최근 임베디드 시스템 디바이스 분야가 많은 발전을 이루었다. MP3, 디지털 시계같은 휴대형 디바이스에서부터 공장 제어기계난 핵발전소 제어 시스템과 같은 큰 규모의 시스템까지 그 범위가 광대하다. 본 논문은 임베디드 휴대형 장치를 구현하는 데 초점을 두었으며 이를 이용하여 아파트 공공단지 내 유아 유괴 방지 시스템에 적용시켜보았다. ARM9 core를 적용한 s3c2440을 이용한 임베디드 하드웨어 플랫폼으로 구현하였고 이 위에 WindowsCE OS를 사용하여 영상의 입력과 처리 그리고 전송의 멀티태스킹 작업을 가능하게 하였다. 그 외 GPS정보를 이용한 위치 추적, 카메라와 마이크의 실시간 영상 소리 데이터를 이용한 사용자의 상태확인 등의 다른 어플리케이션과 서비스를 구현할 수 있도록 하였다. 본 논문은 스마트 디바이스에서 받은 영상을 WLAN으로 호스트PC에 전송을 하는 시스템에 초점을 맞추었다.
본 논문은 실제 무인주행자동차에 적용할 수 있는 비전 기반의 소형 자율이동로봇 개발에 관한 연구를 제시한다. 이전의 자율주행차량은 하드웨어 설계의 복잡성, 실장의 어려움과 많은 계산량으로 인해 PC에 대한 의존도가 높았다. 본 논문에서는 고속에서 정확한 조향 및 빠른 이동을 할 수 있고, 단일 카메라를 사용한 독립형 시스템으로 지능적 인식을 할 수 있는 소형 자율이동로봇을 제안한다. 제안된 시스템은 폭 25~30cm, 총길이 200cm로 만들어진 트랙에서 실험하였다. 실험 로봇은 직선 트랙에서 평균 32.9km/h, 곡률반경 30~40m인 곡선트랙에서 평균 22.3km/h의 속도로 주행할 수 있었다 이 시스템은 실제 무인 자동차를 쉽게 만들기 위해 사용할 수 있는 차선 인식 알고리즘을 적용한 소형 자율이동로봇 시스템에 대한 하나의 모델을 제시할 수 있었다.
본 논문은 실내에서 미니드론의 영상기반 자동 비행 및 이 착륙 제어시스템을 제안한다. 천정 카메라와 지면에 마커가 있는 환경에서 미니드론의 자동 비행 제어시스템을 구성하였다. 천장에 설치된 카메라영상을 기반으로 착륙 위치와 드론을 인식할 뿐만 아니라 드론의 움직임을 추적한다. PC서버는 드론의 위치를 계산하여 드론에 제어 명령을 전송한다. 드론의 비행 제어기는 상태 머신 기법, PID 제어와 웨이포인트-위치 제어기법을 사용하여 구현하였다. 실제 미니드론을 사용하여 제안한 자동제어시스템을 검증하였다. 바닥의 마커를 인식하여 ㄱ, ㄷ, ㅁ자 등의 특정 형상의 궤적을 따라 비행하는 것을 실험으로 확인하였으며, 높이의 차이가 있는 두 개의 착륙지점에도 착륙하는 실험에서도 우수한 성능을 보여 주었다.
본 논문은 AVR 실습키트를 원격으로 실습할 수 있도록 카메라, 아두이노, AVR 실습키트를 이용하여 원격실습 키트를 구현한다. 구현된 시스템은 원격지에서 한번에 한사람씩 다수의 사용자가 실습을 수행할 수 있다. 실습자는 PC의 원격제어 방법을 이용하여 AVR Studio 프로그램을 작성하고 AVR 실습키트에 다운로드 한다. 그리고, 버튼 입력, 가변저항 입력은 컴퓨터 프로그램을 작성하여 마우스를 클릭하거나 드래그 하면 입력 신호는 아두이노에 전달되고 아두이노는 실제 버튼 입력신호나 아날로그 전압을 AVR 키트에 전달한다. 입력 신호를 받아서 AVR 키트가 동작하면 카메라를 통해서 동작 모습을 확인 할 수 있다. 따라서 구현된 시스템을 이용하면 다수의 사용자가 하나의 키트를 이용하여 AVR 실습을 수행할 수 있다.
