항공 레이저 스캐닝(ALS) 시스템으로부터 획득한 LiDAR 데이터를 미용하여 3차원 객체 모델링과 지형도 제작을 위해서는 데이터의 기하학적 및 의미적인 분할과 같은 체계적인 데이터 처리가 선행되어야 한다. ALS로 부터 활용 가능한 LiDAR 데이터를 획득하기 위해서는 GPS, INS 및 레이저 스캐너 데이터의 통합이 필수적이다. 본 연구에서는 건물추출과 지붕 구조물 분할을 위해서 LiDAR 데이터를 영상화하여 디지털 영상처리 기법을 적용하였다. 영상화된 데이터를 사용하는 주요 장점 중 하나는 기존의 다양한 영상처리 알고리즘을 사용할 수 있다는 점이다. 격자화 및 정량화를 거치는 영상화 과정에서 원시 LiDAR 데이터가 한정된 밝기값으로 변환되므로 평활화 및 상세 정보의 손실이 발생될 수 있지만. 평활화된 데이터는 표면분할과 모델링에 오히려 적합하다. 건물의 경계선은 윤곽선 추출 연산자를 이용하여 정확하게 추출하였으며, 건물 모양에 적합하도록 규격화하였다. 건물 지붕의 구조물의 분할은 영역확산을 기반으로 수행하였다. 이 결과 다양한 디지털 영상처리 기법을 복합적으로 적용하여 건물추출과 지붕 구조물의 면분할이 가능함을 보여주었다. 또한 지붕의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출에 관한 개념적 방법을 제안하였다. 지붕 데이터를 분할하고 모델링을 위해 통계적 및 기하적 특성을 이용하였으며. 제안한 방법에 의한 시뮬레이션 결과는 지붕면을 분할하고 모델링하는데 가능함을 보여주고 있다.
본 연구에서는 최적화기법과 전산유체역학의 기술을 이용하여 저항의 관점에서 최적의 형상을 가지는 선형을 개발하는 알고리즘을 개발하였다. 최적화기법으로는 SQP(sequential quadratic programming)을 사용하였으며, 목적함수인 저항을 구하기 위하여 먼저 조파저항은 비선형 자유수면 경계조건을 고려한 선체주위 포텐셜유동을 계산할 수 있는 수치해석기법인 상 방향 패널이동법을 사용하였고, 선체에 미치는 전 저항을 구하기 위하여 ITTC 1957년 모형선-실선상관곡선을 이용하였다. 선형최적화 과정 중의 선체의 변경이나 계산 격자의 생성은 NURBS(Non-Uniform Rational B-Spline)기법을 사용하여 구현하였다. 이와 같은 방법을 사용하여 개발된 선형최적화 기법의 타당성을 검증하기 위하여 선형이 비교적 잘 알려진 건형인 Wigley선형과 Series 60(CB=0.6)선형에 대하여 설계속도 Fn=0.316에서 선형최적화를 위한 수치해석을 수행하고 그 결과를 초기선형과 서로 비교하였다.
본 연구에서는 최적화기법과 전산유체역학의 기술을 이용하여 저항의 관점에서 최적의 형상을 가지는 선형을 개발하는 알고리즘을 개발하였다. 최적화기법으로는 SQP(sequential quadratic programming)을 사용하였으며, 목적함수인 저항을 구하기 위하여 먼저 조파저항은 비선형자유수면경계조건을 고려한 선체주위 포텐셜유동을 계산할 수 있는 수치해석기법인 상방향패널이동법을 사용하였고, 선체에 미치는 전저항을 구하기 위하여 ITTC 1957년 모형선-실선상관곡선을 이용하였다. 선형최적화 과정 중의 선체의 변경이나 계산 격자의 생성은 NURBS(Non-Uniform Rational B-Spline)기법을 사용하여 구현하였다. 이와 같은 방법을 사용하여 개발된 선형최적화 기법의 타당성을 검증하기 위하여 선형이 비교적 잘 알려진 선형인 Wigley선형과 Series 60(C${_B}$=0.6)hull 선형에 대하여 설계속도 Fn=0.316에서 선형최적화를 위한 수치해석을 수행하고 그 결과를 초기선형과 서로 비교하였다.
