본 논문에서는 한국어 입력 텍스트의 의미를 반영하는 색상 팔레트를 생성하는 방법을 제안한다. 기존 영문 모델에서 한국어의 특수성을 고려하여 입력 방법과 형태소 분석, 임베딩 등 여러 조건을 달리한 접근을 시도하고 최종적으로 두개의 모델을 선정하여 평가를 진행한다. 정량적 평가인 단일 팔레트 다양성 평가와 정성적 평가인 사용자 평가를 진행하였으며 결과 기존 영문 버전보다 다양성이 높았고 사용자가 실제 팔레트 보다 생성된 팔레트를 선호하는 비율도 향상되었다. 이번 연구로 한국어 임베딩을 활용하여 팔레트를 생성하였을 때 보다 다양한 색상과 의미적으로도 적합한 색상을 선정함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 자율주행 지게차에서 팔레트 화물을 자동 인식하여 운송할 수 있도록 하는 비전 기반의 팔레트 자세 및 위치 측정 방법을 제안한다. 일반적으로 3차원 측정에서는 스테레오 비전 기술이 사용되나, 제안한 방법에서는 지게차의 포크 캐리지에 설치한 한 대의 카메라만을 사용한다. 먼저 어떤 별도의 표식이 없는 팔레트의 자세를 측정하기 위해 영상 역투영 기법을 제시하였는데, 이 기법에서는 팔레트 앞면 영상에서의 두 특징 직선을 3차원 공간에서 주어진 축 중성으로 회전시킬 수 있는 가상평면에 역투영 시킨다. 가상평면에 역투영된 두 특정 직선이 평행하게 되면 그 때의 가상평면의 회전각이 팔레트의 자세를 나타낸다는 사실을 이용한다. 팔레트 위치 측정 방법에서는 역투영된 특징 직선 간의 거리와 팔레트 앞면에서의 실제 직선간 거리의 비율을 이용한다. 실제 팔레트 영상에 대한 실험을 통하여 제안된 방법의 타당성 및 실시간 실행 가능성을 보였다.
비 구조적인 주면 환경에서 평면 팔레트(planar pallet)를 포크리프트(forklift)로 적재하거나 하역하기 위한 물류용 재료운송 로보트 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 음향(acoustic)센서와 시각(visual) 센싱데이타를 사용하여 팔레트에 지정된 2개의 스롯(slot)의 위치를 결정하고 포크리프트를 팔레트의 스롯에 인게즈(engage) 한다. 본 연구에서는 재료운송 시스템의 복잡성을 줄이기 위해서 폴라로이드(Poraloid) 음향센서의 3차원 거리 데이터와 CCD 카메라에서 얻은 2차원 시각 네이타를 통합하는 방법을 개발한다. 2개의 다른 소스로부터 얻은 데이타는 서로의 미비점을 보안하며 재료운송 로보트 시스템을제어하기 위한 효율적인 알고리즘을 제공한다. 카메라는 far-away vision 개념에 의한 음향센서의 선형 스캔닝(scanning) 대역을 우선 결정한다. 선형 스캔닝에 의하여 얻어지는 거리 데이타(range Map)는 least mean square방법을 사용하여 팔레트의 위치와 자세(position and orientation)를 결정한다(near vision). 팔레트에 대한 위치와 자세가 결정되면 다시 시각센서를 이용하여(close vision) 에지(edge)탐지와 Hough transfrom 기술을 적용하여 팔레트에 대한 포크리프트의 인게이지먼트 위치를 구한다. 개발된 시스템은 하드웨어와 소프트웨어로 구현하고 평가하며 실험적인 결과도 제시한다.
현재 널리 사용되는 hand-held형 단말기들은 영상을 표현할 때 제한된 수의 칼라만으로 표현할 수 있다. 따라서 자연색 칼라 팔레트를 이용하여 단말기에 나타낼 때 최적의 칼라 팔레트를 구현하는 것과 원영상의 각각의 칼라로부터 팔레트 칼라로 최적으로 정합 시키는 것이 요구된다. 본 논문에서는 효율적으로 칼라 팔레트를 설계하는 히스토그램 기반 영상 의존적 스칼라 양자화 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 칼라 우선순위 결정 부분과 양자화 부분으로 구성되며 양자화 후 ANC(Adaptive Neighborhood-Clustering) 알고리즘을 적용하여 성능을 개선한다. 이 방법은 자연색 칼라 영상을 적은 비트로 표현했음에도 출력 영상이 인간의 눈에 적합하다.
