• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.1247-1256
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• 2012

필터를 기반으로 하는 영상 처리 알고리즘은 많은 연산과 메모리 접근으로 인해 임베디드 환경에서의 실시간 동작이 어렵다. 본 논문에서는 필터 기반의 얼굴 검출 하드웨어 엔진을 임베디드 환경에서 실시간으로 동작시키기 위해 파이프라인 구조로 설계하고 검증하였다. 얼굴 검출 알고리즘은 입력으로 들어온 영상에서 학습된 얼굴의 특징 데이터를 이용하여 얼굴의 위치를 찾는 연산을 수행한다. 이를 하드웨어로 구현하기 위해 알고리즘의 연산을 파악하여 중복되는 연산을 병렬 처리하고 라인 메모리를 이용하여 메모리 접근을 최소화하여, 이것을 기반으로 파이프라인 구조의 하드웨어를 설계하였다. 하드웨어 구조는 Resize, ICT(Improved Census Transform), Find Candidate 등의 3 단계로 나뉘어져 있으며, 총 507KByte의 내부 SRAM을 사용하였다. ARM Cortex A8 프로세서와 Xilinx사의 Virtex5LX330을 이용하여 검증한 결과 9,039 LUTs를 사용하였고 최대 동작 클록은 165MHz로, VGA($640{\times}480$) 해상도에서 108 frame/sec의 동작속도로 최대 20명까지 검출이 가능한 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권10C호
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• pp.621-628
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• 2011

영상에서 피부색은 얼굴 영상 기반의 검출 및 인식 시스템에서 중요한 단서로 사용되지만 영상 획득시의 광원에 따라 상이하게 표현되기 때문에 사용의 어려움이 있다. 이러한 문제를 위해 본 논문에서는 Retinex, Gray World, White Patch, Simplified Horn, Shades of grey, 그리고 Edge-Based color constancy 색 항등성 기법을 대상으로 피부색 복원에 관한 성능을 비교하고, 자연 영상을 이용하여 피부색 검출 성능을 평가한다. 이를 위해 Caltech Face Database의 영상들에 유색 광원의 효과를 부가하여 생성된 실험 영상을 생성했다. 이후 각 기법에 따른 피부색 복원의 일관성을 수치적으로 평가하기 위하여 Cb-Cr 히스토그램을 기반으로 결과 영상들의 표준편차를 계산하였으며, 피부색 검출 성능 실험을 위해서 YCbCr과 RGB 기반의 경출 기법을 사용하였다. 실험 결과 Gray World 기법은 타 기법에 비해 높은 성능을 나타냈으며, 색 항등성 기법의 적용을 통해 광원의 영향을 받은 피부색을 색 공간내의 일정한 범위로 복원하는 것이 가능하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권2호
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• pp.29-36
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• 2008

본 논문에서는 취득된 영상으로부터 실세계 지시 영역을 추정하는 방법을 제안한다. 일반적으로 사람은 무엇인가를 지시할 경우, 얼굴 방향을 목표물에 두게 된다. 따라서 얼굴영역과 손끝 영역을 연결한 직선을 지시방향이라 간주하였다. 먼저, 제안된 알고리듬은 2대의 카메라로부터 실시간으로 얻어진 영상에서 피부색 검출을 통해 사용자의 얼굴 및 손끝영역에서 2점을 추출하고, 이를 실세계 3차원 기하학 정보를 이용하여 지시방향 및 지시영역을 추정한다. 또한 제안된 알고리듬을 이용한 정확한 지시영역 추출을 기반으로 두 대의 카메라와 한 대의 빔 프로젝터로 구성된 '양방향 영화정보 안내 시스템(ICIGS: Interactive Cinema Information Guiding System)'을 구성하여 제안된 알고리듬의 실용화 가능성을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제44권9호
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• pp.40-47
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• 2007

제한적인 자원을 갖는 임베디드 시스템을 위한 영상처리 하드웨어 설계 시 메모리의 효율적인 구성은 필수적으로 고려할 사항이다. 특히 필터를 이용한 얼굴 검출 하드웨어는 필터와 입력영상을 저장하기 위해 많은 양의 메모리가 소요되기 때문에 효율적인 메모리 구성이 필요하다. 따라서 본 논문은 일반적인 필터방식의 알고리즘을 하드웨어 설계에 적절하도록 보완하여 하드웨어로 설계하였다. 설계된 하드웨어는 알고리즘 특성에 맞추어 적은 양의 내부 메모리를 사용하면서 한번 외부 메모리로부터 읽은 데이터를 다시 읽지 않도록 구성하였고, 데이터 양이 많아 외부 메모리에 저장되어 있는 필터를 효율적으로 사용하기 위해 필터의 일부를 내부 메모리로 복사하는 구조로 설계하였다. 또한 빠른 연산을 위해 여러 클럭이 소모되는 데이터 패스를 파이프라인 구조를 적용하여 연속적으로 메모리 데이터를 읽을 수 있는 구조로 설계하였다. 본 하드웨어는 xilinx 및 ARM 기반의 FPGA 환경에서 검증한 결과 1초에 25 프레임 처리가 가능하며 40KB의 내부 메모리를 사용하였고 삼성 0.18um공정을 이용하여 칩으로 제작 중이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권3호
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• pp.30-39
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• 2012

