본 논문은 Snake 모델을 이용하여 동영상에서 주위 환경 변화에 적응 가능한 다중 이동 객체 추적 시스템을 제안하였다. Snake 모델은 배경이 복잡한 영상에 대해선 객체의 윤곽선을 정확히 표현하지 못하므로 영상분할 시 초기 위치에 따라 민감하게 영향을 받는다. 제안된 시스템은 프레임간의 차(difference)영상을 이용하여 배경영상을 획득하고, 픽셀의 인접성을 조사하여 객체를 분할하고 위치 특징 값을 구하며, 분할된 특징 값들을 Snake모델의 초기 위치 값으로 부여함으로써 초기 위치 값에 민감한 Snake 모델을 개선하였다 또한 본 시스템은 복잡한 배경 영상을 단순화하고, Snake를 이루는 각 정점들을 객체의 위치로 놓이게 함으로써 탐색 공간을 줄였다. 30fps로 저장된 AVI파일을 적용함으로써 다중 이동차량 추적 시스템으로의 응용 가능함을 보였다.
현재 사용되고 있는 보편적인 이미지 편집 방식은 이미지 내부 일부 영역을 선택 및 추출하는 방식으로 객체를 배경과 분리한다. 객체가 분리되는 과정에서 객체가 있었던 곳에서는 빈 영역이 발생하게 되는데, 이 문제를 해결하기 위해 인접한 영역을 가져와서 채우거나, 딥러닝을 적용하여 유사한 이미지로 채우는 방식이 가장 보편적이다. 그러나 이러한 방식은 배경에서 유실된 부분을 인공적인 방법으로 채우기 때문에 완벽하게 복원하기가 힘들다. 따라서 본 논문에서는 미리 해당 이미지에 대한 3 차원 정보를 가공 및 저장함으로써 편집으로 인해 유실되는 부분을 3 차원 정보로 부터 복구할 수 있는 아이디어를 제안한다.
본 논문에서는 배경영상과 교차로 내의 신호등의 주기를 이용한 교차로 교통 사고 감지 방법을 제안한다. 교차로 내의 객체의 움직임 궤적 정보, 객체의 움직임 정보에 기반한 배경영상 생성과 교차로 신호등 주기를 이용하는 사고 감지 방법으로 구성된다. 환경적인 잡음과 카메라의 잡음을 효과적으로 제거하고 객체를 개별적으로 추적하지 않고 사고를 감지 할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 알아보기 위하여 교차로에 설치된 DVR을 통해 다양한 환경의 사고영상을 저장하여 실험한 결과 모든 동영상에서 사고를 감지하였다.
벼의 Lipoxygenase-3 (LOX-3) 결핍은 벼의 저장 후 고미취 발생 저감에 효과가 있는 것으로 보고되었다. 우리나라 밥쌀용 품종의 저장 후 품질 향상을 위해 대면적 재배품종인 새누리 유전배경에 LOX-3가 결핍된 자포니카 근동질계통 개발을 위한 육종사업이 수행되었다. 1차 육종단계에서는 다우담을 LOX-3 결핍 수여친으로 활용하여 신동진과 1회 여교배 후 발색반응을 통해 LOX-3 결핍 계통을 선발하였고 약배양을 통해 조기에 고정계통 HR27873-AC12를 육성하였다. 2차 육종단계에서는 HR27873-AC12를 LOX-3 수여친으로 하고 새누리를 반복친으로 하여 1회 여교배 후 분자표지 선발과 농업형질에 대한 표현형 선발을 통해 HR28896-31-3-1-1 (이하 HR28896)를 선발하였다. 1, 2차 단계에서 육성된 HR27873-AC12와 HR28896 계통은 LOX-3가 결핍되어 있으나 재배품종으로 활용하기에는 열악형질이 수반되어 있었다. 3차 육종단계에서 HR28896계통과 새누리를 다시 교배하여 분자표지 선발과 표현형에 대한 강한 선발압을 적용하여 최종적으로 BC2F7세대 HR30960-186-2-1-2-1를 선발하여 전주624호로 계통명을 부여하였다. 