게임 캐릭터와 객체들이 상호작용하는 지형은 가상세계를 구성하기 위한 필수 요소이다. 지형을 제작할 때 많은 갱신 작업과 시간이 들어가는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 실제 지형을 촬영한 데이터로부터 가상 공간의 3D 지형을 생성하기 위한 3D 지형 재구축 시스템을 제안한다. 제안시스템에서는 스테레오 카메라로 촬영하고, 레이져 스캐너로 실측한 3차원 지형 데이터를 기반으로 생성된 그리드 기반의 높이 맵(Height Map)과 로봇의 항법정보 중 z축과 x축 방향 벡터를 이용해 가상공간의 중심인 월드좌표계에 맞게 로테이션을 수행하여 축의 방향을 일치시키고, 로봇 중심의 좌표계에서 월드 좌표계로의 이동 벡터를 각 포인트에 더하여 최종적으로 월드좌표계에 맞게 변환한다. 이후 무방향성 그래프를 사용하여 지형 데이터를 관리하면서 가상공간에서 필요한 부분에만 동적으로 지형 메쉬를 생성한다. 이때 지형 데이터의 오류를 보정하여 메쉬를 올바르게 갱신한다. 실험에서는 제안 시스템이 지형 재구축을 완료할 때까지 일정한 주기로 FPS를 확인하고, 완성된 지형을 가시화하여 품질을 검토하였다. 지형의 전체 크기를 알 수 없거나, 실시간으로 지형의 크기가 변화하는 환경에서는, 제안된 시스템이 쿼드트리를 사용한 지형 관리보다 지형 크기가 작을 때 3배정도의 높은 FPS를 보이나, 지형이 아주 클 때는 평균 40% 정도 나은 실행 성능을 가진다. 최종적으로는, 실측한 지형의 모양을 그대로 유지하면서 가시화하고 있다. 본 연구에서 제안한 시스템을 이용하여 게임에 이용할 지형 데이터를 실시간으로 자동 생성하여 게임에 이용하거나, 실제 지형을 배경으로 필요한 영화의 CG 작업에 활용하는 등의 응용 방안을 고려해 볼 수 있다.
본 논문에서는 ASM(active shape model)의 성능을 향상시키기 위하여 형태(shape) 정렬 방법과 이차원 특징벡터 추출 방법을 제안한다. 기존 알고리즘은 입력 이미지의 중간 검출 랜드마크와 기준 모델 간의 정렬을 위하여 스케일, 회전, 이동 정보 만을 이용한다. 하지만 위의 평면적인 정보 만으로는 얼굴과 같이 입체적인 물체의 포즈 변화나 삼차원적인 움직임 등을 제대로 반영할 수 없다. 이를 개선하기 위하여 자유도를 증가시킴으로써 형태의 복잡한 변화에 보다 강인한 형태정렬 방식을 제안한다. 또한, 멀티스케일로 이차원 프로파일을 구하고 이들의 공분산 행렬을 trimming하여 검출속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 비교적 다양한 포즈로 촬영한 얼굴 이미지 데이터베이스를 이용하여 제안 알고리즘의 형태 검출 성능을 확인한다.
본 논문에서는 공중에 띄운 풍선을 카메라를 이용하여 촬영하고 이를 영상처리를 통하여 추적한 다음 그 움직임 정보를 이용해서 풍속을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 여기서 사용되는 풍선은 아무런 장치가 장착되지 않은 것을 사용하므로 소모적이지만 저렴하며, 모든 지상 장비들은 반영구적으로 사용 가능하므로 효용성이 높다. 또한 다수의 카메라를 사용함으로써 정밀한 3차원 정보 획득이 가능하며, 일정 영역의 바람 속도장 추정이 가능하다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 풍선의 공기 역학적 모델과 영상처리를 통한 추적 시스템 그리고 속도 추정 알고리즘으로 구성된다. 각각의 알고리즘을 단위 검증한 후에 설계한 검증 시스템과 가시화 프로그램을 통하여 통합 검증 및 시뮬레이션을 수행한다.
