실용적인 표면영상유속계를 만들기 위해서는 적절한 하드웨어와 소프트웨어로 시스템을 구성해야 한다. 이를 위해서 본 연구에서는 하드웨어로 CCTV를 선택하고, 초음파 수위계를 이용하여 수위를 지속적으로 읽어들이도록 구성하였다. 한편, 소프트웨어적으로는 11변수 투영법을 적용하여 변화하는 수위에 따라 정확한 측정점을 재구성하도록 하고, 아울러 각 측정점에서 주흐름방향으로 정확한 시공간영상을 작성하고, 이 시공간영상(spatio-temporal image)들을 분석하였다. 그결과, 5분 간격으로 촬영된 1분 길이의 영상을 지속적으로 촬영하고 분석하여 유량을 산정하는 표면영상유속계측 시스템을 구축하였다. 본고에서는 이러한 소프트웨어 개선방향중 하나인 주흐름방향의 시공간영상 작성법을 소개한다. 먼저, 11변수 투영법을 이용하여 하천의 표면영상에 대한 좌표변환계수를 산정하였다. 그리고 이 좌표변환계수를 이용하여, 하천의 수위변화에 따라 표면영상내의 측정점이 적절히 수정될 수 있도록 하였다. 그 다음 이 측정점에서 측정횡단면과 수직이 되는 방향을 선정하고, 이 방향이 영상내에서 하천 측정횡단면과 수직인 방향, 즉 주흐름방향이 되도록 하였다. 촬영된 1분간의 동영상의 각 측정점 위치에서 잘라낸 시공간체적(spatio-temporal image volume)에서 주흐름방향의 시공간영상을 잘라내고 이를 상호상관법이나 고속푸리에변환을 이용하여 분석하였다. 이 때 만들어진 시공간영상은 주흐름방향과 정확하게 일치하여, 기존의 표면영상유속계의 문제이던, 일부 측정점의 유속벡터가 주흐름방향과 일치하지 않던 문제를 해결할 수 있었다. 개발된 방법으로 표면영상유속계를 제작하여 인수천에 시험 설치하고 호우 사상에 대해 검토한 결과 정확하고 신속하며 연속적인 유량측정이 가능하였다.
생체 특징 중에서 서명은 취득 시마다 환경이나 감정변화에 따라 동일인이라 하더라도 서명간에 변이가 존재하며 그 변이특성이 지문과 홍채와 같은 다른 생체 특징보다 크게 나타난다. 따라서, 본 논문에서는 주성분분석기법과 선형판별기법을 이용하여 서명 변이에도 강인한 서명 검증 기법을 제안한다. 제안한 방법은 서명 변화에 대한 영향을 최소화하기 위해 서명을 새로운 격자분할 방식에 의해 수직축과 수평축으로 투영시켰다. 투영된 서명은 주성분분석(PCA) 기법과 선형판별분석(LDA) 기법을 이용하여 각각의 서명에 대한 특징을 산출한 후 서명검증을 하였다. 제안된 서명검증 알고리즘의 타당성을 검토하기 위해 실험한 결과, 오거부율이 약 1.45%일 때 오인식률이 2.1% 결과를 보였다.
본 논문에서는 컬러 영상에서 색상과 에지 정보를 이용한 얼굴 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 YCbCr 색공간에서 Cb와 Cr성분을 이용하여 피부색 분할을 한 후에 형태학적 필터링과 레이블링을 통해 얼굴 후보 영역을 분리한다. 분리된 각 후보 영역에 대해 휘도 성분 Y에서 소벨 마스크의 수직 연산자를 적용한 후에 수평 투영을 통해 나타난 최대값을 눈의 위치로 검출해낸다. 비슷하게 얼굴의 지형적인 특징과 소벨 마스크의 수평 연산자를 적용하여 계산된 수평 투영의 최대값에 따라 턱 부분을 검출한다. 실험 결과, 기존의 연구와 검출율을 비슷하면서도 턱의 위치를 검출함으로써 목 부분이 얼굴 영역에 포함되는 것을 방지할 수 있음을 볼 수 있다.
