영상기반의 3차원 복원(reconstruction)에 대한 연구가 최근 좋은 결과를 많이 내고 있지만, 이는 복원의 목적이 되는 영역이 각 입력영상으로부터 미리 정확하게 추출되어있다고 가정하기 때문이다. 본 논문에서는 다시점 영상에서 세그멘트(segment)라 불리는 초기 분할된 영역을 기반으로 전경물체 추출과 3차원 복원을 EM형식으로 반복적으로 수행하는 정교한 전경물체 추출방법을 제안한다. 본 논문에서 세그멘트는 수행시간을 최소화하기 위해 사용된 3차원 복원방법인 visual hull에 의해 발생한 외곽선 오류를 보상해야 하며, 사용자의 입력을 최소화하기 위해 적은 수의 집합으로 구성되어야 한다. 이를 위해 데이터 항과 스무드 항으로 구성된 에너지 함수를 최적화할 수 있는 그래프 컷 방법을 이용하는 영상분할을 초기단계로써 수행하며, 전경물체 추출과 3차원 복원은 에너지 함수가 최적화될 때까지 반복 수행한다. 실험에서 간단한 3차원 복원 방법을 이용함에도 불구하고 전경물체의 외곽선에서 정확한 결과를 보였다.
기존에 건조되어 있거나, 신규로 건조되고 있는 선저를 검사하기 위해선 전문 잠수부가 직접 수중 하부에서 육안으로 검사를 한다. 하지만 직접 사람이 하는 일이기 때문에 인명사고, 충돌사고 등 많은 위험이 뒤따른다. 이를 해결하기 위해 Visual Inspection을 위한 선박 검사용 수중 드론 개발이 필요하다. 수중 드론에 적용되는 기술과 각 부품의 용도와 제작 과정, 펌웨어 개발과 같은 제작 방법에 관해 기술하였으며 수중에서 드론 자체의 주행 능력과 크롤러를 이용한 주행 능력을 측정하여 차이를 비교해보고 위치 추적 장치 테스트를 통해 실제 위치와의 오차를 확인하였다. 본 연구를 통해 제작된 수중 드론을 작업 현장에서 사용하였을 때 인명사고를 예방하고 경제적 효과와 안정성을 얻을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 해상에서 선박의 외측 표면 검사를 위한 모바일 로봇의 개발에 대해 언급하였다. 해상에서 선체 측면에 대한 검사를 육안으로 진행하기 어려우며 이러한 검사를 효과적으로 수행하기 위해 모바일 로봇은 선체 측면에 부착되어 주행할 수 있는 기능을 갖추어야 한다. 이를 위해 선체 측면과의 부착력을 발생시키기 위해 영구 자석 모듈을 도입하였고, 곡면 주행 시 자기력의 변화를 최소화하는 구조로 설계를 하였다. 이러한 설계를 바탕으로 4개의 네오디움 자석, 4개의 구동바퀴, 영상 획득 모듈로 구성되는 모바일 로봇을 제작하였다. 제작된 로봇에 대해 선체와의 부착력을 확인하기 위한 하중 실험을 실시하였고, 주행이후 정지 시 측면 미끄럼 실험과 주행 속도 측정 실험을 실시하였다. 실험 결과 13 [Kgf]까지 선체와의 부착력을 유지할 수 있었고, 미끄러짐이 없는 하중은 8 [Kgf]까지였다. 주행 실험에서는 6.5 [A]의 전류에 대해 0.82 [m/s]의 속도로 주행할 수 있는 것을 확인하였다. 선박의 표면 검사를 위해 개발한 모바일 로봇의 특성 실험을 통해 로봇의 유용성을 확인할 수 있었다.
대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.361-364
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2004
This paper describes an automatic 3D models generation algorithm based on 2D silhouette images, using X-ray camera without camera parameters. The algorithm takes a multi steps process approach. First, a series of 2D silhouette images is captured from different directions of object and then converted to binary images. An octree data structure is constructed for voxel-based representation of object. An estimate 3D volume of object can be reconstructed by intersecting voxels and the 2D silhouettes. The marching cube algorithm is applied to get triangle mesh representing of the obtained 3D model for rendering.
