본 논문은 얼굴인식 분야에 있어서 필수 과정인 얼굴 및 얼굴의 주요소인 눈과 입의 추출에 관한 방법을 제시한다. 얼굴 영역 추출은 복잡한 배경하에서 움직임 정보나 색상정보를 사용하지 않고 통계적인 모델에 기반한 일종의 형찬정합 방법을 사용하였다. 통계적인 모델은 입력된 얼굴 영상들의 Hotelling변환 과정에서 생성되는 고유 얼굴로, 복잡한 얼굴 영상을 몇 개의 주성분 갑으로 나타낼 수 있게 한다. 얼굴의 크기, 영상의 명암, 얼굴의 위치에 무관하게 얼굴을 추출하기 위해서, 단계적인 크기를 가지는 탐색 윈도우를 이용하여 영상을 검색하고 영상 강화 기법을 적용한 후, 영상을 고유얼굴 공간으로 투영하고 복원하는 과정을 통해 얼굴을 추출한다. 얼굴 요소의 추출은 각 요소별 특성을 고려한 엣지 추출과 이진화에 따른 프로젝션 히스토그램 분석에 의하여 눈과 입의 경계영역을 추출한다. 얼굴 영상에 관련된 윤곽선 추출에 관한 기존의 연구에서 주로 기하학적인 모양을 갖는 눈과 입의 경우에는 주로 가변 템플릿(Deformable Template)방법을 사용하여 특징을 추출하고, 비교적 다양한 모양을 갖는 눈썹, 얼굴 윤곽선 추출에는 스네이크(Snakes: Active Contour Model)를 이용하는 연구들이 이루어지고 있는데, 본 논문에서는 이러한 기존의 연구와는 달리 스네이크를 이용하여 적절한 파라미터의 선택과 에너지함수를 정의하여 눈과 입의 윤곽선 추출을 실험하였다. 복잡한 배경하에서 얼굴 영역의 추출, 추출된 얼굴 영역에서 눈과 입의 영역 추출 및 윤곽선 추출이 비교적 좋은 결과를 보이고 있다.
Support Vector Machine(SVM)은 기업부실 예측문제 등 다양한 분야에서 성공적으로 활용되어 왔으나 범주 불균형 문제가 존재하는 경우 다수 범주의 경계영역은 확장되는 반면, 소수 범주의 경계영역은 축소되고 분류 경계선이 소수 범주로 편향되어 분류 성과에 부정적인 영향을 미치는 것으로 보고되고 있다. 본 연구는 범주 불균형 문제에 대한 대칭 마진 SVM(EMSVM)의 한계점을 개선하기 위하여 비대칭 마진 SVM(UMSVM)과 임계점 이동 기법을 결합한 최적화 비대칭 마진 SVM인 OPT-UMSVM을 제안한다. OPT-UMSVM은 소수 범주 방향으로 치우진 분류 경계선을 다수 범주로 재이동함으로써 소수 범주의 민감도를 개선하고 최적화된 분류 성과를 산출함으로써 SVM의 일반화 능력을 향상시키는 장점을 가진다. OPT-UMSVM의 성과 개선 효과를 검증하기 위하여 불균형 비율이 상이한 5개의 표본군을 구성하여 10-fold 교차타당성 검증을 수행한 결과는 다음과 같다. 첫째, 범주 불균형이 미미한 표본에서 UMSVM은 EMSVM의 성과 개선 효과가 미약한 반면, 범주 불균형이 심화된 표본에서 UMSVM은 EMSVM의 성과개선에 크게 공헌하고 있다. 둘째, OPT-UMSVM은 EMSVM 및 기존의 UMSVM과 비교하여 범주 균형 및 범주 불균형 표본 모두에서 보다 우수한 성과를 가지고 있으며, 특히 범주 불균형이 심화된 표본에서 유의적인 성과 차이를 보였다.
지진해일 또는 조석과 같은 파의 거동을 수치모의할 때 해안선의 위치는 파랑의 움직임에 따라 끊임없이 이동하게 된다. 따라서, 이를 수치모형에 효과적으로 반영하기 위해서는 수치모형의 경계선을 파랑의 움직임에 따라 이동시켜야 한다. 본 연구에서는 경사지형을 계단지형으로 단순화한 이동경계조건에 대해 해안선의 이동을 보다 정확히 모의하기 위하여 천수방정식의 비선형항을 2차 정확도의 풍상차분기법으로 차분화하여 해석하였다. 개발된 수치모형을 검증하기 위하여 바닥마찰이 없는 것으로 가정된 타원형 수조에서의 유체의 주기적인 거동을 수치해석하였으며, 원형섬에서의 처오름높이를 계산하여 수리실험결과와 비교하였다. 수치해석의 결과는 수리실험 결과와 양호하게 일치하였다.
