본 연구에서는 보다 넓은 범위에서 영상기반 변위계측 시스템의 동특성 추정 신뢰성을 확보하기 위해 Shaking Table을 이용해 넓은 대역의 진동수와 진동수별 다양한 진폭에 대한 Sine Wave 동적실험을 실시하였다. 영상기반 변위계측을 위해 DDVS(Dynamic Displacement Vision System) 기법을 활용하였으며, DDVS 기법을 통해 구한 동적변위는 기존의 접촉·비접촉식 센서인 LVDT(Wire Type, Pole Type)과 LDS의 변위계측 결과와 비교하여 그 오차를 분석하였다. 구해진 동적변위를 FFT하여 진동수 영역에서의 정확도 비교도 함께 수행하였다. 4가지 타입의 계측센서 모두 동적변위계측 결과 최대 변위 도달 및 주기 운동 계측에 있어 대체적으로 유사한 결과를 나타냈으며, 특히 영상기반의 DDVS 기법과 LDS를 통한 계측 결과는 높은 상호 일치성을 보였다. LDS와의 비교를 통한 오차분석 결과, DDVS 기법에 의한 동적변위 계측의 정확도는 계측 대상의 진동수에 영향을 받는다고 판단되었다. 동일 가진 진동수 내에서 가해준 변위 변화에 의한 오차는 미미하였으나, 동일 발생 변위에서는 가진 진동수가 커질수록 오차 값이 증가하였다. 기존 센서인 LVDT 경우, 발생 변위가 작을 때 상대적으로 큰 오차를 나타냈으며, 이를 통해 진동계측과 같은 작은 동적변위의 계측에 한계가 존재한다고 판단된다.

We present a flow-based watercolor rendering scheme for game background images. Our scheme is composed of two stages: a flow-based abstraction stage, which is followed by a noise-based watercoloring stage. In the abstrction stage, we apply a 3D Sobel filter to accelerate the abstraction process. The abstracted image is then applied a Perlin noise-based watercoloring process to produce watercolor effects. Finally, we apply paper texture to improve the realism of the results. Among various categories of photographs, our scheme shows good results on portraits, which is a common background of game scene. We apply our scheme for several game backgrounds and produce visually pleasing watercolor effects from them.

기계에 대한 새로운 학습 방법의 등장과 함께 기계학습을 이용한 영상 인식에 대한 관심이 높다. 스마트 기기를 이용한 영상 획득이 활발해지면서, 촬영한 영상 속 생물 개체의 이름을 자동으로 알려 주는 기계학습 기반의 영상인식 기술은 대중적인 호기심을 충족시킬 뿐 아니라 생물학 및 영상인식 연구자들에게도 매력적인 주제이다. 본 발표에서는 15종의 나비 영상으로부터 나비의 형태(shape) 및 색깔과 같은 영상정보를 개체 인식에 이용하는 기계학습 기반의 나비인식 방법을 소개 한다. 우선 나비의 형태나 색깔로부터 각 종을 대표해 기계의 학습 데이터로 사용될 특징(feature) 추출을 위한 몇 가지 방법들에 대해 알아본다. 그리고 추출된 특징들을 학습 데이터로 이용해 세 가지 대표적인 기계학습 방법(베이지안 분류기, 인공신경망, 서포트 벡터 머신)을 학습시키는 방법 및 테스트 데이터를 이용한 성능평가 방법을 소개한다.

본 논문에서는 인접 4화소의 형태에 기반한 고속 방향성 영상보간 알고리즘을 제시한다. 제안한 알고리즘의 기 본 개념은 비간축 이산 웨이브릿 변환에 기초하지만, 실제로 변환이 수행되는 것이 아니라 경계방향 검출을 위해 인접 4화소의 값만 비교된다. 2×2 화소의 형태는 8개의 종류로 분류되고 각 형태에 따라 방향성 보간이 수행된다. 그러므로 제안한 알고리즘은 매우 단순하기 때문에, 1차 선형보간과 비슷한 수행시간을 나타내지만 성능은 기존의 영상보간 기 법들 보다 우수한 결과 품질을 보여준다.

