AC 부하를 갖는 동기전동기에 있어서, 동기전동기의 속도리플을 저감시키기 위한 문제를 풀기위해 3가지 제어기법에 대해 비교를 한 후 가장 강인한 제어기법에 대해 분석하였다. AC 부하를 갖는 특별한 제어 대상으로 엑스선 전산화 단층촬영 장치(CT)용 겐트리를 선정하였으며 시스템이 갖는 특별한 구조에 의해 이러한 시스템 특성을 갖는다. 동기전동기의 출력 축에 링(Fing) 모양의 원판 프레임을 갖으며, 이 원판 표면에 무게가 서로 다른 여러 장치(X_선 튜브, X-선 검출기, 고압발생장치, DAS 장치, 온도조절장치 등)를 부착하여 영상 획득 시스템의 회전부를 구축하기 때문이다. 이러한 시스템에서는 무게 평형을 갖지 못하는 편심 무게가 존재하게 되며 이로써 전동기 관점에서는 AC 부하처럼 인식되는 제어 조건으로 인식 될 수 있다. AC 부하를 갖는 동기전동기에 대해 일반적인 벡터제어 알고리즘으로 제어를 수행하면 정상상태에서도 속도 오차가 "0" 으로 줄어들지 않고 AC 형태의 오차 성분이 존재하며 편심 무게의 크기에 비례하여 진폭이 커지는 특성을 갖는다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 Sine파 보상전류를 갖는 속도제어기법, 펀심부하토크 관측기를 이용한 속도제어기법, 그리고 기준모델제어기법을 소개하였다. 각 방법에 대한 실험 결과로부터 편심무게의 변동과 편심 위치의 변동 조건에서 기준모델제어기법이 강인한 제어 특성과 리플저감 측면에서 가장 우수함을 검증하였다. 이로써 AC 부하 조건에서 고정도 속도 제어기가 요구되는 경우 좋은 선택의 지침이 될 수 있다고 본다.
수면 중 돌연사는 급성 심근경색 등의 이유로 노인 뿐 만 아니라 영아나 20~40대와 같은 비교적 젊은 층에서도 종종 발생하고 있다. 수면 중 돌연사는 미리 예측하기 어려우므로 이를 방지하기 위해서는 수면 모니터링이 필요하다. 본 논문에서는 별도의 센서 부착 없이도 수면 중 돌연사 감지를 할 수 있는 새로운 비디오 분석 방법을 제안한다. 제안하는 비디오 분석 방법에서는 호흡에 의한 미세 움직임을 감지하기 위해 모션 증폭 기법을 적용한다. 모션 증폭을 적용했는데도 프레임 간 차이가 거의 없는 경우, 모션이 존재하지 않아 돌연사 가능성이 있는 것으로 판단한다. 수면 중인 아기를 촬영한 비디오 두 편에 대해 모션 증폭을 적용한 결과, 호흡에 의한 미세 모션을 정확하게 감지하였고, 이는 수면 상태와 돌연사를 구분하는데 유용할 것으로 판단되었다. 제안하는 비디오 분석 방법은 신체에 센서 부착을 필요로 하지 않으므로 아기를 키우는 가정이나 독신 가정에서 편리하게 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 실시간 감시 카메라 시스템에서 움직임 검출 효율을 높일 수 있는 방법을 제안하였다. 기존 방법인 차영상에 의한 방법과 배경 영상에 의한 객체 추적 방법은 외부에서 촬영되는 동영상에서의 움직이고 있는 객체를 검출하는 것이 상당히 어려운 일이다. 제안 방법은 배경 영상을 바로 이전 프레임과의 차를 구하여 급격하게 움직임이 검출되지 않으면 기존 배경 영상을 유지하고 해당 영역에서 움직임 객체가 사려졌을 때를 감지하여 배경 영상을 갱신하는 방법을 제안하였다. 멧돼지와 사람을 판단하기 위해 검출 영역 안에 있는 움직임 객체 각각에 박스로 표시하였다. 실시간 영상으로 시뮬레이션 한 결과 기존 방법보다 우수한 결과를 보여주었다.
