영상분할이나 연결요소 추출 등에 의해 구해진 물체 영역의 경계 부분에 잔가지 모양으로 나타나는 잡영가지는 물체의 형상 특징 연산 및 인식 과정에서 오류를 일으키는 원인이 되므로 효과적으로 제거할 수 있는 방법이 필요하다. 기존의 연구에서는 한 픽셀 두께의 잡영가지만을 제거할 수 있는 방법이 제안되었다. 본 연구에서는 부분적으로 두 픽셀 이상이 뭉쳐져 둥그스름한 덩어리(blob, 블럽)를 형성하고 있는 잡영가지도 4-8-방향 윤곽선 추적에 의해 제거할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저 잔가지를 구성하고 있는 픽셀과 물체 영역을 구성하는 픽셀을 개략적으로 분리한 후, 윤곽선 추적물 하면서 사용자가 정의한 크기보다 작은 블럽을 포항한 잔가지를 추출해낸다. 이어서, 이러한 잔가지를 사용자가 정의한 잡영가지의 크기와 비교하여 최종적으로 제거할 수 있도록 한다. 이와 같이 사용자 입력 변수에 따라 잡영가지에 대한 개념을 보다 확장하여 자유롭게 정의할 수 있도록 명시화 함으로써, 영상의 특성에 따라 보다 유연하게 잡영가지를 정의하여 제거할 수 있도록 하였다.
볼륨 렌더링은 물체의 겉면만이 아니라 내부에 있는 모든 3차원 데이터를 이용해서 렌더링 하는 기법이다. 따라서 기존의 폴리곤 렌더링에선 불가능했던 물체 내부에 대한 표현이 가능하기 때문에 과학, 의료 분야 등 물체 전체에 대한 데이터 처리가 필요한 곳에서 많이 쓰이고 있다. 하지만 이러한 볼륨데이터의 크기는 일반적으로 1024$^3$Bytes 이상이기 때문에 기존의 단일 그래픽 가속기로는 메모리 크기나 연산 능력면에서 처리하기에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이런 기가급 볼륨데이터를 처리하기 위한 병렬 볼륨 렌더링 구조를 제시하고, 전송된 부분 이미지 합성을 위한 블렌딩 순서를 결정하는 시점 추적 (point-tracking)기법과 네트웍에 의한 성능저하를 최소화 할 수 있는 ‘프레임간 유사성(frame-to-frame coherency)을 이용한 RGBA데이터 압축기법’을 제안한다.
본 논문에서는 물체를 구성하고 있는 컬러들의 기하학적 중심을 이용하여 물체의 크기에 적응적인 추적 알고리즘을 제안한다. 대부분의 크기 적응적 알고리즘은 표적윈도우의 크기를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용한다. 그러나, 이러한 방법은 표적의 배경에 표적의 색상과 유사한 물체가 존재하거나 표적의 일부분이 폐색되었을 때 표적의 크기를 추정하는데 실패한다. 이것은 히스토그램이 영역에 대한 기하학적인 공간정보를 상실한채 표적 컬러의 화소수하고만 연관되기 때문이다. 이러한 분석을 바탕으로 본 논문은 표적 컬러의 화소수의 변화에 상대적으로 덜 민감한 표적의 컬러 중심을 이용한 크기 적응 알고리즘을 제안한다. 컬러의 중심들은 공간정보를 가지고 있기 때문에 컬러중심과 표적 영역의 크기에는 직접적인 상관관계가 존재한다. 표적의 크기 변화를 추정하기 위하여 각각의 표적 컬러에 대한 줌팩터를 추정한 후, 적절한 필터링 과정을 통해 하나의 줌팩터를 추정한다. 제안한 크기 추정 알고리즘은 중심이동 기반의 추적 알고리즘과 결합된다. 제안된 크기 적응적 추적 알고리즘은 배경에 유사한 컬러가 존재하는 경우에도 안정적으로 작동하는 것을 실험으로 검증한다.
3D 그래픽의 실사 이미지를 표현하기 위해 사용되는 광선추적법은 알고리즘상 빛과 물체의 충돌을 검사하는데 대부분의 시간이 소모된다. 보다 빠른 광선추적법을 수행하기 위해 빛과 물체의 충돌 검사시간을 줄이는 것이 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 디자인 시 설정된 오브젝트를 바로 랜더링 하는 방법보다 오브젝트와 카메라의 거리, 오브젝트와 월드의 상대적 크기를 고려한 바운딩 볼륨을 설정하도록 전처리해 빛과 물체의 충돌 검사 시간을 줄임으로서 광선추적법 알고리즘을 빨리 수행하는 방법을 제시한다.
