무인자율 주행시스템의 개발에는 인접 차량 유무 및 상대 속도의 정확한 검출이 매우 중요하다. 본 연구에서는 전방차량의 위치를 검출할 수 있는 효율적 방법을 제시한다. 종래 방법의 문제가 되었던 도로면상의 표식이나 그림자가 전방 물체로 잘못 판단되는 것을 막기 위해 Helmholtz shear 기법을 이용해 주어진 영상으로부터 residual disparity map을 얻은 후, 이의 히스토그램 분석을 통하여 전방차량의 위치를 효율적으로 검출하는 방법을 제안하였으며, 스테레오 카메라를 이용한 실제 영상으로 제안한 방법을 평가하였다.
본 연구는 동일 촬영시기 정사영상에 대한 색상보정을 효과적으로 수행하기 위하여 실시되었다. 이를 위하여, 인접 영상 간 상대적인 지상좌표 위치오차를 분석하였다. 위치오차를 저감시키기 위한 방법으로 block sum 방법을 제시하였다. 각각 block sum 크기에 따라 결정된 회귀계수를 이용하여 상대색상보정을 수행하였다. 그 결과 시각적으로 상대색상보정이 잘 수행되었음을 확인하였다. 정량적인 분석은 히스토그램 유사성 분석을 통해 수행되었다. 이로부터 block sum 방법이 상대색상보정에 유용함이 증명되었다. 특히 상대적인 지상좌표 위치오차의 양에 따라 block sum 크기의 선정이 매우 중요한 것으로 나타났다. 위치오차가 클수록 높은 크기에서의 block sum 적용이 유용한 것으로 확인되었다.
본 논문은 특징 영역 기반의 자동차 번호판 인식 시스템(VPRS : Vehicle Plate Recognition System)에 대한 연구이다. 자동차영상에서 번호판을 추출하기 위해 명암도 변화를 이용하였고, 추출된 번호판에서 문자를 포함하는 특징 영역을 추출하기 위해 히스토그램 기법과 번호판 문자의 상대적인 위치 정보를 이용하였다. 이렇게 추출된 특징 영역을 ART2 신경회로망의 입력 벡터로 사용하여 인식하였다. 제안한 방법은 기존의 문자 인식을 위한 전처리 과정을 간소화 할 수 있었고, 이치화 과정에서의 원 화상의 왜곡과 노이즈 발생 문제를 해결할 수 있었으며, 또한 기존의 이치화 방법으로 문자 추출이 어려운 번호판에 대해서도 효과적으로 문자영역을 추출하여 인식할 수 있었다.
이 연구는 우리나라 중학교 1학년(7-나 단계) 교과서 통계단원에서의 교과서 서술 방식에 대해 남주현(2007)의 세 통계적 핵심개념 가운데 분포개념의 관점에서 분석해 본 것이다. 따라서 이 단원의 학습목표의 핵심의 분포개념의 습득과 표현, 비교법 등이라고 전제한 것이다. 연구결과 다음을 알 수 있었다. 첫째, 학생들은 분포가 무엇이고, 어떤 것이 분포가 아닌지 구분할 수 있어야 한다. 둘째, 여러 형태의 분포의 표현법들은 각각 고유의 학습 이유가 제시될 필요가 있다. 그래야 학생들의 동기를 유발하고, 학생들은 적절한 상황에서 적절한 표현법을 사용할 줄 알 수 있을 것이다. 셋째, 장래 배울 확률밀도함수의 자료관련 이해를 증진시키려면 7학년의 히스토그램 수업에서 밀도히스토그램을 학습해 두는 것이 도움이 될 것이다. 적어도 상대도수를 넓이로 표현하는 경험은 필요해 보인다. 넷째, 두 도수분포의 비교, 특히 도수분포 다각형을 통한 비교의 필요성 여부가 재고되어야 한다. 다섯째, 통계문맹에 대한 7학년 단계부터의 완만한 준비와 점진적 학습이 필요한지 재고될 필요가 있다.
