본 논문에서는 영상 분할(image segmentation)을 이용한 다이내믹 프로그래밍(dynamic programming, DP) 기반의 스테레오 정합 (stereo matching)기법을 제안한다. 다이내믹 프로그래밍은 스테레오 정합을 포함하는 여러 가지 컴퓨터 비젼 문제들의 고전적이고 인기가 있는 최적화 방법이다. 그러나 스테레오 정합 문제에 적용될 때 스캔라인들 사이의 수직 상호 관계가 적절하게 고려되지 않기 때문에 기존의 DP의 성능은 만족스럽지 않다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘에서는 영상을 분할하여 정확한 경계정보를 획득한 다음 경계 정보에 의거하여 변이의 불연속과 폐색영역을 고려한다. Middlebury 스테레오 영상에 적용한 실험 결과들은 제안된 알고리즘이 이전의 다이내믹 기반 알고리즘보다 더 좋은 성능을 보여주는 것을 입증해준다.
영상 열을 이용한 3차원 구조 복원 기법은 기하학 기반의 전통적인 3차원 모델링 기법의 대안으로 복잡한 대규모 장면을 쉽고 빠르게 모델링 할 수 있는 효과적인 수단이다. 이러한 모델은 모션을 통한 구조 복원기법을 통해 주로 얻어진다. 그러나 모션을 통한 구조복원 기법은 매우 복잡한 기하학 구조와 현란한 컬러를 포함한 물체의 경우, 적용하기에 어려움이 있다. 이러한 어려움을 해결하기 위해, 본 논문에서는 움직이는 평면거울 기반의 새로운 물체 복원 기법을 제안한다. 본 기법은 장면에 포함된 기하구조의 암묵적인 단서를 이용하는 대신 장면 속에 기하학적 단서 즉, 거울의 위치 정보를 강제로 삽입하여 가상 카메라의 위치 정보를 추출한다 구해진 가상 카메라의 위치 정보를 통해 장면의 복잡도에 무관한 3차원 기하 구조를 복원할 수 있다. 이를 위해 먼저 복원하고자 하는 장면을 포함한 평면거울의 영상 열을 포착한다. 다음으로 거울의 위치 정보를 이용하여 가상 카메라의 내, 외부 파라미터를 추정한다. 구해진 카메라 파라미터는 거울의 위치 정보 추출 시 발생하는 에러를 포함하고 있기 때문에 영상 열에 존재하는 코너점들의 대응관계를 이용하여 재 보정한다 마지막으로 구해진 가상 카메라의 내부 및 외부 파라미터 정보를 통해 3차원의 구조를 복원한다 본 논문에서 제안한 알고리즘을 다양한 영상을 통해 실험한 결과 신뢰할만한 구조 복원이 가능하였다.
산업현장에서의 3-D 이미지의 활용은 영화, 애니메이션, 산업 디자인, 의학, 그리고 교육과 공학분야에서 많은 영향을 미치고 있다. 90년대부터 두 개의 영상을 이용하여 영상으로부터 깊이 정보를 추출하기 위한 활발한 연구가 진행되기 시작하면서 3-D 정보 획득에 관한 연구가 진행되었다. 3-D 정보를 획득하는 방법으로, Structured Light 기법은 제어할 수 있는 점, 선, 격자, 원모양의 광원을 대상물체에 투사하며, 대상물체에 형성된 실루엣을 시각센서로 3-D 정보를 추출하는 방식이다. 또 다른 Time of flight 방식은 초음파를 이용한 방법과 레이저를 이용한 방법이 있으며, 그 외에도 쌍안비젼, Shape from Shading, Surface from Texture 그리고 Focusing 등의 원리를 이용한 기법이 있다. 이런 방범들은 여러 어려운 점들이 있어 이를 감안하여 손쉽게 3-D 영상 이미지를 얻는 방법으로 3-D 정보를 얻기 위해 본 논문에서는 삼각측량 시스템을 만들어 룩업 테이블을 만든다. 3-D 정보를 가지고 있는 룩업 테이블을 통해 시스템 위에 있는 물체의 이미지 좌표와 대칭을 통해 3-D 정보를 획득하여 영상 이미지를 복원하는 방법을 고찰 연구하였다.
