모바일 매핑 시스템 또는 로봇이 GPS (Global Positioning System)와 다중 스테레오 카메라만 탑재 할 경우, V-SLAM(Vision based Simultaneous Localization And Mapping)에 의한 카메라 외부표정과 3차원 데이터를 GIS데이터와 연계 또는 카메라 외부표정의 누적에러를 제거하기 위해 극부 카메라 좌표계에서 GPS (Global Positioning System) 좌표계로 변환이 필요로 한다. 이 요구사항을 만족시키기 위해, 본 논문은 GPS와 V-SLAM에 의한 3쌍의 카메라의 위치를 이용하여 GPS좌표계에서 카메라 자세를 계산하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 간단한 4단계로 구성되어 있다; 1)각 3개의 카메라 위치에 기반한 두 평면 법선벡터가 병렬이되도록 하는 사원수 (quaternion)를 계산한다, 2) 계산된 사원수를 통하여 V-SLAM에 의한 3개의 카메라 위치를 변환한다, 3) 변환된 위치에서 두번째 또는 세번째 점이 GPS에 의한 점과 일치하도록 하는 두번째 사원수를 계산한다, 4)두 사원수의 곱을 통하여 최종 사원수 결정한다. 최종 사원수는 극부 카메라 좌표계에서 GPS좌표계로 변환할 수 있다. 추가적으로, 촬영된 물체 위치에서 카메라를 보는 시야각을 기반으로 물체의 3차원좌표 갱신방법을 제안하였다. 본 논문은 제안한 방법을 시뮬레이션과 실험을 통하여 증명하였다.
한 대의 카메라와 반사각의 조절이 가능한 2개의 거울, 그리고 별도의 적외선 광원을 이용하여 자유로운 머리 움직임이 가능한 안구 응시점 추정 시스템을 제안하였다. 거울의 회전 각도는 카메라의 광축(opticai axis) 상에 안구가 올 수 있도록 공간 좌표계와 선형 방정식을 이용하여 계산하였다 제안한 시스템은 수평 방향으로 90cm 수직 방향으로 60cm 범위 내에서의 머리 움직임이 가능하였고, 응시점의 공간 해상도 각각 6°, 7°이며, 시간 해상도는 10~15 frames/sec이었다. Generalized regression neural networks(GRNN)을 기반으로 하여 2단계의 GRNN을 거치는 소위 hierarchical generalized regression neural networks(H-GRNN)을 이용하여 얻어진 인자를 모니터 좌표로 변환하였다. GRNN을 한번 사용하였을 경우 정확도가 85%이었으나 H-GRNN을 이용할 경우 약 9% 높은 94%의 정확도를 얻을 수 있었다. 그리고 입력 파라미터의 정규화를 통하여 재보정의 불편함을 제거했을 뿐만 아니라 약간의 얼굴 회전이 발생하였을 경우에도 동일한 성능을 보였다. 본 시스템은 공간 해상도는 크게 높지 않으나 자유로운 머리 움직임을 허용되므로 안정성과 피검자의 활동에 제약을 줄였다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.
복합재는 인공위성 카메라 경통의 재료로 많이 사용되는 재료이다. 하지만 적층된 복합재는 층간응력에 의한 층간분리 현상으로 약화된다 이러한 파괴모드는 경통의 구조적 불안정을 유발하며, 카메라의 광학적 성능도 저하시킨다. 따라서 경통은 층간분리에 대해서 강건해야하며, 또한 고강성, 충분히 높은 고유진동수 및 작은 열 팽창 계수 등을 가져야한다. 본 연구에서는 실험계획법을 바탕으로 설계를 진행하였다. 각 실험과정은 직교배열표를 기준으로 설계되었으며, 여러 속성을 고려하기 위해서 MADM 방법을 사용하였다. 그리고 분산분석과 F-검정을 통해서 영향력 인자를 결정하여 경통의 최종 적층각을 결정하였다.
현재 영상감시 시스템에서 얼굴 인식을 통한 사람의 신원 확인은 정면 얼굴이 아닌 관계로 매우 어려운 기술에 속한다. 일반적인 사람들의 얼굴 영상과 입력된 얼굴 영상을 비교하여 유사도를 파악하고 신원을 확인 하는 기술은 각도의 차이에 따라 정확도의 오차가 심해진다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 POSIT을 사용하여 얼굴 포즈 측정을 하고, 추정된 각도를 이용하여 3D 얼굴 영상을 제작 후 매칭 하여 일반적인 정면 영상끼리의 매칭이 아닌 rotated face를 이용한 매칭을 해보기로 한다. 얼굴을 매칭 하는 데는 상용화된 얼굴인식 알고리즘을 사용하였다. 얼굴 포즈 추정은 $10^{\circ}$이내의 오차를 보였고, 얼굴인증 성능은 약 95% 정도임을 확인하였다.
극한환경 지역에서 무인 로버는 다수의 센서와 장비를 탑재하고 인간을 대신해 장기간 탐사 임무를 수행하기 위해 개발된다. 하지만 혹독한 기상과 거친 지형조건을 가진 극한환경 지역에서 로버 카메라 영상은 제한된 가시거리와 시야각을 가지므로, 카메라들은 안전한 원격 주행과 효율적 지형정보 구축을 위해 배치되어야 한다. 이에 본 연구에서는 로버 설계 도면을 기반으로 한 카메라 배치 시뮬레이션을 수행함으로써, 향후 로버 카메라 시스템 제작을 위한 시간과 비용을 최소화 하고자 하였다. 제안한 로버의 카메라 시스템은 총 8대의 카메라가 탑재되며, 기능적 요건에 따라 탐사 및 주행 카메라로 분류 된다. 카메라 배치 시뮬레이션에서는 카메라들의 위치와 경사 각도를 변경하여 가상의 지형을 촬영한다. 로버 카메라의 최적 배치는 가상 지형영상의 가시거리 및 중첩도, 지형 데이터의 정확도 등을 비교 및 분석하여 결정하였다. 카메라 배치 시뮬레이션 결과는 실제 로버 제작에 반영될 예정으로, 향후 극한환경지역을 모사한 모의지형을 구축하고 로버 성능을 종합적으로 평가하여 로버 카메라 시스템의 성능을 개선할 예정이다.
