국립중앙박물관이 소장하고 있는 평양 남포지역의 고구려 쌍영총 (쌍기둥무덤)벽화 편 위에 채색되어 있는 안료의 성분분석을 수행함으로서 각 색상에 따른 안료의 광물종류 확인 및 벽화의 제작기법상의 특징을 찾고자 하였다. 분석은 비파괴 성분분석기인 X-선형광분석기(X-ray fluorescence spectrometer, XRF)를 사용하여 안료의 성분원소를 확인하였고, X-선회절분석기(X-ray diffractometer, XRD)를 사용하여 벽화의 바탕 및 안료 층의 광물구조를 파악하였다. 분석결과 벽화의 채색안료 중에서 입술의 적색에는 진사/주(HgS)가 사용되었으며, 얼굴부분은 진사/주와 석회(CaCO3)를 혼합하여 채색했을 가능성이 큰 것으로 추정되었다. 그리고 가장 큰 특징으로 그림이 그려진 부분의 밑층에만 납 계통의 안료{연백[2PbCO3·Pb(OH)2]}가 검출된 사실을 꼽을 수 있다. 이로부터 쌍영총 벽화가 세코(Secco)기법으로 제작되었을 가능성이 크다는 결과를 얻을 수 있었다.
교통안전에 대한 관심이 높아짐에 따라 교통사고의 발생률을 줄이는 자율 주행에 대한 연구가 지속적으로 진행되고 있다. 객체의 인식과 탐지는 자율 주행을 위한 필수적인 요소이다. 때문에 도로 상황을 판단하기 위하여 교통 영상 빅데이터에서 객체 인식 및 탐지에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 하지만 기존 연구들은 대부분 주간 데이터만 사용하기 때문에 야간 도로에서 객체 인식이 어렵다. 특히 광원 객체의 경우 빛 번짐과 백화 현상으로 인해 주간의 특징을 그대로 사용하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 교통 영상 빅데이터 처리를 위한 Yolo 기반 광원 객체 탐지를 제안한다. 제안하는 방법은 야간 교통 영상을 대상으로 색상 모델 변화를 적용하여 이미지 처리를 수행한다. 이미지 처리를 통해서 객체의 특징을 추출하여 객체의 후보군을 결정한다. 후보군 데이터를 활용하여 딥러닝 모델을 통해 야간 도로에서 광원 객체 탐지의 인식률을 높이는 것이 가능하다.
실시간 영상에서 사람의 얼굴을 검출하는 것은 얼굴 인식 분야에 있어서 주요한 관심 분야 중의 하나이다. 본 본문에서는 실시간 입력되는 영상에서 피부색과 Haar-like feature를 이용한 얼굴 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 YCbCr 색 공간에서의 차 연산 기법을 이용하여 이동 물체의 움직임 영역을 ROI(region of interest)로 선정하고 Haar-like feature를 이용하여 얼굴 후보영역을 선정한 다음 피부색 정보를 이용하여 얼굴을 검출하였다. 특히, 가변적으로 선정되는 ROI 영역에 대하여 피부색 정보와 특징 정보를 이용함으로서 실시간 영상에 대하여 처리 속도의 향상과 비슷한 특징 또는 색상을 가진 영상이 얼굴로 검출되는 오류를 방지하였다. 실험 결과는 기존의 연구에 비해 30%의 처리 속도 향상과 96.8%의 검출 성공률을 보였다.
