ESA는 석션파일에 의해 설치되는 영구적인 해양구조물기초의 한 형태이다. 인발에 대한 정착하중을 증가시키기 위해, 3개의 수직플랜지가 120도의 간격으로 앵커표면을 따라 부착되어있다. ESA 거동에 영향을 미치는 여러 매개변수의 영향을 찾기 위해 고안된 분석적 해법을 이용한 분석적 매개변수 연구가 이루어졌다. 분석의 결과는 앵커의 매입깊이와 흙의 강도가 증가할 때 ESA의 부담하중도 증가하는 것으로 나타났으며, 그리고 하중 경사각이 증가할 때는 감소하는 것으로 나타났다. 또한 사각형의 투영된 면적을 가진 ESA는 앵커길이의 중심에서 수평적으로 인발될 때 가장 큰 인발력을 갖는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 핀홀어레이를 사용한 완전시차 3D 방식의 초다시점 디스플레이를 제안한다. 이는 시점 이미지를 화면에 나타내는 디스플레이 장치, 완전시차의 구현을 위한 핀홀어레이, 시점 영상들을 동공에 동시에 투영시키기 위한 이미징 렌즈로 구성된다. 제안된 방법은 관찰자에게 수평 및 수직 시차가 동시에 제공되는 초다시점 디스플레이 방법이다. 이에 대한 파라미터들의 분석과 시뮬레이션을 통해 수정체 렌즈의 초점 거리만을 조절함에 따라, 망막에 분포하는 빛들의 분포 및 조도 변화를 확인하였으며, 수정체 렌즈가 이미징 렌즈를 통해 생성된 3D 이미지의 깊이면에 초점을 맺을 때에 가장 선명한 영상이 획득됨을 확인하였다.
본 논문에서는 카메라로 획득한 문서영상에 대해 조명의 영향에 관계없이 고속으로 문자영역을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 카메라 문서는 스캐너 문서와는 달리 주변 환경이나 조명의 영향으로 인하여 문자영역을 추출하는 것이 매우 어렵다. 먼저 영상 사전처리 단계에서 컬러영상을 명도영상으로 변환한 후 조명의 영향에 무관하게 배경 그림으로부터 문자 영역을 정확히 추출하기 위해서 명도레벨 정규화를 사용하였다. 또한 배경 그림 및 잡음은 제거하고 문자 획의 손실 없이 문자 영역을 추출하기 위하여 국소-적응적-이진화-방법(local adaptive binarization method)을 새롭게 개발하여 문서영상을 이진화시켰다. 문자영역 추출 단계에서는 수평 및 수직 투영과 연결요소 정보에 의해 문자열, 단어 및 개별 문자 영역을 단계적으로 추출하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 ETRI에서 구축한 한글/영어/숫자/특수기호가 혼합된 현장 문서영상 DB를 가지고 실험해 보았다.
패턴 인식은 얼굴인식 영역에서 중요한 분야로 널리 사용 되고 있으며, 많은 연구가 이루어지고 있다. 얼굴 특징 점의 추출은 얼굴 인식 과정에서 중요한 단계로 정확한 얼굴 특징 추출은 인식기의 인식률에 가장 큰 영향을 미친다. 본 논문 에서는 능동형 이산 웨이브렛 변환을 통한 얼굴 특징 점 추출 방법을 제안했다. PC 카메라를 이용하여 취득된 얼굴 영상을 능동형 이산 웨이브렛 변환을 취하여 얼굴 영상 신호변환을 하였다. 변환된 영상 신호에 대하여 수직, 수평 투영법을 이용하여 얼굴 특징 추출을 하였으며, 추출 결과로부터 얼굴인식을 하였다. 제안된 능동형 이산 웨이브렛 변환은 얼굴 인식률 향상을 가져왔으며, 특징 점을 신속하고 정확하게 추출할 수 있었으며, 기존 이산 웨이브렛 변환을 이용한 특징 점 추출방식에 대하여 향상된 정확도와 안전성을 보였다.
