본 논문은 얼굴화상에서 국부적일 특징점을 추출하여 기울기에 robust하게 얼굴을 인식하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 바른 자세의 영상과 기운 자세의 영상을 받아 2치화를 한 후 라플라시안 윤곽선 검출기를 이용하여 윤곽선 영상을 얻는다. 윤곽선 영상에서 최외각 윤곽선을 제거하고 내부 윤곽선은 위에서 아래방향으로 주사하면서 나타나는 순서에 따라 네 영역을 각각 A, B, C, D영역으로 레이블링하고 기준선을 중심으로 좌우로 영역을 분할하고 좌우 영역을 상하로 분할하여 모두 네 영역으로 나눈다. 좌우 눈간 거리, 눈과 눈썹사이의 거리, 눈과 코와의 거리 등을 이용하여 최종적으로 두 눈을 찾고 두 눈의 중심좌표값을 이용하여 기울기를 구한다. 기울기 정보를 이용하여 기운 영상을 바로세우고 난 후 눈 아래 영역에서부터 탐색하여 코와 입을 찾는다. 각 특징점간 거리를 계산하고 이를 두 눈사이의 거리를 기준으로 정규화하여 영상의 크기에 무관하게 한다. 인식 실험 결과 25명에 대하여 기울기를 고려한 경우 88%의 인식율을 보였고 기울기를 고려하지 않은 경우 60%의 인 식 율을 보였다.
Utilization of CCTV in crime prevention for public safety is accepted as the most effective measure in terms of crime prevention and control. Also, it is frequently used as a device that shows evidence of an unexpected situation or record on public social relationship. However, it is rare to find a study that qualitatively accessed the monitoring performance of a certain space depending on the choice and positioning of CCTVs. Thus, this study suggested a technology that can quantitatively compare and assess the monitoring performance of CCTVs depending on view angle and effective sight range of cameras as well as the monitoring performance depending on positioning measures. For the analysis, the concept of 3-dimensional surveillance field in the form of a frustum was suggested while deriving 3-dimensional range of sight and quantitative monitoring performance by applying Isovist theory. For the analysis technology, space of analysis subject, point of view (camera), and target point (measurement node) were installed at a 3-dimensional space and in use of ray-tracing algorithm, the line segment that was visually connected between the point of view and target point was extracted and accumulated. For such verification, analysis application was constructed and then applied to four alternative models on view angle and distance as well as four alternatives on positioning in order to verify its efficacy. Through the experiment, it was possible to compare and assess visibility depending on alternatives while quantifying the results by understanding the shadow areas beyond the monitoring range.
도로상의 안개로 인한 시정감소는 교통사고를 유발하는 주된 원인으로 운전자에게 도로의 시정거리를 미리 알려주어 안전운행을 유도하기 위한 안개경고시스템에서는 대부분 안개센서와 같은 고가의 광학센서를 사용하고 있다. 최근 운전자의 시정감각과 유사하면서도 저렴한 카메라를 이용한 시정측정에 관한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 기존의 연구는 별도의 표지나 ROI를 기반으로 하고 있으므로 설치가 어렵고 비용이 많이 들며 도로에 기 설치된 CCTV 시스템을 활용하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 도로상에 설치된 카메라 영상을 이용하여 주야간 실시간 시정측정이 가능한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 도로모델을 구축하고 카메라 영상으로부터 차량의 이동영역과 가시선을 검출한 후 도로모델에 적용함으로써 매우 쉽고 빠른 시정의 계산이 가능하다. 제안된 방법은 운전자의 시정감각과 유사한 주야간 시정측정이 가능할 뿐만 아니라 시정표지와 같은 부가적인 시설을 사용할 필요가 없고 기존의 CCTV 시스템에 바로 적용할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 중부내륙고속도로에서 획득한 영상을 이용한 실험결과를 통해 본 연구의 현장적용 가능성과 활용방안을 제시하고 신뢰성 검증을 위한 향후 연구방향을 기술한다.