본 연구에서는 마커없이 구조물의 변위를 측정할 수 있는 영상기반 변위계측 시스템(NVDMS)을 제안한다. 기존의 방식 과 제안하는 NVDMS는 크게 두 가지의 차이점이 있다. 첫째, NVDMS는 마커를 사용하지 않고 구조물의 특징점의 픽셀좌 표 변화를 추출한다. 둘째, 특징점의 픽셀좌표를 물리좌표로 변환하는 scaling factor는 기존 방식에선 마커의 크기로부터 계 산되는 반면, NVDMS에서는 카메라와 구조물사이의 거리, 각도, 초점거리로 계산된다. 3층 축소모형의 자유진동 실험에서 제안한 NVDMS로부터 얻은 변위데이터의 신뢰도를 분석하기 위해 LDS로부터 얻은 변위데이터의 비교를 하였으며, 얻어진 변위데이터를 이용하여 동특성을 분석하였다. 분석결과 NVDMS는 마커없이 구조물의 동적변위를 정밀하게 측정가능할 뿐 만 아니라 얻어진 변위데이터로부터 추출한 동특성의 신뢰도 또한 높았다.

본 연구에서는 마커없이 구조물의 변위를 측정할 수 있는 영상기반 변위계측 시스템(NVDMS)을 제안한다. 기존의 방식과 제안하는 NVDMS는 크게 두 가지의 차이점이 있다. 첫째, NVDMS는 마커를 사용하지 않고 구조물의 특징점의 픽셀좌표 변화를 추출한다. 둘째, 특징점의 픽셀좌표를 물리좌표로 변환하는 scaling factor는 기존 방식에선 마커의 크기로부터 계산되는 반면, NVDMS에서는 카메라와 구조물사이의 거리, 각도, 초점거리로 계산된다. 3층 축소모형의 자유진동 실험에서 제안한 NVDMS로부터 얻은 변위데이터의 신뢰도를 분석하기 위해 LDS로부터 얻은 변위데이터의 비교를 하였으며, 얻어진 변위데이터를 이용하여 동특성을 분석하였다. 분석결과 NVDMS는 마커없이 구조물의 동적변위를 정밀하게 측정가능할 뿐만 아니라 얻어진 변위데이터로부터 추출한 동특성의 신뢰도 또한 높았다.

Three-dimensional(3D) display technique is widely used in our daily life. Especially, to product augmented game contents which can interact with users, it is necessary to get high quality resolution image data to reconstruct 3D model more exquisitely. In this paper, we tried to expand depth image captured by Kinect using various interpolation methods(nearest neighbor, bilinear, bicubic) to adapt it to the size of original Kinect color image. To measure the quality of expanded depth image compared to original depth image, we used PSNR(Peak Signal-to-noise ratio) index. Besides, we implemented GPU parallel processing algorithm with OpenCL to interpolate a large amount of image data rapidly. As a result of the experiment, a bicubic interpolation method made an accurate depth image although it had a long time.

본 논문에서는 문턱치 기반의 영상처리 알고리즘을 이용한 인셀(in-shell)헤이즐럿과 셀드(shelled)헤이즐럿의 분류 방법을 제안한다. 헤이즐럿은 외피가 있는 인셀 형태, 내피만 있는 셀드 형태, 내피도 제거된 블랜치드 (blanched)형태, 그리고 모든 껍질을 제거한 후 알맹이를 볶아 판매하는 로스티드(roasted)형태로 제품화 된다. 그러나 생산, 이송과 가공 과정에서 외피가 쉽게 박피되기 때문에 각 단계별로 제품을 판매하기 위해서는 일차적으로 인셀 헤이즐럿과 셀드 헤이즐럿을 구별하여 제품화하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 각 단계의 헤이즐럿 표면에 대한 영상처리 기반 분석을 바탕으로 18개의 문턱치 기반의 선별인자를 얻고 이를 바탕으로 실시간 선별이 가능한, 인셀 및 셀드 헤이즐럿의 분류 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법을 선별에 적용한 결과 인셀 헤이즐럿의 선별 정확 도는 98%이며 나머지 셀드 헤이즐럿의 선별 정확도는 94%를 보였다.