분자표지 검정 결과 전주624호는 LOX-3가 결핍된 것으로 확인되었다. 전주624호는 중만생종으로 단간 내도복 직립초형에 벼흰잎마름병 및 줄무늬잎마름병에 저항성 계통으로 새누리와 농업형질 특성이 비슷하였다. 전주624호의 수량구성요소는 새누리와 대부분 같았으나 현미 천립중이 유의하게 감소하였고 수량성은 다소 낮았다. 전주624호의 외관품위는 새누리에 비해 좋았고 식미 특성은 비슷하였다. 406개 KASP 마커를 이용한 유전배경 분석 결과 전주624호는 새누리의 유전배경을 95.8% 회복하여 근동질계통으로 판단되었다. 전주624호는 새누리 품종 배경의 LOX-3가 결핍된 자포니카 근동질계통으로 최초 수여친인 다우담의 열약 형질 수반문제를 극복하였으며 새누리와 비슷한 농업형질 특성과 유전배경을 가지고 있어 저장 후 품질 향상을 위한 실용적인 재배품종, lox-3 도입을 위한 교배모본 및 유전자 효과 구명을 위한 유전재료로 활용될 것으로 기대된다.
MDO프레임웍은 설계 작업을 통합적으로 관리하고 자동화하여 설계도구 간의 데이터 전달과 변환에 소요되는 설계자의 부담을 경감시키며 다분야 전문가가 참여하는 협동설계 환경을 제공함으로써 다분야를 동시에 고려한 효율적 설계를 지원한다. 이번 글에서는 이러한 MDO프레임웍으로 개발된 EMDIOS를 소개하고, 그 개발 배경과 타당성을 개략적으로 제시하였다. EMDIOS는 분산 환경을 제공하고, 데이터베이스와 연계되어 정의된 문제와 문제 풀이 절차를 저장하고 실행시 발생하는 데이터들을 체계적으로 관리하는 구조를 갖는다. MDO문제 해결에 필요한 도구들은 모두 소프트웨어 컴포넌트로 구성 및 기술되어 컴포넌트 등록기에 등록되어 저장된다. 등록된 컴포넌트는 GUI기반의 MDO커널에 의하여 검색되고 MDO문제해결 절차의 구성 요소가 된다. 구성된 문제 해결을 위한 실행은 컴포넌트 서비스 에이전트에 의하여 이루어진다. EMDIOS는 새로운 설계도구를 EMDIOS에 쉽게 통합하여 사용할 수 있도록 공통적으로 구현될 수 있는 부분을 구현한 추상 클래스와 이로부터 필요한 인터페이스를 생성할 수 있는 인터페이스 제조기를 제공함으로써 확장성과 개방성을 제공한다. 제시된 MDO 프레임웍의 사용자 인터페이스는 가장 많은 사용자를 확보하고 있는 윈도우 환경에서 Visual C++를 이용하여 개발되고 있으며, 다양한 OS환경에서 작동되어야 하는 래퍼는 JAVA로 개발하였다. 현재 개발된 EMDIOS는 다양한 벤치 마크 테스트 중이며 올해 9월이후에는 일반에게도 공개할 수 있는 프레임웍으로써 모습을 갖출 것으로 보인다.
본 고에서는 최근 표준화가 완료된 MPEG-A(ISO/IEC 23000) Part 9 DMB-AF의 표준화 배경 및 서비스 모델을 소개하고 기술적인 구성요소에 대해 설명한다. DMB-AF는 MPEG-4 Part 12 ISO Base Media File Format에 기반한 DMB 콘텐트 전용 파일 포맷으로, 다양한 종류의 지상파 DMB 및 위성 DMB 콘텐트를 체계적으로 표현하고 효과적으로 저장 및 접근하며 안전하게 보호/유통하기 위한 기술들이 포함되어 있다. 이러한 DMB-AF 표준은 다양한 DMB 콘텐트들을 적절히 연계하여 방통융합 환경에서 다양한 비즈니스 기회를 창출할 수 있는 공통의 프레임워크를 제공할 뿐 아니라, 저장매체를 매개로 하여 사용자가 원하는 시점에 원하는 프로그램을 원하는 장치에서 시청할 수 있도록 하는 DMB-Anytime 서비스를 가능하게 한다.
