[논문]영상처리 기반 모의 사격 표적지 탄착점 추출

이태국; 임창균; 김강철; 김용민

영상처리 기반 모의 사격 표적지 탄착점 추출
Extracting the Point of Impact from Simulated Shooting Target based on Image Processing 원문보기

인터넷정보학회논문지 = Journal of Korean Society for Internet Information, v.11 no.1, 2010년, pp.117 - 128

이태국 (롯데정보통신) , 임창균 (전남대학교 컴퓨터공학) , 김강철 (전남대학교 컴퓨터공학) , 김용민 (전남대학교 전자상거래)

초록
AI-Helper

소모적이고 안전사고에 노출된 실탄 사격을 대체할 수 있는 사격 시뮬레이션 시스템과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 센서 기반 기술을 이용한 인식 방법을 사용하지 않고 영상처리기반 기술을 이용하여 탄착점을 추출하는 과정을 제시하였다. 이를 위해 모의총기의 총구에 부착된 카메라로부터 획득한 영상 분석을 통해 탄착점 위치를 찾아내고, 그 탄착점의 좌표 값과 과녁과의 매핑을 통한 최종 사격결과를 계산하여 제공할 수 있도록 한다. 이 시스템은 전송된 영상에서 영사영역을 구분하는 단계, 영사영역 내에서 탄착점 위치를 추출하는 단계, 탄착점 위치에 따른 사격결과를 계산하여 사용자에게 제공하는 단계로 나누어진다. 전송된 영상을 이진 영상으로 변환 후 영사영역의 꼭짓점의 위치를 찾고 그 안에 존재하는 탄착점을 추출한다. 구현된 탄착점 추출과정을 단계별로 제시하였으며 모의 사격 시스템을 위한 인터페이스에서 결과를 확인 할 수 있도록 하였다. 실험을 통해 영사영역의 꼭짓점 위치의 정확성을 확인하였으며 탄착점 추출 및 그에 따른 점수 환산결과를 확인할 수 있도록 하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

There are many researches related to a simulated shooting training system for replacing the real military and police shooting training. In this paper, we propose the point of impact from a simulated shooting target based on image processing instead of using a sensor based approach. The point of impact is extracted by analyzing the image extracted from the camera on the muzzle of a gun. The final shooting result is calculated by mapping the target and the coordinates of the point of impact. The recognition system is divided into recognizing the projection zone, extracting the point of impact on the projection zone, and calculating the shooting result from the point of impact. We find the vertices of the projection zone after converting the captured image to the binary image and extract the point of impact in it. We present the extracting process step by step and provide experiments to validate the results. The experiments show that exact vertices of the projection area and the point of impact are found and a conversion result for the final result is shown on the interface.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

실제로 사람은 기계처럼 완전히 총기를 지면과 평행한 상태에서 격발하기는 매우 힘들 것이다. 때문에 본 연구에서는 약간의 기울어짐을 고려하여 실험을 행하였다. 4개의 꼭짓점을 찾기 위하여 그림 6(a)에서와같이 이진화된 영상의 각 픽셀들을 하나씩 검사한 후 검은색 픽셀을 찾고 그것을 첫 번째 꼭짓점 (A)으로 가정한다.
본 연구에서는 시간과 비용뿐 아니라 사고의 위험을 줄이고 현장감 있는 모의 사격환경을 제공할 수 있는 시스템을 개발하기 위해 탄착점 추출을 영상처리 기반으로 수행하였다. 총구에 장착된 카메라를 이용하여 빔 프로젝트에 의해 영사된 과녁이 포함된 영상을 이용하여 탄착점을 추출 및 탄착점이 갖는 점수 판단하는 방법을 소개 하였다.
이러한 문제점을 해결하기 위해 레이저 포인터를 사용하고 있지만 이 방법 역시 표적지가 충격이나 바람에 의해 변형될 수 있고, 탄착점이 겹칠 경우 영상처리가 쉽지 않다는 단점을 안고 있다. 본 연구에서는 영상처리를 기반으로 한 모의 사격훈련 시스템에서의 탄착점 추출 기술에 관한 연구를 수행하였다.