본 연구는 연속된 컬러 영상으로부터 전방의 차량과 차선을 검출하는 과정에서 연속 영상 분석을 통하여 다중 차량을 검출하는 방법을 제안한다. 하나의 프레임에서 차량 후보 영역의 검출은 그림자 특징과 에지 성분을 이용한다. 그리고, 다중 차량 영역을 검출하는 방법은 연속된 영상에 존재하는 차량 후보 영역들의 차량 추정값과(EOV)과 누적 유사도 함수(ASF)를 분석하여 차량일 가능성을 검사한다. 대부분의 연구 방법이 전방의 한 차량을 검출하는데 비해 본 연구에서는 여러 차량을 검출하는 방법을 제시하였으며, 교통량이 많고, 차선 변경이 자주 있는 경우에도 차량의 검출이 가능하도록 한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차량 검출 알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도 및 차량검지 결과를 보인다.
설비나 작업자에 대한 부하효율은 제조공장에서 생산용량계획을 수립하는데 중요한 정보다. 즉 공장에서 신제품을 개발하거나, 생산량을 증가시킬 경우, 새로운 투자계획을 수립할 경우에도 항상 설비나 작업자에 대한 부하효율을 검토한다. 이러한 부하효율을 추정하기 위해서 다양한 측정방법이 사용된다. 본 본문에서는 설문조사, 순간관측법, 동영상 촬영을 이용한 미세동작연구방법, ERP시스템에서 자료를 취득하는 방법, 시뮬레이션방법 등 다양한 측정방법의 정확성에 대해 실제 사례를 이용해 비교분석하였다. 본 사례연구는 리드프레임이나 패키징용 부품을 생산하는 국내 반도체부품 생산공장을 대상으로 수행하였다.
도로상의 안개로 인한 시정감소는 교통사고를 유발하는 주된 원인이므로 전방의 운전자에게 도로의 시정거리를 미리 알려주어 안전운행을 유도하기 위한 안개경고시스템은 도로의 안전관리를 위해 매우 중요한 요소이다. 우리는 CCTV 카메라 영상에서 도로상에 통행중인 차량의 이동영역이 시정에 따라 달라진다는 점에 착안하여 이동영역을 추출하고 이를 이용하여 가시거리를 계산하는 시정 측정 장치를 개발하고 있으며, 주간, 야간 등 날씨의 변화에 덜 민감하면서도 효과적이고 정확한 이동영역의 추출은 시정측정을 위해 매우 중요하다. 본 논문에서는 이동영역의 추출을 위해 영상대비를 이용하여 자동으로 임계치를 결정하는 방법을 제안하며, 결정된 임계치를 적용시킴으로써 프레임간의 차영상으로 부터 잡음이 효과적으로 제거될 수 있음을 보인다. 또한, 차영상을 일정시간 누적시키는 방법을 통해 효과적으로 차량의 이동영역이 추출 되는 것을 보이기 위해 실제 고속도로에서 촬영된 CCTV 영상을 이용하여 실험한 결과를 제시한다.
캡술내시경은 식도부터 항문까지 소화기관 전체를 한번에 촬영할 수 있는 의료기기로, 한번의 검사에 평균 8~12 시간 정도의 길이와 5만장 이상의 프레임으로 구성된 영상을 생성한다. 그러나 생성된 영상에 대한 분석은 수작업으로 진행되고 있어, 캡술내시경 영상 분석 자동화에 대한 기술적인 수요가 높아지고 있는 추세이다. 이를 위해, 캡슐내시경 영상 분석에 대한 많은 연구가 진행되고 있는데, 본 연구에서는 그 중에서도 폴립 영상에 대한 검출 자동화 연구에 주목하였다. 폴립이란 위장관 내에서 발견될 수 있는 융기성 병변으로, 많은 연구에서 기계학습 혹은 딥러닝 방식을 적용하여 이를 검출하기 위한 연구를 수행하였다. 그러나 캡슐내시경 영상의 특성상, 병번이 있는 영상이 굉장히 적기 때문에 일반적인 딥러닝 방식의 적용으로 좋은 성능을 내기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 폴립 검출 컨볼루션 신경망 설계를 위한 멀티 스케일에 대한 원형 검출기법을 결합하여 폴립이 의심되는 영역을 추출해주는 특징 추출 기법으로, 수집한 데이터 150장에 대한 실험한 결과 약 82%의 성능을 보였다.
