기존 2D 추적기들은 영상에서 특정 평면 영역을 원근 투영하에서 만족할 만한 추적결과를 보여주었다. 하지만 2D 추적기는 2D 영역들로 이루어진 3D물체를 영상에서 추적하는 경우, 물체자신의 회전에 의해 가려지거나 새로 나타나는 영역에 대해 대응하지 못하여 추적에 실패하게 되지만, 3D 정보를 이용한다면 이러한 사라짐과 나타나는 영역을 예측하고 완벽하게 추적할 수 있게 된다. 본 연구에서는 일련의 영상으로부터 3D 모델과 2D 텍스쳐맵을 추출하고, 이를 이용하여 3D 물체의 회전과 평행이동 움직임을 추적한다. 또한 카메라의 줌 파라미터를 모델링하고 추적기 알고리즘에 추가하여, 물체의 3차원 파라미터의 추적과 동시에 카메라 줌 파라미터를 추적하였다.
본 연구에서는 Sugeno-type 퍼지시스템을 이용하여 계단형 퍼지 이동 슬라이딩 평면을 구성하고 이를 이용한 슬라이딩 모드제어방식을 제안한다 이 퍼지시스템은 위상평면 상에서 상태오차벡터가 이루는 각도와 원점과의 거리를 입력으로 가지며 출력으로 1차 선형방정식을 갖는다. 이 퍼지 슬라이딩 평면을 이용하여 초기 상태를 이 평면상에 위치시키고 이 슬라이딩 평면을 회전시키거나 이동시킴으로써 도달시간을 줄이고 추적시간을 줄인다. 제안된 이동 슬라이딩 평면은 개념적으로 계단형의 이산적인 형태를 가지지만 이 평면이 퍼지시스템으로 구성되기 때문에 연속으로 이동하는 특징을 나타낸다. 제안된 퍼지 슬라이딩 평면에 대한 슬라이딩 모드의 동특성이 안정함을 증명하며 이를 2차 예제시스템을 이용하여 그 타당성을 보인다.
본 논문에서는 비디오 시퀀스 내에서 카메라의 움직임을 추적하고, 추적 데이터를 기반으로 2D 영상에 3D CG 객체를 추가하는 방법을 소개한다. 해당 객체가 시점을 고려한 장면 내의 피사체로써 간주되기 위해서는 3차원 가상공간 내에서 피사체의 위치를 기반으로 장면 내 기준 평면을 구성하는 점들과 카메라의 기저 축 좌표를 조정한다. 영상제작 현장에서 활용되는 소프트웨어에서 수작업으로 진행되는 과정을 살펴봄으로써 매치 무빙기법이 증강현실과 광학기반의 SLAM 등과 같은 다양한 응용분야에서의 활용을 고려할 수 있겠다.
현재 홍수 시 유량조사에 가장 많이 사용하고 있는 부자법은 측정 인력, 측정비용 및 위험성이 높다는 단점이 있다. 또한 교량에서 부자를 투하하고 측면에서 부자의 이동을 추적하기 때문에 평면상의 이동에 대한 정보를 얻기 어렵다는 한계가 있다. 이에 김서준 등(2014)은 PTV 기법을 이용한 부자 추적 알고리즘을 개발하였으나 부자가 회전하거나 물속에 잠기는 부분이 변화하여 수면 위로 확인되는 부자의 길이가 변할 경우 추적이 어렵다는 한계가 있었다. 이를 개선하고자 본 연구에서는 Template Match 알고리즘과 색상 기반 영상 처리 기법을 이용한 목표물 인식 방법인 Camshift 기법을 적용하여 부자를 추적할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. Template Match 알고리즘의 경우는 입자가 많을수록 추적을 잘한다는 장점이 있지만 회전 및 변형에 취약하다는 단점이 있고, Camshift 영상 처리 기법의 경우 다수의 추적자가 존재할 경우 추적에 어려움이 있으나 추적자의 회전과 변형을 정확하게 추적할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 Template Match 알고리즘을 이용하여 이동 예상영역을 결정하고 Camshift 영상 처리 기법으로 추적을 하게되면 두 방법의 장점을 모두 살릴 수 있다. Camshift 영상 처리 기법을 실제 부자 추적에 적용해 본 결과 부자의 회전 및 변형에도 정확하게 추적할 수 있는 것을 확인하였다. 향후 부자법을 이용한 유량 조사에 본 연구에서 개발한 알고리즘을 적용한다면 현장에서 동영상 촬영만 하면 되기 때문에 측정 인원을 최소화 할 수 있어 매우 경제적이고, 홍수 시 위험성도 감소할 것으로 기대된다.
