We report the distance modulus of nearby dwarf elliptical galaxy NGC 147 estimated from the Tip of Red-giant Branch (TRGB) method applying to the color-magnitude diagrams and luminosity functions in the near-infrared JHK bands. Apparent magnitudes of TRGBs in each band are obtained by applying Savitzky-Golay filter to the luminosity functions, and the theoretical absolute magnitudes are estimated from Yonsei-Yale isochrones. The derived values of distance modulus to NGC 147 are $(m-M)=23.69{\pm}0.12,\;23.78{\pm}0.17,\;and\;23.85{\pm}0.22\;for\;J,\;H,\;and\;K$ bands, respectively. Distance modulus in bolometric magnitude is also derived as $(m-M)=23.87{\pm}0.11$. We compare the derived values of the TRGB distance modulus to NGC 147 in the near-infrared bands with the previous results in other bands.
The accidents attributed to the forklift have increased as the number of the forklift increases. It is significant that most of the accidents were fatal. This study investigated slip distance of forklift depending upon the floor materials and their conditions in industrial site. For doing this, an experiment was conducted, in which the floor materials and their conditions were adopted as independent variables and the slip distance as dependent variable. Six floor materials included asphalt concrete, two color hardener mortar, epoxy paint and deluxe tile. Two types of floor conditions, wet and dry, were used in the experiment. The results showed that the slip distance was shorter on the asphalt and concrete floors than on other floors, and that the distance on the wet floor was six times longer than that on the dry condition. Based on this result, it is recommended that as in the advanced countries, the regulation or standard on the floor conditions such as friction coefficient be established for reducing forklift relevant accidents.
색의 조화로움(harmony)은 조화로운 색들의 선택 뿐 아니라 각 색들의 배치에 따라서도 영향을 받는다. 본 논문에서는 색상의 배치 순서에 따라서 사람이 느끼는 조화로움에 차이가 있다는 사실을 보인다. 특히 색의 배색 및 선택에서 자주 사용되는 색 테마(Color Theme)의 구성 색들에 대한 예제를 보인다. 이를 위해서, 먼저 Ou [1][2]가 제안한 방법을 이용한 색상 배치 방법을 소개하고, 색 간의 차이를 최소로 하는 방법에 대해서도 제안을 한다. 이를 통하여 다수의 색이 구성되어 있을 때는, 각 색들 간의 조화로움을 계산하여 순서를 정하는 것도 중요하지만, 그 보다는 전체 색들 간의 차이가 적을 때 더욱 조화롭게 느껴진다는 것을 보인다. 사용자 평가를 통하여 본 논문에서 제안하는 방법이 색 테마의 전체적인 조화로움을 더욱 증가시킴을 알 수 있었다.
본 논문에서는 주행하는 차량에 탑재된 카메라에서 획득한 도로 영상에서 차선의 색상을 판별하는 방법을 제안하였다. 자동차의 자율주행기술에 있어 차선 정보는 차선이탈방지(ldws), 능동적 차선유지(lkas), 고속도로주행보조(hda) 등의 자율주행의 레벨(level)이 올라갈수록 중요하다. 특히 차선의 색상, 특히 흰색 및 황색 차선의 구별은 교통사고와 직접적인 관련이 있는 정보이기에 더욱 필요한 기술이다. 본 논문에서는 주행 차선 검출 결과를 기반으로 차선 및 도로의 관심 영역을 추출하고 각 영역의 컬러 정보를 2차원 S-색상 공간으로 투영하였다. S-공간에 투영된 색상의 특징 분포에서 개선된 mean-shift 알고리즘을 이용하여 특징의 무게중심을 구하였다. 좌, 우 차선과 도로영역의 색상특징의 중심점들 사이의 거리 정보를 이용하여 차선의 색상을 판별하였다. 다양한 조명환경에서 약 97%의 색상 인식 성공률을 보였다.
사람의 손길이 닿지 않는 곳에 위험 상황이 발생하였다면 무인 비행체를 활용하여 그 상황의 규모와 위치를 파악하여 더 큰 피해를 줄일 수 있다. 이러한 점에서 착안하여 본 논문에서는 무인 비헹체가 원활한 호버링을 수행할 수 있도록 Beta Flight를 사용하여 Roll, Pitch, Yaw의 최솟값과 최댓값을 설정한 후 센서의 작동을 감지하여 기체의 기울기의 변화에 따라 센서의 PID 값을 설정하여 수평이 유지될 수 있도록 오차를 최소화하여 안전한 호버링을 할 수 있도록 하였다. 또한, 카메라는 Open CV를 활용하여 라즈베리파이 프로그램을 설치한 후 HSV 색상표를 활용하여 화원과 가장 가까운 색인 붉은색을 제외한 나머지 부분을 흑백 처리하는 필터링을 씌워 공중에서 감지한 영상을 실시간으로 수신할 수 있도록 하였다. 최종적으로 0.5~5m 높이에서 호버링이 가능하였으며 5m 높이에서 반지름이 5cm 인 붉은색 원을 인식할 수 있음을 확인하였다.
