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기술 가이드/컴퓨터 비전 & AI

Hough Transform: 곡선 인식과 기하학 패턴 활용 사례 Hough Transform이란 무엇인가?Hough Transform(허프 변환)은 컴퓨터 비전과 이미지 처리 분야에서 직선이나 원, 타원 같은 기하학적 도형을 검출하는 데 사용되는 강력한 수학적 기법입니다. 1962년 Paul Hough에 의해 처음 고안되었으며, 그 이후로 다양한 형태의 변형(Generalized Hough Transform 등)을 통해 복잡한 형태의 물체 인식에도 활용되고 있습니다.이미지 상의 선이나 곡선은 픽셀의 집합으로 표현되지만, 이 픽셀들을 하나의 구조적 형태로 인식하는 것은 고난도의 작업입니다. Hough Transform은 이러한 픽셀의 집합을 파라미터 공간(parameter space)으로 변환하여, 특정 형태의 도형을 효과적으로 검출할 수 있게 해줍니다.Hough Tr.. 더보기
Geometry‑based SLAM과 컴퓨터 비전 연계 탐사 로봇 설계 서론: SLAM과 탐사 로봇의 필요성자율 이동 로봇, 특히 탐사 로봇은 지도 없이 낯선 환경을 스스로 파악하고 탐색할 수 있어야 합니다. 이런 시스템을 가능하게 만드는 핵심 기술이 바로 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)입니다. SLAM은 로봇이 자신의 위치를 실시간으로 추정하면서 동시에 주변 환경의 지도를 작성하는 알고리즘입니다. 그중에서도 Geometry-based SLAM은 3차원 공간에서 기하학적 특징을 이용해 더욱 정밀한 위치 추정과 환경 인식을 가능하게 합니다.여기에 컴퓨터 비전 기술이 결합되면, 탐사 로봇은 단순한 장애물 회피를 넘어, 시각 데이터를 분석해 환경을 해석하고 결정을 내리는 고차원적 자율성을 갖추게 됩니다.Geometry-based SL.. 더보기
Active Vision 시스템: 능동적 이미지 인식 알고리즘 최신 기법 능동적 비전 시스템이란 무엇인가?Active Vision(능동적 비전)은 고정된 시점에서 수동적으로 이미지를 받아들이는 전통적인 컴퓨터 비전 방식과 달리, 시각 정보의 획득 자체를 능동적으로 제어하는 접근 방식입니다. 즉, 시스템이 필요에 따라 시야를 이동하거나, 특정 물체에 초점을 맞추거나, 센서의 위치를 조정함으로써 더 나은 인식 결과를 유도하는 구조입니다.이러한 시스템은 사람의 시각 인지 방식을 모방합니다. 우리는 어떤 대상을 이해하려 할 때 눈을 움직여 다양한 각도에서 관찰하고, 중요 요소에 집중하며, 배경을 자동으로 무시합니다. Active Vision은 이러한 인간의 시각적 주의(attention)와 움직임을 AI 시스템에 통합하려는 시도라고 할 수 있습니다.전통적 컴퓨터 비전과의 차이점기존 .. 더보기
Stereo Vision을 활용한 몰입형 AR 콘텐츠 생성 방법 Stereo Vision이란 무엇인가?Stereo Vision(스테레오 비전)은 사람의 두 눈처럼 두 개의 카메라를 사용해 동일한 장면을 서로 다른 각도에서 촬영한 뒤, 그 차이를 기반으로 3차원 정보를 추정하는 기술입니다. 이 기술은 깊이(depth) 정보를 얻는 데 매우 유용하며, 증강현실(AR) 콘텐츠의 몰입도를 극대화할 수 있는 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다.전통적인 AR은 2D 이미지나 단일 카메라 기반의 공간 인식 기술에 의존했지만, Stereo Vision은 깊이 감지의 정밀도를 한층 높여 실제 공간을 정밀하게 매핑하고, 가상의 객체가 현실 공간에 자연스럽게 배치되도록 돕습니다.AR 콘텐츠와 Stereo Vision의 결합이 중요한 이유1. 더 현실적인 공간 인식AR 콘텐츠의 몰입도를 결정.. 더보기
