본 논문에서는 스테레오 비전기반의 컬럼 검출과 조감도 맵핑을 이용한 전방 차량 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 실제 복잡한 도로 환경에서 전방 차량을 강건하게 검출할 수 있다. 전체적인 알고리즘은 도로 특징기반의 컬럼 검출, 조감도 기반의 장애물체 세그멘테이션, 차량 특징기반의 영역 재결합, 차량 검증으로 크게 네 단계로 구성되어 있다. 먼저 v-시차맵상에서 최대 빈도값을 이용하여 도로 특징 정보만을 추출한 후, 이를 기반으로 컬럼 검출을 수행한다. 도로 특징 정보는 기존의 중앙값과 달리 도로 환경에 영향을 받지 않아 도로상의 장애물체 유무를 판단하는 기준으로 적절하다. 그러나 다수의 장애물체가 동일한 장애물체로 검출되는 것을 해결하기 위하여 조감도 기반의 세그멘테이션을 수행한다. 조감도는 시차맵과 카메라 정보를 기반으로 계산된 장애물체들의 위치를 평면상에 표시함으로써 장애물체를 쉽게 분리할 수 있다. 그러나 분리된 장애물체 중에는 동일한 장애물체인 경우도 있으므로, 도로상의 차량 특징을 기반으로 장애물체가 동일한지를 판단하여 재결합하는 과정을 수행한다. 마지막으로 시차맵과 그레이 영상기반의 차량 검증 단계를 수행하여 차량만 검출한다. 제안된 알고리즘을 실제 복잡한 도로 영상에 적용함으로써 차량 검증 성능을 검증한다.
수치표고모델(DEM, Digital Elevation Model)을 컴퓨터를 이용하여 자동으로 생성할 때 입체영상매칭(stereo matching) 연산은 많은 수행시간이 소요된다. 매칭연산은 일반적으로 상관계수(correlation)에 의한 방법이 사용되고 있으며, 매칭점 분포가 균등한 지역기반방식(area-based method)이 주로 이용되고 있다. 본 논문에서는 지형을 식별하여 매칭연산에서 검색영역(search area)과 기준윈도우(mask window)의 크기를 조정하여 효율적인 매칭을 수행하는 방안을 제시하였다. 영상을 분할하기 위하여 경계보호평활화 필터(edge-preserving smoothing filter)를 사용하여 전처리를 수행하였으며, 필터를 거친 영상에 대해서 영역성장 알고리듬을 적용하였다. 분할된 영역은 MRF(Markov Random Field) 모델에 의한 식별과정을 통하여 산악, 평야, 수계지역으로 식별된다. 영상매칭은 예비시차(predicted parallex) 계산과 상세매칭(fine matching)의 두 단계를 거치며, 예비시차를 이용하여 상세매칭단계에서 검색영역의 위치를 결정한다. 검색영역과 기준윈도우의 크기는 화소에 대한 지형식별정보에 의해 결정된다. 주변화소와 시차가 유사한 평야지역과 수계지역의 검색영역을 축소함으로서 매칭연산시간을 단축시켰다. 대전-금산지역의 $10km{\times}10km(1024{\times}1024)$ 영상을 4개 사용하여 실험한 결과 지형식별정보를 이용하지 않았을 경우보다 영상매칭 수행시간이 $25%{\times}35%$정도 단축시킬 수 있음을 보였다.
본 연구는 기후변화의 영향을 받아 달라질 것으로 예상되는 식생의 분포가 수문인자인 토양수분에 어떠한 변화를 야기하는지 규명하고자 하는데 있다. 식생인자와 수문기상인자와의 시공간적 상관관계를 알아보기 위해 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 다중분광센서로 스캔한 위성 이미지 데이터를 연구에 적용하였으며, 식생인자는 MODIS 13 Vegetation Indices Product에서 추출한 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)를 이용하였다. 식생인자와 토양수분의 상관관계를 분석하기 위해 농업기상정보시스템(Rural Development Administration) 에서 측정한 국내 4개 지점의 토양수분 Data 및 Aqua 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer E (AMSR-E)를 이용하여 측정한 토양수분과 MODIS 13 NDVI를 비교 분석하였다. 식생인자와 수문기상인자의 시계열 자료를 이용하여 각 지점에 대한 인자가 시간의 경과에 따라 변화하는 양상을 알아내고자 하였으며 추가적으로 토양수분과 식생이 서로 일정한 시차를 두고 연관이 있을 것이라는 가정 하에 상관 분석을 수행하였다. 그리하여 토양수분에 일정한 시차 (5일, 10일, 15일)를 주는 Time lag을 통한 상관분석을 시행한 결과 시차를 고려하지 않은 상관분석에서 보다 토양수분과 NDVI의 상관관계가 높게 나타났으며, 또한 토성에 따라 그 상관관계의 양상이 다르게 나타났다. 이러한 결과를 통해 식생인자가 수문인자에 어떠한 영향을 주는지 다양한 스케일 별로 이해하는 데 도움이 될 것이다.
