"삼국유사" '수로부인'에 나오는 '헌화가'의 배경 설화를 토대로 헌화가와 해가의 배경지를 다양한 관점에서 추정해보고 다음과 같은 결론을 얻었다. 1) 헌화가 배경지는 경북 영덕군 남정면 부경리 지경천 골곡포(骨谷浦) 부근 암석단애지 일대로 판단된다. 2) 해가 배경지(임해정 옛터)는 헌화가 배경지인 골곡포에서 이틀거리(약 60km)에 위치하는 울진의 월송정 일대로 판 단된다. 3) 일부 지자체에서 주장하는 헌화가 배경지와 해가 배경지는 지자체들의 장소 마케팅(place marketing) 차원에서 설정된 경향이 강해 설득력이 없다.
강력사건에서 혈액지문은 범인과 피해자를 연결하는 중요한 증거물이기에 현재까지도 이에 대한 많은 실험과 연구가 이루어지고 있다. 과거부터 Fuchsin Acid와 Acid Yellow7간의 비교는 이루어져왔으나, Eosin-Y의 경우 국내에 조직염색시약으로만 알려졌을 뿐 직접적으로 지문에 적용된 사례가 없다. Fuchsin Acid는 특유의 붉은색으로 인해 밝은 배경에서 좋은 대조비를 보이지만, 어두운 배경에서는 Gel lifter를 적용해야 형광이 관찰되는 등 번거로움이 있다. 또한 Gel lifter 사용 시 지문의 좌우가 바뀌기 때문에 주의를 기울여야 한다. Acid Yellow 7은 노란색의 결과물이 현출되기 때문에 밝은 배경에서는 대조비가 좋지 않지만, 어두운 배경에서 매우 강한 형광을 나타냈다. Eosin-Y의 경우 분홍색의 결과물로 인해 밝은 배경에서 Acid Yellow 7에 비해 대조비가 좋았으며, 어두운 배경에서는 Fuchsin Acid 보다나은 형광이 관찰되었다. 물론 Eosin-Y가 밝은 배경에서의 Fuchsin Acid 및 어두운 배경에서의 Acid Yellow 7 형광에 비해서 효과성은 다소 떨어지나 배경에 구애받지 않는다는 장점이 있기에 현장에서 근무하는 수사요원에게는 보다 효과적인 혈액지문증강이 될 것이다.
단일 영상에서 배경선은 공간 구조를 이해하거나 심미적 평가를(Aesthetic scoring) 내리는데 중요한 판단 기준이 된다. 본 논문에서 소개하는 배경선 추출은 소실점을 분석하거나 3차원 공간의 재구성, 영상의 기울어짐을 판단하는데 도움을 준다. 또한 삼등분 법칙(Rule of thirds)을 계산하는데도 용이하게 해준다. 본 논문은 크게 구간 허프 변환 매핑과 배경선 우선순위 결정, 배경선 선택으로 구성되어 있으며 각 기술은 차선 추출이나 건물 구조 분석, 소실점 추출, 문서의 직선 추출과 같은 다양한 분야에 응용될 수 있게끔, 기술이 세분화되어 있다. 이는 사용자가 객체의 특성과 조명 환경등을 고려하여 선택적으로 기술을 구성할 수 있게끔 해 준다. 본 논문에서 소개하는 방법은 허프 변환을 사용하는 만큼, 원 추출과 같은 허프 변환의 응용에도 적용될 수 있다. 구간 허프 변환은 추출하고자 하는 배경선의 개수를 설정할 수 있다. 또한 영상 내에서 중요한 배경선의 개수를 분석하여 중요한 배경선만을 추출할 수 있다. 본 논문은 실험결과를 통해 배경선 추출 결과를 볼 수 있다.
