Detecting obstacles and generating a suitable path to avoid obstacles in real time is a prime mission requirement for UAVs. In areas, close to buildings and people, detecting obstacles in the path and estimating its own position (egomotion) in GPS degraded/denied environments are usually addressed with vision-based Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) techniques. This presents possibilities and challenges for the feasible path generation with constraints of vehicle dynamics in the configuration space. In this paper, a near real-time feasible path is shown to be generated in the ORB-SLAM framework using a chain-based path planning approach in a force field with dynamic constraints on path length and minimum turn radius. The chain-based path plan approach generates a set of nodes which moves in a force field that permits modifications of path rapidly in real time as the reward function changes. This is different from the usual approach of generating potentials in the entire search space around UAV, instead a set of connected waypoints in a simulated chain. The popular ORB-SLAM, suited for real time approach is used for building the map of the environment and UAV position and the UAV path is then generated continuously in the shortest time to navigate to the goal position. The principal contribution are (a) Chain-based path planning approach with built in obstacle avoidance in conjunction with ORB-SLAM for the first time, (b) Generation of path with minimum overheads and (c) Implementation in near real time.
2차원 영상으로부터 3차원 정보를 추출하는 과정은 매우 중요한 단계로서 하나의 카메라를 이용하는 단안시법과 두 개의 카메라를 이용하는 양안 시법이 있는 후자를 일반적으로"스테레오 비전"이라고 한다. 요즘 많이 CCTV나 여러 매체에서 사용되고 있는 자동 물체추적 시스템에서 인간의 두 눈을 모방한 스테레오 카메라를 이용하여 현장의 상황이나 작업 전개를 보다 명확하게 알 수 있어 회피/제어 기동 및 여러 작업의 효율을 극대화할 수 있다. 기존의 2D 영상에서의 물체 추적시스템은 거리를 인식할 수 없어 전이를 인식할 수 없었으나 스테레오 영상의 시차를 이용하고 객체를 표시하여 관측자가 보다 효과적으로 제어할 수 있을 것이다.
목적: 남녀 대학생의 동공크기, 손의 반응력, 굴절이상, 교정시력, 우위안, 정지시각(static visual angle, SVA), 동적시력(kinetic visual acuity, KVA)등을 비교 분석하고, 굴절이상이 완전교정 된 상태에서 남녀 대학생의 KVA를 측정하고, 완전교정상태에 구면굴절력 ${\pm}0.50 $D를 각각 변화시켜 KVA을 측정하여 변화를 알아보고자 하였다. 방법: 안경광학과 남학생 40명, 여학생 40명을 대상으로 KVA 측정장치(KOWA AS-4A)와 손의 반응력 측정 프로그램, 자 타각적 굴절검사기기 등을 이용하여 KVA, SVA, 동공크기, 손의 반응력, 굴절이상, 교정시력, 우위안 등을 측정하였고, 양안 구면굴절력을 ${\pm}0.50$ D 변화시켜 KVA를 측정하였다. 결과: 전체 대상자의 양안 KVA는 $0.45{\pm}0.22$이고, 단안은 우안 $0.36{\pm}0.19$, 좌안 $0.34{\pm}$0.19로 양안이 단안보다 유의하게 높게 나타났다. SVA가 좋을수록 KVA가 유의하게 좋은 것으로 나타났으며, 굴절이상은 근시량이 작을수록 KVA가 좋았으나 통계적으로 유의하지 않았다. 난시에서는 -1.00 D 이하와 초과로 나눌 때 난시가 작을수록 KVA가 유의하게 좋았다. 굴절이상 교정상태에 따른 KVA는 완전교정일 때 $0.45{\pm}0.22$, 완전교정에 +0.50 D 추가할 때 $0.26{\pm}0.15$, 완전교정에 -0.50 D 추가할 때 $0.48{\pm}0.22$로 근시 교정을 강하게 할 때가 유의수준에서 KVA가 가장 높게 나타났으며, 다음으로 완전교정, 근시 저교정의 순으로 낮게 나타났다. 또한 남녀로 구별하여 비교해 볼 때도 유사한 결과를 나타냈으며 남자가 여자보다 KVA가 좋은 것으로 나타났다. KVA와 우위안 비우위안 차이는 없었다. 결론: 따라서, KVA는 원거리 SVA, 난시량, 굴절이상량과 관계가 있는 것을 알 수 있었으며, 우위안과는 관계가 없었다. KVA를 높이는 굴절이상 처방은 완전교정 또는 근시방향에서 약간 과교정 하는 것이 효과적인 것을 알 수 있었다.
