고스트 일러스트레이션은 모델의 명확한 형상에 대한 기하학적 정보를 잃지 않으면서 내/외부 구조를 동시에 가시화하는 효과적인 도구이다. 우리는 고스트 일러스트레이션의 전통적인 접근 방식에 모델의 깊이 정보를 활용하는 3차원 블렌딩 기술을 조합하는 새로운 프레임워크를 제안한다. 이 조합은 고스트 일러스트레이션의 요구 사항에 맞는 자연스러운 혼합 효과를 용이하게 한다. 또한, 일반적인 조작 기법(예. 마스킹)과 일러스트 렌더링 효과를 제안 프레임워크에 통합하여 명확한 형상에 대한 기하학적 정보와 깊이 정보를 동시에 제공하는 방법을 기술한다. 제안 기술 및 기존 기술에 대하여, 우리는 이들을 다양하게 조합하여 얻은 시각적 결과를 보이고 그 결과에 대해 논의한다. 이를 통해, 제안 프레임워크가 고스트 일러스트레이션을 위한 효과적인 툴이 될 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 SAOC의 Karaoke 모드의 출력 신호 내에 존재하는 잔여 보컬 성분을 추정하여 억제시킴으로써 음질을 향상시킬 수 있는 알고리듬을 제안하였다. 잔여 보컬 성분은 Karaoke 모드 환경으로 합성된 신호와 Solo 모드로 새로 합성된 신호를 서로 교차 예측하여 추정될 수 있다. 그러나, 두 신호는 모두 같은 다운 믹스 신호로부터 합성되는 신호이므로, 두 신호간의 높은 상관성으로 인하여 가라오케 신호내의 잔여 보컬 성분뿐만 아니라 음악 성분도 함께 제거된다. 이러한 열화를 해결하기 위해, 본 논문에서는 교차 예측 과정에서 심리 음향적 특성을 고려한 예측 방해 신호를 적용하였으며, 이 신호의 크기는 심리음향모델의 마스킹 특성에 따라 음악적 음질의 열화가 최소화되도록 적응적으로 설정되었다. 실험은 보컬 객체가 포함된 음악 신호에 대해서 객관적 및 주관적 음질평가를 수행하였으며, 전체적으로 성능 향상이 있음을 확인하였다.
무인항공기의 활용분야가 국방, 산업, 엔터테인먼트 그리고 개인의 취미영역까지 여러 분야로 급속히 확대되고 있다. 다수의 무인항공기 운영으로 인해, 목적지 이외의 지역으로 비행경로 오류가 발생하고, 적대적 국가의 무인항공기 탈취로 인한 안보 위협과 불법 영상촬영에 따른 개인정보 노출로 인한 2차 피해까지 보안의 여러 문제점이 증가되고 있다. 본 논문은 이러한 보안 이슈에 대해, GPS 스푸핑, 촬영한 영상정보 다운로드 해킹, 전파 재밍을 통한 신호 감쇄로 오작동, 영상 촬영 자료로 인한 개인정보 노출 등 보안 취약점을 발견하였다. 이를 해결하기 위해, GPS 스푸핑 공격 방지, VPN(Virture Private Network)을 활용한 영상촬영 정보 구간의 암호화를 설정하여 비정형 데이터의 안정성을 확보하였다. 또한, 무인항공기 촬영 개인정보 노출에 따른 2차 피해를 최소화하고 안전성을 확보하기 위한 방안으로 개인정보 암호화와 마스킹 기법을 적용하여, 데이터의 무결성을 확보 하였다. 점차 증가되는 무인항공기의 응용분야에서 안전한 사용과 산업 활성화에도 기여 할 것으로 기대한다.
이 연구에서는 콘크리트 표면 이미지를 활용하여 표면공극률을 평가할 수 있는 영상 분할모델을 도출하였다. 물-시멘트비가 다른 3종류의 콘크리트 실험체 (w/c = 54, 35, 및 30%) 가 제작되었으며, 광학현미경을 활용하여 2,729장의 표면 이미지를 취득하였다. 공극이 마스킹 된 표면 이미지 를 활용하여 벤치마킹 테스트, 매개변수 최적화, 최종모델 도출이 실시되었으며, 97%의 검증정확도를 나타내는 영상 분할 모델을 도출할 수 있었다. 영상 분할모델 및 X-Ray Microscope (XRM)을 통해 얻은 공극률을 비교하여 모델을 검증하였으며, 물시멘트비가 높은 시편에 대해선 모델과 XRM이 평가한 공극률이 유사하였고, 물시멘트비가 낮은 시편에 대해서는 모델이 XRM보다 공극률을 낮게 평가하는 경향을 나타내었다.
