본 논문은 GPS 시각 전송 기법 중 GPS 신호가 전달되면서 발생하는 대류층 지연이 시각오프셋 결정에 미치는 영향 정도를 분석하기 위한 연구이다. GPS 시각 전송은 CGGTTS 국제표준을 따르고 있다. 일반적인 측지용 GPS 수신기의 경우, CGGTTS 형태의 시각 전송 값을 출력하지 않고 RINEX 형태의 값을 출력하는데, ROB에서 RINEX 형태의 값을 CGGTTS 형태로 변환하는 r2cggtts 라는 프로그램을 공급하고 있다. 전 세계 표준 시각을 결정하기 위해 TAI link에 참여하는 시각 실험실들은 모두 이 프로그램을 사용하여 주기적으로 CGGTTS 값을 BIPM에 전송한다. r2cggtts 프로그램의 대류층 지연모델은 Chao mapping function과 NATO 천정지연모델이 구현되어 있다. 현재 대표적 대류층 지연 모델은 Niell mapping function과 Saastamoinen 천정지연모델이 사용되고 있는 바, 이 모델들을 r2cggtts 프로그램에 적용하여 시각 오프셋 결정을 위한 두 모델의 지연 결과 값들의 영향을 비교하고 분석한다.
인체 데이터를 살펴볼 수 있는 환경은 의학적으로 중요하고, 교육적으로도 필요하다. 의대 학생의 경우 인체 데이터를 사용해서 실습을 해 볼 수 있다면, 실제 수술 등의 의료 행위에 큰 도움을 받을 수 있다. 인체 데이터 시뮬레이션을 하기 위해서는 여러 수준의 시스템이 필요하다. 첫 단계가 데이터를 시각화하여 관찰할 수 있는 환경을 제공하는 시각화 플랫폼이다. 본 논문에서는 기존 시각화 플랫폼을 이용하여 인체 데이터를 보여주는 변환 방식에 대해서 밝힌다. 기존에는 기계적인 제약 사항으로 인해 많은 양의 3차원 데이터를 인터넷을 통한 서비스에 어려움이 있었다. 현재는 개인 피씨의 성능 향상에 의해 3차원 데이터도 인터넷으로 일정 부분 서비스가 가능하다. 시각화 플랫폼을 현재의 환경에서 활용하여 인체 데이터를 관찰할 수 있도록 구현하는 것이 본 논문의 목표이다.
본 연구에서는 공간 과제에서 학생들이 사용하는 공간 인지 전략의 유형과 역할을 살펴보고자 Shepard & Metzler(1971)의 심적 회전 검사(mental rotation test)를 토대로 시각적 변별과 기억 능력을 측정하는 두가지 공간 과제를 개발하여, 초등학교 6학년 학생 63명을 대상으로 연구를 수행하였다. 연구 결과, 학생들은 접근 방법 측면에서 전체적 접근 전략과 부분적 접근 전략을, 처리 방법 측면에서 심상적 처리 전략과 분석적 처리 전략을, 준거 기준 측면에서 대상 변환 전략과 관점 변환 전략을 사용하였다. 사용 전략에 따른 검사 점수를 비교한 결과 접근 방법 측면에서는 부분적 접근 전략을 사용한 집단이, 처리 방법 측면에서는 분석적 처리 전략을 사용한 집단이, 준거 기준 측면에서는 관점 변환 전략을 사용한 집단의 검사점수가 더 높게 나타났다. 또한 이러한 전략은 변별 과제보다 재인 과제에서, 복잡도가 낮은 문항보다는 복잡도가 높은 문항에서 더 빈번하게 사용되었다. 따라서 부분적 접근전략, 분석적 처리 전략, 관점 변환 전략은 인지적 노력이 많이 요구되는 문제 상황에서 체계적으로 문제를 해결하도록 돕는 유용한 전략임을 확인할 수 있었다.
본 논문은 threshold 에 기반한 (threshold-adjusted) EZW(Embedded Zerotree Wavelet) 부호화 모듈의 설계와 구현에 대하여 소개한다. EZW 부호화는 먼저 입력된 정지 영상에 대하여 Haar 웨이브릿 변환을 수행한다. Haar 웨이브릿 변환된 영상은dominant와 subordinate의 2-pass과정을 거쳐 zerotree를 구성함으로서 EZW 부호화 과정을 수행한다. Threshold에 기반한 EZW는 부호화 과정에서 인간의 시각 체계를 고려하여 threshold 값을 적절히 조절함으로서 효율적인 출력 영상을 얻을 수 있도록 구현하였다.
