최근 증강 현실(AR)의 응용분야가 급증하고 관련 콘텐츠 또한 수요가 증대되고 있다. 이와 같이 모바일 환경에서 AR 콘텐츠의 서비스를 위해서는 오브젝트 기반의 마커 인식 기능이 필요하다. 이때 마커에 대응하는 정보를 제공하기 위해 특정 마커에 대응하는 가상 오브젝트를 생성하여 서비스하는 기법을 사용한다. 그러나 마커에 대응하는 가상의 오브젝트를 AR 화면상에 유지할 때 카메라의 떨림, 카메라의 이동 등의 다양한 이유로 마커의 오브젝트가 불안정하게 흔들리는 현상이 발생된다. 이와 같이 모바일 디바이스 기반의 AR 서비스는 안정적으로 오브젝트를 표현하기 어렵다는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 모바일 AR 환경에서 고정된 마커를 인식했을 때, 디바이스의 물리적 상태 변화에 대응하는 필터링 방법을 적용하여 안정적인 마커 인식 및 추적 기법을 제안한다.
본 논문은 능동카메라가 장착된 이동로봇의 장애물 회피를 위한 퍼지추론방법 제시하였다. 영상센서를 이용하여 상황적 판단에 근거한 명령융합을 사용하여 미지의 환경에서의 목적지까지의 지능적인 탐색을 수행하도록 하였다. 본 연구를 검증하기 위하여 환경모델과 센서데이터에 기반 한 이동로봇의 경로생성을 위한 물리적 센서융합을 시도하지 않고, 환경에 따른 각각의 로봇의 주행행동을 제어하기 위한 명령융합 적용하였다. 주행을 위한 전략으로는 목적지 접근과 장애물 회피를 수행할 수 있도록 퍼지규칙 조합을 통해 판단하도록 수행하였다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 영상데이터를 사용한 성공적인 주행 실험 결과를 제시하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.3090-3102
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2015
The accuracy of an augmented reality (AR) application is highly dependent on the resolution of the object's image and the device's computational processing capability. Naturally, a mobile smart device equipped with a high-resolution camera becomes the best platform for portable AR services. AR applications require significant energy consumption and very fast response time, which are big burdens to the smart device. However, there are very few ways to overcome these burdens. Computation offloading via mobile cloud computing has the potential to provide energy savings and enhance the performance of applications executed on smart devices. Therefore, in this paper, adaptive mobile computation offloading of mobile AR applications is considered in order to determine optimal offloading points that satisfy the required quality of experience (QoE) while consuming minimum energy of the smart device. AR feature extraction based on SURF algorithm is partitioned into sub-stages in order to determine the optimal AR cloud computational offloading point based on conditions of the smart device, wireless and wired networks, and AR service cloud servers. Tradeoffs in energy savings and processing time are explored also taking network congestion and server load conditions into account.
DVR 및 NVR을 이용한 디지털 저장매체를 영상감시 시스템에서 활용하게 되면서 영상처리 모듈의 개발은 영상 보안 시장의 필수적인 요소이다. 특히 네트워크 카메라의 등장은 기존 아날로그 방식의 CCTV를 대체하면서 영상처리 모듈 개발의 필요성을 더욱 부각시키고 있다. 본 논문에서는 움직임 감지 기법을 이용한 영상 감시 서버를 설계 및 구축하고 서버에서 처리되는 영상처리 결과를 실시간으로 모바일 디바이스에서 확인 가능한 영상감시 시스템을 개발하였다. 영상처리를 위해 리눅스 기반의 서버에 오픈소스 OpenCV를 활용한 영상처리 모듈을 개발하였고, 네트워크 카메라로부터 전송되는 실시간 비디오 데이터를 저장 및 가공하여 안드로이드기반 모바일 기기에서 검색 가능한 영상감시 시스템을 구축하였다.
디지털 카메라의 출현과 Mobile 장비에서의 카메라 적용으로 인하여 디지털화된 이미지의 화질개선이 지속적으로 연구되고 있다. 특히, 센서로부터 입력된 이미지는 영상으로 출려되기 전 ISP(Image Signal Process) 과정을 거치게 되는데, 이 단계에서 이미지는 고주파 성분의 Noise 제거를 위한 LPF(Low Pass Filter)에 의해 고역의 주파수 성분이 상쇄되는 결과를 가진다. 이에 본 논문에서는 LPF(Low Pass Filter)에 의해 고역의 주파수 성분이 상쇄되는 결과를 가진다. 이에 본 논문에서는 LPF에 의해 Blurring된 이미지를 윤곽선 검출 알고리즘을 사용하지 않고, 이미지 윤곽선이 가질 수 있는 다양한 상태를 고려하여 적절한 계수를 가지는 Adaptive-HPF(High Pass Filter)를 사용함으로써 더욱 선명한 영상을 출력하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 하드웨어 구현시 Total Gate Count는 8700여 개로 Mobile 장치에 적용될 수 있다는 것을 검증하였다.
