분광특성의 차이로 필름은 자외선에 민감한데 반해 디지털 카메라의 센서는 적외선에 굉장히 민감하다. 이에 따라 CCD 또는 CMOS를 사용하는 모든 디지털 카메라에는 IR Cut-Off Filter가 센서전면에 장착되어 있다. 이상적으로 100% 적외선을 차단하여야 하지만 실험 결과 완전히 적외선을 차단하지 못하고 있었으며, 각 카메라마다 적외선 투과량 또한 달랐다. 따라서 본 연구는 디지털 카메라에 장착되어 있는 IR Cut-Off Filter의 기계적 특성에 의해 투과되는 미량의 적외선이 디지털 화상이미지에 끼치는 영향을 분석하는 데 그 목적이 있다. UV필터를 장착한 상태(적외선 투과상태)와 UV-IR필터를 장착한 상태(적외선미투과상태)를 비교분석한 결과, 잡음(Noise)과 색 재현력 평가에서는 그 차이가 미세하거나 거의 동등한 수준이지만, 동적 폭(Dynamic Range)과 해상도에는 IR Cut-Off Filter를 통해 투과되는 미량의 적외선이 어느 정도 영향이 있음을 확인할 수 있었다.
통신해양기상위성(COMS)은 통신, 해양, 기상 탑재체를 장착하고 3개의 임무를 수행하는 복합 정지궤도 위성이다. COMS는 기상탑재체 MI와 해양 탑재체 GOCI가 관측 후 전송하는 원시 데이터를 지상국에 전송하고 지상국에서 처리된 기상 데이터를 최종 사용자국에 중계하는 기능을 갖는 기상해양자료송수신계(MODCS)가 있다. 여기서 시스템 관점에서 관측 데이터 SD 신호와 중계 신호를 전송하는 L-대역 송신 안테나는 MI 탑재체와 기상탑재체와 함께 COMS 위성의 지구패널에 장착시 안테나 합성 이득을 예측하도록 요구되어진다. 우선 주어진 요구 사항에 대해 L-대역 송신 안테나 설계 및 해석이 수행된다. 설계된 안테나를 지구패널에 장착 후 3가지 다른 해석 방법을 사용하여 합성이득 해석이 수행된다. 얻어진 안테나 이득들은 3가지 다른 해석 방법 사이에 매우 유사한 결과를 제공하는 것을 확인하였으며 최종적으로 0.5 dB 이하의 안테나 이득 열화가 추정되어진다.
오늘날 일상생활에서 인간과 함께 생활하는 로봇들은 자연스러운 의사소통 방법이 요구된다. 따라서 기존의 단순한 로봇 제어 방식을 이용하여 제어하는 것 보다 실제 사람과 상호작용 하는 것과 같은 방식의 제어방식이 요구되고 있다. 기존의 연구들은 사람의 행동 자체를 인식하는 것에 초점이 맞추어져 있어서 자연스러운 의사소통을 하기 어렵다. 본 논문에서는 모바일 로봇을 제어하는 방법으로 자연스러운 손동작을 은닉 마르코프 모델(HMM: hidden markov model) 과 퍼지추론을 이용하는 방법을 제안한다. 키넥트 센서를 이용해 색상 데이터와 깊이 데이터를 획득하고 사람의 손을 검색하고 HMM과 Mamdani 퍼지추론을 이용하여 손동작을 인식한다. 인식된 결과를 로봇에게 전달하여 원하는 방향으로 이동시킨다.
본 논문에서는 모바일 로봇이 자연스러운 손동작을 은닉 마르코프 모델(HMM: hidden markov model)을 이용하여 인식해 원하는 명령을 수행하는 방법을 제안한다. 기존의 손동작 기반 로봇 제어 방식은 정해진 몇 종류의 제스처를 사용했었고, 따라서 지시동작이 자연스럽지 않았다. 또한 정해진 제스처를 미리 공부해야하여 불편했었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 손동작을 인식하는 방법에 대한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 3차원 카메라를 사용해 색상 데이터와 깊이 데이터를 얻어서, 사람의 손을 검색하고 그 동작을 인식한다. 여기서 동작을 인식하는 방법으로 HMM을 사용하였으며, 인식된 결과를 로봇에게 전달하여 원하는 방향으로 이동시킨다.
열 영상은 온도에 따라 방출하는 에너지의 차이를 나타낸 영상이다. 주야간 사용이 가능하기 때문에 군사적인 용도로 많이 활용되고 있으나, 열 영상은 물체의 경계가 불명확하고 흐릿하게 표현되는 경우가 많으며 화염 등의 열기로 인해 경계부분이 변질되는 단점이 있다. 따라서, 열 영상을 이용하여 표적의 종류를 분류할 때 정확하게 분할된 경계선을 이용할 경우 효과적으로 분류 할 수 있지만, 물체의 경계가 잘못 추출되는 경우 분류의 정확도가 크게 감소한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해서 표적 영상의 분할 신뢰도에 따라 형태특징과 지역특징의 분류결과를 융합하는 계층적 분류기법을 제안하였으며, 연속 영상 기반으로 분류 결과를 갱신하는 기법을 새롭게 제안하여 차량 표적 분류 정확도를 개선하였다. 제안하는 방법은 실제 군용 표적 4종(전차, 장갑차, 상용차, 군용트럭)이 있는 다양한 자세의 열 영상 20,000장 이상을 이용하여 성능을 검증하였으며, 우수한 성능의 기존 방법 대비 정확도 개선에 효과가 있음을 확인하였다.