목적: 본 연구는 약도의 근시성 난시안의 토릭 소프트 렌즈와 다른 교정 방법의 효과를 알아보기 위해 대비감도 검사와 눈부심 장애 검사를 이용하여 시력의 질을 비교하였다. 방법: 1.50D이하의 경도 난시의 근시안인 남녀 대학생 20명(40안)을 대상으로 5가지 다른 방법(소프트렌즈 등가구면, 토릭 소프트 렌즈, RGP 렌즈, 난시교정 안경, 안경 등가구면)으로 교정하였다. 모든 대상자는 교정시력이 20/20(1.0) 이상이었다. 대비감도 검사와 눈부심 장애 검사는 OPTEC$^{(R)}$ 6500을 이용하여 밝은 조도과 어두운(글레어) 조도에서 실시하였다. 결과: 밝은 조도 하에서 난시교정 안경이 모든 공간주파수에서 가장 높은 대비감도를 나타내었고, 토릭 소프트 렌즈, RGP 렌즈, 안경 등가구면, 소프트 콘택트렌즈 등가구면 처방 순으로 대비감도가 낮아지는 것으로 나타났다. 그러나 모두 정상 범위의 대비감도 영역에 포함되었다. 어두운 조도(글레어) 하에서는 토릭 소프트 렌즈 착용자가 가장 높은 대비감도를 나타내었고, RGP렌즈, 안경 등가구면, 난시교정 안경, 소프트 렌즈 등가구면 처방 순으로 대비감도가 낮아지는 것으로 나타났다. 구면 소프트렌즈 착용자는 어두운 조도(글레어) 하에서 정상 영역보다 낮은 대비감도 값을 보였다. 결론: 약도의 근시성 난시안의 교정으로 토릭 소프트 렌즈 교정이 구면 소프트렌즈보다 좋은 시력의 질(대비감도)을 보인 것으로 나타났다. 어두운 조명에서 콘택트렌즈를 착용해야할 경우에는 토릭 소프트렌즈가 우수한 것으로 사료된다.
본 연구는 굴절이상을 가진 피검자의 시력 개선을 위한 Netspeg 렌즈의 임상적 검증을 하였다. 피검자는 성인 100명(남성 50인, 여성 50명; 평균 21세, 연령은 19세와 24세 사이)의 200개 눈을 대상으로 검사하였다. 피검자는 전신건강, 약물복용, 유전병, 알레르기, 전신질환 그리고 안질환을 포함하는 문진 등을 조사하였다. 굴절검사는 객관적인 방법을 사용해서 단안과 양안을 기록하였다. 시력측정은 양안에 Netspeg 렌즈와 CR-39를 착용하여 실시하였다. 입체시 검사는 Netspeg 렌즈와 CR-39를 착용해서 근거리에서 Titmus fly와 TNO를 사용해서 하였다. P-VEP 검사는 3채널의 16 pattern size(Bausch Lomb, production in U.S.A.)를 사용하였다. 피검자는 Netspeg 렌즈와 CR-39 렌즈를 사용하여 교정된 시력을 통해서 양안으로 patten 자극을 사용하였다. 역시 피검자는 Netspeg 렌즈와 CR-39 렌즈를 사용하여 교정된 시력을 통해서 양안시로 P-VEP 자극을 본다. 대비감도 검사는 대비감도 차트(Pelli-Robertson, made in USA)를 이용해서 1m 거리에서 Netspeg 렌즈와 CR-39를 장용해서 실시하였다. Netspeg 렌즈와 CR-39의 표면 미세구조는 SEM(JMS-5800, made in Japan)을 이용해서 관찰하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 1. Netspeg 렌즈와 CR-39를 사용한 비정상 굴절 피검자의 교정된 시력에서 Netspeg 렌즈를 착용한 피검자는 시각의 주관적 테스트에서 CR-39 착용자에 비해서 좋은 시야와 깨끗한 시력을 얻었다. 그러나 시력의 편안함은 Netspeg 렌즈와 CR-39는 비슷한 결과를 가졌다. 역시 Netspeg 렌즈 착용자의 피검자는 CR-39보다 좋은 시력을 가졌다. 한편 P-VEP 분석에서는 사용된 Netspeg 렌즈 착용자의 파의 진폭은 CR-39보다 더 증가한 모습을 가졌다(p>0.5). 또한 대비감도 검사에서 Netspeg 렌즈 착용자는 CR-39보다 좋은 결과를 가졌다. Netspeg 렌즈를 착용한 피검자의 TNO 입체시 검사 값은 그 결과가 CR-39보다 좋았다. 그러나 Titmus 입체시 검사에서는 Netspeg 렌즈와 CR 착용자는 비슷한 검사 결과를 나타내었다. 특히 초경발수 Netspeg 렌즈와 비구면 Netspeg 렌즈는 시기능 테스트에서 다소 비슷한 결과를 가졌다. 2. Netspeg 렌즈 표면의 미세구조는 CR-39보다는 매끄럽고 섬세한 구조와 선을 가졌다. 역시 Netspeg 렌즈는 미세구조에서 섬세한 선상 구조를 가졌다. 결론적으로 이 연구의 결과는 사용된 Netspeg 렌즈의 표면 미세구조는 CR-39보다는 더욱 특수한 pinhole 디자인 구조를 나타내었다. 이 연구는 사용된 Netspeg 렌즈의 시각은 비정상 굴절 눈을 위한 교정된 시력에 CR-39보다 좋은 것을 나타낸다. 따라서 저자들은 Netspeg 렌즈의 미세구조와 선 구조는 좋은 시기능과 관계되었을 것으로 추측된다. 그러나 비구면 Netspeg 렌즈와 초경발수 Netspeg 렌즈의 시기능에 대한 결과는 비슷하였다.
