효율적인 영상 검색 시스템을 구축하기 위하여 칼라, 형태, 질감등과 같은 특징을 추출하여 검색하는 방법들이 연구되어 지고 있다. 이 중 기존의 형태 정보를 이용한 방법은 적용 대상을 국한하여 연구되거나 특징 추출을 위한 계산의 복잡성에 비해 좋은 효과를 보이지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 다양한 영상에 적용할 수 있는 특징을 추출하고자 통계적인 방법중의 하나인 히스토그램을 이용하고자 한다. 히스토그램을 이용한 방법은 계산이 용이할 뿐 아니라 검색 결과면에서도 높은 효율을 보이고 있다. 영상으로부터 추출한 선분을 각도에 따라 18개의 빈으로 양자화 하여 각 빈에 속한 선분들의 길이의 합을 이용하여 비교하는 각도 히스토그램(angular histogram), 그리고 선분들이 공간 분포에 대한 정보를 얻기 위하여 각도 히스토그램에서 각 빈에 속한 선분들의 대표 좌표들의 1차, 2차, 3차 모멘트를 구하여 사용하는 방법과 특정 각도를 가진 선분들 사이의 거리를 이용한 각도 Correlogram을 제안한다.
N개의 signal net와 소스 노드 s, 싱크 노드가 있을 때, 최소 비용 직각선분 거리 유지 트리의 s와 싱크 간의 노선 길이는 s와 싱크 간의 직각선분의 길이와 일치한다. 최소 비용 직각선분 Steiner 거리유지 트리는 최단 s와 싱크 간의 직각선분 길이를 유지하면서 전체 트리 비용이 최소가 되도록 하는 것이다. 최소 비용 직각선분 Steiner 거리 유지 트리를 찾는 휴리스틱 알고리즘이 최근에 발표된 바 있는데, 본 논문에서는 O(n2 log m)2) 계산시간 내에 비용을 최소화하는 알고리즘을 제안한다. 네트워크 흐름 이론과 최소 비용 흐름 알고리즘을 이용하여 최적화 해를 발견하였다. 더욱 일반화된 응용 연구가 제안 되었고 관련 미해결 문제를 제시하였다.
기존 Hough transform을 이용한 타원 검출의 수행 속도와 개수의 추정을 개선하기 위해 본 논문에서는 선분 세그먼트 기반 Randomized Hough Transform (RHT)을 제안한다. 제안하는 방법은 에지 영상을 선분 세그먼트 단위로 분할한 후 임의의 선분 세그먼트 쌍을 RHT를 이용해서 타원을 추정하여 병합여부를 판단한다. 이와 같이 선분 세그먼트 단위로 RHT를 적용하면 적은 반복수행으로 타원을 추정할 수 있으며 복잡한 에지 영상에서도 보다 정확한 타원의 개수를 추정할 수 있다. 제안된 방법의 효율성은 계산속도 및 타원검출의 정확도로 평가하였으며 다양한 입력영상에 대한 실험을 통해 입증하였다.
본 논문에서는 화상내 객체의 윤곽정보를 얻고 객체내의 선분을 추출하여 이를 인덱싱하고 매칭하는 내용기반 화상정보 검색시스템을 구현하였다. 이를위해 선분추출 방법으로서 기존의 SLHT(Straight Line Hough Transform)의 단점을 개선시켜 FSLHT(Flexible SLHT) 를 제안하고 그 유효성을 입증하였으며, 선분에 의한 화상간의 유사도를 얻기 위해 (DP(Dynamic Programming) 알고리즘을 적용하였다. 윤곽특징을 고려할 때 화상의 윤곽이 잡음에 민감하게 반응하는 문제를 보완하기 위하여 일정간격으로 샘플링한 영역의 대 표값을 윤곽 특징으로 취하였으며, Hough 변환에 의한 선분 추출시 시각적인지에 기반한 방향성을 산출하여 변환함으로써 연속성상실 문제와 시간문제를 보완하였다.
