를 찍어 상품을 구매하는 등의 콘텐츠가 개발되었다. 또한, 모바일기기도 발전하여 핸드폰, PDA 같은 모바일기기의 내장 카메라모듈은 필수사항이 되었다. 본 연구는 모바일기기의 내장 카메라모듈을 이용한 모바일 환경에 적합한 한글 문자인식 시스템을 제안한다. 본 연구의 시스템은 모바일기기로 PDA를 사용하였으며, PDA의 카메라모듈을 통하여 인쇄체 한글 영상을 입력받고, 모바일기기의 느린 연산속도를 보완하기 위하여, 서버로 이미지와 기울기 정보를 전달한 후, 서버에서 기울어진 인쇄체 문자영상을 보정하고, 프로젝션을 통해 문자를 추출한 후, 차연산을 이용한 매칭 방법으로 인쇄체 한글을 인식한다. 인식한 문자들은 사용자의 수정을 거쳐 텍스트 문서로 저장할 수 있다.
본 논문에서는 사용자가 원하는 미디어를 제공하기위해 터치스크린과 출력 장치인 디지털 포토 프린터 사이의 색역을 고려하는 자동 컬러 보정 모듈을 가진 디지털 사진 인화 시스템인 디지털 포토 키오스크 시스템을 설계하고 구현하였다. 이 모듈은 디지털 카메라나 카메라폰으로 촬영된 영상에 대하여 고품질의 결과물을 제공할 수 있는 이미지 보정 기능을 수행하는 것이다. 이 기능은 실시간 처리를 위해 LUT(look-up table)로 구현되어 사용자의 원터치 방식으로 동작하는 인터페이스를 제공한다. 따라서 흑백모드, 원톤 색상모드, 밝기 및 채도 조절 등의 이미지 편집 기능으로 사용자의 취향에 맞는 사진을 출력할 수 있고, 입출력 장치간의 자동 컬러 보정 모듈을 지원함으로써 본 시스템은 부드러운 계조표현과 촬영 영상과 유사한 색의 사진을 제공할 수 있다.
모바일 폰에서 사용되고 있는 카메라와 LCD 디스플레이의 정확한 색 재현을 위한 특성화 과정은 많이 알려져 있다. 카메라의 입력 신호인 CIEXYZ 색 자극 값을 LCD의 출력 신호인 CIEXYZ 값으로 정확하게 사상하기 위해서는 카메라와 LCD 특성화, 그리고 색역 사상 과정이 필요하다. 각 장치의 특성화는 입력 신호와 출력 신호 사이의 관계를 추정하는 과정이다. LCD의 경우 출력장치이기 때문에 임의의 입력에 대해 출력 색 자극 값을 측색기를 통해 측정이 가능하나 카메라와 같은 입력 장치인 경우 입력 신호를 생성할 수 없기 때문에 특성화 과정이 부정확하고 출력 신호의 획득과정에서 많은 수작업이 필요로 한다. 더욱이 노이즈에 민감한 카메라의 특성 때문에 색역 사상 후 카메라 모듈 생산 초기에 노이즈에 최적화된 감마 톤 커브가 왜곡이 되어 결과적으로 노이즈가 증가하게 된다. 이러한 문제들을 해결하고자 본 논문에서는 카메라의 출력 신호 획득 시스템과 노이즈 제거를 위한 부분적인 감마 보정 방법을 제안한다. 카메라의 출력 신호는 입력신호 사용되는 칼라 차트를 촬영하여 이미지에서의 패치 값을 읽어 획득한다. 그러나 촬영과정에서의 조명의 영향뿐만 아니라 다수의 카메라모듈에 대해 촬영 시 뷰파인더에서의 차트의 위치에 대한 오차가 발생하게 된다. 이러한 수작업에서 발생하는 오차를 보정하기 위해 카메라의 위치를 조성하는 시스템을 제안한다. 카메라의 위치는 촬영된 이미지로부터 추정 할 수 있으며 카메라의 이동과 위치 추정을 반복적으로 적용하면서 최적의 위치를 찾게 되고, 각 패치의 위치를 추정하여 출력 값을 획득한다. 또한 특성화로 인해 발생하는 노이즈를 줄이기 위하여 카메라의 출력 신호의 밝기 커브를 부분적으로 감마 커브를 조정한다.