데이터 마이닝을 요구하는 전자상거래, 전자정부와 관련된 문서 처리 시스템 등에서 XML 문서의 버전 관리에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 대량의 XML 문서를 장기적으로 유지하면서 XML 문서의 이력 정보를 효율적으로 관리하기 위하여, XML 버전을 생성하는 변경 집합을 정의하고 변경 집합을 이용한 XML 문서의 저장 방법을 제안한다. 변경 집합은 변경 연산집합과 시간지원 차원을 포함하고 있으며, 변경 연산 집합은 스키마 변경 연산과 데이터 변경 연산으로 구성된다. 변경 집합을 이용한 세가지 XML 문서의 저장 방법을 제안한다. 세가지 저장 방법은, (1) 변경 집합을 모두 저장하는 방법, (2)변경 집합과 버전을 주기적으로 저장 방법, 그리고 (3) 저장 적합 시점에 변경 집합 모음과 버전을 저장하는 방법이 있다. 또한, 기존의 저장 방법과 제안한 저장 방법들 사이에 성능을 비교한다. 성능 평가를 통하여 저장 적합 시점에 변경 집합모음과 버전을 저장하는 방법의 성능이 다른 저장 방법보다 우수함을 보인다.
이미지에서의 자동 객체 인식은 컴퓨터 비젼 및 패턴 분석을 포함한 많은 분야에서 아주 중요한 이슈중의 하나이다. 특히, 최근 스마트폰과 같은 개인용 이동형 단말기가 빠르게 보급되면서, 그러한 기술들을 지원할 필요성이 커지게 되었다. 이러한 단말기들은 대개 카메라, GPS, 가속도 센서 등과 같은 장치들을 갖추고 있으며 사용자들에게 다양한 서비스를 편리한 인터페이스를 통해 제공하고 있다. 하지만 제한된 시스템 자원 때문에 처리속도가 비교적 느리다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 우리는 전처리 과정과 단순 지역 특징을 기반으로 한 객체 인식 성능 향상 기법을 제안한다. 전처리 단계에서는, 우선 객체 종류별 이미지로부터 각 객체의 특징이라고 생각되는 부분을 자동으로 판별하고 비슷한 부분끼리 분류한 다음 이들의 특징을 추출하고 학습한다. 질의 영상에 대해 우선 지역 특징 후보들을 파악한 다음 전처리 과정에서 학습된 정보와 비교하여 객체인식을 하게 된다. 실험을 통하여 제안된 기법의 객체 인식 성능을 보인다.
방사선 치료에 있어서 정상 조직에는 방사선을 최소화 하고 종양 부위에 정확한 방사선을 집중해서 조사하여 국소 종양 제어율(Local Tumor Rate)을 극대화 하는 것이 가장 중요하다. 이를 위해서 초기에는 치료사들이 직접 환자의 움직임을 감지했으나 정확도가 떨어지고 치료사들의 피로가 가중되는 문제점들이 있었다. 또한 웹카메라를 이용하여 기준영상과 갱신되는 영상의 차분값을 계산하여 그 결과가 기준값을 초과하면 움직임이 발생한 것으로 판단하는 시스템을 사용하였다. 그러나 이 시스템은 환자의 움직임을 정량적으로 분석할 수 없고 토모치료기의 치료베드 이동시 변화되는 배경을 환자와 가려낼 수 없었다. 이에 본 논문에서는 이러한 한계점을 해결하고자 지수가중치(${\alpha}$) 필터를 이용하여 환자의 움직임을 정량화 하고 환자와 치료환경의 배경이미지를 분리하여 치료중 환자의 움직임만을 감지하여 환자의 움직임으로 인한 문제를 줄일 수 있었다.
