본 논문은 PC카메라 환경에서 명암왜곡에 강인한 얼굴검출을 위한 컴포넌트 기반 얼굴검출 기법을 제시한다. 영상 내의 얼굴검출을 위해 에지(edge) 분석, 색상 분석, 형판정합(template matching), 신경망(Neural Network), PCA(Principal Component Analysis), LDA(Linear Discriminant Analysis) 등의 기법들이 사용되고 있고, 영상의 왜곡을 보정하기 위해 히스토그램 분석(평활화, 명세화), gamma correction, log transform 등의 영상 보정 방법이 사용되고 있다. 그러나 기존의 얼굴검출 방법과 영상보정 방법은 검출대상 객체의 부분적인 잡음 및 조명의 왜곡에 대처하기가 어려운 단점이 있다. 특히 PC카메라 환경에서 획득된 이미지와 같이 전면과 후면, 상하좌우에서 비추어지는 조명에 의해 검출 대상 객체의 일부분이 왜곡되는 상황이 발생될 경우 기존의 방법으로는 높은 얼굴 검출 성능을 기대할 수 없는 상황이 발생된다. 본 논문에서는 기울어진 얼굴 및 부분적으로 명암 왜곡된 얼굴을 효율적으로 검출할 수 있도록 얼굴의 좌우 대칭성을 고려한 가로방향의 대칭평균화로 얼굴검출을 위한 모델을 생성하여 얼굴검출에 사용한다. 이 방법은 부분적으로 명암왜곡된 얼굴이미지를 기존의 영상 보정기법을 적용한 것 보다 잘 표현하며, 얼굴이 아닌 후보는 비얼굴 이미지의 형상을 가지게 하는 특성이 있다.
2008년 12월에 우리나라 최초의 통신해양기상위성(Communications, Oceanography and Meteorology Satellite, COMS)이 발사될 예정이다. 통신해양기상위성의 영상데이터의 기하보정을 위하여 다음과 같은 연구를 수행하였다. 기상위성은 정지궤도상에 위치하여 전지구적인 영상을 얻는다. 영상의 전지구적인 해안선은 구름 등으로 가려져서 명확한 정보를 제공할 수 없게 된다. 구름 등으로 방해되지 않는 명확한 해안선 정보를 얻기 위하여 구름 추출을 한다. 실시간으로 기상정보를 얻는 기상위성의 특성상 정합에 전체 영상을 사용하면 수행시간이 다소 소요된다. 정합시 전체 영상에서 정합을 위한 후보점 추출을 위하여 GSHHS(Global Self-consistent Hierarchical High-resolution Shoreline)의 해안선 데이터베이스를 사용하여 211 개 의 랜드마크 칩들을 구축하였다. 이때 구축된 랜드마크 칩은 실험에 사용한 GOES-9의 위치 동경 155도를 반영하여 구축하였다. 전체 영상에서 구축된 랜드마크 칩들의 위치를 중심으로 구름추출을 수행한다. 전체 211 개의 후보점 중 구름이 제거된 나머지 후보점에 대하여 정합을 수행한다. 랜드마크 칩과 위성영상 간의 정합 중 참정합과 오정합이 존재하는데 자동으로 오정합을 검출하기 위하여 강인추정기법 (RANSAC, Random Sample Consensus)을 사용한다. 이때 자동으로 판별되어 오정합이 제거된 정합결과로 최종적인 기하보정을 수행한다. 기하보정을 위한 센서모델은 GOES-9 위성의 센서특정을 고려하여 개발되었다. 정합 및 RANSAC결과로 얻어진 기준점으로 정밀 센서모델을 수립하여 기하보정을 실시하였다. 이때 일련의 수행과정을 통신해양기상위성의 실시간 처리요구사항에 맞도록 속도를 최적화하여 진행되도록 개발하였다.
우리나라는 GPS 보정시스템인 DGPS 위성항법보정시스템이 해안용 11곳과 내륙용 6곳의 기준국이 설치 되어 운용되고 있다. 내륙 기준국은 위성항법 보정신호를 500W 출력으로 서비스하고 있으나, 산간 지역 등 국내 지역에 따라 음영지역이 발생한다. 본 논문에서는 내륙 기준국의 출력을 1kW 이내에서 증강할 경우, 내륙 기준국별 서비스 영역을 해석하고, 6곳의 내륙 기준국과 11곳의 해안 기준국과의 이중 서비스 영역을 고려하여 국내 내륙지역의 DGPS 서비스 음영지역을 분석한다. DGPS 전파 모델로는 중파 대역 전파 모델을 사용하고, 내륙 지역의 도전율은 보정된 지표 도전율을 적용하여 출력에 따른 서비스 영역을 해석한다.
