본 논문에서는 입력된 스테레오 영상으로부터 상호관련 있는 견실한 소실점추출 기법을 제안한다. 기존 의 소실점 추출기법들은 단일 영상에 적용하는 방법으로 이를 스테레오 영상에 적용하면 영상 간에 상호관련성이 적은 소실점을 추출하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제안한 방법은 입력된 스테레오 영상을 허프 공간으로 변환하고 이 공간상에서 각 영상의 기하특징들을 정합하여 두 영상의 상호관련 있는 기하정보를 추출하도록 하였다. 또한 추출된 기하정보들에 대해서 적절한 범위 내에서 정보를 선택하도록 하여 계산량을 줄였다. 실험을 통해 제안한 방식이 스테레오 영상에서 기존의 소실점 추출 방식에 비해 두 영상사이에 상호관련 있는 기하정보를 얻을 수 있으며, 이 기하정보로부터 보다 견실한 소실점을 추출함을 결과를 통해 알 수 있었다.

Some animals have special sensing functions in order to find foods, home and mates. Instead of passively sensing, they discharge signals and then extract necessary information from the response. More importantly, they utilize the gradients of the sensed signal in order to find the destination or objects. In this paper this special strategy is formulated mathematically, i.e., the perturbation and the correlation based gradient estimation is developed. A stereo sensor system using temperature sensors mounted on motors is developed for verification. The proposed method can estimate the gradient of the measured value accurately. Using this method, the direction in the maximum measured value can be estimated accurately, and the position of the heat source can be estimated from the intersection of the directions estimated from both sensors.

상품 이미지의 스테레오타입의 형성을 아는 것은 우리 자신을 아는 것이며, 상품의 두 번째 가상 이미지의 새로운 위상을 획득하는 초정상 자극을 연구한다. 형상은 모든 현존의 근원이다. 형상은 우리 자신을 상당히 깊게 이해하는 근본이다. 인류는 지성을 문자화하지 않았으며, 지성의 세계를 문자화 형식으로 표현하기 힘듦을 알았다. 그러므로 이미지는 지식과 지혜이기 때문에 스테레오타입을 통한 소비자의 의식, 태도 변화와 스테레오타입의 필요성을 살펴본다. 긍적적인 스테레오타입의 형성이 미흡한 상품의 경우에는 두 번째 스테레오타입을 통한 상품의 촉진전략을 효율적으로 수립하는 과정을 살펴본 다. 또한 제품은 마케팅에서 실제와 다른 과장된 이미지를 필요로 한다. 시각화된 도시는 그대로의 실체이미지가 아닌, 잘- 만들어진 모조품 또는 이미지를 지향하게 된다. 잘-만들어진 과장된 모조품과 이미지는 제품을 가장 효과적으로 정보전달 하는 요소이다. 초정상 자극을 통해 제품을 파악하고 인지시킬 수 있는 또 다른 두 번째 상품 이미지의 필요성을 알아본다, 상품의 원본 이미지 보다 두 번째 가상의 상품 이미지로 형성된 스테레오타입과 초정상 자극 의해 만들어진 가상의 두 번째 이미지인 시뮬라크르가 원본을 지배하는 과정을 살펴본다.

3D depth perception has played an important role in robotics, and many sensory methods have also proposed for it. As a photodetector for 3D sensing, single photon avalanche diode (SPAD) is suggested due to sensitivity and accuracy. We have researched for applying a SPAD chip in our fusion system of time-of-fight (ToF) sensor and stereo camera. Our goal is to upsample of SPAD resolution using RGB stereo camera. Currently, we have 64 x 32 resolution SPAD ToF Sensor, even though there are higher resolution depth sensors such as Kinect V2 and Cube-Eye. This may be a weak point of our system, however we exploit this gap using a transition of idea. A convolution neural network (CNN) is designed to upsample our low resolution depth map using the data of the higher resolution depth as label data. Then, the upsampled depth data using CNN and stereo camera depth data are fused using semi-global matching (SGM) algorithm. We proposed simplified fusion method created for the embedded system.

본 연구는 여성게이머의 기호를 만족시킬 수 있는 남성 캐릭터 디자인의 스테레오 타입 분석 에 대한 것이다. 1998년 발표된 Helen McCarthy의 남성 캐릭터 스테레오 타입 연구를 기반으 로 모바일용 오토메 게임 앙상블스타즈에 등장하는 총 33명의 캐릭터를 유형별로 분석하였다. 그 결과 기존 연구의 6가지 스테레오 타입 외에 1가지 새로운 유형을 발견할 수 있었다. 이와 같은 새로운 스테레오 타입의 등장을 통해 남성 캐릭터 디자인의 발전가능성을 볼 수 있다.