본 논문에서는 추정된 시공간 배경 정보를 이용하여 자유 시점에서 합성영상을 생성하기 위한 홀채움 방식을 제안한다. 시간적 배경 정보를 추정하기 위해 비겹침 패치 기반의 배경 코드북을 이용한 새로운 시간적 배경 모델을 소개한다. 더불어, 공간적 배경 후보의 하한 및 상한 값의 제약 조건을 설정하는 깊이영상 기반 공간적 국부 배경 예측 방식에 대해 제안한다. 추정된 시간적 배경 정보와 공간적 배경 정보의 유사도를 비교하여 가려짐 배경 영역의 홀채움 과정을 수행한다. 또한 3-D 워핑 후 발생하는 컬러영상과 깊이영상간의 불일치 문제를 해결하기 위해 깊이영상 기반의 고스트 제거 필터를 기술한다. 마지막으로 잔여 홀을 채우기 위해 새로운 깊이 항을 포함한 우선순위 함수를 이용하여 인페인팅 방식이 적용된다. 실험 결과를 통해 기존의 홀채움 방식들과 비교하여 제안하는 방식의 객관적, 주관적 성능의 우수성을 확인할 수 있었다.
이동 물체의 검출은 비디오 감시, 보행자의 행동 분석과 같은 컴퓨터 시각 분야에서 매우 중요한 전처리 작업이다. 이는 실제 외부 환경을 대상으로 할 때, 영상 시퀀스에 존재하는 배경의 불규칙한 움직임, 조명 변화, 그림자, 배경 물체의 위상 변화 및 잡음 등으로 인하여 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 코드북 기반의 전경 검출 알고리즘을 제안한다. 코드북은 입력 영상으로부터 얻어지는 배경화소에 대한 정보 데이터베이스이다. 먼저, 첫 번째 프레임을 배경 영상으로 가정하고 이를 입력 영상과 비교하여 차 영상을 구한다. 구해진 차 영상에는 순수한 이동 물체뿐만 아니라, 잡음까지 포함된다. 둘째로, 전경으로 검출된 화소의 색상과 밝기 값을 가지고 코드북을 조사하여 존재하는 경우 잘못 추출된 전경 화소로 판단하고 전경에서 제거한다. 마지막으로, 다음번 입력되는 프레임을 반복 처리하기 위하여 배경 영상을 새롭게 갱신하는데, 배경 화소로 검출된 화소의 경우에는 현재의 입력 영상으로부터 추정되며, 전경 화소로 검출된 경우에는 이전 배경 영상의 화소 값을 복사하여 사용한다. 제안한 알고리즘을 PETS2009 데이터에 적용한 결과를 GMM 알고리즘과 표준 코드북 알고리즘의 결과와 비교하여 보인다.
배경제거는 동영상의 내용을 자동으로 분석하기 위한 매우 중요한 기술의 하나로 움직이는 객체를 검출하고 추적하기 위한 핵심 기술이다. 본 논문에서는 배경 모델과 함께 배경 영상을 제공하는 새로운 샘플링 기반의 배경제거 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 움직임이 빠른 객체와 느린 객체를 동시에 처리하기 위해 다중 구간 샘플링 기법을 이용하여 배경 모델을 생성한다. 이러한 다중 구간 배경 모델들로부터 최선의 배경 모델을 만들기 위해 "신뢰도"를 사용한 것이 본 논문의 특징이다. 배경 제거 분야에서 다양한 모델을 병합하여 하나의 모델을 만들기 위해 신뢰도를 정의하여 사용한 경우는 현재까지 보고되지 않았다. 실험을 통해 제안된 방법이 다양한 속도의 객체가 존재하고 시간에 따른 그림자의 이동과 같은 환경 변화가 있는 응용에서도 안정적인 결과를 나타내는 것을 알 수 있었다.
