본 연구는 외부에서 고 농도 (30%)의 산소 공급이 공간 인지 능력에 어떠한 변화를 유발하는지 뇌기능 영상의 시계열 신호 분석을 통해 관찰하고자 한다. 8명의 오른손잡이 남자 대학생 (평균 23.5세)이 피험자로 참여하였다. 21%와 30% 산소 농도를 각각 BL/min의 양으로 일정하게 공급할 수 있는 장치를 개발하였다. 공간 인지 능력 측정을 위해 20 문항을 포함하는 두 개의 문제지를 제작하였고, 과제 수행 결과로부터 정답률을 산출하였다. 3T MRI 기기를 사용하였고, single-shot EPI 방법으로 뇌기능 영상을 획득하였다.(중략)
본 논문에서는 열영상 기반의 전력선 검출기법이 제안되었다. 전력선 검출 기법은 무인 항공기의 자율 운행을 위해 필요한 기술이다. 하프변환된 데이터를 바탕으로 각도별 분할 기법을 개발하였으며, 이를 바탕으로 그룹핑을 행하고, 마지막으로 전력선을 검출하는 기법을 개발하였다. 제시된 알고리듬에 대한 실험결과에서 다양한 직선성분이 존재하는 영상에서 전력선을 효과적으로 검출할 수 있음을 확인할 수 있었다.
최근 딥러닝 기술에 발전으로 스마트 시티, 자율주행 자동차, 감시, 사물인터넷 등 다양한 분야에서 활용이 되고 있으며, 이에 따라 기계를 위한 영상 압축에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 열 적외선 영상에서 기계 소비를 위한 객체 기반 압축 기법을 제안한다. 신경망의 객체 탐지 결과와 객체 크기에 따라 이미지를 객체 부분과 배경 부분으로 나누어 서로 다른 압축률로 인/디코딩 한 후, 나눠진 이미지들 다시 하나의 이미지로 합치는 기법을 사용하여 압축하였으며, 이는 압축효율은 높이면서 객체 탐지 성능을 높게 유지한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 Pareto mAP에서 BD-rate가 -28.92%로 FLIR anchor 결과와 비교했을 때 압축효율이 뛰어나다는 것을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 입력된 영상을 구성하는 객체의 형태 특징을 이용한 영상 검색 시스템을 제안한다. 현재 MPEG-7의 XM에서 제안된 영상 검색 기술은 정확한 검색이나 유사도를 측정한 수 있는 기능을 가지는 객체정보를 정확하게 추출했다는 가정하에서 기술되고 있다. 그러나 실제 영상에서 물체의 외곽선을 정확히 추출하는 것은 매우 어려우며 물체 내부에 중요한 특징이 있을 때 이를 표현하기도 어렵다. 따라서 현재의 영상 검색 시스템에서는 물체의 추출 없이 물체 외곽선 및 내부 특징에 대한 대략적인 정보를 이용하여 검색을 할 수 있는 형태 위주의 정보가 필요하다. 이를 위해 8방향 chain code를 이용하여 입력 영상으로부터 물체의 중요한 특징 중 하나인 물체의 내부 외부의 경계선을 추출하여 영상의 특징으로 이용한다. 이렇게 함으로써 기존의 물체 추출의 과정없이 형태에 대한 영상 검색을 수행한 수 있다. 형태특징을 얻기 위해서 먼저 체인코드를 이용하여 경계선 추출을 추출하였다. 형태특징으로 객체의 경계선과 무게중심까지의 합, 표준편차 그리고 객체의 장축과 단축 비율 등을 추출하였다. 이러한 형태특징 정보를 이용하여 데이터 베이스에 저장된 영상과 질의 영상을 비교하여 유사도 순위에 따라 후보 영상들을 검색하였다. 환 실험의 결과 크기, 회전 이동 등의 변화에 둔감하였다.
대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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pp.102-107
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2000
침수 피해지에 대한 신속하고 정확한 지도의 제작은 홍수피해 관리와 예방을 위한 중요한 자료로 사용된다. 타 위성영상에 비하여 기상조건에 관계없이 영상자료의 획득이 용이한 레이더 영상을 이용하여 홍수피해 분석을 위한 활용 가능성을 파악하고자 하였다. 1999년 여름 경기동 북부 지역에 발생한 홍수 사상을 사례지로 하여 C-band RADARSAT 위성영상을 촬영되었는데, 침수 시점인 8월 4일 영상과 그 전후 영상을 포함하여 네 시기의 영상을 이용하였다. 영상의 기하학적 보정, 잡음의 최소화, 방사보정 등의 처리 과정을 거친 후 네 시기의 영상에서 나타나는 논의 시기별 레이더반사신호의 변화를 분석하였다. 수면, 논, 밭, 산림 등의 다양한 지표물의 시기별 반사신호를 분석한 결과, 침수되었던 논에서 뚜렷한 반사신호의 차이를 관찰할 수 있었다. 또한 홍수 이후의 영상인 8월 14일 영상을 함께 분석함으로써 침수되었던 논의 복구 상태에 따른 차이를 구분할 수 있었다.
