그림자는 자연 영상에서 관찰되는 물리적인 현상으로 지능형 비디오 감시, 교통 감시 및 항공 영상 분석 등과 같은 다양한 영상처리 시스템에 부정적인 영향을 미치는 요소이다. 따라서 그림자의 검출은 컴퓨터 비전의 전 분야에서 전처리 과정으로 고려되어야 한다. 본 논문에서는 참조 영상이 필요 없는 단일 자연 영상에서 그림자 검출을 위한 다양한 특징 요소들을 정의하고 분석하였다. 그림자 요소들은 영상의 밝기, 색도, 조도불변, 색상불변 및 정보의 불확실성을 의미하는 엔트로피 영상 등을 기술하였으며, 분석 결과 색도와 조도불변 영상이 그림자 검출 및 복원에 효과적임을 알 수 있었다. 향후 다양한 그림자 특징 요소들의 퓨전 맵을 정의하고, 다양한 조명 수준에 적응 가능한 그림자 검출 및 색도와 조도불변 영상을 이용한 그림자 제거 연구를 계속하고자 한다.
현재 태블릿 PC 가 점점 더 인기를 끌면서 매장 운영에 있어 편리함을 제공하지만, 일부 고객은 불만을 느낄 수 있다. 그림자노동의 관점에서 고객은 태블릿 PC 를 사용하는 것이 추가 작업, 즉 서비스 직원으로부터 업무가 이전되어 고객 스스로 작업을 해야 한다고 느낄 수 있다. 따라서 본 연구는 고객이 태블릿 PC 를 이용할 때 그림자노동에 대한 인식(지각된 사용 어려움 및 지각된 사용 강제성)의 원인과 그림자노동에 대한 인식이 태블릿PC 주문 서비스에 대한 재사용 의도에 어떤 영향을 미칠 수 있는지를 조사하는 것을 목적으로 한다. 또한 고객의 그림자노동에 대한 지각이 디지털 리터러시와 정보 과부하에 영향을 받는지 여부를 조사하며, 태블릿 PC 를 사용할 때 발생하는 혜택이 그림자노동 지각에 미치는 긍정적인 영향을 조사한다. 본 연구는 음식점에서 태블릿 PC 를 이용하여 주문하는 고객을 대상으로 중국의 설문조사 전문 사이트인 "원쥬엔싱" (Wenjuanxing)를 통해 온라인 설문조사를 수행한 후, 총 376 개의 유효한 데이터에 대해 SPSS 24.0 을 활용하여 인구통계학적 특성, 빈도 분석, 신뢰도 분석, 타당성 분석, 상관관계 분석 등을 실시했다. 또한 가설들은 회귀분석을 통해 검증하였다. 376 명 응답자의 실증분석 결과, 디지털 리터러시와 정보 과부하가 그림자노동 인식에 영향을 미치며, 태블릿 PC 주문 서비스 재사용 의도에도 영향을 미친다는 점을 밝혔다. 또한 혜택은 이러한 관계에 대해 유의한 조절 효과를 보였다.
그림자는 자연 영상에서 관찰되는 물리적인 현상이지만 위성 영상 분석에 부정적인 영향을 미치는 요소로 컴퓨터 비전의 전처리 과정에서 그림자 검출 과정은 매우 중요하다. 본 논문에서는 싱글 영상 기반의 위성 영상에서 효과적인 영상 분석을 위해 그림자를 검출하는 방법으로 크로스 엔트로피와 밝기 영상을 이용해 그림자를 검출하는 방법을 제안하였다. 칼라 영상을 그레이 레벨 영상으로 변환한 후 크로스 엔트로피를 기반으로 최적의 임계값을 추정하여 첫 번째 그림자 후보 영역으로 판별하였고, 칼라 영상의 밝기 영상을 이용해 최종 그림자 영역을 검출하였다. 제안하는 방법의 타당성을 위해 위성 영상들을 대상으로 실험하였고, 실험 결과 제안하는 그림자를 검출 방법이 효과적으로 수행됨을 확인하였다.