본 논문에서는 동영상 압축 부호화에 대한 표준안인 MPEG 기반의 압축 비디오 시퀀스로부터 DCT DC 계수를 추출하고, 이들로 구성된 DC 이미지로부터 AHIM (Accumulative Histogram Intersection Measure)을 이용하여 장면 전환 검출을 수행한 후 대표 프레임을 추출하는 방법을 제시한다. 또한, 추출된 대표 프레임을 두 단계를 거쳐 데이터베이스의 색인 정보로 저장한 후, 입력되는 질의 영상에 대해 사용자가 원하는 검색 결과를 제시하는 방법에 대해 제안한다. 즉 전처리 과정으로 추출된 대표 프레임에 대해 영역 분할을 한 후, 첫 번째 단계에서 수평 투영된 결과를 히스토그램 분포 특성으로 변환시켜 데이터베이스의 색인 정보로 저장한다. 두 번째 단계에서는 영상의 모멘트 특성을 거리함수 값으로 변환시킨다. 실험 결과 제안된 방법이 검색에 있어 우수한 성능을 갖추고 또한 상당한 양의 처리 시간과 메모리 공간을 줄일 수 있음을 확인하였다. 향후 제안한 방법은 색상과 같은 다른 색인 정보와 결합할 경우, 보다 나은 영상 색인과 검색 수단을 제공할 것이다.
본 논문에서는 단안 카메라를 이용하여 획득한 여러 장의 영상으로부터 입체영상을 제작하는 방법을 제안한다. 수평으로 이동하며 촬영한 N 장의 프레임 영상중에서 최적의 좌우 입체영상을 먼저 선택한다. 이를 위해 영상의 에지를 추출한 후 에지의 방향을 이용하여 두 영상의 에지각의 차이인 회전각을 구한다. 또한 영상 투영을 통해 두 영상의 상관관계를 구한 후, 이를 이용하여 이동벡터를 얻는다. 다음으로 최적의 입체영상 두 장을 선택한 후, 회전각 및 이동벡터를 이용하여 선택된 좌우영상을 보정한다. 총 32장의 실험영상데이터에 제안방법을 적용하였고, 입체영상의 품질을 검증하기 위해서 주관적 시각적 피로도 평가를 수행하였다. 피로도 측면에서는 84 %의 안정적인 입체감을 전달하는 것을 증명하였다.
내용기반 영상검색은 영상 내의 정보인 색상, 질감, 형태 등의 특징 값을 추출하여 검색에 이용한다. 본 논문에서는 $8{\times}8$ 이산여현변환, 즉 $8{\times}8$ DCT(Discrete Cosine Transform) 후 얻어지는 DC, AC계수를 이용하여 필터뱅크(filter-bank)를 생성하고, 이를 영상의 내용기반 검색에 이용하는 검색방법을 제안한다. 제안된 방법은 생성된 DCT 필터뱅크에서 DC성분과 주요한 AC성분인 AC01, AC10, AC11 만을 이용하며, DC성분에 대한 양자화를 수행하여 계산량을 최소화한다. 그리고 양자화된 DC성분에 대한 히스토그램 정보를 기반으로 영상 검색에 필요한 특징 값을 산출한다. AC성분에 대해서는 Otsu 이진화를 통하여 개괄적인 형태정보를 취득한 다음 이에 대한 수평/수직 방향으로의 투영 히스토그램을 계산하여 특징 값을 취득한다. 추출된 AC성분의 특징 값은 DC성분의 특징 값과 함께, 특징벡터 빈(feature vector bins)을 구성하여 검색을 수행한다. 실험은 1000장의 데이터베이스를 이용하여 수행 되었으며, 기존의 색상정보를 이용한 검색방법보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 연구는 상상 친구가 등장하는 그림책에서 주인공에게 상상 친구가 어떠한 기능을 하는지 알아보고자 하였다. 이를 위해 국내에서 출판된 상상 친구가 등장하는 총 26권의 그림책을 대상으로 내용분석법을 사용하여 주인공과 상상 친구의 관계 속에서 나타나는 상상 친구의 기능을 분석하였다. 연구결과 상상 친구는 그림책 속에서 주인공의 상황과 필요에 따라 놀이동반자(77%), 돌봄 조언자(42%), 동행자(42%), 다른 자아(38%), 소망 실현자(23%), 정서 공유자(23%), 정서 조절자(19%)의 다양한 기능을 수행하는 것으로 나타났다. 분석 그림책에서 대부분 2-3개의 기능이 수행되고 있었으며 연구결과 나타난 7가지 기능을 주인공과의 관계적 측면에서 살펴보았을 때 수평적 관계, 수직적 관계, 다른 자아의 세 가지 유형으로 나타났다. 그림책에서 묘사되고 있는 상상 친구는 주인공의 소망을 실현시키고, 돌봐주고 정서조절을 하도록 도움을 주는 존재이기도 하지만, 함께 놀고, 마음을 나누는 동등한 관계와 다른 나를 투영하며 함께 하는 좋은 친구의 모습으로 나타났다.
