디지털 콘텐츠의 응용분야가 확산되면서 디지털 콘텐츠의 색상을 표준화하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 색상을 이용한 영상의 특징을 표현하는 방법도 표준화에 준한 연구가 필요하다. 또한 다양한 응용분야에 사용될 수 있는 색상 특징을 추출하는 방법도 필요하다. 본 논문에서는 디지털 표색계의 근간이 되는 먼셀좌표계를 기본으로 하여 기준색상을 50색상으로 정의하고 영상 내 색상의 분포 특성을 알 수 있는 히스토그램을 구하고 영상을 대표할 수 있는 대표색상을 추출한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 18개의 실험영상을 만들어 기존의 방법과 제안방법을 적용하였으며 일반영상에도 적용하여 그 결과를 분석하였다. 제안방법을 적용한 결과영상은 영상 내에 존재하는 색상의 분포 특성을 잘 나타내주며 대표색상으로 빈도가 집중함으로 영상의 대표색상을 이용하여 다양한 응용분야에 적용이 가능하다.
고정식 초점형 격자가 적용된 비정질 실리콘 평판형 검출기에서 초점-격자간 중심변위와 두부 팬텀의 검출기내 위치 변위가 영상 특성에 미치는 영향을 조사하여, 디지털 의료영상 장비의 올바른 사용 방법을 제안하고자 한다. 고정식 초점형 격자를 적용한 비정질 실리콘 평판형 검출기에서 두부 팬텀을 사용하여 초점-격자간 중심 변위와 두부 팬텀의 위치 변위에 따라 영상을 획득 하였다. 획득된 영상을 NIH(Image J) 영상 분석 프로그램을 이용하여 동일 영역에서의 픽셀값(Pixel value), 히스토그램(Histogram), 도면형상(plot profile), 표면도(Surface plot)등을 분석하고, 표준 촬영 영상과 비교 하였다. 초점-격자간 측 방향 중심 변위와 초점-격자와 두부 팬텀의 이중 변위는 수평, 대각선으로 증가할수록 픽셀의 평균값과 표준편차값이 비례적으로 감소하였다. 또한 높은 픽셀값의 빈도수가 상당히 감소하여 영상의 대조도를 저하시켰고, 변위가 증가할수록 영상 왜곡현상도 증가하였다. 다음으로 두부 팬텀 위치 변위의 픽셀 평균값은 큰 변화가 없었으나 수평, 대각선으로 증가할수록 높은 픽셀값의 빈도수가 감소하는 양상을 보여 영상의 대조도가 저하 되었다. 디지털 검출기의 넓은 관용도와 후처리 능력은 영상의 화소 잡음이 증가하여도 방사선사들이 인지하지 못할 수 있다. 따라서 방사선사는 격자가 장착된 디지털 검출기에서 화소 잡음을 증가시키는 촬영 요인들을 정확히 인지하여 검사에 임해야 할 것이다.
본 논문은 모폴로지 연산을 이용하여 얼굴의 잡티를 제거하는 기법을 제안한다. 먼저, 입력받은 RGB 3채널 영상에서 각 채널의 픽셀 값을 이용하여 피부 영역을 검출한다. 피부 영역의 R, G, B 각 채널 영상에 대한 히스토그램을 만들어 각 채널 당 빈도수가 많은 픽셀 값 3개를 저장한다. 그 후, 피부 영역에 블랙햇 연산을 하여 잡티를 찾아낸다. 잡티로 검출된 픽셀은 자신의 픽셀 값과 8방향 이웃 픽셀 값, 앞에서 선택된 픽셀 3개의 평균으로 그 값을 변경한다. 그리고 잡티 부분의 픽셀에 중간값 필터를 이용하여 블러링을 한다. 잡티가 있는 얼굴 사진을 테스트 영상으로 실험한 결과 제안된 시스템은 얼굴의 잡티를 제거하여 얼굴 피부를 보정하는 방법은 단순히 영상을 밝게 하여 얼굴 피부를 보정하는 방법보다 효율적이다.
본 논문에서는 RGB 컬러 정보와 오류 역전파 신경망 알고리즘을 이용한 신 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 먼저, 차량 영상에서 평균 Blue값을 이용하여 차량 영상을 보정하고 픽셀값의 차를 이용하여 Red 후보 영역과 Green 후보 영역으로 구분한 후 오류 역전파 알고리즘에 적용하여 최종 Green 영역을 찾는다. 둘째, 수평 및 수직 히스토그램의 빈도수를 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 마지막으로, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드들을 추출하고, 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 개별 코드들을 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 신 차량 번호판에 적용한 결과, 제안된 번호판 추출 방법이 기존의 HSI(Hue Saturation Intensity) 정보를 이용한 번호판 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 제안된 차량 번호판 인식 방법이 효율적인 것을 확인하였다.