This paper discusses the increasing need for autonomous delivery robots due to the current growth in the delivery market, rising delivery fees, high costs of hiring delivery personnel, and the need for contactless services. Additionally, the cost of hardware and complex software systems required to build and operate autonomous delivery robots is high. To provide a low-cost alternative to this, this paper proposes a autonomous delivery robot platform using a low-cost sensor combination of 2D LIDAR, depth camera and tracking camera to replace the existing expensive 3D LIDAR. The proposed robot was developed using the RTAB-Map SLAM open source package for 2D mapping and overcomes the limitations of low-cost sensors by using the convex hull algorithm. The paper details the hardware and software configuration of the robot and presents the results of driving experiments. The proposed platform has significant potential for various industries, including the delivery and other industries.
포즈인식은 최근에 유비쿼터스 환경, 행위 예술, 로봇 제어 등에서 그 필요성이 증가되고 있는 분야로써, 컴퓨터비전, 패턴인식 등에서 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존의 포즈인식 연구들은 사람의 회전이나 이동에 따라서 불안정한 인식률을 보인다는 단점을 갖고 있다. 이는 포즈 인식을 위해 추출한 특징이 사람의 회전, 이동 등의 다양한 변수에 영향을 크게 받기 때문이다. 이를 극복하기 위하여 본 논문에서는, 다 시점(multi-view) 환경에서의 3D Star Skeleton과 주성분 분석(principal component analysis: PCA)에 기반한 사람의 회전에 강건한 특징 추출을 제안한다. 제안된 시스템은 포즈의 특징 추출을 위해 다 시점 환경 기반의 visual hull을 생성하는 과정에서 획득 가능한 깊이 정보를 표현하는 8개의 projection map을 입력데이터로 사용한다. 이를 통해 포즈의 3D 정보를 반영하는 3D Star Skeleton을 구성하고 주성분 분석 기반의 회전에 강건한 특징을 추출한다. 실험결과에서는 다양하게 회전된 사람으로부터 생성된 3D Star Skeleton에서 특징을 추출하고 다양한 인식기를 통해 포즈인식을 해보았으며, 제안된 특징 추출 방법이 사람의 회전에 강건함을 알 수 있었다.
상호작용이 가능한 컴퓨팅 환경에서 사람과 컴퓨터 사이의 자연스러운 정보 교환을 위해 동작 인식과 관련한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 기존의 2차원 특징값을 이용하는 인식 알고리즘은 특징값 추출과 인식 속도는 빠르지만, 정확한 인식을 위해서 많은 환경적인 제약이 따른다. 또한 2.5차원 특징값을 이용하는 알고리즘은 2차원 특징값에 비해 높은 인식률을 제공하지만 물체의 회전 변화에 취약하고, 3차원 특징값을 이용하는 인식 알고리즘은 특징값 추출을 위해 3차원 물체를 재구성하는 선행 과정이 필요하기 때문에 인식 속도가 느리다. 본 논문은 3차원 물체 재구성 단계와 특징값 추출 단계를 통합하여 실시간으로 3차원 정보를 가지는 특징값 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 GPU 기반 비주얼 헐 생성 방법의 세부 과정 중에서 동작 인식에 필요한 데이타 생성 부분만을 수행하여 임의의 시점에서 3차원 물체에 대한 3종류의 프로젝션 맵을 생성하고, 각각의 프로젝션 맵에 대한 후-모멘트(Hu-moment)를 계산한다. 실험에서 우리는 기존의 방법들과 단계별 수행 시간을 비교하고, 생성된 후-모멘트에 대한 혼동 행렬(confusion matrix)을 계산함으로써 제안하는 방법이 실시간 동작 인식 환경에 적용될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 다수의 카메라들을 이용하여 3차원 공간상에 있는 물체에 대한 다중 시점 영상들을 획득하고, 그 영상들로부터 해당 3차원 물체에 대한 기하학적인 형상 및 질감 정보를 추정하여, 그 물체에 대한 고해상도 3차원 콘텐츠를 효율적으로 제작하는 새로운 시스템을 제안한다. 지금까지 다양한 다중 시점 영상 기반 3차원 객체 복원 시스템들이 제안되었지만 다중 시점 기반 3차원 객체 복원이 많은 메모리와 계산량을 필요로 하기 때문에 고해상도의 3차원 콘텐츠를 얻는 데에는 어려움이 있었다. 3차원 복원에 필요한 계산량 및 메모리량을 줄이기 위해 제안 시스템은 객체의 다중 시점을 촬영한 영상 내에서 객체가 존재할 수 있는 영역을 사전에 설정하여 객체 윤곽선 추출 과정을 빠르게 수행한다. 그리고 체인코드를 활용하여 실루엣 영상을 표현하고 3차원-2차원 투영 및 역투영 관계를 1차원 호모그래피를 통해 표현하여 객체의 비주얼 헐을 빠르게 계산한다. 복원된 3차원 객체의 기하정보는 3차원 선분 기반의 표현 기법인 DoCube를 활용하여 적은 데이터양으로 표현하였으며, 3차원 메시 생성 및 텍스쳐 맵핑을 수행하여 최종적인 3차원 객체를 생성한다. 실험 결과 제안 시스템이 $800{\times}800{\times}800$ 해상도의 3차원 객체 복원을 프레임 당 2.2초에 수행하는 것을 확인하였다.
