본 논문에서는 우리나라 우편영상에서 수취인 주소 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 우편영상에 기입된 주소가 프린터나 타자기 둥에 의해서 인쇄된 주소일 수도 있고 사람에 의해서 필기된 주소일수도 있다. 즉, 인쇄체 우편영상과 필기체 우편영상 모두에 적용될 수 있는 수취인 주소 영역 추출 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 이진화 된 우편영상으로부터 연결요소를 추출하고 연결요소를 결합하여 문자열을 생성한다. 그 후 문자열을 군집화하고 생성된 군집 중 몇 개의 군집을 선택함으로써 수취인 주소 영역을 결정한다. 우리나라 우편봉투에 기입되는 정보의 유형별 기입 위치 패턴에 따라 우편영상을 총 9개의 균등 영역으로 분할한 후 각 영역의 중심을 초기 값으로 갖는 9개의 군집을 생성하였고 k-Means 방법을 사용하여 군집화를 수행하였다. 군집화 과정에서 사용되는 거리함수로 우편영상의 폭 대 높이의 비율이 반영된 수정된 맨하탄 거리를 사용하였다. 제안 방법의 성능을 알아보기 위하여 실제 우편물 영상 1,988개를 사용하여 실험한 결과 약 93.56%의 우편영상에서 수취인 주소 영역을 정확하게 추출할 수 있었다.
본 연구에서는 고정된 카메라로부터 입력되는 영상열에서 이동 물체를 신뢰성있게 분리하기 위해 형태 정보를 이용하여 이동물체를 분리하는 보안 시스템을 설계하고 구현한다. 영역 분리의 핵심은 배경으로부터 주위 잡음 영역과 무관하게 이동 물체 영역을 분리하는 기술이라고 볼 수 있다. 제안된 방법은 초기 이동 물체가 존재하지 않는 영상을 참고 영상(reference image)으로 하여 입력 영상(input image)과의 차영상(difference image)을 구하고, 차영상의 히스토그램(histogram)에서 배경잡음 모델링(modeling)을 통해 배경잡음을 제거한다. 그리고 배경잡음이 제거된 차영상에서 국부 최대값들(local maxima)을 이용해 후보 초기 영역을 선정한 후, 이 영역을 기반으로 영역의 형태정보를 이용하여 영역을 선별적으로 확장하면서 결합하는 방법을 사용하였다. 또한, 차영상 기법에서 중요시되는 참고영상 갱신방법의 효율적인 적용방안도 제시하였다. 제안된 방법을 실제 상황에서 얻은 다양한 영상열에 적용한 결과, 기존의 영역 분리 방법보다 주위 잡음과 무관하게 이동 물체를 분리할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구는 충북 청주시에 위치한 무심천 주변을 대상으로 하천이 도시 주변 열 환경에 미치는 영향에 대해 원격탐사(Remote Sensing; RS)기법을 이용하여 분석하였다. 열 환경 특성 분석 순서는 먼저 Landsat 5 TM 위성영상의 열적외 밴드를 이용하여 대상지역의 표면 온도(Land Surface Temperature; LST)를 추출하였다. 다음으로 추출된 LST를 이용하여 무심천을 중심으로 주변의 공업단지와 주거지, 산림 지역의 지표면 온도 분포를 비교 분석하여 하천이 주변의 열 환경에 미치는 영향을 정량화하였다. 또한 공간적 특성 분석을 위해 등온선을 작성하여 하천 주변 열 환경을 파악하였다. 그 결과 온도분포에 따른 열 이동의 크기와 방향을 확인할 수 있었고 열 분포의 공간분포는 공업지>주거지>하천>산림 순으로 나타나 토지이용특성에 따른 열 분포의 경향을 파악할 수 있었다.
본 논문에서는 MPEG-2에서 정의한 시공간적 계위를 확장하여 enhanced Access Grid (e-AG) 상의 서로 다른 디스플레이 시스템 및 네트워크 환경을 가진 수신 단말의 효율적인 디스플레이를 위한 새로운 3차원 영상의 부호화 방법을 제안한다. 제안된 부호화기는 3차원 영상에 대해서 시공간적 기본 해상도 및 고 해상도의 영상을 표현 가능하도록 여러 계층의 비트 열을 생성한다. 생성된 비트 열은 수신 단말의 네트워크 환경 및 처리속도, 디스플레이 환경에 따라 다른 시공간적 해상포론 표현할 수 있도록 선택적으로 전송된다. 제안된 시공간적 계위를 이용한 3차원 영상 부호화기는 이질적인 분산환경에서의 효율적인 3차원 비디오 전송 서비스에 활용 가능하다.
차량의 증가와 도로 신장율의 저조로 교통체증은 날로 심해지고 있다. 이문제를 풀기 위한 한 방법은 교통류에 관한 실시간 정보를 얻어 교통신호를 동적으로 제어하는 것이다. 현재까지 교통류 정보를 얻기 위해 가장 많이 쓰인 것은 루프코일 인데 이것은 통과 차량의 평균속도를 측정하기 위해 필요한 차량 추적을 할 수 없는 단점이 있다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해 영상 검지기가 출현하게 되었고 농담영상 혹은 칼라 영상열을 가정하고 있다. 본 논문에서는 칼라영상의 형태로 주어진 영상열에서 퍼지 클러스터리에 기반을 둔 이동 차량 추적 방법을 제안한다.
