본 논문에서는 실시간 CCD 카메라 입력 영상으로부터 다중 컬러 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출 및 추적하고 기울어진 얼굴을 보정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 획득된 RGB 영상에서 YCbCr컬러 모델과 YIQ컬러 모델로 변환한 후 Cr성분과 I성분을 추출하여 얼굴 피부색을 검출, 얼굴 영역 추출에 사용하였다. 또한 추출된 얼굴 후보 영역에서 수평, 수직 투영(Projection)정보로부터 최종 얼굴 영역으로 검출한 다음 검출된 얼굴 중심 좌표와 이전에 검출된 얼굴 중심 좌표 값을 유클리드언 거리로 얼굴을 추적하였으며 검출된 얼굴로부터 레이블링(Labeling)기법으로 눈 특징자를 검출, 눈의 기울기 각도를 보정함으로써 얼굴 기울기를 보정하였다. 제안한 얼굴 추적 및 기울기 보정 알고리즘을 사용하여 실험한 결과 다중 색상 정보를 사용함으로써 주위환경 변화에 강인하게 실시간 얼굴 영역 김출 및 추적이 가능하였고, 기울어진 얼굴 영상을 자동 보정함으로써 인식에 용이하였다.
본 논문은 저가형 GPS 수신 모듈에 DGPS 서비스를 적용하기 위한 방안으로 NMEA GPGSV 데이터의 위성 배치 정보에 포함된 위성 앙각과 방위각으로 관측 행렬을 구성한 후, 거리기반 보정정보를 위치영역으로 투영하여 기 산출된 위치 오차 벡터를 수정하는 방안을 제시하였다. 저가형 수신기인 U-blox LEA-5H 모델의 출력 데이터에 제안한 알고리즘을 적용한 결과 주 활동 시간인 낮 시간에 수평 오차 RMS를 1.8m에서 1m 이내로 줄였으며, 수직 정확도는 RMS 5.8m에서 1.4m로 75% 향상시킴을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 방식은 하드웨어의 변경없이 소프트웨어만으로 저가형 GPS의 성능을 DGPS 수준으로 향상시키는 기법이므로, 소비자와 제조사의 부담을 경감시켜 향후 제공될 고정밀 측위 서비스 인프라의 활성화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
모바일 단말과 같은 임베디드 환경은 범용 컴퓨터에 비하여 연산 성능이 현저히 낮다. 따라서 기존 얼굴 및 추적 알고리즘은 모바일 환경에서 적용하기에는 복잡도가 높아 검출 시간이 오래 걸리기 때문에 모바일 단말에서의 실시간 적용에는 적합하지 않다. 모바일 단말에서 실시간 시선 추적은 사용자와 단말 간의 양방향 멀티미디어 서비스를 가능하게 함으로써 단방향 서비스에 비해 고품질의 서비스를 제공할 수 있게 된다. 따라서 모바일 환경에 최적화된 실시간 시선 추적 기법의 개발이 필요하다. 이에 본 논문에서는 지상파 3D DMB 컨텐츠의 품질 향상을 위하여 단말에서 사용자 얼굴의 수평 위치를 실시간으로 추적할 수 있는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 에지의 방향성을 이용하여 얼굴의 좌/우 경계 지점을 추정하며 컬러 에지 정보에 의하여 얼굴의 수평 위치 및 크기를 최종적으로 판단한다. 소벨 연산 과정에서의 경사도 벡터를 수직 방향으로 크기 투영한 데이터에서 얼굴의 경계 후보 지점들이 선택되며 정확한 판단을 위하여 평활화 방법 및 탐색 방법을 제안하였다. 일반적인 얼굴 검출 알고리즘은 멀티스케일의 특징 벡터를 사용하기 때문에 모바일 환경에서는 검출 시간이 오래 걸리지만 본 알고리즘은 수평 위치 검출이라는 제약 조건 하에서의 단일 스케일에서의 검출 방법이므로 기존 얼굴 검출 방법에 비하여 빠른 검출이 가능하다.