To compare and evaluate the suitability and comfort levels of the environment on board a stern trawl training ship, KAYA(GT: 1737 tons, Pukyong National University), with the international standardization guide ISO 6954:2000(E), measurements of the hull vibration on accommodation areas and working areas of the training ship from July 8 to July 10, 2008 were completed upon KAYA's linear sea route. The vibrations along the z-axis were measured with the use of a 3-axis vibration level meter, which included a marine vibration card. Results show accelerations of the vibrations on the passenger's accommodation area to be 42.0-115.8(average: 78.0, standard deviation(SD): 21.0) mm/$s^2$, which is largely below the permissible upper limit, but 75 % of the observation points exceeded the permissible lower limit of 71.5 mm/$s^2$, indicating a comfortable environment. The accelerations of the vibration in a frequency of 10-24Hz lowering the visual performance were measured at 2.5-12.0(average: 7.6, SD: 3.1) mm/$s^2$. The crew s accommodation area experienced vibration accelerations of 42.9-82.3(average: 93.1, SD: 53.1) mm/$s^2$, which is generally below the permissible upper limit of 214.0 mm/$s^2$, and 62.5% of the observation points did not exceed the permissible lower limit of 107.0 mm/$s^2$, denoting a level of comfort. The acceleration of the vibration in a frequency of 10-24Hz were 4.7-28.3(average: 12.4, SD: 8.8) mm/$s^2$. On the crew s working area the accelerations were measured at 86.9-153.9(average 119.3, SD 18.0) mm/$s^2$. These values were generally below the permissible upper limit of 286.0 mm/$s^2$ and only 12.5% of the observation points did not exceed the permissible lower limit of 143.0 mm/$s^2$, the level at which a high level of comfort is maintained. The accelerations in frequency of 10-24Hz and 30Hz were 9.1-29.8 (average 13.8, SD= 4.5) mm/$s^2$ and 8.9-13.7 (average 11.8, SD 2.1) mm/$s^2$, respectively. In conclusion the boarding environment of the training ship was good in general although an improvement of the vibration condition partially needed on the crew s accommodation area near the engine room.
최근 가상현실 기술의 주요 연구 동향으로 몰입감을 증가시키는 실감공간 구현구술이 주목 받고 있다. 실감공간 기술이란 서로 다른 공간에 떨어져 있는 사용자가 같은 공간에 있는 효과를 구현하는 기술이다. 본 논문에서는 특히 상호간의 주변 환경을 일치시키는 기술에 중점을 두고, 실시간으로 두 공간의 조명정보를 일치시키는 기술로서 2가지 핵심 내용을 소개한다. 첫째는 비주얼 헐 데이터를 기반으로 고속으로 노말벡터를 추출하는 방법이고, 둘째는 사용자 주변 조명 환경 정보를 반영하는 라이팅 방법이다. 본 논문에서 수행한 첫번째 방법은 비주얼 헐 데이터의 depth존재영역에서 노말맵을 계산하도록 하고, 노말맵을 계산할 때 주변 폴리곤들 기하학적 변화가 심할수록 노말맵 계산에 사용하는 주변 벡터의 선태을 늘리거나 줄이는 방식으로, 불필요한 계산량을 감소시켰다. 본 논문에서 수행한 두번째 방법에서는 주변 조명 정보에서 빛의 세기와 라이팅을 반영할 객체의 반사율의 특성을 고려하여 라이팅에 사용할 광원을 선택적으로 반영하여 불필요한 연산량을 감소시켰다. 종래의 영상기반 라이팅 기술이 사전에 촬영된 영상을 사용하거나 정지영상에 적용되는 연구를 한 반면에 본 논문은 실시간에서 라이팅을 구현하기 위한 시도로서 고속 라이팅 연산 기법을 제시하고 있다. 본 연구의 결과를 이용하면 영상기반 라이팅 연구의 실제적이고도 폭넓은 적용이 가능할 것으로 사료되며 고화질의 콘텐츠 양산에도 기여할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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