증강현실은 실세계의 정보와 가상의 정보를 연결시키기 위한 매개체가 요구되며, 이러한 매개체를 지속적으로 추적 인식하는 기술을 필요로 한다. 이러한 기술 중에 마커를 이용한 광학 트랙킹이 주류를 이루고 있으나 마커를 부착하는 과정이 불편하고 오래 걸리므로 최근에는 마커리스 트랙킹 기법이 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 2차원 평면 즉 동일평면상의 특징점들을 트랙킹하는 방법이 아닌3차원 객체에 대한 특징점을 추출하여 실시간으로 트랙킹하는 방법을 제안한다, SURF(Speed Up Robust Features)를 이용하여 특징점을 추출하고 이를 POSIT(Pose Object System for Iteration) 알고리즘으로 3차원 객체의 회전과 이동정보를 얻어 실시간으로 객체를 추적한다. 추적 실패시 실시간으로 재추적이 가능하도록 빠른 특징점 추출과 매칭을 통하여 트랙킹에 적합한 특징점을 선택하여 객체의 위치와 회전 정보를 얻어 객체를 실시간으로 추적 및 재표현 하였다.
1차원 telecentric paraxial holographic kinoform을 푸리에변환 렌즈로 사용하는 경우에 있어서, 3가지 표면양각형태, 즉 평면-볼록면, 블록면-평면, 좌우대칭 불록면에 대하여 스넬의 법칙을 기반으로 하는 엄밀한 광성추적법을 적용하여 분석하였다. kinoform은 F/8, 초점거리 15mm이며 kinoform과 그 주변 매질의 굴절율을 변화시키므로써 zone수와 두께 그리고 포물면의 경사도를 변화시켰다. 일반적으로 좌우대칭 볼록면 형태가 가장 좋은 성능을 갖는 것으로 나타났고, 모든 경우에 있어서 포물면의 경사도가 증가함에 따라 입사각의 증가에 따른 성능이 저하되었다.
천장아래에 형성된 연기흐름을 대상으로 Laser 평면광과 열전대를 이용하여 연기선단의 위치를 추적하였다. 새로운 실험방법을 이용하여 연기선단의 도착순간을 열전대의 온도신호로부터 판단하는 종래의 직관적 기준을 평가하였다. 이러한 실험방법에서 사용된 Laser 평면광은 연기를 가시화 하기 위한 종래의 여러방법에 비교하여 뚜렷한 장점들이 있음을 입증하였다.
본 논문은 최적제어에 기초하여 비선형 슬라이딩 평면을 설계하는 것이다. 최적제어입력에 의한 상태 궤적을 Frobenius 정리와 matrix decomposition 방법에 의해 구하였고, 이 궤적을 시스템의 슬라이딩 평면으로 설정하였다. 상태는 초기부터 슬라이딩 평면을 유지하며, 그 결과 초기상태 단계로부터 전 영역까지 시스템의 강인성은 보장 받을 수 있으며, 도달시간 동안 발생 될 수 있는 불확실성과 외란의 영향을 제거되고, 큰 제어 입력의 문제도 해결할 수 있었다. 그리고 최적경로를 슬라이딩 평면으로 설정함으로 추적시간을 줄일 수 있었다. 역진자 시스템을 사용하여 그 타당성을 보인다.
본 논문에서는 모바일 증강현실을 실현하기 위한 3차원 모델기반 카메라 추적 기술을 제안한다. 3차원 모델기반 추적 기술은 평면적이지 않은 객체에 적용 가능하며, 특히 텍스처가 없는 환경에서 유용하다. 제안하는 방식은 대상 객체의 3차원 모델정보로부터 영상에서 추출한 에지와의 대응점을 찾고, 대응점의 거리를 최소화하는 카메라 움직임을 추정함으로써 이전 카메라 포즈(위치 및 방향)로부터 현재 포즈가 추적되는 방식이다. 안드로이드 플랫폼의 스마트폰 상에서 제안된 방식으로 카메라 포즈를 추적하고 3차원 가상 콘텐츠를 증강시켜 봄으로써 그 유용성을 확인한다.
엄밀한 기하광학적 광선추적을 이용하여, 2차원 TPHK가 푸리에변환 렌즈로 사용될 때, 표면양각형태에 따른 특성을 분석하였다. 2차원 TPHK(F/8, 초점거리 15 mm)의 기판두께가 0, 50$\mu\textrm{m}$인 두 경우에 있어서, 표면양각형태를 평면-볼록면에서 볼록면-평면까지 51단계로 나누어, 세가지 입사각($0^{\circ},{2.5}^{\circ},5^{\circ}$)에 대한 광선추적을 실시하였다. 광선추적의 결과로 얻은 rms 스폿크기, $f{\sin}{\theta}$위치에 대한 rms편차, 최고점위치, FWHM(full width at half maximum), 추적에서 제외된 광선수 등을 평가 기준으로 사용하였는데, 그 결과, 기판의 유무에 무관하게, 표면양각높이의 80%가 상면 쪽에 존재하는 양볼록 형태를 가지는 TPHK가 푸리에변환 렌즈로서 가장 우수한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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