본 논문에서는 이미지를 시각적 단어로 표현하여 분석하는 기법인 bag-of-visual words (BoW) 모델을 기반으로 latent dirichlet allocation (LDA) 모델을 결합하여 시각적 단어의 구조를 파악하여 이미지를 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 우선 이미지를 시각적 단어로 기존의 방법보다 정확하게 표현하기 위해서 희소 부호화(sparse coding) 기법을 적용한다. 기존의 BoW 모델은 하나의 이미지 패치를 하나의 단어로 표현하였지만, 희소 부호화 기법을 통해 하나의 이미지 패치를 여러 개의 단어로 표현할 수 있다. 제안하는 모델을 이용하여 이미지를 분류하기 위해서 분류 성능 측정에 많이 쓰이는 multi-class SVM 기법을 이용한다. UIUC 스포츠 데이터를 이용한 성능 측정을 통해 제안한 기법의 클래스 분류 성능을 검증하였다.
KUeyes(Korea University's eyes)는 인간의 시각 정보처리 과정을 모델로 하여 고려대학교 인공시각연구센터에서 개발된, 스테레오 컬러 영상을 실시간으로 처리할 수 있는 능동시각 시스템이다. 실시간 처리를 위하여 KUeyes는 병렬 처리가 가능하도록 개발된 영상 획득 및 영상 처리 모듈을 가지고 있으며, 다해상도 영상 변환 기법을 사용하여 입력 영상의 처리속도를 증진시키고 있다. 이 시스템은 외형적으로는 처리된 영상에 따라 반응하여 움직이는 10-자유도의 헤드 아이 시스템으로 구성되어 있다. 본 연구에서는 영상의 칼라 정보와 움직임 정보 등을 실시간으로 분석하여 지능적이고 빠르게 개체를 탐지하고 추적하는 인간의 시각 반응 및 인식 모델을 KUeyes에 탑재하여 구현하고 실험하였다. 실험에서 얻어진 결과는 KUeyes가 인간의 시각, 인식시스템을 적절히 모델링하고 있음을 보여 주었다. 이는 KUeyes의 작동 방식과 거기에 탑재된 영상 처리 기법들이 인간의 시각 정보처리 과정을 이해하는데 매우 적합한 것임을 시사한다.
본 논문에서는 3D 애니메이션 도구인 마야를 이용하여 태양계를 모델링하고 각 행성의 움직임과 물리적인 속성들을 정밀하고 객관적으로 구현하여 태양계의 구조를 시각적으로 쉽게 이해할 수 있도록 시뮬레이터를 구현하였다. 메뉴를 이용한 마야의 모델링으로는 정밀한 물리적 속성 값을 표현하기 어려우므로 파이선 스크립트를 이용하여 각 행성의 특성을 표현하였다. 제안하는 시뮬레이터는 가상현실 분야나 학생들의 교육 자료로서 사용 가능하도록 모델링과 렌더링을 실사와 동일하게 구현하였다. 또한 마야 애니메이션에서의 메뉴를 이용한 모델링과 스크립트 언어인 파이선을 활용하여 누구라도 쉽게 실사 영상을 볼 수 있도록 하였다.
모델링 활동은 학생들의 메타인지적 사고를 촉진할 수 있는 환경을 제공할 것이라는 시각에 기반을 두어 본 연구를 행하였다. 따라서 사례연구 방법으로 중학생들의 모델링 활동에서 어떤 메타인지적 사고가 나타나는지를 조사하였다 연구 결과, 학생들이 모델링 활동을 하는 동안 모델을 개발하기 위해 자신의 활동을 모니터하고 제어하는 메타인지가 자발적으로 활성화되었다. 또한 소그룹으로 모델링 활동을 하면서 자기평가와 동료평가가 활성화되었고, 이를 통해 모델을 수정하고 정교화하면서 일반화 가능한 모델을 개발하였다.
본 연구는 저밀도 임의지점의 지형정보를 이용하여 수치지형도를 제작하는데 있어 시간적, 경제적 측면을 포함하는 효율성과 정밀도 측면에서 각각의 수치지형도 제작기법을 비교 분석하여 향후 지형정보시스템의 구축에 있어서 저밀도의 제한된 지형정보를 이용하여 지형분석과 같은 많은 응용분야에 유용하게 이용될 수 있는 3차원 지형모델링의 효율적 기법을 제시하는 연구로써 다음과 같은 결론을 얻었다. 수치지형도를 제작함에 있어 A, B지역 모두 저밀도 임의지점의 지형정보를 이용하여 TIN기반의 지형모델링 기법으로 수치지형도를 제작하는 기법이 가장 신속하면서도 양호한 결과를 가져왔으며 TIN과 GRID기반의 지형모델링 기법으로 제작한 수치지형도를 시각적으로 분석한 결과 A, B지역모두 거의 홉사한 결과를 가져왔으나 DXF 파일로 저장한 데이터의 크기는 TIN기반의 지형모델링 기법이 GRID기반보다 상대적으로 적은 저장용량을 차지하는 것으로 나타났다. 또한 Grid기반의 지형모델링 기법에 의해 제작한 수치지형도에 있어서 저밀도 임의지점의 원형 데이터와 Gridding방법에 의해 보간된 데이터의 표준편차는 A, B지역 모두 Radial basis function 보간기법이 가장 정밀한 보간 결과를 제시하였다.