선행함수조건(AMC)에 따라 유출용적이 매우 다르게 나타날 수 있음에도 불구하고 우리나라에서의 강우-유출 해석에는 그 적용성에 대한 평가 없이 미국에서 개발된 AMC조건(SCS, 1972)이 일반적으로 그대로 이용되고 있다. 본 연구에서는 SCS의 CN 결정과정을 그대로 따라 평창강 유역의 장평 소유역에 대해 CN 값을 추정하고 이를 이용하여 AMC 조건을 평가하였다. 그 결과 CN(I), CN(II), CN(III)가 각각 72.1, 79.3, 76.7로 추정되었다. CN(II)의 경우는 기존 보고서와 유사한 값을 보여주고 있으나 나머지 값의 경우는 이론적인 값과 매우 동떨어진 결과를 나타내고 있다. 그러나 CN의 평가만으로 AMC 조건의 적절성을 판단하는 것은 어려우며, 오히려 AMC 조건의 발생 빈도를 검토하여 AMC 조건의 적절성은 판단하는 것이 바람직하다. 본 연구에서도 AMC 조건별로 호우사상의 발생빈도를 히스토그램으로 작성/비교하였으며, AMC-III 조건은 상향될 필요가, 반대로 AMC-I 조건은 하향될 필요가 있음을 확인하였다.
현재 국내에서 공용되고 있는 철도 교량은 약 3,000여개이며, 그 가운데 강교량이 차지하는 비율은 47% 정도로서 도로교에 비해 강교량이 차지하는 비율이 훨씬 높은 것을 알 수 있다. 또한, 강철도교의 장지간 교량의 대부분이 강판형과 트러스 형식을 채택하고 있으며, 이들 교량은 대부분이 30년 이상의 공용이력을 갖고 있어 각 교량에서 피로 및 부식에 의한 손상이 진행되고 있을 것으로 예상된다. 따라서 본 연구에서는 강철도교의 내하력과 내구성에 기초한 유지관리의 구축 및 이들의 데이터 베이스화를 위한 기초적인 단계로서 철도교에서의 응력빈도 특성 및 충격의 영향을 조사하는 것을 목적으로 하고 있다. 이들을 수행하기 위해 강철도 교량을 대상으로 시험차량에 의한 동적 주행시험을 통하여 충격계수를 산정하였으며, 이로부터 교량지간별, 교량형식별 그리고 차량의 주행 속도별 충격의 영향을 평가하였다. 또한, 공용하중하의 실동응력파를 획득하고 Rainflow Counting Method에 의한 빈도해석을 실시하여 응력범위 히스토그램을 산출하였으며, 트러스 형식별, 통과 열차별, 구조 부재별에 따른 응력분포 특성을 비교, 고찰하였으며, 이로부터 피로손상의 정도를 평가하였다. 그 결과, 트러스교에 있어서는 하현재와 세로보의 응력범위가 가장 큰 것으로 나타났으며 응력빈도 분포의 형태는 교량의 형식, 하중체계 그리고 통과량에 따라 크게 달라짐을 알 수 있었다. 또한 충격의 영향은 지간뿐만 아니라 차량의 주행속도에 크게 좌우됨을 알 수 있었다.
홍수로 인한 인적 물적 피해는 국가 및 지방자치단체의 치수방재노력에도 불구하고 매년 끊이지 않고 발생하고 있다. 다행히 인명피해의 경우 1970, 80년대 연간 300명 규모에서 2000년대에는 150명 가량으로 줄고 있으나, 재산상의 피해는 매년 증가하고 있는 실정이다. 또한 과거 자연재난에 의한 홍수피해에 기후변화라는 외부요인이 추가적으로 발생하고 있는 실정이며, 국가 경제 발전 및 노령화 사회로 인한 홍수취약인구 증가로 좀 더 적극적인 방재대책이 필요할 것으로 판단된다. 이러한 방재대책 등의 국가정책 수립을 위해서는 장래의 홍수피해 예측이 무엇보다 필요하게 되는데, 현재까지는 홍수피해의 빈도분석 등을 통해 이러한 예측이 이루어지고 있다. 그러나 기후변화라는 외생변수는 과거 자료의 확률적 특성을 마비시켜 이러한 방법론들은 효용성을 잃게될 것으로 전망된다. 홍수피해액을 산정하는 방법은 일반적으로 2005년 이후 하천설계기준에서 채택하고 있는 다차원법을 많이 사용하고 있는데, 이 방법은 침수구역의 물리적 피해를 고려할 수 있어 비교적 정확한 홍수피해액을 산정할 수 있는 것으로 알려져 왔다. 그러나 이 방법을 적용하기 위해서는 정확한 침수심 산정이 무엇보다 필요하게 되는데, 이를 위해서는 지리정보체계(GIS)와 수리모형의 연계가 필수적이다. 따라서 이 방법은 주로 중소유역단위의 취수사업에 적용되어 왔다. 그러나 정책결정에 필요한 대규모유역 또는 지자체단위의 피해비용 산정에의 적용은 한계를 갖게 된다. 따라서 본 연구에서는 향후 기후변화 시나리오에 적용이 가능하도록 과거 홍수피해자료와 호우사상의 강우특성을 중심으로 양자간의 히스토그램 분석을 실시하였다. 또한 실제 홍수피해 조사자료는 대부분 지방자치단체별로 조사가 되고 있는 실정이므로 본 연구에서도 행정구역별로 분석을 수행하였다. 분석 결과 지자체별 전체 피해액은 발생횟수가 높은 중규모 호우사상으로 인한 비중이 가장 높게 나타나고 있으며, 국가에서 집중해야할 치수대책 수립 대상 규모도 이를 중점적으로 고려하여야 할 것으로 판단된다.