전 세계적으로 벼 병충해의 인식과 분류는 농업현장에서 기술적 경제적으로 중요한 요소이다. 컴퓨터 비젼 기술은 벼 병충해를 진단하고 곡물의 효율적인 관리에 유용하다. 영역 분할은 벼 병충해를 조기에 정확하게 탐지하는데 매우 중요한 기술이다. 가우시안 평균기법을 이용한 새로운 벼 병충해 분할 방식을 다양한 색체공간에서 제안하였다. 사용 색체공간에 따라 벼 병충해의 분할에 따른 성능은 달라질 것이다. 따라서, 이 수치연구는 어느 색체공간이 벼 병충해를 분할하는데 최적한지를 결정할 목적으로 수행되었다. 본 연구는 NTSC, CIE, YCbCr, HSV, 그리고 정규화 RGB의 5개의 색체공간을 다루었다. 연구 결과는 YCbCr 색체공간이 98%의 정확도로 벼 병충해 영역을 최적으로 분할하는 것을 보여주었다. 또한 제안하는 방법은 벼 병충해의 영역을 자동화에 의하여 강건하게 분할할 수 있다는 것을 증명하였다.
Motion JPEG2000 부호화 기법을 사용하는 디지털시네마 시스템과 서비스의 구현은 방대한 재원과 시간을 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 인터넷상에서 PC와 RTP 프로토콜을 사용하는 디지털시네마 전송시스템을 제안하고, 동영상 타일들이 각각의 PC에 전송 되고 독립적으로 부호화되고 한 화면으로 결합되어 대화면을 이루는 방법을 제안하였다. 128${\times}$128, 256${\times}$256, 512${\times}$512와 같은 다양한 크기의 타일들에 대해 실험을 한 결과, 두 대의 PC를 사용하여 타일을 수신 및 복호하여 전체 크기의 동영상을 성공적으로 재생할 수 있었다. 압축률 160:1 에서는 30dB 에서 40dB 의 PSNR을 보여주고 있고, 16:1 이하에서는 30dB 에서 50dB 의 PSNR을 보여준다. 제안된 시스템은 멀티 비젼 동영상의 복원에도 사용될 가능성을 보여준다.
능동 스테레오 비젼 시스템은 목표물 판별을 위해서 간단한 연산만으로 작은 시차값을 가지는 특징들만을 통과시킴으로써 목표물 위치 측정을 가능케 한다. 그런데 이 간단한 방법은, 복잡한 배경이 포함되거나 시차가 영인 영역에 다른 물체들도 동시에 존재하면 적용이 어렵게 된다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 시야 중심 영역의 해상도는 높이고 일반적으로 중요도가 낮은 주변의 해상도는 감소시키는 포비에이션 기법을 필터링 방법과 결합시켰다 포비에이트 영상 표현을 위하여 영상 피라미드 또는 로그폴라 변환을 사용하였다. 또한 추적이 수행되는 동안에 스테레오 시차가 작은 값이 유지되도록 투영을 이용하여 스테레오 시차를 추출하였다. 실험 결과는 로그폴라 변환이 복잡한 배경으로부터 목표물을 분리하는 제안된 방법이 영상 피라미드 또는 기존 방법보다 우수하며, 추적성능을 상당히 개선함을 보여주고 있다.
선진국인 일본과 미국, 유럽 등에서는 철도운영기관에서 경영합리화 방안으로 철도차량 검수인원 최소화를 위한 판타그라프 습판마모 및 차륜마모 상태 자동측정 시스템(예를 들면, CCD 카메라에 의한 자동 측정 등)을 '80년대 후반부터 도입하고 있는 실정이다. 국내에서는 '90년대 후반부터 도시철도 운영기관에서 경영합리화 방안의 일환으로 판타그라프 습판 및 차륜 마모 자동측정 시스템 적용에 대해 관심을 갖기 시작하였다. 이후 2002년도부터 한국철도공사의 신설 차량기지에 설치하기 시작하였다. 기 적용된 외국 및 국내의 CCD 카메라에 의한 판타그라프 습판마모상태 자동측정 시스템을 분석하여 IT 강국으로써의 새로운 첨단기술 방식을 적용한 CCD 카메라에 의한 판타그라프 습판마모 측정방법 및 관리방안이나 국내실정에 맞지 않는 검사관리 항목 등을 개선 적용한 사례(국내 운영기관)들을 연구, 국내 도시철도 운영기관에 적용토록 함으로써 경영합리화 실현 및 국내의 IT 선진기술을 해외철도 운영기관에 적용할 수 있는 단초를 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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