스포츠의 경기에서 비디오 문자는 득점이나 선수명과 같은 중요한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 골프 동영상에서 선수명 정보를 강건하게 인식하는 방법을 제안한다. 골프 경기의 경우, 원하는 선수의 플레이 장면을 검색하고자 하는 요구가 많은 스포츠 종목이다. 이러한 기능을 구현하기 위해 골프 동영상에 포함된 문자 정보를 이용한다. OCR 에 의해 검출된 문자 정보를 인식한 후, 사전 등록된 선수명 DB 를 이용해 선수명 정보를 인식한다. 이렇게 획득된 선수명 정보를 이용해 원하는 선수의 플레이 장면을 검색할 수 있도록 하였다. 다양한 골프 동영상에 대하여 실험을 수행한 결과, 본 논문에서 제안한 방법이 강건하게 선수명을 인식하는 것을 확인하였다.
다시점 동영상 부호화기는 서로 다른 카메라에 의해 영상을 획득하므로 카메라 내부 파라미터의 차이나 조명의 차이 및 변화 등에 의한 시점 간 명도 성분의 불균형을 가지고 있다. 이로 인해 잘못된 변이 추정이 이루어질 수 있으며, 따라서 전체적인 다시점 동영상 부호화의 성능을 크게 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 레지듀얼이 가지고 있는 밝기 차 정보를 이용하여 시점 간의 불균형을 해소하는 가중치 예측 알고리듬을 제안한다. 주변의 인과적인 블록의 레지듀얼 정보를 이용하여 현재 블록과 참조 블록의 밝기 차를 예측하고, 이 값을 이용해 시점 간 불균형을 보정 한 후 변이 추정을 수행한다. 변이 보상 후 계산된 현재 블록의 레지듀얼 평균값을 앞에서 예측된 밝기 차의 값에 누적하여 다음 블록의 밝기 차 예측에 사용한다. 제안된 방법을 실험 영상에 적용한 결과 평균적으로 약 0.2dB의 이득을 얻었다.
최근 비행선에 대한 관심이 높아지며 여러 분야의 연구가 진행되고 있지만 아직도 비행선의 비행 동특성에 대해 완전하게 정립된 이론은 없다. 또한 비행선은 질량에 비해 부피의 비가 매우 크고 추진력이 다른 비행체에 비해 상대적으로 작으므로 동적 반응이 느리다. 또한 외부 영향 (기상 상태)에 대한 민감성이 높기 때문에 시험을 통한 자료의 획득에도 많은 어려움이었다. 본 논문에서는 시험 비행을 통해 비행선의 동역학 방정식과 공력 데이터, 그리고 제어 특성을 결정짓는 각 조종면의 특성을 파악하여 동일 제어 조건에서 시뮬레이션 데이터와 비교하여 본 논문에 적용된 동역학 모델의 타당성을 검증하였다. 외란이 작용하는 경우, 고속 비행과 저속 비행에서의 시험을 통해 통일한 외란에 대해서도 저속에서는 측풍의 효과가 고속일 때보다 두드러지게 크게 나타남을 확인하였다.
최근 암반공학 분야에서 영상분석기법 및 상용 영상분석장비의 활용이 활발히 이루어지는 추세이다. 그러나 영상의 획득 및 분석 단계에서 발생 가능한 오차들의 문제에 대해서 많은 부분 무시되어 왔으며 관련 연구 또한 미비하였다. 객관적인 암석영상의 분석 및 신뢰도 향상을 위해서는 암석영상에 적합한 컬러보정기법의 마련이 필요하다. 이에 본 연구에서는 암석영상에 대하여 표준컬러차트를 이용한 컬러보정기법을 도입하였으며, 화강암 시료를 대상으로 획득된 영상에 대하여 컬러보정과 오차분석을 수행하였다. 그 결과 암석영상들간의 상호 비교분석이 가능하였으며 또한 영상 획득 및 분석 단계의 신뢰도 향상을 꾀할 수 있었다.
본 논문은 다시점 카메라로부터 획득된 영상을 이용하여 영상내의 모든 화소에 대한 정확한 변이 정보를 구하는 알고리듬을 제안한다. 제안한 방법은 객체의 경계 정보를 고려하여 초기 변이를 예측한 후 획득된 변이 정보를 이용하여 탐색 범위를 줄임으로 써 효율적으로 변이를 예측한다. 또한 가변 블록을 사용하여 텍스쳐 정보가 부족한 영역과 경계부분에서 발생하는 오정합 문제를 줄일 수 있다. 획득된 변이 맵 정보를 이용하여 중간시점영상을 생성한 결과 기존의 블록기반 변이 추정방식과 화소기반의 변이 예측방식에 비해 $0.1dB{\sim}1.2dB$의 PSNR(Peak signal to noise ratio)이 향상되는 것을 확인하였다.
