공간해상도는 영상품질을 평가하는 매우 중요한 파라미터들 중의 하나이다. 본 연구에서는 무인 항공영상의 품질평가 방안의 일환으로 bar target과 Siemens star 도형을 이용하여 공간해상도와 MTF(Modulation Transfer Function)를 평가하는 방안을 제시하였다. 이를 위하여 고정익 eBee(Canon IXUS)로는 비행고도 130m와 260m로 촬영하고, 회전익 GD-800(SONY NEX-5N)으로는 130m, Phantom 4 pro(FC 6310)는 90m 고도에서 각각 촬영하여 정사영상을 제작하여 공간해상도를 측정하였다. 실험결과 공간해상도는 Siemens star와 Bar target 모두에서 카메라에 관계없이 정확히 비행고도에 비례하여 낮아짐을 알 수 있었다. 즉, 서로 상이한 카메라가 탑재된 Canon IXUS(eBee)와 SONY NEX-5N(GD-800)으로 130m의 동일 고도에서 촬영한 영상의 공간해상도는 4.1cm로 동일하였으며, eBee 260m의 경우에는 공간해상도가 8.0cm이었다. 아울러 Siemens star로 측정한 해상도가 Bar target에 비하여 모든 고도에서 1~2cm 가량 낮았다. 영상의 해상도와 명암 정보를 동시에 나타내는 MTF의 ${\sigma}_{MTF}$ 측정에서도 비행고도에 비례하는 일반적인 경향을 알 수 있었다. 하지만 130m 동일고도에서 SONY NEX-5N(GD-800)의 ${\sigma}_{MTF}$ 는 0.36이고, Canon IXUS(eBee)는 0.59로 카메라 성능이 더 좋은 SONY NEX-5N(GD-800)이 우수함을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 무인항공영상의 공간해상도 분석과 품질의 신뢰도 향상에 기여할 것으로 기대한다.
본 논문에서는 Tikhonov-Miller 처리를 이용하여 다양한 공격에 대해서 워터마킹의 강인성을 향상시키는 방법을 제안한다. 시각적으로 판별할 수 있는 패턴 워터마크를 웨이브릿 변환 영역에서 수평(LH2), 수직(HL2), 대각(HH2) 성분의 부대역에 임계치를 기준으로 가중치를 달리 부여하여 삽입한다. 또한 인간 시각 시스템의 특징을 이용하여 워터마크를 삽입한다. 삽입한 워터마크는 보안성과 높은 추출율을 위해 무작위로 섞었다. 그런 다음 섞어 짜 맞추기(Interlace)를 했다. 제안한 방법의 강인성과 유사성 향상을 입증하기 위해 명암, 크기 변화, 필터링, 잘라내기, 히스토그램 평활화, 손실압축(JPEG, gif)과 같은 영상처리를 하였다. 실험 결과 제안한 방법은 비가시성을 고려하여 강인하게 워터마크를 삽입할 수 있고 여러 공격에 대해서 더욱 높은 상관 계수로 추출할 수 있었다.
스네이크 알고리즘은 객체와 배경 사이의 활성 윤곽(active contour)을 추출하여 객체를 추적하는 기법으로 널리 사용되고 있지만, 객체 윤곽의 밝기 기울기 성분보다 배경에 존재하는 기울기 성분이 크면 객체 윤곽이 배경으로 잘못 수렴되는 문제를 갖는다. 또 객체의 급격한 이동으로 인해 객체의 윤곽이 탐색영역을 벗어나면 윤곽선이 객체의 내부로 수축되는(shrink) 현상이 발생하게 되어 객체 추적에 실패하게 된다. 본 논문에서는 이러한 기존의 문제점을 개선한 새로운 스네이크 윤곽 추적 방법을 제안한다. 먼저, 객체 경계에 존재하는 평균 기울기 방향만을 고려하도록 개선된 에지 에너지 함수와 스플라인 경계의 안쪽과 바깥쪽 영역의 명암차를 이용한 컨트라스트 에너지 함수를 제안하여 윤곽선이 배경에 잘못 수렴되는 문제를 해결하였다. 또한 이전 프레임과 현재 프레임의 차영상으로부터 스네이크 포인터의 모션 벡터를 얻고 이를 이용하여 이전 프레임의 스네이크 포인터를 현재 프레임의 객체 윤곽 부근으로 빠르게 이동시켜 윤곽선이 객체 내부로 수축되는 현상을 방지하였다. 실험 결과 제안하는 기법은 기존 방법들에 비하여 복잡한 배경에 더 강인하며 움직임이 큰 객체를 정확하게 추적할 수 있었다.
