본 논문에서는 수중 영상 환경에 특화된 자동 수중 영상 보정 시스템을 제안한다. 수중 영상은 빛 희석(light attenuation)을 인한 가시거리 제한, 낮은 영상 대비(low contrast) 그리고 부유물질과 같은 영상의 노이즈 등의 특수한 환경적 제약이 따른다. 기존의 수중 영상 보정 알고리즘은 색 및 대비(contrast) 보정, 가시거리 확장 및 노이즈 제거 기법등을 이용한 부분적으로 보정 연구가 진행되어 왔는데, 부분적 영상 보정 기법으로는 선명한 영상의 결과를 얻기 힘들다. 제안한 통합 수중 영상 보정 시스템은 색 및 대비 보정, 부유물질 제거를 위한 노이즈 필터링, 객체 윤곽선 강화를 위한 기법들을 통합하여 수중 영상에 특화하였다. 실험을 통하여 제안된 수중 영상 보정 시스템의 효율성을 확인하였다.
최근 프로젝터를 기반으로 사용자가 원하는 위치에 영상을 제공하기 위한 많은 연구가 진행중에 있다. 프로젝터는 투사 방향이 정확하지 않으면 영상왜곡이 발생되며, 영상왜곡은 일반적으로 기하보정 변환행렬을 사용하여 보정한다. 기존의 연구는 선행작업으로 그물형태의 점을 투사하거나 또는 특정 마커를 설치해서 기하보정 변환행렬을 계산한다. 이 방법들은 투사방향이 변화될 때 마다 선행작업을 요구하므로 실시간 기하보정을 수행할 수 없다. 본 논문은 투사방향이 변화될 때에도 기하보정 변환행렬을 동시에 계산하여 보정된 영상을 제공하는 실시간 기하보정 시스템을 제안한다. 우리의 시스템은 웹카메라를 사용하여 실시간으로 기하보정 변환행렬을 계산하여, 다이렉트쇼(Directshow) 기술을 사용하여 동영상 프레임을 추출하고, 추출된 프레임이미지를 기하보정 변환행렬을 사용하여 워핑(warping) 함으로써 수행한다.
다양한 동영상 압축표준에서 압축효율을 높이기 위해 1/2 화소를 이용한다. 1/2 화소는 프레임 간 참조시 압축 효율을 높이기 위한 프레임 내 화소를 연산하여 생성되는 가상의 값이며 이 연산식은 표준에 따라 다르다. MPEG-2에서 H.264로의 포맷 변환시 이 1/2 화소값의 차이로 인해 MPEG-2의 모션벡터와 움직임 보상된 값을 그대로 사용할 수 없게 된다. 본 논문에서는 MPEG-2의 모션벡터를 그대로 사용하고 DCT(Discrete Cosine Transform) 도메인에서 두 표준의 화소값의 차이를 보정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 픽셀 도메인의 창조 블록을 이용하여 보정 할 위치를 찾고 두 표준의 1/2 화소 계산식의 차이를 이용하여 보정 할 값을 구하게 된다. 구해진 보정 값을 DCT하여 DCT 도메인의 현재 블록에 더하여 보정하게 된다. 이 기법은 모든 블록의 값을 완벽하게 보정할 수는 없지만 두 표준 간 차이값이 큰 1/2 화소를 보정할 수 있으며 IDCT라 DCT로 인한 화질 열화도 감소된다 또한, DCT 상태에서 보정을 수행하므로 픽셀 도메인에서 보다 약 7%의 계산복잡도도 낮출 수 있다.
본 논문에서는 정밀 측정 장비인 VMS(Video Measuring System)에서 줌을 서보 모터(servo motor)로 제어하는 자동화된 줌 렌즈 보정에 대하여 연구하였다. 이전의 자동화된 줌 렌즈의 연구들은 줌, 초점과 조리개 3 가지의 렌즈 설정에 대한 모든 카메라 파라미터들에 대하여 보정하였지만, VMS 의 자동화된 줌 렌즈의 보정은 줌의 렌즈 설정에 대해서만 보정한다. 줌 렌즈 설정에 의해 보정 되는 파라미터들은 줌에 따라 변화하는 이미지 중심과 픽셀 크기이다. 카메라의 외부 파라미터들을 제외한 이유는 VMS에서는 카메라가 움직이고 않고, 스테이지가 움직이면서 그에 따른 좌표 값을 주기 때문에 카메라의 이동과 회전에 대하여 보정할 필요가 없다. 줌을 조정하는 줌 단계가 많기 때문에 모든 줌 단계를 보정하기 위해서는 많은 시간과 노력이 든다. 본 논문에서는 보정 파라미터들을 최소 단계의 줌 렌즈 설정에 대하여 계산하고 계산되지 않은 영역들을 보간법으로 빠르고 효과적인 줌 렌즈 보정을 할 수 있는 방법을 제안하였다.
소프트웨어 개발 초기 단계에서 소프트웨어 개발비용을 정확하게 예측하는 것은 프로젝트의 성패를 결정짓는 중요한 요소이다. 정확한 예측을 위해서는 빠르게 변화하는 개발 환경 및 기술 변화에 따른 변경 요인을 비용 산정 과정 시 반영시켜야 하며 이를 위해서는 비용 산정 과정 시 적절한 보정계수 선정과 보정계수 값 적용이 중요시된다. 이에 본 논문에서는 어플리케이션 유형 보정계수 개선을 위하여 어플리케이션 유형을 새로 분류한 후 AHP 기법을 적용하여 보정계수를 유도하였다. 또한 개발언어 보정계수 유도에서는 프로그래밍 언어 레벨을 이용하여 프로그래밍 언어별 보정계수를 새롭게 유도하여 보았다. 향후 연구 과제로는 새롭게 제안된 어플리케이션 유형 분류 및 보정계수와 프로그래밍 언어 레벨을 적용한 개발 언어 보정계수를 실제 데이터에 적용하여 비용 예측의 정확도가 얼마나 향상되었는지 검증하고자 한다.
