본 논문에서는 모서리 검출을 이용하여 추출된 모서리를 추적함으로써 차선을 검출하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 양 차선이 연속되지 않고 끊긴 형태로 존재하거나 교차되는 등의 다양한 차선의 형태에도 높은 추출률을 보이는 장점을 가지고 있다. 이는 이러한 형태의 차선의 비율이 높은 시내도로 와 국도에서의 차선 추출에 보다 유리하다. 이러한 점을 증명하기 위해 테스트는 주로 불연속적이고 교차되는 형태의 차선이 많은 도로에서 실시하였고 평균 87% 이상의 추출률을 보여주었다.
본 논문에서는 모서리점, 경계선 및 영역, 적응적 임계값 등과 같은 복합특징을 이용하여 증강현실 시스템에서 마커의 차단현상이 발생되거나 어두운 환경에서도 사용 가능하면서 정합 성능을 개선한 마커검출 알고리즘을 제안한다. 기존의 ARToolkit에서는 마커의 일부분이 사용자에 의해 가려지거나 주위 조명 변화에 의해 입력영상의 밝기 변화가 크게 될 경우, 마커를 추출할 수 없는 반면 제안한 마커추적 알고리즘에서는 마커영역 추출시 적응적 임계값 기법을 사용하여 조명의 변화에 둔감하게 반응하여 정확한 마커영역만을 분리 추출할 수 있다. 그리고 모서리 여부를 판단하고 모서리점이 가려진 경우, 추출된 직선의 교점으로부터 모서리점을 추출하므로 차단에 의해 마커가 가려졌을 때에도 정확한 마커 영역을 추출할 수 있다. 또한, 등록된 마커와의 정합시, 와핑에서 발생되는 마커의 크기 및 중심위치 변화를 보정하는 기법을 추가하여 정합 성능을 개선 시켰다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 주위 조명 변화와 차단 현상에 강인하게 마커를 검출하였으며, 유사한 마커 태그를 구분 할 수 있는 정합 유사도가 종전보다 30% 증가한 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 최근의 디지털논리시스템의 함수구성시에 도입되고 있는 그래프이론에 바탕을 둔 새로운 형태의 데이터구조 형태인 모서리값 확장 그래프를 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 이를 위해 수학적 배경으로는 리터럴 함수와 리드 뮬러 확장에 대해 논의하였으며, 본 논문의 근간인 모서리 확장 그래프의 도출에 대해 논의하였다. 또한, 모서리 확장 그래프로부터 임의의 m치 n변수의 축약된 함수구성을 도출하는 알고리즘을 제안하였으며 이를 예에 적용하여 그 타당성을 보였다. 제안된 알고리즘의 규칙성을 고려하여 동일부분을 모듈화함으로써 일반성을 가짐을 보였다.
2006년과 2007년에 한반도 및 주변지역에서 발생한 85개 지진($1.6\;{\leq}\;M_L\;{\leq}\;4.9$)의 지진원 상수에 대하여 반복 스펙트럼 역산법을 적용하여 분석하였다. 지진자료는 한반도 남부지역의 광대역관측소3성분 기록으로부터 추출한 487개의 S-파군으로 구성되어 있다. 지진파 스펙트럼 분석을 통하여 각 지진에 대한 모멘트규모를 결정하고, 이를 진원거리에 따른 모서리 주파수의 변화에 대비하였다. 모서리 주파수는 진원거리가 증가함에 따라서 감소하는 경향이 있고, 이러한 경향은 모멘트규모가 커질수록 줄어든다. 변위 스펙트럼에서 측정한 모서리 주파수를 겉보기 모서리 주파수로 정의하였다. 이러한 겉보기 모서리 주파수의 거리 종속성은 세계적으로 동부 캐나다 순상지와 발트 순상지에서 보고된 바 있으나, 아직까지 그 원인은 명확하지 않다.
본 논문에서는 수평 방향의 경계선 정보를 이용한 마모 정도 및 편마모 검출 알고리즘을 제안한다. 입력 이미지의 노이즈는 양방향 필터로 제거한 다음 제안된 마스크를 사용하여 필터링된 이미지에서 경계선이 추출된다. 타이어가 마모됨에 따라, 타이어 숄더 또는 타이어 바퀴의 바닥에 팬 홈이 수직 홈보다 더 많이 바뀐다. 그러므로 타이어 숄더 또는 타이어 홈의 모서리는 수직 홈의 모서리보다 타이어 장착에 대한 정보가 더 많다. 제안 된 마스크는 이 특징을 반영하여 수평 모서리 추출에 사용된다. 경계선 추출 후, 경계선 이미지는 두 가지 레벨 시스템으로 표현된다. 이진화 이미지의 경계선 화소는 착용도 및 불균일한 착용을 결정하는 데 사용된다. 이 제안 된 방법은 다른 장비 없이 쉽게 사용할 수 있다. 제안 된 방법은 실제 차량을 사용하여 수행되었으며, 실험 결과는 착용도 및 착용 불균일성을 검출하는데 있어 제안 된 방법의 우수한 성능을 보여준다.
