본 논문에서는 스트립의 컬러영상을 이용한 요 분석기의 개발을 제안하였다. 제안된 분석기에서 스트립의 컬러영상획득을 위해 이미지센서를 이용하였으며, 상이한 요성분에 반응하는 독립된 각 패드들의 영상을 한 번에 촬영하고, 촬영된 패드컬러를 분석하여 요성분의 측정값을 출력하는 특징을 가지도록 하였다. 특히 개발된 장치는 11개의 요 성분을 측정 분석하는 장치로 프로세서에 의하여 측정된 색상을 처리함으로써 복잡한 과정을 없앨 수 있어 빠른 동작과 가벼우며, 소형화되고, 가시적 판단 때보다 정확성을 매우 높일 수 있었다. 또한 유 무선의 통신인터페이스에 의하여 다른 검사기능을 가진 외부장비나 개인용 컴퓨터 및 의료기관이나 기타 요구하는 다른 곳으로 전송이 가능하도록 하였다.
단일 영상 센서를 사용하는 디지털 카메라에서 컬러 영상은 3개의 R, G, B 프레임으로 나뉘는데, 복원할 때에는 컬러 보간 과정을 이용하여 풀(full) 해상도 영상을 획득한다. 따라서 베이어 패턴(Bayer’s pattern)과 같은 컬러 필터 어레이(CFA : Color Filter Array)를 통과하는 풀 해상도 컬러영상을 복원하는 과제는 소실된 컬러 요소에 대한 보간 기법과 관련이 있다. 본 논문에서는 모자이크 영상으로부터 정확한 에지 기울기 정보를 추출하기 위한 새로운 필터링 방법을 이용한 디모자이킹 알고리즘을 소개한다. 기존의 알고리즘은 G성분 값을 먼저 보간 후, R과 B성분 값을 보간하는 방식을 취하지만, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 휘도(luminance; L) 정보를 먼저 예측한 후, G와 R, B성분 값을 구한다. 이렇게 얻어진 컬러 성분 값들을 이용해 각각의 에지 방향들이 가지는 가중치를 구하고 가중치들의 합을 이용하여 컬러 보간을 수행한다. 24개의 테스트 영상을 이용하여 기존의 디모자이킹 알고리즘과 제안한 알고리즘을 비교하였으며, 제안한 알고리즘이 화질이 우수함을 입증하였다.
4차 산업혁명시대가 도래함에 따라 대학에서의 창의력과 융합력 기반의 교육과정이 첨차 중요시 되고 있다. 이에 본 논문에서는 개발에 소요되는 시간이 짧고 비 공학 전공자도 쉽게 개발 가능한 동시에 창의성과 독창성을 갖춘 자율 로봇의 제작 과정을 제안한다. 제작되는 로봇에는 초음파 센서(ultrasonic sensor), 컬러센서(color sensor), 미디엄 모터(medium motor), 그리고 이를 동작하기 위한 그래픽 기반의 프로그램이 하나로 융합되어 최종 결과를 도출하고 제시되는 다양한 임무를 적절히 수행하는 것을 보인다.
최근 IT기술이 점점 발달함에 따라 장애인의 일상생활을 편리하게 하는 도구들이 속속 개발되고 있다. 본 연구에서는 시각장애인들이 색상판별을 진동을 통해 감지할 수 있는 시스템을 개발하였다. 이것은 최근 대중화되고 있는 사물인터넷(IoT)의 기반이 되는 아두이노 기술을 접목하여 다양한 스위치와 센서로 입력 값을 받아들여 LED, 모터와 같은 외부출력장치를 제어함으로써 상호 작용을 만들어 낼 수 있는 시스템이다. 구체적으로 제안하는 시스템은 컬러센서를 통해 색상을 감지하고 색상 값을 수치 값으로 읽어 들이고 수치 값에 진동의 세기 주기 등을 달리함으로 시각장애인이 색상을 판별할 수 있도록 되어있다.
인체 장기의 내부 구조를 학습하기 위해 많은 3 차원 인체영상관련 콘텐츠들이 소개되어 왔다. 하지만, 이러한 학습 콘텐츠들은 사실적인 색상을 표현하기 어려울 뿐만 아니라 사용자가 조작할 때 현실감이 떨어지기 때문에 해부도감과 같은 2 차원 학습 콘텐츠와 차별성이 적다. 본 논문에서는 사실적인 인체 색 정보를 가지고 있는 컬러 인체 데이터와 사용자의 동작을 인식하는 센서를 활용하여 몰입감 높은 체험형 가상 내시경 모의 훈련 시스템을 제안한다. 컬러 인체 데이터를 양안시 볼륨렌더링 하여 입체감을 높이고 동작인식 센서를 이용하여 사용자의 손동작으로 직접 가상 내시경 카메라를 조작하여 항행하도록 하였다. 제안한 시스템을 이용하여 다양한 인체 장기의 내부 구조를 사실적으로 표현할 수 있으며 이를 통해 의학정보 학습에 도움을 줄 수 있다.