블록 변환 부호화는 가장 널리 사용되고 있는 영상 압축의 한 방법이다. 한 예로 이산 여현 부호화는 MPEG-1, MPEG-2, JPEG, H.261과 같은 국제 표준에서 널리 사용되고 있다. 이러한 블록 단위의 변환 부호화에서, 특히 압축률이 높은 응용 분양에서는 그 변환 계수들의 양자화 에러가 커져 블록의 경계면을 따라 소위 블로킹 현상이 발생하여 화질 열화의 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 고능률 변환 부호화 영상 압축에 있어서의 새로운 블록킹 현상 제거 기법을 제안한다. 블록킹 현상을 제거하기 위해, 수신측에서 복원된 영상에 블록단위로 적절한 보상항을 더하여 경계면의 불연속성을 감소시키고자 한다. 이때의 보상항은 경계면에서 직교인 28개의 기저영상의 선형 결합으로 이루어지는데, 이 28개의 경계 직교 기저 영상들을 구하기 위해, 블록 경계면 화소값들이 각각 선형 독립인 28개의 DCT 커널 함수들에 Gram-Schmidt 방법을 적용한다. 또한 제안된 방법을 적용할 때 윤곽선이 흐려지는 것을 방지하기 위해 블록 불연속 임계치를 정의하여 적응적으로 제안된 방식을 적용한다. 또, 압축률의 변화에 따른 블록킹 현상의 효과적 제거를 위해 필요한 기저 영상의 개수를 고찰한다.
미국의 씬씨내티 대도시지역을 대상으로 인자분석 및 Hot Spot 분석에 의해 산업 군집과 그것의 경계가 확인되어졌다. 전통적 투입 산출 접근법이 비공간적 산업 군집을 추출하는 반면 이 연구는 전통적 접근을 GIS 기법과 결합하여 경계를 설정한다. 투입 산출 산업 군집의 결과를 선도산업 부문과 결합하여 5개 선도 산업 군집을 추출하였는데 그것은 음식료품, 화학, 금속, 금속제품, 기계공업 부분이다. 그리고 Hot Spot 기법을 이용하여 연구지역의 산업 군집을 Arcview에 통합하여 시각화하였다. 산업 군집의 공간적 결합정도와 공간적 한계를 결정하는 것은 경제의 공간구조의 효율성을 측정하는 부가적 접근이 될 수 있다. 산업 군집과 산업의 공간적 군집 접근은 하나의 공장이나 기업의 수준보다 집계적인 차원에서 산업의 공간적 배열의 새로운 모형 개발 기초의 가능성을 제시한다.
모폴로지 영상처리기법을 이용하여 영상내 물체의 외곽선을 추출하는 연구는 최근까지 여러 가지 목적을 위하여 이루어져 왔다. 최근 고해상도 영상의 적용이 여러 민간 수요 분야에서 일반화되면서 도시교통 환경 분석을 위한 방법으로 모폴로지 연산을 적용하고자 하는 연구가 시도되고 있다. 본 연구에서는 고 해상도 영상으로부터 주요 지형지물 정보를 추출하고 분석하기 위하여 이진(Binary) 모폴로지 처리와 명암(Gray-scale) 모폴로지 연산을 Visual 환경 하에서 운영 가능한 프로그램으로 개발하였다. 각각의 처리 견과에 대해서는 보다 나은 결과를 얻기 위해 잡음 제거 기능을 추가하였고, 명암 모폴로지 처리에서는 영상의 히스토그램을 사용자가 확인하고 경계치 영역 제거를 통하여 적용목적과 영상의 조건에 따라 보다 좋은 곁과를 추출할 수 있도록 하였다.
