최근 인터넷에 접근할 수 있는 기반시설이 풍부하게 제공 되면서 전기전자 제품들을 인터넷에 연결하여 원격으로 감시하고 제어하려는 욕구가 증대 되고 있다. 그러나 기존의 제품들은 대부분 네트워크 인터페이스 미비로 인터넷 접속이 불가능하여 불편함이 많았다. 따라서 본 논문에서는 하드웨어 TCP/IP 프로세서를 사용하여 인터넷을 통하여 전원을 원격으로 제어할 수 있는 실시간 스케줄링 가능한 인터넷 전원콘센트를 설계하고 구현하였다. 구현된 제품은 하드웨어 TCP/IP 프로세서와 8비트의 소형 마이크로프로세서를 사용하여 구현이 가능하기 때문에 제작비용이 저렴하다. 또한, 환경설정 기능을 갖는 전용 제어프로그램과 웹페이지를 외부 플래시 메모리에 저장이 가능한 임베디드 웹서버, 안드로이드 스마트폰 애플리케이션, OpenCV 컴퓨터비전 라이브러리를 이용한 모션인식 제어환경 등 다양한 사용자 인터페이스를 구현하여 유무선 인터넷 환경에서 폭넓게 활용할 수 있다.
고해상도 위성영상의 출현으로 인해 인간이 사용하는 다양한 판독기재를 영상판독에 적용할 가능성이 넓어졌고, 컴퓨터비전, 패턴인식, 인공지능, 원격탐사 등 많은 분야에서 이런 가능성들을 연구해왔다. 이중 질감은 '영상의 밝기와 색조간의 공간적 분포와 관계'된 양으로 영상판독에 중요한 역할을 한다. 특히 통계적 모델을 기초로 질감정보을 얻는 방법이 많이 연구되어 왔고, 이러한 기법 중 공기행렬을 이용하여 질감을 측정한 연구는 다른 기법에 비해 계산이 간편하며 위성영상과 항공사진에 적용되어 높은 분류정확도를 나타내어 좋은 질감측정치로 평가되었다 하지만 기존의 논문들에서 특성치의 선택에 관한 연구 없이 임의적으로 특성치가 선택되었고, 또한 공기행렬이 질감을 잘 표현할 수 있는 적정해상도에 판한 연구가 부족했다. 따라서 본 연구에서는 첫째, 질감측정의 방법으로 공기행렬의 개념을 소개하고, 둘째, 위성영상으로부터 도출된 공기행렬로부터 얻어질 수 있는 여러 가지 특성치들의 유용성을 평가하여 컴퓨터를 이용한 분류 시 적절한 특성치를 선정할 수 있는 근거를 마련하며, 셋째, 여러 특성치들의 공간해상도에 따른 변화추이를 조사하여 공기행렬이 적용될 수 있는 적정해상도를 제시하고자 한다.
본 논문에서는 3차원 공간에서의 직관적이며 자연스러운 손동작을 통해 기존의 컴퓨터 인터페이스를 대체할 수 있는 새로운 인터페이스를 제안한다. 제안하는 인터페이스는 커서의 이동 제어와 명령 제어의 기능을 3차원 공간에서 마우스란 매개체 없이 손의 움직임만으로 수행할 수 있다. 명령 제어를 위한 손가락 동작은 손목에서 얻은 근전도 신호를 통해 추론하며, 손가락 동작의 종류는 4가지(좌클릭, 우클릭, 홀드, 릴리즈)로 마우스의 모든 기능을 표현할 수 있다. 또한 컴퓨터 화면상 커서의 상하좌우 움직임 제어는 손의 이동을 통하여 이루어지며 이는 영상 정보처리를 통하여 구현하였다. 손가락 동작 추론을 위해 지표로는 근전도 신호의 엔트로피가 사용되었으며, 가우시안 모델링과 최우추정법을 이용하였다. 커서의 움직임 제어를 위한 영상처리에는 색상인식을 통하여 손가락 끝에 부착한 마커 영역의 위치 좌표를 얻고, 그 좌표의 중심점을 구하여 커서의 이동 제어를 구현하였다. 손가락 움직임 추론을 통한 명령 제어의 성공률은 95% 이상이며 커서 이동제어는 실시간 지연 없이 자연스러운 수행이 가능하였다. 전체 시스템을 직접 구현하여 성능 및 유용성에 대하여 확인하였다.