웹캠을 이용한 온라인 회의 및 수업에서 크로마키 기법을 이용한 콘텐츠 제작은 중요한 기법중의 하나이다. 본 연구에서는 크로마키 배경을 사용하지 않고 배경 합성이 가능한 기술을 제안하였다. 제안하는 방법은 HSI 이미지 변환 단계, 배경에서 변경된 영역을 감지하는 단계, 배경 영역을 크로마키로 대체하여 적용하는 단계의 3단계로 구성된다. 입력 영상에서 각 프레임의 블록 평균 영상을 계산하고, 배경 영상의 블록 평균 영상과 입력 영상의 블록 평균 영상의 차이를 이용하여 변화 영역을 검출한다. 개발된 크로마키 효과 기술은 하나의 카메라에서 물체가 없는 배경 이미지를 획득하고 움직이는 물체와 배경을 구분하여 물체만 추출하는 기술을 사용하였다. 실험결과, 제안한 방법은 배경색이 다양한 경우에도 처리가 가능할 뿐만 아니라 물체의 경계선을 매끄럽게 처리할 수 있어서 현장에서 쉽게 적용할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
디지털 영상에서 숲, 물, 하늘과 같은 자연 배경의 표현은 끊임없이 시도 됐고, 발전되어 가고 있다. 애니메이션에서 이러한 배경의 스타일을 기획하고 디자인하는 과정은 애니메이션의 제작 단계 중 프리 프로덕션(pre-production)에 속한다. CG기술의 발전으로 애니메이션의 제작과 소비 속도가 가속화된 요즘 제작 일정을 줄이기 위해 자연물의 배경은 점차 일반화 되어가고 있다. 프리 프로덕션(pre-production)단계에서 콘텐츠의 차별화를 위해 내러티브, 캐릭터만을 중요시하고, 배경은 단순히 움직이지 않는 이미지라고 생각하기 때문이다. 하지만 배경 디자인은 작품의 내러티브를 효과적으로 표현할 수 있는 도구로써 그 역할에 주목할 필요가 있다. 본 연구는 작품 속 배경 디자인의 역할을 찾아보기 위해 숲을 주된 배경으로 하는 애니메이션 "이상한 나라의 앨리스"(1951)와 "원령공주"(1997)를 분석하였다. 산림학에서 얘기하는 7가지 숲 경관의 구분 방법을 토대로 주요 배경인 숲을 조사하고, 작가의 의도와 부합하는지 분석하였다.
우리 나라의 배경농도 측정소에서 1996년과 1997에 측정한 대기오염물질 농도 경향을 살피고, 결과의 타당성에 대한 검토를 수행하였다. 그 결과 배경농도 측정소의 대기오염물질의 농도는 오존을 제외하고는 도심지역의 농도에 비해 낮음을 알 수 있었다. 그러나 이황산가스와 일산화탄소의 경우에는 일반용 측정기기를 사용하였기 때문에, 실제 농도보다 매우 높게 관측결과를 낼 수도 있음을 확인 하였다. 또한 예년 경향과 다르거나, 비정상적인 경향을 보여 측정결과의 신뢰성이 낮은 측정 결과도 일부 파악되었다. 우리 나라 배경농도도 측정소의 설치, 운영목적이 배경농도를 정확히 파악하고, 대기오염물질의 장거리이동 관련 연구의 기초자료를 생산하는데 있는 만큼, 배경농도 측정요인 저농도 측정기기의 이용과 함께, 좀더 적극적인 기기의 유지, 관리가 필요하다.
최근에 지능형 로봇분야에서 주위 카메라를 기반으로 실시간으로 환경인식 및 물체 추적 등 다양한 분야에서 연구가 활발히 진행되고 있다. 환경인식 및 물체 추적은 결국 배경과 관심물체를 분리하는 것이라고 볼 수 있는 데, 차 연산을 이용하여 물체의 움직임만을 배경으로 분리하는 방법과 물체인식을 통해 배경으로부터 분리하여 추적하는 방법에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 배경과 물체 사이에서 변화하는 색상의 변화를 퍼지기법을 이용하여 물체를 배경과 분리하여 실시간으로 물체를 추적하고자 한다. 실시간 물체 추적을 위해 전체영상에 대한 전역적 탐색을 통해 여러 후보 물체 중 관심물체를 배경에서 추출 후, 추출된 물체의 크기에 따른 지역탐색을 통하여 물체를 추적하는 방법이다. 그리고 본 논문에서는 ARM프로세서를 이용한 카메라시스템을 제작하여 실시간 추적을 실험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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