본 연구에서는 CCTV 영상을 이용한 기존 수위감지 알고리즘의 한계점을 보완하기 위하여 Region growing 기법을 적용하였다. 먼저 세 가지 기법(수평 투영 프로파일, Texture 분석, Optical flow)을 적용해 물 영역을 추정하고, 기법별 결과를 종합 분석하여 최초 수위를 설정하였다. 이후 최초 수위를 기준으로 Region growing을 통해 수위 변화를 지속적으로 감지하도록 하였다. 그 결과, 주변 환경요인에 영향 없이 수위를 올바르게 감지하였으며, 영상분석 결과에 대한 전반적인 오차 평균은 5% 미만인 것을 확인할 수 있었다. 또한, 본 알고리즘이 하천이 아닌 도심지 내 침수 도로 영상에서도 물 영역이 감지되는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 전국에 설치된 수많은 CCTV 영상을 통해 자동적으로 수위를 감지함으로써 제한된 인력으로 상시 모니터링이 어려웠던 점을 보완할 수 있으며, 집중호우, 태풍 등으로 인해 발생되는 사고발생 위험성을 사전에 인지하여 예방할 수 있는 기반을 마련하는데 기여할 수 있을 것으로 생각된다.
본 논문에서는 효율적인 얼굴 영역 검출 기법을 제안하고 얼굴 객체 검출을 통해 인물 기반의 비디오 시스템을 제공한다. 비디오 분할을 위해 비디오 시퀀스로부터 장면 전환점을 검출하고 분할된 장면들로부터 대표 프레임을 선정한다. 대표 프레임은 인접 프레임 간 변화량이 가장 적은 프레임으로 선정하였으며 추출된 대표 프레임에 대해서 얼굴 영역 검출 알고리즘을 적용하여 등장인물을 포함하는 프레임들을 정보로 제공한다. 얼굴영역 검출을 위해 피부색의 통계적 특성을 이용한 Bayes 분류기를 이용한다. 피부색 검출 결과 영상으로부터 수직 및 수평 투영 기법을 이용하여 영상 분할을 수행하고 후보군들을 생성한다. 생성된 후보군 중 오검출 영역을 최소화하기 위해서 이진 분류 나무(CART)를 이용하여 분류기를 생성한다. 특징 값으로는 SGLD(spatial gray level dependence) 매트릭스로부터 Inertial, Inverse Difference, Correlation 등의 질감 정보를 이용하여 최적의 이진 분류 나무를 생성한다. 실험 결과 제안된 얼굴 영역 검출 알고리즘은 복잡하고 다양한 배경에서도 우수한 성능을 보였으며, 얼굴 객체를 포함하는 프레임들을 비디오 정보로 제공한다. 제안하는 시스템은 향후 화자 인식 기법을 이용하여 등장인물 기반의 비디오 분석 및 에 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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