선택적인 주파수 특성을 가지고 있는 인간의 시각 시스템(HVS)을 왈쉬함수로 표현되는 아다마르변환 영역에서 적용하였다. 아다마르 기본함수의 주파수 성분을 구하여 시각 시스템을 모델링하였으며 이때 오차측정의 기준으로서 저 전송율 변환 부호화기에서 중요한 요소인 블록 경계상의 오차와 평균자승 오차를 사용한 결과 인간이 가장 높은 감도를 갖는 공간 주파수는 이산 여현 변환의 경우보다 높게 나타났다. 부호화기에서 HVS 모델을 적용하여 시각적 감도가 높거나 중요한 정보만을 전송하고 북호화기에서는 역하중이 없는 방법을 제시하였다. 블록과 블록이 교차하는 영역에서 특히 크게 나타나는 오차를 감소시키기위해 시각적 하중 방법을 사용하였으며 0.8 bpp이하의 전송율에서 인간의 시각 특성에 만족되는 변환부호화를 시험하였다.
최근 비디오 데이타의 사용이 증가되면서 비디오 데이타에 포함된 이동 객체에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 비디오 데이타에 포함된 이동 객체는 시간의 변화에 따라 시각적 특징, 공간적인 위치가 변화한다. 또한 이동 객체는 다른 객체 또는 사건과 연관되어 나타난다. 본 논문에서는 비디오 데이타에서 이동 객체에 대한 내용 검색을 지원하기 위한 모델링과 다양한 검색 유형을 제안한다. 제안하는 모델링은 시간의 변화에 따른 객체의 시각적 특징, 이동 궤적 그리고 연관된 의미적 내용을 표현한다. 이를 통해 다양한 검색 유형을 지원한다. 이를 위한 다양한 검색 연산자를 제안한다. 제공하는 모델링의 우수성을 입증하기 위해 검색 시스템을 구현하고 제공되는 질의 유형 관점에서 기존의 기법들과 비교한다. 제안하는 기법은 기존 검색 기법에서 제공하지 않은 다양한 유형의 검색을 지원하며 검색 처리의 효율성을 향상시킨다.
본 논문에서는 시공간 정보를 포함하는 트윗 스트림에서 비정상적인 이벤트에 대한 상관관계를 사용자에게 시각적으로 분석하는 방법을 다양한 실험을 통하여 제안한다. 제안하는 방법으로는 트윗에서 토픽 모델링을 수행한 다음 계절요인과 추세요인을 반영한 시계열 분석 기법을 이용하여 비정상적인 이벤트 후보군을 추출한다. 추출된 토픽이 포함되어 있는 데이터를 대상으로 다시 한 번 토픽을 추출하여 시계열 분석을 수행한 다음 앞서 추출한 토픽과의 상관관계를 분석하여 비정상적인 이벤트를 탐지할 수 있도록 하였다. 비정상 이벤트를 탐지하는 모든 과정에 시각적 분석 방법을 이용하여 단순한 수치 정보가 아닌 시각적 패턴 형태로 나타냄으로써 사용자는 직관적으로 비정상 이벤트의 동향과 주기적인 패턴을 분석할 수 있도록 하였다. 실험은 2014년 1월 1일부터 2014년 6월 30일까지 국내에서 발생한 트윗을 대상으로 2개의 사건[경주 마우나 리조트 붕괴 사건(2014.02.17.), 진도 여객선 침몰 사건(2014.04.16.)]에 대해 시각적 분석 시스템을 적용하여 사용자는 쉽게 데이터를 분석하고 이해할 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 3차원 탄성파 자료를 데이터베이스화하고 이를 3차원적으로 분석하는데 필요한 도구인 모델링 및 시각화 소프트웨어를 개발하였다. 본 소프트웨어는 3차원 공간을 수직 및 수평 폴리곤으로 분할하고 이 폴리곤에 탄성파의 모든 속성정보와 기타 공간정보를 저장하도록 하였다. 탄성파 해석과정과 그 결과의 분석을 용이하게 하기 위하여 임의단면에서 특이 패턴의 반자동 디지타이징과 그 결과의 DB화를 가능하게 하였다. 정의된 패턴은 3차원으로 모델링하고 시각화할 수 있다.
컴퓨터 그래픽스 및 관련 연구 분야는 지난 30년간 눈부신 발전을 거듭해왔다. 모델링, 렌더링, 애니메이션 등 시각적 표현력을 확보하는 것을 목표로 출발한 컴퓨터 그래픽스 연구는 점차 그 범위를 확대해서 영상처리, 자연현상 시뮬레이션, 가상현실, 의료 영상, 인간-컴퓨터 상호작용, 실시간 시뮬레이션, 영화 특수 효과 등 다양한 연구 및 응용분야를 파생 시키며 점차 복잡한 지형도를 그려가고 있다. 이 글은 전체 2편의 연속 논문 중에서 1부에 해당하며, 컴퓨터 그래픽스의 핵심 분야에 해당하는 모델링, 애니메이션, 실시간 처리, 영상 및 비디오 처리에 관련된 최근 연구 동향을 분석하고 정리한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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