도로의 곡선구간에서 운전자가 주행시 느끼는 인지곡선반경은 실제곡선반경과 상이하게 나타나는데, 이러한 현상을 시각왜곡현상이라 한다. 시각왜곡현상은 운전자에게 시각변화를 일으켜 운행속도에 영향을 미치고, 이로 인한 운행속도의 변화는 각운전자들의 인지정도 차이에 따라 운행속도의 편차에 영향을 주어 곡선부 주행안전에 악영향을 미친다. 그러나 현재까지 곡선부의 사고위험도를 증가시키는 시각왜곡현상을 정량적으로 분석하여 산정하거나, 시각왜곡현상을 고려해 도로 곡선부 설계시 이용될 설계기법에 대한 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 도로 곡선부의 시각왜곡현상을 경험적 실험을 통한 분석을 실시하여 시각왜곡도를 정량적인 수치로 제시하였고, 곡선부 시각왜곡도를 고려한 설계기법을 제시하였다. 본 연구의 수행절차는 다음과 같다. 첫째, 설문조사를 실시하여 자료를 수집 활용하여 인지곡선반경을 종속변수로 하고, 기하구조를 독립변수로 하는 곡선부 인지곡선반경 모형식을 개발하였다. 둘째, 도로의 유형별로 인지곡선반경에 대한 실제곡선반경의 비율을 계산하여 곡선부 시각왜곡도를 산정하였다. 마지막으로, 곡선부 시각왜곡도 영향인자를 분석하여 이를 고려한 설계기법을 제시하였다.
본 논문에서는 왜곡 제거 시계열 매칭의 시각화 도구를 제안한다. 시계열 매칭에서 왜곡 제거 지원은 정확한 유사 시계열 검색을 위한 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 시계열에서 발생하는 잡음, 위치 이동, 진폭 조정, 선형 추세의 왜곡들을 이동평균 변환, 정규화 변환, 선형 추세 제거 기법을 사용하여 제거한 후, 시계열 매칭을 수행하고 그 결과를 시각화한다. 본 논문에서 제안하는 시각화 도구는 클라이언트-서버 모델을 기반으로 구현된다. 클라이언트는 사용자가 선택한 시계열의 왜곡을 제거하여 서버에 전달하고, 매칭 결과의 시각화를 수행한다. 서버는 R*-트리 기반의 다차원 인덱스로 왜곡 제거 시계열 매칭을 효율적으로 수행한다. 왜곡 제거 시계열 매칭의 결과는 다섯 가지 차트로 달리 표현하여 사용자가 직관적이고 쉽게 이해할 수 있도록 구현한다.
도로 곡선부에서는 운전자의 시각변화로 인해 속도변화가 크게 발생하여 직선부에 비해 상대적으로 사고심각도가 크게 나타난다. 특히, 곡선부에서 발생하는 위험요소 중 하나인 시각왜곡현상은 도로 기하구조에 따라 다르게 나타난다. 실제 곡선부 시각왜곡현상은 도로설계 시 반드시 고려되어야 하는 주요 설계요소임에도 불구하고, 이에 대한 정량적 설계기준 수립연구가 미흡한 실정이다. 이에 시각왜곡현상을 고려한 곡선부 도로 설계기준 수립이 절실히 요구되어진다. 본 연구에서는 곡선부 운전자 행태와 운전자 시각특성 및 인지곡선반경에 관한 선행 연구를 고찰하고, 지방부 2차로 곡선부 시각왜곡현상을 고려하여 수학적 기법을 적용한 이론적 인지곡선반경 모형식을 개발하였다. 또한, 이론적 인지곡선반경 모형식을 토대로 이론적 시각왜곡도를 산출한 후, 기존 연구의 경험적 시각왜곡도와 비교 분석을 통하여 이론적 인지곡선반경 모형식의 오차범위를 검증하였다. 그 결과, 이론적 인지곡선반경 모형식에서 실제 곡선반경이 증가할수록 오차범위가 감소하는 추세로 나타나 실제 도로 곡선부의 특성을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 토대로, 향후 도로 곡선부 설계시 안전상의 결함을 사전에 제거함으로써 도로 곡선부 위험요소를 최소화하고, 인간공학적 도로설계기준 개발 향상에 이바지할 수 있을 것으로 판단된다.
