본 논문에서는 차량 자동 인식 시스템(AVI:Automatic Vehicle Identification)구현에 있어 목표 영역이 되는 차량 번호판과 운전자 얼굴의 특진요소를 효율적으로 추출하기 위한 방법에 대해 다루고자 한다. 이를 위해 카메라를 두 대 설치하여 한 대의 카메라로부터는 차량 번호판 영역을 추출하고 또 하나의 카메라로는 운전자의 얼굴영역을 추출한다. 목표가 되는 두 영역의 추출을 위해 환경에 불변인 경계선 추출 방법을 제안하였고, 히스토그램의 특성을 이용하여 목표영역을 추출한다. 최종적으로 차량 번호판의 경우 추출된 번호판 영역 에 다시 X, Y 라인히스토그램을 이용하여 문자영역의 분리를 행하였고, 운전자의 경우 눈, 코, 입 등에 대한 특징을 추출하였다.
국토이용계획도, 도시계획도, 농업진흥지역도, 산지이용구분도 등 용도지역·지구 자료는 법적·공간적 특성으로 자료간 연관성을 가지고 있다. 그러나 부처별·부서별 제도운용에 따른 자료공유의 어려움, 수작업체계에 의한 용도지역·지구 경계선의 저확성 한P 등으로 자료간의 관계가 일관성이 결여되어 토지 이용에 많은 문제가 발생하고 있다. 이 연구에서는 GIS의 중첩기법을 이용하여 용도지역·지구 자료간 불부합 실태와 원인을 분석하고, 이러한 문제를 해결할 수 있는 방안으로서 자료간 연관성을 고려한 데이터모델링 방안을 제시하였다.
본 논문은 색종이 리스트를 미리 생성하여 필요할 때마다 불러들여 찢어 붙이는 방법의 색종이 모자이크 렌더링 기법을 소개한다. 색종이 리스트는 색종이 이외에도 잡지와 같은 다양한 종이들을 미리 생성하여 사용할 수 있기 때문에 여러 가지 형태의 모자이크를 표현 할 수 있다는 장점을 가진다. 색종이 모자이크를 생성하기 위해서는 색종이 타일의 선택, 모양 결정, 그리고 배치의 3가지 과정을 거쳐야 한다. 먼저 색종이 타일을 붙일 위치에서 가장 알맞은 타일을 리스트로부터 선택하고, 적절한 모양으로 찢는다. 마지막으로 입력 영상의 특징(경계선 등)이 유지될 수 있도록 타일을 배치하여 최종 결과 영상을 생성한다.
본 연구에서는 Greenland의 Sondrestrom 지역에 존재하는 빙하의 운동을 관측하기 위해 두 장의 ERS-1 SAR 영상을 이용한 SAU Interferometry(InSAR) 기법을 적용하였다. 본 연구에서 사용한 지역은 영상 좌편의 암석 지역과 영상 우편의 빙하 지역으로 구성되어 있기 때문에 복잡한 위상차를 보이며, 두 지역의 경계선 지역에서는 자료의 상관도(coherence)가 떨어지기 때문에 절대위상 복원(phase unwrapping) 수행시 시작점(seed point) 위치의 선정이 매우 중요한 사항이다. 또한 대상 지역에 대한 정확한 기준점의 확보가 어렵기 때문에 기선길이(baseline) 추정시 대상지역의 수치고도모형을 이용하여 많은 수의 기준점을 추출하여 기선길이를 추정하였다. 그 결과로 위성의 경사거리 방향에 대한 빙하의 속도 성분을 추출할 수 있었다.
오늘날 첨단기술 보호는 국가간 경계선이 무너진 경제 무한 경쟁속에서 기업과 국가가 살아남기 위한 가장 기본적 요구사항이 되었다. 이러한 상황속에서 그간 정부 주도의 산업보안활동이 민간 중심의 자율적 활동으로 점차 변화되면서 기업에서는 기술보호를 위해 막대한 예산을 투입하여 첨단보안시스템을 설치하고 있다. 그러나 애써 구축된 첨단보안시스템의 감시망이 전통적 방식으로 간단히 무력화시키는 사례가 발생하여 새로운 패러다임의 보안대책이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 날로 다양해지는 위협으로부터 첨단기술을 보호하기 위해 기존의 보안시스템과 사회공학적 위협 분석 기법을 융합한 기술유출 조기경보체계에 대한 모델에 대해 제안하였다.
