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영상기반 주차공간 분류 딥 모델을 위한 데이터 증강기법
http://doi.org/10.5626/JOK.2022.49.2.126
초음파 센서 또는 카메라를 이용한 주차 점유상태 판단 시스템이 실내 주차장 위주로 많이 사용되고 있다. 그러나 실외 주차장의 경우, 이러한 시스템들의 높은 설치 비용과 정확도 문제로 도입에 한계가 있다. 또한, 조명 상태, 카메라 위치, 그리고 지형지물의 다양성으로 인해 대표성을 가지는 학습데이터 확보에 어려움이 있어 딥러닝 적용이 제한된다. 본 논문에서는 이러한 데이터 부족 상황에서 증강기법들이 주차상태 분류를 위한 딥 모델 성능에 미치는 영향을 분석한다. 이를 위해, 주차구역 영상을 상황별로 분류하고, 네 가지 증강기법들을 ResNet, EfficientNet 그리고 MobileNet의 학습에 적용하였다. 성능평가 결과, mixup, stopper, rescaling 방법에서 각각 최대 5.2, 8.67, 15.44% 포인트 정확도가 향상되었다. 반면에, 다른 연구들에서 성능 향상 효과가 있었던 center crop의 경우 정확도가 평균 4.86% 포인트 하락하였다.
다중 네트워크 카메라 기반 실시간 파노라마 동영상 생성 시스템
파노라마 영상 생성관련 분야는 다양하게 연구되어 왔다. 기존의 방식들은 특수목적 하드웨어를 이용하거나, 후처리 소프트웨어를 이용하여 파노라마 영상을 생성한다. 하지만 이 방식들은 비용적인 문제와 조작의 번거로움의 문제가 있다. 또한 영상 내 특징 점의 존재 유무에 따라 정합이 가능한 범위도 제한된다. 본 논문에서는 저비용의 조작이 용이한 실시간 파노라마 동영상 생성 방법을 제안한다. 제안한 시스템에서는 저비용의 범용 하드웨어를 이용하여 영상을 촬영하고, 동영상 압축 스트리밍 방법을 통해 서버로 영상을 전송한 뒤 파노라마 영상을 정합한다. 구현된 시스템의 성능 분석을 통해 파노라마 영상의 생성 시간을 측정하였고 동영상이 생성됨을 확인하였다.
기울기와 노이즈에 강인한 바코드 검출 시스템
영상에서 바코드 영역을 검출하는 다양한 방식들이 연구되어 왔다. 기존 방식들은 주파수 성분특징을 이용하거나, Hough transform (HT)을 이용하여 바코드 영역을 검출한다. 하지만 이 방식들은 바코드의 기울기와 노이즈에 영향을 받는다. 또한 여러 개의 바코드가 있는 경우 정확히 검출하지 못한다. 본 논문에서는 바코드의 기울기와 노이즈에 강인하고, 복수 개의 바코드를 검출할 수 있는 방식을 제안한다. 우리는 전처리 단계로 Probabilistic Hough transform (PHT)를 이용하여 바코드 기울기, 노이즈, 그리고 개수에 상관없이 바코드가 존재할 가능성이 높은 영역을 추출한 후, 주파수 성분 분석을 통해 바코드를 찾아낸다. 구현된 시스템의 성능분석을 통해 다양한 환경에서 바코드 추출이 가능함을 확인했다.
스마트폰 가속도계를 이용한 점프동작 자동인식 촬영
본 논문에서는 자동으로 점프 동작을 인식하여 촬영하기 위한 점프 동작 인식 알고리즘을 제안하고, 가속도계가 장착된 스마트폰을 이용하여 촬영 시스템을 구현한다. 점프 동작은 개인의 신체적, 성별, 연령별 특성에 따라 다르기 때문에, 이들 특성에 비 의존적인 공통점을 감지할 수 있는 방법이 중요하다. 또한 점프 동작의 지속시간을 고려할 때 감지 알고리즘의 실시간 동작 가능성도 고려되어야 한다. 본 논문에서는 이를 고려한 두 가지 알고리즘을 제안하며, 이들을 스마트폰 어플리케이션으로 구현하여 촬영 실험을 진행하였다. 실험 결과 점프 동작 감지와 도약 동작을 포착한 사진 촬영이 가능하였다.