방사왜곡, 접선왜곡으로 인해 영상의 왜곡이 발생한다. 왜곡 영상은 시각적인 문제 외에도 영상분석을 통해 정확한 수치 계산을 통해 영상을 처리할 때, 문제가 되기 때문에 영상을 보정해 주어야한다. 감시 시스템, 로봇의 시각 역할 등 다양한 비전 시스템에서 카메라가 장착되어 왜곡보정에 대한 사용도가 증가 하고 있다. 그리고 한 광각 카메라에서 획득한 영상은 비선형적인 방사 왜곡을 가지고 있기 때문에 정확한 영상을 획득하기 위해서는 왜곡 보정 작업을 수행하여야 한다. 왜곡된 영상을 올바르게 보정 해줄 캘리브레이션(Calibration)은 영상 좌표계의 한 점이 실세계 좌표계의 어느 위치에 대응하는지를 결정하기 위해 보정 변수들을 결정하는 과정이다. 본 논문에서는 캘리브레이션(Calibration)을 수행할 때 패턴 개수, 이미지 파일 크기, 이미지 파일 개수가 영상 왜곡 보정에 어떤 영향을 미치는지 분석해 보았을 때 다른 어떤 경우보다 패턴 개수를 비교적 작게 했을 때의 경우가 뚜렷한 차이를 보여주었다.
장기기억 분야와 달리 시각작업기억에 대한 기억왜곡 연구사례는 흔치 않다. 본 연구는 시각작업기억 표상이 하향적 간섭에 의해 왜곡될 가능성을 관찰하고자 하였다. 기억표상의 질적 특성에 대한 직접적인 관찰을 위해서는 기억용량과 선명도를 추정하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 색상환 과제를 통해 스트룹 단어의 색상에 대한 단기 회상을 요구하는 과정에서 발생하는 오류시행에 대한 분석을 통해 단어의 명칭에 의한 시각작업기억 표상의 왜곡 가능성을 조사하였다. 참가자들은 과제에서 500ms 동안 제시되는 1, 2, 3 혹은 6개의 스트룹 단어 항목의 색상을 기억하였다. 1초의 기억지연 시간 후, 기억이 요구된 스트룹 단어 중 단서가 지정하는 특정 단어의 색상을 회상해 색상환에서 선택 보고하였다. 색상환에서 회상이 요구된 자극의 실제 색상으로부터 ${\pm}45^{\circ}$ 이내의 색상을 선택했을 경우 정반응으로 간주 되었으며, 그 밖의 경우는 오반응으로 간주되었다. 오반응 시행에 대해 색상 선택의 분포 패턴을 분석한 결과, 보고 대상의 명칭 색상 범주에 기초한 회상 오류가 시행 전반에서 사용된 명칭 기반 평균 회상 오류를 상회하였다. 또한 항목개수 증가로 인한 기억부담의 증가는 이와 같은 스트룹 간섭에 의한 기억왜곡의 발생 확률에 큰 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과, 스트룹 자극에 대한 시각작업기억 표상에 대하여 자극의 명칭색상에 의한 체계적 왜곡 가능성이 관찰되었다. 이는 비교적 짧은 기간 활용되는 시각작업기억 수준의 표상 역시 장기기억과 마찬가지로 간섭에 의해 왜곡될 수 있음을 시사한다.
이 논문에서는 객체의 크기, 움직임의 크기, 부호화 왜곡을 기준으로 다중객체간 가용비트를 효과적으로 분배하는 기법을 제안하였다. 세 변수를 이용하여 부호화하는 개념은 MPEG-4에서 다중객체를 부호화하는 데에 이용되었다. 그러나 변수들을 시각적인 관점에서 분석하여 이용하는 연구가 미흡하여 시각적으로 중요하지 않은 객체에 많은 비트가 할당되어 화질이 저하되는 결과를 초래하였다. 따라서 이 논문에서는 객체의 중요성을 세 가지 변수로 표현하고 시각적으로 비교하였다. 크기 및 움직임 정보는 입력 영상에서 미리 주어지고 왜곡량에 따라 비트를 분배하였다.
