이 연구에서는 고해상도 영상의 영상분할단위를 이용한 분석방법의 하나로 영역확장기법을 검토하였다. 먼저 경계추출에 의한 영상분할단위를 기반으로 공간적인 분석이 가능하도록 영상분할단위간의 위상관계를 설정하는 방법을 검토하였다. 다음으로 설정된 영상분할단위간의 위상관계를 바탕으로 한 영역기반의 영역확장 방법을 개발함으로써 영상분할단위를 보다 물체에 가까운 형태로 한 단계 더 처리하였다. 특히 여러 밴드를 활용한 다변량 분석을 시도하여 결과의 신뢰도를 더욱 높이도록 하였다. 그 결과 영상분할단위 기반의 영역확장 결과 영상분할단위가 보다 의미 있는 단위로 발전되었다. 다만 영상분할 단위에 속하는 각 화소의 높은 동질성으로 인하여 통계적 유사성이 통계치에 매우 민감하게 반응하는 결과를 나타내었다.
ygotsky(1978)에 따르면, 근접발달영역 이론은 학습자가 독립적으로 문제를 해결할 수 없으나 도움을 받으면 해결할 수 있는 범위, 즉 근접발달영역 내에서의 사회적 상호 작용을 통해 실제적 발달 수준에서 잠재적 발달 수준으로의 발달이 일어나는 효과적인 학습이 가능함을 주장하였다. 근접발달영역 내에서 이루어지는 이러한 도움과 지원체제는 Vygotsky의 '도움주기'라는 활동으로 시작해 이를 기초로 여러 학자들에 의해 확장되어 '비계설정'이라는 개념으로 발전하였으며, 이때 비계설정은 교사나 부모, 좀 더 유능한 또래가 안내나 도움을 제공해 학습에 도움을 주어 인지발달을 돕는 발판의 역할을 하도록 하는 체계를 의미한다. 이에 본 연구에서는 교사와 학생 간의 상호작용 중 도움을 적절히 조절하며 제공하는 근접발달영역 이론과 비계설정 이론을 근거로 효율적인 수업 실행에 적합한 비계 설정 유형을 마련하고, 이를 반영한 교수 학습 과정 및 지도안을 구안하고자 하였다. 이를 바탕으로 수업을 진행한 후 면담을 통해 기존 수업과의 차이를 탐색하여 분석하고자 하였다. 이를 위하여 전남 Y군에 소재한 H고등학교 1학년 남학생 5명을 대상으로 3차시의 수업을 실시하고, 3차시 수업 후에 반 구조화된 면담을 개인별로 실시하였다.
최근 PDA, 휴대폰, GPS와 같은 모바일 기기 및 무선 통신 기술의 발달로 인하여 위치 기반 서비스의 이용이 확산되었다. 하지만 이러한 서비스는 사용자의 정확한 위치정보를 가지고 LBS 서버에 연속적으로 서비스를 요청하기 때문에, 심각한 개인 정보 누출의 위협이 될 수 있다. 따라서 모바일 사용자의 안전하고 편리한 위치기반 서비스 사용을 위한 개인 정보 보호 방법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 연속적인 위치기반 서비스를 지원하는 그리드 기반 Cloaking 영역 설정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 연속적인 위치기반 서비스를 효율적으로 지원하기 위하여 그리드 기반의 셀 확장을 통해 빠르게 Cloaking 영역을 설정한다. 아울러, 모바일 사용자의 위치 노출 확률을 최소로 하는 Cloaking 영역 설정을 위하여, 가중치를 부여하여 프라이버시 보호 수준을 계산한다. 마지막으로 성능평가를 통해서 제안하는 기법이 서비스 시간, 프라이버시 보호 수준에서 기존 연구보다 우수함을 보인다.
자연환경자산의 자산가치 측정을 위한 연간 총편익은 가구당 지불의사의 추정과 아울러 수혜 모집단, 즉 시장영역에 의해 결정된다. 국내의 기존문헌에서는 조건부가치측정법(CVM)을 적용하되, 전국 가구 수를 일률적으로 비사용가치를 포함한 총편익 측정을 위한 목표 모집단으로 설정하였다. 본 연구는 전라북도 도립공원 4곳을 사례로 방문객들의 거주지 분포에 근거하여 잠재적 사용자 그룹을 시장영역으로 설정하였을 경우 연간 총편익과 자산가치 측정에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 전북지역 인근거주자들이 주를 이루는 모악산 방문객들의 지불의사 표본평균이 8,215원으로 가장 높았고, 전국에서 방문객들이 골고루 분포된 선운산의 경우 지불의사 표본평균이 4,693원으로 낮았다. 전국가구수를 목표모집단으로 적용했을 때 모악산의 연간 총편익과 자산가치가 860억원과 1조6천억원 정도로 가장 높은데 반하여 선운산은 각각 520억원과 1조원 정도로 낮았다. 반면에 잠재적 사용자 그룹을 산정하여 시장영역을 설정하였을 때, 선운산의 연간 총편익과 자산가치가 230억원과 4천억원 정도인데 반하여, 모악산은 100억원과 2천억원 정도로 선운산의 절반에도 미치지 못하였다. 나아가서 같은 도립공원에 대해서도 시장영역 설정방식에 따라 자산가치가 2배에서 8배까지 차이가 난다는 것을 실증적으로 분석하였다.