최근 들어, 차세대의 웹 표준으로 자리매김하고 있으며, 별도의 프로그램을 설치하지 않고 인터넷 브라우저 상에서 다양한 그래픽과 멀티미디어의 구현이 가능한 웹 앱 저작 기술인 HTML5에 많은 사람들의 관심이 집중되고 있다. 본 논문에서는 HTML5에서 제공하는 캔버스를 활용하여 애플의 iOS, 구글의 안드로이드 등의 플랫폼에 의존적이지 않은 게임을 구현한다. 본 논문에서 구현하는 게임은 캐릭터가 주변의 적들과 충돌하지 않기 위해서 상하좌우로 이동한다. 그리고 캐릭터가 적과 충돌하면 생존 게이지가 줄어들고, 하트 아이템을 먹으면 생존 기간이 연장되는 게임이다. 향후에는 본 논문에서 개발된 게임에 보다 다양한 아이템을 추가할 예정이며, 제스처 인식과 같은 컴퓨터 비전기술을 적용하여 게임을 수행하는 사용자와의 인터페이스를 보다 다양화할 계획이다.
본 연구에서는 항로표지의 배치를 정량적으로 평가하는 방법에 대하여 기술한다. 항로표지는 안전한 수로를 항해자에게 안내하기 위하여 시각적인 정보를 제공한다. 따라서 항해자가 항로표지를 시각적으로 인식하는 정도에 따라서 항로표지 배치의 효율성을 정량화할 수 있다. 즉, 항로표지의 배치는 시인성(visibility) 관점에서 정량적으로 평가될 수 있다. 본 연구에서는 배치된 항로표지에 대한 시인성을 정량적으로 평가하는 방법을 제시한다. 또한 선박해양플랜트연구소가 개발하고 있는 항로표지 시뮬레이터를 이용하여 시인성 정량적 평가 방법에 대한 검증을 시행한다.
주행 중 차선 이탈 경고 시스템은 사고 발생 예방 차원에서 매우 높은 효과가 인정되어서 차선이탈 경고 장치(LDWS) 제품들이 출시되고 있다. 본 논문은 블랙박스의 영상을 이용하여 차선 검출에 정확도를 향상하기 위한 알고리즘을 연구한 것으로 특히 차량에 장착되어 있는 블랙박스 영상을 영상 변환 없이, 실시간 소프트웨어 만 으로 처리할 수 있는 알고리즘을 연구한다. 차선인식을 위한 최적의 영상 ROI를 결정하고, 차선 인식 정확도를 향상하기 위한 전 처리 과정을 적용하고, 동영상의 연속성을 잘못된 차선인식에 대한 보정, 인식이 되지 않는 차선에 대한 후보 차선 추천 알고리즘과 시점 변환에 의한 야간, 곡선 도로에 대한 오인식율을 최소화 하는 방법을 제안한다. 도로주행의 다양한 환경에 대한 실험을 진행했으며, 각각의 방법 적용에 의한 오인식율의 감소와 많은 인식 알고리즘 적용에 의한 처리 속도 저하를 개선하기 위한 연구를 진행했으며, 본 논문은 블랙박스 영상을 이용하여 주행 차선 인식을 위한 최적 알고리즘을 제안한다.
