• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.191-197
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• 2007

본 연구의 목적은 카메라를 통하여 획득한 이미지 정보를 캡쳐 후, 이를 분석하여 물체의 동작을 인식하는 Vision Box를 설계하는데 목적이 있다. 본 연구는 고객 즉, 사용자의 요구조건을 최대한 반영하여 구현하고자 하였다. 구현하고자 하는 Vision Box 시스템은 특별한 외부의 부가적인 센서를 사용하지 않고 카메라를 통하여 들어오는 화상 정보만을 분석하여 물체를 식별할 수 있도록 하였다. 그리고 PLC와의 통신과 원격지에서 Vision Box를 제어 할 수 있는 방법도 지원할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안한 Vision Box의 성능을 자동차의 차종분류를 통한 성능분석 결과 최적화 된 환경조건에서는 100%의 차종별 인식률을 보였으며, 조명 및 잡음과 회전의 작은 변화에 따른 테스트에서 차종인식은 가능하였으나, 패턴점수가 낮아졌다. 따라서 제안한 Vision Box 시스템이 다양한 산업분야에 적용될 수 있을 것이라 생각된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.2489-2496
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• 2014

기존 수기 작성기반 선박 수리장비 관리 시스템은 빈번한 장비 분실 및 연체로 장비 관리에 많은 문제점들이 있다. 이러한 문제를 해결하고자 바코드 시스템을 도입하였다. 그러나 바코드 훼손에 따른 위조 장비의 대체 문제에 대처할 수 없다. 따라서 고가의 선박 수리장비의 관리를 위해 추가적인 확인 절차가 필요하다. 본 논문에서는 선박 수리장비 관리를 위한 이미지 비교기법을 제안한다. 구체적으로 모바일 디바이스의 특징을 이용한 정규화와 이미지 비교 판단 조건을 제안한다. 실시간 촬영 및 오버랩과 Crop 기능을 가진 모바일 디바이스를 이용하여 이미지를 정규화 하였고, 유사이미지에 대처할 수 있는 이미지 비교 판단 조건 세 가지(사각형의 내각의 합, 각 내각의 크기, 모서리의 좌표점)를 적용하였다. 그 결과 본 논문에서 제시한 방법이 방향, 조명, 크기 등의 변화에도 강건함을 보이며 테스트 결과 95% 이상의 정확도를 보였다.

• 동력기계공학회지
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• 제15권1호
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• pp.72-77
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• 2011

The handling ability of containers at the terminal strongly depends on the performance of the cargo handling system such as RTGC(Rubber Tired Gantry Crane). This paper introduces a new guide line position measurement method using a camera for the RTGC which plays a important role in the harbor area. Because the line tracking is the basic technique for control system design of RTGC, it is necessary to develop a useful and reliable measurement system. If the displacement and angle of the RTGC relative to a guide line as trajectory to follow is obtained, the position of RTGC is calculated. Therefore, in this paper, a camera-based measurement system is introduced. The proposed measurement system is robust against light fluctuation and cracks of the guideline. This system consists of a camera and a PC which are installed at the lower side of the RTGC. Two edges of the guide line are detected from an input image taken by the camera, and these positions are determined in a Hough parameter space by using the Hough transformation method. From the experimental results, high accurate standard deviations were found as 0.98 pixel of the displacement and 0.24 degree of the angle, including robustness against lighting fluctuation and cracks of the guide line also.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.116-120
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• 2012

전 세계적으로 빌딩 에너지 세이빙에 대한 관심이 증가하고 있으며, BEMS(Building Energy Management System)을 효율적으로 운용하기 위한 IT 기술에 대한 연구를 지속적으로 진행하고 있다. 최근 LED 조명기술의 발전으로 LED를 제어하여 에너지 절감효과를 극대화 할 수 있으며 BEMS에 이러한 LED 조명 제어기술들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 건물에 설치되어 있는 IP 카메라와 Adaptive GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 BEMS용 LED 조명제어에 대한 시스템을 제안하였다. 설계한 구조를 기반으로 빌딩의 영상을 실시간으로 모니터링하고, 동적 객체를 영상추적하며, 다수의 객체를 클러스터링하고 인체 이동을 감지하여 LED 조명을 제어하는 기능을 제안하고, 관련 Software 개발을 통해 구현가능성을 입증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.598-608
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• 2020