전미분 개념과 보조변수식을 사용하여 한 평면상에 투영할 수 없는 일반 형상의 축대칭 쉘 구조물에 대한 형상 설계민감도 해석방법을 개발하였다. 이 방법의 기본 개념은 대상 구조물을 여러 구간으로 나눈후, 각 구간마다에 얕은 아치나 축대칭 쉘에 사용되는 설계민감도 식을 적용하는 것이다. 그러나 기존의 설계민감도식은 투영면에 수직한 방향의 변분에 관한 것이기 때문에 각 구간 사이의 연속성을 유지하기가 곤란하므로, 이식을 확장하여 곡면의 법선 방향 변분에 관한 민감도 식을 유도하였다. 또한 개발된 방법을 원자력발전소 부품의 최적설계 문제에 적용하여 봄으로써 그 타당성과 유용성을 보였다.
본 논문에서는 흑백 CCD 카메라로부터 입력되는 2가지 인쇄체(바탕, 돋움) 영문자를 인식하여 편집 가능한 텍스트 형식으로 변환하는 시스템을 구현하였다. 입력된 인쇄체 영어 문장 영상을 이진화 처리 후. 히스토그램 기법을 적용하여 수평 투영으로 각 문장의 행을 분리하고 수직 투영으로 개별 문자를 분리하였으며, 문자의 높이를 48픽셀로 변환하여 정규화 하였다. 정규화 된 개별 문자에 노노그램 퍼즐 원리를 역으로 이용하여, 픽셀을 단위로 하는 작은 사각형들로 구성된 사각형으로 문자를 덮은 후 문자의 특성을 노노그램 퍼즐의 수치 정보로 나타내어 표준 패턴 정보와 비교하여 인식하게 하였다. 바탕체 2609개, 돋움체 1475개의 문자를 대상으로 실험하여 100% 인식률을 얻었다.
본 논문에서는 디지털 카메라를 통해 얻어진 자동차 영상으로부터 이산코사인변환 (Discrete Cosin Transform : DCT) 과 코렐레이션(Correlation)를 이용한 자동차번호판 영역추출방법을 제안한다. 번호판은 문자와 문자의 배경으로 이루어져 있고 번호판 영역이 직사각현으로 되어있다는 특징을 이용하여 자동차영상을 DCT처리하여 수직, 수평성분만을 추출한 후 이 수직, 수평 성분을 가지는 영상에서 코릴레이션(Correlation)을 이용하여 번호판영역을 추출한다. 추출된 번호판영역은 투영 히스토그램(Histogram)에 의해서 번호판영역내에 있는 문자들을 분리한다. 기존의 방법과 비교하여 날씨가 흐리거나 너무 밝거나 밤에 찍은 영상들에 대해서도 우수한 번호판영상을 추출할 수 있었다.
원근 투영에 의해 만들어 진 영상은 물체에 대한 거리감을 얻게 해 줌으로써 복잡한 구조물을 해석하는 데 도움을 준다. 현재 원근 투영 볼륨 렌더링의 가장 큰 단점은 실행시간이 길다는 점에 있다. 본 논문에서는 원근 광선들 간의 규칙성을 이용하여 원근 투영 볼륨 렌더링을 효율적으로 처리하는 방법을 소개한다. 볼륨의 한 면과 평행인 중간 화상의 각 수평 스캔라인과 수직 스캔라인으로부터 출발한 광선들에 대해 원형(template)들을 만든다. 광선 위의 샘플들은 원형에 미리 계산되어 있는 가중치를 사용하여 샘플 주변의 복셀들을 가중치 평균하여 얻는다. 이러한 원형의 사용은 볼륨 렌더링에서 많은 부분을 차지하고 있는 재샘플링 시간을 줄일 수 있게 해 준다. 뿐만 아니라, 본 알고리즘은 화상순서가 아니라 객체순서로 렌더링을 하므로 각 복셀을 한번 씩 만 접근하여 처리하고 런-길이 부호화된 볼륨을 사용하여 데이타 응집성의 특성을 이용함으로써 알고리즘을 더욱 가속화한다. 또한, 볼륨을 시점으로부터의 거리에 따라 여러 구역으로 나누어 각 구역에서 광선의 간격을 새로 조정함으로써 원근 광선의 발산으로 인해 샘플링 밀도가 감소하는 문제를 해결한다. 성능 평가 및 다른 방법과의 비교를 통해 원형의 사용과 객체순서 처리로 인한 속도 향상을 분석한다. 또한, 샘플링 밀도의 유지로 인해 화질이 향상된 결과를 보인다.