인간의 안구는 색과 모양을 식별하는 데에 관여하는 원추 세포와 물체의 명암을 구분하는 간상 세포로 구성되어지는 시세포를 가진다. 망막 위에 분포되어 있는 시세포들은 시축을 중심으로 각기 다른 밀도로 분포 되어 있다. 특히 광축과 만나는 중심 지역은 Fovea라고 하는 직경 1mm 정도의 작은 우물을 이루고 있는데 원추 세포들이 고해상도로 분포되어 있고 시신경과 일대일로 연결되어 있어 시각 처리의 중심이 된다. 특히, 글자나 물체를 인식하기 위해 인간은 대상물을 응시하여 대상물의 영상이 Fovca영역에 맺히도록 추적 운동을 계속한다. 본 논문에서는 인간의 눈과 유사한 망막 모델의 하나인 Log-polar Image를 이용한 물체 인식을 위해 물체를 Log-polar Image Plane의 중심에 위치시키기 위한 모멘텀(Momentum)기반 정합 알고리즘(Alignment Algorithm)을 제시한다. 이는 눈동자 운동이 가능한 능동형 시각 장치의 Tracking 및 Pursuit 동작 중에 밭생하는 추적 오차를 보상함으로써 운동 중에도 효과적인 물체 인식이 가능하게 한다. 또한, 물체를 Log-polar Image Plane의 중심에 위치시킴으로써 물체의 위치 이동, 회전이동 그리고 크기 변화에 무관하게 물체를 인식한 수 있음을 제시한다.
이 연구는 지구와 달 표면에서 물체의 운동에 대한일반 중학생들과 과학영재학생들의 개념을 조사하였다. 연구 대상은 일반 중학교 중학생 1학년 61명, 2학년 51명, 3학년 51명 총 163명과 대학부속 과학영재교육원 중등 과학영재학생 32명으로 하였다. 연구 내용은 지구와 달 표면에서 연직, 경사면, 수평면에 따른 물체의 운동에 대한 개념으로 하였다. 각각 지구와 달 표면에서 크기는 같고 질량이 다른 두 물체를 동시에 놓거나, 같은 속력으로 위쪽으로 던지거나, 수평면에서 굴렸을 때 '어느 것이 먼저 도착하는가?'를 조사하였다. 지구와 달 동시 상황에서는 같은 물체를 지구와 달 표면에서 동시에 놓거나, 던지거나, 굴렸을 때 '어느 장소에 먼저 도착하는가?'를 조사하였다. 연구결과 과학영재학생들이 일반 중학생들 보다 지구 표면에서 연직, 경사면, 수평면의 모든 조건에서 물체의 운동에 대한 개념에 유의미한 차이가 있었고, 달 표면에서 연직 위 방향에서 물체의 운동에 대한 개념에 유의미한 차이가 있었다. 지구와 달 표면 동시 상황에서는 연직 아래 방향에서 물체의 운동에 대한 개념에 유의미한 차이는 없었고, 연직 위 방향, 경사면, 수평면에서 물체의 운동에 대한 개념에 유의미한 차이가 있었다. 연구 결과를 통해서 얻은 결론은 첫째, 지구와 달 표면에서 물체의 운동에 대한 설명을 할 때 진공에 대한 의미와 중력의 크기에 대한 학습이 먼저 이루어져야 한다. 둘째, 중학생들에게 다양한 상황과 조건에서 물체의 운동을 통합적으로 이해하도록 지도해야한다. 셋째, 중학생들은 상황을'동일시'하려는 사고 경향이 있다. 마지막으로 힘과 물체의 운동은 물리 영역에서 매우 중요한 단원이며, 교사가 물체의 운동을 설명할 때 위 결과들을 유념해서 가르쳐야 한다.