가설 설정

때문에 본 연구에서는 약간의 기울어짐을 고려하여 실험을 행하였다. 4개의 꼭짓점을 찾기 위하여 그림 6(a)에서와같이 이진화된 영상의 각 픽셀들을 하나씩 검사한 후 검은색 픽셀을 찾고 그것을 첫 번째 꼭짓점 (A)으로 가정한다. 두 번째 꼭짓점은 그림 6(b)에서 보듯이 첫 번째 꼭짓점 (A)를 추출한 후 함수 그래프 x = x1을 축으로 오른쪽 영상 중 검은색에서 흰색으로 반전된 부분 중 x값이 최대인 값의 좌표를 찾는다.

제안 방법

이를 위해 카메라를 고정시킨 상태에서 100회에 걸쳐 꼭짓점 추출을 시행하였다. 같은 위치에서 같은 영상을 캡처하여 일관성을 유지하여 신뢰성 있는 실험을 행할 수 있도록 하였다. 그 결과 매회 실행시 각 꼭짓점의 위치가 최대17픽셀에서 최소 0픽셀의 차이를 보였지만 표 3에서 볼 수 있듯이 평균적으로는 매우 작은 오차를 가져 왔다.
영사영역을 인식하기 위해서 초기에는 캡처 영상으로부터 에지를 먼저 추출하여 캡처 영상으로 부터 과녁영역을 추출해내는 방법으로 접근하였다[10]. 그러나 에지화면으로 변환하면서 생기는 계산시간이 비교적 많이 소요된다는 단점과 잡음 등에 의해 에지 변환된 캡처 영상에서 영사영역 부분으로 일반화 할 수 있는 알고리즘을 구현하는데 어려움이 있어 캡처 영상을 이진영상으로 변환하여 영사영역 추출하는 방법을 사용하였다. 이 방법은 이진영상으로 변환된 캡처 화면에서 영사영역부분의 네 꼭짓점을 이용하는 방법으로 비교적 변환과정이 단조롭고 빠르며 미세 잡음 등에는 민감하지 않다.
탄착점 추출을 위한 영사영역 인식은 빔 프로젝트에 의해 영사된 영사영역의 밝기가 주변 밝기보다 밝음을 이용하여 이진영상처리와 꼭짓점 추출 방법을 이용하여 구현하였다. 그리고 탄착점 위치 좌표 추출은 영사영역과 과녁이미지와의 매핑처리를 활용하였고 탄착점 위치에 따른 점수를 계산하여 사용자에게 보여주는 프로그램을 개발하였다.
따라서 영사영역이 왼쪽으로 기울어졌을 경우 첫 번째 꼭짓점 A와 두 번째 꼭짓점 B가 이루는 선분의 길이와 두 번째 꼭짓점 B와세 번째 꼭짓점 C가 이루는 선분의 길이의 비가 5:4가 될 것이고 반대로 영사영역이 오른쪽으로기울어졌을 경우 4:5가 될 것이다. 따라서 첫 번째 꼭짓점 A와 두 번째 꼭짓점 B가 이루는 선분의 길이와 두 번째 꼭짓점 B와 세 번째 꼭짓점 C가 이루는 선분의 길이의 비를 통해 영사영역이 어느 쪽으로 기울어졌는지를 판단하였다.
그러나 우리가 원하는 값은 과녁 내의 탄착점 위치이다. 따라서 추출 하려고 하는 탄착점 위치의 값은 실제 영사될 과녁 화면과 캡처 이미지 분석으로 구한 영사영역과의 비율을 구한 후 영사영역 내의 T_d위치를 실제 영사될 과녁 화면과 매핑 하여 구한다. 과녁화면 내에서 점 T_d의 위치를 구하기 위해서는 점 A'를 기준점으로 하여, 영사영역의 가로와 세로의 길이, A'의 좌표, 그리고 T_d의 좌표를 이용하여 구할 수 있다.
기존의 레이저를 사용하는 경우는 채점을 위한 평가 시스템의 구현이 쉽지 않아 신뢰도에 문제가 발생할 수 있다. 또한 특허권 제약 문제에서 유리한 순수 영상처리 기법만을 활용하는 방법을 사용하여 탄착점을 추출한다.
