이동객체에 관한 연구를 위하여서는 이동객체 데이터가 필요하다. 예를 들어 이동객체 질의처리 방법의 성능연구를 위하여서는 이동객체의 벤치마크 데이터가 있어야 실험이 가능하다. 이러한 이유로 도로나 실외 공간을 움직이는 가상의 이동객체를 성성하는 도구가 만들어졌다. 반면에 실내공간은 실외공간과 달리 독특한 특징을 가지고 있으며, 실내공간 이동객체 데이터 생성기는 이를 반영하여 만들어져야 한다. 지금까지 몇 개의 실내공간에 대한 이동객체 생성기가 개발되었으나, 이동궤적이 사실적이지 않은 문제점이 있다. 이러한 배경에서 본 논문에서는 실내공간의 가상적 이동객체를 생성하는 도구를 소개한다. 이 도구는 다음과 같은 특징을 가지고 있다. 첫번째, 이동객체는 보행자를 위하여 설정하였다. 두 번째로 다양한 이동객체의 요소를 변수모델로 표현할 수 있도록 하였다. 보행자의 수, 보행자 평균속도와 같이 단순한 것에서 보행자 사이의 최소거리, 이동 패턴과 같은 복잡한 내용을 사용자가 변수로 설정할 수 있도록 하였다. 세 번째로, 보행자의 현실적인 특징을 반영하도록 노력하였다. 그리고, 마직막으로 데이터의 상호운영성을 위하여 국제공간정보 표준인 IndoorGML로 표현된 실제 대규모 쇼핑몰의 실내공간을 대상으로 이동객체 데이터의 생성을 적용하여보았다.
물리적 데이터베이스 설계기법은 최적의 질의처리 성능을 제공하기 위하여 데이터베이스의 액세스 구조를 결정하는 과정이다. 본 논문에서는 변환기법을 이용한 공간 액세스 구조의 물리적 데이터베이스의 설계를 위한 영역분할 전략을 제시한다. 변환기법을 이용한 공간 액세스 구조는 원공간(original space)에서의 공간 객체들을 공간의 차원을 두 배로 하는 변환공간(transformation space)내의 점 객체들로 변환하여 관리하는 방법이다. 먼저, 원공간에 주어지는 모든 공간 질의가 변환공간에서는 한가지 형태의 범위 질의로 변환되는 특징이 있음을 보인다. 그리고, 변환공간상에서 이 범의 질의가 위치하는 질의 영역의 모양과 데이터 페이지가 위치하는 페이지 영역의 모양 사이의 관련성을 이용하여 질의처리의 성능을 향상시킬 수 있는 영역분할 전략을 제안한다. 성능평가의 결과에 의하면, 주어진 질의 패턴에 따라 최적의 공간 액세스 구조를 구성할 수 있었으며, 이차원 원공간에 대한 사차원 변환 공간인 경우에 질의의 형태에 따라 질의처리의 성능이 다섯배 이상까지 향상되었다.
본 논문에서는 공간주파수 특성과 다중 해상도 특성을 모두 갖는 웨이브릿 변환을 이용하여 각 대역의 특성에 맞는 비주얼 특징을 추출하고 이를 내용기반 영상 검색에 이용하는 새로운 방법을 제시하였다. 웨이브릿 변환된 영상의 최저주파 대역은 원 영상의 근사한 형태로 공간 정보를 충분히 활용할 수 있다. 이를 위해 웨이브릿 계수값과 각 계수간의 공간 정보를 모두 고려한 퍼지 동질성(FH : Fuzzy Homogeneity)를 이용하여 L개의 특징 벡터를 추출하였고, 나머지 고주파 대역의 에너지 값을 이용하여 3개의 특징 벡터를 추출하여 이를 영상 데이터베이스에 저장한다. 질의 시에는 L개의 FH 벡터 중 가장 크기가 큰 10개의 값과 3개의 고주파 대역의 에너지 값을 이용하여 가장 유사한 영상을 검색하였다. 90개의 텍스쳐 영상을 사용해 실험한 결과 좋은 정확성을 보였다.