화풍을 효과적이고 객관적으로 기술하는 한 방법으로 팔레트 추출에 대한 수학적 모델을 제시한다. 이 모델에서는 팔레트를 허용 오차 범위 내에서 회화 작품의 영상을 표현할 수 있는 주요 색상의 집합으로 정의하고 색상 그룹핑과 주요 색상 추출의 두 단계를 거처 팔레트 색상을 추출한다. 색상 그룹핑은 주어진 회화에 대해 적응적으로 색의 분해능을 조절하여 각 회화 작품을 이루는 기초 색상을 추출하며 다음 주요 색상 추출 단계에서 이것과 이것이 차지하는 영역에 대한 정보를 바탕으로 K-Means 클러스터링 알고리즘을 적용하여 팔레트를 얻는다. 실험을 통해 유명 화가의 작품을 대상으로 RGB와 CIE LAB 색상 모델을 사용하여 추출한 팔레트를 3차원 색 공간에 표시하였다. 팔레트 색상의 거리를 사용한 화가 분류 실험과 실사 영상의 색채 변환 실험 통해 이 방법이 화풍 분석과 그래픽 분야에 적용될 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 진동대 실험을 통하여 지진하중으로 인한 팔레트 랙의 손상 및 파괴 거동을 분석하고자 하였다. 팔레트 랙은 일반적인 적재설비의 한 종류로써 기둥, 보, 그리고 브레이스로 구성되어 지진하중에 저항한다. 팔레트 랙의 지진하중으로 인한 안전성을 분석하기 위하여, 실제 물류저장 시설에서 사용되고 있는 팔레트 랙을 대상으로 지진하중을 증가시켜가면서 하중으로 인한 팔레트 랙의 거동을 분석하기 위한 진동대 실험을 진행하였다. 진동대 실험 결과, 팔레트 랙은 비틀림이 발생하면서, 1층과 2층에 위치한 일부 부재의 연결부가 손상되고, 그로 인하여 적재설비가 파괴되는 것이 확인되었다.
팔레트 (palette)를 사용하는 컬러 색인 영상 (indexed color image)에서 손상된 팔레트의 색인값을 수신단에서 복원 영상의 심각한 화질 저하를 초래한다. 본 논문에서는 컬러에 대한 인간의 감지 특성을 이용해 화질 저하 및 복원 오차를 최소화하는 컬러 영상 팔레트를 제안하였다. 팔레트 구성 알고리듬의 성능을 비교하기 위해 새로운 평가함수를 정의하였으며, 컴퓨터 모의 실험을 통해 비트 오류 상황하에서 제안한 방법의 효율성을 보였다.
팔레트는 낱개의 여러 화물을 동시에 묶어 운송할 수 있게 하는 하역 장비로써 원자재 조달에서부터 소비자에게 전달되기까지의 흐름을 통합적으로 연결하는 중요한 요소이다. 더불어 일관수송을 통한 비용 절감, 거래단위의 표준화, 운송수단의 효율적인 운영, 하역작업 개선을 목적으로 팔레트 표준화가 활발히 진행됨에 따라 T-11형, T-12형 등의 표준 팔레트가 우리나라 물류 산업 전반에 걸쳐 사용되고 있다. 그러나 대형·중량화물을 비롯한 특수화물의 경우, 크기 및 중량 등의 이유로 표준 팔레트에 적재하는 것이 불가능하기에 대부분 자체 팔레트를 개발하여 사용하고 있다. 본 연구는 다양한 특수화물을 취급하는 팔레트의 크기를 결정하는 문제로써, 특수화물의 종류, 크기 및 중량, 보관 수량 등을 고려하여 최적 팔레트 크기를 산출하고자 한다. 이를 위해, 이웃해 탐색 알고리즘을 변형하여 전역 최적해를 찾을 수 있는 최적화 기법을 제안하였으며, 입력 데이터로서는 특수화물의 종류별 제원 및 보관 수량 정보, 제약조건 관련 정보가 사용되었다. 또한, 특정한 특수화물을 대상으로 최적화 시뮬레이션을 수행하여 최적해 도출 여부를 확인함으로써 본 최적화 기법의 최적성을 검증하였다.
본 연구에서는 영상 처리를 이용하여 외형적인 칼라 팔레트내의 불량품을 식별하는 실험을 수행하고자 한다. 기본적인 팔레트 자동선별시스템에 대해 기술하며, 각 샘플링된 팔레트에 대해 영상처리기법을 이용한 불순물 검출 알고리듬을 제안하고자 한다. 또한 이를 상용화할 수 있도록 윈도우환경의 비전처리 프로그램을 제시하였다. 끝으로 본 연구에 대한 평가와 앞으로의 연구과제에 대해 기술하고자 한다.
본 논문에서는 영상 처리 기법을 이용하여 칼라 팔레트 외형상의 불량품을 식별하는 연구를 수행하고자 한다 먼저 기본적인 팔레트 자동선별시스템의 필요성에 대해 기술하며, 각 샘플링된 팔레트에 대해 영상처리기법을 이용한 불순물 검출 알고리즘을 제안하고자 한다. 또한 이를 상용화할 수 있도록 윈도우환경의 비전처리 프로그램을 제시하였다. 끝으로 본 연구에 대한 평가와 앞으로의 연구과제에 대해 기술하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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