일반적으로 사용되는 마커 기반의 증강현실 시스템은 카메라 입력영상 내에 마커가 항상 존재해야 한다는 제한 때문에 사용자의 접근에 불편을 준다. 때문에 최근 배경 영상에서 취득할 수 있는 객체를 자연 마커로 생성한 시스템이나 배경 영상의 특징을 이용해 기하학적 지도를 작성하여 가상의 객체 정합에 이용한 증강현실 시스템들이 관심을 끌고 있다. 본 논문에서는 카메라 입력 영상에서 동일 평면상에 존재하는 특징들을 검출하고, 이를 추적함으로써 카메라 위치 정보를 추정하는 증강현실 시스템을 제안한다. 또한 특징점 추적에 사용된 추적 방법은 카메라에서 취득한 영상 밖으로 특징점이 벗어날 경우 더 이상 추적할 수 없는 문제점을 가지고 있어, 이를 보완하기 위해 새로운 특징점을 재검출하여 객체의 정합을 유지하는 방법도 제시한다. 제안된 방법은 미리 지정된 마커를 사용하지 않기 때문에 사용자의 접근이 편리하고, 특정한 형태의 마커를 사용하지 않는 다른 시스템보다 비교적 간단하게 구현할 수 있어 다양한 모바일 환경에서 유용하게 이용될 수 있다.
본 논문에서는 가정용 게임에 적용 가능한 저가이면서 컴팩트한 모션캡쳐 시스템을 목표로 하고 있다. 현재 영화나 게임에 이용되는 모션캡쳐 시스템은 장비가 크고 상당히 고가이기 때문에 간단한 가정용 게임에는 적용하기 어렵다. 요즘 흔히 사용되는 USB CCD카메라를 이용한 모션캡쳐 게임은 속도가 느리고 2차원 인식만 하는 단점을 가지고 있다. 하지만 최근 연구에서 저가이면서 속도가 빠른 PSD센서를 이용하여 3차원 측정이 가능한 시스템을 구현할 수 있게 되었다. 2차원 측정이 가능한 PSD센서를 이용한 3차원 모션캡쳐 시스템에는 2개 이상의 PSD를 사용하는 스테레오 비전 기반의 PSD 모션캡쳐 시스템과 빛의 세기와 거리와의 관계를 이용하여 하나의 PSD만으로도 3차원 측정이 가능한 광량보정 기반의 단일 PSD 모션캡쳐 시스템 등이 소개되었다. 하지만 현재 개발된 두 시스템을 가정용 게임에 적용하기에는 다음과 같은 문제가 있다. 두 개 이상의 PSD 센서를 사용해야 하기 때문에 고가이고 복잡하다. 광량보정 기반의 단일 PSD 모션캡쳐 시스템의 경우에는 측정된 마커의 광량을 이용하여 거리를 계산하기 하기 때문에 거리측정을 위해 전방향으로 균일한 광량을 가지는 마커를 만들어야 하므로 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결한 새로운 접근방법을 소개하고자 한다. 일정한 거리에 떨어져 있는 두 개의 마커가 광학적 특성만 동일하다면 두 마커 사이의 상대적 광량차이를 이용하여 3차원 측정을 할 수 있다는 것이다. 결과적으로 저가이며, 빠르고, 컴팩트하고, 광각이며, 게임에도 적용가능한 단일 PSD 모션 캡쳐 시스템을 개발했다. 이 개발된 시스템이 애니메이션이나 영화, 게임에도 사용되어질 것으로 기대한다.