이때 격발신호 전송과 영상획득을 처리된 데 소요되는 시간은 실제 탄환이 총구를 떠나서 과녁에 닿을 때까지 걸리는 시간보다 빠르기 때문에 격발시간과 획득한 시간과의 지연된 시간은 고려하지 않아도 된다. 마지막으로 영상획득이 이루어지면 PC에서는 획득된 영상을 분석하여 본 연구에서 사용한 탄착점 추출법을 이용하여 탄착점의 위치를 추출한후 해당된 점수를 할당한다.
천장형 빔 프로젝트를 설치하여 PC 에서 출력한 과녁영상을 벽면 화이트 스크린에 영사한다. 무선카메라로 촬영한 영상을 캡처하여 탄착첨을 추출 할 수 있도록 개발한 알고리즘을 이용하여 탄착점의 위치를 구한 후 그 탄착점이 속하는 점수를 할당할 수 있도록 구현하였다.
이러한 실험을 100회를 실험한 결과 캡처 상황에서 전반사 되지 않은 상태에서는 98회를 행하였는데 그림 11과 유사한 결과를 가져왔다. 본 연구의 결과를 확인 하기 위해 카메라 캡처영역의 가운데 점의 위치가 영사 영역내 과녁이미지의 가운데를 촬영하도록 고정시키고 테스트 프로그램을 이용하여 200회를 반복 수행을 통해 원하는 결과가 나오는지를 확인해보았다.
영사영역을 정확하게 추출하였는지를 확인하기 위해 추출된 각 꼭짓점의 위치를 실제 좌표와 비교 하였다. 이를 위해 카메라를 고정시킨 상태에서 100회에 걸쳐 꼭짓점 추출을 시행하였다.
영사영역을 정확하게 추출하였는지를 확인하기 위해 추출된 각 꼭짓점의 위치를 실제 좌표와 비교 하였다. 이를 위해 카메라를 고정시킨 상태에서 100회에 걸쳐 꼭짓점 추출을 시행하였다. 같은 위치에서 같은 영상을 캡처하여 일관성을 유지하여 신뢰성 있는 실험을 행할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 시간과 비용뿐 아니라 사고의 위험을 줄이고 현장감 있는 모의 사격환경을 제공할 수 있는 시스템을 개발하기 위해 탄착점 추출을 영상처리 기반으로 수행하였다. 총구에 장착된 카메라를 이용하여 빔 프로젝트에 의해 영사된 과녁이 포함된 영상을 이용하여 탄착점을 추출 및 탄착점이 갖는 점수 판단하는 방법을 소개 하였다. 모의 사격 시스템의 핵심 기술인 탄착점 추출에 관한 좀 더 높은 인식률과 정확성 및 활용성이라는 요구를 감안함은 물론 외자 기술에서 벗어난 영상처리를 기반으로 한 기술을 통해 탄착점을 추출할 수 있음을 확인하였으며 이를 구현 및 실험을 통해 이를 검증하였다.
모의 사격 시스템의 핵심 기술인 탄착점 추출에 관한 좀 더 높은 인식률과 정확성 및 활용성이라는 요구를 감안함은 물론 외자 기술에서 벗어난 영상처리를 기반으로 한 기술을 통해 탄착점을 추출할 수 있음을 확인하였으며 이를 구현 및 실험을 통해 이를 검증하였다. 탄착점 추출을 위한 영사영역 인식은 빔 프로젝트에 의해 영사된 영사영역의 밝기가 주변 밝기보다 밝음을 이용하여 이진영상처리와 꼭짓점 추출 방법을 이용하여 구현하였다. 그리고 탄착점 위치 좌표 추출은 영사영역과 과녁이미지와의 매핑처리를 활용하였고 탄착점 위치에 따른 점수를 계산하여 사용자에게 보여주는 프로그램을 개발하였다.
탄착점 추출이 제대로 이루어 졌는지 확인하기 위해 그림 12와 같이 과녁이미지의 각 점수 영역에 추출될 탄착점위치가 포함되도록 인위적으로 카메라 위치를 조작하여 그 결과를 확인하였다. 영사영역 내에서의 탄착점 위치와 실제 영사될 이미지와의 매핑 처리시 소수점 처리를 반올림하여 처리하였기 때문에 약간의 오차가 있을 것으로 예상 했으나 100회의 테스트 결과 100회 모두 정확한 값을 추출해냈다.