복사 형상계수를 계산하는 새롭고도 간단한 수치적 방법이 개발되었다. 유한선분 적분법은 윤 곽적분을 이용하며, 윤곽은 유한한 수의 선분으로 구성된 것으로 가정한다. 미소면적으로부터 유한면적까지의 복사 형상계수는 적분로 상의 절점의 좌표값에만 관계되며, 전자 계산기에 쉽게 프로그램 될 수 있다. 가우스의 적분을 이용하여 두 유한 면적사이의 복사 형상계수를 구한다. 미소 면적에서 원판까지, 두 개의 평행원판 사이, 및 두 개의 직사각형 사이의 복사 형상계수를 구하여 엄밀해와 비교하여 유한선분 적분법의 정확성이 우수함을 보였다. 단위구와 단위 정사 각형에서 타원체까지의 보가 형상계수의 값도 구하였다.
일반화 다각형(generalized polygons)이란 선분과 호로 둘러싸인 $R^2$영역으로 정의되는 확장된 다각형 개념으로 로보틱스 등의 응용 분야에서 다루는 중요한 도형군이다. 로보틱스에 응용되는 컴퓨터 기하학 알고리즘의 대부분은 선분이나 다각형을 다루도록 개발되어 있어 로봇 작업환경의 다양한 물체들을 선분만으로 모델링해야만 알고리즘의 적용이 가능하다. 기존의 알고리즘들을 일반화 다각형을 다룰 수 있도록 확대한다면 보다 유연한 모델링을 가능하게 할 것이다. 주 논문에서는 컴퓨터 기하학분야의 대표적인 알고리즘인 plane-sweep 알고리즘을 일반화 다각형을 다룰 수 있도록 수정하고 구현한다. 이를 로보틱스이 응용분야중 하나인 고정쇠 문제(fixturing)에 적용한다.
본 논문에서는 미지의 환경에서 이동 로봇이 주행 중 얻어진 격자지도(grid map)상의 장애물 정보를 이용하여 이동 로봇 주변환경을 직선선분으로 표현한다. 격자지도의 장애물 정보는 초음파 센서를 이용하여 얻어지므로 이동로봇과 인접한 장애물 정보만을 얻게된다. 얻어진 격자 정보를 호프변환을 이용하여 직선선분을 구축하고 이를 이전에 얻어진 직선선분과 결합하여 전체지도를 완성해 간다. 논의된 방법은 모의실험을 통하여 증명하였다.
이 논문에서는 한방 치료에서 피부에 직침된 침의 제거를 위한 침 검출 방법을 제안한다. 명암도 영상에서 형태학적 열기 연산을 이용하여 침 후보 영역이 검출되고 크기 정보 등을 이용하여 거짓 침 후보 영역이 제거된다. 각 후보영역에서 canny 에지 검출기를 사용하여 에지 점들을 찾고 이들 점들을 선분으로 근사화한다. 선분들의 방향과 선분간의 거리를 기반으로 하는 형태학적 분석을 통해 두 개의 주요 선분을 찾고 침 머리 부분을 검출한다. 119개의 침이 직침된 16개의 영상에 대한 실험 결과 97.5 %의 검출율을 얻었다.
본 연구는 최근 조사료의 신속한 품질평가 방법으로 근적외선 분광법의 이용성이 확대되고 있는 시점에 근적외선 분광기의 현장 적용성을 평가하기 위하여 수행되었다. 실험실용 근적외선분광기와 소형 근적외선분광기의 조사료 품질평가의 예측 정확성을 평가하기 위하여 전남지역에서 이탈리안 라이그라스 사일리지 67점을 수집하여 각각의 근적외선 분광기를 이용하여 스펙트럼을 측정한 후 사료가치의 실험실 분석값과 다변량회귀분석을 통하여 검량식을 유도하여 예측 정확성을 평가하였다. 이탈리안 라이그라스 사일리지의 수분함량에 대한 예측정확성은 실험실용 근적외선분광기와 소형근적외선분광기에서 각각 SEC = 2.50% ($R^2$=0.96), SEC = 2.83% ($R^2$=0.95)로 매우 신뢰성이 우수한 결과를 나타내었으나 사일리지의 발효품질의 주요 평가항목인 pH와 젖산함량은 실험실용 근적외선분광기의 결과가 SEC = 0.21% ($R^2$=0.82), SEC = 0.24% ($R^2$=0.83)로 소형 근적외선분광기 보다 우수한 결과를 나타내었다. 또한 ADF, NDF 및 조단백질 함량은 실험실용 근적외선분광기의 예측 정확성이 각각 SEC = 0.59% ($R^2$=0.96), SEC = 0.74% ($R^2$=0.97), SEC = 0.67% ($R^2$=0.82)로 높게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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