본 논문은 농촌이나 도심외곽의 대규모 비닐하우스 단지 등에서 비닐하우스 내부의 환경을 관리자가 직접 하우스 내부에 상주하지 않고도 자신의 컴퓨터에서 인터넷으로 접속하여 원격으로 감시하기 위한 시스템에 관한 것이다. 본 논문에서는 온도나 습도 등 비닐하우스 내부의 다양한 환경에 대한 모니터링이 가능한 원격 감시시스템을 테스트 모형을 사용해서 구현하고자 한다. 구현하고자 하는 테스트 모형은 계측용으로는 온도, 습도, 연기 및 적외선 센서를 사용하고, 제어용으로는 AC 220V 전구를 사용해서 USN 시스템 환경을 구현한다. 또한 윈도우용 모니터링 소프트웨어는 NI Labview를 사용해서 개발하고 DAQ 보드와 USN 제어보드를 연동해서 하우스 내부의 환경을 모니터링 할 수 있게 한다. 그리고 CCD 카메라 시스템과 이미지 Grab 보드를 연동해서 원격으로 하우스 내부를 실시간 감시할 수 있게 한다. 원격 접속용 컴퓨터 서버는 윈도우용 Apache 웹 서버와 PHP 및 MySQL ODBC를 연동해서 로컬에 구축하고, 사용자가 인터넷 웹브라우저를 사용해 서버에 접속하면 원격으로 하우스 내부의 환경을 모니터링이 가능하도록 인터넷 통신시스템을 구축한다.
안전한 자율주행을 위해 정확한 자기위치 측위와 주변지도 생성은 무엇보다 중요하다. 고가의 고정밀위성항법시스템(Global Positioning System, GPS), 관성측정장치(Inertial Measurement Unit, IMU), 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR), 레이더(Radio Detection And Ranging, RADAR), 주행거리측정계(Wheel odometry) 등의 많은 센서를 조합하여 워크스테이션급의 PC장비를 사용하여 센서데이터를 처리하면, cm급의 정밀한 자기위치 계산 및 주변지도 생성이 가능하다. 하지만 과도한 데이터 정합비용과 경제성 부족으로 고가의 장비 조합은 자율주행의 대중화에 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 기존 단안카메라를 사용하는 Monocular Visual SLAM을 발전시켜 RTK가 지원되는 GPS를 센서 융합하여 정확성과 경제성을 동시에 확보하였다. 또한 HD Map을 활용하여 오차를 보정하고 임베디드 PC장비에 포팅하여 도심 도로상에서 RMSE 33.7 cm의 위치 추정 및 주변지도를 생성할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방법으로 안전하고 저렴한 자율주행 시스템 개발과 정확한 정밀도로지도 생성이 가능할 것으로 기대한다.
본 논문은 온디바이스 환경에서 다중 시점 영상을 입력 받아 객체를 증강하고, 현실 공간에 의한 가려짐을 구현하는 딥러닝 기반의 증강현실 시스템을 제안한다. 이는 세부적으로 카메라 자세 추정, 깊이 추정, 객체 증강 구현의 세 기술적 단계로 나눠지며 각 기법은 온디바이스 환경에서의 최적화를 위해 다양한 모바일 프레임워크를 사용한다. 카메라 자세 추정 단계에서는 많은 계산량을 필요로 하는 특징 추출 알고리즘을 GPU 병렬처리 프레임워크인 OpenCL을 통해 가속하여 사용하며, 깊이 영상 추론 단계에서는 모바일 심층신경망 프레임워크 TensorFlow Lite를 사용하여 가속화된 단안, 다중 영상 기반의 깊이 영상 추론을 수행한다. 마지막으로 모바일 그래픽스 프레임워크 OpenGL ES를 활용해 객체 증강 및 가려짐을 구현한다. 제시하는 증강현실 시스템은 안드로이드 환경에서 GUI를 갖춘 애플리케이션으로 구현되며 모바일과 PC 환경에서의 동작 정확도 및 처리 시간을 평가한다.