최근 평균이동(mean shift) 알고리즘과 같은 커널 기반의 추적 알고리즘이 활발하게 연구되고 있다. 이러한 방식의 알고리즘은 커널이 제공하는 컬러 히스토그램 정보와 약간의 공간적 정보를 이용하는 방식으로 적은 연산량으로 추적을 수행할 수 있는 장점을 지니고 있다. 그러나 공간성을 확보하기 위한 등방성 커널과 유사성을 비교하기 위한 바타차야 계수를 사용하기 때문에 발생하는 불안정성이 존재한다. 본 논문은 커널과 바타차야 계수의 사용이 왜 알고리즘의 불안정성을 야기 시킬 수 있는지에 대해 분석한다. 또한 이 분석을 바탕으로 새로운 추적 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 표적을 구성하는 컬러별 중심을 이용하는 방법으로 표적의 컬러, 컬러별 화소의 빈도, 공간적 정보 등이 반영된다. 제안한 방법은 평균 이동 방법보다 결과의 오류 비율이 적으며, 다음 프레임에서의 표적 위치가 반복 없이 한차례의 연산으로 얻어진다. 또한, 낮은 프레임 율 및 일부 폐색이 발생하여 평균 이동 방법으로는 실패하는 상황에서도 성공적으로 동작한다.
최근 LED 어레이와 카메라간의 통신에 MIMO의 개념을 적용한 Visual-MIMO 시스템에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 이전 연구에서 비트 판정을 위해 참조 LED 어레이 패턴을 사용한 방법을 제안하였으나, 참조 LED 어레이 패턴을 사용할 시에 거리가 변경될 때마다 참조 LED 어레이 패턴을 통해 ISI를 측정해야 하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 참조 어레이 패턴을 사용하지 않고 휘도편차를 사용한 비트 판정 및 오류정정 방법을 제안한다. 일차적으로 실험적으로 정해진 임계값에 의해 비트를 판정한다. 그 중 ON-LED로 판정된 LED에 대해서 오류 여부를 검사하고 정정을 시도한다. 정정 방법은 각 LED의 히스토그램의 전체데이터 중 최대빈도수를 기준으로 68.2%($1{\sigma}$)에 해당하는 범위인 휘도편차를 사용하여 판정한다. LED간 ISI 정도 및 거리의 변화에 따라 제안한 방법의 성능을 LED 어레이 패턴을 사용한 경우와 비교 분석하고 실험을 통해 검증한다.
흑체의 온도 변화에 대한 영상의 색차를 줄이는 본질 영상은 단일 불변 방향을 검출하고 백색 장면 조명체를 기반으로 하기 때문에 실영상에 존재하는 다수의 불변 방향과 유색 장면 조명체에 취약하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 ${\chi}$-색도 공간에서 ROI의 전방향프로젝션과 백색패치의 평행이동을 통해 불변 방향을 검출하는 본질 영상 획득 기법을 제안한다. 3차원 RGB 공간 분석의 어려움으로 인하여, 본 논문 또한 밝기가 고려되지 않은 ${\chi}$-색도 공간을 사용한다. 이 공간에서 유색 조명체의 효과는 백색패치의 평행이동을 통해 감소시키고, 색차에 따라 가상의 선분으로 나타나는 불변 방향은 ROI의 전방향 프로젝션을 통해 검출한다. 다수의 불변 방향을 고려하여 ROI 선택은 3D 히스토그램에서 빈도수에 의해 결정한다. 검출 후, 본질 영상은 불변 방향의 직교 방향으로의 프로젝션과 RGB영상으로의 역변환 과정을 통해 획득된다. 실험에서 Ebner가 제안한 데이터집합을 실험 영상으로 이용하였고, 불변 방향의 표준편차와 색항등성 측도를 평가 측도로 사용하였다. 제안한 기법의 실험 결과는 엔트로피 기법보다 불변 방향의 표준 편차가 낮았으며, 기존의 기법에 비해 색항등성이 2배 이상 높았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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