비파괴적인 방법으로 방사성폐기물드럼에 대한 핵종분석을 수행할 때 드럼내 매질에 의한 방사선의 감쇠에 의해 핵종분석장치로 측정한 계수값은 실제 드럼내 방사능에 의한 계수값보다 작게 나타나 결과적으로 방사능의 측정결과가 과소평가된다. 그러므로 드럼내 매질에 의한 감쇠를 보정해 주어야 하는데 감쇠 보정방법은 드럼내 매질의 분포나 매질의 밀도에 따라 달리 적용해야 한다. 본 연구에서는 원자력발전소에서 발생하는 드럼 종류별로 모델드럼을 제작한 후 모델드럼에 표준감마선원을 넣고 핵종분석장치를 이용해 측정을 하여 드럼내 매질의 밀도를 구하였고, 이 값을 실제 매질의 밀도와 비교해 드럼종류에 따라 매질에 의한 최적의 감쇠 보정방법을 결정하였다. 그 결과 잡고체드럼의 경우에는 전송선원 보정방법과 평균밀도 보정방법, 차폐잡고체드럼의 경우 전송선원 보정방법과 두 감마선피크비교 보정방법이 최적의 감쇠 보정방법임을 알 수 있었고, 고밀도드럼인 폐수지, 농축폐액 및 폐필터드럼의 경우에는 평균밀도 보정방법과 두 감마선피크비교 보정방법을 사용해 드럼내 매질의 감쇠를 보정할 수 있다.
Multi-functional Transport Satellite lR(MTSAT-lR)과 같은 정지궤도 기상위성의 지상 전처리 과정에는 영상위치보정(Image navigation and registration)이 포함된다. 영상위치보정은 위성 영상의 기하학적인 왜곡을 보정하는 과정이다. 랜드마크를 이용하는 영상위치보정 과정은 랜드마크 결정과 센서 모델 추정, 리샘플링(Resampling)의 세 가지 단계로 나눌 수 있다. MTSAT-1R의 High Resolution Image Data(HiRID)는 이미 영상위치보정이 수행되었지만, 기하학적인 오차가 남아있는 영상을 포함하기도 한다. 본 연구에서는 이런 기하학적인 오차를 제거하기 위해서 강인추정 기법에 기반한 기하보정을 수행하였다. 이태윤 등 (2005)은 강인추정 기법과 Direct Linear Transformation (DLT)에 기반한 오정합 판별 방법을 제안하였다. 이 판별 방법을 적용하여 추정된 DLT로 MTSAT-1R 영상의 기하보정을 수행한 결과에는 향상된 정확도로 기하보정 된 영상 뿐만 아니라 비교적 큰 오차를 포함하는 영상도 있었다. 이를 해결하기 위해서 본 연구에서는 강인추정 기법과 Affine 변환을 이용한 방법을 적용하였다. 본 연구에서는 기준 해안선에서 추출한 1,407개의 랜드마크와 8개의 MTSAT-1R 영상을 이용하였으며,강인추정 기법에 DLT를 적용한 방법과 Affine 변환을 적용한 방법으로 자동 기하보정을 수행하여 그 결과를 비교하였다. 또한 강인추정 기볍 중 RANSAC과 MSAC의 적용 결과를 비교하여 보았다. 그 결과,DLT로 기하보정 시,본 논문에서 제안된 방법이 강인추정 기법에 DLT를 적용한 방법 보다 더 좋은 성능을 보여주었다.
본 논문에서는 SURF 알고리즘을 이용한 직교식 스테레오 카메라 영상의 칼라 불균형 보정 방법 제안한다. 제안 방법에서는 SURF 알고리즘을 이용하여 스테레오 좌, 우 영상의 대응점을 찾은 후, 찾은 대응점들의 칼라 보정 벡터를 영상 획득 모델을 기반으로 계산한다. 영상 전체에서 다양한 칼라 대응점 정보를 추출하기 위하여 본 논문에서는 분할영상을 이용하여 칼라 대응점 정보를 추출한다. 추출된 대응점 정보는 초기 칼라 보정 벡터로 변환할 수 있으며 좌, 우 영상의 모든 픽셀에 대하여 색정보가 가장 유사한 대응점의 보정 벡터를 사용하여 칼라 불균형을 보정한다. 초기 보정 벡터를 이용한 칼라 불균형 보정 후 존재하는 노이즈을 제거하기 위하여 유사한 색공간에 위치한 칼라 보정 벡터에 가우시안 필터를 적용한다. 실험 결과로 원본 영상과 보정된 영상의 칼라 히스토그램을 비교하였으며, 분할 영역의 수에 따른 보정 결과도 비교 제시하였다. 실험 결과는 제안한 방법이 직교식 스테레오 카메라 영상에 효과적인 칼라 불균형 보정 방법임을 보여준다.