시각적 선택에 대한 과거 정신물리학적, 신경 생리학적 연구결과를 토대로 Feature Gate 라는 신경 망 모형을 제안하였다. 이 모형에는 공간 배치도가 위계 적으로 구성되어 있으며, 정보의 흐름이 위계의 각 수준으로부터 그 다음 수준으로 넘어갈 때 주의 게이트에 의해 조절되도록 되어 있다. 주의 게이트들은 독특한 세부 특징을 가진 위치에 반응하는 상향식 시스템과 표적 세부 특징이 있는 위치에 반응하는 하향식 기제 모두에 의해 조절된다. 본 연구는 Feature Gate 모형의 하향식 기제에 초점을 맞추어 모형을 설명하고, 현재 다른 모형들이 설명하지 못하는 Moran & Desimone(1985)의 연구결과를 이 모형이 어떻게 설명하는지를 제시하고자 한다. Feature Gate 모형은 병렬 적인 세부특징 검색, 계열 적 접합표적 검색, 단서에 의한 주의의 점진적 감소 모형, 세부특징-주도적인 공간적 선택, 주의의 분할, 방해자극 위치의 억제, 주변 억제 등을 포함한 시각적 주의 연구의 여러 가지 많은 현상들을 설명하는데 하나의 일관적인 해석을 제공해 준다. 앞으로 이 모형을 더욱 확장, 발전 시켜 세부특징의 조합된 배열에 반응하는 상위 수준의 유닛을 사용한다면 시각적 선택과정이 포함된 형태 재인 모형으로 개발될 수 있다.
현대사회의 속도가 가속화됨에 따라 사람들의 생활도 빠르게 흘러가게 되었다. 즉 카페는 사람들이 필요로 하는 도시의 휴식처가 되었으며 스타벅스의 현지화가 더욱 확대됨에 따라 각양각색의 테마 카페들 사이에서 어떻게 두각을 드러내었는지, 카페 공간의 환경 디자인에서 어떤 뚜렷한 특징을 드러내었는지 연구가 필요하게 되었다. 본 논문의 연구 범위로는 중국의 상하이, 쑤저우, 선전, 베이징 네 곳과 한국의 부산, 서울, 경주, 제주 네 곳이며 이러한 지역의 스타벅스 실내 환경 디자인을 현지조사를 하였다. 한국과 중국의 카페 내부 환경의 디자인 특징과 스타일을 대조하였으며 공간 디자인의 각 요소를 분석하여 한국과 중국의 스타벅스 환경 디자인의 차이점을 종합하였다. 동시에 향후 카페 디자인 전략의 방향과 향후 발전될 디자인에 대해 제기하였으며 조사결과 스타벅스 브랜드의 실내 환경 디자인은 주로 지역 문화의 특징이 두드러지는 것으로 나타났다. 현지 경제 문화의 특징에 근거하여 유행하는 문화 요소를 표현하였고 특징 있는 카페 브랜드 문화를 만들어내며 카페 시장의 활발한 발전을 이끌었다.
내용 기반 영상 검색을 위해 본 연구에서는 Vector Quantization을 이용하여 영상을 구성하는 주요 객체들의 특징 추출 방법을 제안한다. 내용 기반 검색 시스템에서 사용되는 영상의 주요 특징들은 색상, 질감, 형태 및 영상을 구성하고 있는 객체들의 공간적 위치 등이 사용된다. 이러한 특징들 중에서 어떤 특징들을 사용하고 또 어떤 방식으로 결합하느냐에 따라 혹은 영상의 특성을 잘 나타낼 수 있는 주요 특징을 어떻게 추출, 표현하느냐에 따라 검색 성능에 큰 영향을 미친다. 이 중 본 논문에서는 일반적인 색상, 질감 특징 추출방법과 더불어 Vector Quantization 알고리즘을 이용하여 정지 영상을 구성하고 있는 객체들의 대표 색상과 질감 특징을 빠르게 추출하고 이를 내용 기반 검색에 이용함으로써 객체의 위치, 회전 및 크기 변화에 무관한 검색을 가능케 했다. 연구의 실험 결과 VQ를 이용함으로써 대표특징치 추출시간을 줄일 수 있었고 검색시 색상과 질감 특징의 가중치를 각각 0.5, 0.5로 주는 것이 가장 높은 검출율을 보였으며 제안된 방식에 의해 '사람' 영상의 경우 0.9의 검출율을 보였다.
