• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권5호
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• pp.56-65
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• 2009

스테레오 영상은 단일 영상과는 달리 오른쪽과 왼쪽, 2개의 영상으로 구성되어 있기 때문에 단일 영상에 비하여 더욱 많은 데이터량을 가지게 된다. 따라서 이를 효율적으로 처리하기 위한 영상 압축 기술이 필요하게 되었고, 이를 위해 DPCM기반의 예측 부호화 압축 기술을 대부분의 비디오 압축 표준에서 사용한다. 예측 부호화 기술의 구현을 위해 움직임 추정 및 변이 추정이 필요한데 이를 수행하는 알고리즘으로 여러 가지 비디오 코딩 표준들에서 블록 정합 알고리즘을 사용한다. 블록 정합 알고리즘 중 완전탐색 알고리즘은 기준 블록을 탐색영역 안에 존재하는 모든 블록과 비교하여 최적의 블록을 찾아낸다. 이 알고리즘은 최적의 블록을 찾을 수 있어 효율은 좋으나 많은 연산량이 단점이 된다. 본 논문에서는 스테레오 영상에서 움직임 벡터 정보와 전 프레임의 변이벡터 정보를 이용하여 고속으로 현재 프레임의 변이 벡터를 추정할 수 있는 방안을 제시한다. 변이 벡터 추정시 전역 변이 벡터를 사용하여 탐색 영역을 줄이고, 전 프레임들 사이에서 구한 변이 벡터 정보를 재사용하면서 움직임 벡터 정보를 이용하여 탐색 위치를 제한함으로 연산량을 줄여 고속의 변이 벡터 추정을 가능하게 하였다. 실험결과 제안 알고리즘은 움직임이 많은 복잡 영상 보다는 움직임이 적은 단순 영상에서의 성능이 훨씬 뛰어났으며, 움직임이 적은 단순 영상에서의 변이 벡터 추정 시에 약간의 residual 증가는 있지만 빠른 처리 속도를 제공하여 고속의 변이 벡터 추정을 가능하게 함을 확인하였다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.11-21
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• 2014

본 논문은 시각 정보로 인해 유발되는 어지럼증(Visually Induced Motion Sickness, VIMS)에 따른 뇌전도(EEG)와 활력 징후(vital sign)의 신체적 반응 및 유발 요인에 대한 분석에 대한 연구이며, 피험자 상태 기반의 동영상 모션 보정을 위한 선행 연구로 수행되었다. 이를 위해 어지럼증을 유발하는 동영상을 제작하여 총 11명의 피험자들에 대한 설문조사와 실험을 수행하였다. 동영상 제작을 위해 모션 벡터 추출 기법인 옵티컬 플로우(optical flow) 측정법을 이용하여 VIMS 유발 동영상으로부터 전역 모션을 추출하고 이를 모션이 없는 동영상에 적용하여 인위적인 모션을 갖는 동영상을 제작하였다. 실험 동영상은 콘텐츠 종류에 따라 영화, 텍스트 두 종류로 분류되며, 적용된 모션 강도에 따라 콘텐츠 별 세 편씩 총 여섯 편의 실험 동영상을 제작하였다. 피험자가 시청하는 동안 간이 뇌전도 측정기를 이용하여 실시간으로 뇌전도를 측정하였고, 이와 동시에 전자혈압계를 이용해 최고/최저 혈압과 맥박을 주기적으로 측정하였다. 측정된 뇌전도 신호는 채널 별 신호 간 상관도(correlation) 연산을 통해 얻어진 Distance Map(DM)을 활용하여 분석하였으며, 측정된 신체 반응 지수와 모션 강도 및 설문조사 결과와 관계에 대한 정량적 분석 및 분류를 수행하였다. 결과 분석을 통해 동영상의 모션 강도와 동영상 시청 전후의 신체 반응의 변화 정도에 따라 모션과 피험자가 느끼는 어지럼에 대한 상관관계를 분석하여 피험자를 특정한 그룹으로 분류할 수 있었다.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제11권1호
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• pp.584-596
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• 2019

This paper presents a Modified Adaptive Complementary Sliding Mode Control (MACSMC) system for the longitudinal motion control of the Fully-Submerged Hydrofoil Craft (FSHC) in the presence of time varying disturbance and uncertain perturbations. The nonlinear disturbance observer is designed with less conservatism that only boundedness of the derivative of the disturbance is required. Then, a complementary sliding mode control system combined with adaptive law is designed to reduce the bound of stabilization error with fast convergence. In particularly, the modified complementary sliding mode surface which contains the estimation of the disturbance can reduce the switching gain and retain the normal performance of the system. Moreover, a hyperbolic tangent function contained in the control law is utilized to attenuate the chattering of the actuator. The global asymptotic stability of the closed-loop system is demonstrated utilizing the Lyapunov stability theory. Ultimately, the simulation results show the effectiveness of the proposed approach.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권2호
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• pp.21-27
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• 2000

고속 움직임 추정 방법들에서는, 움직임 추정 오차는 최적 탐색점에서 멀어질수록 단조 증가한다는 성질을 이용하여, 계산량을 줄인다 본 논문에서는 먼저, 참조 탐색점들의 MAE (mean absolute error) 차가 클 때에, 대부분의 움직임 벡터는 작은 MAE의 참조 탐색점 방향에서 나타난다는 통계적 특성을 조사하였다 그러므로, 이 특성을 이용하여 탐색점 수를 줄일 수 있는 고속 움직임 추정 방법을 제안한다 모의 실험 결과, 기존의 고속 움직임 추정 방법들에 비해서는 비슷한 성능을 유지하면서 계산량을 줄일 수 있었다.

