• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.93-96
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• 2015

본 논문에서는 상황 인식 센서를 활용한 산불 감지 시스템을 제안한다. 기존 기상 및 비전 센서 기반의 산불 방재 시스템의 경우 카메라 센서로 획득한 영상을 조명변화에 강인한 색상공간인 HSI(Hue, Saturation, Intensity) 모형으로 변환시켜 처리하여 산불영역에 대한 특징을 추출하고 있다. 그러나 이 경우 단일 카메라 센서가 넓은 범위에 화재를 감지하기 때문에 넓은 범위의 화재가 발생하기 전까지는 화재발생을 감지하는데 어려움이 있다. 또한 복합적인 상황에서의 화재 감지가 힘들뿐만 아니라 별도의 지속적인 경계가 필요한 지역에 대한 설정이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 센서를 활용하여 실시간으로 온도, 습도, Co2, 불꽃유무정보를 습득하고 이 데이터들을 복합적인 상황에 따라 비교, 분석하고 그에 따른 가중치를 부여하여 화재를 판단하는 알고리즘을 제안한다. 또한 화재 상태를 나누어 집중적인 화재 감지가 필요한 구역에 차별적인 관리가 가능하게 한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권1호
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• pp.128-135
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• 2009

동영상에서 시공간상 일정한 위상을 갖는 윤곽선을 정합시켜 물리적 공간에서의 동일한 위치를 추적하는 방법은 명암이 일정한 윤곽선을 정합시키거나 일정한 명암을 전제로 추적하는 방법에 비해 정확성이 높고 조명조건에 대해 안정된 특성이 있다. 본 논문에서는 이러한 성질을 이용하여 조명변화와 노이즈에 강인하게 카메라의 움직임을 추정하는 기법을 소개한다. 우선, 가버 필터뱅크를 사용하여 공간적으로 여과된 연속영상으로부터 계산된 위상의 크기를 기반으로 필터의 방향과 수직인 곳의 광류를 구한 후, 최소제곱법을 적용하여 어파인 모델에 상응하는 카메라의 움직임 파라미터를 구한다. 실험을 통하여 이러한 방법은 조명조건의 변화를 야기하는 디스플레이 기기를 피사체로 하여 카메라의 위치변화를 추정하는 방식의 영상기반 포인팅 디바이스에도 적용될 수 있음을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.130-137
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• 2010

Light Drawing은 사진 촬영 기법 중 하나로, 어두운 방이나 밤에 빛이 나는 물체의 움직임을 노출 기법을 이용하여 촬영 한 것이다[1]. 사용자가 Light Drawing을 만들려 한다면 장 노출 카메라가 필요하고, 어두운 환경이 필요함으로 제한사항이 따르며 사용자는 3차원 공간에 그림을 그리는 것에 어려움을 느낀다. 반면에 포토�斌� 같은 컴퓨터 드로잉 툴을 사용하여 Light Drawing 효과를 낼 수 있다. 그러나 마우스나, 타블렛과 같은 입력 장치는 실제로 그림을 그리는 행위와 차이가 나기에 사용자들의 흥미를 반감시킨다. 본 논문에서는 Light Drawing을 손쉽게 제작 가능한 디지털 컨텐츠를 제안한다. 스테레오 비전을 이용하여 빛의 3차원 위치 정보를 계산하고 Drawing Effect를 이용하여 3차원 가상 공간에 Light Drawing을 구현하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권2호
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• pp.235-240
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• 2015

디지털 기기의 발달과 더불어 능동안전시스템 또한 비례적으로 발달됨에 따라 4.5 톤 이상 중대형상용차에도 능동안전시스템에 대한 요구가 대두되고 있다. 승용차량과 달리 중대형 상용차량 경우 카메라 장착 위치가 상대적으로 높아 차선 인식에 불리한 조건을 가지고 있다. 본 논문에서는 공간영역처리 기반 중 하나인 소벨 에지(Sobel Edge) 추출과 허프 변환(Hough Transform) 기법과 색 변환보정 기법으로 국내 도로 환경에 맞는 차선 인식에 대한 방법을 제시하고, 영상을 통한 전방의 차량을 인식하는 객체 인식 기법 중에 Haar-like 기법, Adaboost 기법, SVM 기법, Template Matching 기법 등을 적용 및 분석을 통하여 검출 오류를 줄이기 위한 전방 차량 인식 방법을 제안한다. 성능검증을 위해서 실차평가를 실시하였으며, 차선 인식에 대해 98% 이상의 높은 인식률을 얻었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권2호
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• pp.20-32
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• 2010

기존 모션 캡쳐의 경우, 고가의 장비나 사용의 복잡도, 동작자의 움직임 제한 등 모션 캡쳐의 어려움이 있었다. 최근 실시간으로 모션 캡쳐가 가능한 컴퓨터 비젼 기반 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다시점 영상으로부터 쉽고, 빠르게 추출할 수 있는 피부색과 정확한 3차원 복원을 위한 2차원 영상 좌표 보정을 사용하여 효율적인 다시점 영상 분석 알고리즘을 제안한다. 동작자의 피부색을 검출하고, 카메라 보정 및 에피폴라 기하학 정보를 이용하여 보다 정확한 영상 분석, 그라고 칼만 필터(Kalman filter)를 사용한 추적 등을 통해 보다 안정적인 모션 캡쳐가 가능하게 된다. 실험결과를 통하여, 제안된 방법은 보다 정확한 위치 추정 및 살시간 모션 캡쳐를 위한 알고리즘임을 보여주고 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.1131-1138
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• 2006

