• 제목/요약/키워드: 컴퓨터 비전 기술

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머신 비전을 위한 열 적외선 영상의 객체 기반 압축 기법 (Object-based Compression of Thermal Infrared Images for Machine Vision)

  • 이예지;김신;임한신;추현곤;정원식;서정일;윤경로
    • 방송공학회논문지
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    • 제26권6호
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    • pp.738-747
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    • 2021
  • 오늘날 딥러닝 기술의 향상으로 영상 분류, 객체 탐지, 객체 분할, 객체 추적 등 컴퓨터 비전 분야 또한 큰 발전을 이루고 있다. 지능적 감시, 로봇, 사물 인터넷, 자율주행 자동차 등 딥러닝 기술이 결합된 다양한 응용 기술들은 실제 산업에 적용되고 있으며, 이에 따라 사람의 소비를 위한 영상 데이터 뿐만 아니라 머신 비전을 위한 영상 데이터의 효율적인 압축 방식에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 머신 비전을 위한 열 적외선 영상의 객체 기반 압축 기법을 제안한다. 효율적인 영상 압축과 신경망의 좋은 성능을 유지하기 위해 본 논문에서는 신경망의 객체 탐지 결과와 객체 크기에 따라 입력 영상을 객체 부분과 배경 부분으로 나누어 서로 다른 압축률로 부호화를 수행하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 VVC로 영상 전체를 압축하는 방식보다 BD-rate 값이 최대 -19.83%로 압축 효율이 뛰어나다는 것을 확인할 수 있다.

비전문가를 위한 로봇 팔 역기구학의 해석 (Analysis of the Inverse Kinematics Method for Robot Arm Controlled by Amateur Users)

  • 이경문;이강희
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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    • pp.259-260
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    • 2014
  • IT 기술의 발달로 인해 로봇공학은 전문가의 영역에서 비전문가의 영역까지 두루 사용되고 있다. 그러나 현재 존재하는 소프트웨어는 여전히 높은 진입 장벽을 가지고 있다. 비전문가가 실질적으로 참고자료가 많이 부족하기 때문에 로봇 제어가 쉽지 않다. 본 논문에서는 5 자유도를 가진 로봇 팔을 움직이게 할 때 사용하는 기존의 역기구학(Inverse Kinematics)을 활용하여 기존 방법의 난도보다 직관적인 방법을 제시하여 비전문가들에게 로봇에 대한 높은 접근성을 제시한다.

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무인 자율 주행 자동차를 위한 횡단보도 및 정지선 인식 시스템 (A Crosswalk and Stop Line Recognition System for Autonomous Vehicles)

  • 박태준;조태훈
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.154-160
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    • 2012
  • 최근 무인 자율 주행 자동차를 실현하기 위한 기술 개발이 활발히 이루어지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 무인 자율 주행 자동차의 핵심 기술인 컴퓨터 비전을 이용한 무인 자율 주행 자동차를 위한 횡단보도 및 정지선 인식 시스템을 제안한다. 본 논문의 컴퓨터 비전 시스템은 먼저 무인주행을 위하여 반드시 필요로 하는 차선을 RANSAC 알고리즘과 Kalman 필터를 이용하여 인식하고 인식된 차선이 실제로는 평행하다는 점을 이용하여 원근 시점인 입력 영상을 평면 시점으로 변환하여 횡단보도의 크기가 일정하게 만든다. 그런 후, 변환된 영상에서 횡단보도의 기하학적 특징을 이용하여 횡단보도를 인식하고 횡단보도 앞의 영역을 관심 영역으로 설정한 후 설정된 관심 영역에서 정지선을 추출한다. 구현된 알고리즘을 다양하게 실험한 결과 차선, 횡단보도, 정지선에 대하여 높은 인식률을 보였다.

로봇의 자율 항해를 위한 비전기반의 객체 인식 (Vision based Object Recognition for Autonomous Robot Navigation)

  • 김권;이창우;쉬수단;최요환
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제38차 하계학술발표논문집 16권1호
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    • pp.205-209
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    • 2008
  • 본 논문은 입력되는 영상에서 특정 객체를 찾기 위하여 특징 검출 및 매칭 결과를 분석하여 기술한다. 영상의 특징을 추출하는 방법 중 코너를 특징으로 하는 방법인 해리스 코너 검출(Harris corner detection)을 이용하여 코너를 추출하였으며, 추출한 특징을 이용하여 다양한 크기의 템플릿을 만들어 입력된 영상과 상관계수를 구해 최대값을 가지는 위치를 찾아 입력된 영상과 객체를 매칭 시킨 결과를 분석하였다. 본 논문의 연구 결과들은 객체의 탐지 등과 같은 영상 분석 기반 기술에 활용될 수 있으리라 기대된다.

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컴퓨터 비전공자의 효과적인 소프트웨어 프로젝트 수행을 위한 교수자-학습자 피드백 방법에 관한 연구 (A Study on Teacher-learner Feedback Method for Effective Software Project Execution of Non-Computer Major Students)

  • 정혜욱
    • 문화기술의 융합
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    • 제5권1호
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    • pp.211-217
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    • 2019
  • 대학에서의 학기말 프로젝트 작업은 한 학기동안 학습한 내용을 기반으로 학생 스스로 주제 선정, 계획, 결과 도출 과정을 진행해 가는 학습자 중심의 학습 방법이다. 소프트웨어 관련 교과목의 학기말 프로젝트 작업의 경우 해당 프로그래밍 언어에 대한 다양한 기법을 학습 한 후 창의적인 프로그램 개발 과정을 통해 결과물을 완성하게 된다. 그러나 교양과목으로 소프트웨어 교과목을 수강하는 컴퓨터 비전공자는 프로그래밍 언어를 이해하는데 많은 어려움을 느끼고 있기 때문에 학생들이 프로젝트 수행을 원활하게 진행 할 수 있도록 유도하는 교수자의 피드백이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 컴퓨터 비전공자의 학기말 프로그래밍 교과목에 대한 프로젝트 수행과정에 적용 할 수 있는 교수자-학습자간의 토론을 통한 피드백 방법을 제안하고, 실제 프로젝트 작업과정에 적용하여 진행과정 및 결과물 분석을 통해 의미 있는 결과를 확인하였다.