본 논문에서는 웨이브렛 변환을 이용하여 블록기반 변환 부호화 영상에서의 블록화 현상을 반복적으로 제거하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 블록화 현상이 수직, 수평 방향의 블록 경계를 따라 수직, 수평으로만 나타나는 점에 착안하여, 블록화 현상이 있는 영상 신호를 수직, 수평 방향의 분리적인 1차원 신호의 집합으로 간주하고 Gaussian 형태 함수의 1차 도함수를 모 웨이브렛으로 하는 1차원 웨이브렛 영역에서의 평균 자승 오차를 최소화시키는 필터로써 첫 번째 스케일 웨이브렛 영역의 블록 경계 위치에서의 분산이 다른 위치에 비하여 유달리 크게 나타나도록 하는 블록화 현상에 의한 신호 성분을 제거하는 과정과 양자화에 관한 블록 집합으로 투영하는 과정을 반복적으로 수행하여 블록화 현상이 제거된 영상을 얻는다. 실험결과, 제안된 방법은 0.56 - 1.07dB의 PSNR 성능 향상뿐만 아니라 에지 몽롱화가 없이 블록화 현상이 거의 제거된 주관적 화질 개선을 보였다.
본 논문에서는 디지털 카메라를 통해 얻어진 자동차 영상으로부터 이산코사인변환(Discrete Cosin Transform : DCT)를 이용한 자동차번호판 추출방법을 제안한다. 번호판은 문자와 배경으로 이루어져 있으며 번호판 내에는 문자들이 조밀하게 모여 있다는 특징과 번호판 영역이 직사각형으로 되어 있다는 것을 이용하여 DCT에 의해서 자동차영상에서 수직, 수평, 대각선 성분만을 추출한후 이 추출된 에지영상에서 코릴레이션(Correlation)을 이용하여 번호판영역을 검출하고 이 검출된 번호판영역을 투영 히스토그램(Histogram)에 의해서 날씨가 흐리거나 아주 밝거나 밤에 찍은 영상들에 대해서는 번호판 추출이 힘들었다. 그러나 제안된 본 논문은 날씨와 납과 밤에 상관없이 일관된 번호판 영상을 추출할 수 있었다.
본 논문에서는 문서 위의 문자를 Off-Line방식으로 컴퓨터에 저장할 수 있도록 기하학적 패턴 벡터를 이용하여 한·영문자 및 글꼴을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 문서에서는 여러 가지 글꼴에 따라 글자의 형태가 다르므로 대표적인 한·영 세 가지 글꼴을 기하학적 패턴(Geometrical Pattern Vector)을 이용하여 크기와 이동에 인식하도록 하였다. 이진 입력 한영혼용 영상에서 잡음을 제거하고 수평·수직 투영 기법을 이용하여 한 문자를 분할하여 문자의 폭에 따라 기하학적 패턴을 추출한다. 추출한 패턴은 각 합계를 계산하여 기준 패턴 합계와 비교한 후 기준 패턴 문자와 글꼴을 인식하게 된다. 마지막으로 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 크기, 이동 변형이 있는 대표적인 한·영 글꼴(신명조, 궁서, 고딕)체와 영어 Time New Roman체를 대상으로 모의 실험을 수행하였다. 제안한 알고리즘은 기존의 원형 패턴 알고리즘보다 문자인식률과 글꼴 그리고 영어의 대·소문자를 구별하는 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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