본 논문에서는 스테레오 영상에서 두 영상간의 깊이(Depth) 정보를 이용해서 영역을 기반으로 한 영상매칭을 수행한 추 사람의 얼굴 영역을 결정한다 영역 결정은 설정된 탐색 윈도우에 의해 좌, 우 영상간의 MSE(Minimum Square Error)를 검색하는 알고리즘을 제안한다. 매칭 과정에서 발생하는 영역 오류를 보정하기 위해서 타원 마스크를 이용하는 방법을 제안하며 실행 시간을 줄이기 위하여 2D 도메인에서 쿼드트리(Quad-tree) 윈도우를 사용한다.
차량 대기열 측정에 관한 연구는 효과적인 교통 통제를 위해서 필수적인 요소이다. 이를 위해 본 논문에서는 영역기반 영상처리를 이용한 차량 대기열 분석에 관한 방법을 제안한다. 도로 영상에서 영역을 설정하고 각 영역에서의 차량 검출방법을 통하여 차량 대기열의 길이를 계산하였다. 이때 차량의 검출은 영역 처리를 이용하였고 대기열 측정은 검출된 차량의 최종단 위치를 파악하여 계산하였다. 이러한 방법은 차량 통행량 분석에 이용하여 능동적 교통 신호 체계에 응용될 수 있다.
본 논문은 얼굴 영역 및 얼굴 구성 요소의 얼굴 특징점을 추출하는 방법을 제안한다. 얼굴 특징점은 얼굴 인식을 하는데 있어서 중요한 자료이다. 얼굴 영역은 객체 단위 추출 방법을 사용하여 얼굴의 고유 영역만을 추출한다. 얼굴의 구성요소는 각 요소간의 기하학적 정보를 이용하여 얼굴 영역 내에서 추출해 간다. 얼굴 구성요소의 특징점은 미리 정해진 위치에서 특징점을 결정한다. 그리고 이런 특징점간의 상호 연관관계를 설정한다.
동영상 컨텐츠에 가시적 혹은 비가시적으로 정보를 삽입하는 기술을 동영상 워터마킹이라고 한다. 기하학적인 공격에 강인하도록 설계하기 위하여 특징점 기반의 워터마킹 기법을 바탕으로 하고, 동영상 특성에 맞는 움직임을 고려하여 움직임에 따른 영역을 설정하여 움직임이 많은 영역과 움직임이 적은 영역에 대해 각각 워터마크를 삽입/추출하는 시스템을 설계하였다.
영상 잡음의 제거를 위해서는 영상에 대한 통계적 모델을 설정하고, 잡음이 섞인 영상에서 원 영상의 분산을 정확하게 추정하는 것이 매우 중요하다. 분산을 추정하기 위해서는 일반적으로 유한한 크기의 주변 영역 정보를 이용한다. 주변 영역의 크기는 평탄 영역 및 에지 영역과 같이 영상의 영역에 따라 달라진다. 즉, 에지 영역인 경우는 주변 영역의 크기를 작게 설정할수록 추정 분산이 보다 정확하며, 평탄 영역의 경우는 주변 영역의 크기가 크면 분산의 추정이 정확해 진다. 이와 같이 추정된 원 영상의 분산을 이용하여 잡음 영상에 Wiener 필터를 적용함으로써 영상의 잡음을 제거하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 영상의 잡음을 제거하기 위해 웨이블릿 영역의 부모-자식 관계를 이용하여 중요도를 작성하고, 이를 이용하여 분산을 구하기 위한 이웃 영역의 범위를 결정하는 방법을 제안한다. 먼저 웨이블릿 계수의 중요한 특성을 획득할 수 있는 중요도를 작성하기 위해 간단한 분류 방법을 사용한다. 중요한 웨이블릿 계수의 수에 근거하여 웨이블릿 계수의 범위를 결정한 뒤 ML 방법을 이용하여 원 신호의 분산을 추정한다. 실험 결과를 통하여 제안 방법이 기존의 방법보다 나은 결과를 보여줌을 알 수 있다.
본 논문은 자체 생성된 기준 히스토그램 템플릿을 이용하여 잠망경으로부터 획득되는 영상에 존재하는 관심 물체영역을 배경영역으로부터 분할하는 기법을 제안한다. 먼저, 수평선을 추출하고, 추출된 수평선을 기준으로 하여 하늘과 바다 영역으로 분할한다. 분할된 각각의 영역에서 배경 영역을 대표할 수 있는 영역의 블록들을 지정하여 기준 히스토그램 템플릿으로 설정한다. 여기서 전체 영상을 동일한 크기의 블록들로 나누어, 이미 설정된 기준 히스토그램 템플릿과의 멀티 정합을 통해 물체 영역과 배경 영역으로 분할한다. 본 연구에서 제안한 물체 영역 분할 알고리즘은 배경이 하늘과 바다인 환경에서 물체가 존재하는 다양한 영상에 대해 적용되었고, 사전에 주어진 학습영상이 없는 상태에서도 영상 분할이 원활하게 수행됨을 확인하였다. 또한 입력 영상에서 수평선의 기울기와 수평선에 대한 물체의 위치에 상관없이 물체 영역을 적절히 분할함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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