코로나바이러스감염증-19와 같은 호흡기 감염병은 주로 밀집/밀폐/밀접 공간인 실내에서 일어난다. 호흡기 감염병 이상징후의 존재 여부는 발열, 기침, 재채기 및 호흡곤란 등의 초기 증상을 통해 판단되고 있으며, 이러한 초기 증상에 대한 상시 모니터링이 요구된다. 열화상 온도 스크리닝 시스템은 개인의 피부 온도 상승의 징후가 있는지 초기에 선별하는 빠르고 쉬운 비접촉 스크리닝 방법을 제공하지만, 측정 타겟, 주변 온도 등의 측정 환경과 피 측정대상과의 측정 거리에 따른 오차로 인해 정확한 온도측정이 어렵다. 그리고 국제표준 IEC 80601-2-59 에서는 내안각(Inner Canthus) 인접한 영역에 대한 안면 열화상 촬영을 권고하고 있다. 본 논문에서는 가시광 카메라 모듈과 열화상 카메라 모듈에 대해서 이미지 일치화 보정을 수행하였으며, 흑체(Blackbody)를 이용해 측정 환경에 대한 열화상 카메라 모듈 온도를 보정하였다. 표준에서 권고하는 측정 타겟을 인식하기 위해 딥러닝 기반 객체 인식 알고리즘과 내안각 인식 모델을 개발하였으며, 100명의 실험자군에 대한 데이터셋을 적용하여 인식 모델 정확도를 도출하였다. 또한 라이다 모듈을 이용한 객체 거리 측정과 선형회귀 보정 모듈을 통해 측정 거리에 따른 오차를 보정하였다. 제안한 모델의 성능 측정을 위해 모터 스테이지, 열화상 온도 스크리닝 시스템, 흑체로 구성된 실험환경을 구축하였으며, 1m에서 3.5m 사이 가변 거리에 따른 온도측정 결과 0.28℃ 이내의 오차 정확도를 확인하였다.
본 논문에서는 디지털 카메라를 이용하여 사진을 촬영할 때 눈의 감긴 상태를 확인하여 이를 자동으로 보정하여 출력해주는 모듈의 구현에 관하여 연구하였다. 먼저 촬영된 영상에 대하여 얼굴 및 눈의 영역을 검출하고 눈의 상태를 인식한다. 만약 눈이 감긴 영상이 촬영되었을 때 버퍼에 임시로 저장된 이전 프레임 영상들에 대하여 눈의 상태를 인식한 후, 가장 눈의 상태가 만족스러운 영상을 이용하여 눈을 보정한 후에 사진을 출력한다. 얼굴 및 눈을 정확하게 인식하기 위해서 SURF 알고리즘과 호모그래피 방법을 적용하여 영상을 보정하는 전처리 과정을 수행한다. 얼굴 영역과 눈 영역을 검출하는 것은 Haar-like feature 알고리즘을 이용하였다. 눈을 뜨고 있는 상태인지 감은 상태인지를 눈의 영역에 대한 템플릿매칭을 이용한 유사도를 판단하여 확인한다. 본 연구에서 개발된 기능을 다양한 형태의 얼굴 환경에서 테스트한 결과 얼굴이 포함된 영상에 대하여 효과적으로 보정이 수행됨을 확인하였다.
최근 컬러를 취급하는 개인용 컴퓨터나 프린터, 스캐너, 디지털 카메라 등의 사용이 필수적으로 되고있다. 하지만 이런 입·출력 장치들은 제조사나 제품모델에 따라 색이 다르게 보여진다. 따라서 이런 입, 출력 장치의 색특성을 고려하여 맞게 영상신호를 보정함으로써 원래의 색에 가깝게 출력할 수 있는 색 관리 시스템(CMS)이 개발되고 있다 색 관리 시스템은 색 공간 변환 모듈과 색특성 데이터가 저장되어 있는 입.출력 장치의 ICC 프로파일들로 구성이 되는데 장치간의 색 일치가 성공적으로 이루어지기 위해서는 무엇보다도 장치의 색특성 데이터가 정확하게 저장된 ICC프로파일이 마련되어야 한다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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