얼굴 인식 시스템과 표정인식 시스템과 같은 고차원 처리를 수행하는 시스템의 전처리 과정으로써 이미지 영역 내에서 얼굴을 추적하는 것은 중요한 과정이다. 본 논문에서는 피부색과 얼굴의 형태 정보를 단서로 하는 CONDENSATION 알고리즘을 사용하여 얼굴의 위치를 추적하였다. 컬러의 가중치와 형태의 가중치를 결합시키는데 어려움이 있으므로 각각을 단서로 사용하는 두 개의 추적기를 가진 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 복잡한 배경, 피부색의 물체가 이미지 내에 존재하는 경우, 다른 얼굴이 이미지 내에 존재하는 경우 모두에 대해서 훌륭한 성능을 보여 주었다.
본 논문에서는 지형 맵에 실시간으로 부드러운 그림자를 드리우는 방법에 대해 소개한다. 이 방법은 셀프 셰도우 뿐만 아니라, 다른 물체에 그림자를 드리우는 것도 가능하다. 또한 이 방법은 지형에 대해 미리 계산해 두는 과정이 없기 때문에 지형이 변화하는 경우에도 적합하다. Shadow height map(SHM)이라는 새로운 자료구조는 높이 맵의 각 좌표에 해당하는 그림자의 높이를 기록한다. n 이 SHM 안에 있는 텍셀 수라고 할 때, SHM을 계산하는 것은 O(n)의 알고리즘 복잡도를 가진다. 그림자는 이 맵을 이용해 단순하고 빠르게 계산할 수 있다. 예제들은 실시간으로 표현할 수 있는 좋은 성능을 보이며, 적절한 시각적 품질을 보인다.
초등학교 과학 교육과정에서 빛 개념은 중요하게 다루어지나 학생과 교사가 이해에 어려움을 갖는다는 보고가 많다. 내용 자체의 난이도 때문인지, 제시방법, 구성, 표현 등이 어려움을 유발하는 것인지 분석할 필요가 있다. 2015 초등 과학과 교육과정과 미국, 중국, 일본의 초등 교육과정과 교과서에서 나타난 빛 관련 주요개념, 빛 단원 내용구성, 사용한 소재와 광원, 광학기구를 비교하였다. 분석 결과, 네 나라의 교육과정에서 빛에 대한 주요개념의 포함 여부와 다루는 시점은 나라마다 차이가 있었다. 특히 우리나라 교육과정은 광원, 시각 개념을 도입하지 않은데 비해 볼록 렌즈에 의한 굴절 개념은 다룬다는 점에서 차이가 나타났다. 내용구성과 흐름에서도 나라별로 차이가 있었다. 한국 교육과정은 핵심 아이디어나 관점을 따라 내용이 구성되기보다 개념별로 분절적으로 제시되어 있고 개념 간 연계성이 불분명하였다. 주요개념을 설명하기 위한 소재와 광원, 광학기구에서도 국가별 차이점이 나타났는데, 빛의 이용이라는 주제에 대해 미국 교육과정은 목적을 제공하고 빛을 이용하여 이를 달성하는 방식, 중국과 한국은 개념이해를 심화하기 위한 소재를 사용하는 방식으로 나뉘었다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 한 우리나라의 초등학교 과학 교육과정 빛 영역에 관한 시사점은 다음과 같이 도출하였다. 첫째, 개념을 순차적이고 단계적으로 도입하고, 개념 간 연계성이 잘 드러나도록 구성할 필요가 있다. 둘째, 광원에 관한 내용을 주요개념으로 포함하고, 개념 설명을 위해 사용하는 광원을 다루는 개념의 종류와 수준을 고려하여 선정할 필요가 있다. 셋째, 물체를 보는 원리를 포함할 필요가 있다. 넷째, 빛과 렌즈 단원에 포함된 굴절 개념의 소재와 내용 수준을 조정할 필요가 있다. 다섯째, 빛은 초등학교 과학 교육과정에서 포함하고 있는 여러 개념과 깊은 관련성을 가지기 때문에 통합적 접근이 필요하다.