본 논문에서는 지하에 매설된 통신 관로를 레이저 투영 영상 분석에 의해 검사하는 새로운 기법을 제안한다. 레이저 다이오드, 발광 다이오드와 카메라로 구성된 장비가 관내에 직접 투입되며, 레이저 다이오드는 관벽에 투영 영상을 생성하고 발광 다이오드는 내부 조명 장치로 사용되며, 카메라는 관로 영상을 획득한다. 카메라에서 전달된 다양한 조건의 관로 영상에 대해 투영 영역을 정확히 분할하기 위하여, 새로운 객차 모델과 다중 임계치 기법을 이용한다. 분할된 투영 고리의 형상은 최소 직경과 푸리에 표기자에 의해 표현하여 관로의 상태를 규칙에 기반하여 분류한다. 국부적인 최소 직경과 전역적인 푸리에 표기자를 모두 사용하므로 파손된 관로, 찌그러진 관로 등의 다양한 조건에서 높은 분류 성능을 나타낼 수 있으며, 여러 상태의 영상에 대한 실험 결과는 2% 미만의 오분류로 높은 성능을 나타냈다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.56-63
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• 2003

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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.25-33
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• 2009

본 논문은 스테레오 영상에 기반한 3차원 주름 데이터 복원 시스템을 제안한다. 일반적으로, 3차원 데이터 복원 연구는 스테레오 영상 또는 비디오 영상을 통해, 문화유산과 같은 건물이나 주변 환경에 적용하는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 3차원 데이터 복원에서 사물 측정의 목적은 각 영상간의 깊이 정보 계산을 통해 3차원 데이터를 획득하는 것이다. 본 연구를 진행하기 위해선 몇 가지 고려해야할 사항이 있다. 첫째로, 카메라 성능과 비 균일한 구성의 피부, 그리고 조명의 영향 때문에 촬영 시 주름의 완전한 정보를 얻기가 힘들다. 따라서 본 논문은 주름의 정보를 최대한 완전하게 얻기 위해, 근접 촬영이 가능한 접사렌즈를 사용하였다. 둘째로, 피부 영상은 영상 분할이나 특징점을 추출하는데 부정확한 문제점이 있어, 스테레오 영상의 밀집 정보를 얻기가 힘들다. 따라서 본 논문은 주름의 정확한 깊이 정보 계산을 위해 반 밀집에 기반한 스테레오 정합 알고리즘을 사용한다. 본 시스템은 기존의 3차원 스캐너와 비교해 비용 절감의 효과가 있으며, 실험 결과 일반적인 모델링 방법보다 고성능의 결과를 보여주며 이를 통해 활용방안이 많을 것으로 예상된다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제19권2호
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• pp.124-137
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• 1994

Visual features of a mushroom(Lentinus Edodes, L.) are critical in grading and sorting as most agricultural products are. Because of its complex and various visual features, grading and sorting of mushrooms have been done manually by the human expert. To realize the automatic handling and grading of mushrooms in real time, the computer vision system should be utilized and the efficient and robust processing of the camera captured visual information be provided. Since visual features of a mushroom are distributed over the front and back sides, recognizing sides and states of the stalk including the stalk orientation from the captured image is a prime process in the automatic task processing. In this paper, the efficient and robust recognition process identifying the front and back side and the state of the stalk was developed and its performance was compared with other recognition trials. First, recognition was tried based on the rule set up with some experimental heuristics using the quantitative features such as geometry and texture extracted from the segmented mushroom image. And the neural net based learning recognition was done without extracting quantitative features. For network inputs the segmented binary image obtained from the combined type automatic thresholding was tested first. And then the gray valued raw camera image was directly utilized. The state of the stalk seriously affects the measured size of the mushroom cap. When its effect is serious, the stalk should be excluded in mushroom cap sizing. In this paper, the stalk removal process followed by the boundary regeneration of the cap image was also presented. The neural net based gray valued raw image processing showed the successful results for our recognition task. The developed technology through this research may open the new way of the quality inspection and sorting especially for the agricultural products whose visual features are fuzzy and not uniquely defined.

• 한국CDE학회논문집
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• 제19권4호
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• pp.356-367
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• 2014

A robotic sapatial augmented reality (RSAR) system, which combines robotic components with projector-based AR technique, is unique in its ability to expand the user interaction area by dynamically changing the position and orientation of a projector-camera unit (PCU). For a moving PCU mounted on a conventional robotic device, we can compute its extrinsic parameters using a robot kinematics method assuming a link and joint geometry is available. In a RSAR system based on user-created robot (UCR), however, it is difficult to calibrate or measure the geometric configuration, which limits to apply a conventional kinematics method. In this paper, we propose a data-driven kinematics control method for a UCR-based RSAR system. The proposed method utilized a pre-sampled data set of camera calibration acquired at sufficient instances of kinematics configurations in fixed joint domains. Then, the sampled set is compactly represented as a set of B-spline surfaces. The proposed method have merits in two folds. First, it does not require any kinematics model such as a link length or joint orientation. Secondly, the computation is simple since it just evaluates a several polynomials rather than relying on Jacobian computation. We describe the proposed method and demonstrates the results for an experimental RSAR system with a PCU on a simple pan-tilt arm.