문자 분할은 필기체 문서 서식의 자동 인식 과정에서 중요한 부분이다. 본 연구는 off-line 필기체 한글로부터 문자를 분할하기 위한 방법을 제안한다. 제안한 방법은 한글의 구조적 특성에 기반을 두고 있다. 먼저 투영에 의하여 입력 단어로 부터 분할 을 위한 특징과 연결 화소, 획을 추출한다. 두 번째 단계에서 획의 모양과 위치, 획과 획과의 관계를 이용하여 한글의 기본 자소 클래스 영역을 찾는다. 세 번째 단계는 분할 과정으로 WRC(While Run Column)다음에 초성이나 수평 모음이 오는 경우 이 WRC에서 수직으로 분할하며, 분할된 세그먼트의 길이가 임계값 이상아면 자소 클래 스와 문자의 칼럼에 대한 특징을 이용하여 예상 분할 영역을 찾고, 이 영역에 있는 획을 따라 요철 형태로 분할한다.
본 논문에서는 차선 추출을 위해서 OHT(Optimized Hough Transform) 알고리듬을 제안한다. 입력 영상을 그레이 영상으로 변환하고 변환된 그레이 영상은 수평 투영을 통해 주변 배경 영역과 도로 영역으로 분리된다. 분리된 도로 영역에서 OHT(Optimized Hough Transform) 알고리듬을 적용한다. OHT(Optimized Hough Transform) 알고리듬은 다음과 같이 특징지어진다. 첫째, 윤곽선 방향각을 이용해서 차선후보 픽셀을 최소화하였으며, 둘째, 좌우 차선의 범위는 제한된 ${\theta}$값으로서 정의하였다. 실험 결과, 제안한 알고리듬이 기존의 Hough Transform보다 훨씬 효율적임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 한글 인쇄체 문자의 자소를 비선형적으로 분리하는 방법을 제안한다. 자소 분리 대상 문자는 자소의 조합 방식에 따라 6개의 형식으로 분류한다. 인쇄체 한글의 6형식 분류를 위해 그레이 레벨의 문자 이미지로부터 망 특성과 수직 수평 투영 기법을 이용해 특징을 추출하고, 오류 역전파 기법을 이용하여 분류를 시도한다. 분류된 문자 형식을 기반으로 분리 후보 영역을 지정하고, 이 영역을 기반으로 다단식 그래프 탐색 알고리즘을 이용하여 최적의 비선형적 자소 분리 경로를 찾아낸다. 실험 결과, 제안한 방법은 한글의 6형식 분류에 적합하였으며, 자소가 서로 붙어 선형적으로 분리가 어려운 문자의 자소 분리에 좋은 성능을 나타내었다.
고해상도 위성의 센서모형화는 도면화와 지형공간정보(Geo-spatial Information System)의 응용을 위해서는 필수적인 단계이다. 영상과 대상물과의 기하학적인 관계를 규정하는 센서모형은 크게 엄밀(rigorous)센서모형화와 간략(approximate)센서모형화의 두 가지로 나눌 수 있다. 엄밀센서모형화는 위성의 실제적인 촬영기하를 고려한 것으로 센서의 내외부적인 특성을 알고 있어야 하는 반면에 간략센서모형화 방법은 영상취득기하의 종합적인 이해나 센서의 내외부적인 특성정보를 필요로 하지 않기 때문에 사진측량 커뮤니티에서 많은 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상의 3차원 위치결정에 이용되고 있는 엄밀센서모형과 다양한 간략센서모형에 대해 비교연구를 수행하였으며 위성영상의 이용목적에 따른 적합한 모형화 방법을 제안하였다. IKONOS 위성영상을 이용한 사례연구를 통하여 엄밀센서모형과 간략센서모형에 대한 비교연구를 수행하였으며, 수집 가능한 지상기준점에 따른 위치정확도를 평가하였다. 간략센서모형화 방법 중에서 편의보정된 다항식비례모형(bias compensated RFM)이 가장 우수하였으며 개량평행투영모형(modified parallel projection)과 평행-중심투영모형(parallel-perspective model)은 적은 수의 기준점을 이용하여 센서모형화가 가능하였다. 또한 간략센서모형화 방법 중 부등각사상변환(affine transformation)은 고해상도 위성의 수평위치결정과 영상간의 등록에 활용가능하다.