본 논문에서는, 입력으로 주어진 사람이 직접 분할한 1장의 슬라이스의 결과로부터 인접한 슬라이스들에 대해서 자동으로 원하는 장기를 추적하여 분할하는 반자동 분할 알고리즘을 제안한다. 일반적으로. 영역 확장에 기반한 추적 방법은 객체 투영. 초기 영역(seed) 추출, 그리고 영역확장에 의한 윤곽선 결정의 세 단계로 이루어진다. 이 때 의료 영상의 특성 상 장기들 사이의 경계가 모호한 경우 잘못 선택된 초기 영역은 최종 윤곽선이 장기 안쪽으로 파고 들거나 주변 영역으로 퍼져 나가는 결과를 만들 수 있다. 제안한 알고리즘에서는 영상의 특성을 이용하여 분할하려는 장기와 비슷한 밝기 값을 가지는 주변 장기와 붙어 있는 부분에서 주의 깊게 초기 영역을 선택해 줌으로써. 적절한 경계를 얻을 수 있으며, 경사도가 낮은 영역에서 깨끗한 윤곽선을 얻지 못하는 영역 확장 방법의 문제점의 해결을 위하여 Fourier descriptor를 사용한 후처리(post-Processing) 방법을 제안하였다. 또한, 양 방향 추적을 통해서 새로운 영역이 나타났을 때에도 놓치지 않고 찾아낼 수 있다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 1mm 간격의 82장의 X선 CT 영상에서 좌우측 신장 분할에 적용한 결과 만족할 만한 결과를 얻었다.
본 논문에서는 보행자에 장착된 카메라로부터 입력된 자연영상에서의 구조적 패턴 변화에 강인한 적응적인 보도 영역 검출 기법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 다양한 패턴을 가지는 보도 환경에서 안정적으로 보도 영역을 분할하기 위해 첫 번째 단계에서는 소실점에 기반하는 VRay를 이용한 방사형 영역 분할법을 통해 보도의 경계선을 검출하여 보도의 후보영역을 분리하며, 두 번째 단계에서는 분리된 후보영역 내에서의 시드 영역 확장법(SRG)을 개선한 적응적 다중 시드 영역 확장법(A-MSRG)를 통해 구조적 패턴이 반복되는 보도 영역을 실시간으로 검출하는 방법을 수행한다. 성능평가를 위해 제안된 방사형 영역 분할법과 A-MSRG와의 결합에 의한 영역 검출 결과의 효율성을 측정한다. 기존의 SRG, MSRG 방법과의 비교 수행을 통해 제안된 방법의 타당성을 입증하였다.
기존의 프레임율 증가 변환 알고리즘의 경우 움직임 추정을 위해 정방형의 블록을 사용하며, 임의의 형태를 갖는 물체의 경계를 정확하게 구분할 수 없어 정확한 움직임 벡터를 찾는데 한계가 있었다. 이에 반해 제안하는 비정방형 블록 분할 알고리즘은 텍스처 정보를 이용하여 블록을 두 개의 비정방형 블록으로 분할하여 실제 물체의 경계를 찾는데 적합하다. 또한 주변 블록의 분할 방법에 따라 선택적으로 움직임 벡터를 참조하는 알고리즘을 제안함으로써, 아웃라이어(Outlier)를 방지하고 실제 움직임 벡터를 찾는데 탁월한 성능을 보인다. 실험 결과 제안하는 알고리즘은 기존대비 평균 20-40%의 연산량으로 최대 2.03dB 높은 PSNR 성능을 보이는 것을 확인하였으며, SSIM 비교에서는 최대 0.0214의 향상을 확인하였다.
얼굴 분석은 얼굴 인식 머리 움직임과 얼굴 표정을 이용한 인간과 컴퓨터사이의 인터페이스, 모델 기반 코딩, 가상현실 등 많은 응용 분야에서 유용하게 활용된다. 이러한 응용 분야에서는 얼굴의 특징점들을 정확하게 추출해야 한다. 본 논문에서는 눈, 눈썹, 입술의 코너와 같은 얼굴 특징을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 먼저, 입력 영상으로부터 AdaBoost 기반의 객체 검출 기법을 이용하여 얼굴 영역을 추출한다. 그 다음에는 계곡 에너지. 명도 에너지, 경계선 에너지의 세 가지 특징 에너지를 계산하여 결합한다. 구해진 특징 에너지 영상에 대하여 에너지 값이 큰 수평 방향향의 사각형을 탐색함으로써 특징 영역을 검출한다. 마지막으로 특징 영역의 가장자리 부분에서 코너 검출 알고리즘을 적용함으로써 눈, 눈썹, 입술의 코너를 검출한다. 본 논문에서 제안된 얼굴 특징 추출 방법은 세 가지의 특징 에너지를 결합하여 사용하고 계곡 에너지와 명도 에너지의 계산이 조명 변화에 적응적인 특성을 갖도록 함으로써, 다양한 환경 조건하에서 견고하게 얼굴 특징을 추출할 수 있다.