목적: 광학적으로 유발된 망막흐림의 정도에 따른 시력감소의 개인차와 대비도의 변화에 따른 개인차를 알아보았다. 방법: 전체 69안을 대상으로 소수시력 각 단계별로 10단계의 다른 대비도로 구성된 시표를 사용하였다. 대상자들의 굴절이상을 완전교정한 후 눈 앞에 +0.25 D씩 순차적으로 증가시켜 망막흐림을 유발한 다음 각 시표에 대한 단안시력과 인식대비도를 측정하였다. 결과: 유발된 망막상의 흐림이 증가됨에 따라 시력은 점차적으로 감소되었다. +0.25 D 부가하여 유발된 망막흐림에서 시력저하의 개인차는 1.2~0.6의 범위로 나타났다. +0.50 D와 +0.75 D 부가되었을 경우 각각 1.0~0.3과 0.9~0.1 범위의 개인차를 보였다. +1.00 D가 부가되었을 때 일부 0.1 시표를 인식하지 못하는 대상안이 나타났고, +1.75 D 부가된 경우 모든 대상안들이 0.1 시표를 인식하지 못하였다. 그리고 망막흐림의 정도가 증가할수록 인식 대비도는 점진적으로 감소하였다. 결론: 최종적인 굴절이상 교정값을 결정할 때 잔여굴절이상의 정도에 따른 시력감소의 개인차를 고려해야 할 것이다.
목적: 본 연구는 조절력 및 조절반응과 조절용이의 상관관계를 알아보고자 하였다. 방법: 특별한 안질환이 없고 노안이 진행되지 않는 20~40대의 성인 남녀 61명을 대상으로 하였다. 원거리시력을 완전교정한 후 조절력은 Push-Up 방법으로 검사하였고, 조절반응량검사와 조절용이성 검사는 각각 잭슨크로스실린더 ${\pm}$0.25D와 flipper +2.00/-2.00D를 이용하였다. 결과: 단안, 양안시 상태에서 조절력과 조절반응, 조절용이의 상관관계는 유의성이 없었으며, 양안시 상태에서 기대값과 다르게 나타난 안구의 수는 총 61안 중 23안(37.7%)로 이들 중 조절력이 12안(19.6%), 조절반응이 9안(14.7%), 조절용이가 2안(3.2%)으로 나타났고, 조절력과 조절반응이 동시에 나타난 경우가 4안(6.5%), 조절력과 조절용이가 동시에 나타난 경우는2안(3.2%), 조절력과 조절반응, 조절용이 3가지 모두 기대값과 다르게 나타난 경우는 없었다. 결론: 조절기능 평가 시 조절력검사와 조절반응검사, 조절용이성 검사는 각각 시행되어야 하며 조절기능의 결함이 의심 될 때에는 이들 항목의 평가가 반드시 필요하다.
본 논문은 SegNet과 ResNet을 조합한 딥러닝을 이용하여 횡단보도를 검출하는 방법을 제안한다. 시각 장애인의 경우 횡단보도가 어디에 있는지 정확히 아는 게 안전한 교통 시스템에서 중요하다. 딥러닝에 의한 횡단보도 검출은 이 문제에 대한 좋은 해결책이 될 수 있다. 로봇 시각 기반 보조 기술은 지난 몇년 동안 카메라를 사용하는 특정 장면에 초점을 두고 제안되어 왔다. 이러한 전통적인 방법은 비교적 긴 처리 시간으로 의미있는 결과를 얻었으며 횡단보도 인식을 크게 향상시켰다. 그러나 전통적인 방법은 지연 시간이 길고 웨어러블 장비에서 실시간을 만족시킬 수 없다. 본 연구에서 제안하는 방법은 취득한 영상에서 횡단보도를 빠르고 안정적으로 검출하기 위한 모델을 제안한다. 모델은 SegNet과 ResNet을 기반으로 개선되었으며 3단계로 구성된다. 첫째, 입력 영상을 서브샘플링하여 이미지 특징을 추출하고 ResNet의 컨벌루션 신경망을 수정하여 새로운 인코더로 만든다. 둘째, 디코딩 과정에서 업샘플링 네트워크를 통해 특징맵을 원영상 크기로 복원한다. 셋째, 모든 픽셀을 분류하고 각 픽셀의 정확도를 계산한다. 이 실험의 결과를 통하여 수정된 시맨틱 분할 알고리즘의 적격한 정확성을 검증하는 동시에 결과 출력 속도가 비교적 빠른 것으로 파악되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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