로봇 비전, 3차원 형상 모델링 그리고 모션 제어를 하기 위해 3차원 깊이 추정이 필요하다. 기존에 제안 되었던 깊이 추정 방법은 렌즈와 물체사이의 거리를 변화시켜 가면서 취득된, 일련의 전체영상에 대해서 초점값을 계산하는 방법에 기초하고 있다. 그러나 이러한 방법은 전체 영상에 대해서 초점값 계산을 위한 마스크 연산을 하기에 수행 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 이에 반해서 본 논문에서 제안하는 방법은 물체간의 깊이를 추정하는 시간을 개선하기 위하여 전체 영상을 고려하지 않고, 물체간의 경계면과 경계면 부근의 영상 정보만을 이용하여 깊이를 추정한다. 특히 직선과 원으로 구성된 물체의 경계면을 검출하기 위해서 허프 변환을 이용하였으며, 깊이 추정은 초점 정보를 이용하였다. PCB 영상을 이용하여 실험을 수행한 결과, 이전에 비해서 더욱 효과적인 깊이 추정이 가능함을 알 수 있었다.
Globular clusters (GCs) are among the oldest stellar objects in the universe and provide valuable constraints on many aspects of galaxy evolution. GC systems typically exhibit bimodal color distributions the phenomenon of which has been a major topic in the area of GC research. GC color bimodality established a paradigm where scenarios to explain its origin require two GC groups with different formation origins. The GC division, asserted mainly by photometric color bimodality so far, has been viewed as the presence of two distinct metallicity subgroups within individual galaxies. In this study, we make use of spectroscopy of GC systems associated with two giant galaxies, M31 (the Andromeda) and M87 (NGC 4486), to investigate the GC bimodality and the underlying metallicity distributions. Recent spectroscopy on the globular cluster (GC) system of M31 with unprecedented precision witnessed a clear bimodality in absorption-line index distributions of old GCs. Given that spectroscopy is a more detailed probe into stellar population than photometry; the discovery of index bimodality may point to the very existence of dual GC populations. However, here we show that the observed spectroscopic dichotomy of M31 GCs emerges due to the nonlinear nature of metallicity-to-index conversion and thus one does not necessarily have to invoke two separate GC subsystems. We present spectra of 130 old globular clusters (GCs) associated with the Virgo giant elliptical galaxy M87, obtained using the Multi-Object Spectrography (MOS) mode of Faint Object Camera and Spectrograph (FOCAS) on the Subaru telescope. M87 GCs with reliable metallicity measurements exhibit significant inflection along the color-metallicity relations, through which observed color bimodality is reproduced from a broad, unimodal metallicity distribution. Our findings lend further support to this new interpretation of the GC color bimodality, which could change much of the current thought on the formation of GC systems and their host galaxies.
The AKARI NEP Deep Field Survey is an international multiwavelength survey over $0.4deg^2$ of the sky. This is the deepest survey made by the InfraRed Camera (IRC) of the infrared astronomical satellite AKARI with 9 filters continuously covering the $2-25{\mu}m$ range, including three filters in the Spitzer gap between the IRAC and MIPS coverages. This enabled us to make sensitive MIR detection of AGN candidates at z~ 1, based on hot dust emission in the AGN torus. It is also efficient in detecting highly obscured Compton-thick AGN population. In this article, we report the first results of X-ray observations on this field. The field was covered by 15 overlapping Chandra ACIS-I observations with a total exposure of ~300 ks, detecting ${\approx}450$ X-ray sources. We utilize rest-frame stacking analysis of the MIR AGN candidates that are not detected individually. Our preliminary analysis shows a marginal detection of the rest-frame stacked Fe $k{\alpha}$ line from our strong Compton-thick candidates.