우리는 흔히 은유적(METAPHORICAL)인 표현으로서 아날로그 이미지(ANALOG IMAGE : AI)또는 디지털 이미지(DIGITAL IMAGE : DI)라는 표현을 사용한다. 예를 들어 브라운관 TV를 보면 AI라고 느낄 것이며, 최근의 디지털TV를 보면 DI로 느끼는 것을 의미한다. 이와 같이 제품으로부터 AI와 DI를 느끼게 하는 시각적 자극요소에는 사람에게 그렇게 느끼게 하는 어떤 특정한 스테레오타입(STEREOTYPE : ST)이 존재할 것이라는 가설을 세우고 그것이 무엇인지 실험을 통하여 밝히려 하였다. 1차 2차 실험결과 여러 다양한 요소가 관련되어 있다는 것을 알 수 있었으며 그 중에서도 AI를 가진 제품에서는「곡선적」「둥근」그리고, DI를 가진 제품에서는「심플한」「각이 있는」「사각의」「직선적」등 기하학적 형태와 관련된 요소가 매우 강하면서도 서로 상이하게 나타나 AI와 DI를 구분 짓게 하는 중요한 ST요소라는 것을 알 수 있었다. 이렇듯 형태에서 느껴지는 AI와 DI의 상이한 ST가 존재한다는 결과로부터 형태요소가 AI와 DI를 구분 짓는 중요한 요소라는 점에 착안하여「형태(shape)」요소에 초점을 맞추어 3차 실험을 진행하였다. 실험은 삼각형으로부터 점점 원으로 변환해가는 과정에 있어서 사람들의 AI에서 DI로의 변화시점을 확인하고자 하였으며, 피험자들로부터 그 변화 시점을 명확히 확인해 볼 수 있었다. 즉 AI와 DI의 변화 시점이 존재한다는 것은 AI와 DI의 판단에 있어서 ST가 확실히 영향을 미친다는 것을 의미한다.

본 연구는 사회적 소수자가 사회 교과서 속에서 어떤 전형성을 가지고 있는 것으로 묘사되는지 살펴보고 현실에 대한 반성과 앞으로의 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2009 개정 사회과 교육과정에 따른 중학교 교과서 12권을 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 사회적 소수자는 타자, 약자 등의 이미지로 묘사되고 있다. 둘째, 사회적 소수자로서 인종(민족)에 해당하는 하위 집단이 가장 많이 다루어지고 있고 여성, 장애인이 그 뒤를 잇고 있다. 셋째, 사회 변화를 반영하여 성적 소수자나 양심적 병역 거부자도 새롭게 다루어지고 있다. 넷째, 이주 노동자와 결혼 이민자에 대한 부정적이거나 다소 부정확한 전형적 묘사도 나타나 있다. 다섯째, 사회적 소수자는 대체로 어려움을 겪는 존재, 약자, 차별의 대상, 지원의 대상, 갈등과 문제의 원천 등과 같은 맥락에서 주로 다루어지고 있다. 교과서가 학생들에게 미치는 영향력을 고려할 때 앞으로는 사회적 소수자가 시혜의 대상이 아니라 적극적, 주체적, 협력적으로 문제를 해결하고 현실을 개선하는 데 참여할 수 있는 존재라는 점도 부각될 필요가 있다.

Visual odometry is a popular approach to estimating robot motion using a monocular or stereo camera. This paper proposes a novel visual odometry scheme using a stereo camera for robust estimation of a 6 DOF motion in the dynamic environment. The false results of feature matching and the uncertainty of depth information provided by the camera can generate the outliers which deteriorate the estimation. The outliers are removed by analyzing the magnitude histogram of the motion vector of the corresponding features and the RANSAC algorithm. The features extracted from a dynamic object such as a human also makes the motion estimation inaccurate. To eliminate the effect of a dynamic object, several candidates of dynamic objects are generated by clustering the 3D position of features and each candidate is checked based on the standard deviation of features on whether it is a real dynamic object or not. The accuracy and practicality of the proposed scheme are verified by several experiments and comparisons with both IMU and wheel-based odometry. It is shown that the proposed scheme works well when wheel slip occurs or dynamic objects exist.

This paper describes a new method for indoor environment mapping and localization with stereo camera. For environmental modeling, we directly use the depth and color information in image pixels as visual features. Furthermore, only the depth and color information at horizontal centerline in image is used, where optical axis passes through. The usefulness of this method is that we can easily build a measure between modeling and sensing data only on the horizontal centerline. That is because vertical working volume between model and sensing data can be changed according to robot motion. Therefore, we can build a map about indoor environment as compact and efficient representation. Also, based on such nodes and sensing data, we suggest a method for estimating mobile robot positioning with random sampling stochastic algorithm. With basic real experiments, we show that the proposed method can be an effective visual navigation algorithm.

스테레오 정합은 스테레오 시각 분야에서 가장 활발히 연구되는 분야이다. 본 논문에서는 물체의 위치 인식을 위한 유전 알고리즘을 이용한 스테레오 정합을 제안한다. 정합 환경을 최적화 문제로 간주하고 진화 전략을 이용하여 최적해를 탐색한다. 따라서, 유전 연산자는 스테레오 정합에 맞게 설계하였고 개체는 변위집단을 대표한다. 영상의 수평화소라인을 염색체로 간주하였다. 비용함수는 스테레오 정합에서 사용하는 일반적인 제약조건들의 조합이다. 비용함수가 명암도, 유사도, 변위 평활성으로 구성되었기 때문에 정합을 시도할 때 매 세대마다 이 모든 요소들을 한번에 다룬다. 염색체를 정의하기 위해 LoG연산자로 경계선을 추출하였으며 실험을 통하여 제안한 방법을 검증하였다.