본 논문에서는 DSRC(Dedicated Short Range Communication)를 이용한 감시 대상의 검출을 통해 동작하는 카메라 기반의 감시 시스템 환경에서 저장 공간과 운영 전력 등 소비되는 자원을 절약하면서도 더 높은 사건 보고율을 달성할 수 있는 에너지 효율적 감시 카메라 운영 방법을 제시한다. 제안하는 감시 카메라 운영 방법은 입/출(入/出) 특성을 포함한 도로 환경과 카메라의 시야각을 추상화한 모델 정보와 감시 대상에 부착된 DSRC 단말로부터 수집되는 차량의 속도 벡터 정보를 고려하여 해당 감시 대상을 완벽하게 촬영하기 위해 사용되어야 할 카메라의 개수를 계산하고, 순차적으로 작동/종료함으로써 감시 시스템에서 사용되는 자원을 절약한다. 또한, 기존 감시 시스템의 운영 방식과 제안 방식의 성능 비교를 위한 모의실험을 수행하여 감시 시스템 운영비용의 절감 효과를 보였다.
제안 논문은 x-ray 입력영상에서 관심부위 영역을 추출해 참조이미지와 비교하는 경우가 발생한다. x-ray영상의 모양은 같지만 대상의 크기나 방향 및 위치가 서로 다르게 촬영되어 나타나게 된다. 이와 같이 동일 대상에 대해 서로 다른 영상이 입력될 경우 영상의 유사도 측정법을 이용해 명암의 발기 차이를 측정한다. 또한 거리 측정은 x-ray 데이터의 벡터좌표(x,y,z)를 가지고 두 점간의 거리를 계산한다. 제안 방식은 기존 방식에 비해 관심영역 추출의 정확도 향상과 참조이미지 매칭 수행시간이 효율적임을 실험을 통해 증명하였다.
최근 무인항공기는 군사용뿐만 아니라 민간용으로도 많이 사용되고 있다. 무인항공기는 미리 입력된 좌표에 따라 GPS 정보를 이용하여 자동비행한다. 그러나 재밍이나 외부 교란에 의해 GPS 신호를 수신할 수 없으면 자동비행이 불가능 해진다. 이러한 문제를 해결하기 위한 한 방법으로, 본 연구에서는 무인기에 탑재된 카메라로부터 촬영된 영상으로부터 실시간으로 특정 영역을 검출하고 인식하는 알고리즘을 제안한다. 실시간 분류와 기계 학습에 사용할 특징을 추출하기 위한 전처리 과정으로 군집화 알고리즘인 그래프 기반 분할 알고리즘을 사용하여 슈퍼 픽셀화 하였다. 다양한 컬러모델 및 혼합 컬러 모델을 비교 분석하여 가장 이상적인 혼합 모델을 선정하고, 분류 알고리즘으로는 적은 트레이닝 데이터로도 뛰어난 분류 성능을 낼 수 있는 서포트 벡터 머신을 사용하였다. 무인항공 영상으로부터 18개의 컬러와 텍스처 특징 벡터를 추출하고 학습 및 예측과정을 통해 하천, 비닐하우스, 논 등 3 종류의 영역을 실시간으로 분류하였다.
H.264/AVC기반의 다시점 영상 부호화 기술은 시점간 상관성을 이용한 새로운 예측 방법을 이용하여 여러 대의 카메라로부터 촬영된 영상을 효율적으로 부호화하는 기술이다. 그러나 다시점 부호화 기술은 시점의 증가와 시점간 예측의 사용으로 인해 부호화 시간이 크게 증가한다. 본 논문은 부호화 시간을 줄이기 위해 다시점 영상에서 시점간에 대응하는 마크로블록 (Macroblock) 기반 영역 분할 정보와 시점간의 전역 변이 벡터를 이용한 고속 모드 결정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 다시점 영상 부호화 표준의 참조 소프트웨어인 joint multi-view video model (JMVM) 4.0에 비해 약 0.04dB의 화질 열화를 보이지만 전체 부호화 시간을 평균적으로 40% 단축할 수 있었다.
