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.
도시의 얼굴을 만드는 건축가 민성진. 기존의 형태를 탈피하지 못하고 구태의연하게 모방한 것이라면 이미 죽은 건축물이나 다름없다고 당당히 말하는 그는 모험과 실험 정신으로 늘 새로운 것을 시도한다. 건축가 민성진을 그가 디자인한 압구정동 SDA 건물 3층의 SKM 사무실에서 만났다.
모음낱자들을 한 쌍씩 제시하되,그 크기를 변화시켜 크기 비의 차이가 동시적 동일상이대응과제(simultaneous same-different matching task)에서 의 판단반응시간에 어떻게 영향을 미치고 있는지를 검토하였다.자극 낱자들의 크기,자획의 연속성,제시 위치등을 조작하영 크기 비의 효과 배후의 표상과 알고리즘에 대한 유비 부호변형설,위치설,진단적 정보활용성,판단 기준설의 예언 등을 검토하였다.판단해야할 모음낱자들 간의 크기의 차이는 동일(same)반응에만 체계적으로 영향을 미쳤으며,낱자를 구성하는 수 직선과 수평선 중 수평선의 길이의 변화가 또한 동일반응 시간에 큰영향을 미치고 있었다.본 연구의 결과들을 수렴해서 진단적 정보 활용설을 지지하는 반면,다른 가설들이 문제있음을 보여 주었다.
운전자 보조 시스템에서 차선 경계 검출은 매우 중요하다. 본 연구는 악조건인 환경에서 차선 경계를 검출하기 위한 강건한 방법을 제안한다. 첫 번째로 원래의 image에서 iVMD(improve Vertical Mean Distribution) Method를 이용하여 수평선을 검출하고, 수평선 하위영역 image를 결정하며, 두 번째로 Canny edge detector를 사용하여 하위 영역에서 차선 표시를 추출한다. 마지막으로, RANSAC algorithm을 이용하여 각각에 맞는 line model을 적용하기 전에, k-means clustering algorithm을 이용하여 오른쪽 왼쪽 차선을 분류 한다. 제안된 알고리즘은 변종조명, 갈라진 도로, 복잡한 차선 표시, 교통신호에 관하여 상당히 정확한 차선 검출 기능을 나타낸다. 실험결과는 제안된 방법이 악조건인 환경하에서 실시간으로 효율적인 요구 사항을 충족함을 보여준다.
본 논문에서는 동해 천해 영역에서 예인 음원과 L-자형 수신 선배열을 이용한 해상 실험(MAPLE IV)을 통해 수집된 신호 자료에 대해 정합장처리를 이용한 지음향 역산 및 음원 위치 추정을 수행하였다. L-자 형태의 수신 선배열은 수직 선배열과 해저면에 수평으로 놓여진 수평 선배열로 구성되어 있으며, 음원은 협대역 다중 주파수 성분을 가지는 저주파 연속 음원이 예인되었다. 역산 목적함수는 선배열 수신 신호벡터 처리 방식에 따라 다음과 같이 Bartlett 프로세서를 기반으로 한 세 가지 형태 - (1) 수직 및 수평선배열 자료 전체를 하나의 신호 벡터로 상관 처리할 경우, (2) 수직 및 수평선배열 각각에 대한 결과를 비상관 평균할 경우, (3) 수직 및 수평선배열 상호간의 상관 관계만을 이용할 경우- 를 사용하고 그 결과들을 수직 및 수평 선배열 신호를 단독으로 사용할 경우의 결과들과 함께 비교하였다. 역산 결과의 타당성을 확인하기 위해 역산 과정에서 사용한 각 프로세서와 역산된 지음향 인자를 이용하여 낮은 신호 대 잡음비를 갖는 주파수 성분에 대해 음원 위치 추정을 수행하고 성능을 비교하였다.