본 논문은 비언어커뮤니케이션의 접근방법을 통해 애니메이션작품을 카메라의 구도적 관점에서 분석하고 이를 통해 수용자와 행위자간의 커뮤니케이션에 있어서 보다 효과적인 상호작용을 모색하기 위한 접근방법에 대한 연구이다. 연구내용으로는 미야자키 하야오의 대표작 중에 하나인 '하울의 움직이는 성'을 서사구조와 영상화면 해석의 측면에서 기호학적으로 접근하여 분석하였다. 기호학적 분석방법으로는 시퀸스 분석, 행위주 분석, 이접 연접분석 그리고 미디어 기호학의 '숏'을 이용한 분석을 하였다. 이를 통해 상호작용하는 부호적 특성이 관객과 작품을 연결하는 요인으로 작용한다는 사실을 도출하였다. 본 연구는 카메라의 구도적 관점에서 비언어커뮤니케이션의 적용방법을 사용하여 애니메이션 영상화면을 분석하고 이를 통해 행위자, 작품, 수용자간의 소통에 대해 보다 효과적인 새로운 접근 방법을 제시한다.
본 연구에서는 스마트매트와 카메라 센서를 이용한 가상현실 체험형 운동게임 시스템 설계 및 구현하였다. 사용자 상반신 운동자세인식을 위해 키넥트 카메라 센서를 활용하고 사용자의 걷기 동작을 정확하게 인식하고 다음 취해야할 걷기 운동 동작에 대한 가이드를 제공하기 위해서 LED 표시가 가능한 스마트 매트를 개발하였다. 이를 통합하고 기능성 게임의 재미요소를 결합하여 실제 운동 상황에서 사용자에게 실시간으로 상호작용 정보를 제공하는 가상현실 체험형 운동게임 통합 시스템을 설계 및 구현하였다. 사용자들이 보다 자립적이고 독립적으로 가정 및 건강증진 관련 기관에서 쉽게 운동하는데 기여하는 체험형 운동게임 시스템으로 활용될 것이다.
본 논문은 광각 렌즈를 가지는 CCD 카메라에서 왜곡 보정 시 필요한 샘플화소의 좌표들을 자동으로 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 광각 렌즈를 통하여 획득한 왜곡된 영상에 대하여 노이즈를 제거한 후 에지 영상을 구한다. 그 후, 수평 방향과 수직 방향에 대한 히스토그램을 임계치와 비교하여 왜곡 좌표를 추출한다. 이 방법은 광각 CCD 카메라의 출력물에 직접 적용 할 수 있다. 그 결과 제안한 방법은 수작업으로 인한 번거로운 작업과 부정확한 샘플 좌표로 인한 오류 없이 자동으로 샘플 좌표를 추출하고 보정한 결과 영상을 얻을 수 있었다. 또한 렌즈 각과 왜곡 형태에 상관없이 적용 가능함을 확인할 수 있었다.
스캐너로 획득한 문서영상을 대상으로 문자인식을 하는 경우와 달리 카메라로 획득한 문서 영상을 대상으로 문자인식을 수행할 경우 카메라 렌즈의 특성과 카메라와 피사체간의 위치와 각도의 불일치에 의해 글자모양의 왜곡이 발생한다. 따라서 이러한 왜곡들로 인해 실제로 사용이 가능한 카메라 문자인식 기술의 개발이 쉽지 않았다. 본 논문에서는 문서 영상을 카메라로 획득할 때 발생하는 3차원의 비선형적 왜곡을 2차원의 선형 변환을 이용하여 근사화함으로써 왜곡된 글자모양을 교정한다. 또한 변환과정에서 글자와 글자줄을 추출하여 상하로는 글자줄의 배열방향을, 좌우로는 문자획의 기울어진 각도를 측정함으로써 왜곡으로 인해 사변형 형태로 변형된 글자영역 즉 변환영역을 자동으로 설정함으로써 부가적인 정보의 획득 없이 문서영상 자체만으로 기하하적 왜곡보정이 가능하다.
본 연구는 사진측량, 컴퓨터 비전, 로보틱스 등의 분야에서 사용되는 외부표정요소를 결정하는 단사진의 후방교회법의 알고리즘을 비교하는 것이 목적이다. 이를 위해 항공사진 및 근거리 사진측량에서 사용되고 있는 카메라를 기준으로 지형을 시뮬레이션하여 실험 데이터를 생성하여 알고리즘을 비교하였다. 거의 수직으로 촬영되는 항공사진측량용 카메라에 대한 실험을 통해서 3개의 지상기준점으로도 외부표정요소를 결정할 수 있었으나 프로쿠르스테스 알고리즘은 지상기준점 배치에 민감하였다. 카메라의 자세각이 크게 변하는 근거리 사진측량용 카메라를 대상으로한 실험에서도 프로쿠르스테스 알고리즘의 지상기준점 배치에 민감하였으며 모든 알고리즘이 적어도 6개의 지상기준점이 필요하였다. 두 종류의 카메라를 대상으로 한 실험을 통해서 코사인법칙 기반의 후방교회법은 반복회수가 짧고 명시적인 초기값이 필요하지 않기 때문에 전통적인 사진측량 알고리즘과 유사한 성능을 나타내는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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