2차 에너지인 전력은 다양한 연료를 발전원으로 하고 있기 때문에, 전력에 대한 수요는 에너지 각 부문에 적지 않은 영향을 미친다. 이에 본 논문에서는 전력수요함수를 추정하여 가격탄력성 및 소득탄력성에 대한 정량적 정보를 도출하고자 한다. 이를 위해 1991년부터 2014년까지의 연간 시계열 자료를 이용하되, 탄력성을 단기와 장기를 구분하여 추정할 수 있는 내생시차변수모형을 적용한다. 종속변수로는 연간 전력수요, 독립변수로는 상수항, 전력실질가격, 실질 국내총생산의 3가지를 이용한다. 분석결과 단기 가격탄력성 및 소득탄력성은 각각 -0.142 및 0.866으로 추정되었으며 유의수준 5%에서 통계적으로 유의하다. 즉 전력수요는 단기적인 관점에서 가격 변화에 대해 비탄력적임과 동시에 소득 변화에 대해서도 비탄력적이다. 장기 가격탄력성 및 소득탄력성을 추정한 결과를 살펴보면 각각 -0.210 및 1.287이며 이 값은 유의수준 5%에서 통계적으로 유의하다. 장기적인 관점에서 보더라도 전력수요는 가격 변화에 대해 여전히 비탄력적인 반면에, 소득 변화에 대해서는 전력수요가 탄력적으로 변한다. 따라서 가격정책 위주의 수요관리정책은 단기 및 장기 모두 효과가 제한적이며, 향후 예상되는 소득 증가에 기인하는 전력수요의 증가는 단기보다는 장기에 보다 두드러질 것으로 예상된다.
본 연구에서는 정밀한 초시설정이 가능한 전자뇌관을 이용하여 터널에서의 다단 시차 분할발파(OBM)를 실시하며 대형 대단면 지하 공간 창출 요구에 발맞추어 기존뇌관(비전기뇌관)과의 비교를 통해 진동 소음 저감효과와 시공성, 효율성을 비교 검토하자 하였다. 본 연구를 통해 전자뇌관 적용 시 진동 소음 제어 및 비산거리, 여굴량, 파쇄입도가 비전기뇌관가 비교하여 양호한 결과를 나타냄을 확인할 수 있었다.
최근 MPEG-Immersive 표준화 그룹에서는 여러 위치에 존재하는 다수의 360 영상을 취득하고 처리하여 사용자에게 제한적인 화면 전환 이동에 따른 운동 시차(motion parallex)를 제공하는 3 degrees of freedom plus (3DoF+) 기술에 관한 표준화가 진행되고 있다. 이러한 3DoF+ 표준화 기술에서의 압축은 기존의 HEVC 코덱을 사용하나, 현재 존재하는 360 영상 사용자 시점 기반 스트리밍 기법을 3DoF+ 스트리밍에 적용하기 위해서는 기존의 360 영상과 다르게 영상 서로 간의 참조과정으로 인한 의존성으로 문제가 존재한다. 본 논문에서는 해당 문제점을 서술하고, MCTS(Motion-Constrained Tile Set)를 사용하여 보다 적은 디코더와 사용자 시점에 맞게 효율적으로 영상을 전송할 수 있는 MCTS 기반 타일 그룹 분할 방법을 제안한다.
MPEG 에서는 최대 6 자유도(6DoF)를 가지는 몰입형 미디어의 압축 표준화를 진행하고 있다. 360 비디오에 움직임 시차(parallax)를 추가한 것으로 정의되는 3DoF+의 가상 공간에서, 원하는 위치의 장면을 제공하려면 다른 위치에서 찍은 여러 비디오를 사용하여 임의의 원하는 시점의 뷰(view)를 렌더링 해야 한다. MPEG-I Visual 그룹에서는 이러한 3DoF+ 비디오의 효율적인 부호화 및 전송을 위한 표준화가 진행되고 있으며, 최근 시험모델(TMIV)을 개발하고 있다. 본 논문은 TMIV 에서 패치(patch)를 아틀라스(atlas)에 효율적으로 패킹하여 부호화 성능을 향상시킬 수 있는 패치 패킹 방법을 제안한다. 제안 방식은 패킹되는 패치들 간에 보호 대역(Guard Band)를 적용하여 패치간의 거리를 둠으로써 부호화로 인해 발생할 수 있는 아티팩트(artifact)를 줄여 최종 복원 뷰의 화질을 향상시킨다.
본 논문에서는 2차원 영상을 3차원 영상으로 변환하여 입체감을 주는 방법을 제안하였다. 2D/3D 변환을 위해 Normalized Cut을 사용하여 객체를 분할하였고, 분할된 객체에 Optical Flow 값을 계산해 깊이정보를 생성하여 입체감을 주었다. 객체를 분할하기 위해 Normalized Cut을 이용한 방법에 Optical Flow를 이용한 가중치 값을 추가하여 정확한 객체 분할을 하였고, 처리속도 향상을 위해 영상의 밝기, 색상을 고려한 Watershed 알고리즘을 적용하여 연산량을 줄였다. 분할된 영상에 Optical Flow를 이용하여 색상 정보의 차이를 통해 객체별 고유벡터 값을 연산하여 객체의 움직임 정보를 추출하고 운동시차를 고려해 깊이 정보를 생성하였다. 제안한 방법으로 변환하기 위해 MATLAB을 사용하였다. 제안한 변환 방법은 2D/3D 입체변환에 효과적이었다.
본 논문에서는 2D-3D 변환 후, 입체감 수정에 관련한 피드백 시스템과 그에 맞게 적용되는 적응적 관계식을 제안한다. 2D-3D 변환을 통해 우선 깊이 영상을 생성하고 이를 이용하여 깊이 영상 기반 렌더링(DIBR)을 통해 수평방향의 이동을 계산하여 좌영상과 우영상을 생성한다. 그러나 깊이 정보 기반 렌더링 후 사용자 선호에 따라 입체감을 수정할 필요가 있을 때 깊이 영상을 재생성 해야 하는 문제점이 발생하며 이를 극복하고자 피드백 시스템을 통한 두 개의 조절 파라메터를 소개 한다. 즉, 'Pull-in'혹은 'Push-away'의 입체감을 조절 할 수 있는 시차 이동식을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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