컴퓨터 비전에서 영상 매칭 기술은 다양한 분야에 응용될 수 있는 기초적인 기술 중에 하나이다. 강인한 영상 매칭을 위해서는 정확하고 독특한 특징점을 검출하는 과정이 중요하다. 기존의 SIFT나 SURF 등 영상 매칭 알고리즘은 등방성 가우시안 필터링을 사용한 스케일 공간을 생성하여 특징점을 검출한다. 이러한 기존의 특징점 검출 방식은 스케일 공간에서 영상의 경계선을 모호하게 만들어 정확한 특징점 검출을 어렵게 만들고 영상 매칭의 성능을 떨어뜨리는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 SIFT 알고리즘의 강인한 특징점 검출을 위하여 양방향 필터링을 사용하여 스케일 공간 생성을 제안한다. 이러한 스케일 공간 생성 방식은 스케일 공간에서 영상의 경계선을 보존해 줌으로서 강인한 특징점 검출을 가능하게 하여 영상 매칭 성능을 향상시킨다. 특히 왜곡이 존재하는 영상들의 매칭에서 제안하는 특징점 검출 방법이 적용된 SIFT 알고리즘은 기존의 SIFT 알고리즘보다 우수한 영상 매칭 결과를 보여준다.
이종의 공간 데이터 셋을 매칭하는 과정은 매칭 또는 비 매칭의 이진 클래스로 판별하는 과정과 비슷하다. 이에 이진 클래스의 판별이 중요한 연구주제인 바이오인식 분야에서 임계값을 구하는데 이용되는 동일 오류율을 공간 데이터 셋의 매칭에 적용하여 임계값을 산출하였다. 매칭유무를 판별하는 과정에서 임계값이 계속 바뀌면 매칭으로 판별되는 객체 쌍이 상이해지면서 정확도와 재현율도 바뀌게 되며, 이들 지표 사이에 trade-off가 나타나는 지점이 EER, 즉 임계값이 된다. 동일 오류율 기반의 임계값 산출 방법을 훈련 자료에 적용하여 형상유사도 0.802가 임계값으로 구해졌다. 이를 실험 자료에 적용한 결과, 매칭의 성능을 평가하는 척도인 F-measure가 0.940으로 높게 나타났다. 이를 통하여 동일 오류율을 이용하여 연구자의 개입이 없이 정확한 임계값이 산출되고, 동일 오류율 기반의 임계값 산출이 이종의 공간 데이터 셋 매칭에 적합하다는 것을 알 수 있었다.
최근 포털사이트 및 여러 분야에서 제공하는 지도서비스로 쉽게 공간정보를 이용할 수 있어 다양한 기관에서 제공하는 공간정보의 통합에 대한 연구가 주목을 받고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 이종의 공간정보를 통합하는 연구를 진행하였다. 공간정보의 통합과정은 다른 제공기관에서의 공간정보 추출과 동일좌표계로의 변환 그리고 대응되는 공간객체쌍을 찾는 단계로 구성되며, 본 연구에서는 마지막 단계인 실세계의 대응되는 공간객체를 매칭하는 연구를 중심으로, 전자지도와 POI와 같은 이종의 공간정보를 효율적으로 통합하는 방법을 개발하였다. 이를 위해 네 개의 매칭 종류와 그에 따른 기준을 제시하였다. 본 연구의 주된 목적은 이종의 공간객체에 대한 매칭을 위해 공간정보 및 부가적인 속성정보를 이용하는 구체적인 방법과 절차를 제시하는 것이다.
인터넷이나 모바일 기기를 이용한 지도 서비스를 이용하는 사용자가 많아지고 그에 따라 다양한 형태의 서비스가 제공되고 있어 이를 위한 자료 구축의 필요성이 커지고 있다. 이종의 자료를 Conflation하여 직관적으로 사용자가 공간정보를 얻을 수 있게 하기 위해서는 자료 간에 공간 편이가 없어야 하나 다양한 원인으로 인해 공간 불일치가 발생하고 있어 이를 조정하는 것이 필요하다. 이를 위해서 도로의 교차로에서 템플릿을 형성하고 도로 후보영상과 매칭을 수행하여 자료간 조정을 수행하였다.
수치지도는 국가에서 시행하고 있는 도로명주소를 포함 하지 못하고 있으며, 타 기관에서 직접 활용하기에는 문제점이 있어 연계 구축이 필요하나, 기 구축된 수치지도와 도로명 주소의 양이 방대하여 매칭을 수작업으로 진행할 경우 많은 예산 및 시간이 필요한 실정이다. 본 연구는 공간매칭을 이용하여 수치지도와 도로명주소의 자료 연계를 통하여 속성정보를 생성 하는 시스템을 개발하고, 이에 대한 매칭률을 분석하고자 한다. 대상지역에 대한 매칭율을 분석한 결과 수원시는 1:1000수치지도에서 건물이 84%, 도로가 67%로 좋은 매칭율을 나타냈고, 서귀포시는 건물 18%, 도로 21%로 나타났다.
항공사진을 이용하여 도로의 3차원 위치정보를 취득하기 위해서는 도로지역에 대한 정확한 매칭 기법이 필요하다. 본 연구에서는 도로 노면표식의 형상정보와 공간관계를 이용하여 도로 노면표식을 추출하고, 추출된 노면표식의 공간관계를 비교하여 입체항공영상에서 매칭을 수행하는 즉, 관계형 매칭 기법을 제안하였다. 관계형 매칭은 개체에 대한 고수준의 묘사와 부정확한 매칭에 대한 해결책이 요구되어 진다. 또한 최종 결과물에 대한 충분한 검증을 필요로 한다. 본 연구에서는 도로 노면표식의 형상정보를 계산하여 개체를 묘사하였고, 부정확한 매칭에 대한 해결책을 제안하였으며, 도로지역이 평평하다는 성질을 이용하여 최종결과에 대한 검증을 수행하였다. 본 연구의 정확도는 시각적인 평가와 수치사진 측량시스템을 통해 얻은 참고자료와의 비교를 통해 수행하였다.
