최근 디지털 항공영상은 우수한 촬영기하와 높은 공간 및 방사해상도로 인하여 대축척 지도제작에 보편적으로 활용되고 있다. 하지만 제작된 결과물에 대한 높은 정밀도와 신뢰도의 확보를 위해서는 촬영된 영상의 품질검증 작업이 선행되어야 한다. 국외에서는 영구적인 항공카메라 검정용 테스트베드를 구축하여 영상취득 시스템을 검증하는 실험적 연구가 활발히 진행되고 있다. 반면 국내에서는 아직 관련 분야에 관한 연구와 실험이 미흡하여 영상의 품질검증을 위한 실용적인 방안의 제시가 절실한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 휴대용 Siemens star 타겟을 이용하여 시각적인 방법으로 손쉽게 영상의 공간해상도를 측정하는 방법을 제시하고자 하였다. 본 연구에 이용된 영상은 면형 방식의 DMC, UltraCamXp와 선형방식의 ADS80 등 세 종류의 카메라로 취득하였다. 촬영된 영상에서 Siemens star 타겟을 추출하여 시각적인 방법으로 영상의 해상도를 이론적인 GSD(Ground Sample Distance)와 비교하였다. 아울러 Siemens star 타겟이 촬영된 영상의 위치와 비행방향 및 비행직각 방향에 따라 공간해상도의 변화를 비교 분석하였다. 본 연구의 결과, 카메라별 촬영된 영상의 이론적 GSD는 약 6~9cm인 반면, 시각적 해상도는 이론적인 GSD에 비하여 약 1.2~1.3배 정도 크게 측정됨을 알 수 있었다.
미국의 매엽 전문 이노새사들이 양질의 품질로 보담하는 UV인쇄에 매료되는 데는 많은 이유가 있다. 먼저, UV인쇄에 사용되는 공식 잉크들은 경화되거나 장기 보존처리를 위해 인쇄물 표면이 UV방사선에 노출되는 결과를 통해 시각적으로는 고광택을 발휘하며 이 외에도 은은한 코팅, 빛나는 색깔, 살아있는 섬세함, 심지어 현재 인기가 오르고 있는 비코팅 매엽 인쇄물까지 잘 표현하고 있다. 물론 여기에는 잉크가 즉시 경화된다는 사실이 전해진다.
본고에서는 ITU-T P.910 권고사항을 이용하여 영상 화질의 주관적 평가를 실시하였다. 최악의 평가 결과의 경우를 고려하더라도 스마트폰 등의 무선단말기에서는 500kbps 이상으로 부호화할 경우 원본의 영상과 뚜렷한 차이를 인지하지 못하는 것으로 분석되었으며, 원본영상 대비 테스트 영상의 주관적/객관적 화질평가 결과는 시각적으로 원본 영상과 테스트 영상 간의 품질 차이를 인지하지 못하는 수준인 것으로 나타났다. 이와 같은 점을 고려할 때 입력 영상 및 출력 영상 그리고 대역폭 관계를 고려하여 타깃 비트 레이트(target bitrate)를 적절하게 설정하는 것이 필요하다. 비트 레이트가 증가함에 따라 느끼는 이용자들의 주관적인 만족도는 점차 감소하지만, 네트워크 비용은 체증하기 때문에 적절한 수준의 비트 레이트 설정이 사회적으로 바람직할 수 있다.
대화형 AI 스피커가 보편화되면서 음성인식은 자율주행 상황에서의 중요한 차량-운전자 인터랙션 방식으로 인식되고 있다. 이 연구의 목적은 반자율주행 상황에서 음성뿐만 아니라 AI 캐릭터의 시각적 피드백을 함께 전달하는 멀티모달 인터랙션이 음성 단일 모드 인터랙션보다 사용자 경험 최적화에 효과적인지를 확인하는 것이다. 실험 참가자에게 주행 중 AI 스피커와 캐릭터를 통해 음악 선곡과 조정을 위한 인터랙션 태스크를 수행하게 하고, 정보 및 시스템 품질, 실재감, 지각된 유용성과 용이성, 그리고 지속 사용 의도를 측정하였다. 평균차이 분석 결과, 대부분의 사용자 경험 요인에서 시각적 캐릭터의 멀티모달 효과는 나타나지 않았으며, 지속사용 의도에서도 효과는 나타나지 않았다. 오히려, 정보품질 요인에서 음성 단일 모드가 멀티모달보다 효과적인 것으로 나타났다. 운전자의 인지적 노력이 필요한 반자율주행 단계에서는 멀티모달 인터랙션이 단일 모드 인터랙션에 비해 사용자 경험 최적화에 효과적이지 않았다.