본 논문에서는 가장 단순한 Haar 웨이블릿 변환에서 간축 연산이 생략된 RDWT 개념에 기반한 새로운 방 향성 영상보간 방법을 제시한다. 대부분의 영상보간 기법들은 성능을 높이기 위해 경계의 방향정보를 이용하지만, 경 계에 기초한 방향정보를 추출하는데 많은 연산량이 요구되는 단점이 있다. 그러므로, 최근 보간 기법에서는 경계정보 를 빠르게 추출하기 위해 WT를 활용하는 기법이 이용되고 있다. 기존 WT은 기본적으로 스케일 함수를 사용하여 간축을 수행하기 때문에, 인접 2화소간의 주파수 정보가 독립적으로 추출된다. 이렇게 간축되어 제거된 주파수 성분 은 완벽한 복원을 위해 불필요한 정보이지만, 웨이블릿을 이용한 보간에서는 외삽 연산을 제거하기 위해서 간축되지 않은 정보가 필요하다. 그러므로, 본 연구에서는 경계 방향을 빠르게 판단하고 내삽 연산만으로 보간을 수행하기 위 해서 간축 연산을 이용하지 않는 비간축 DWT, 즉 RDWT의 개념을 최초로 이용하는 단순한 보간기법을 제안한다. 그리고 추가적으로 고해상도 보간 영상의 경계부분의 화질을 개선하기 위해서 고해상도 경계화소와 저해상도 영상에 서 가장 닮은 화소 값과의 가중치 합으로 갱신하는 화소삽입 방법을 후처리 기법으로 제시한다. 실험결과 제안한 기 법은 속도면에서 3차보간보다 빠르며, 화질은 기존기법들보다 우수한 결과를 획득할 수 있었다.

최근 인간의 안전과 편의를 위해 무인 CCTV, 교통 모니터링, 객체 추적, 자동주행 시스템 등이 널리 사용되고 있지만 안개와 같은 자연 현상들이 영상의 색상정보를 사라지게 하여, 다양한 영상처리 알 고리즘이 적용되더라도 영상을 통한 정확한 정보 획득이 어렵다. 이러한 안개와 같이 실외에서 영상의 가 시성을 약화시키는 원인을 제거하기 위해 최근 여러 장의 영상을 사용하거나 추가적인 정보가 필요한 안 개제거 방법이 아닌 단일영상에서의 몇 가지 안개 제거 방법이 제안되고 있다. 본 연구에서는 He 등이 제안한 dark channel prior를 랩뷰(LabVIEW)에서 구현하여 영상의 안개 보정에 적용해보고 안개제거 가 중치를 조절하였을 때 안개제거의 정도를 비교하였다.

실감방송을 위한 차세대 디지털 텔레비전 시대에는 초고화질 영상 디스플레이 장치와 3차원 영상이 널리 보급될 전망이다. 본 논문에서는 실감방송시대의 두 축인 초고화질 영상 디스플레이 장치와 3차원 영상 시대를 대비하는 관점에서 스테레오스코픽 3차원 영상을 활용한 초고해상도 영상 생성 방안을 제안한다. 2차원 입력영상에서 확대된 2차원 영상을 얻는 기존 접근 방식을 확장하여, 3차원 영상 융합에 바탕을 둔 초고해상도 영상을 생성한다. 먼저 입력된 영상의 국부 특성을 분석하고, 평탄 영역과 비평탄 영역에 따른 적응적 영상 해상도 개선을 수행한다. 효율적 연산을 위해 평탄 영역에서는 전통적 해상도 개선 방법을 적용하고, 비평탄 영역에서는 자기 유사성을 활용한 탐색을 기반으로 3차원 영상에 담긴 부가 정보를 효과적으로 검색하고 융합하여 해상도 개선에 활용한다. 실험 결과를 통해 3차원 영상에 내재된 부가 정보의 활용이 초고해상도 영상 복원 성능을 개선함을 보인다.