본 논문에서는 멀티미디어 방송 및 인터넷 등에서 객체기반 멀티미디어 방송 서비스를 제공하기 위한 영상 객체 추출 및 편집 부호화 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 연속된 영상에서 객체추출을 위해 카메라로부터 입력되는 영상에 대한 자동분할과 사용자의 조력에 의한 반자동분할 기능을 가지고 있다. 또한 추출된 객체를 기존의 저장매체에 저장되어 있는 객체 흑은 배경 영상과 합성하는 편집 기능을 제공하고, 합성된 영상을 국제표준인 MPEG튿 영상부호화 방식을 이용하여 부호화를 수행한다. 따라서 구현한 시스템은 비디오 정보 제공자가 편리하게 객체를 분할하고 편집할 수 있으며 비디오 정보를 단기간에 효율적으로 비디오 정보 사용자에게 공급할 수 있는 기능을 제공한다.
소프트웨어 애플리케이션에서 재사용성이 높고 기술적 자산으로서의 가치는 일반적으로 Business Logic 또는 Control 논리를 적용하고 있는 부분에 있다. User Interface나 DB 등 다른 구성 부분은 개발 환경의 변화에 따라 기존 산출물을 변형 적용하고 Control 및 논리 부분은 객체 컴포넌트화 하여 설계, 구현의 산출물을 재사용 저장소에 넣어, 유사 시스템이나 조직내 다른 응용 영역에서 재사용 할 수 있도록 저장소에 넣어, 유사 시스템이나 조직내 다른 응용 영역에서 재사용할 수 있도록 한다. 이러한 컴포넌트 자산들을 구축하는 과정을 정형화하는 프로세스를 정의하고 수운용 시스템 개발에 시범 적용한 사례를 살펴봄으로써 컴포넌트 중심의 재사용 모델을 제시하고 성공적인 재사용 체제의 구축 배경을 설정한다.
색상 영상과 이에 상응하는 깊이 영상으로 3차원 비디오를 만드는 방법은 최근 키넥트 깊이 카메라와 같이 저가임에도 불구하고 높은 성능을 보이는 카메라가 시중에 출시되면서 다양한 형태의 응용분야에 많이 사용되기 시작했다[1]. 본 연구는 TOF(Time Of Flight) 카메라와 RGB 카메라가 같이 있는 키넥트를 이용해서 깊이 영상에서 보행자를 탐지한다. 전처리 작업으로 배경 깊이 맵을 미리 저장하고, 깊이의 차이로 보행자 유무를 알아낸다. 보행자를 지속적으로 탐지하기 위해 CAMShift 알고리즘을 사용해 라벨링과 보행자 추적을 하며, 보행자의 진행 방향과 속도를 탐지하기 위해 Dense Optical Flow를 사용해 보행자의 벡터 정보를 저장한다. 보행자가 깊이 맵 밖으로 나가면 해당 보행자에 대한 탐지를 종료한다.
본 논문에서는 영상 시퀀스 상에서 물체의 가려짐을 고려하여 상대적인 깊이 순서에 의해 정렬되는 계층을 분리하기 위한 새로운 움직임 분할 방법을 제안한다. 블록을 기반으로 한 움직임 추정 및 클러스터링 과정을 통하여 각 계층에 대한 블록영역을 구하고, 이 블록영역에 대하여 윤곽선 추출을 이용하여 각 계층에 대한 정확한 객체를 분리할 수 있다. 이러한 움직임 분할방법을 통한 동영상의 계층적인 표현은 영상에서 원하지 않는 물체, 전경, 배경의 제거나 기존의 영상을 이용한 새로운 영상의 합성에 이용될 수 있으며, 분할을 통해 얻어진 객체는 영상 압축, 영상 합성 등을 위한 데이터베이스에 저장되어 응용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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