PURPOSES : This study is to develop a automate road mapping system using ARASEO(Automated Road Analysis and Safety Evaluation TOol) for road management. METHODS : The road survey van named ARASEO(Automated Road Analysis and Safety Evaluation TOol) was used to generate highway drawings for Korea National Road number 37 automatically. In order to generate the highway drawings for purpose of road management, it is required to acquired the information for highway alignment, road width and road facilities such as safety barrier and road sign. Therefore the survey van acquired and analyzed the road width, median and guardrail data using rear side laser sensor of ARASEO and recognized the traffic control sign and chevron sign using foreside camera images. Also the highway alignment which is the basic information for highway drawing can be analyzed by acquisition the every 1m positional and attitude data using GPU and IMU sensor and developed algorithm. Finally, in this research the CAD based drawing software was developed to draw highway drawing using the analysis result from ARASEO. RESULTS : This study showed the comparison result of the surveyed road width and drawing data. To make the drawing of the road, we made the Autocad ARX program witch run in CAD menu interface. CONCLUSIONS : Using this program we can create the road center line, every 500m horizontal and vertical ground plan drawing automatically.
본 논문에서는 전기설비의 전기적 접속부 또는 전기배선 등에서 발생하는 이상발열을 감지하는 방법에 대해 알아보고, 분전함에서의 발열상태를 실시간으로 모니터링하는 전력설비 진단시스템에 사용되고 있는 광온도센서에 대하여 동작특성을 실험, 분석하였다. 광온도센서의 동작특성 실험을 위한 열원으로는 Black Body와 Hot Plate를 사용하였으며 각각에서의 열원의 온도변화에 따른 광온도센서 출력전압값을 측정, 분석하였다. 그리고 분전함내 차단기 단자에서의 체결불량으로 인한 이상발열 감지 실험을 기존의 발열 감지방법인 열전대와 적외선 열화상장치를 이용하여 실시하였고, 광온도센서를 이용해 실시하여 결과를 비교 분석하였다. 실험결과, 광온도센서의 이상발열 감지능력이 유사함을 확인할 수 있었다. 이러한 분석 결과는 향후 RFID형 광온도센서를 이용한 전력설비 진단시스템의 현장 적용에 있어 기본 자료가 될 것으로 기대된다.
쇼크 업쇼바의 로드는 피스톤부 중심에 위치하여 왕복운동을 담당하는 부분으로 표면의 불량(찍힘)이 있을 경우 감쇠력에 대한 차이로 제품 성능을 제대로 발휘하는데 문제 발생의 요인이 되고 있다. 로드표면은 열처리 상태로 표면 광택으로 인하여 쉽게 불량이 표시되지 않으며, 작업자가 육안으로 로드의 이물질 및 찍힘, 기포 검사를 진행함으로써 눈의 피로도가 높아지고, 작업자 육안에 의존하기 때문에 제품의 검사 품질이 일정하지 않다. 본 연구에서는 제품의 원통 형상을 고려하여 라인스캔카메라를 이용한 머신비전 영상처리 기법으로 0.3mm이상의 표면의 불량을 검출하고, 검사단계에서 발생할 수 있는 표면 불량을 최소화하기 위한 전 공정 자동이송 및 양불 제품의 혼입을 방지하는 자동검사 시스템 개발에 대한 연구를 수행하였다. 표면검사 시스템 개발로 작업자의 육안 검사에 의존하고 있던 쇼크업쇼버 로드의 표면에 대한 정밀 검사시스템 구축으로 품질검사 기준을 확보하고 표준화된 검사로 신뢰도가 향상되었다.
동영상에서 객체 추적은 몇 년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 본 논문에서는 보안 및 감시 시스템 분야에 적용할 수 있는 실시간 객체 추적과 얼굴영역 추출 방법을 제안한다. 이를 위해 카메라가 고정되어 있고 배경영상의 변화가 거의 없는 환경으로 제한하고, 입력영상과 배경영상의 차를 이용하여 객체의 위치를 탐지하고 움직임을 추적한다. 보다 안정적인 객체 추출을 위해 적응적 배경영상을 생성하고, 객체 위치 탐지 시 그물식 탐색방법을 이용하여 객체의 내부점을 추출한다. 추출된 점들을 이용하여 MBR(Minimum Bounding Rectangle)을 설정하여 객체의 실시간 추적을 가능하도록 하였다. 또한 설정된 MBR 내에서 얼굴영역을 추출함으로써 보안 및 감시 시스템의 효용성을 향상시켰다. 그리고 실험을 통하여 제한된 환경 하에서 실시간으로 빠른 객체의 추적을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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