카드뮴이온 검출을 위한 optode를 triacetylecelluose 막에 있어 dithizone을 고정에 의하여 디자인 되었다. Optode 막이 카드뮴을 포함하는 611 nm 에서 흡수 변화가 가능한 실제시료에 도입 되었을 때 녹색에서 붉은 색으로 색 변화가 일어났다. $Cd^{2+}$ 이온 검출은 검출한계가 0.025 ${\mu}g\;ml^{-1}$ (25 ng $ml^{-1}$)이고 0.3-3 ${\mu}g\;ml^{-1}$ (2.67-26.67 ${\mu}M$)범위에서 가능하였다. Optode의 반응 시간은 $Cd^{2+}$ 이온에 의존하여 15분 안 에서 일어 났다. 다른 간섭종의 효과에 대해 시험되었고 좋은 선택성을 보였다. 제안된 optode를 사용하 여 오염된 토양과 물시료에서 $Cd^{2+}$ 이온의 검출 결과는 잘 확립된 원자흡수법과 동등하게 얻을 수 있었다.
It is usual to evaluate the performance of the cool roof by measuring in-site rooftop temperature using thermal infra-red camera. The principal advantage of rooftop thermal infrared image acquired in oblique vantage point of super high-rise building as a remote sensor is to provide, in a cost-effective manner, area-wide information required for a scattered rooftop target with different colors, utilizing wide view angle and multi-temporal data coverage. This research idea was formulated by incorporating the concept of traditional remote sensing into rooftop temperature monitoring. Correlations between infrared image of super high-rise building and in-situ data were investigated to compare rooftop surface temperature for a total of four different rooftop locations. The results of the correlations analyses indicate that the rooftop surface temperature by the infrared images of super high-rise building alone could be explained yielding $R^2$ values of 0.951. The visible permanent record of the oblique thermal infra-red image was quite useful in better understanding the nature and extent of rooftop color that occurs in sampling points. This thermal infrared image acquired in oblique vantage point of super high-rise made it possible to identify area wide patterns of rooftop temperature change subject to many different colors, which cannot be acquired by traditional in-site field sampling. The infrared image of super high-rise building breaks down the usual concept of field sampling established as a conventional cool roof performance evaluation technique.
최근 기존의 종이지도를 대신할 수치지형도와 같은 벡터데이터의 수요가 급증하고 있고, 더불어 항공기 및 인공위성의 광학센서 기술의 발달과 해상력이 높은 지구관측 다목적 상업위성들이 출현하면서 고해상 정사영상과 같은 래스터 데이터의 활용성도 크게 증가하고 있다. 비행선을 이용한 비디오 항공촬영기법은 실시간영상을 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 항공기나 인공위성 관측에 비해 비용적인 측면에서 경제적이며 상대적으로 고해상의 컬러 영상을 제공할 수 있다. 또한, 영상 취득 및 처리 절차가 비교적 간단하며 인접 영상간 입체영상을 쉽게 취득할 수 있다는 장점이 있다. 그러나, CCD 센서의 제한된 해상력으로 인하여 광범위한 지역의 토지이용현황 관측과 같은 정밀한 정확도를 요구하지 않는 소축척의 현황도 제작이나 주로 스트립(strip) 영상을 모자익하여 선형적인 지형요소의 관측이나 GIS 데이터 구축에 활용되어 왔다. 본 연구를 통하여 향후 소지역을 대상으로 한 1:5,000축척의 수치지도 제작뿐만 아니라 기제작된 수치지도의 검증, 수정과 갱신작업에도 활용될 수 있을 뿐만 아니라 아울러, 다양한 종류의 비디오영상자료를 제공할 수 있게 됨으로써 도시지역의 시설물 관리나 도시 경관관리, GIS자료 구축 등 광범위한 분야에 활용될 것으로 기대된다.
본 논문은 얼굴을 자동 초점(AF, Auto Focusing) 기능의 관심영역(ROI, Region of Interest)으로 이용하기 위한 얼굴 검출(Face Detection) 알고리즘 및 하드웨어 구현에 관한 것이다. 얼굴 검출을 위해 YCbCr 색 좌표계에서의 피부색 영역을 바탕으로 얼굴의 특징을 이용하였다. 얼굴에 해당하는 피부, 눈에 해당하는 에지, 그리고 입에 해당하는 음영의 픽셀수를 얼굴 특징으로 선택하였고, 얼굴 특징은 2,000개의 얼굴 샘플을 통하여 통계적으로 구하였다. 제안된 알고리즘은 하드웨어 설계 시, 하드웨어 자원의 효율성을 고려하여 영상의 중심에 가까운 두 명의 얼굴을 검출하게 하였다. 그리고 검출된 얼굴을 자동 초점의 관심 영역으로 이용하기 위하여 얼굴 영역을 사각형의 박스로 표시하였고, 영상에서 박스의 시작점과 끝점에 해당하는 위치를 출력하게 하였다. 하드웨어로 설계된 얼굴 검출 기능은 FPGA 보드와 모바일 폰 카메라 센서를 사용하여 검증하였다.
영상카메라와 무선통신 기능을 탑재한 손모양 및 장애물 인식이 가능한 다족 로봇을 독자적으로 설계 및 제작하고 제작한 로봇에 최적화된 보행패턴 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 영상센서의 입력화상에 대해 하프변환 (Hough Transform)을 사용하여 물체의 외곽선을 추출하여 장애물을 인식하여 회피하는 실시간 자율보행이 가능한 알고리즘을 개발하였다. 로봇의 목표물 및 목적지 설정을 위하여 미리 학습시킨 피부색의 평균값과 입력영상의 확률거리(Mahalanobis Distance)를 산출하여 손 영역을 검출하고 손가락 개수에 따라 로봇의 명령 제어가 가능하도록 하였다. 장애물 및 손모양 인식에 따른 다족 자율 보행 로봇의 수행 실험 평균 결과 약 96%의 장애물 인식률과 94%의 손 모양 인식률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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