• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.47-55
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• 2019

본 논문에서는 조명의 영향을 받지 않는 깊이 정보를 이용한 번호판 검출 방법을 제안한다. 깊이 정보를 통해 블록 내 화소들의 3차원 카메라 좌표를 구하고, 이를 통해 블록 내 평면의 인자를 계산한다. 그 후 인접한 블록간의 평면의 법선 벡터들을 비교하여 유사도를 측정한다. 평면 유사도가 높을 경우 두 블록이 한 평면에 속해 있다고 간주하여 그룹화함으로써 평면 영역을 검출한다. 검출된 평면 영역에 대해 깊이 정보를 이용하여 영역의 높이와 너비를 실제 번호판과 비교하여 번호판을 검출한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권10호
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• pp.465-472
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• 2015

본 논문에서는 시차공간상의 평면검출 방법을 제안하고 그 성능을 평가한다. 다양한 표면을 평면으로 근사하고 검출함으로써 시차공간에 나타난 장면을 간소화하고 수식화하여 다루기 쉽도록 한다. 또한 시차공간에서 근사적으로 구한 평면은 3차원 공간상에서 실측 크기로 표현 가능하고 장애물 검출 및 카메라 위치 추정에 활용할 수 있다. 먼저 스테레오 매칭 기술을 이용해 두 개의 영상으로부터 2차원 공간상에 좌표쌍마다 시차값을 가지는 시차공간을 생성한다. x 또는 y축의 전체적인 추이를 반영하도록 돕는 선 단순화 기법을 이용하여 시차값의 접선 기울기를 추정한다. 기울기 쌍의 조합에 따라 10개의 라벨을 시차공간의 좌표쌍에 부여한다. 상하좌우 방향으로 인접하고 동일한 라벨을 가지는 좌표쌍을 연결하여 군집을 생성하고 최소자승법을 이용해 각 군집에 대한 평면식을 추정한다. 시차공간 내에서 평면식을 만족하는 점들이 가장 많은 평면을 검출하고 이를 시차공간을 가장 잘 간소화한 N개의 평면으로 선택한다. 평면검출의 성능을 정량적으로 평가하였고 그 결과는 3차원 원뿔과 원통에서 각각 97.9%, 86.6% 품질을 보였다. 스테레오 비전 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 대표적으로 이용되는 Middlebury와 KITTI 실험데이터로부터 제안된 평면검출 방법은 훌륭하게 평면을 검출하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.9-15
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• 2017

본 연구에서는 웨이블릿 평면에서 대역 분할된 데이터를 특징 벡터로 하는 SVM을 이용한 ERP 검출 실험을 하였다. 뇌파 신호는 SCSD의 SCCN 뇌파 데이터베이스에 있는 시각적 자극(visual stimulus)을 이용하여 발생한 ERP를 사용하였다. 검출 알고리즘을 이용한 실험은 기존의 뇌파의 주파수 분석 데이터를 특징 벡터로 하는 방법과 웨이블릿 평면에서 전개된 뇌파 데이터를 특징 벡터로 하는 SVM 검출 방식을 비교하였다. 실험 결과는 기존의 특징 벡터를 이용하는 방법에 비하여 웨이블릿 평면에서 전개된 특징 벡터를 이용하는 SVM 방식이 EPR의 검출 율에서 약 10%의 향상된 성능을 나타내었다. 실험 결과에 대한 분석에서 웨이블릿 평면 특징 벡터를 적용한 SVM 실험 결과에서 검출율이 향상된 이유로서 대뇌 피질 활동이 ERP의 주파수 대역에 따른 활동성의 증감 특성과 ERP의 웨이블릿 평면 대역별 특성에 대한 비교 분석을 수행하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권6호
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• pp.322-332
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• 2014

