본 논문에서는 실외에서 촬영된 비교정 영상으로부터 3차원 건물 구조를 복원하는 반자동화 방법론을 제안한다. 사용자는 관심있는 건물을 임의의 위치에서 촬영한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 먼저, 입력영상에 대하여 SIFT 알고리즘을 이용하여 특징점과 대응점을 추출한다. 두 번째로, 각 영상에 존재하는 선과 소실점을 추정하고, 추정된 소실점으로 추출한 선들을 그룹화 한다. 다음으로, 각 영상 간의 관계를 대응점의 개수로 정의한 인접 그래프를 이용하여 입력 영상에 대한 순서를 정의하여, 각 영상을 촬영한 카메라의 위치 정보를 보정한다. 최종적으로 추정한 카메라의 정보와 각 영상에서 그룹화된 선을 이용하여 건물의 대략적인 3차원 구조를 복원한다. 하프 에지(half-edge) 자료 구조와 오일러 연산자(Euler operator)를 이용한 상세 모델링을 수행함으로써 완성된 건물 구조를 복원할 수 있다. 본 논문에서는 자동으로 추출된 기하학적 정보를 이용하여 최소한의 사용자 입력으로 건물을 복원 할 수 있도록 하였다.
기존의 이벤트 인식은 한정된 규칙 기반으로 이루어졌고, 시나리오 해석은 확률 자료의 크기로 많은 학습 시간이 필요했다. 본 논문에서는 객체로부터 특징 벡터를 추출하고 각 객체의 행동 양식을 분석하여 현재 객체의 이벤트를 인식하는 방법과 확률 모델을 기반으로 본 논문에서 정의한 긴급 상황 시나리오를 해석할 수 있는 방법을 제안한다. 독립 객체의 이벤트 규칙은 주-이벤트, 움직임-이벤트, 상호-이벤트, 그리고 'FALL DOWN' 이벤트로 구성되며, 객체의 특징 벡터와 베이지안 네트워크에 의해 학습된 분할 움직임 방향 벡터(SMOV)를 통해 정의된다. 긴급 상황 시나리오는 현재 이벤트의 상태와 사후 확률에 의해 분석된다. 본 논문에서는 기존 방법에 비해 다양한 이벤트를 정의하였고 이벤트 간의 독립성을 높여 확장성이 용이하도록 하였다. 그리고 객체 추적만을 통해 얻을 수 없는 의미론적 정보를 규칙과 확률을 기반으로 획득할 수 있었다.
비전을 이용한 사용자의 위치 및 방향 측정 시스템은 대부분 마커를 부착하고 그 마커들의 위치를 측정한 후, 이 마커들의 3차원 위치 정보와 이미지 상에서의 2차원 위치를 기초로 카메라(또는 사용자)의 위치 및 방향을 계산한다. 여기서 사용되는 마커들은 대부분 알고리즘 상으로 컴퓨터가 찾기 쉽도록 고안하는 경우가 많다. 그러나 환경이 확장되는 경우에 있어서는 그에 상응하는 마커를 부착하는 것이 실제적으로 어려운 경우가 많다. 이와 같은 경우에, 효과적으로 검색이 가능하다면, 마커가 아닌 환경에 이미 존재하는 물체를 이용할 수 있다. 이러한 물체들을 위치 및 방향 계산에 사용하기 위해서는 이 물체들의 3차원 위치를 미리 계산해야 한다. 본 논문에서는 확장 환경에서 카메라(또는 사용자)의 위치 및 방향의 계산이나 수정에 사용되는 물체들의 3차원 위치를 계산하는 방법을 제안하고 설명한다.
본 논문에서는 지하에 매설된 통신 관로를 레이저 투영 영상 분석에 의해 검사하는 새로운 기법을 제안한다. 레이저 다이오드, 발광 다이오드와 카메라로 구성된 장비가 관내에 직접 투입되며, 레이저 다이오드는 관벽에 투영 영상을 생성하고 발광 다이오드는 내부 조명 장치로 사용되며, 카메라는 관로 영상을 획득한다. 카메라에서 전달된 다양한 조건의 관로 영상에 대해 투영 영역을 정확히 분할하기 위하여, 새로운 객차 모델과 다중 임계치 기법을 이용한다. 분할된 투영 고리의 형상은 최소 직경과 푸리에 표기자에 의해 표현하여 관로의 상태를 규칙에 기반하여 분류한다. 국부적인 최소 직경과 전역적인 푸리에 표기자를 모두 사용하므로 파손된 관로, 찌그러진 관로 등의 다양한 조건에서 높은 분류 성능을 나타낼 수 있으며, 여러 상태의 영상에 대한 실험 결과는 2% 미만의 오분류로 높은 성능을 나타냈다.