3D Depth Estimation: 단안 카메라를 통한 거리 추정 기법 서론: 3D Depth Estimation의 중요성3D Depth Estimation, 즉 3D 깊이 추정은 단일 이미지 또는 여러 이미지를 통해 장면 내 각 픽셀의 깊이 정보(카메라로부터의 거리)를 추론하는 기술입니다. 이는 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 가장 핵심적이고 도전적인 연구 분야 중 하나로 손꼽힙니다. 자율주행, 로봇 공학, 가상/증강 현실(VR/AR), 3D 모델링, 그리고 의료 영상 분석 등 수많은 첨단 기술 분야에서 3D 깊이 정보는 필수적인 역할을 수행합니다. 특히, 단안 카메라(Monocular Camera)를 이용한 깊이 추정은 비용 효율성과 시스템 단순성이라는 장점으로 인해 큰 주목을 받고 있습니다. 스테레오 카메라나 LiDAR와 같은 고가의 센서 없이도 3D 환경을 이해.. 더보기
OpenCV + 딥러닝 기반의 영역 분할(Segmentation) 기술 심층 분석 영역 분할(Segmentation)의 개요이미지 처리와 컴퓨터 비전 분야에서 **영역 분할(Segmentation)**은 특정 객체나 픽셀 단위로 이미지를 구분해 내는 핵심 기술입니다. 이 기술은 자율주행, 의료 영상 분석, 산업용 검사 시스템, 스마트 시티 인프라 등 다양한 분야에서 필수적으로 사용됩니다.영역 분할은 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다. **세멘틱 세그멘테이션(Semantic Segmentation)**은 동일한 클래스에 속하는 픽셀을 구분하는 작업이며, **인스턴스 세그멘테이션(Instance Segmentation)**은 같은 클래스 안에서도 각 객체를 식별할 수 있도록 합니다. 이 글에서는 특히 OpenCV와 딥러닝 기술을 결합한 실제 구현과 활용에 중점을 두고 설명합니다.OpenC.. 더보기
Edge & Contour Detection을 넘어선 실시간 경계 인식 기술 서론: 경계 인식 기술의 진화컴퓨터 비전의 핵심 과제 중 하나는 이미지나 영상에서 객체의 형태를 식별하고 경계를 인식하는 것입니다. 이 역할을 오랫동안 수행해 온 기술이 바로 Edge Detection(에지 검출)과 Contour Detection(윤곽선 검출)입니다. 하지만 최근에는 이 전통적인 방식에서 진화한 실시간 경계 인식 기술이 등장하며 정밀도와 속도 면에서 새로운 혁신을 불러오고 있습니다.Edge & Contour Detection은 이미지 내 픽셀의 밝기 변화 또는 형태의 연속성을 기반으로 경계를 파악합니다. 대표적인 알고리즘으로는 Sobel, Canny, Laplacian, Harris Corner, 그리고 OpenCV 기반의 윤곽선 추적 함수 등이 사용되어 왔습니다. 하지만 정적인 환경이.. 더보기
AI 기반 게임 캐릭터 개발: 진화하는 디지털 생명체 게임 캐릭터 개발에서 AI가 왜 중요한가?게임 산업은 항상 기술 혁신과 함께 진화해왔습니다. 초기의 단순한 스크립트 기반 캐릭터에서 오늘날의 인공지능(AI)을 탑재한 몰입형 캐릭터까지, 플레이어 경험의 중심에는 항상 캐릭터가 있습니다. 특히 AI 기술이 접목되면서 게임 속 캐릭터는 더 이상 정적인 오브젝트가 아닌, 상황을 인지하고 반응하며 학습하는 ‘지능적 존재’로 진화하고 있습니다.AI 기반 게임 캐릭터는 단순한 행동 패턴을 넘어서, 감정 표현, 전략적 판단, 플레이어의 스타일에 적응하는 능력 등을 갖출 수 있습니다. 이는 몰입감과 현실감을 극대화하며, 게임의 재미를 비약적으로 향상시키는 핵심 요소로 작용합니다.AI 게임 캐릭터의 핵심 기술 요소1. 행동 트리(Behavior Tree)와 상태 기계(F.. 더보기

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