영상실감을 위한 시각과 청각의 이용은 많은 발전을 이루어 왔다. 그러나 후각을 이용한 영상의 실감증대는 기술적 한계와 기초연구의 부족으로 구현되지 못하고 있다. 특히 다양한 영상에 필요한 냄새를 각각 구현하는 것은 반드시 해결해야하는 과제이다. 한 가지 방법은 유사한 냄새들의 군집을 발견하여 각 군집의 대표냄새를 사용하는 것이다. 이를 해결하기 위한 한 가지 방법은 서로 유사한 다양한 냄새를 포괄하는 냄새군집을 발견하 여 각 군집의 대표냄새를 사용하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 냄새 간 쌍유사성 평정에 근거하여 영상에 빈번하게 등장하는 냄새의 군집을 탐색하였다. 먼저 300개의 다양한 냄새를 수집하여 11개의 범주로 구분한 후 각 범주별로 빈도, 선호도, 구체성에 근거하여 152개의 냄새를 선별하였다. 참가자들은 선별된 냄새로 구성 가능 한 1,018개의 냄새쌍에 대해 유사성 평정을 실시하였고 이 결과는 다차원척도법(multi-dimensional scaling, MDS) 으로 분석하였다. 냄새들의 구체성이 낮을수록 대표냄새의 사용이 용이할 것이라는 판단 하에 MDS 결과를 냄새 구체성이 낮은 순서부터 높은 범주순서로 제시하였다. 즉 꽃, 식물, 과일, 채소범주는 냄새 구체성이 낮아 대표냄 새 사용이 용이할 것 같은 범주로 (그림 1), 화학제품, 개인생활용품, 생리적 냄새, 일상적 장소는 구체성이 높은 것과 낮은 것이 섞여 있어 대표냄새 사용에 신중해야하는 범주로 (그림 2), 식재료, 음료, 음식은 구체성이 높아 대표냄새 사용에 어려운 범주로 (그림 3) 분류하였다. 본 연구의 결과는 냄새제작 비용과 시간을 줄이고 소비자 에게 합리적인 가격의 실감서비스를 제공하는데 기여할 수 있을 것이다.

We present a Microsoft Kinect-based hand recognition algorithm for an interactive image clipping system, which is widely used for environments such as public facilities and security environments where personal capturing devices including mobile phones are not allowed. User-friendly interface and accurate image capturing function are required for an image clipping system. We build the system by combining Microsoft Kinect, HD webcam and projector. The Kinect and webcam are used to capture the motions of users' hand and project is to display the user-selected area from the capturing material. Hand recognition is composed of three steps: (i) the region occupied by users' hand is extracted from an image, (ii) the fingertips of the extracted hand region are analyzed using k-curvature algorithm, and (iii) the height of the fingertip is estimated using the depth image from Kinect. The height of the fingertip informs whether users' finger touched the surface of the target. The region captured by the fingertip is clipped from the image and stored as the target image. The excellence of our hand recognition algorithm is proved through a user test.

We present an improved sketch-based image search technique through which users can search their target images from the images in database. This technique can be used in constructing an efficient game development framework. Our basic approach is to search the database by comparing the user-created sketch with the graph extracted from the images in the database and estimating the similarity. The images of high similarities are suggested as the candidates that match the target image. To improve the accuracy of the matching process, we substitute the graph-based representation of images with vectorized coherent lines, which are known as one of the most precise schemes in extracting and describing important features in an image. By the experiments on 820 images of 32 categories, we prove that our scheme shows higher matching accuracy than the existing schemes.

This study introduces the web-camera image processing-based natural landmark extraction method for automatic welding using 3-axis stage. The welding is a highly significant process in the industries of shipbuilding, automobile, construction, machinery, and so on. However, it has been avoided due to poor working conditions such as fume, spatter, noise, and so on. For the automatic welding system, the web-camera is used to extract the natural landmarks which can give the relative coordinate to set up the initial position of the stage for the welding process. The Canny edge and Hough transformation have been used to extract the significant points for the natural landmark extraction in this paper.