위성영상 정보를 이용하여 지형지물을 인식하거나 추출하는 것은 영상정보의 실제적인 응용을 위한 기본 연구로 간주되고 있다. 또한 고 해상도 영상정보가 다양한 민간 분야에서 활발하게 이용됨에 따라 정확한 지형지물의 추출에 대한 필요성이 더욱 강조되고 있다. 지금까지 중-저 해상도 영상정보를 대상으로 하여 도로 경계를 포함하는 선형 지형지물을 자동으로 추출하기 위한 여러 가지 방법들이 개발되고 있어 왔으나 이를 고 해상도 영상정보에 적용하거나 적용 결과를 분석한 사례는 많지 않다. 본 연구에서는 항공사진 정보니 고 해상도 영상정보를 대상으로 하여 선형 지형지물의 추출에 적합한 기법으로 최근에 제안된 구배 방향 프로파일 알고리즘(GDPA)과 Hough 변환기법에 따른 적용 결과를 동일한 자료에 적용하고 이러한 결과를 비교하고자 하였다. 각 방법에 대한 적용 결과를 정량적으로 비교하기 위해 수치지도의 도로 중심선과 도로 경계선 레이어를 기준으로 하는 Commission, Omission 오차를 이용한 Ranking기법을 적용하여 수행하였다. 연구 결과, Hough 변환기법이 추출 결과 영상에서는 평균적으로 20%정도의 높은 정확도를 보이며, 처리속도는 GDPA의 경우가 Hough 변환 기법에 비하여 빠른 실행 속도를 보이는 것으로 나타났다 그러나 GDPA 알고리즘에 잡음제거를 시행한 경우에는 Hough 변환에 의한 결과와 유사한 정확도를 보인다. 결론적으로 위성 영상정보로부터 지형지물을 추출하는 어플리케이션에서는 GDPA 알고리즘이 Hough 변환 기법에 비하여 적용성이 좋은 것으로 생각된다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권6호
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pp.649-655
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2015
본 논문에서는 효과적인 단일 영상 안개 제거 알고리즘을 제안한다. 잘 알려진 안개 제거 알고리즘인 dark channel prior(DCP)는 경계선 영역에서의 후광 현상(halo artifact) 및 결과 영상의 저대비를 초래하고 전달량 정제(refinement) 과정에서 긴 계산 시간을 필요로 한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 제안한 방법은 전달량을 추정할 때 DCP와 히스토그램 정보로 구성된 비용함수를 이용하고, 빠른 처리를 위해 다해상도 기법을 이용한다. 히스토그램 정보는 안개 제거 결과의 저대비 현상을 방지해주고, 에지 정보를 참고하는 다해상도 기법은 계산 시간을 감소시키고 후광 현상을 방지할 수 있다. 다수의 안개 영상에 대한 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법들보다 효율적이고 우수함을 확인하였다.
본 연구에서는 사진측량 과정에서 항공삼각측량의 접합점 관측과정을 경계선 검색기법과 영상정합기법을 이용하여 특징점 추출, 영상의 정합 상좌표의 관측 과정을 자동화하였다. 본 연구를 통하여 기존에 수동적인 방법에 의하여 수행되어 오던 항공삼각측량의 접합점 선정 및 상좌표 관측 과정을 특징점 추출 및 좌우 동일점 탐색과정 수행에 의한 접합점 선정 및 관측 자동화 기법을 개발하였다. 자동화된 접합점 선정과정을 적응하여 산출된 결과물은 상좌표의 평균제곱근 오차가 $6.8{\mu}m$로서, 기존의 해석적 사진 측량방법이 작업자의 경력이나 기술 숙련도에 따라 편차가 발생하는 것에 비해, 균일한 성과를 산출할 수 있으며, 관측과정에서 소요되는 처리시간은 기존의 해석적인 방법에 비하여 61.2% 절감되어 경제적인 작업 처리가 가능하였다.
시간 데이터베이스에서 데이터의 이력 관리를 목적으로 확장된 시간 차원은 조인 연산에 대한 복잡도와 연산 비용의 증가를 초래한다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 조인 연산의 대상이 되는 시간 범위를 일정 정도의 시간 간격으로 분할한 후 분할된 세그먼트 단위의 시간 데이터들을 조인하는 방법이 제안되었다. 하지만 기존의 방법들은 분할점 근방에서 분할에 적용된 시간 단위 등의 문제로 인해 발생하는 시간 경계의 모호성 문제를 해결할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 분할선 근방의 경계가 불확실한 시간 간격을 고려한 분할 방법으로 퍼지 이론의 가능성 분포를 도입한 퍼지 최소 간격 분할(Fuzzy Minimum Interval Partition : FMIP)기법을 제안하고 이를 기존 기법들과 비교 평가함으로써 FMIP의 타당성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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