본 논문에서는 실사 3차원 모델 생성용 다시점 카메라 시스템을 통해 획득된 영상에 대한 조명 보상 기법을 제안하고자 한다. 3차원 체적에 대한 촬영은 실내에서 이루어지고 시간에 따른 조명의 위치와 강도는 일정하다고 가정한다. 다시점 카메라는 총 8대를 사용하고, 공간의 중심을 향해서 수렴하는 형태이므로 조명이 일정하다고 할지라도 각 카메라에 입사되는 빛의 강도 및 각도는 다르다. 따라서 모든 카메라는 색상 보정 차트를 촬영하고, 색상 최적화 함수를 이용하여 획득된 8개의 영상 사이의 관계를 정의하는 색상 변환 매트릭스를 획득한다. 이것을 이용하여 색상 보정 차트를 기준으로 모든 카메라로부터 입력되는 영상을 보정한다. 본 논문은 3차원 객체를 8대의 카메라를 이용해 영상 취득할 시 카메라 간의 색차를 최소화하기 위한 컬러 보정 방법을 제안한 것으로 3차원 영상으로 복원 시 영상 간의 색차가 줄어드는 것을 실험적으로 증명하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.159-164
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• 2019

영상정보에서 색상만을 이용하여 산불을 감지하는 것은 매우 어려운 이슈이다. 본 논문은 산불을 포함하고 있는 동영상에서 영역의 색상과 움직임을 분석하여 산불영역을 감지하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 조명 상태에 의존하지 않고 배경 영역을 추출 가능한 가우시안 믹스쳐 기반의 배경 분할 알고리즘을 이용하여 제거한다. 또한 RGB채널을 HSV채널로 변경하여 색상 기반으로 화염 후보들을 추출한다. 그렇게 추출된 화염후보들은 라벨링 및 트래킹을 하면서 면적이 일정하면서 이동하면 화염이 아니라고 판단한다. 이런 방법으로 추출된 화염후보 영역들이 2분 이상 같은 위치에 있으면 화염으로 판단한다. 구현된 알고리즘을 이용하여 실험한 결과 그 유효성을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권1호
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• pp.186-195
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• 2017

최근 자율주행 자동차에 대한 연구가 활발하다. 이러한 자율주행을 실현하기 위해서는 ITS, Connected Car, V2X, ADAS 등의 여러 가지 기술이 있다. 그 중에서도 차선의 변경과 목적지까지 운행하기 위해서는 도로상에서 차량이 어디에 있는가를 인식하는 것이 특히 중요하다. 일반적으로 GPS 및 카메라 영상처리를 통하여 이루어지고 있다. 그러나 GPS의 경우 터널과 같은 음영 지역으로 인한 위치 확인의 신뢰성에 한계가 있으며, 카메라 영상처리를 실행할 경우 도로 차선의 상태 및 도로 주변 환경에 따라 인식 및 측위에 한계가 있다. 본 논문에서는 GPS 음영지역인 터널에서 자율주행 자동차를 위한 LED 조명이 설치되어야 함을 제안한다. 본 논문의 실험에서는 차로별 다른 색온도의 빛을 조사하는 터널 LED 조명 모의 환경을 구성한 후, 색온도를 분석하여 자율주행차의 현재 차로의 위치를 측정할 수 있음을 보였다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 터널 LED 조명을 이용한 차로 위치측위 기술을 제안한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권1호
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• pp.53-62
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• 2006

주성분 분석법을 사용한 물체 인식 기술은 영상의 조명 변화가 있을 때 인식률이 떨어지는 경향이 있다. 본 논문에서는 실험영상이 학습영상에 대해 조명의 차이가 있는 경우에도 데이터 베이스안의 물체인지 가려내는 새로운 PCA 분석방법을 사용한 물체 인식 기술을 제안하는데 그 목적이 있다. 그리고 개선된 k-nearest neighbor를 이용하여 물체 인식률을 향상 시켰다. 본 논문에서 제안된 물체 인식 알고리즘은 히스토그램 이퀄라이제이션과 미디언 필터를 이용하여 영상을 전처리하고 그것을 학습시켜서 물체 공간을 생성한다. 이때 히스토그램 이퀄라이제이션를 사용하여 히스토그램을 펼침으로써 조명 변화에 영향을 감소시키는 결과를 나았고, 이것은 기본적인 주성분 분석방법과 휘도치 정규화를 한 방법 등과 비교해 본 결과 조명 변화의 영향을 최소화하여 좋은 인식률을 유지할 수 있었다. 그리고 모델 영상내의 각각의 물체의 대표 값을 만든다. 그런 후 테스트영상을 물체 공간에 투영 시켜서 나온 성분과 대표 값의 거리를 비교하여 인식하게 된다. 기존의 방식으로는 거리 계산오차가 많기 때문에 본 논문에서는 개선된 k-Nearest Neighbpr 이용하여 몇 개의 연속적인 입력영상에 대해 각 각의 모델 영상들을 인식의 단위로 이용하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.117-126
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• 2010