최근 들어, 기존 계량기에서의 원격 자동 검침을 지원하기 위한 영상 기반 계량기 데이터 숫자 인식에 대한 관심이 증대되고 있다. 성공적인 숫자 인식을 달성하는 데 숫자 분할은 매우 중요한 과정이다. 본 논문에서는 다양한 조명하의 다양한 계량기들에 대해서 잘 수행되는 효과적인 계량기 숫자 분할 방법을 제안한다. 제안된 계량기 숫자 분할 방법은 먼저 계량기 전체 숫자 영역을 정교한 관심영역으로 검출하고, 이후 검출된 관심영역에서 각 숫자를 분할하는 2단계로 구성된다. 정교한 관심영역 검출은 조명 개선 전처리 후에 수평 라인 세그먼트를 이용한 개략적 관심영역 추출, 이진화후 수직 및 수평 투영을 이용한 클리핑을 통한 개략 관심영역 정교화 등의 과정으로 처리된다. 검출된 관심영역에서의 숫자 분할은 '숫자 구역 수직 분할' 및 '수직 분할된 각 숫자 구역에서의 숫자 분할' 등의 2개 과정을 통해 안정적으로 분할되도록 처리된다. 저대비, 저저도, 음영, 포화 등 다양한 조명 환경하의 다양한 계량기 종류에 대해 직접 촬영하여 자체 제작한 계량기 이미지 데이터베이스에 기반한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 숫자 분할 방법을 평가하고, 제안방법이 다양한 조명 환경하의 다양한 계량기 타입에 대해서 계량기 숫자를 효과적으로 잘 분할함을 확인하였다.
불연속면의 방향성은 암반의 과도변형이나 안정성에 영향을 미치는 특성 때문에 암반사면의 안정성 평가에 있어서 매우 중요한 역할을 한다. 불연속면의 방향측정에는 시추공(borehole)을 이용한 측정법이나 노두에서의 scanline을 이용하는 측정법과 같은 선형 측정법이 보편적으로 이용되나 이러한 측정 기법을 이용하여 획득한 자료들은 측선의 방향에 따라 쉽게 왜곡된다. 이러한 왜곡을 수정하기 위한 가중치 (weighting factor)가 적용되어도 특정 방향의 측선을 따라 자료를 획득할 경우 그 왜곡은 쉽게 보정되어지지 않는다. 즉, 불연속면의 방향자료 수집을 위해 이용된 선형 측선이 불연속면의 방향과 평행할 경우 대부분의 측선과 평행한 불연속면들은 조사 결과에 포함되지 않으며 이러한 현상은 불연속면들의 방향성 파악에 심각한 오류를 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 수직 측선 (borehole)에 의해 수집되어진 방향자료들과 수평 측선 (scanline)에 의해 수집되어진 방향자료들을 비교하였다. 서로 다른 두 방법에 의해 수집되어진 방향자료들은 큰 차이를 보이며, 이로 인해 불연속면들의 대표적인 방향성 결정에 장애가 되어진다. 불연속면의 경사각 분포와 수평과 수직 측선에 의해 수집되어진 자료들의 비교를 위해 등면적 극 평사투영망(polar stereo net)을 이용하였다.
오이 혹은 모조오이를 설치한 소규모 비닐하우스 내에서 procymidone 훈연제를 연소시킨 후 하우스 내 여러 지점의 단위 면적당 약제의 부착량 분포를 조사하였다. 훈연된 procymidone은 오이잎, 유리판과 여과지 모두 거의 대등하게 부착되는 경향을 보여 오이 잎의 대용으로 유리판과 여과지를 사용할 수 있었다. 모조오이를 사용한 실험에서 Procymidone의 부착량은 잎의 수평 투영면적에 정비례하여 수평면에서 가장 많았고, 수직면에서 가장 적었으며, 잎의 이면에는 표면에 비해 5% 이하만이 부착되었다. 높이와 상하 중첩 거리를 달리하여 잎을 설치하였을 때 높이에 따른 농약의 부착량 차이는 거의 없었으며, 상하 중첩된 경우가 상대적으로 약제 부착량이 적었으나 중첩 거리에 따른 잎간의 부착량 차이는 매우 작았다. 모조오이의 수가 일정한 조건하에서 훈연제 처리량이 증가함에 따라 procymidone의 엽면 부착량이 비례적으로 증가하였다. 훈연제 처리량이 일정한 조건하에서 모조오이의 수를 증가시킴에 따라 procymidone의 엽면 부착량은 총 엽면적과 비닐하우스 지면 면적의 합에 반비례 하여, 총 엽면적이 2배와 3배 증가하였을 때 엽면 부착량은 22%와 36%가 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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