도심지의 공간을 대부분 차지하고 있는 건물의 높이는 지상의 기준점으로 부터의 상대적인 수직거리로 산정하여 3차원의 정보이다. 그러나 지형도의 등고선으로는 알 수 없는 높이이므로 도심지의 스카이 라인이나 건물의 높이 등은 지도에 누락되어 실제적으로 도시계획과 공간 정보를 구축하기 위하여 별도의 측량을 실시하여야 한다. LIDAR는 레이저 스캐너를 항공기에 장착하여 레이저 펄스를 지표면에 주사하고 반사된 레이저 펄스의 도달 시간을 관측함으로써 반사 지점의 공간위치 좌표를 계산해 지표면에 대한 정보를 추출하는 측량기법으로 최근 새로운 지형정보 획득수단으로 부각되고 있다. 이러한 레이저 스캐닝은 센서와 지표면까지의 거리 및 방향을 관측하여 지표면 상의 표고점에 대한 3차원 좌표를 결정한다. 따라서 본 연구에서는 도심공간의 빌딩 및 지형지물에 관한 고밀도의 LiDAR 데이터를 수집하여 건물 중심을 설정하여 건물경계를 추출하여 3차원의 도심 빌딩을 보다 정확하게 생성할 수 있도록 하였다.
인터넷 공간에서의 지도표현과 지도위에 나타나는 각종 건물의 표현은 건물의 위치와 건물이 차지하는 토지의 경계선만이 보여지므로 구체적인 건물의 내용을 파악하기란 매우 힘들다. 본 연구에서는 기존의 수치지도를 재편집한 2차원적 지도의 건물정보 관리와 하이퍼맵에 의한 WEB-GIS형태로 구현된 맵에 지역의 건물정보와 부가정보를 연계시킨 새로운 형태의 건물을 인터넷 도시공간에 거의 3차원의 아이콘으로 보여주는 형태로서 표현함으로서 시각적인 건물정보의 관리가 가능한 실험적 연구를 시도하였다. 본 연구에서는 맵상에 2.5D형태로 보여지는 아이콘에 하이퍼링크된 건물에 대한 속성 정보를 관리하도록 설계된 웹기반 건물관리시스템을 보여줌으로써, 하이퍼맵 상에서 시각적으로 보여지는 아이콘에 건물의 각종 속성 정보를 입력하여 이를 웹상에서 시각적으로 재현함으로써, 사용자로 하여금 기존 지도상의 건물과 실제 건물 사이와의 이질적인 문제점을 보완하여 보다 친숙한 도시공간을 제공하여, 누구든지 인터넷 환경에서 제약을 받지 않고 통신이 가능한 지역이면 어디서든지 건물에 대한 정보를 파악하여 활용 가능한 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 축구 동영상으로부터 자동적으로 하이라이트 장면들을 검출하는 방법을 제안한다. 축구 동영상에서 하이라이트 장면들은 슈팅 장면들이나 골 장면들로 정의 될 수 있다. 우리는 축구 동영상에 대한 구조적 분석을 통해서 일반적으로 골 포스트(goal posts) 영역 주위에서 하이라이트 장면들이 나타나는 것과 하이라이트 장면 이후에는 TV 카메라가 축구 선수들이나 관중석을 확대해서 보여주는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 축구 동영상으로부터 하이라이트 장면들을 검출하기 위한 과정은 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 통계적인 문턱치(statistical threshold)를 이용한 그라운드(playing field) 영역을 추출한다. 두 번째 단계는 골 포스트를 찾기 위해서 그라운드 영역과 그라운드가 아닌 영역들의 경계선 부분을 검출한다. 그리고 마지막 단계에서는 축구 선수나 관객들의 확대 장면을 검출하기 위해서 그라운드가 아닌 영역들에 대해서 connected component labeling 기법을 적용하여 한 장면 내에서 그라운드가 아닌 영역들의 비율을 계산한다. 본 논문에서는 하이라이트 장면 검출에 대한 성능을 평가하기 위하여 정확률(precision)과 재현율(recall)을 사용하고, 실험을 통하여 제안된 방법이 정확률 95.2%, 재현율 854%로 축구 동영상에서 하이라이트 장면을 효과적으로 검출할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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