실 기동 훈련을 기반으로 획득한 데이터는 전투 또는 워게임 모델링 및 시뮬레이션에 중요한 역할을 지니게 된다. 특히 이들 데이터는 무기체계 분석을 위한 중요한 입력자료로 활용하게 된다. 현존하는 분석모델들은 사격시간간격의 평균값을 상수로 지정하여 적용하여 왔으나 사격시간간격은 기존 확률분포 또는 경험분포로 적합하여 사용함이 보다 현실적이라고 할 수 있다. 실제 전장의 데이터를 획득하기 어려운 여건이므로 실기동 훈련으로 획득된 경험 데이터를 활용할 수 있는 방법을 제시한다. 본 연구는 확률과정을 따르는 전투상황을 보다 근접하게 모의할 수 있는 새로운 접근방법 및 기법을 연구하고 비교한다. 이 연구는 다양한 혼합 무기체계, 적정 전투의 규모, 그리고 전술적 측면 등을 포함하는 향후 연구과제의 필요성을 제기하면서 이를 위한 첫 번째 단계에 해당하는 기초연구이다.
본 논문은 연속적으로 입력되는 2차원 얼굴 영상에서 얼굴의 특징 영역들을 추출하여 3차원 얼굴 모델의 표정을 실시간으로 제어하는 방법에 관한 연구이다. 2차원 얼굴 영상에서 얼굴을 추출하기 위해 Hue, Saturation 색상 값을 사용하며, 두 가지 색상 값을 이용하여 피부색과 배경색을 분리함으로써 얼굴 영역을 추출 할 수 있다. 추출 된 얼굴에서 특징 영역인 눈 코, 입술 영역 등의 일지를 각각의 영역에 적합한 추출 방법을 이용하여 추출한 뒤, 프레임 별로 영역들의 움직임을 비교함으로써 영역의 움직임 정보를 획득 할 수 있다. 이 정보를 3차원 얼굴 모델에 적용하여 2차원 동영상에서 획득된 대상의 얼굴의 표정을 3차원 얼굴 모델에 실시간으로 표현 할 수 있도록 한다.
우리나라 최초의 실용급 지구관측위성인 아리랑 1호는 지난 2003년 2월 21일부로 목표로 하였던 임무운영기간 3년을 완수하였다. 아리랑 1호의 정상 임무운영에 사용되는 탑재체는 전장광학카메라, 해양관측카메라, 그리고 우주과학 탑재체이며, 2001년 8월 원인을 알 수 없는 과전류 발생으로 임무가 중단된 우주과학 탑재체를 .제외한 나머지 탑재체들은 임무 운영기간동안 정상적으로 운영되었다. 전자광학카메라는 한반도를 비롯한 전 세계를 대상으로 지리정보를 위한 영상자료를 획득하는 것이 목적이었으며, 해양관측카메라는 생물학적 해양지도 및 해양환경 관측을 위한 자료를 획득하는 것이다. 우주과학 탑재체는 고에너지 전하입자에 의한 Single Event Upset현상, 우주방사능 관측, 그리고 전자의 온도 및 밀도 측정이 주요 목표였다. 당초 목표했던 임무운영기간을 초과한 현재(2003년 7월 1일 기준)까지 우주과학 탑재체를 제외한 나머지 탑재체들은 정상적으로 운영되고 있다. 본 논문은 아리랑 1호 발사 후 약 3년 6개월간의 기간동안 수행된 탑재체 운영결과들을 정리하였다.
최근 3D영화의 흥행과 더불어 3D 영상제작 기술들이 높은 관심을 받고 있다. 변이 정보를 획득하기 위한, 스테레오 매칭에 관한 분야는 꾸준히 연구가 되고 있는 분야이다. 그 중에서도 지역적 방법은 구현의 용이성과 낮은 계산복잡도로 인하여 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만 대부분의 지역적 방법들은 영상이 외부환경에 변형되었을 때의 경우를 고려하지 않고 있기 때문에, 외부환경에 의해 많이 변형된 영상에 대해서는 제대로 된 변이 정보를 추출해내지 못한다. 본 논문에서는 양쪽 영상에서 픽셀간의 차이를 이용하여 서로 대응되는 영역을 찾는 스테레오 매칭 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 조명과 같은 외부요소에 강인한 특징을 가진다. 이 기법은 전 처리나 후처리 과정에서 부가적인 작업의 수행 없이 기법 자체만으로 외부요소에 대한 보상을 실행한다는 면에서 장점을 가진다. 다양한 영상에서 변이를 추출하는 실험 결과, 단계적 조명 변화에 대해서도 대조군 방법과 비교하여 균일한 변이 영상을 획득할 수 있었다.
야간에 비디오카메라로 촬영시 열악한 주위 환경과 영상 전송에 기인하여 다양한 잡음에 의하여 왜곡되거나 흐린 저대비(low contrast)영상을 가질 수 있다. 본 논문에서는 획득한 저대비 영상을 대비 향상시켜주는 기법을 제안한다. 동영상 압축표준인 MPEG-2는 인간의 시각 특성상 색차(chrominance)신호보다 밝기(luminance)신호에 더 민감하기 때문에 밝기신호와 색차 신호를 분리하여 압축한다. 밝기신호만을 추출한 후 K-means 알고리듬을 사용하여 교차점을 자동으로 선정하는 방법을 사용하는데, 이 최적의 교차점을 선정하는 과정은 획득한 영상을 물체와 배경으로 분리하는 두 개의 클래스 문제로 보고 K-means 알고리듬을 적용하였고 구한 교차점을 사용하여 영상을 양분하여 히스토그램 평활화 방법을 적용하였다 븐 논문에서는 퍼지성 지수(index of fuzziness)를 사용하여 향상의 정도를 측정하였다. 제안된 기법을 저대비 영상에 적용하였으며 그 결과를 히스토그램 평활화 기법의 결과와 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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