• 대한조선학회논문집
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• 제44권5호
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• pp.509-516
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• 2007

Ice load acting on a icebreaking research vessel is estimated. Existing measured ice loads are used to get the global load and the local load. The global load is for analyzing the bending behavior of the vessel during ice breaking operation mode and the local load for estimating the bow structural behavior. In the paper, the global load is predicted using the data from analysis of ship motion during ice breaking. And the local load is predicted using the data from strain gage attached to bow frames.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제7권2호
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• pp.195-200
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• 2019

Media art, which is a combination of media technology and art, is making a lot of progress in combination with AI, IoT and VR. This paper aims to meet people's needs by creating a video that simulates the dance moves of an object that users admire by using media art that features interactive interactions between users and works. The project proposed a universal image synthesis system that minimizes equipment constraints by utilizing a deep running-based Skeleton estimation system and one of the deep-running neural network structures, rather than a Kinect-based Skeleton image. The results of the experiment showed that the images implemented through the deep learning system were successful in generating the same results as the user did when they actually danced through inference and synthesis of motion that they did not actually behave.

• 센서학회지
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• 제25권3호
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• pp.202-207
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• 2016

Estimation of vertical position is critical in applications of sports science and fall detection and also controls of unmanned aerial vehicles and motor boats. Due to low accuracy of GPS(global positioning system) in the vertical direction, the integration of IMU(inertial measurement unit) with the GPS is not suitable for the vertical position estimation. This paper investigates an IMU-barometer integration for estimation of vertical position (as well as vertical velocity). In particular, a new two-step Kalman/complementary filter is proposed for accurate and efficient estimation using 6-axis IMU and barometer signals. The two-step filter is composed of (i) a Kalman filter that estimates vertical acceleration via tilt orientation of the sensor using the IMU signals and (ii) a complementary filter that estimates vertical position using the barometer signal and the vertical acceleration from the first step. The estimation performance was evaluated against a reference optical motion capture system. In the experimental results, the averaged estimation error of the proposed method was 19.7 cm while that of the raw barometer signal was 43.4 cm.

• International Journal of Automotive Technology
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• 제8권6호
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• pp.753-760
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• 2007

In this paper, a roll and pitch estimation algorithm using a set of accelerometers and wireless sensor networks(S/N) is presented for use in a passenger vehicle. While an inertial measurement unit(IMU) is generally used for roll/pitch estimation, performance may be degraded in the presence of longitudinal acceleration and yaw motion. To compensate for this performance degradation, a new roll and pitch estimation algorithm is proposed that uses an accelerometer array, global positioning system(GPS) and in-vehicle networks to get information from yaw rate and roll rate sensors. Angular acceleration and roll and pitch approximation are first calculated based on vehicle kinematics. A discrete Kalman filter is then applied to estimate both roll and pitch more precisely by reducing noise from the running engine and from road disturbance. Finally, the feasibility of the proposed algorithm is shown by comparing its performance experimentally with that of an IMU in the framework of an indoor test platform as well as a test vehicle.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.13-20
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• 2010

본 논문에서는 적분 영상(Integral Image)을 이용하여 고속 비디오 안정화를 수행하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 매 프레임마다 적분 영상을 생성하고, 생성된 적분 영상에서 영상의 블록 움직임의 정합을 평가하여 지역 움직임을 추정한다. 이를 사용해서 전역 움직임을 추정하여 보정한다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기 실험 데이터를 다양한 패턴으로 직접 제작하였고, 기존 안정화 알고리즘과의 떨림 보정과 수행 시간을 평가하였다. 실험 결과에서 기존 제안한 기법이 기존 방식들에 비해서 수행 시간이 빠르고 떨림을 검출하여 보정함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.247-256
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• 2005

컴퓨터 비젼에 관한 고전적인 연구 주제들 중의 하나는 두 개 이상의 이미지로부터 3차원 형상을 재구성하는 3차원 변환에 관한 것이다. 본 논문은 단안 카메라로 촬영한 일반적인 2차원 영상물에서 능동적으로 움직이는 3차원 영상의 깊이 정보를 추출하는 문제를 다룬다. 연속하는 프레임들간의 영상 블록의 움직임을 평가하여 카메라의 회전과 배율효과를 보상하고 다음과 같은 두 개의 단계에 걸쳐 블록의 움직임을 추출한다. (i) 블록의 위치와 움직임을 이용하여 카메라의 이동과 초점거리에 대한 전역 파라메타를 계산한다. (ii) 전역 파라메타, 블록의 위치와 움직임을 이용하여 평균 영상 깊이에 대한 상대적인 블록의 깊이를 계산한다. 다양한 동영상을 대상으로 특이점인 경우와 그렇지 않은 경우를 실험하였다. 결과로 얻어지는 상대적인 깊이 정보와 객체는 인간이 판단하는 경우와 동일함을 보였다.