Camera pose information from 2D face image is very important for making virtual 3D face model synchronize with the real face. It is also very important for any other uses such as: human computer interface, 3D object estimation, automatic camera control etc. In this paper, we have presented a camera position determination algorithm from a single 2D face image using the relationship between mouth position information and face region boundary information. Our algorithm first corrects the color bias by a lighting compensation algorithm, then we nonlinearly transformed the image into $YC_bC_r$ color space and use the visible chrominance feature of face in this color space to detect human face region. And then for face candidate, use the nearly reversed relationship information between $C_b\;and\;C_r$ cluster of face feature to detect mouth position. And then we use the geometrical relationship between mouth position information and face region boundary information to determine rotation angles in both x-axis and y-axis of camera position and use the relationship between face region size information and Camera-Face distance information to determine the camera-face distance. Experimental results demonstrate the validity of our algorithm and the correct determination rate is accredited for applying it into practice.
3차원 정합이란 다시점에서 획득한 3차원 점군들을 정렬하는 기술로써 지난 수십 년간 많은 연구가 진행되고 있는 분야이다. 이러한 3차원 정합은 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘을 시작으로 많은 변형 ICP가 소개되고 있다. 하지만 ICP 계열의 알고리즘들은 최근접점을 대응점으로 간주하여 알고리즘을 수행한다. 그렇기 때문에 3차원 점군의 초기 오차가 큰 경우 정확한 대응점 탐색에 실패할 수 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 색상과 3차원 거리가 융합된 6차원 거리와 색상분포 유사도를 이용한다. 더 나아가 색상 분할 기반 적응형 샘플링을 이용하여 알고리즘 연산 속도를 감소시키고 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 마지막으로 실험을 통해 기존의 방법과 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 비교한다.
본 논문은 weighted FCM(Fuzzy C-Means) 알고리즘을 적용한 컬러 영상 multi-level thresholding을 제안한다. FCM 알고리즘은 기존의 thresholding 방법들과 달리 최적의 임계치를 결정할 수 있으며 multi-level thresholding으로의 확장이 가능하다. 그러나 공간정보를 포함하고 있지 않기 때문에 잡음 등에 민감하다는 단점을 가진다. 본 논문은 이러한 단점을 해결하기 위해서 이웃 화소들로부터 얻은 entropy 기반의 가중치(weight)를 FCM 알고리즘에 적용함으로써 잡음의 제거가 가능하다. 그리고 각 색상별 성분의 군집 화소들을 기반으로 생성한 코드 영상에 대해서 군집 내부의 거리값을 이용하여 최적의 군집수를 결정한다. 실험에서 제안한 방법이 기존의 방법들보다 잡음에 대해서 강건하며 우수한 분할 성능을 보였다.
본 논문에서는 고해상도 컬러 입체영상을 활용하여 도심지역의 3차원 건물정보를 효율적으로 복원하기 위한 일련의 처리방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 방법은 BDT 기법을 활용한 건물 추출, Hausdorff 거리와 컬러인덱싱 기법을 활용한 영상정합, 마지막으로 사진측량기법을 활용한 건물복원 등의 3단계의 처리과정을 포함하고 있다. 제안된 알고리즘의 실험은 고해상도 위성영상의 대표격인 IKONOS 컬러 입체영상을 대상으로 수행되었으며, 실험을 통해 건물추출에 있어서 영상의 배경부분과 건물부분의 밝기값의 분산을 증가시키는 BDT 기법이 건물추출에 우수함을 확인할 수 있었다. 또한, 2가지 건물인식기법을 활용한 영상정합 과정에 있어서도 컬러정보와 경계정보를 모두 사용할 경우 대부분의 추출건물들을 자동인식하고 이를 초기위치로 원활한 영상정합이 수행될 수 있음을 확인하였다. 최종적으로 실험지역에 대한 3차원 건물정보는 전방 다항식비례모형을 통해 획득되었으며 기준자료와의 비교를 통해 정확도 분석을 수행하였다.
본 논문에서는 스테레오 영상에서 좌ㆍ우측 영상을 입력받아 거리 변화에 따른 얼굴인식률을 PCA(Principal Component Analysis) 알고리듬으로 비교한다. 제안된 방법에서는 RGB컬러공간에서 YCbCr컬러공간으로 변환하여 얼굴영역을 검출한다. 또한 스테레오 영상을 이용하여 거리를 취득한 후 추출된 얼굴영상의 확대 및 축소하여 보다 강건한 얼굴영역을 추출하고, PCA 알고리듬으로 인식률을 실험하였다. 취득된 얼굴영상의 평균적인 인식결과로 98.61%(30cm), 98.91%(50cm), 99.05%(100cm), 99.90%(120cm), 97.31%(150cm), 96.71%(200cm)의 인식률을 얻을 수 있었다. 따라서 실험을 통하여 제안된 방법은 거리에 따라 확대 및 축소를 적용하면 높은 인식률을 얻을 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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