지상의 정보를 주기적으로 취득하는 위성영상은 여러 가지 원인으로 인해 동일 지점에 대해 일정한 화소값을 기대하기 어렵고, 이런 영상은 변화탐지 결과에 영향을 미칠 가능성이 높으므로 방사보정을 통해 화소값 차이를 최소화시킬 필요가 있다. 본 연구는 변화탐지를 위한 전처리 과정 중 하나인 방사정규화에 초점을 맞추고 있다. 이를 위해 시간적 불변특성을 보이는 화소인 PIF를 추출하고, 선형회귀 기법을 이용하여 상대 방사정규화를 수행하였다. 화소간 유사도 측정 기법인 분광각을 통해 PIF를 자동으로 추출함으로써, 초분광영상이 가지는 많은 밴드의 장점을 활용하였다 또한 반복적인 정량 평가를 통해 적절한 PIF 개수를 결정하는 연구도 함께 수행하였다. 영상회귀, 히스토그램 매칭, FLAASH 기법을 적용한 방사보정 결과와 비교하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였으며, PIF 추출을 통한 선형회귀 기법이 변화탐지를 위한 방사보정에 보다 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
한반도 전역과 같은 상대적으로 넓은 지역의 정확한 분류를 위해서는 단일 영상 분류 후 영상정합 방식보다는 영상 정합 후 분류방법이 보다 정확하다. 또한 다중시기 정보는 분류에 매우 유용하게 사용될 수 있다. 본 연구에서는 한반도 전역을 대상으로 최적의 Landsat ETM+ 영상정합 방식을 제시하였다. 한반도 전역에 대해 2000년부터 2001년까지 획득된 총 65개의 Landsat ETM+영상을 이용하여 낙엽기, 이앙기, 개엽기 각각 정합 영상을 제작하였다. 이때 보다 정확한 영상정합을 위해 히스토그램 매칭, 중앙영상을 기준으로 한 1차 회귀식적용방법, Landsat 촬영 패스별로 적용한 1차 회귀식 적용방법, 총 세 가지 상대복사보정 방법을 적용하였다. 적용 결과, 패스별 상대복사보정한 결과가 그 보정 효과가 크면서, 높은 분류 정확도를 나타냈다. 또한 시기별 정합영상을 살펴보면, 개엽기의 정합영상이 타시기에 비해 상대적으로 인접한 영상 간 지표물의 변이가 다양하게 나타나는 것을 볼 수 있었다.
현재 디지털 위성 TV, CATV, 디지털 지상 TV와 같은 디지털 방송 서비스에서는 MPEG-2로 압축된 다수의 비디오 프로그램들을 일정 비트율을 갖는 하나의 기존 방송 채널을 통하여 동시에 전송한다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 각 프로그램을 VBR (Variable Bit Rate) 압축 부호화하는 부호화기들을 동시에 제어함으로써 프로그램들간의 상대적 화질을 정확하게 제어할 수 있는 결합 화질 제어 방식을 제안한다. 제안된 방식은 결합 화질 제어되는 모든 프로그램의 영상들에 대한 전체 목표 비트 할당과정에서 비디오 버퍼의 넘침과 고갈을 방지하고, 비트율-왜곡 곡선의 변형처리에 의하여 고화질을 요구하는 프로그램들과 나머지 프로그램들의 상대적인 화질을 PSNR 관점에서 정확하게 제어한다. 한편 본 논문에서는 결합 화질 제어의 기반이 되는 MPEG-2 비디오에 대한 비트율-왜곡 추정 방식을 제시하고 시험을 통하여 성능을 평가한다. 제안된 비트율-왜곡 추정의 장점은 추정을 위한 주 연산이 양자화기에 입력되는 DCT 계수의 히스토그램을 구하는 것이므로 계산량이 매우 적고, 추정 결과가 실제의 MPEG-2 비디오 응용에 적용할 수 있을 만큼 정확하다는 것이다. 실험 결과 제안된 화질 제어 방식을 한 채널을 통해 전송되는 비디오 프로그램들간의 상대적인 화질을 매우 정확하게 제어할 뿔만 아니라 각 프로그램을 독립적으로 부호화하는 방식에 비하여 보다 일관된 화질과 향상된 화질을 제공함을 확인하였다.