하천공간은 하도, 사주, 식생, 하천구조물 등에 대한 특성을 지니고 있으며, 현장조사를 통해 하천공간에 대한 자료를 분석하여 기초자료를 생산한다. 기존에는 현장에서 육안조사나 지상에서 사진촬영, 스케치방법으로 하천공간특성에 대한 조사를 수행하였으나, 지상에서 조사한 자료은 하천특성에 대한 물리적·공간적 특성을 파악하기 어렵고 자료의 활용성이 낮은 한계점이 존재한다. 이와 같은 한계를 극복하기 위해 GIS 및 RS 기술을 활용한 고도화된 첨단조사 기술 및 장비가 도입되어 활용되고 있다. 본 연구에서는 하천공간특성을 GIS 기반으로 객체지향 분류 적용 연구와 분류 항목에 따른 공간분석 연구를 수행하였다. 연구를 위한 대상지역은 섬진강권역의 지석천 유역 하류부에 위치하고 있는 지석천 친수공원을 대상으로 선정하였다. 대상지역의 고해상도 항공영상을 수집 및 정합한 후 QGIS에서 제공하는 Orfeo ToolBox(OTB)의 LSMS(Large Scale Mean-Shift) 기법으로 정합한 항공영상의 객체지향 영상분할을 실시하여 벡터 레이어를 생성하였고, 하천공간특성에 따른 항목을 선정하여 각 항목의 영역에 대한 선별을 통해 훈련데이터를 생성하였다. 훈련데이터는 랜덤 포레스트를 이용하여 각 항목에 대한 자동 분류를 확인하였으며, 하천공간특성의 정량적 평가를 위해 분류된 각 항목별 공간분석을 통해 면적, 위치정보(위도, 경도, 표고)를 산정하였다. 분석 결과, 하천공간특성을 GIS 기반의 벡터 레이어와 각 항목에 대한 정량적 분석을 통해 하천공간의 DB를 구축하였다. 이와 같이 하천공간 DB 구축을 통해 전국 하천관리체계를 위한 기초자료를 구축하고자 하였다.
본 논문에서는 차량의 식별마크 분류 및 차량번호판 인식을 통한 차량인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 먼저 입력 차량영상으로 부터 잡음제거, 세선화 과정 등 전처리 과정들을 수행하고 명암값 변화 빈도 분포를 사용하여 차량식별마크와 번호판 영역을 추출하였다. 또한 추출된 후보 영역으로부터 차량 식별마크와 번호판 영역의 구조적 특성 정보를 사용하여 차량 식별마크, 번호판의 문자 및 숫자를 분류하였으며, 하이브리드 패턴벡터 및 수직수평 패턴벡터를 사용하여 식별마크, 문자 및 숫자를 인식하여 차량 정보 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 차량의 식별마크가 차량의 종류에 따라 독립적인 특성, 식별마크와 번호판 영역에서는 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되는 특성 및 수평 및 수직빈도수 분포가 식별마크 및 번호판 이외의 영역과 뚜렷이 구별된다는 특성들을 이용하였다. 제안한 방법의 성능을 확인하기 위하여 다양한 환경에서 촬영된 350여개의 영상에 대하여 차량인식 실험을 수행하였고 제안한 방법이 차량번호판의 크기와 위치에 무관하고 잡음의 영향에 덜 민감하였을 뿐만 아니라 불규칙적인 외부환경에서도 인식율이 개선되었다. 또한 식별마크와 번호판 인식의 실시간 처리가 가능하여 실제 주차장이나 도시화도로등에 적용이 가능하다.
본 논문에서는 계절 및 주야의 온도변화를 고려한 관측위성의 열지향오차해석을 실시한다. 관측위성은 임무수행기간 동안 다채널의 관측센서를 이용해서 지구표면의 영상을 촬영한다. 그러나 주야 및 계절별로 최대 200도의 온도환경 차이가 발생하며 이로 인해 관측센서 및 별추적기의 시선벡터가 변화되고 정해진 목표지점의 영상촬영이 어렵다. 이런 문제를 사전예측하고 대응하기 위해서 열지향오차해석을 실시한다. 우선 궤도열환경해석으로부터 도출된 성긴 온도장 정보를 상세한 구조유한요소모델에 PAT기법을 이용해 보간하여 온도변화에 따른 열변형해석을 수행하였다. PAT로 보간된 온도분포의 정확도를 검증하였으며, 열변형해석결과로부터 열지향오차를 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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