본 논문은 적외선 열영상에서 영상의 밝기와 대비 변화에 따라 적응적으로 화염 후보 영역을 검출하기 위한 적응 문턱치를 제안한다. 현장에 사용 되고 있는 화재 검출 시스템은 카메라의 설치 장소에 따라 얻어지는 영상의 밝기나 대비의 변화가 발생 하여 고정된 문턱치를 적용하는 화재 검출 알고리즘의 성능이 변화하게 되므로 환경에 적응적인 문턱치가 필요하다. 제안하는 적응 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘은 화염의 특성인 온도와 동적임 특성을 분석하여 화염을 검출 한다. 실험을 위해 고정 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘과 비교 하였으며 제안된 적응 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘은 화염 검출률 91.42%이며 고정 문턱치를 적용 하였을 때 보다 오검출률을 약 20%가 감소한다. 그리고 영상의 밝기와 대비 변화에 의한 검출 결과가 일정함을 보여 준다.
지구관측위성의 광학탑재체 내부에 장착된 초점면결상장치(FPA, Focal Plane Assembly)는 영상촬영시 많은 열을 발생하며, 최상성능획득을 위해서는 온도가 좁은 온도범위 내에서 유지되어야 한다. 초점면결상장치가 짧은 시간 동안 많은 열을 발생할 때, 이를 효과적으로 냉각시키기 위해 보통 히트파이프와 복사방열판을 이용한다. 이번 연구에서는 초점면결상장치의 최대상승온도를 낮추고, 영상촬영대기시 최적온도유지를 위한 히터작동율을 낮추기 위해 초점면결상장치와 복사방열판 사이에 열완충질량(TBM, Thermal Buffer Mass)을 적용하였는데, 이를 통해 얻을 수 있는 열설계 개선효과에 대해서 기술한다.
최근 카메라 영상을 이용한 제스처 인식 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 카메라 영상을 이용한 제스처 인식에서 많이 사용되는 학습 알고리즘에는 확률 그래프 모델인 HMM과 CRF 등이 있다. 이 학습 알고리즘들은 다차원의 연속된 실수 데이터를 가지고 모델을 학습하면 계산량이 많아진다. 본 논문에서는 팔 관절 위치 데이터를 k-평균 군집화 과정을 거쳐 1차원의 시계열 데이터로 변환 후, 제스처별로 HMM 모델을 학습하는 방법을 제안한다. 키넥트 센서를 통해 얻은 팔 관절 위치 데이터에 k-평균 군집화를 적용하여 1차원 시계열 데이터를 생성하고, 이를 HMM의 학습 및 인식에 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 분석하기 위하여, 다른 시계열 학습 알고리즘인 AP+DTW를 이용한 방법과의 비교 실험을 포함해 다양한 실험들을 수행하였다.
본 논문에서는 기존의 집적영상에서 요소 영상을 변형하여 수평시차만을 갖는 새로운 집적영상 기법을 제시하고 광학적으로 구현하였다. 즉, 기존 방식으로 픽업된 2차원 요소 영상에서 한 열의 수평 요소 영상을 수직방향으로 확대하여 전체 요소 영상을 얻고 이를 통해 3차원 입체 영상을 재현하게 된다. 제시하는 수평시차 기반의 집적영상 기법은 수직시차가 제거되어 전송을 위한 요소 영상의 정보량을 크게 줄일 수 있다. 제시된 방식의 유용성을 보이기 위하여 광학적 구현 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다.
디지털 워터마킹이란 디지털 컨텐츠의 저작권을 보호하기 위해 임의의 데이터를 사람의 청각이나 시각에 인식되지 않도록 미디어에 삽입하는 방법을 의미한다. 올바른 저작권 보호를 위해 삽입되는 워터마크 정보는 여러 가지 고의적인 데이터의 조작이나 편집에 강인해야 한다. 본 논문에서는 내적과 적응성 양자화를 이용한 강인한 워터마킹 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의방법과 비교하여 삽입되는 워터마크가 사용자의 비밀키와 직접 관련이 없기 때문에 비교적 많은 양의 정보를 삽입할 수 있다. 사용자 키는 워터마크가 삽입되는 부분의 데이터와 내적되는 임의 방향 표를 만들 때 사용된다. 워터마크의 가장 중요한 요구사항인 강인성을 얻기 위해 삽입되는 잡음을 인간의 시각 특징을 이용하여 만든다. 제안된 방법에서는 워터마크 정보로서 임의의 영상을 삽입하였기 때문에 워터마크의 존재 여부를 판단하는 두 가지 기준이 제시되었다. 하나는 추출된 워터마크 영상의 질이고 다른 하나는 추출된 워터마크 비트열과 삽입된 워터마크 비트열의 유사도이다. 두 번째 기준을 만족시키기 위해 우리는 비트열의 유사도 확률밀도 함수를 모델링하여 추출 임계값을 계산하였다. 본 논문에서는 실험을 통해, 제안된 방법을 이용하면 원 영상없이 워터마크를 추출할 수 있다는 것을 보였다. 또한, 워터마크된 영상이 JPEG 압축, 크로핑(Cropping) 등의 공격과 여러 가지 필터를 통과해도 워터마크를 추출하여 소유권을 주장할 수 있다는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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