본 논문은 시각장애인들의 실외 보행 시 위험한 장애물을 탐지하여 진동으로 경고해주고, 필요에 따라 물체의 색상과 주변의 자기를 음성으로 알려주는 SmartWand 개발에 관한 것이다. 이 기기는 시각장애인들이 널리 사용하는 횐 지팡이에 쉽게 탈 부착할 수 있는 형태로 횐 지팡이로 감지할 수 없는 사각지대의 장애물을 초음파로 탐지하여 경고해주며, 컬러센서와 조도센서를 이용하여 물체의 색상과 주변의 밝기를 음성으로 알려주는 기능을 가지고 있다 SmartWand는 1, 2차 버전으로 개발되었는데, 2차 버전에서는 1차 버전의 사용성 평가 결과를 토대로 무게 및 크기를 줄여 실용성을 개선시켰으며, 가속도 센서를 통해 초음파 센서의 탐지 범위를 조정하여 시각장애인이 횐 지팡이의 타법을 행할 때 진행방향에 놓인 장애물만을 탐지할 수 있도록 하였다. 또한 지팡이로 땅을 칠 때의 충격으로 인한 초음파센서의 오동작을 제거하기 위한 필터를 사용하였다 이러한 기능들은 다양한 환경에서 실험을 통해 적절한 인자들을 결정하였다.
패턴인식은 주위 환경을 관찰하는 방법, 배경으로부터 관심있는 패턴을 구분하는 방법, 소리를 얻는 방법, 그리고 패턴 범주들 중에서 타당한 결정을 얻는 방법에 관한 연구이다. 패턴인식 시스템을 설계할 때 필수적으로 1) 데이터의 획득과 전처리, 2) 데이터의 표현, 3) 결정방법 선택과 같은 세 가지 사항을 고려해야한다. 그 이유는 영상을 획득하기 위한 센서의 선택, 전처리 기법, 표현 기법, 의사결정 모델에 따라 인식의 결과가 달라질 수 있기 때문이다. 컬러영상은 다양한 컬러 패턴으로 구성된다. 대부분의 패턴인식 방법은 훈련되어진 컬러정보를 사용하여 컬러의 특징을 추출한다. 본 논문은 몇 가지 제한된 컬러를 가진 영상으로부터 특정한 컬러 패턴을 적응적으로 추출한다. 컬러 패턴의 수가 한정되어 있기 때문에 영상에서 컬러의 분포가 유사하다. 그러나, 영상에 잡음이나 열화가 존재하면, 그 분포가 변화한다. 그러므로 이미 알고 있는 컬러정보를 가지고 특정한 컬러의 특징을 추출할 수 없다. 그래서 본 논문에서는 유사한 컬러 패턴을 가진 영상에 대하여 특정한 컬러의 특징을 적응적으로 추출함으로서 인식의 오류를 감소시킬 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법을 실험하기 위하여 열화가 적은 표본영상을 사용하고, 잡음과 열화가 포함된 여섯 가지의 검사영상을 사용한다. 결론적으로 제안한 방법이 통계적인 패턴인식의 결과보다 정확한 결과를 보여준다.
디지털 카메라 시스템에서 CMOS 이미지 센서 (CMOS image sensor, CIS)는 낮은 가격, 작은 시스템 크기, 특히 적은 소비전력의 장점을 가지고 있어 널리 사용되고 있다. 그러나 CIS에서 획득된 영상의 색은 원래의 피사체와 서로 다르고, CIS를 사용한 서로 다른 디지털 카메라는 촬상 특성의 차이에 의해서 통일한 자극치에 대해서 서로 다른 특성을 가지게 된다 이러한 CIS의 촬상 특성에 의해서 표준 색에 대한 출력 특성이 서로 다르게 되고, 영상 출력 장치에서도 동일한 색 재현을 기대하기가 어렵기 때문에 CIS를 위한 컬러 보정이 요구된다. 기존의 컬러 보정 방법은 많은 시간에 걸친 여러 변의 반복적 실험 과정에 의한 경험적 방법을 통해서 구하고 있으며, 그 결과 또한 만족스럽지 못한 실정이다. 본 논문에서는 CIS를 이용한 디지털 카메라를 위한 효과적인 컬러 랩 방법을 새롭게 제안한다. 제안된 방법은 화이트 밸런스만을 조정한 카메라 자체의 전달 특성을 구하고, 이상적인 표준 카메라의 전달 특성에 가깝도록 컬러 보정 행렬을 통해 컬러 보정을 수행한다. 실험 결과, 카메라 전달 특성이 보정 전에 비해 표준 카메라의 전달 특성에 매우 가깝게 보정되었으며, 제안한 방법을 적용한 디지털 카메라의 출력 영상에 대한 화질도 상당히 향상된 것을 확인하였다.
본 논문에서는 화소간의 상관관계를 이용한 CCD/CMOS 이미지 센서용 효율적인 색 보간 기법을 제안한다. 최근 각광받고 있는 CCD/CMOS 이미지 센서는 컬러 필터 배열(Color Filter Array)을 사용하기 때문에, 각 화소는 컬러 영상을 만들기 위한 3가지 색 채널 중 한 가지 채널만 갖고 있게 된다. 따라서 컬러 영상을 만들기 위해서는 색 보간 구조가 필요하다. 최근 제안되는 색 보간 기법은 보간된 영상의 품질 향상에만 주력하고 있는데 반해, 본 논문에서는 낮은 복잡도를 갖으면서 잘못된 색을 최소화하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 색 보간 기법에서는 인접한 화소간의 상관관계를 이용하여, 현재 화소의 방향성을 결정할 때 이웃 화소의 방향성 정보를 이용하였다. 기존의 방향성을 고려한 색 보간 기법에 제안된 기법을 적용한 결과, 알고리즘의 종류에 따라 PSNR이 $0.09{\sim}0.47dB$ 향상되었고, 대부분의 잘못된 색(False color)을 최소화함으로써 색 보간된 컬러영상의 품질이 향상되었다. 제안된 색 보간 기법은 Verilog HDL 및 FPGA를 이용하여 실시간으로 구현 검증되었다. 0.25um CMOS 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성하였을 때, 총 게이트 수는 12K개였으며 5개의 라인 메모리가 사용되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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