최근 멀티미디어 정보의 양이 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 자료에 대한 효율적 관리는 매우 중요한 의미를 가지게 되었다. 비디오는 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있어 신속하고 효율적으로 비디오 검색을 하기 위해서는 정확한 특징 정보를 추출하여 비디오 색인 구조를 구축해야 한다. 비디오 색인 구조는 전통의 데이터베이스와는 다른 모델링 방법과 검색 방법을 사용한다. 따라서 비디오 색인 구조에서 검색의 속도와 정확도를 향상시키기 위해서는 새로운 비디오 색인 구조가 필요하다. 본 논문에서는 의미적으로 비디오를 장면단위로 검색할 수 있는 비디오 온톨로지 시스템을 제안한다. 비디오 온톨로지 시스템은 장면의 내용에 대한 키워드를 구조화 시킨 장면이름 온톨로지와 장면이 가지는 특징 정보에 대한 정보를 가지는 장면 모델 온톨로지로 구성된다. 장면 이름 온톨로지는 색인된 내용에 대한 의미적 검색이 가능하도록 단어들을 트리구조로 저장된다. 그리고 장면 모델 온톨로지는 색상, 모양, 재질과 같은 저수준 정보와 객체, 이벤트 같은 고수준 정보의 의미적 차이를 극복해 줌으로써 의미기반 검색이 가능하게 해준다.
디지털 내시경 영상에서 식도염 등의 이상부위를 검출하기 위하여 임상 영상의 색상과 텍스쳐 인자에 대한 정보를 얻은 후 판별분석에 의해 영상의 이상부위론 인식하 수 있는 영상처리 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘을 개발하기 위하여 여러 가지 영상처리 인자들 중에서 어떠한 인자들이 정상과 이상 부위를 구별할 수 있는 중요한 특징 인자가 되는지를 구명하였다. 이 특징 인자들을 이용하여 식도염의 중요한 진단기준이라 할 수 있는 미란 및 궤양에 대한 검출을 수행하였다. 이를 검증하기 위하여 20개의 영상 이미지를 사용하였으며 판별분석의 알고리즘을 사용할 때 보정단계와 검증단계의 성공률은 각각 92.8%와 92.4%를 나타내었다.
본 논문은 한국의 차량 번호판 인식에 효과적인 방법을 제안한다. 획득한 자동차 이미지로부터 Haar-Like Feature를 이용해 대략적인 번호판 후보 영역을 찾아낸 후, 랭크 필터를 사용하여 전처리를 하고 캐니 에지 추출 (Canny Edge Detecting) 알고리즘을 이용하여 연결된 사각형을 찾아 번호판을 추출한다. 추출된 번호판의 색상 정보를 이용하여 흰색/녹색 번호판을 구분하고, 각 번호판을 OTSU 이진화와 주변 전경 픽셀 전파 알고리즘인 CLNF (CCLUF with NFPP)을 통해 문자를 제외한 잡음을 제거하고 레이블링하여 숫자 및 문자 영역을 분리한다. 분리된 문자 영역은 메쉬 방법 및 세선화 후 X-Y 투영 방법으로 특징 벡터를 추출한다. 추출된 특징 벡터는 역전파 알고리즘을 사용하여 학습된 신경망을 이용하여 문자 인식을 수행한다. 제안된 차량 번호판 인식 알고리즘의 효과적 동작은 실험을 통해 확인하였다.
본 논문은 피부색 요소의 유클리디안거리를 계산 얼굴영역을 추출하고 얼굴의 특징요소를 추출하는 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 조명보정과 얼굴 검출 과정으로구성되었다. 조명보정 과정에서는 조명변화에 대한 보정기능을 수행한다. 얼굴 검출 과정은 20개의 피부색 표본영상에서 색상과 채도를 특징벡터로 사용, 입력영상과의 유클리디안 거리를 구하여 피부색 영역을 추출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 CMY칼라 모델 C공간에서 눈을 검출 하였고, YIQ 칼라 모델 Q공간에서 입을 검출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 일반적인 얼굴에 대한 지식을 기반으로 얼굴 영역을 검출하였다. 입력받은 40개의 정면 칼라 영상으로 실험한 결과 100%의 얼굴 검출율을 보였다.