본 논문에서는 검출된 운전자의 얼굴영역에서 눈의 형태를 인식하여 졸음 상태를 감지하는 기법을 개발하고 감지 결과에 따라 위험 상태를 알려주는 경보 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 얼굴 검출에는 Haar 변환 기법을 이용하고 실험실환경, 차량환경 및 적외선 영상을 획득하여 다양한 조명 환경에서도 강인하도록 전처리 및 후처리 과정을 적용한다. 눈 검출에는 보통 한국인이라는 가정하에 눈의 위치 및 크기의 비례 구조 특성 등을 이용하여 후보 영역을 제한하고 트리구조에 대한 실험 결과로 고속 알고리즘을 구현하였다. 또한 졸음 상태를 인식하기 위해서는 눈의 개폐 형태를 검출할 수 있는 Hough 변환을 이용한 기법과 눈의 계폐에 따른 눈의 형태 비율을 이용한 기법을 새로이 제안하며, 눈이 감겨있는 시간을 측정하여 졸음 여부를 판단한다. 1단계 졸음 상태로 판단될 경우 통합 모니터링 인터페이스에서 운전자에게 경고음을 울리며 2단계 졸음 상태로 판단될 경우에는 CAN(Controller Area Network)을 통하여 안전벨트를 진동하게 함으로써 운전자에게 경고를 하는 시스템을 구현한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 기존의 기법들과 비교하여 실험실 환경에서 평균 83.64% 이상의 검출률을 달성 하였으며, 실제 차량환경에서도 실험 결과를 통하여 평균적으로 우수한 결과를 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.494-503
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• 2011

본 논문에서는 스마트폰에서 웃음 치료를 위한 표정인식 애플리케이션을 제안한다. 제안된 방법에서는 스마트폰의 전면 카메라 영상으로부터 AdaBoost 얼굴 검출 알고리즘을 이용하여 얼굴을 검출한다. 얼굴을 검출한 다음에는 얼굴 영상으로부터 입술 영역을 검출한다. 그 다음 프레임부터는 얼굴을 검출하지 않고 이전 프레임에서 검출된 입술영역을 3단계 블록 매칭 기법을 이용하여 추적한다. 카메라와 얼굴 사이의 거리에 따라 입술 영역의 크기가 달라지므로, 입술 영역을 구한 다음에는 고정된 크기로 정규화한다. 그리고 주변 조명 상태에 따라 영상이 달라지므로, 본 논문에서는 히스토그램 매칭과 좌우대칭을 결합하는 조명 정규화 알고리즘을 이용하여 조명 보정 전처리를 함으로써 조명에 의한 영향을 줄일 수 있도록 하였다. 그 다음에는 검출된 입술 영상에 주성분 분석을 적용하여 특징 벡터를 추출하고 다층퍼셉트론 인공신경망을 이용하여 실시간으로 웃음 표정을 인식한다. 스마트폰을 이용하여 실험한 결과, 제안된 방법은 초당 16.7프레임을 처리할 수 있어서 실시간으로 동작 가능하였고 인식률 실험에서도 기존의 조명 정규화 방법보다 개선된 성능을 보였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.755-767
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• 2003

This paper proposes a robust fault-tolerant control framework for robot manipulators to maintain the required performance and achieve task completion in the presence of both partial joint failures and complete joint failures and uncertainties. In the case of a complete joint failure or free-swinging joint failure causing the complete loss of torque on a joint, a fully-actuated robot manipulator can be viewed as an underactuated robot manipulator. To detect and identify a complete actuator failure, an on-line fault detection operation is also presented. The proposed fault-tolerant control system contains a robust adaptive controller overcoming partial joint failures based on robust adaptive control methodology, an on-line fault detector detecting and identifying complete joint failures, and a robust adaptive controller overcoming partial and complete joint failures, and so eventually it can face and overcome joint failures and uncertainties. Numerical simulations are conducted to validate the proposed robust fault-tolerant control scheme.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.699-704
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• 2016

In this paper, we propose a development method for a drowsiness detection system using retinex theory and edge information for vehicle safety. Detection of a drowsy state of a driver is very important because the drowsiness of driver is often the main cause of many car accidents. After acquiring an image of the entire face, we executed the pre-process step using the retinex theory. We then applied a technique for the detection of the white pixels using edge information. Experimental results showed that the proposed method improved the accuracy of detecting drowsiness to nearly 98%, and can be used to prevent a car accident caused by the driver's drowsiness.

• 대한기계학회논문집
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• 제18권8호
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• pp.1939-1951
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• 1994

This study introduces a new tool breakage detecting technology comprised of an unsupervised neural network combined with adaptive time series autoregressive(AR) model where parameters are estimated recursively at each sampling instant using a parameter adaptation algorithm based on an RLS(Recursive Least Square). Experiment indicates that AR parameters are good features for tool breakage, therefore it can be detected by tracking the evolution of the AR parameters during milling process. an ART 2(Adaptive Resonance Theory 2) neural network is used for clustering of tool states using these parameters and the network is capable of self organizing without supervised learning. This system operates successfully under the wide range of cutting conditions without a priori knowledge of the process, with fast monitoring time.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.1821-1823
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• 2006

This paper presents a development of interface device for electro-oculogram(EOG) signal and it's application to the wireless mouse of wearable PC. The interface device is composed of five bio-electrodes for detecting oculomotor motion, several band-pass filters, instrumentation amplifier and a microprocessor. we have first analyzed impedance characteristics between skin and a bio-electrode. since the impedance highly depends on human face, it's magnitude differs from person. this interface device was applied to develop a wireless mouse for wearable PC, as a Bio Machine Interface(BMI). Where in the prompt on PC monitor is controlled by only EOG signals. this system was implemented in a Head Mount Display(HMD) unit. experimental results show the accuracy of above 90%.