한국천문연구원에서 개발 중인 근적외선카메라 KASINICS(KASI Near Infrared Camera System)의 운용을 위한 온도 진공 모니터 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 하드웨어 부분과 소프트웨어 부분으로 나누어지며, 온도와 진공도의 측정자료를 실시간으로 PC에서 출력하고 저장할 수 있도록 구성하였다. 이 시스템은 KASINICS와 같은 적외선카메라뿐만 아니라 극저온 냉각을 요하는 모든 장치에 적용할 수 있다. 우리는 KASINICS의 냉각 및 진공 시험을 수행하면서 우리가 개발한 모니터 시스템이 적외선카메라의 시험과 운용에 있어서 효율적이고 안정적이라는 것을 확인할 수 있었다.
크로마키 합성이란 텔레비전 방송국 또는 일반 스튜디오에서 사용되는 영상처리 기술로써, 블루스크린을 배경으로 하는 스튜디오에서 촬영된 영상의 파란부분을 컴퓨터 그래픽 또는 실영상으로 교체하여 합성하는 기술이다. 특히, 가상 스튜디오의 크로마키 합성은 배경영상을 카메라의 움직임에 연동하여 변화시킴으로써 기존 스튜디오보다 자연스러운 합성을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 카메라의 움직임에 연동하여 블루스크린에 그려진 오각형패턴의 변화만을 인식하여 역으로 카메라 파라메터를 추출하는 방법을 제안하였다. 일반적으로 오각형패턴은 카메라의 움직임 즉 투영변환에 불변하는 특징을 가지고 있으므로 이를 이용하여 스크린 위의 오각형패턴과 촬영된 영상 위의 대응패턴을 용이하게 구할 수 있다. 그리고, 구해진 대응패턴과 대응점을 이용하여 평면의 투영 변환식을 구하고 이를 변형된 Tsai의 방법을 사용하여 카메라 파라메터를 추출한다. 실험 결과를 통하여 제안된 방법이 원래의 Tsai의 방법보다 정확한 카메라 파라메터를 구할 수 있었으며 Pentium-MMX PC에서 초당 12 프레임의 카메라 파라메터를 추출할 수 있었다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 보급되면서 모바일 기기는 인간과 주변 환경간의 인터페이스 기기로서, 사용자와 정보를 주고받는 휴대용 단말의 역할을 할 것으로 예상된다. 모바일 기기에서 정보 검색을 위해서는 네비게이션 외에 특정의 문자열을 포함하는 정보를 입력할 수 있어야 하므로, 제한된 크기와 면적 내에서 효율적인 문자입력 방식을 선택해야 한다. 기존 의 펜입력, 숫자 키패드에 의한 문자 조합 등의 입력방식은 사용자에게 불편을 주고 있다. 본 연구는 모바일 기기에서의 문자 입력을 위해 영상입력을 통한 가상키보드 방식을 제안하고자 하며, 기존 방법과의 비교를 통해 유효성을 검증하고자 한다. 이를 위해 영상입력을 통해 커서를 조작하는 가상 키보드 프로토타입을 제작하고 기존의 문자입력 방식과 비교하여 새로운 인터랙션 방법으로서의 적용 가능성을 검토한다. 본 연구에서 제시하는 방법은 휴대폰이나 PDA와 같은 소형 모바일 기기의 내장 카메라를 이용하여 문자 입력을 하기 위한 대안적 방법으로 활용이 가능하며, 문자 입력을 위한 하드웨어 부분을 제거함으로써 기존 제품보다 소형의 디자인이 가능할 것으로 기대된다. 한편, 영상입력을 통한 커서의 조작 방식은 컨텐츠에서의 네비게이션에도 적용할 수 있을 것으로 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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