도심지 모델링과 분석을 효과적으로 수행하기 위해서는 다른 시기나 다른 지역의 추가적인 고해상도 위성영상이 반드시 필요하다. 그러나 같은 지상 개체라 하더라도 서로 다른 영상에서 방사적인 불일치가 존재하며 이는 영상 처리와 분석의 정확도를 저하시키는 원인이 된다. 더욱이 도심지의 경우 건물, 수목, 교량, 기타 구조물 등 높이를 갖는 개체들은 영상 전체에 걸쳐 그림자를 발생시키며 이는 상대 방사 정규화의 질을 저하시킨다. 본 연구에서는 태양과 위성의 기하학적 위치 정보, 부가적인 수치 표고 모델이 없어도 적용이 가능한 단영상 기반의 그림자 추출기법을 적용하고 그림자의 영향을 배제한 선택적인 히스토그램 매칭 기법을 제안하였다. 건물의 에지 버퍼 영역에 대한 인접 정보와 분할을 통해 생성된 객체의 공간 및 분광인자를 이용하여 그림자를 추출한 후, 아스팔트 도로와 같이 그림자로 잘못 추출된 이상 객체를 제거하였다. 최종적으로 그림자 지역이 마스킹 된 Quickbird-2 다시기 영상을 이용하여 비그림자 지역만을 이용하여 선택적 히스토그램 매칭을 수행하였다.
본 논문은 자동차 번호판 인식을 위한 이진화 과정을 다루고자 한다. 이진화 과정은 번호판 영상을 이진 영상으로 나타내는 것을 말하며, 많은 경우 이진화 결과가 번호판 문자인식 성능에 결정적인 영향을 미치게 된다. 후면 번호판은 전면 번호판과는 달리 구조적 영향에 의해 번호판에 그림자가 생기는 경우가 많은데, 그림자가 있는 번호판은 기존 이진화 방법을 사용할 경우에 적절하지 못한 결과를 가져올 때가 많다. 본 논문에서는 이 같은 문제점을 해결하기 위해 그림자가 있는 번호판에서 그림자가 있는 부분과 그림자가 없는 부분을 구분한 후, 나눠진 영역에 대해 히스토그램 매칭을 수행한다. 히스토그램 매칭된 두 영상을 다시 붙여서 전체 영상에 대해 이진화한다. 그림자가 있는 번호판 이진화를 위한 기존 방법과 성능을 비교 분석하였고, 그림자 경계선 검출에 오차가 있는 경우 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 성능이 우수함을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 다양한 조도의 영향에도 본질적인 특성이 변하지 않는 고유영상을 이용한 그림자 검출과 멀티 스케일 감마 보정 기반의 그림자 복원 방법을 제안하였다. 그림자 검출은 컬러 영상의 그레이스케일 영상과 고유영상 간의 화소 변화 정보를 이용하여 추정하였으며, 그림자 복원 과정에서는 감마 보정을 통해 영상의 밝기를 조절하는 방법을 적용하였다. 감마 보정은 개별적 화소값에 대한 비선형 조정으로 채도가 변경될 수 있으므로 컬러 영상의 채널별로 수행되는 멀티 스케일 감마 보정을 수행한다. 멀티 스케일 감마 값은 컬러 영상에서 그림자와 그림자가 아닌 영역의 교차 윤곽을 획득한 후 이 정보를 기반으로 추정되며, 결과적으로 서로 다른 유형의 영역 특징을 멀티 스케일 감마 값으로 보정하여 그림자를 복원하였다. 실험 결과, 제안하는 방법이 그림자가 포함된 단일 자연 영상에서 그림자를 효과적으로 복원함을 보였다.
본 논문은 그림자 영향을 고려한 PV(Photovoltaic) 시스템의 VPO(Variable Perturbation & Observation)MPPT(Maximum Power Point Tracking) 제어를 제시한다. 태양전지의 출력 특성은 비선형이고 온도, 일사량 및 그림자의 영향을 많이 받는다. MPPT 제어는 태양광발전 시스템의 출력 및 효율을 증가시키기 위한 매우 중요한 기술이다. 종래의 PO(Perturbation & Observation)와 IC(Incremental conductance) 등은 지속적인 자려진동에 의해 MPP(Maximum Power Point)를 찾는 방법으로 그림자 영향에 의해 출력이 급격하게 변할 경우 MPPT 제어를 수행하지 못한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 출력 변동에 따라 스텝 값이 변하는 새로운 제어 알고리즘을 제시한다. 제시한 알고리즘은 일사량, 온도 및 그림자 영향에 대해 종래의 제어 알고리즘과 응답특성을 비교하고 이를 통해 제시한 알고리즘의 타당성을 입증한다.
