• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제17권4호
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• pp.15-22
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• 2020

With the need for efficient maintenance technology to reduce maintenance costs for steel bridges, repainting robots are being developed to automate the work in narrow and poor bridge spaces. The repainting robot is equipped with a blasting module to remove paint layers and contaminants. This study developed a prototype monitoring module to be mounted on the repainting robot. The monitoring module analyzes the condition of the painting surface through a camera installed in the front, guides the direction of movement of the robot, and provides the operator with a video to check the working status after blasting through a camera installed in the back. Various image visibility enhancement technologies were applied to the monitoring module to overcome worksite challenges where incomplete lighting and dust occurs.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.263-268
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• 2013

3D 영상을 만들기 위해서는 왼쪽과 오른쪽 두 대의 카메라로부터 입력되는 영상을 합쳐서 입체 영상을 만들어 내는 과정을 거치게 된다. 이 경우 두 대의 카메라로부터 입력되는 영상의 동기를 맞추는 것은 매우 중요하다. 본 논문서는 두 대의 카메라로부터 입력되는 영상의 동기를 맞추는 방법을 제시하였다. 또한 본 논문에서 제시한 알고리즘을 구현하기 위한 시스템을 소프트웨어를 이용하여 구현함으로써 다양한 영상 포맷을 쉽게 지원할 수 있도록 하였으며, 향후 여러 대의 카메라를 이용한 무안경 방식을 지원하는 시스템에도 적용할 수 있도록 하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제10권4호
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• pp.70-74
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• 2018

In order to ensure the flow of goods available and more flexible, reduce labor costs, many factories and industrial zones around the world are gradually moving to use automated solutions. One of them is to use Automated guided vehicles (AGV). Currently, there are a line tracing method as an AGV operating method, and a method of estimating the current position of the AGV and matching with a factory map and knowing the moving direction of the AGV. In this paper, we propose ceiling Light and guided line based moving direction estimation algorithm using multi-camera on the AGV in smart factory that can operate stable AGV by compensating the disadvantages of existing AGV operation method. The proposed algorithm is able to estimate its position and direction using a general - purpose camera instead of a sensor. Based on this, it can correct its movement error and estimate its own movement path.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권4호
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• pp.263-272
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• 2021

At a time when securing driving safety is the most important in the development and commercialization of autonomous vehicles, AI and big data-based algorithms are being studied to enhance and optimize the recognition and detection performance of various static and dynamic vehicles. However, there are many research cases to recognize it as the same vehicle by utilizing the unique advantages of radar and cameras, but they do not use deep learning image processing technology or detect only short distances as the same target due to radar performance problems. Radars can recognize vehicles without errors in situations such as night and fog, but it is not accurate even if the type of object is determined through RCS values, so accurate classification of the object through images such as cameras is required. Therefore, we propose a fusion-based vehicle recognition method that configures data sets that can be collected by radar device and camera device, calculates errors in the data sets, and recognizes them as the same target.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제19권4호
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• pp.34-38
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• 2020

In this paper, we implement a Dashcam system capable of shooting 360 degrees using a Raspberry Pi, shock sensors, distance sensors, and rotating camera with a servo motor. If there is an object approaching the vehicle by the distance sensor, the camera rotates to take a video. In the event of an external shock, videos and images are stored in the server to analyze the cause of the vehicle's accident and prevent the user from forging or tampering with videos or images. We also implement functions that transmit the message with the location and the intensity of the impact when the accident occurs and send the vehicle information to an insurance authority with by linking the system with a smart device. It is advantage that the authority analyzes the transmitted message and provides the accident handling information giving the user's safety and convenience.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.999-1004
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• 2012

본 논문에서는 광각렌즈기반의 WDR(Wide Dynamic Range)인 2M(Mega)급 CMOS 이미지 센서를 통해 왜곡영상을 보정하는 카메라 모듈의 설계와 렌즈영상의 성능을 분석한다. 또한, 설계한 광각렌즈모듈의 광각렌즈($176^{\circ}$) 특성으로 인한 왜곡영상의 보정된 결과를 분석하였으며, 카메라 모듈의 스마트 NUX(Natural User eXprience) 활용방안을 제안하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.151-157
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• 2018