하천의 정밀한 유량관측은 수자원의 확보 및 효율적인 관리에 가장 기본적으로 수행되어야 하며 하천유량측정에 사용되는 기존의 방법으로는 유속계를 이용하여 평수기 때의 유속을 관측하는 방법과 홍수기시에 봉부자를 이용한 관측방법이 널리 이용되어 왔다. 하지만 기존의 관측방법은 경제성 및 효율성면에서 뒤떨어지기 때문에 새로운 측정방법을 개발하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 한국수자원공사에서 개발된 전자파표면유속계를 이용하여 홍수유량을 관측하는 방법과 영상처리기술을 이용하여 관측하는 방법들이 다양하게 이용되고 있으며 본 연구에서는 표면영상유속계(SIV, Surface Image Velocimertry)를 이용하여 유량을 관측하였으며 동시에 전자파표면 유속계를 이용하여 관측된 값과 비교 분석하였다. 표면영상유속계(SIV, Surface Image Velocimertry)는 동영상 카메라를 이용하여 강이나 하천의 표면 유동을 촬영하고, 영상을 초당 30프레임으로 분석하여 변위를 구한다음 영상들의 시간 간격을 이용하여 최종적으로 표면 유속을 구하는 방법이다. 여기에 표면 유속과 평균 유속의 관계(노영신, 2005)를 이용하고, 하천 횡단면을 적용하여 유량을 산정하는 기법이다. SIV 기법을 이용하여 제주도 한천유역에 적용하여 전자파표면유속계의 관측 값과 비교한 결과 2~3m/s의 유속 분포를 보이고 있으며 통상적으로 관측된 홍수 유출시의 유속과 근사한 값을 보이고 있다. 향후 다양한 유출 사상에 대하여 SIV 기법을 적용하여 검증하고 동시에 다양한 유량 관측 기법과 비교 검토한다면 제주도의 체계적인 유량 관측 기술을 확립할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 360도 형태로 영상을 촬영하고 제공하는 경우가 많아 일반적인 동영상과 달리 360도 형태의 영상저작물에 적절하고 효과적인 방법으로 광고를 삽입하여 노출 시킬 수 있는 방법이 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 실감형 360도 영상저작물 객체 추출을 통한 추천 광고 매칭방법을 제안한다. 360도 영상저작물 내에 광고를 매칭하고 추출된 객체와 연관된 광고를 추출하여 해당 프레임에 자동으로 삽입 노출이 가능하도록 하는 방법으로 이 방법을 이용함으로써 사용자의 현재 시점 영역 내에 광고 영상이 노출되도록 광고의 삽입 위치를 이동시켜 영상이 재생되도록 하거나, 광고 영상이 삽입된 좌표로 사용자의 현재 시점을 이동시켜 영상이 재생되게 할 수 있다.
최근 초고화질 영상, 가상현실 등 프리미엄 콘텐츠에 대한 요구가 커지면서 360° VR과 8K TV 등의 시장이 확대되고 있다. 360° VR 영상을 만드는 데에 스티칭 기술이 사용되고 있고, 8K 영상을 촬영할 수 있는 장비는 매우 제한적이기 때문에 스티칭 기술을 통해 콘텐츠를 확보하려는 노력이 이어지고 있다. 스티칭 기술은 여러 영상을 합성하여 기존 카메라의 좁은 시야각 문제를 해결하고 보다 넓은 시야각의 영상을 만드는 기술이다. 최근에는 해당 분야에 관한 연구가 진행됨에 따라 이미지를 넘어 동영상 스티칭에 대한 연구가 주로 진행되고 있다, 기존 동영상 스티칭 방식은 이미지 스티칭 방식을 프레임마다 반복하기 때문에 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 컴퓨터 비전 분야에서는 딥러닝을 활용하여 객체가 존재할 것으로 예측되는 부분에 사각형 모양의 경계 상자(Bounding box)를 생성하는 객체 탐지(Object detection) 분야에 관한 많은 연구가 이루어져 왔고 이를 기반으로 객체의 경계선을 검출하여 해당 영역만을 구분하는 객체 분할(Instance segmentation)에 대한 연구 또한 진행 중이다. 본 논문에서는 앞서 말한 스티칭 속도 문제를 해결하기 위하여 빠른 속도로 객체 분할이 가능한 YOLACT를 이용하여 스티칭 속도를 개선하는 방안을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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