물체의 반사(specular reflection)는 물체의 재질 및 기하학적 모양을 표현하는데 있어 매우중요한 요소이다. 사진품질의 사실적 렌더링에서는 기존의 국소 반사 모델을 사용하여 좋은 결과를 얻을 수 있지만, 사용자의 주관이 중시되는 비사실적 렌더링(non-photorealistic rendering)에서는 사용자가 원하는 반사 효과를 표현할 수 있어야 한다. 텍스처는 사용자가 직관적으로 원하는 반사 효과를 표현할 수 있는 수단이며, 이를 모델에 투영하면 원하는 반사효과를 얻을 수 있다. 이 때 사용자는 텍스처가 투영될 위치와 크기, 방향을 직접 키프레임으로 정해 줄 수 있다. 그러나 모든 반사 효과를 사용자가 직접 정해준다는 것은 번거로운 일이며, 실시간 응용분야에는 적용할 수 없다. 본 논문에서는 국소반사모델(local reflection model)과 주곡률(principal curvature) 해석을 통해 반사효과의 위치, 방향, 크기를 결정하기 위한 텍스처 투영기의 새로운 설정 방법을 제시한다. 광원과 시점 정보를 사용하여 투영기의 위치를 정하고 물체의 주방향(principal direction)과 곡률반지름(radius of curvature)을 이용하여 투영기의 방향과 투영 피라미드의 크기를 정한다 텍스처 투영기의 단순한 이동, 회전을 통하여 반사 영역의 이동, 회전 및 확대/축소가 가능하다. 본 논문에서 제시한 방법은 DirectX 9.0c와 프로그래이 가능한 셰이더 2.0을 사용하여 GeForce FX 7800 그래픽 카드에 구현되었다. 본 논문의 연구 결과는 게임과 같은 실시간 응용분야에 사용될 수 있으며, 실험 결과에 의하면 수천 개의 다면체 모델에 대한 렌더링을 실시간에 수행할 수 있다.
물체의 경계로부터 거리에 따라 다른 크기의 창을 사용함으로써 물체의 경계를 정확히 찾는 새로운 스테레오정합 알고리즘을 제안한다. 원 영상을 같은 크기의 작은 부분으로 나누고, 이 작은 영역들의 중앙 화소들의 시차를 구한 표본 시차 지도로부터 축소된 물체의 경계를 찾는다. 경계로부터의 거리에 따라 크기가 다른 창을 원 영상에 적용하여 시차를 구한다. 원 영상의 시차를 구할 때 작은 영역 내에 있는 화소들의 시차는 이미 구한 중앙화소의 시차와 유사하다는 기울기 제한 조건을 이용하였다. 실험결과로부터 제안한 알고리즘이 다른 알고리즘 보다 우수함을 확인하였다.
본 연구는 외부환경에서 자율주행 로봇을 위해 중요한 물체를 찾기 위한 방법을 설명한다. 외부환경의 물체를 찾기 위해서 먼저 로봇은 외부환경에서 주행할 때 획득한 영상으로부터 물체를 검출하고 분할한다. 로봇은 물체의 후보를 자연물의 하늘과 나무로, 인공물의 빌딩으로 나눈다. 후보 물체를 분할하기 위해서 다중 특징을 이용한다. 다중 특징은 색상, 선분, 상황정보, 동시발생 행렬, 소실점 및 주요한 요소성분을 이용한다. 후보 특징은 물체의 특성에 맞게 혼합하여 물체를 분할한다. 이런 다중 특징은 물체에 대한 공간정보, 인간의 선험적인 지식을 이용한 물체의 기하학 정보, 공간적인 주파수 등으로 다양한 특징 추출 방법을 이용하여 물체의 영역분할의 결과를 얻는다. 물체의 분석은 분할된 영역을 이용하여 벽 영역, 창문, 정문과 같은 빌딩면의 기하학적인 속성을 찾는다. 빌딩은 소실점의 수직선분과 수평선분을 교차함으로써 그물을 얻는다. 빌딩의 벽 영역은 유사한 색상을 가지는 이웃해 있는 평행사변형의 그물을 합병해서 검출한다. 창문은 층의 수와 동일한 층에 있는 방의 수를 추정하여 빌딩의 높이와 크기를 추정한다. 실험에서 다중 특징을 이용하여 물체의 영역을 분할하고 빌딩의 기하학적인 속성을 이용하여 물체를 분석한다.
본 논문에서는 잡음에 강건한 일반화 대칭 변환을 주목 연산자로 제안하고 이를 이용하여 크기와 형태가 다양한 물체들을 효과적으로 검출하였다. 기존의 주목 연산자와는 달리 두 화소의 명도변화의 크기와 대칭성뿐만 아니라 방사(radial)방향 명도변화의 수렴 및 발산을 누적 대칭도에 반영시킴으로써 명도변화 방향의 일관된 수렴이나 발산이 없는 잡음 영역에 의한 대칭 기여도가 누적되지 않도록 하였다. 따라서 제안한 주목 연산자를 사용하면 잡음이 많고 복잡한 배경으로부터 물체만을 쉽게 검출할 수 있도록 하였다. 다양한 합성영상(synthetic images)과 실영상(real images)에 대해 실험하여 잡음의 영향을 적게 받으며 효과적으로 다중 물체를 검출함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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