본 논문에서는 굴곡진 도로를 구간 선형 모델로 근사화한 차선 검출 알고리즘을 제안한다. 기존의 차선 검출 알고리즘들은 지표면이 평면이라는 가정을 이용하기 때문에, 도로면이 굴곡진 실제 도로에서는 강건한 차선 검출이 어렵다. 제안하는 방법에서는 이 문제를 전체 차로를 구간으로 분할하고, 각 구간 내에서 차로를 가장 잘 근사하는 평면 차로를 구함으로써 해결한다. 이를 위해 각 구간 내에서 다양한 각도와 위치를 가지는 평면 형태의 구간 차로 후보들을 생성하였다. 구간 차로 후보들의 연결 조합 중 실제 차로에 가장 가까운 조합을 다이나믹프로그래밍을 이용하여 찾음으로써 굴곡진 차로를 근사한다. 평면 도로 뿐 아니라, 상하, 좌우의 굴곡이 있는 도로 영상으로 구성된 데이터세트에 대하여 제안하는 방법의 차선 검출 성능을 검증하였다. 평면 도로를 가정한 기존의 방법들이 80%에서 90% 초반의 검출률을 보이는 반면, 제안하는 방법은 90% 후반의 검출률을 보임을 통해 굴곡진 도로에서의 차선 검출의 강건성을 입증하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권9호
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• pp.307-313
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• 2012

본 논문은 자동 로봇 용접을 위한 Hand-Eye 레이저 거리 측정기 기반 용접 평면 인식 기법을 제안한다. 로봇 용접은 대상체의 형상에 의해 미리 정의된 용접선을 따라 금속 대상체를 용접 평면에 접합하는 과정이다. 따라서 성공적인 로봇 용접을 위해서는 용접 평면의 위치와 방향을 정확히 검출해야 한다. 만약 평면의 위치와 방향을 정확히 검출하지 못한다면 자동 로봇 용접은 실패하게 된다. 정밀한 용접 평면 인식을 위해 레이저 거리 측정기를 이용해 평면상의 직선을 검출한다. 레이저 거리측정기에 의한 직선 검출을 위해 Hough 변환을 적용한다. Hough 변환은 투표 방법을 기반으로 하기 때문에 센서의 측정 오차를 줄일 수 있다. 이 때 레이저 거리 측정기가 부착된 로봇 관절을 회전시켜 평면상의 두 개의 직선을 검출한 후 두 직선의 방향 벡터에 외적을 취해 평면의 방향을 인식한다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 Simlab사에서 개발한 로봇 시뮬레이터인 RoboticsLab을 이용해 시뮬레이션을 수행한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.499-508
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• 2023

본 논문에서는 3차원 공간 내에서 동일 평면 상에 존재하는 특징점들의 좌표를 추정하기 위한 기법을 제안한다. 제안된 방법은 카메라 영상만을 이용하여 3차원 공간 내에 존재하는 다수의 특징점들을 검출한 다음 동일 평면 상에 위치하지 않는 특징점들은 제거시킨다. 이를 위해서 3차원 공간 내의 평면 객체와 2차원 카메라 영상 평면 사이의 평면 호모그래피(homography) 관계를 추정한 다음 각 특징점들의 평면 객체 상에서의 역사영 오차를 계산하고 오차값이 기준 값보다 큰 특징점들은 좌표값 추정 과정에서 제외시킨다. 제안된 방법은 별도의 센서 또는 최적화 알고리즘 없이 카메라 영상으로부터 추정된 평면 호모그래피 만을 이용한다. 실험 결과를 통해서 초당 40프레임 이상의 처리 속도를 보인다는 것을 확인할 수 있었으며, 또한 RGB-D 카메라를 이용하는 경우와 비교해도 처리 속도에 큰 차이를 보이지 않았으며, 특히 제안된 방법은 검출되는 특징점의 수가 지속적으로 증가하는 조건에서도 처리 속도가 거의 영향을 받지 않음을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.948-951
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• 2021