본 논문에서는 입체 영상 재현을 위한 한쌍의 이미지 스트림 데이터를 MPES-4 표준을 기반으로 효율적으로 인코딩하는 방식을 제안하고, 이에 대한 인코더를 분석, 설계하였다. 최근 하이비전 보다 더욱 인간의 감성에 호소하는 영상 시스템으로서 3차원 입체 영상에 대한 기대가 고조되고 있고, 영상 정보의 현실감 부여와 정보 전달의 리얼리티에 관한 많은 정보론 요구하고 있다. 또한 현대의 정보 통신 분야는 방송, 통신 및 컴퓨터가 통합되고, 무선과 유선이 융합되는 새의운 정보 통신 기술로 진화하고 있다. 이러한 변화의 영향으로 영상 서비스에 대한 기술 개발 경향도 영상 정보의 효율적인 전달 및 저장이라는 기존의 동영상 압축 표준이 갖는 기능뿐만 아니라, 보다 더 향상된 기능을 제공하는 방향으로 나아가고 있다. 기존 입체 영상 인코딩 방식은 상관 관계가(Correlation) 높은 각각의 입체 영상을 독립적으로 인코딩하는 반면, 본 논문에서는 한 인코더에서 동시에 인코딩하는 방식을 제안하였으며, 이 방식은 저장 공간과 이미지 스트림 전송에 효율적일 것이나 MPEG-4는 현재 각광받고 있는 인터넷 등의 멀티미디어 서비스에 있어서 효율적이고 필수적인 핵심기술로 본 논문의 기반이 되었다. 본 논문에서 제안하는 방식은 MPEG-4를 이용한 입체 영상 관련 응용에 적용될 수 있다.
본 논문에서는 기존 Multi-Vision System(MVS)에서 지원되지 않았던 N-스크린 서비스를 구현하기 위한 시스템 구조와 시스템과 사용자간의 인터랙션 방안을 제안한다. MVS의 N-스크린 서비스는 사용자가 다양한 단말들을 사용하여 자유로운 위치에서 MVS 디스플레이를 제어하고 MVS의 컨텐츠를 연속성 있게 공유할 수 있게 한다. 본 논문에서는 MVS에서 N-Screen Service 의 인터랙션 서비스를 지원하기 위해 관리 서버와 에이젼트를 도입한 서비스 방안을 제안한다. 그리고, 어플리케이션 실행, 서비스 제어를 위한 사용자 인터렉션 그리고 N-스크린 서비스를 지원하기 위한 비주얼 캐스팅 등을 위한 몇 가지 프로토콜의 예를 제시한다. 추가적으로, N-스크린 세션 분할, 그리고, 위치에 구애 받음 없이 사용 중인 사용자의 다양한 단말을 사용한 메타데이타 컨텐츠 실행 등을 위한 프로토콜을 사용한 N-스크린 서비스 시나리오도 예로서 기술한다. 시뮬레이션 결과는 제안 된 메커니즘의 적합성과 성능개선을 보여준다.
자율 가상 캐릭터는 인공시각을 이용하여 가상 환경을 인지하고 인지한 정보를 바탕으로 상황에 맞게 판단하여 지능적인 인간처럼 행동한다. 자율 가상 캐릭터는 주로 인공 시각을 이용하여 환경을 인식하며 현재까지 연구된 대부분의 인공 시각은 정해진 시야각에 들어온 정보를 여과 없이 모두 인지하는 방법을 사용하고 었다. 그러나 이러한 시각 체계는 한 번에 너무 많은 정보를 저장함으로 시스템의 효율성과 현실성을 떨어뜨리며, 게임과 같은 동적 환경에서는 실시간 처리가 어렵다. 따라서 실제 인간과 같은 시각 체계를 구현하려면 주목한 정보만 저장하는 시각적 주목 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 인공 시각을 통해 얻은 정보 중에서 시각적으로 중요한 정보만올 저장하는 주목 시각 기법을 연구하고 이를 구현하기 위해 기존 주목 맵을 향상시켜 적용하였다. 특히 주목 맵 요소 중에서 처리 속도가 느린 방위 랩을 제거하고 침입자 검출을 적용한 동적 특정 맵을 추가하여 향상된 주목 맵을 제안하였다. 실험을 통해 자율 가상 캐릭터가 3차원 가상 환경에서 정적 동적 객체에 대한 주목 영역을 정확하게 찾는 것을 확인하였으며, 처리 속도 또한 기존 연구보다 1.6배 정도 향상되었음을 확인하였다.