대상 데이터

영상처리 기반의 탄착점 추출방법을 연구 및 테스트하기 위해 무선카메라, 무선카메라 수신기, 무선 통신을 위한 Zigbee 2개, 모의사격용 총, 퍼스널 컴퓨터와, 빔 프로젝트, 화이트 스크린을 사용하였다. 그림2는 우리가 설정한 시나리오를 바탕으로 이루어진 탄착점 추출을 위한 시스템의 구성도를 보여주고 있다.
이벤트를 수신한 PC는 모의사격용총의 총구에 설치된 무선카메라에서 PC의 USB포트에 연결된 무선카메라 수신기를 통해 과녁이 영사된 스크린이 포함된 영상을 획득한다. 이때 격발신호 전송과 영상획득을 처리된 데 소요되는 시간은 실제 탄환이 총구를 떠나서 과녁에 닿을 때까지 걸리는 시간보다 빠르기 때문에 격발시간과 획득한 시간과의 지연된 시간은 고려하지 않아도 된다.
카메라를 통해 촬영하고 있는 영상 중 수신측 Zigbee를 통해 격발신호를 수신 하였을 때의 영상을 획득한다. 캡처된 이미지의 가운데 점(P)의 위치를 파악하고 캡처된 이미지를 분석하여 탄착점을 찾는다.

성능/효과

총구에 장착된 카메라를 이용하여 빔 프로젝트에 의해 영사된 과녁이 포함된 영상을 이용하여 탄착점을 추출 및 탄착점이 갖는 점수 판단하는 방법을 소개 하였다. 모의 사격 시스템의 핵심 기술인 탄착점 추출에 관한 좀 더 높은 인식률과 정확성 및 활용성이라는 요구를 감안함은 물론 외자 기술에서 벗어난 영상처리를 기반으로 한 기술을 통해 탄착점을 추출할 수 있음을 확인하였으며 이를 구현 및 실험을 통해 이를 검증하였다. 탄착점 추출을 위한 영사영역 인식은 빔 프로젝트에 의해 영사된 영사영역의 밝기가 주변 밝기보다 밝음을 이용하여 이진영상처리와 꼭짓점 추출 방법을 이용하여 구현하였다.
탄착점 추출이 제대로 이루어 졌는지 확인하기 위해 그림 12와 같이 과녁이미지의 각 점수 영역에 추출될 탄착점위치가 포함되도록 인위적으로 카메라 위치를 조작하여 그 결과를 확인하였다. 영사영역 내에서의 탄착점 위치와 실제 영사될 이미지와의 매핑 처리시 소수점 처리를 반올림하여 처리하였기 때문에 약간의 오차가 있을 것으로 예상 했으나 100회의 테스트 결과 100회 모두 정확한 값을 추출해냈다.