본 연구는 잔디 관리에서 엽면시비를 통해 나타나는 잔디의 생육 및 품질을 조사하여, 잔디 관리 정보를 제공하고자 수행되었다. 연구 결과, 엽면시비 후 잔디의 시각적 품질 및 밀도, 클로로필 함량이 높아졌다. 잔디밀도는 대조구에 비해 평균 2.8개/$cm^2$ 높았으며, 여름철 장마기에는 평균 3개/$cm^2$ 이상 높았다. 또한, 벤트그래스 그린에서 시각적 품질 및 클로로필 함량, 식생지수가 1년 내내 균일하게 유지되었으며, 갱신작업이나 건조피해 후에도 관주시비 처리구의 잔디보다 엽면시비 처리구의 잔디 회복속도가 현저히 빠른 것을 확인할 수 있었다. 본 결과를 통해 엽면시비가 잔디의 지상부에 영양분을 신속하게 제공하여 잔디 생육을 단기간에 높이는 효과가 있다는 점을 알 수 있었으며, 이는 잦은 잔디 깎기로 양분의 유실이 많은 그린에서 유용하며, 특히 뿌리 길이가 짧아 시비의 효과가 낮은 하절기의 그린관리에 매우 실용적인 관리프로그램이 될 것으로 예상된다. 하지만, 본 연구에서 잔디의 뿌리 길이 생육에 관해서는 관주 시비구와 엽면 시비구의 차이를 확인하기 어려웠으며, 엽변 시비프로그램의 특성상 시비 횟수가 늘어나는 점에 대해서도 생각해 보아야 한다. 마지막으로, 토양 분석결과에서 시비 전후 토양의 화학성에 큰 변화가 없다는 점은 토양 염류의 축적이 예방된다는 측면에서 큰 장점이 될 수 있으나 양분의 결핍이 쉽게 올 수 있다는 점에서 위험 요인이 될 수도 있다. 본 연구를 통해, 국내에서도 엽면 시비를 보편적인 시비방법으로 정착시킬 필요성을 느끼며, 이를 위해서는 시비 횟수를 줄이는 것과 같은 실용성을 높이기 위한 추가 연구가 필요할 것이다.
현재까지 인간 시각 체계를 정확하게 반영하기 위한 이미지 평가 기법에 대한 연구가 많이 이루어져 오고 있다. SSIM은 인간의 시각 체계가 이미지의 구조적 정보에 예민하다는 점을 이용하여 구조적 정보를 이용하여 이미지를 평가하는 대표적인 인간 시각 체계를 만족시키는 평가 기법이다. 하지만 SSIM은 이미지의 색 차이를 반영하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, HSI 색 공간을 활용한 SHSIM 기법이 제안되었으나 두 컬러 이미지 간 인지적 색 차이를 충분히 반영하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 CIE Lab 색 공간을 도입하여 대응 되는 픽셀들의 인지적 색 차이를 계산하여 이미지 평가에 활용하는 방법을 제안한다. 그리고 연구를 더 확장하여, SVM 분류기를 활용하여 왜곡 종류에 따라 최적의 평가 수식을 적용하는 최적화 시스템을 제안한다. 제안하는 기법을 평가하기 위해, 이미지 평가분야에서 가장 많이 알려진 LIVE 데이터베이스를 사용하였으며 네 종류의 평가 기준들을 이용하였다. 실험 결과에서는 제안하는 기법이 다른 기법들보다 인간 시각 체계와 더 상관성이 높다는 것을 보여준다.
입력이 되는 지문 영상의 품질은 지문 인식 시스템의 전체 인식 성능에 다양하게 영향을 미친다. 지문 영상의 품질은 추출, 정합 등의 알고리즘 내에서도 중요한 정보로 활용되는데, 특히 센서 입력부에서의 품질 측정 및 평가는 불필요한 처리 과정을 줄여 시스템의 전반적인 안정성을 유도하는데 사용되는 만큼 매우 중요한 과정이 된다. 본 논문에서는 기존의 많은 연구 결과들과는 달리 센서, 인식 알고리즘, 손가락의 특성에 독립적인 지문 영상 품질을 정의하였다. 또한 이의 측정을 위하여 지문 영상의 지역적 특성들만을 이용한 새로운 품질 측정 방법도 제안하였다. 제안하는 품질 측정 방법은 블록별 품질 특성 분류 결과를 이용하여 전체 지문 영상의 품질을 수치화하는 것으로, 본 논문에서는 FVC에서 사용된 몇 가지 서브 데이터베이스들을 이용하여 제안하는 방법의 유용함을 증명하였다. 실험 결과는 NIST의 NFIQ, AWARE사의 QualityCheck 품질 측정 알고리즘들과 비교되었는데, 이들 알고리즘들에 비해 제안하는 측정 방법이 인간의 시각적 분류 기준과 유사한 결과를 보였다.