경상분지 북동부 일대의 제3기 결정질 응회암에서 발달하는 미세균열의 빈도수, 길이 및 밀도에 대한 분포특성을 도출하였다. 포항시 흥해읍 지역에서 채취한 3개 암석시료의 수평면 상에서 발달하는 134조의 미세균열은 박편의 확대사진을 통하여 구별하였다. 채취지점의 고도를 달리하는 3개 암석시료에 대한 미세균열의 길이-빈도 히스토그램에 대한 형태의 변화성을 도출하였다. 히스토그램들의 분포형태는 암석시료의 고도와 비례하여 음의 지수함수의 분포형에서 대수-정규의 분포형으로 점변한다. 다른 암석시료보다 고도가 낮은 암석시료 1의 분포형태는 넓은 길이분포를 보여주며, 다른 암석시료에 비하여 평균길이와 중앙값, 그리고 표준 편차가 높은 것이 특징이다. 한편 이와 같은 분포특성은 하부 경상누층군의 퇴적암에서 발달하는 절리의 길이분포와 부합한다. $N0{\sim}10^{\circ}W$의 방향을 중심으로 하여 NW 및 NE의 양쪽 방향으로 갈수록 보다 길이가 짧은 미세균열의 출현빈도수는 증가하며, $N80{\sim}90^{\circ}W$ 및 $N80{\sim}90^{\circ}E$의 방향에서 각각 우세하다. 이러한 분포특성은 미세균열 조들 사이의 생성시기의 상대적인 차이 그리고 보다 짧은 미세균열의 신규 발생을 의미한다. 한편 $N60{\sim}70^{\circ}W$(최대길이:1.18 mm) 및 $N0{\sim}10^{\circ}W$(최대길이:0.80 mm)의 방향에서는 길이가 가장 긴 미세균열을 볼 수 있으며, 이러한 유형의 미세균열은 빈도수에 비하여 숫적으로 매우 제한적이다. 방향각($\theta$)-빈도수(N), 총길이($L_t$), 평균길이($L_m$) 및 밀도($\rho$)의 종합 분포도의 전 영역은 상관곡선의 형태에 의거, 5개의 구간으로 분류할 수가 있다. 분포도에서 밀도곡선은 서북서-동남동($N70{\sim}80^{\circ}W$), 남-북~북북동-남남서($N0{\sim}10^{\circ}W/N10{\sim}20^{\circ}E$), 동북동-서남서($N50{\sim}60^{\circ}E$) 그리고 거의 동-서($N80{\sim}90^{\circ}E$)의 방향에서 각각 5개의 뚜렷한 정점을 보여준다. 특히 단층의 주방향은 밀도가 높은 방향각과 부합한다. 결과적으로 밀도곡선의 이러한 분포형태는 기존의 연구에서 시사한 대표적인 최대 주응력 방향을 반영한다.
본 논문에서는 비디오 시퀀스의 자동분류를 지원하기 위한 기반기술로서, 변형된 $\chi^2$-테스트와 자동 임계치-결정 알고리즘을 이용한 장면전환 검출 기법을 제안하였다. 변형된 $\chi^2$-테스트는 기존의 컬러 히스토그램에서 컬러의 각 채널공간(RGB)에 NTSC표준에 따른 명암도 등급을 따로 계산하여 채널의 차이 값을 보다 세분화 할 수 있으며, 인접한 두 프레임사이의 상대적인 컬러 값의 차이를 강조하는$\chi^2$- 테스트를 결합하여 보다 강건한 장면전환 곁출을 시도하고 있다. 자동 임계치-결정 알고리즘은 변형된 $\chi^2$-테스트를 통하여 획득된 인접한 프레임들 사이의 차이 값들을 이용한다. 먼저, 차이 값들에 대한 전체 평균값을 계산한 후, 이 평균값을 만족하는 차이 값들만을 이용하여 다시 평균값을 계산하며, 이러한 평균값의 연속적인 계산 및 누적을 통하여 분산된 차이 값들로부터 가장 최적의 중간 평균값을 취하여 임계치로 설정하는 방법이다. 실험결과 제안된 장면전환 검출 방법과 자동 임계치-결정 알고리즘은 기존의 접근방법보다 효과적이며, 그 우수성을 보여주었다.
본 논문에서는 비디오의 자동분류를 지원하기 위한 기반기술로서. 변형된 $x^{2}$-테스트와 자동 임계치 결정 알고리즘을 이용한 장면전환 검출 방법을 제안하였다. 변형된 $x^{2}$-테스트는 기존의 컬러 히스토그램과 각 채널 공간(RGB)에 NTSC표준에 따른 명암도 등급을 따로 계산하여 채널의 차이 값을 보다 세분화 할 수 있으며, 두 프레임사이의 상대적인 컬러 값 차이를 강조하는 기존의 $x^{2}$-테스트를 결합하여 보다 강건한 장면전환을 검출할 수 있다. 자동 임계치 결정 알고리즘은 연속된 프레임들로부터 변형된 $x^{2}$-테스트를 이용하여 추출된 차이 값을 이용한다. 먼저, 주어진 전체 차이 값들로부터 평균과 표준편차를 구하며, 이 평균값을 만족하는 차이 값들로부터 다시 평균과 표준편차를 계산하며, 이러한 연속적인 평균값 및 표준편차의 계산으로부터 표준편차가 가장 큰 시점에서의 평균값을 기준으로 임계치를 결정하는 방법이다. 제안된 방법은 다양한 비디오 데이터에서 실험되었으며, 실험결과 제안된 방법은 자동 임계치 결정에 효율적이며, 신뢰할만한 장면들을 검출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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