본 연구에서는 동적 수신호 인식문제를 위하여 CNN 모델을 사용한 특징추출 기법과, FMM 신경망을 사용한 특징 분석 기법을 상호 결합한 형태의 패턴 인식 모델을 제안한다. 수신호 인식을 위하여 영상패턴에서 대상물의 움직임 정보에 기초한 3 차원 형식의 데이터 표현 기법과, 이로부터 인식을 위한 특징추출 기법을 제시한다. 특징추출 모듈에서는 3 차원으로 확장된 구조의 수용영역을 고려한 CNN 모델을 제안하며, 이로부터 학습패턴에서 특징점의 공간적 변이에 대한 영향을 최소화할 수 있음을 고찰한다. 또한 인식효율의 개선을 위하여 방대한 양의 특징집합으로부터 효과적인 특징을 선별하기 위한 방법론으로서 WFMM 모델 기반의 특징분석 기법을 정의하고 이로부터 선별된 특징을 사용하는 인식 기법을 소개한다.
압축된 비디오 데이터에서 내용기반 컷 검출을 위해 다양한 특징 벡터 추출 방법이 연구되고 있다. 특징 벡터로써 화소값의 히스토그램을 이용한 방법의 경우 화소의 공간적 특성을 고려하지 않아 정확히 컷 검출을 기대하기 어렵다. 그래서 CCV(Color Coherent Vector)나 Color Correlogram등의 계산량이 복잡한 알고리즘이 많이 사용된다. 그러나 이러한 기법들은 정확한 컷 검출을 가능하게 하나 계산량이 너무 복잡하기 때문에 검출 시간이 많이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 MPEG 비디오 시퀀스에서 휘도성분의 DC값들의 공간적 상관도를 이용한 컷 검출 기법을 제안한다. 이 기법은 비교적 간단하기 때문에 처리 시간이 빠르며 또한 개선된 특징차 비교방법을 이용하여 검출율을 더 높일 수 있다.
본 논문에서는 동적 프로젝션 맵핑을 구현하기 위하여 3차원 공간의 깊이 정보와 대상 객체의 색상영상에서의 특징점을 추출하여 3차원 공간상에서 움직이는 2차원 평면 객체의 자세를 안정적으로 추정하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 타겟 이미지를 출력하여 타겟 이미지 보다 큰 평면 패널에 부착하고, 이 평면 패널을 3차원 공간상에서 움직이는 환경에서 타겟 이미지의 자세를 안정적으로 추정하기 위하여 고안되었다. 제안 기법에서는 우선 패널이 움직일 수 있는 깊이 영역을 지정하여 해당 깊이 영역에 존재하는 2차원 패널을 추출하고, 패널의 사각영역을 추출한다. 또한, 색상 영상에 SURF 알고리즘을 적용하여 2차원 평면상에 부착된 타겟 이미지의 영역을 색상 특징을 기반으로 함께 추출하여 패널의 사각 영역과 타겟 이미지의 상대적인 위치 정보를 추출한다. 셋업 단계에서 추출된 타겟 이미지의 상대적인 위치 정보를 이용하여, 조명의 변화에 의하여 순간적으로 타겟 이미지의 특징점 추적에 실패한 경우, 패널의 사각 영역에 의해 계산된 타겟 이미지의 상대적 위치 정보를 계산하여 자세 추정에 사용함으로써 움직이는 타겟 이미지의 3차원 자세를 안정적으로 추정할 수 있도록 하였다.
여러 개의 영상으로부터 스케일, 조명, 시점 등의 환경변화를 고려하여 대응점을 찾는 일은 쉽지 않다. SURF는 이러한 환경변화에 불변하는 특징점을 찾는 알고리즘중 하나로서 일반적으로 성능이 우수하다고 알려진 SIFT와 견줄만한 성능을 보이면서 속도를 크게 향상시킨 알고리즘이다. 하지만 SURF는 그레이공간 상의 정보만 이용함에 따라 컬러공간상에 주어진 많은 유용한 특징들을 활용하지 못한다. 본 논문에서는 강인한 컬러특정정보를 포함하는 확장된 SURF알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법의 우수성은 다양한 조명환경과 시점변화에 따른 영상을 SIFT와 SURF 그리고 제안하는 컬러정보를 적용한 SURF알고리즘과 비교 실험을 통해 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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