UTIS(Urban Traffic Information System)는 프로브차량을 활용하여 도시지역의 구간통행시간 정보를 직접 수집하는 방식으로 타 검지체계에 비해 상대적으로 정확한 링크 속도정보를 산출할 수 있다. 하지만, 현재 UTIS에서는 프로브차량(Probe Vehicle) 및 노변기지국(RSE)의 부족, 시스템 오류 등 다양한 요인에 의해 링크 속도정보의 수집이 누락되는 결측 구간이 발생되고 있다. 본 연구에서는 보다 정확한 여행시간 정보를 제공하기 위한 방안으로 k-NN 알고리즘을 기반으로 결측속도 정보를 효율적으로 보정할 수 있는 새로운 보정모형을 제안하였다. 제안 모형은 각 후보개체(이력 시계열 데이터)의 분포 특성에 따라 최근접이웃 개수를 탄력적으로 조정하는 적응형 k-NN 모형이다. 모형 평가 결과, 제안 모형이 결측정보를 효과적으로 보정 처리할 수 있는 동시에 ARIMA 등 타 모형에 비해 보정 오차를 크게 감소시킬 수 있는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제안된 결측 보정 모형은 UTIS 중앙교통정보센터에 직접 적용하여 교통정보 서비스 품질을 향상시키데 활용될 계획이다.
최근 휴대기기들의 CMOS 영상 센서의 사용으로 Rolling shutter에 의한 왜곡현상이 발생하고 있다. 이러한 왜곡현상을 보정하기 위한 기존의 방법은 동영상에서의 움직임 정보만을 주로 이용하고 있다. 따라서 본 논문은 움직임 정보를 이용한 보정의 성능을 더욱 좋게 하기위하여 정지영상에서 Rolling Shutter 왜곡현상에 대한 추가적인 움직임 정보를 찾아내고 보정하는 알고리즘을 제안하고 있다.
본 논문에서는 MAM을 이용한 특징 벡터의 보정을 기반으로 하는 헤드 제스처 인식에 관해 기술한다. 제안된 시스템은 얼굴 움직임 검출 모듈과 눈 영역 추적 모듈, 미 측정된 벡터 보정 모듈, 측정된 제스처에 대한 인식모듈로 구성된다. 신경망과 모자이크 이미지를 이용하여 얼굴 영역을 검출하고, 이 영역에서 눈 영역을 검출한다. 만약 눈의 쌍이 검출되지 않는다면 시스템은 특징 벡터 보정(MAM)을 수행하여 손실된 정보를 예측한다. 검출된 눈 영역은 정규화된 벡터로 변경된다. 이 벡터의 분산을 이용하여 긍정, 부정, 중립의 제스처를 판단한다. 제스처의 인식은 직접 관측, 이중 HMM, 삼중 HMM을 사용한 다중 인식기를 이용한다.
본 논문에서는 스마트폰의 카메라와 플래시를 이용한 Shape from Shading 방법으로 3차원 형상 취득을 위한 카메라와 플래시의 보정 기법을 제시한다. 영상에서 관찰되는 화소 값은 카메라의 반응곡선에 의해 비선형적으로 표현되고 렌즈의 왜곡으로 인해 3차원 형상 복원에 오차를 발생 시킨다. 기하학적(geometric) 보정과 방사량(radiometric) 보정, 플래시 보정을 수행함으로써 3차원 형상 복원의 오차를 줄인다.
전리층 지연은 보정위성항법시스템(DGPS), 위성항법시스템(GPS)을 이용한 시각동기화 및 광역보정위성항법시스템(WADGPS)의 주요한 오차원인이다. 이러한 전리층 지연은 위성 신호가 통과하는 전리층의 환경에 따라 달라지므로 일반적인 보정위성항법시스템의 기준국이 보정할 수 있는 사용자와의 거리는 약 100km로 제한된다. 따라서 광역보정위성항법의 경우 여러 기준국의 측정치를 이용하여 보정구간 전리층 전체를 모델링하여 보정정보를 단일 주파수 수신기 사용자들에게 보내주게 된다. 이를 위해 이미 기존의 격자 알고리즘이 구현되어 있으나 기존의 격자 알고리즘에서는 전리층에 자기폭풍현상이 일어났을 경우에 대한 대처와 정확도가 고려되지 않고 있다. 자기폭풍이 일어나면 수직전리층 값이 공간적으로 noisy한 분포를 나타내게 되기 때문에 격자 알고리즘으로의 경우 모델링의 정확도가 낮아지게 된다. 또한 정확도를 높이기 위한 다른 함수 기반 전리층 모델의 경우 자기 폭풍이 일어났을 때 보정정보 값의 연속성이 보장되지 않는다. 본 논문에서 제시하는 wavelet을 이용한 알고리즘은 보정정보의 개수가 같을 때 기존의 격자 알고리즘보다 더 높은 정확도를 보이며, 특히 자기폭풍이 왔을 때도 비교모델인 spherical harmonics 기반 알고리즘에 비해서도 정확도가 향상됨을 볼 수 있다. 또한 다른 함수기반 알고리즘의 경우 정확도는 높지만 전송해야하는 보정정보 값이 자기폭풍시에 불연속이 되는데 반해 본 알고리즘은 연속성이 보장된다. 따라서 본 알고리즘을 이용하면 자기폭풍시에도 적용가능함으로서 기존의 알고리즘들의 문제를 개선할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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