자동차 번호판 인식은 대중적인 감시 기술 중의 한 종류로서, 주어진 비디오나 영상 내 광학문자 인식을 수반한다. 번호판 인식은 자동차 번호판 국부화, 번호판의 크기, 차원, 명암대비, 밝기를 조정하는 정규화, 개별문자를 얻어내는 문자 분할, 문자를 인식하는 광학 문자 인식, 번호판의 형태, 크기, 위치 들이 연도별, 지역별로 차이가 있는 번호판들의 데이터베이스를 비교하여 구문 분석을 하는 절차를 거친다. 본 논문에서는 EmguCV를 이용하여 구현한 번호판 감지를 수행하여 위치를 찾아내고, 오픈 소스 광학 문자 인식 엔진으로 잘 알려져 있는 테서렉트 OCR을 이용하여 번호판의 문자를 인식하는 자동 인식 프로그램을 구현하고 번호판의 촬영 각도, 크기, 밝기에 대한 성능평가 결과에 관해 기술하였다.
다양한 영상매체의 홍수 속에서 주체적인 사고와 올바른 가치 판단력을 기르기 위한 미술 감상 교육의 중요성이 어느 때 보다 강조되고 있고, 미술과 제7차 교육과정에서도 감상 영역과 연계하여 미적 체험, 표현 영역을 지도하도록 강조하고 있으나, 교육현장에서는 여전히 표현과 기능 위주의 미술 교육만이 실시되고 있다. 표현 활동을 마친 후 실시하고 있는 감상활동도 시간의 부족, 작품 분석에 대한 어려움, 감상지도의 어려움으로 단순히 직관에 의한 느낌을 간단히 서술하는데 그치고 있다. 따라서, 본 논문에서는 미술 작품의 조형요소를 분석하고, 응용 프로그램을 이용해 조형요소별로 작품을 수정해 보고 이를 비교 분석하여 분석감상능력을 신장시킬 수 있는 웹 기반 미술감상 시스템을 개발하였다. 이를 교육현장에 적용하여 작품에서 보여지는 가시적인 조형요소인 선 형 명암 색채 질감 공간 구도를 분석함으로써 학생들의 조형감각과 분석감상능력이 신장됨을 확인할 수 있었다.
'색채는 우리의 의식과 상관없이 긍정적 혹은 부정적으로 우리에게 영향을 미치는 에너지이다.' 라고 이텐(Johannes Itten)은 말했다. 우리가 자연에서 보는 색채는 감정에 우선적으로 강하게 작용한다. 이러한 색채의 경험은 우리에게 상징 또는 도상으로 다가오며 인간의 심리를 알레고리로 표현하게 된다. 애니메이션의 색채는 영상매체가 갖는 시각적인 요소이자 중요한 의미작용을 하는 이미지이며 빛의 속성이자 가장 먼저 눈에 들어오는 시지각적 요소이다. 형태, 움직임, 명암 등과 같은 조형요소와 함께 색채는 인간과 인간 주변의 상황을 표현하는 매체로서의 중요한 기능을 한다. 애니메이션에서는 캐릭터의 심리적 변화 상태뿐만 아니라 처한 상황을 암시하기 위하여 색채를 상징적으로 사용한다. 심리적 의미전달은 색채의 상징성을 도상(icon)적으로 표현하게 된다. 따라서 애니메이션의 이미지 표현을 위한 색채는 의미전달을 위한 보편성을 띠게 된다. 본 연구는 색채의 상징적 의미가 작품에 어떻게 반영되었는가에 초점을 맞추었다.