실제영상으로 가상환경을 구축해서 사용자가 가상환경을 돌아다님으로써 보다 큰 몰입감과 현실감을 제공하는 영상기반 가상현실 기술은 최근 들어 웹 기반 가상현실시스템을 구축하기 위해서 많이 사용된다. 이 기술은 가상환경 구축에 있어 항해를 쉽게 하기 위한 한 방법으로 넓은 시각 영역(field of view)을 얻을 수 있는 wide-angle 렌즈를 흔히 사용한다. 어안렌즈(fish-eye lens)는 전형적인 넓은 시각 영역을 가진 렌즈로서, 매우 큰 radial distortion 을 가진다. 왜곡을 없앤 영상을 얻기 위해 본 논문에서는 구면기하(spherical geometry) 및 사영기하(projective geometry)를 사용하여 어안영상을 보정하는 non-metric기법을 제안한다. 제안한 이 방법은, 기존의 방법들 보다는 쉽고 빠른 속도로 왜곡을 보정할 수 있으므로 어안영상의 왜곡을 보정하는 하드웨어를 효율적으로 구현할 수 있다. 그리고 spheroid 를 이용해 좀 더 왜곡을 정확히 보정방법과 별도의 서보 모터 없이 pan/title 를 가능케 하는 시점이동에 따른 왜곡 보정 방법을 제시한다.
본 논문에서는 인간의 시각 인지 특성을 고려한 새로운 객관적 화질평가 방법을 제안하였다. 인간에 의한 화질 평가는 최종적으로 시각 피질내에 있는 세포의 수용계 반응으로부터 얻어진다는 점과 인간의 시각은 한번에 영상 전체의 왜곡에 대한 반응을 일으킬 수 없음을 고려하여 입력 영상을 부 블록으로 분할하고, 시각 피질 내의 수용계와 가장 잘 부합되는 Gabor 함수를 이용하여 필터 뱅크를 구성하여 부 블록에서 지역적 왜곡 정도를 측정하고, 이를 이용하여 전역적 왜곡 정도가 계산 되어 진다. 제안된 방법은 VQEG에서 제공하는 화질 평가용 영상을 이용하여 평가 되었으며, 주관적 화질 평가와 높은 상관관계를 갖는 객관적 화질 평가 모델임을 실험 결과에서 보여준다.
본 논문에서는 경계영역을 잘 보존할 수 있는 움직임 추정기법을 제안하였다. 고정크기 블록으로 움직임 추정시 생길 수 있는 경계영역에서의 왜곡은 인간의 시각에 민감하게 작용할 수 있다. 제안한 움직임 추정기법은 고정크기 블록기반으로서 기본적으로 MAD(Mean Absolute Difference)가 최소가 되도록 하는 동시에 영상의 경계값과 복잡도를 이용하여 경계부분에서 일어나는 시각적인 왜곡을 줄일 수 있도록 하였다. 제안한 움직임 추정기법은 기존의 경계영역 보존 기법에 비해 직관적 성능 및 주관적 차질이 향상됨을 모의 실험결과로부터 확인하였다.
자동차를 위한 전방향(omnidirectional) 감시 시스템 같은 감시 시스템, 로봇의 시각 역할 등 다양한 비젼 시스템에서 카메라가 장착되어 사용되고 있다. 광각 카메라에서 획득한 영상은 비선형적인 방사 왜곡을 가지고 있어서 정확한 영상을 획득하기 위해서는 왜곡 보정 작업을 수행하여야 한다. 카메라로부터 입력되는 왜곡 영상을 실시간으로 보정하기 위해서는 많은 연산량을 요구하므로 임베디드 환경에서는 왜곡 보정을 위해 별도의 시스템을 추가하거나 SOC 형태로 개발한 전용 H/W를 추가한다. 본 논문에서는 왜곡 보정 과정에 필요한 연산들을 분석하고, 연산량을 줄일 수 있는 개선된 왜곡 보정 방법을 제안한다. 또한, ARM11 기반 임베디드 환경에서 제안한 왜곡 보정 방법을 직접 구현하여 성능을 평가함으로써 임베디드 환경에서 추가의 시스템이나 추가의 비용없이 왜곡 보정을 수행할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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