전압의 시간적 변동으로 인하여 시각적 혹은 심리적으로 인식되는 불편함을 나타내는 플리커는 인간의 생체심리학적 인지능력과 관련이 있으며, 인간의 눈은 0.3%에서 0.4%의 매우 작은 전압변동에 대하여 5Hz에서 20Hz의 변조 주파수에서 민감하게 반응하며, IEC는 실증시험을 통해 8.8Hz의 전압변동에서 가장 민감하게 인식하는 것을 확인하였다. 이러한 플리커는 시각적 불쾌감과 함께 지속적인 경우 회전기와 같은 기기들에 악영향을 주며, 전자장비, 전구, CRT 장비, UPS 동기상실, 제어설비 및 보호설비의 오동작 발생으로 효과적으로 관리가 필요하다. 현재 국내 전기품질 관리기준은 IEC 국제규격을 바탕으로 제 개정 작업이 진행되고 있어 본 논문에서는 IEC 61000-3-7 국제규격을 국내 적용을 위해 필요한 국내 전력계통의 플리커 전달계수를 제시하였다.
본 논문에서는 인간 인지 기반 비디오 코딩을 위한 비디오 처리 방법을 개발한다. 제안하는 방법은 율-왜곡(rate-distortion) 최적화의 영향뿐만 아니라 제한적인 시, 공간 해상도, 지역적인 움직임 이력(history), visual saliency에 의한 인간 시각 인지를 고려한다. 이러한 인간의 인지적인 효과들을 고려하기 위하여 본 논문에서는 움직임 패턴을 모델링하고 Hedge 알고리듬을 사용하여 움직임 패턴을 결정하는 기법을 개발한다. 그 다음, 제안한 움직임 패턴과 기존의 visual saliency와의 결합을 통하여 인간 시각 인지 모델을 수립한다. 제안된 인간 시각 인지 모델을 구현하기 위하여 기존의 foveation filtering 방법을 확장한다. 시각적 자극이 덜한 지역만을 부드럽게(smoothing)하는 기존의 foveation filtering 기법과 비교하여 제안하는 foveation filtering 기법은 인간 시각 인지 모델에 따라 지역적으로 부드럽게 또는 지역적 특성을 향상시킴으로써, 시각적 자극이 덜한 지역에서 줄여진 대역폭을 효과적으로 시각적 자극이 큰 지역에서 사용하도록 이동 시킬 수 있는 장점이 있다. 제안된 방법의 성능은 전반적인 비디오 화질을 만족할 뿐만 아니라 인간이 인지하는 화질의 품질을 12%~44% 향상시킨다.
소프트웨어 프로젝트가 대규모화되고 복잡해짐에 따라 체계적인 품질보증이 더욱 필요해지고 있다. 고품질의 소프트웨어를 개발하기 위해서는 작업산출물(work product)에 대한 품질보증뿐 아니라 개발 프로세스(process)에 대한 품질보증 활동을 동시에 수행해야만 목표하는 품질에 접근할 수 있다. 그러나 소프트웨어 품질보증은 다양한 품질특성이나 개발 주체간의 시각 차이에 따라 달라지는 가변성을 지니고 있어 품질보증에 적지 않은 어려움이 내재되어있다. 이러한 품질보증의 어려움이 소프트웨어 품질을 저해하는 원인으로 작용하여 기업의 품질 경쟁력을 떨어뜨리고 있다. 본 연구는 이러한 품질보증 활동의 어려움을 해결하고 나아가 품질향상을 달성하기 위한 방법을 개발하고자 하였다. 품질향상을 위해서 품질보증 활동을 보다 계획적이고 체계적으로 수행하기 위한 SQA(Software Quality Assurance) 방법론을 개발하였다. 일반적으로 방법론이란 모든 프로젝트에 그대로 적용하기란 어렵다. SQA 방법론 또한 프로젝트의 특성이나 조직 특성에 따라 적절히 커스터마이징(Customizing)되어 사용하여야만 효과성을 제고할 수 있다. 그리하여 본 SQA 방법론에서도 품질보증활동을 체계적으로 지원하기 위해 수행되어야할 품질보증 태스크가 리파지토리로 구성되어 있다. 프로젝트 특성 둥에 따라 필요한 품질보증 태스크를 이 리파지토리로부터 선정하여 활용할 수 있게 된다. 마지막으로 프로젝트 특성 등에 따라 필요한 품질보증 활동을 커스터마이징하기 위한 전문가시스템 접근방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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