본 연구에서는 카이펑 시 역사 문화거리인 서점거리를 대상으로 서점거리의 경관 구성 요소에 나타난 경관 색채의 특징을 분석하여 서점거en리의 환경 색채에 대한 전체성을 이론적 배경을 제공하고자 한다. 문헌 고찰을 통해 역사 문화거리의 경관 구성요소에 대한 체크리스트를 도출하고, 청대 건축적 색채의 일반적인 특징과 경관 색채의 기본적인 분석방법에 대해 파악하였다. 또한, 서점거리 경관 구성의 요소 및 경관 색채에 대한 현장조사를 실시하고 색채 분석은 <한국표준색 색채분석> 프로그램을 적용하여 분석을 진행하였으며, 색상수치 표기는 먼셀 표색계를 사용하여 표기하였다. 연구 결과를 보게 되면 서점거리의 경관색채는 R계열, PB계열, Y계열, 무채색(N)계열로 구성되어 있으며 전체적으로 색채는 높은 전체성을 나타내었다. 청대 건축 색채의 일반적인 특성을 비교함으로써 서점거리의 전체적인 경관 색채는 청대 건축 색채의 일반적인 특성에 상당 부분 부합한다는 것을 알 수 있었다. 그러나 사인과 시설물, 조형물의 색채 활용에서는 미흡한 부분이 많이 존재하였기에 사인과 시설물 등 경관 요소의 색채계획을 추가하여 시각 정보의 식별 가능성을 강화하고 거리 색채의 단계적인 변화를 증가시켜야 할 필요성이 요구된다.
최근 컴퓨터비젼 분야에서 이벤트 검출 및 인식이 활발히 연구되고 있으며, 도전적인 주제들 중 하나이다. 본 논문에서는 사무실 환경에서 발생할 수 있는 이벤트의 검출 및 인식을 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 MHI(Motion History Image) 시퀀스(sequence)를 이응한 인간의 모션을 분석하며, 사람의 처형과 착용한 옷의 종류와 색상, 그리고 카메라로부터의 위치관계에 불변한 특성을 가진다. 제안된 방법은 기존의 방법들 중, 칼라 정보를 이용한 방법에 비해 조명의 변화에 민감하지 않은 장점이 있으며, 관심의 대상이 되는 객체의 외형과 같은 사전지식에 의존하는 방법에 비해 스케일에 민감하지 않은 장점이 있다. 에지검출 기술을 HMI 순서 영상 정보와 결합하여 사람 모션의 기하학적 특징을 추출한 후, 이벤트 인식의 기본정보로 활용한다. 제안된 방법은 단순한 이벤트 검출 프레임웍을 사용하기 때문에 검출하고자 하는 이벤트의 설명만을 첨가하는 것으로 확장이 가능하다. 또한, 제안된 방법은 컴퓨터비젼 기술에 기반한 많은 감시시스템 뿐 아니라 상황인식 기반의 이벤트 검출 시스템에 핵심기술이다.
국립부여박물관 소장 금강사지 치미 2점(부여2150-1, 부여2150-2, 이하 2150-1, 2150-2라 한다)은 금강사지 사역에서 발견된 것으로 잔존하는 하부가 비교적 완형의 형태를 갖추고 있어 치미의 형태와 제작기법을 확인할 수 있는 매우 중요한 자료이다. 본 연구에서는 사전에 이물질 제거 등의 보존처리를 실시하였으며 이후 육안관찰을 실시하여 금강사지 치미의 형태적 특징과 제작기법을 비교·검토하였다. 그 결과 치미 2점은 표면 색상, 태토, 형태, 크기, 장식된 문양 등 외형적 특징이 매우 유사하였으나 제작기법에 있어서는 약간의 차이를 보였다. 2150-1은 몸통과 날개를 각각 제작하고 등대 내부에 구멍을 마련하지 않은 반면, 2150-2는 점토판을 길게 조성하여 몸통과 날개를 동시에 제작하였으며 등대 내부에 원형의 구멍을 제작한 것이 확인되었다. 또한 치미 2점 모두 몸통 제작과정에서 의도적으로 한쪽 몸통의 형태를 기울어지도록 한 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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