본 연구는 온라인 다중 객체 추적 환경에서 모든 객체의 상태(예. 위치 및 크기) 및 identifications (IDs)를 추적하는 문제를 다룬다. 프레임들 간 검출 결과들을 연관하여 객체들의 궤도를 점진적으로 완성하는 tracking-by-detection 접근법을 기반으로 온라인 다중 객체 추적 문제를 해결하고자 한다. 정확한 온라인 연관을 수행하기 위해 이산 푸리에 변환과 부분 최소 제곱법(partial least square, PLS) 분석을 기반으로 하는 새로운 온라인 외형 학습 방법을 제안한다. 즉, 먼저 주파수 도메인에서 추적에 용이한 객체 특징량을 추출하기 위해 추적 객체에 대한 이미지를 푸리에 이미지로 변환한다. 나아가 객체간의 주파수 특징을 보다 잘 구별할 수 있도록 PLS기반 부분 공간을 학습한다. 제안된 외형 학습을 최신 신뢰도 기반 연관 기법과 결합하였고, 다중 객체 추적평가 분야에서 국제적으로 공인된 MOT 벤치마크 챌린지 데이터 셋에서 최신 다중 객체 추적 알고리즘과 비교평가를 수행하였다.
최근 여러 목적으로 영상 정보를 제공하는 CCTV는 지능형으로 변화하고 있으며, 컴퓨터 비전을 이용한 자동화 응용 범위가 증가하고 있다. 보행자 및 차량 등의 정확한 인식을 위해 신뢰성이 높은 검출방법을 수행하여야 하며 이를 위해 다양한 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다수의 보행자가 움직이는 상황에서 보행자의 세 가지 특징 정보를 획득하여 다수의 보행자들을 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 보행자 검출 및 추적에 실패하거나 혼동되는 상황을 최소화 하면서 각각의 보행자를 구별한다. 보행자들끼리 근접하거나 겹치는 경우 미리 저장된 프레임 특징 정보를 이용하여 보행자를 구별 및 검출한다.
최근 시각장애인 및 교통약자의 자유로운 보행을 보장하기 위한 많은 기술들이 연구되고 있다. 자유로운 보행을 위한 장치로는 영상카메라, 초음파센서 및 가속도 센서 등을 이용하는 스마트 지팡이와 스마트 안경 관련 기술이 있다. 대표적인 기술로는 물체를 식별하여 장애물을 검출하고 보행 가능 영역을 추출하는 기술, 랜드마크 심볼 정보를 인식하여 주위 환경 정보를 주는 기술 등 여러 가지 기술이 개발되고 있다. 본 논문에서는 시각장애인에게 필요한 시설의 대표 심볼을 선정하여 착용한 영상 장치의 정보로부터 심볼을 인식하는 알고리즘을 딥러닝 기술을 이용하여 연구하였다. 그 결과로 딥러닝 영상처리 분야에서 사용되는 CNN(Convolutional Neural Network)기법을 사용하여 서로 다른 딥러닝 구조를 실험을 통하여 비교하고 분석하였다.
본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 운전자의 피로 상태를 검출하기 위한 얼굴 표정 인식을 위해 얼굴 특징을 추적하고자 하였다. 그러나 대다수의 얼굴 특징 추적 방법은 다양한 조명 조건과 얼굴 움직임, 회전등으로 얼굴의 특징점이 검출하지 못하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선, 능동적 적외선 감지기를 사용하여 다양한 조명 조건하에서 동공을 검출하고, 검출된 동공은 얼굴 움직임을 예측하는데 사용되어진다. 얼굴 움직임에 따라 특징이 국부적으로 부드럽게 변화한다고 할 때, 칼만 필터로 얼굴 특징을 추적할 수 있다. 제한된 동공 위치와 칼만 필터를 동시에 사용함으로 각각의 특징 지점을 정확하게 예상할 수 있었고, Gabor 공간에서 예측 지점에 인접한 지점을 특징으로 추적할 수 있다. 패턴은 검출된 특징에서 공간적 연관성에서 추출한 특징들로 구성된다. 실험을 통하여 다양한 조명과 얼굴 방향, 표정 하에서 제안된 능동적 방법의 얼굴 추적의 실효성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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