본 논문에서는 손실압축이 데이터량을 줄이기 위해 고주파 성분을 제거함에 감안하여 JPEG과 같은 손실압축에 강하고 시각적으로 감지하기 어려운 웨이블릿 패킷을 이용한 디지털워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 원영상을 웨이블릿 변환을 이용하여 4-레벨로 분환한 후 저주파 성분의 계수를 선택하기 위해 부대역별로 다시 웨이블릿 변환을 실시했다.
결함검사에 영상처리기술을 적용할때, 데이타량 때문에 많은 처리시간과 판정의 오류들이 발생할수 있다. 본 연구에서는 검사를 해야할 화상을 푸리에 변환과 특징 값 추출을 통해서 판정의 오류를 줄이고 처리해야할 데이타량을 줄일 수 있음을 보여준다. 검사 알고리즘은 두단계의 비교과정을 거치면서 설정된 기준치를 넘는 경우가 생기면 결함으로 판단을 하는 단순한 튿정값의 비교에 의해서 수행이 될 수 있음을 보여준다.
일반적으로 디지털 영상에 대한 기존 워터마킹 기법은 기하학적인 왜곡에 허약하다. 본 논문에서는 기하학적인 왜곡에 강건한 워터마킹 기법을 제안한다. 워터마킹 기법은 워터마크의 생성단계 워터마크 삽입단계, 워터마크 추출 단계로 구성된다. 워터마크 생성단계에서는 시각적으로 구별이 가능한 그레이 영상을 워터마크로 사용하며, 워터마크 삽입 단계에서는 원 영상을 콤플렉스 웨이블릿 변환하여 위상 정보에 워터마크를 삽입한다. 그리고 워터마크 추출 단계에서는 워터마크된 영상으로부터 계층적으로 워터마크를 추출하여 자기 상관관계 비교에 의해 워터마크를 추출한다. 실험 결과를 통하여 이동, 크기 변환, 회전과 같은 기하학적인 변형에도 워터마크가 추출되는 것을 볼 수 있다.
육상의 원격제어자가 선박을 제어할 때 가상의 모형선박이 같이 조종되도록 하여, 운전상태의 확인을 도울수 있도록 하고, 시험운항시 에뮬레이터를 선박에 연결하여 원격운전데이터의 시각적 확인이 될수 있도록 하였다. 또한 이더넷의 디지털데이터가 아날로그로 변환된후 커넥터로 케이블을 연결할수 있도록 하여, 아날로그 인터페이스를 가진 선박의 장비가 제어가 될수 있는 예시를 보여준다.
직물의 소리에 의해 유발되는 감성을 토대로 직물의 소리를 색채와 매치시키는 실험을 실시하여 직물의 소리를 색으로 변환해 봄으로써 시각과 생각에 의한 복합감성을 활용한 직물 디자인을 제안해 보고자 하였다. 의류소재 30개의 소리를 녹음하여 군집분석한 후 각 군집별로 섬유의 종류를 고려하여 총 6개의 소리를 선택하여 주관적 감성평가와 색 변환실험에 사용하였다. 직물의 소리는 섬유의 조성에 관계없이 주로 Blue, Purple Blue 그리고 무채색으로 표현되었다. 그런, wool은 Gr(grayish), silk는 Dk(dark), polyester는 Dl(dull), nylon은 Dk(dark)등의 차분하고, 안정되고, 점잖은 느낌의 색조로, cotton과 flax는 P(pale)와 Vp(very pale) 같은 부드럽고 가벼운 느낌의 색조로 표현되었다. 따라서 직물의 소리 감성을 설명하는 요소는 색상보다는 색조에 있음을 알 수 있었다.
Gabor 코사인과 사인 함수는 인간시각 필터를 설명하기 위해서 많이 사용된다. 이 함수들로 영상주파수 성분을 국부적으로 표현하는 새로운 방법을 본 논문에서 제안한다. 직류 맥류와 계단입력에 대한 사이드 로브의 강도에 기초하여 기저함수의 변수들을 선택한다. Gabor 코사인과 사인으로 구성되는 결과적인 변환에 대해서 결합유효폭을 계산하고, 한정된 변환 계수만으로 영상을 복원하여 기존의 방법과 비교 검토한다. 제안한 변환이 DGT와 DCT보다 더 좋은 성능 결과를 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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