최근에 개발된 시스템 온칩 프로세서는 통합 성능을 요구하는 작업의 가능성을 제공하였으며, 이러한 작업은 예전에는 우수한 성능을 가진 컴퓨터의 도움만으로 수행 할 수 있는 것이었다. 본 논 문에서는 실제 환경 하에서 자율 이동 장치의 GPS 위치측정을 개선하기 위해 임베디드 영상처리기 법을 활용하는 고급 제어 시스템을 소개한다. 메인 컨트롤 시스템은 Raspberry PI 개발 보드에 통합 된 ARM(SoC.) 아키텍처를 기반으로 한다. 제시한 제어 시스템은 실시간 비디오 캡처, 전력-효율적 이미지 처리 작업, 예를 들어 (임계 값 처리, 이진화, 모션 감지 등) 및 비디오와 같은 스트리밍 결과 이미지를 처리 할 수 있다. GPS 정밀도는 WAAS(EGNOS) 위성을 활용하여 다만 3 미터의 정밀도를 제공 할 수 있다. 제안한 솔루션은 도로와 보도의 경계를 감지하기 위해 GPS 솔루션 및 임베디드 이 미지 처리를 사용한다. 일부 도로나 통로가 길가의 흰색 선을 제공하지 않기 때문에 제시한 알고리 즘은 길가의 흰색 선을 검출하지 않고 보편적인 도로나 보도를 감지한다. 제안한 시스템은 소형 이 동장치에 사용할 수 있다. 예를 들어, 생산 공간 사이의 긴 거리를 가진 중공업 산업 단지에서 부품 수송을 위한 이동장치 등에 사용할 수 있다.

The robot in this paper combines the suction and aerodynamic attraction to achieve good balance between strong adhesion force and high mobility. Experimental results showed that the robot can move upward on the wall at the speed of 2.9m/min and carry 5kg payload in addition to 2.5kg self-weight, which record the highest payload capacity among climbing robots of similar size. With two 11.1V lithium-polymer battery, the robot can operate continuously for half hours. A wireless camera system, zigbee protocol module and several sensors was adopted for detecting dangerous situation on the wall and for sending alarm signals to remote sensor node or controller based on the color normalization and image segmentation technique.

본 논문에서는 적외선 카메라가 실시간 영상을 입력받아 사용자의 주시선을 추적하고 이를 인터페이스로 사용하는 방법을 제안하였다. 기술 검증을 위해 사용자의 의도적인 주시선 움직임에 따른 주시선 추적 시스템의 정확도와 반응속도에 대한 실험을 하였으며, 실험결과 평균 93%정도의 움직임 인식률을 보였고, 격렬한 움직임의 경우 84% 정도의 정확도를 보여주었으며, 이를 통하여 시스템의 신뢰성을 확인 할 수 있었다. 이와 같은 영상기반 주시선 사용자 인터페이스는 교육용 소프트웨어 개발이나 스포츠, 액션 등의 활동성 있는 게임의 개발에 적합하며, 이외에 3차원으로 구현된 문화원형 박물관, 모델하우스, 시뮬레이션 프로그램(군사훈련, 조종, 외과수술 등), 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 3D 입체영상 콘텐츠를 편리하게 이용 가능할 수 있도록 만들어 준다.

본 논문은 텍스처를 이용해서 게임 영상을 해칭하는 렌더링 기법을 제시한다. 이를 위해서 딜로니 삼각화(Delaunay Triangulation)를 적용하여 입력받은 영상의 구조를 반영한 삼각형 메쉬를 생성하고, 실제 연필 스트로크를 기반으로 해 칭 텍스처를 제작한다. 이 삼각형의 각 꼭짓점에서의 영상의 흐름을 분석하고 그 흐름에 따라서 해칭 텍스처를 적용 한다. 이 텍스처는 영상으로부터 샘플링한 색을 수정하여 생성된다. 각 삼각형에 겹쳐서 그려지는 세 개의 해칭 텍스 처는 평균화되고, 이러한 과정이 모든 삼각형에 걸쳐 수행됨으로써 결과 영상이 제작된다. 본 논문에서 제시하는 방법 은 색연필화와 유화처럼 보이는 시각적으로 만족스러운 해칭을 얻을 수 있다. 또한 본 연구에서는 이 방법을 동영상 에 적용하였고, 우수한 결과를 얻을 수 있었다.