정합장처리(Matched Field Processing, MFP)는 음파전달 예측을 기반으로 음원의 거리와 심도를 추정하는 기법이다. 그러나 주파수가 높아지면 음파전달 예측의 부정확성이 증가하여 음원위치 추정이 어렵다. 최근에 제안된 차주파수 정합장처리(Frequency-difference Matched Field Processing, FD-MFP)는 고주파 신호의 자기상관으로부터 추출한 차주파수 곱을 적용함으로써 음속의 오정합 등이 있어도 강인하다고 알려졌다. 본 논문에서는 수평선배열센서에서 차주파수 정합장처리의 성능을 알아보기 위하여, 동해의 환경에서 시뮬레이션을 수행하였다. 장거리 탐지가 가능한 해저면반사(Bottom Bounce, BB)와 수렴구역(Convergence Zone, CZ)이 발생하는 영역에서 위치추정 결과를 분석하였다. 수평선배열센서의 차주파수 정합장처리의 위치추정 정확도는 회절음장과 음속의 오정합에 의해 기존의 정합장처리에 비해 유사하거나 낮아졌다. 시뮬레이션으로부터 차주파수 정합장처리가 기존의 정합장처리보다 오정합에 강인하다는 명확한 결과는 볼 수 없었다.
마치 살아있는 것처럼 움직이는 영상을 보고자 하는 인류의 욕구가 19세기에 다양한 광학 기구들을 낳게 했는데, 이 중의 하나가 영화이다. 이러한 필름을 기초로 한 투사기술은 그러한 인간의 욕구를 작게나마 해소시켰지만, 수평선 저 너머에서 일어나는 일을 동시에 눈으로 보고 싶어하는 꿈을 실현시켜 주진 못했다. 하지만 이러한 생방송을 할 수 없는 필름기술의 한계는 CRT라고 하는 전자 투사 디스플레이(electronic projection display)의 도움으로 극복되었다. (중략)
본 논문에서는 문서인식 시스템에서 정확한 문서 인식의 기본이 되고 인식 결과에 중요한 영향을 미치는 전처리 알고리즘 중 테이블 입력의 효율적인 처리 방법을 연구 한다. 테이블 내의 문자를 인식하기 위해서는 테두리선과 문자 부분을 먼저 분리하는 작업이 필요하다. 왜냐하면, 테이블을 인식하기 위해서는 테두리선에 의해 블록화된 테두리선 안의 문자를 인식해야 하며 또한 테두리선을 효율적으로 벡터화하는 방법이 필요하다. 테이블을 벡터화하는 방법으로 8방향 체인 코드를 이용하여 테이블 선 성분을 추출하는 방법과 히스토그램을 이용하여 테이블의 수행, 수직 성분을 추출 하여 얻어진 교차점을 이용하여 대각선 성분을 찾아내는 방법 및 화소의 Run-length를 이용하여 수평선 성분과 수직선 성분을 추출하여 얻어진 교차점을 이용해 대각선성분 을 찾아내는 방법이 있다. 또한 규칙성을 이용한 테이블 추출 방법은 테이블을 구성하는 수직선 성분과 수평선 성분의 규칙성을 찾아내 이를 이용하여 테이블을 벡터화 시킨다. 본 논문에서는 문서 영상 내의 테이블을 효율적으로 벡터화하기 위한 방법으로 규칙성을 이용한 방법을 제안한다.
시각적인 정보전달이 어려운 상황에서의 대상인식, 혹은 시각장애인의 대상인식에 있어서 소리는 어느 정도의 역할을 할 수 있을까? 이 연구는 소리를 통해 대상의 형태정보를 전달하기 위해 진행되었다. 하나의 음(musical tone)을 음높이와 음색, 지속시간을 조정한 후, 머리전달함수(Head-Related Transfer Function: HRTF)를 이용하여 수평선, 수직선, 대각선, 곡선의 형태로 운동하는 3-D 사운드 형태소로 만들었다. 그리고 이들의 연속적인 조합을 통해 단순한 도형에서부터 복잡한 도형, 이들 2차원상의 도형을 단면으로 하는 3차원상의 도형들까지 그려내는 소리자극을 구성하였다. 성인 대학생을 대상으로 한 실험에서, 이렇게 만들어진 청각이미지(auditory image)를 듣고 표상된 형태를 여러 개의 시각적인 이미지들(visual images) 중에서 선택하는 과제를 실시하였는데, 실험 결과는 평균 78%의 정확율을 보였다. 이는 소리를 이용한 형태정보 전달의 가능성이 있음을 시사하는 것이며, 이러한 시도는 청각 인터페이스의 응용범위를 확장하는데 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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