컴퓨터 그래픽 기술의 발달로 과거의 복잡한 알고리듬과 고가의 장비를 통하여 제작이 가능했던 특수영상들이 가정용 컴퓨터의 고사양화와 사용이 편리화 된 그래픽 프로그램으로 인하여 영상 전문가가 아니더라도 제작이 가능해 졌다. 2.5D는 컴퓨터 그래픽 제작자 사이에서 사용되어지는 단어로 3D와 같이 보이는 2D 이미지의 시각적인 형태(form of pseudo-3D)를 일컫는 말이다. 본 연구에서는 과거 게임의 시각적인 효과 증진과 엔진의 효율성을 위하여 사용되어지던 2.5D 제작기술을 Adobe사의 Photoshop과 After Effects를 이용하여 모션 그래픽에 응용하고자 한다. 현대 사회에서 모션 그래픽은 광고와 영상시장에서 큰 비중을 차지하고 있으며, 시청자들의 눈이 시각적으로 고급화되어짐에 따라 과거의 2D 기반의 제작과정에서 벗어나 입체적이고 다이내믹한 3D 공간상으로 제작 기술이 확장되고 있다. 본 연구에서는 Axonometric Projection에 의한 각도로 촬영 되어진 스틸 이미지에서 물체의 삼면의 정보를 추출하고, Adobe Photoshop의 Vanishing Point Filter와 After Effects를 이용하여 소실점의 추적을 통한 이미지상의 물체를 2.5D 물체로 제작하고자 한다. 기존의 3D 프로그램에서의 제작 프로세스와 새로운 2.5D 제작프로세스의 비교, 카메라 앵글의 자유성을 비교함으로 제작의 효율성에 대한 연구를 한다.
전역 조명(global illumination) 효과를 사실적으로 렌더링하기 위해서는 복잡한 경로를 통해 입사하는 빛의 정보 해당하는 직접 조명 및 간접 조명을 정확하게 계산해주어야 한다. 이 과정에서 주어진 물체 표면 지점에 대해 계산되는 간접 조명 정보는 주변 환경의 기하적인 형태에 큰 영향을 받게 된다. 조화 평균 거리(harmonic mean distance)는 3차원 공간상에서 주어진 한 지점에서 보이는 물체들과의 거리를 나타내는 척도로 많이 사용되는 수학적 도구로서, 광휘 캐시(irradiance/radiance cache)나 환경 폐색(ambient occlusion) 등의 렌더링 효과를 생성하는데 주요하게 사용된다. 본 논문에서는 대표적인 고품질 전역 조명 렌더링 알고리즘인 최종 수집(final gathering) 방법 및 포톤 매핑(photon mapping) 기법을 통해 다양한 환경에서 계산되는 조화 평균 거리에 대한 근사값의 정확성에 대해 분석한다. 이러한 분석 결과를 기반으로 효과적인 조화 평균 거리 계산의 근사화 기법 개발에 있어서 고려해야 할 점들과 방향을 제시한다.
일반적인 장면전환 검출방법은 연속적인 두 영상의 특징 값을 비교하여 일정한 임계값 이상일 경우 장면전환으로 판단한다. 그러나 기존의 장면전환을 검출하는 알고리즘은 장면전환을 검출하는데 있어서 프레임의 특징 값을 추출하기 위하여 복호화 과정에서 많은 시간이 소비되었고 단지 연속적인 두 영상의 특징 값을 비교하기 때문에 빛의 변화나 물체의 움직임에 따른 오검출 문제를 나타내었다. 본 논문에서는 MPEG 압축 영역에서 매크로블록 정보를 직접 추출 및 이용하여 효과적인 장면 전환 검출을 위한 알고리즘을 제안한다 제안한 알고리즘은 MPEG에서 매크로블록 정보를 직접 추출하고 이용하므로 기존의 알고리즘의 문제점인 많은 연산량 문제를 개선하였고, 연속된 프레임과의 비교를 통한 장면전환 검출이 아닌 이전 또는 이후 영상과의 연관성을 분석하여 장면전환된 프레임을 검출함으로 빛의 변화나 물체의 움직임과 같은 오검출 문제를 해결할 수 있는 알고리즘을 제안한다 제안한 알고리즘은 MPEG 데이터를 대상으로 한 실험을 통해 기존의 히스토그램을 이용한 알고리즘보다 빠르고 정확하게 검출할 수 있음을 보이고, 실험 결과를 통해 성능을 분석하였다.