고해상도 위성영상으로부터 건물이나 도로 등 인공지물의 정보를 추출하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 영상에서 3차원 건물 정보를 추출하기 위해서 기존의 많은 연구들은 스테레오 영상이나 별도의 지상기준점, 또는 LIDAR 데이터 등을 사용하고, 센서모델링 등을 수행하였다. 이 연구에서는 단일 영상만을 이용하고, 센서모델링 등의 복잡한 과정을 거치지 않고 직접 건물의 3차원 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상에 나타난 건물의 실제 그림자와 가상으로 영상 위에 투영시킨 그림자가 일치했을 때, 건물의 높이를 결정하고, 결정된 건물의 높이를 이용하여 건물 정면의 모서리 선을 생성한다. 생성된 모서리 선을 따라서 건물의 지붕 외곽선을 이동시켜서 건물의 위치 정보를 얻어낸다. 제안된 알고리즘은 지표면의 그림자를 이용한 방법과 다른 건물의 정면에 나타난 그림자를 이용한 방법으로 나누어진다. 제안된 알고리즘을 검증하기 위해서 IKONOS 스테레오 영상과 지상기준점을 이용하여 추출한 건물 높이와 제안된 알고리즘을 이용하여 추출한 건물 높이를 비교하였으며, 30개의 건물을 검증해 본 결과 추출된 건물 높이의 RMSE는 약 1.5m로 나타났다.
본 논문은 2차 다항식을 이용하여 3차원 물체의 표면 특징을 추출하고 표현하는 방법을 제안한다. 본 연구는 수정된 스캔 라인 기법을 이용하여 에지 맵을 얻는다. 에지 맵으로부터 3차원 물체의 각 면들을 분리하기 위해 레이블링 연산을 하고 각 면에서 중심점과 모서리 점들을 추출한다. 그 다음에, 평면 방정식으로부터 각 면이 평면인지 곡면인지를 판단한다. 3차원 물체를 표현하기 위해 각 면의 평면 또는 곡면의 계수 및 특징들을 추출한다. 합성영상과 실측영상을 통해서 제안된 기법의 성능을 알아보았고, 또한 제안된 기법으로 3차원 물체를 재구성하였다.
실시간으로 배경에서 분리된 정확한 얼굴 영역을 찾아내는 것은 인식의 가장 기본적인 선행과제이다 얼굴을 찾기 위한 방법 중에 특징기반의 모서리(edge) 정보의 추출과 ellipse fitting 알고리즘을 이용하여 배경으로부터 얼굴을 효과적으로 분리해낸다. 얼굴인식을 하기 위한 얼굴 데이터베이스를 선처리 되어진 배경과 분리된 영상이 검출 된다.
본 논문에서는 MC의 알고리즘을 이용하여 등가면 추출시간을 단축할 수 있는 방법을 제안한다. 각 복셀 꼭지점의 밀도값을 비교하여 등가면이 형성될 수 있는 셀을 선택한다. 등가면이 형성되지 않는 빈 셀은 알고리즘을 진행하지 않고, 선택된 셀에 대해서만 등가면을 형성하기 위한 연산을 수행한다. 이때, 등가면 형성을 위한 꼭지점은 해당 모서리상에서 중앙점 보간으로 찾는다. 이러한 방법으로 형성된 등가면의 정보를 저장하는 객인 테이블을 효과적인 탐색이 가능하도록 개선함으로써 기존의 연구되다 빠르게 등가면을 추출하고 형성할 수 있다.
LiDAR(Light Detection and Ranging)는 3차원공간정보를 신속하게 구축할 수 있는 최신 측량 기술로써 최근 그 활용도와 중요성이 높아지고 있다. 그러나 LiDAR 관측성과는 시스템 특성상 높은 수직 정확도를 제공하고 있으나 항공사진과 같이 정확한 평면위치를 측정하여 조정할 수 없으므로 상대적으로 낮은 수평 정확도를 가지고 있다. 본 연구에서는 LiDAR 관측에 의한 건물의 벽면 반사파를 이용하여 건물모서리의 평면 좌표(x, y)를 추출하고, 이를 항공삼각측량에 의한 평면좌표와 비교분석하였다. 그 결과 LiDAR의 평면좌표가 항공삼각측량에 의한 평면좌표에 비해 상대적으로 이동되어 있음을 확인할 수 있었다. 따라서, 2차원 좌표변환을 수행하여 LiDAR의 평면좌표를 보정하여 정확도를 향상시킬 수 있었고, 이를 이용하여 향후 LiDAR 관측성과 품질 향상에 도움이 될 것이라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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