본 논문은 라즈베리파이를 이용하여 온도, 토양습도, 조도에 따라 자동으로 물과 빛을 제공하며, 원격 카메라를 이용하여 실시간으로 식물 상태를 전송하는 스마트 화분의 구현 사례를 소개한다. 화분의 용기는 5개의 층으로 분리하고, 각 용기는 3D프린터로 직접 제작하였다. 용기는 5개 층을 연결하여 사용하며 추후 확장할 수 있도록 설계하였다. 그리고 용기 내부에 라즈베리파이와 센서, 펌프, 그리고 카메라를 장착하였다. 본 연구에서는 사용자가 원격에서 카메라나 센서 정보를 받아 스마트 화분을 관찰하고 제어할 수 있도록 안드로이드 앱을 개발하였으며, 앱과 라즈베리파이 사이의 데이터 통신 및 제어는 MQTT 프로토콜을 이용하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.295-311
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• 2019

The smart product market is growing year by year and is being used in many areas. There are various ways of interacting with smart products and users by inputting voice recognition, touch and finger movements. It is most important to detect an accurate hand region as a whole step to recognize hand movement. In this paper, we propose a method to detect accurate hand region in real time in various environments. A conventional method of detecting a hand region includes a method using depth information of a multi-sensor camera, a method of detecting a hand through machine learning, and a method of detecting a hand region using a color model. Among these methods, a method using a multi-sensor camera or a method using a machine learning requires a large amount of calculation and a high-performance PC is essential. Many computations are not suitable for embedded systems, and high-end PCs increase or decrease the price of smart products. The algorithm proposed in this paper detects the hand region using the color model, corrects the problems of the existing hand detection algorithm, and detects the accurate hand region based on various experimental environments.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제20권1호
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• pp.8-15
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• 2023

With the recent trend of intelligence and automation of construction work, a double-blade road cutter is being developed that automatically enables cutting along the cutting line marked on the road using a vision system. The road cutter can recognize the cutting line through the camera and correct the driving route in real-time, and it detects the load of the cutting blade in real-time to control the driving speed in case of overload to protect workers and cutting blades. In this study, a vision system mounted on a double-blade road cutter was developed. A cutting route recognition technology was developed to stably recognize cutting lines displayed on non-uniform road surfaces, and performance was verified in similar environments. In addition, a vision sensor protection module was developed to prevent foreign substances (dust, water, etc.) generated during cutting from being attached to the camera.

• 스마트미디어저널
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• 제2권4호
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• pp.60-65
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• 2013

본 논문에서는 Time-of-Flight (TOF) 원리를 이용하여 획득한 저해상도 깊이 영상을 고해상도의 색상 영상에 정합하는 방법을 소개한다. 거리 정보 기반의 3차원 렌더링에서 깊이 영상은 렌더링 결과에 큰 영향을 끼치지만, 기존의 스테레오 정합은 색상 영상의 특성에 따라 성능이 크게 변하고, 깊이 정보를 획득하지 못하는 영역이 존재한다. 반면에 TOF 카메라는 적외선 센서를 통해 카메라로부터 물체까지의 거리를 직접 측정하여 영상으로 출력하기 때문에, 장면의 깊이 정보를 실시간으로 획득 할 수 있고 높은 정확도를 가지는 장점이 있다. 하지만 출력 영상의 해상도가 너무 작아 3차원 응용에 직접 이용하기가 어렵다. 또한, 색상 영상과 다른 카메라를 이용하기 때문에 두 영상의 3차원적 위치와 특성이 서로 다르다는 문제점을 갖는다. 따라서 해상도를 증가시키고 다른 두 카메라로 부터 찍힌 영상을 정합시키는 방법이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 방법은 깊이 카메라에서 획득한 저해상도 깊이 정보를 고해상도 색상 정보를 이용하여 두 영상간의 정합이 이루어지도록 한다. 향상된 깊이 영상을 사용하여 3차원으로 복원한 실험을 통해, 제안하는 방법이 효과적으로 장면의 변위 정보를 생성함을 알 수 있다.