본 논문에서는 동영상을 입력하여 손으로 그린 듯 한 회화적 애니메이션을 생성하기 위한 방법을 제안한다. 회화적 애니메이션에서 가장 중요한 요소 중 하나는 프레임 간 브러시 스트로크의 시간적 일관성을 유지하는 것이다. 이것은 프레임 간 브러시 스트로크들의 부드러운 움직임을 보장해주는 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 브러시 스트로크의 부드러운 움직임을 위해서 모션 영역들을 이용한다. 모션 영역은 프레임 간 객체들이 움직이는 영역을 의미하며 두 가지 타입으로 구성되어져 있다. 강한 모션 영역은 연속되는 두 장의 프레임 간 평가된 모션 벡터에 의해서 리얼 에지 및 히든 에지가 움직이는 영역을 말한다. 리얼 에지는 객체들의 윤곽선을 의미하며 히든 에지는 그라데이션 현상이 나타나는 영역에서 명암의 결의 방향을 표현하기 위한 경계를 의미한다. 약한 모션 영역은 모션이 발생한 전체 영역 중 강한 모션 영역을 뺀 영역을 말한다. 회화적 애니메이션에서 시간적 일관성은 이러한 모션 영역들을 이용하여 캔버스 위에 브러시들을 덧칠함으로써 유지될 수 있다.
위성영상에 나타나는 선구조는 화소의 명암차에 바탕을 두어 육안판독이나 자동 추출 알고리즘을 이용하여 추출한다. 보통 육안판독은 다양한 보조자료와 연구자의 경험적 지식을 필요로 하기 때문에 더욱 객관적이고 신속한 자동선구조 추출 알고리즘들이 필요하다. 산악지형 외에도 충적층 요소까지 고려하여 개발된 DSTA(dynamic segment tracing algorithm) 알고리즘은 충적층 지역이 산악지형에 대해 비교적 넓은 부분을 차지하고 있는 경우에 충적층 지역에서 노이즈가 나타난다. 본 연구에서는 이러한 노이즈를 감소시킬 수 있는 알고리즘인 AERA(alluvial effect reducing algorithm)를 개발하여 산악지형과 농경지와 도심지역이 넓게 분포되어 있는 지역에 이를 적용하였으며, 기존의 알고리즘만 이용하여 선구조를 추출한 결과와 비교하여 이의 적용 가능성을 알아보았다.
본 논문에서는 액티브 블록을 사용하여 하나의 움직이는 물체를 효율적으로 검출하고 추적하는 방법에 대해 제안한다. 이것은 특정한 픽셀 값을 대표값으로 추출하여 8*8 픽셀 값들을 대표하는 방식을 사용하고, 인접한 명암차에 의한 차영상 정보를 비교, 분석하여 움직이는 물체를 검출한다. 이미지 데이터 획득 부분은 소프트웨어로 처리함으로써 하드웨어의 비중을 크게 감소시켰으며, 고해상도 이미지를 저해상도 이미지로 변환하여 획득해야 할 데이터 수를 대폭 줄임으로써 실시간으로 이동하는 물체를 추적할 수 있도록 하였다. 따 라서 이미지에 대한 모든 픽셀 값 정보나 비디오 인터페이스 카드 제어를 위한 가상 드라이버와 같은 특정 목적의 시스템 드라이버가 없는 간단한 시스템에서도 움직이는 물체를 실시간으로 추적할 수 있도록 충분한 속도를 제공하며 개인용 컴퓨터상에서도 저렴한 비용으로 고정 영역 내의 움직이는 단일 이동 물체 추적 시스템을 구축할 수 있다.
본 논문은 2D 라이다를 이용해서 포트홀을 검출하는 시스템과 알고리즘을 제안한다. 기존의 포트홀을 검출하는 방법에는 진동, 3D 복원, 영상, 명암을 기반으로 한 방법이 있다. 제안하는 포트홀 검출 시스템은 저가형 LiDAR 두 개를 이용하여 포트홀 검출성능을 개선한다. 포트홀 검출 알고리즘은 LiDAR를 통해 얻은 데이터의 노이즈를 제거하기 위한 전처리과정, 시각화를 위한 클러스터링과 선분추출, 포트홀 검출을 위한 기울기 함수를 구하는 단계로 나뉜다. 기울기 함수를 통해 추출된 데이터의 특징점을 찾아내어 포트홀 여부를 검사하고 포트홀의 깊이와 폭을 측정한다. 2개의 라이다를 활용한 포트홀 검출 시스템을 개발하고, 라이다 장치를 이동하면서 포트홀을 검출함으로써 2D LiDAR를 이용한 3차원 포트홀 검출 시스템의 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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