후속연구

향후 카메라의 조리개의 운용방법을 자동화 할수 있는 방법 접목하여 전반사현상 처리기술까지 포함한 보다 정확하고 신뢰성 높은 탄착점 추출 방법이 가능하도록 하면, 이를 통해 외자 기술에 지출되고 있는 국방비를 줄이고 저비용으로 사격 능력 향상을 꾀할 수 있는 실감형 모의 사격 훈련 시스템을 완성되고 더 나아가 영상처리 기반의 게임 산업이나 유비쿼터스 시스템에 응용에 활용될 수 있을 것이라고 기대한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	본 논문에서 영상처리기반 기술을 이용하여 탄착점을 추출하는 시스템은 어떤 단계로 나누어지는가?	이를 위해 모의총기의 총구에 부착된 카메라로부터 획득한 영상 분석을 통해 탄착점 위치를 찾아내고, 그 탄착점의 좌표 값과 과녁과의 매핑을 통한 최종 사격결과를 계산하여 제공할 수 있도록 한다. 이 시스템은 전송된 영상에서 영사영역을 구분하는 단계, 영사영역 내에서 탄착점 위치를 추출하는 단계, 탄착점 위치에 따른 사격결과를 계산하여 사용자에게 제공하는 단계로 나누어진다. 전송된 영상을 이진 영상으로 변환 후 영사영역의 꼭짓점의 위치를 찾고 그 안에 존재하는 탄착점을 추출한다.
	실탄을 이용한 사격훈련은 어떤 피해의 가능성을 가지고 있는가?	⦁ 소음공해 ⦁ 막대한 국가 예산 소모 ⦁ 예산부족으로 인한 훈련기회 부족 ⦁ 사격장내 버려진 탄두로 인해 자연환경 오염 ⦁ 사격장 주변 통제로 인한 국가 토지 비효율적 활용 ⦁ 사격 훈련 도중 군 자살 및 오발 사고 발생 가능성
	모의 사격 시스템의 핵심은 어떤 기술인가?	모의 사격 시스템의 핵심은 사용자가 사격을 했을 때 탄착점의 위치를 정확히 판단할 수 있는 탄착점 추출 기술이다[4,5,6,7,8]. 조사에 따르면 지금까지 제안된 모의 사격 시스템의 탄착점 추출 기술은 크게 두 가지로 분류할 수 있다.

참고문헌 (10)

chosun.com http://news.chosun.com/site/data/html_dir/2008/09 /17/2008091701669.html, 2008. 9.
서울신문 http://newswire.seoul.co.kr/newsRead.php?mdA01 &tm3&no69868&cat1100&cat11104, 2005, 8.
최성빈,한철희, "국방벤처 활성화 대책".국방정책연구, 한국국방연구원, 2001년 겨울호. pp268. 2001.
오세창, 정화영, "모의 사격 시스템을 위한 레이저 빔의 인식" 한국인터넷정보학회 춘계학술발표대회 제8권 제1호, pp. 537-542, 2007. 6.
오민희, "레이저 발사기를 사용한 신속 대응 사격 훈련 시스템 및 그 방법", 출원번호 10-2007-0089712 : 2007.09.05
이창훈, "레이져광 감지구조의 사격연습 표적장치", 등록번호 20--034-4496 : 2004. 03. 02
김재흠, "표적지의 탄착점 명중율 분석방법 및 그 시스템", 특허번호 10-046-0522 : 2004. 11. 29.
김맹수, "레이저 사격 훈련 시스템", KR Patent 20-0206981-0000, 2000. 10. 05
(주)디지털실크로드, "반발력 제시형 3D VR건(Gun) 슈팅게임시스템 개발", 정보통신산업기술개발 보고사업 연구개발 결과 보고서,2002. 10. 25.
임창균, 이태국, 서효방, "영상처리기반 탄착점 추출에 관한 연구", 한국인터넷정보학회춘계학술발표대회 제9권 제1호, pp. 411-414,2008. 5.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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