다공질 물질 속에서 일어나는 저속 유동(Darcy Flow)에 동반한 열 및 물질 전달 문제를 해석하기 위한 새로운 수치 해석 기법이 소개되고 간단한 예제를 통하여 그 성능을 평가하였다. 본 연구의 수치 해석법은 다공질 물질 속에서 일어나는 모든 전달 현상에서 중요한 확산효과(Dispersion Effect)를 쉽게 처리할 수 있으며 특히 미정 경계선 문제(Moving Boundary Problem) 해석에도 효과적으로 적용될 수 있어 응용 범위가 넓을 것으로 기대된다.
This paper presents contour simplification method and a regional hierarchical segmentation algorithm based on PSNR for the transmission of image in mobile communication, of which available bandwidth is very limited. It first takes into account the global information and produces a coarse segmentation, that is, with a small number of regions. Then, each segmented region has different quality. Thus, the region with low quality is selected by PSNR and improved by introducing regions corresponding to more local information. It is able to improve the subjective quality of image and reduce contour information. In addition, contour simplification method is proposed for the efficient lossless chain coding. The proposed method can be applied to the applications such as mobile communications and videotelephone through PSTN, of which the available transmission bandwidth is very limited.
4차 산업 혁명과 함께 인공지능이 발전 하고 있다. 그 CNN 등 과 같은 이미지 관련 신경망들이 발전되어 가스 탐지와 같은 여러 분야에서 사용되고 있다. 하지만 가스 탐지는 Box 형태의 탐지가 일반적이고 Segmentation에 관한 연구는 있지만 연기와 같이 경계선이 불분명한 개체에 대해서는 연구가 미비하다. 본 논문에서는 Segmentation에 강력한 성능을 보이는 U-net을 활용하여 Box 형태가 아닌 Segmentation을 진행하여 픽셀단위로 연기를 탐지하고자 한다.
본 논문에서는 고해상도의 항공 영상으로부터 건물의 3차원 정보를 자동으로 생성하는 방법을 제안하였다. 먼저 에지 보존 필터를 사용하여 영상에 포함된 잡음을 제거한 후에 watershed 기법을 이용하여 에지의 위치를 보존하고 영상 분할을 수행한다. 분할된 영역의 경계선에 위치한 화소의 곡률을 계산하여 control point를 검출하고 control point 사이의 선소를 추출한다. 추출된 선소들의 방향과 길이를 고려하여 선소의 연결을 수행하고 최종적으로 화소의 그레디언트 크기를 이용하여 선소의 위치를 조정한다. 공면의 그룹화와 다각형 조각을 형성하는 과정은 각 영역에 대해 공선 기하학과 비행 정보를 이용하여 정합된 3차원 선소들을 선택하여 이루어진다. 항공 영상에 제안한 방법을 적용하여 건물 지붕을 정확하게 검출할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 참외 수확로봇을 위한 비전 기반 참외 위치인지 알고리즘을 제시하였다. 입력된 영상의 RGB값을 HSI값으로 변환 후 Hue 값을 이용하여 이진화를 수행한 후에 참외 영역을 추출하였다. 형태학적 필터링을 이용하여 잡음을 제거한 후에 경계선 검출과 convex hull 기법을 이용하여 최외각 정점을 검출하였다. RANSAC 알고리즘에 의하여 참외에 대한 타원 정합을 수행하고 참외의 중심점, 장축 및 단축의 길이, 회전각도에 대한 정보를 획득하였다. 참외 모델에 대한 다양한 시뮬레이션 실험에 의해 제안한 방법의 유효성을 검증하였고, 실제 참외에 적용시켜 제안한 방법의 타당성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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