본 논문에서는 특별한 스튜디오 조명이 아닌 가정용 혹은 학교용 조명 하에서 동작하는 감정 표현이 가능한 그림자 놀이 도구를 소개한다. 이 놀이는 사용자의 실사로부터 추출된 가상 그림자에 사용자의 동작에 따라 실시간으로 반응하는 가상 표정 애니메이션 캐릭터를 투영한다. 이 놀이 도구는 행위전시 등의 공연 환경뿐만 아니라 가정, 학교 등의 일상 환경에서도 동작이 가능하도록 설계되었다. 따라서 가장 일반적인 조명의 하나인 가정용 형광등과 백열등 환경을 가정하였고, 배경에 대해서는 어떤 제약도 가정하지 않았다. 사용자의 실사를 구분하는 과정에는 배경 차분화 기법을 사용하였고, 빛의 산란 및 실제 그림자의 영향 등으로 인한 잡음을 최소화하기 위해 몇 가지 잡음 제거 알고리즘을 결합하여 적용하였다. 이 도구에서 가상 그림자의 표정 애니메이션은 사용자의 손동작에 따라 변화하며, 손동작 및 머리 위치의 추적을 위해 새로이 고안한 자질 기반 추적 기법을 적용하였다. 이 도구는 공연장에서의 인터렉티브 미디어 아트 전시 또는 공연, 아동 대상의 미술 교육, 예술치료 등의 분야에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
디지털 트랜스포메이션과 코로나19는 셀프서비스와 같은 비대면 기술의 확산을 가속화해 왔다. 본 연구는 셀프서비스 사용 환경에서 셀프서비스에 대한 지속사용의도를 감소시키는 디지털그림자노동에 대한 부정적 반응에 영향을 미치는 요인을 탐색하고자 한다. 또한 만족지연능력이 디지털 그림자노동에 대한 부정적 반응과 셀프서비스 지속사용의도 간의 관계를 조절하는지를 파악하고자 한다. 450명의 유효 표본을 가지고 SmartPLS 4.0으로 실증분석한 결과, 지각된 혜택이 디지털 그림자노동에 대한 부정적 반응에 유의한 영향을 끼쳤으며, 이러한 부정적 반응은 셀프서비스 지속이용의도를 유의하게 감소시켰다. 또한 디지털 그림자노동에 대한 부정적 반응의 지속이용의도에 대한 효과는 높은 만족지연능력을 가진 사용자보다는 낮은 만족지연능력을 가진 사용자에서 더 강하게 나타났다. 본 연구는 디지털 그림자노동의 개념과 만족지연능력과 같은 심리적 변수가 어떻게 셀프서비스 지속이용의도에 영향을 미치는지 살펴봄으로써 셀프서비스 운영기업들의 전략 수립에 기여할 수 있다.
본 논문에서는 그림자가 존재하는 환경 하에서도 실제 코너만을 정확하게 추출할 수 있는 색상 기반 내잡음성 코너 검출자를 제안하였다. 먼저 그림자 경계에서 명도의 변화는 크지만 색상의 변화는 크지 않으므로 각 화소에 대한 HSI 색 공간에서 색상 가중 조합 벡터 기울기를 코너 검출자에 반영함으로써 그림자의 영향을 제거하고, 선택된 에지 화소 쌍의 색 변화 방향이 서로 반대 극성일 때는 코너 기여 가중치를 상쇄시킴으로써 불규칙 잡음에도 강건하게 코너를 검출하도록 하였다. 실험을 통하여 제안한 코너 검출자가 그림자 및 불규칙 잡음에도 강건하게 실제 코너만을 효과적으로 검출함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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