스테레오 매칭은 Robot Vision 분야에서 가장 활발하게 연구가 진행되어온 주제이다. 과거 많은 연구들은 스테레오 매칭 알고리즘의 정확도를 높이거나 처리속도를 개선하는 것 중 어느 한 쪽에만 집중하고 있었으며, 두 가지를 동시에 고려한 연구는 상대적으로 연구가 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 영상의 공간적 중복 성질을 이용하여 스테레오 매칭 알고리즘의 처리속도를 획기적으로 개선하는 방법을 제안하고, 처리 속도 감소에 따라 증가되는 disparity map 추정 오차를 보상하는 기술을 제안한다. 구체적으로 Dynamic Programming (DP) 기반 스테레오 매칭 알고리즘에 제안한 속도 개선 방법을 적용하고, 개선된 Adaptive Support Weight Filter를 사용하여 보다 효과적인 오차 보상을 실현 하였다. 체계적인 실험을 통해, 본 논문에서 제안 하는 스테레오 매칭 알고리즘은 처리속도와 정확도를 동시에 개선할 수 있음을 검증하였다.
DNA 염기 서열을 분석하는데 효율적으로 쓸 수 있는 자료구조서 서픽스 트리(Suffix Tree)가 제시되었다. 그러나 매우 큰 유전자 서열에 대한 서픽스 트리는 대용량의 메모리 공간을 필요로 한다. 따라서 메모리 공간의 절약을 위해서 단어 서픽스 트리를 이용하는 방법이 제안되었다. 단어 서픽스 트리는 이러한 장점에도 불구하고 단어에 의미를 두고 만든 트리 구조이기 때문에 완전 매칭 문제를 해결하기 위한 정보가 부족해서 제한적 완전 매칭 알고리즘이 제시되었다. 제한적 완전 매칭 알고리즘에서는 찾으려는 패턴이 어떤 단어의 부-문자열에 위치하거나, 두 단어 이상에 걸쳐 나오면 찾지 못하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 단어 서픽스 트리의 완전 매칭 문제를 해결하기 위해 각 단어들의 서픽스에 대한 정보로 구성된 Generalized 서픽스 트리를 사용하여 확장된 단어 서픽스 트리를 제시하고, 완전 매칭 알고리즘을 제안한다.
본 연구에서는 축척과 갱신 주기가 상이한 이종의 공간 데이터 셋을 융합하기 위하여 사용자의 개입을 최소화하면서 다대다 관계에도 적용이 가능한 기하학적 방법론 기반의 면 객체 자동 매칭 방법을 제안하였다. 이를 위하여 첫째, 포함함수가 0.4 이상인 객체(노드)는 인접행렬에서 에지로 연결되었고, 이들 인접행렬의 곱을 반복적으로 수행하여 다대다 관계를 포함하는 후보 매칭 쌍을 선정하였다. 다대다 관계인 면 객체들은 알고리즘으로 생성된 convex hull로 단일 면 객체로 변환하였다. 기하학적 매칭을 위하여, 매칭 기준을 설정하고, 이들을 유사도 함수를 이용하여 유사도를 계산하였다. 다음으로 변환된 유사도와 CRITIC 방법으로 도출된 가중치를 선형 조합하여 형상 유사도를 계산하였다. 마지막으로 훈련자료에서 모든 가중치에 대한 정확도와 재현율을 나타낸 PR 곡선의 교차점인 EER로 임계값을 선정하고, 이 임계값을 기준으로 매칭 유무를 판별하였다. 제안된 방법을 수치지도와 도로명 주소기본도에 적용한 결과, 일부 다대다 관계에서 잘못 매칭되는 경우를 시각적으로 확인할 수 있었으나, 통계적 평가에서 정확도, 재현율, F-measure가 각각 0.951, 0.906, 0.928로 높게 나타났다. 이는 제안된 방법으로 이종의 공간 데이터 셋을 자동으로 매칭하는데 그 정확도가 높음을 의미한다. 그러나 일부 오류가 발생한 다대다 관계인 후보 매칭 쌍을 정확하게 정량화하기 위해서 포함함수나 매칭 기준에 대한 연구가 진행되어야 할 것이다.
차량용 자동 항법장치가 실생활에 적용됨에 정확한 자동차의 위치를 표현하기 위해서 맵매칭 기술에 대한 중요성은 더욱 부각되고 있다. 맵매칭 기술은 GPS의 오차, 수치지도의 오차 등으로 발생하는 오류를 극복하기 위한 과정으로서 자동 항법시스템은 물론 기타 관련분야인 GPS영역등에도 반드시 필요한 기술중의 하나이다. 그러나, 지금까지 맵매칭에 대한 기술을 정확하기 구분하여 기술하거나 가장 적합한 알고리즘을 제시하지 못하고 있는 바, 본 논문에서는 그 동안 개발된 많은 맵매칭 기술에 대하여 크게 지형정보와 위상구조를 토대로 2가지 유형으로 구분하여 각 기술별 문제점과 개선 방안을 소개하였다 더 나아가, 최근 미국 전부의 주도로 SA(Selective Availability) 개념이 사라짐에 따라, 쉽게 적용할 수 있는 간단한 형태의 맵매칭 알고리즘을 제시하였고, 향후의 응용방안에 대하여 간단히 언급하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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