컴퓨터 비전에서 흐릿한 영상은 영상 인식률을 저하시키는 중요한 요인이다. 이것은 주로 카메라가 불안정하게 초점을 맞추지 못하거나, 노출시간동안 장면의 물체가 빠르게 움직일 때 발생한다. 흐릿한 영상은 시각적 품질을 크게 저하시켜 가시성을 약화시키며, 이러한 현상은 디지털카메라의 기술이 지속적으로 발전하고 있음에도 불구하고 빈번하게 일어난다. 본 논문에서는 합성곱 신경망으로 설계된 심층 멀티 패치 계층 네트워크(Deep multi patch hierarchical network)를 기반으로 수정된 빌딩 모듈을 대체하여 입력 영상의 디테일을 잡고 주의 집중 기법을 도입하여 흐릿한 영상 속 물체에 대한 초점을 다방면으로 맞추어 영상을 강화한다. 이것은 서로 다른 스케일에서 각각의 가중치를 측정 및 부여하여 흐림의 변화를 차별적으로 처리하고 영상의 거친 수준에서 미세한 수준까지 순차적으로 복원하여 글로벌한 영역과 로컬 영역 모두 조정한다. 이러한 과정을 통해 저하된 화질을 복구하고 효율적인 객체 인식 및 특징을 추출하며 색 항상성을 보완하는 우수한 결과를 보여준다.
지상파 방송이 아날로그 방송에서 디지털 방송으로 완전 전환되고 HDTV 방송이 표준으로 완전히 자리를 잡은 현재, 국내 방송의 대부분은 비월주사 방식(interlace)으로 송출이 되고 있으며, 이에 따라 비월주사 방식의 영상을 TV에서 사용하는 순차 주사 방식의 영상으로 바꿔주는 디인터레이싱은 여전히 TV방송을 위한 중요한 기법으로 남아있다. 이 논문에서는 영상에 나타난 물체의 에지 방향의 연속성을 고려한 효과적인 공간적 디인터레이싱 기법을 소개한다. 에지방향에 따라 보간하는 것은 디인터레이싱 결과물의 화질을 결정하는 데에 주요한 요소이다. 따라서 이 논문에서는 기존의 알고리듬에서 에지 방향을 결정하는 과정을 확장하여 좀 더 정확한 에지 방향 결정이 가능하도록 했다. 제안된 방법의 실험 결과는 기존의 주요한 공간적 디인터레이싱 기법들에 비하여 주관적, 객관적인 비교에서 우수함을 보여준다.
본 논문에서는 근접거리측정이 가능한 적외선 거리 센서를 사용하여 다양한 물체 및 로봇과 이동 로봇 메커니즘간의 충돌 위험성을 확인할 수 있는 충돌 경보기를 제시하고, 이 경보기의 효과적인 산업 응용을 위하여 중요한 신호의 생성 과정 및 동작 특성을 분석하고자 한다. 이를 위하여 제시된 충돌 경보기를 탑재한 이동 로봇 시스템이 전형적인 주차 동작을 수행하는 상황을 고려한다. 결과적으로, 제시된 충돌 경보기는 다양한 이동 로봇이나 차량 메커니즘의 충돌 회피 및 안전 운행을 위하여 유용하게 활용될 수 있음을 보인다.
컬러 이미지는 Gray Scale 이미지와는 달리 3가지 채널의 조합으로 이루어지고 방대한 정보량 때문에 효과적인 이미지 분할이 어렵다. 본 논문에서는 범용성 있는 Color Morphological Pyramids(CMP)구조를 제안하고, 그를 이용한 이미지 분할을 보인다. 이미지 피라미드 구조는 최초 이미지의 반복적인 필터링과 샘플링에 의해 면적비가 $2^{\int}({\int}=1,2,....,N)$이 되는 순차적 이미지 계열이다. 본 방법에서는 CMP를 이용하여 RGB, HSI, CMY 등의 컬러 공간에서 연속적인 필터링 처리로 불필요한 크기의 물체 및 잡음을 제거하고, 다운샘플링과정으로 해상도를 낮춰준다. 생성된 CMP에서 인접 레벨 이미지간에는 이웃한 픽셀 벡터간의 상대거리를 이용한 연결식을 사용하여 새 레벨의 이미지를 생성한 후 이를 이미지 분할한다. 이미지 분할실험을 통하여 본 방법의 유효성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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