COVID-19로 대표되는 팬데믹 상황에서 의료 인력 부족으로 인한 문제가 대두되고 있다. 본 논문에서는 진단 업무를 지원하기 위한 컴퓨터 비전 솔루션으로 PA 흉부 X-선 영상에 대한 병변 유무 진단 방법에 대해 제시한다. 디지털 영상에 대한 특징 비교 방식의 이상 탐지 기법을 X-선 영상에 적용하여 비정상적인 영역을 예측할 수 있다. 정렬된 PA 흉부 X-선 영상으로부터 특징 벡터를 추출하고 패치 단위로 분할하여 지역적으로 등장하는 비정상을 포착한다. 사전 실험으로 다중 객체를 포함하는 시뮬레이션 데이터 세트를 생성하고 이에 대한 비교 실험 결과를 제시한다. 정렬된 영상에 대해 적용 가능한 패치 특징 하드마스킹을 통해 프로세스의 효율성 및 성능을 향상하는 방법을 제시한다. 지역 특수성 및 전역 이상 탐지 결과를 합산하여 기존 연구 대비 6.9%p AUROC 향상된 성능을 보인다.
인공위성 원격탐사를 이용한 선박탐지는 주요 적용 분야 중 하나로, 광역의 환경 감시와 해상보안에 적용되고 있다. 이를 통하여 어장을 포함한 해상교통을 모니터링할 수 있으며, 기름유출 선박을 찾기도 한다. 본 연구에서는, RADARSAT의 합성개구레이더(SAR) 영상을 기반으로 개발한 자동선박탐지기법을 제시하고, 2004년 8월 6일에 얻어진 영상에 적용을 하여 현장 자료와의 비교를 실시하였다. 선박탐지알고리듬은 보정, 랜드마스킹, 필터링, 위치 등록 그리고 식별의 5단계로 구성된다. 울산항을 중심으로 이루어진 위성 촬영시점의 풍속은 최대 0.4m/s이었다. 전장이 68m 이상인 묘박지의 선박을 중심으로 한 선박 탐지 결과는 울산 항만교통정보시스템의 레이더정보와 잘 일치하였다. 바지선과 같은 소형선박의 경우, SAR에 의한 선박 탐지 능력이 육상에 설치된 레이더보다 더 높은 경우도 있었다. 또한, SAR 레이더 산란 단면적(RCS)을 이용하여 선박의 길이와 폭을 계산하였으나, 레이오버와 그림자 효과 때문에 실제 값보다 비교적 높게 추정되었다.
농업용 저수지는 수자원이 계절적으로 편중된 한반도에서 갈수기 용수 공급을 위한 필수적인 구조물이다. 효율적인 물 관리를 위해서는 중소규모 저수지에 대한 체계적이고 효과적인 모니터링이 필요하며, 합성개구 레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상은 전천후 관측이 가능하다는 특징과 함께 연속적인 저수지 모니터링을 위한 도구가 된다. 본 연구에서는 10 m급 해상도를 갖는 Sentinel-1 SAR 영상과 1 m급 해상도의 Capella X-SAR 영상을 활용하여 울산광역시 차리, 갈전, 뒷골 저수지의 수체를 탐지하였으며, 이를 통해 국내 중소규모 저수지 모니터링에의 활용성을 평가하고자 하였다. Z fuzzy function 기반 임계값 산정을 통한 영상분할기법과 객체 탐지 기반 분할기법인 Chan-vese (CV) 기법을 통해 수체 영역을 산정하였으며, UAV 영상과의 비교를 통해 성능을 정량적으로 평가하였다. 임계값 기반 탐지 정확도는 Sentinel-1의 경우 약 0.87, 0.89, 0.77 (차리, 갈전, 뒷골), Capella의 경우 약 0.78, 0.72, 0.81로 나타났으며, CV 기법 적용 시 모든 저수지에서 정확도가 향상되는 것을 확인하였다(Sentinel-1: 0.94, 0.89, 0.84, Capella: 0.92, 0.89, 0.93). Capella는 모든 저수지/분할기법에 대해 수체와 비수체의 경계를 비교적 뚜렷하게 모의하였으나, 고해상도로 인한 speckle noise가 충분히 평활화되지 않아 오탐지 및 미탐지가 다소 발생하였다. 오탐지의 제거를 위해 광학 센서 기반 보조자료를 활용하여 마스킹한 결과, 정확도가 최대 13% 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 바탕으로 SAR 위성 기반 더욱 정확한 저수지 탐지가 이루어진다면 소규모 저수지를 포함, 종합적인 가용수량에 대한 연속적인 모니터링이 가능할 것이며, 효과적인 수자원 관리에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 경남 사천만을 중심으로 위성영상과 GIS 기법을 이용하여 수치지형도와 수치해도를 결합한 수치고도 모델(DEM) 제작을 통해 육지와 천해를 연계한 해양지형의 분석을 시도한 것이다. 