빛은 촬영된 영상의 화질을 결정하는 중요 요소이다. 역광의 환경이나 빛을 정면으로 받는 환경에서 촬영된 영상의 경우, 빛의 조절이 어려워 특정 영역의 밝기만 왜곡될 수 있다. 이와 같은 경우 전체적인 보정으로는 영상의 질 향상이 어려우므로, 특정 영역의 밝기를 중점적으로 보정하는 기법이 필요하다. 제안 기법은 사용자의 입력을 이용하여 첫 프레임에서 밝기를 보정할 관심 영역을 선택하고 이를 중점적으로 보정하기 위한 밝기 대응 함수를 구한다. 대응 함수를 가중치에 따라 적용하고 이웃 픽셀과의 관계를 고려하는 에너지 함수를 정의하여 첫 프레임을 보정한다. 그리고 첫 프레임의 보정 결과를 이용하여 다음 프레임들을 순차적으로 보정한다. 각 픽셀의 밝기 변화량은 프레임간의 움직임 추정을 통해 다음 프레임의 대응 픽셀로 전달한다. 이때, 움직임 벡터의 신뢰도에 기반하여 밝기 변화량의 신뢰도를 정의하고, 이를 이용하여 이웃 픽셀과의 관계를 고려하는 밝기 보정을 위한 에너지 함수를 정의한다. 모의 실험 결과에서 볼 수 있듯이 제안 기법은 정의한 에너지를 최소화함으로써 기존 기법에 비해 자연스러운 역광 보정의 결과를 도출한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.155-160
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• 2014

영상처리를 통한 이동 물체 인식과 화질 개선 등의 연구에서 조명 변화가 성능에 큰 영향을 미치기 때문에 조명 변환에 대한 대응은 컴퓨터 비전 응용 분야에서의 중요한 관심사 중 하나이다. 조명 변화를 감지할 수 있게 되면 변화가 있는 시점에서부터 적절한 개선 알고리즘을 적용함으로써 인식률 향상 및 화질 개선 효과를 증대시킬 수 있다. 이에 본 연구에서는 급격한 조명 변화를 감지함에 있어 실시간성을 얻기 위하여 지역 정보를 이요하고 퍼지 논리를 도입하여 이를 효과적으로 감지하는 방법을 제안한다. 급격한 조명 변화를 감지하는 효과적인 방법으로 모서리 영역과 가운데 영역에 대한 각각의 히스토그램의 평균과 편차, 그리고 변화 추이를 반영하기 위하여 이전 프레임의 각 영역에 대한 히스토그램의 평균과 편차와의 변화량을 입력으로 급격한 조명 변화가 있을 때 입력 값의 변화 패턴을 퍼지 규칙으로 만들어 조명 변화를 감지하도록 하였다. 또한 움직이는 물체에 가려 발생하는 변화와 구별하기 위하여 전체 영역에 대한 평균과 편차 변화량을 도입하여 논리적으로 추론하여 차이를 구별할 수 있도록 하였고 점진적으로 조명이 변화하는 것을 감지할 수 있도록 하였다. 다양한 테스트 데이터에 대해 객관적인 정확도 측정 기법을 이용하여 민감도와 특이도를 계산하여 제안한 방법의 효용성을 보였다. 적응형 뉴로-퍼지 추론시스템을 도입하여 대비제한 적응 히스토그램 평활화 (CLAHE)의 매개 변수를 자동으로 선택할 수 있는 방법을 제안하여 급격한 조명의 변화를 감지한 결과를 바탕으로 화질을 개선할 수 있음을 보였다.