본 논문에서는 직육면체 형태의 실내 공간에서 다중 개체 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 평면 검출 알고리즘은 평면성을 띄지 않거나 관측이 미흡한 영역에 대해 기하 정보를 검출할 수 없다. 이로 인해 장애물과 같은 개체의 영역을 파악할 수 없는 한계점이 있다. 제안 방법은 유클리드 클러스터링을 기반으로 군집화를 수행하고, 클러스터의 간소화를 통해 다중 개체 영역을 검출한다. 제안 방법은 직육면체 공간의 내부표면을 활용해 직육면체 공간과 좌표계를 공유하는 주요 개체들의 영역을 다량으로 검출한다. 제안 방법은 실험을 통해 다중 개체 영역이 적합하게 검출되었음을 보인다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권11호
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• pp.319-324
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• 2016

실내에서 카메라를 이용한 로봇 응용이나 가상현실(Virtual Reality) 응용의 경우 평면을 찾고 추정하는 기술은 매우 중요한 기술이다. RGB-D 카메라의 경우 실내의 평면에서 질감 정보가 없는 평면에서도 3차원 관측 데이터를 얻을 수 있지만, 이미지 영역에서 점군 데이터(Point-cloud Data)를 처리하기 위해서는 많은 연산량이 필요하다. 더군다나 현재 관측되고 있는 평면의 개수가 몇 개인지 미리 알 수 없으며, 평면으로 검출(Plane Detection) 하더라도 강인하게 3차원에서 평면을 추정(Plane Estimation)하려면 추가적인 연산이 필요하다. 본 논문에서는 연속 데이터를 이용해 실시간으로 평면의 개수를 선택하며 평면을 추정하는 방법을 제시하고자 한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 전체 데이터를 처리하는 것에 비해 약 22배의 속도 개선을 가져 올 수 있음을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.100-103
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• 2015

본 논문에서는 실내에서 RGBD 영상을 이용하여 물체를 검출하는 방법을 제안한다. 특정 물체가 아닌 일반적인 여러 가지 물체에 대한 특징을 규정하기 어려우므로 본 논문에서는 영상 정보에 의존하기 보다 물체와 픽셀의 기하학적 구조에 기반하여 물체를 검출한다. 우선 컬러 정보를 이용하여 대략적인 영상 영역분할을 하고 이를 같은 레이블로 분류하여 물체와 배경의 후보를 얻는다. 대체로 실내 환경에서 바닥은 평면이라 가정할 수 있으므로 바닥의 평면 모델을 만들어서 물체 후보에서 이를 제외시킨다. 또한, 물체에 대한 간단한 가정을 통해 바닥 이외의 배경 역시 물체와 구분하여서 물체 후보들을 가려낸다. 최종적으로 3 차원 공간에서 가까이 위치하는 레이블을 하나로 통합하는 과정을 통해 최종적인 물체 영역을 검출하고 이를 bounding box 로 표시한다. 직접 촬영한 몇몇 실내 RGBD 영상에서 실험한 결과, 제안하는 방법이 기존 방법들에 비해 물체 검출 성능이 좋은 것을 확인하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.139-152
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• 2017

본 논문에서는 구면 영상에서 영역 분할 정보를 사용하여 바닥 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 평면 영상에서의 Watershed 영역 분할 방법을 수정하여 구면 영상의 영역 분할에 적용할 수 있도록 하였다. 영역들을 분할한 뒤 가정된 바닥 영역 픽셀의 색상과 질감을 그 외의 영역들과 비교하여 바닥 영역을 검출한다. 구면 파노라마 영상에서는 구면 왜곡으로 인하여 평면에서의 바닥 검출 방법을 그대로 적용할 수 없다. 구면 왜곡을 고려한 바닥 영역 검출을 위하여 바닥 영역의 외곽선을 검출하는 알고리즘을 설계하였다. 실험에서 지상물이 없는 경우와 있는 경우의 모두에서 적절하게 바닥 영역을 검출할 수 있는 결과를 보였다.