우리나라는 공간정보 활용을 위해 업무별 공간정보 응용 시스템을 구축하고 있으나 정보에 대한 공유 및 활용도가 낮아 국토교통부를 중심으로 공간정보 시스템의 공동활용을 위한 체계 구축에 노력하고 있다. 본 연구는 지방자치단체에서 운영하고 있는 공간정보 응용 시스템 현황을 조사 및 분석하고, 무인항공 영상을 이용한 공간정보 응용 시스템의 공동활용 방안을 제시하고자 하였다. 연구를 통해 기존의 공간정보 응용 시스템의 기능이 대민서비스에 집중되어 있고, 행정부서 간 데이터 공유 및 활용이 어려운 실정임을 파악하였다. 또한, 공간정보 응용 시스템의 공동활용을 위해 무인항공영상 기반의 임차 및 전용면적 차이 산출, 무단 점유지 정보 확인 등 방안을 제시하였으며, 공간정보 응용 시스템 공동활용을 위한 벡터 표시, 면적계산, 보고서 생성 등 추가 기능을 도출하였다. 향후 추가적인 연구를 통해 공간정보 응용 시스템의 기능 추가가 이루어진다면 관련 분야의 현장실태조사 및 정책결정의 기초자료로 활용이 가능할 것이며, 공간정보 분야의 경험이 없는 비전문가도 정확도 높은 공간정보를 다양한 분야에 활용함으로써 업무의 효율성을 높일 수 있을 것이다.
최근 컴퓨터 비전과 딥러닝 기술의 발전으로 비디오 분석, 영상 감시, 인터렉티브 멀티미디어 및 인간 기계 상호작용 응용을 위해 인간 행동 인식에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 많은 연구자에 의해 RGB 영상, 깊이 영상, 스켈레톤 및 관성 데이터를 사용하여 인간 행동 인식 및 분류를 위해 다양한 기술이 도입되었다. 그러나 스켈레톤 기반 행동 인식은 여전히 인간 기계 상호작용 분야에서 도전적인 연구 주제이다. 본 논문에서는 동적 이미지라 불리는 시공간 이미지를 생성하기 위해 동작의 종단간 스켈레톤 조인트 매핑 기법을 제안한다. 행동 클래스 간의 분류를 수행하기 위해 효율적인 심층 컨볼루션 신경망이 고안된다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 공개적으로 액세스 가능한 UTD-MHAD 스켈레톤 데이터 세트를 사용하였다. 실험 결과 제안된 시스템이 97.45 %의 높은 정확도로 기존 방법보다 성능이 우수함을 보였다.
다수의 태스크로 구성된 돈사 감시 응용은 내재된 데이터 병렬성을 활용하고 성능가속기를 사용하여 병렬 처리가 가능하다. 본 논문에서는 멀티코어 CPU와 매니코어 GPU로 구성된 이기종 컴퓨팅 플랫폼에서 돈사 감시 응용 수행 시 태스크 분배 방법을 제안한다. 즉, 각 태스크별로 OpenCL을 이용한 병렬 프로그램을 작성한 뒤, deviceCPU와 deviceGPU 각각에서 수행시켜 측정된 수행시간을 기준으로 가장 적합한 처리기를 결정한다. 제안 방법은 간단하지만 매우 효과적이고, CPU와 GPU로 구성된 이기종 컴퓨팅 플랫폼에서 다수의 태스크로 구성된 다른 응용을 병렬화하는 경우에도 적용될 수 있다. 실험 결과, 상이한 이기종 컴퓨팅 플랫폼에서 최적의 태스크 분배로 수행한 경우 가 전체 태스크들을 deviceGPU에서 수행한 GPU-only 방법에 비교하여 각각 2.7배, 8.7배, 2.7배 성능 개선이 되었음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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