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3차원 공간에서 평면 자세 측정을 위한 마커 배치 기법
변성민(Sungmin Byun),정성훈(Sunghoon Jung),박소정(Sojung Park),김민환(Minhwan Kim) 한국멀티미디어학회 2006 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2006 No.2
본 논문에서는 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 3차원 공간에서와 동적으로 변하는 평면 워치 및 자세를 측정하는 방법을 제안한다. 고정된 평면의 경우 카메라 외부 변수 검정(calibration)을 통해 평면상의 카메라 한대와 지상의 마커 4개 만으로도 위치 및 자세를 측정 할 수 있지만, 이를 동적 환경에서는 적용하기에는 많은 문제가 있다. 첫째, 카메라 화면 내부에 마커가 항상 존재하는 것이 아니며, 둘째로 카메라 화각과 측정 정밀도가 반비례하는 문제가 있다. 본 논문에서는 평면의 각 귀퉁이에 설치된 4대의 카메라를 이용하며, 그 중 한 대에만 마커가 포착되면 위치 및 자세 측정이 가능하다. 또한 카메라 화각과 측정 정밀도의 상충 문제도 해결할 수 있다. 제시된 기법의 타당성을 다양한 조건의 시뮬레이션을 통하여 검증하였으며 이는 로봇 네비게이션이나 컨테이너 크레인의 자동 양/하역에 응용될 수 있다.
컴퓨터 비전을 이용한 컨테이너 샤시 유도 및 위치 측정 시스템 설계
박소정(SoJung Park),변성민(SungMin Byun),박동윤(DongYoon Park),김민환(MinHwan Kim) 한국멀티미디어학회 2006 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2006 No.1
항만 첨단화 및 하역 자동화를 위해 컨테이너 샤시의 3차원 위치 정보는 매우 중요하다. 본 논문에서는 컨테이너 샤시를 유도하고 위치를 측정하는 시스템을 설계하였다. 컨테이너 샤시 운전자의 부담을 줄이고 정차 유도 시간을 최소화하기 위해 실시간 차영상을 이용해 샤시를 유도하고, 다양한 샤시의 형태 및 적재 유형에 따라 다른 특징점들을 추출하여 스테레오 비전을 이용하여 샤시의 3차원 위치를 측정 한다. 14대1 크기의 컨테이너 샤시 모형을 이용하여 실험한 결과를 실시간 모니터링하여 제안한 시스템 설계의 타당성을 보였다.
성원구(Wongoo Seong),변성민(Sungmin Byun),김민환(Minhwan Kim) 한국멀티미디어학회 2010 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2010 No.2
공장 생산라인의 다품종 소량화가 진행됨에 따라 유연성이 높은 AGV 기반 시스템이 많이 사용되고 있다. AGV 주행 방식 중 라인 기반 유도 방식을 고려 해볼 때 라인의 훼손 및 다양한 경로를 설정 할 수 없다는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복 할 수 있는 비전 기반 라인 추적 시스템을 제안한다.
정성훈(Sunghoon Jung),박소정(Sojung Park),변성민(Sungmin Byun),김민환(Minhwan Kim) 한국멀티미디어학회 2006 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2006 No.1
항만에서 외부트럭에 컨테이너를 하역하는 작업을 자동화 하기 위해서는 스프레더의 위치 및 자세를 인식하는 것이 필수적으로 필요하다. 스프레더는 3차원 공간에서 하나의 평면으로 생각할 수 있으므로, 이 평면의 자세를 측정하는 문제로 볼 수 있다. 본 연구에서는 camera calibration 기술을 활용하여 이 문제를 해결하는 방법을 제시한다. 이때 카메라의 내부(intrinsic) 변수는 사전에 구한 것으로 사용하고, 외부(extrinsic) 변수는 지상에 설치한 4개 마커(marker)악 원근적(perspective) 변형 정도를 측정하여 다이내믹하게 결정한다. 3DS MAX를 이용한 그래픽적 시뮬레이션을 통해 제시한 방법이 타당함을 확인하였으며, 실제 카메라 영상에 대한 실험을 통해 실제 환경에서 활용이 가능함을 보였다.
수직 및 근거리 뷰 장면에서 사람 감지를 위한 특징 추출 및 분석
정성훈(Sunghoon Jung),송영상(Youngsang Song),변성민(Sungmin Byun),박소정(Sojung Park),김민환(Minhwan Kim) 한국멀티미디어학회 2007 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2007 No.1
위험지역에서 사람이 불의의 사고를 당하는 것을 방지하기 위해 사람을 효율적으로 실시간에 감지해낼 수 있는 방법이 필요하다. 현재 원거리 뷰 장면에서 사람을 감지하는 연구결과는 많이 제시되어 있으나, 수직 뷰나 근거리 뷰 장면에 대한 연구결과는 부족한 상황이다. 이에, 본 논문에서는 수직 뷰와 근거리 뷰에서 사람을 감지하는데 유용한 특징들을 분석하고 추출하였다. 수직 뷰와 근거리 뷰의 샘플을 분석하여 10개의 후보 특징들을 추출하였으며, 인공신경망 기법으로 이 특징들에 대한 학습 결과를 분석하여 다른 움직임 객체로부터 사람을 분류하는데 가장 유용한 4개의 특징들을 각각 추출하였다. 기존에 제시된 원거리 뷰에 유용한 특징들과의 차이도 살펴보았다. 본 논문에서 추출하여 제시한 특징들은 세 가지 뷰가 모두 나타나는 PTZ 카메라 기반의 감시 시스템에서 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대한다.