Using a laser sheet beam projector combined with a CCD-Camera, an efficient technique to recognize complex surface of curvature and lane has been demonstrated for the purpose of mobile robot navigation. In general, obstacles of indoor environments in the field of SLIT-RAY plane are captured as segments of an elliptical arc and a line in the camera image. The robot has been capable of moving along around the obstacle in front of it, by recognizing the original shape of each segment with the differential coefficient by means of least squares method. In this technique, the imaged pixels of each segment, particularly elliptical arc, have been converted into a corresponding circular arc in the real-world coordinates so as to make more feasible the image processing for the position and radius measurement than conventional way based on direct elliptical are analyses. Advantages over direct elliptical cases include 1) higher measurement accuracy and shorter processing time because the circular arc process can reduce the shape-specifying parameters, 2) no complicated factor such as the tilt of elliptical arc axis in the image plane, which produces the capability to find column position and radiua regardless of the camera location . These are essentially required for a mobile robot application. This technique yields an accuracy less than 2cm for a 28.5cm radius column located in the range of 70-250cm distance from the robot. The accuracy obtained in this study is sufficient enough to navigate a cleaning robot which operates in indoor environments.
다양한 사물이 유무선 네트워크를 통해 연결되어 정보를 수집, 처리, 교환/공유하는 사물인터넷(IoT) 환경에서 대표적인 역할을 하는 것이 스마트폰, 태블릿과 같은 모바일 IoT 단말이다. 이 단말은 고성능 어플리케이션 서비스를 제공하기 위해 파워 소비량이 많은 편이지만 전원을 상시 공급할 수 없기 때문에 효율적으로 파워를 관리하는 것이 중요하다. 모바일 IoT 단말의 파워 소비에는 어플리케이션 프로세서(AP), AP 내/외부 하드웨어 모듈, 운영체제, 모바일 IoT 플랫폼, 어플리케이션 등 다양한 요소가 복잡하게 얽혀 있다. 따라서 파워 효율이 높은 모바일 IoT 단말을 개발하기 위해서는 이 관계를 체계적으로 파악하고 이를 바탕으로 파워 관리를 할 수 있도록 하는 방법이 필요하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 파워 효율이 높은 모바일 IoT 단말 개발을 위한 소프트웨어 공학적 원칙을 소개한다. 제안하는 원칙은 스마트폰의 카메라 서비스 파워 관리 개발에 적용하여 검증하였다.
가상 키보드방식의 문자 입력 시스템은 고정된 버튼 위치를 터치하여 입력하는 방식으로 손가락의 움직임이 불편한 사람들이나 노인들은 입력하기가 매우 불편하다. 이러한 문제를 완화시키고자, 본 논문에서는 모바일 디바이스의 RGB 카메라를 통해 얻은 영상과 사용자의 움직임을 통해 자판 입력과 필기 기능이 가능한 효율적인 프레임워크를 제안한다. 이 시스템을 개발하기 위해 얼굴인식을 활용하여 입력 영상으로부터 컨트롤 좌표를 계산하고, 이 좌표 값을 이용하여 한글을 입력하고 조합할 수 있는 인터페이스 개발한다. 얼굴인식을 기반으로 계산된 컨트롤 위치는 자판의 글자를 선택하고 전달하는 포인터 역할을 하며, 마지막으로 전달된 글자들을 조합하여 한글 자판 기능을 수행할 수 있도록 통합한다. 본 연구의 결과는 얼굴인식 기술을 활용한 효율적인 필기 시스템이며, 이 시스템을 사용하면 일반인 뿐 만 아니라 신체가 불편한 지체장애인의 의사소통 및 특수교육 환경도 개선시킬 수 있을 거라 기대한다.
In this paper, we present a new approach to detect and recognize human face in the image from vision camera equipped on the mobile robot platform. Due to the mobility of camera platform, obtained facial image is small and pose-various. For this condition, new algorithm should cope with these constraints and can detect and recognize face in nearly real time. In detection step, ‘coarse to fine’ detection strategy is used. Firstly, region boundary including face is roughly located by dual ellipse templates of facial color and on this region, the locations of three main facial features- two eyes and mouth-are estimated. For this, simplified facial feature maps using characteristic chrominance are made out and candidate pixels are segmented as eye or mouth pixels group. These candidate facial features are verified whether the length and orientation of feature pairs are suitable for face geometry. In recognition step, pseudo-convex hull area of gray face image is defined which area includes feature triangle connecting two eyes and mouth. And random lattice line set are composed and laid on this convex hull area, and then 2D appearance of this area is represented. From these procedures, facial information of detected face is obtained and face DB images are similarly processed for each person class. Based on facial information of these areas, distance measure of match of lattice lines is calculated and face image is recognized using this measure as a classifier. This proposed detection and recognition algorithms overcome the constraints of previous approach [15], make real-time face detection and recognition possible, and guarantee the correct recognition irregardless of some pose variation of face. The usefulness at mobile robot application is demonstrated.
본 논문에서는 아이폰(iPhone)의 카메라와 GPS, 전화 기능을 이용하여 사용자 스스로가 실천하며 기부에 참여할 수 있는 어플리케이션을 제안한다. 아이폰의 카메라는 iOS 3.0 이상의 환경에서 Bar코드와 QR코드를 인식할 수 있어 사용자가 산 상품의 Bar코드나 QR코드를 찍어 기부에 참여하는 물건인지를 판단할 수 있다. 그리고 아이폰의 GPS를 이용하여 사용자 위치를 찾은 후 그 위치를 기반으로 사용자가 기부할 수 있는 상점, 가게 등을 쉽게 찾아갈 수 있는 내비게이션 역할을 수행 할 수 있다. 게다가, 어플리케이션 내의 전화 기능을 사용하여 ARS 연결시 전화번호를 모르더라도, 즉시 기부에 참여 할 수 있다. 위의 기능들을 내재한 제안하는 어플리케이션은 사용자가 손쉽게 직접, 간접적으로 기부에 참여할 수 있는 효과적인 어플리케이션이 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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