균일한 광량의 빛이 카메라에 입력되었을 때 카메라 영상센서 각 픽셀은 이상적으로는 균일한 응답을 보여주어야 하지만 실제로는 그렇지 않다. 이러한 픽셀의 불균일 응답 특성은 영상품질에 직접적으로 영향을 미치지만, 고정된 형태의 잡음이므로 보정과정을 통해서 잡음을 제거할 수 있다. 영상센서 불균일 보정 방법은 특정 광량에서의 기준값만을 가지고 보정계수를 구하는 방법 등을 사용하곤 했지만, 센서의 비선형성으로 인하여 신호가 작은 경우, 혹은 반대로 아주 큰 경우에서는 보정 효과가 크지 않다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 영상센서의 비선형 특성을 고려하여 픽셀 불균일 보정계수 계산하는 방법을 기술하고 자체 구현한 카메라와 별도의 시험셋업을 이용하여 불균일도 시험을 수행하여 알고리즘을 검증하였다. 시험결과는 비선형성 모델을 기반으로 한 보정 알고리즘을 적용했을 때, 모든 광량에서 가장 좋은 성능을 보여주었다.
역시간 구조보정은 양방향 파동방정식을 이용하여 지하 구조를 영상화하는 정확성이 높은 구조보정 기법으로, 최근까지 주로 지하 매질을 등방성 매질로 가정하고 실시되어 왔다. 그러나 실제 지하매질은 이방성을 띠는 경우가 많으므로 역시간 구조보정 시 이를 고려한다면 영상의 정확도가 향상될 것으로 기대된다. 이에 본 연구에서는 대표적인 이방성매질인 VTI 및 TTI 매질에서의 역시간 구조보정 기술을 개발하였다. 이를 위하여 탄성 파동방정식을 음향 파동방정식으로 근사시킨 유사음향 파동방정식을 고차근사 유한차분법에 기반하여 모델링하였다. 역시간 구조보정 알고리듬으로는 상호상관을 이용한 영상화 기법과 가상 송신원을 이용한 영상화 기법을 모두 사용하였다. 완성된 알고리듬을 벤치마킹 모델인 Hess VTI 및 BP TTI 모델에 적용해본 결과, 본 연구에서 개발한 역시간 구조보정 알고리듬을 통하여 매질의 이방성을 고려해주었을 때 결과단면의 정확도가 크게 향상되는 것을 확인할 수 있었다.
보행자 기반의 카메라 자가 보정 방법들은 복잡한 보정 장치나 절차가 필요하지 않기 때문에 비디오 감시 시스템에 적합하다. 하지만 임의 보행자를 보정 대상으로 사용하는 경우 보행자들의 키를 모르기 때문에 보정 정확도가 저하될 수 있다. 본 논문은 실제 감시 환경에서 이 문제를 해결하기 위한 베이지안 보정 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 감시 지역 사람들의 키에 대한 통계가 있다고 가정하고, 발-머리 호몰로지(foot-head homology)를 사용하여, 발과 머리의 좌표와 보행자 키의 불확실성을 모두 고려하는 확률 모델을 구성한다. 이 확률 모델을 직접 푸는 것은 난해하므로, 본 연구에서는 근사적 방법인 변분 베이지안 추론(variational Bayesian inference)을 사용한다. 따라서, 이를 통해 관측된 보행자들의 키를 추정함과 동시에 정확한 카메라 파라미터를 구할 수 있다. 다양한 실험을 통해 제안된 방법이 노이즈에 강하며, 보정에 대한 정확한 신뢰도를 제공함을 보였다.
고해상도 시공간적 격자 형태의 레이더 강수는 돌발홍수(flash flood)와 같은 기상재해에 대비하기 위하여 실시간 예측정보로 활용된다. 그러나 대부분의 레이더 강수는 과소 추정되는 경향이 있어 정량적인 보정 과정인 QPE (Quantitative Precipitation Estimation)가 필요하다. 일반적으로 레이더 강수자료 보정은 지점 관측자료를 활용하지만, 본 연구에서는 지상 강수량 기반의 고해상도 격자 강수자료를 생산하여 레이더 강수자료와 직접적으로 비교하고자 한다. 이에 고도와 지형적 특성을 고려한 PRISM(Precipitation-elevation Regressions on Independent Slopes Model) 방법을 사용하여 고해상도 격자기반의 자료를 생성하였다. PRISM 방법은 고도와 지리정보를 독립변수로 갖는 회귀모형 기반의 기후인자 추정 모형이다. 생산된 고해상도 격자 강수자료와 레이더 강수자료를 QPF (Quantitative Precipitation Forecast) 모델의 입력자료로 사용하여 예측결과를 비교하였다. 해당 QPF 모델은 이류(advection)와 확률론적 섭동(stochastic perturbation)을 기반으로 하며, 강수 앙상블 자료를 생산한다. QPF 모델에 대해 투 트랙(two-track) 방법으로 생산된 예측정보를 통해 레이더 강수자료의 격자별 후처리 보정이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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