수치고도모델의 제작은 육지 고도 및 해저 수심 레이어 추출 UTM 재투영, 좌표점의 이동과 보간 등의 과정을 거쳐 이루어 졌다. 조류이동, 천해퇴적, 수심 등 해저지형 분석은 Landsat TM 밴드 육안분석, 육지부 마스킹, 밴드합성, 회귀분석 등을 통해 이루어 졌으며 천해 실측자료는 오차를 수정하여 분석에 이용되었다. 수치고도모델에서 분석된 지형요소들은 하천, 선상지, 조류, 단구, 해적퇴적층 등이다. 연안 퇴적작용은 하천 운반물의 영향을 크게 받고 있는데, 특히 진양호의 배수로인 가화천은 계절작으로 여름철에 공급량이 많으며 조류의 영향이 적은 곳에 퇴적층이 잘 발달하였다. 단구지형이 발달한 만안쪽에는 조류퇴적물의 영향이 크고, 소규모 만입은 해안류에 의한 운반물오 폐쇄되는 특성을 보인다. 사천만 동안의 선상지 지형은 해저까지 연장되어 발달하고 있다. 진주만 뱅크는 잔류 구릉이 침수된 것으로 미립물의 해저 퇴적지 역할을 하고 있다.
최근 각종 공간정보에 대한 수요가 증가함에 따라 정부 및 지방 자치 단체에서 다양한 공간정보를 제작하여 공급하고 있다. 2000년 대분류 토지피복지도가 제작된 이래 2010년부터 토지 피복 세분류 지도가 작성되기 시작하였으나 현재 일부 지역에 대해서만 세분류 지도가 구축되어있는 상황이다. 또한 그 동안 토지 피복 분류 결과의 고도화를 위하여 다양한 연구들이 진행되어왔지만 대부분의 연구가 대분류 또는 중분류 수준에 그치고 있으며 토지 피복 세분류에 관한 연구는 매우 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 토지 피복 중분류의 논 항목을 세분류 갱신하기 위하여 경지 정리 논을 자동으로 추출하는 기법을 제안하였다. 농업 분야에 효과적인 활용이 가능한 RapidEye 위성영상을 이용하였으며 영상에 고주파 필터링을 적용하여 논의 경계 정보를 강조하고 Otsu 임계화를 통해 논 경계에 대한 이진 영상을 취득하였다. 토지 피복 지도와 영상 등록을 수행하여 논 토지 피복에 대한 마스킹을 수행하였으며 이를 통해 논 지역의 경계 정보를 선별하였다. 최종적으로 지역적인 허프 라인 추출을 통하여 끊어진 에지를 이어 논의 경계 정보를 선형으로 추출하고 시작점과 끝점이 유사한 선형을 연결하여 경지 정리 논의 경계 정보를 완성하였다. 연구 결과, 효과적으로 경지 정리 논의 경계를 추출할 수 있었으며 벡터 추출 시 논 토지 피복 세분류 갱신의 상당 부분을 자동화할 수 있음을 확인하였다.
공간 해상도 1m 이하의 고해상도 원격 탐사 영상의 민간 활용이 활발해 짐에 따라, 이를 위한 전문 분야 별 영상 분석 방법의 개발 요구가 증가하고 있다. 다양한 영상분석 기법 중에, 주변 화소들간의 공간 분포 관계에 의해 특성이 결정되는 텍스처 영상의 분석은 이러한 목적을 위한 유용한 영상 분석 방법 중 하나이다. 이 연구에서는 원시 영상으로부터 GLCM 알고리즘에 의해 생성된 텍스처 영상에 대해서 방향 인자, 마스킹 커널의 크기, 변수의 종류에 따른 결과를 비교, 분석한 뒤 각각의 결과 영상의 지형공간 특성 분석의 적용성에 대하여 알아보았다. 또한 원시 영상과 텍스처 영상에서 특성 정보를 포함하는 템플레이트를 설정하고 이를 기준으로 반복적인 패턴을 자동으로 검색하는 템플레이트 정합 프로그램을 구현하여 이를 원시 영상과 텍스처 영상에 적용하였고, 처리 결과에 기초하여 향후 적용 가능성을 검토하였다. 이 연구의 결과는 일정한 패턴으로 나타나는 지구과학적인 지형 특성이나 고해상도 위성영상 정보를 이용한 인공 지형지물의 파악 및 분석에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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