우주용 고해상도 전자광학카메라의 개발에 있어 초점면 배열 장치(Focal Plane Assembly, FPA)의 열제어 설계는 영상품질을 결정하는 중요한 요소이다. FPA 열제어 설계의 목표는 영상 촬영 기간 중 안정적인 열 환경을 제공하는 것으로, 촬영 기간 동안 운용 온도를 주어진 범위 내로 유지해야 하며 후속 촬영에 문제가 없도록 빠른 시간 내에 온도 초기화를 완료해야 한다. 상기의 두 항목인 온도 유지와 온도 초기화 중에서 FPA 구조 설계에 따른 영향을 가장 많이 받으며, 설계 변경의 자유도가 상대적으로 낮은 온도 유지 항목에 대하여 FPA 구조설계 초기 단계부터 검토 및 반영이 가능한 단순화 된 열 저항 해석 기반의 온도 예측 방안을 정의하였다. 또한 열해석 결과와의 비교를 통해 온도 예측 방안을 검증, FPA 설계를 위한 trade-off에 효과적으로 사용할 수 있음을 확인하였다.
임의 길이 숫자열을 인식하기 위해서는 우선 숫자열 영상을 인식기가 다룰 수 있는 형태로 변환해야 한다. 만일, 사용하는 인식기가 낱자 단위 인식기라면 낱자 단위로 분할하여야 하는데, 두자 이상의 숫자들이 접촉한 경우 정확한 분할이 어렵다. 이 논문은 이러한 문제를 해결하기 위하여 접촉 숫자쌍을 분할하지 않고 통째로 인식하는 방법을 사용한다. 필기 숫자열을 인식하기 위해 제안한 방법은 두 개의 인식기를 이용한다. 숫자열에서 분할된 패턴이 낱자인 경우 낱자 인시기가, 접촉 숫자쌍일 경우 접촉 숫자쌍 인식기가 인식한다. NIST 데이터베이스에 대한 실험 결과 2~10개의 숫자를 포함한 숫자열에 대하여 83.76%의 숫자열 인식률을 보여 접촉 숫자열 패턴을 낱자 단위로 분할하지 않고도 효과적으로 인식할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 PDA에 장착된 카메라를 사용하여 획득한 명함 영상에 대한 회전 보정 알고리듬을 제안한다. 제안된 방법은 크게 블록적응 이진화부, 스트라이프 생성부, 회전각 계산부, 그리고 영상 회전부로 구성된다. 블록적응 이진화부에서는 입력 영상의 불균일한 조명이나 그림자의 영향을 감소시키기 위하여 입력 영상을 블록별로 이진화한다. 스트라이프 생성부에서는 인접한 문자와 이들로 이루어진 문자열들을 병합하여 문자열 클러스터를 생성하고, 생성된 클러스터 중에서 회전각 계산에 유용한 것들을 스트라이프로 분류한다. 회전각 계산부에서는 스트라이프들의 방향각을 중심 모멘트를 이용하여 계산하고 이들 방향각을 평균하여 입력 영상의 회전각으로 결정한다. 영상 회전부에서는 입력 영상을 계산된 회전각 만큼 회전시킨다. 실험결과 제안된 방법은 여러 종류의 명함을 다양한 주변 여건에서 PDA로 획득한 시험 영상에 대하여 약 93%의 회전 보정률을 보였다.
본 논문에서는 기존의 MLCA(Maximum Length CA) 및 여원 MLCA 기반의 난수열을 이용한 영상 암호화 방법의 문제점을 제시하고 이를 해결하기 위한 암호화 방법을 제안한다. 기존의 암호화 방법은 영상에서 인접한 픽셀간의 유사한 색상 값을 가지는 특성으로 인해 암호화된 영상에 원영상의 윤곽이 나타나는 문제점이 발생한다. 본 방법은 MLCA 기반의 난수열을 생성하고, 이를 이용해서 픽셀의 색상 값뿐만 아니라 공간좌표를 무질서하게 변환함으로써 영상을 암호화한다. 이러한 방법은 영상 데이터를 시각화하기 위한 영상의 기본 정보인 픽셀의 색상 값과 공간좌표를 변환시키기 때문에 기존 암호화 방법보다 향상된 암호화 결과를 얻을 수 있다. 히스토그램 및 키 공간 분석을 통해 본 암호화 방법의 안정성을 평가한다.
본 논문에서는 문서 영상의 그림 영역에서 통계적 분석을 통한 단어 영상을 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 그림 영역의 구성 요소를 문자 성분과 그래픽 성분으로 분류하기 위하여 연결요소에 대한여 통계적 분석 방법인 상자그림 분석을 적용하고, 분류된 문자 성분들에 대하여 지역적 밀집도를 분석하여 문자 영역을 추출한다. 추출된 문자 영역에서 투영 히스토그램 분석을 통하여 문자열을 추출하고, 문자열을 단어단위 영상으로 분리하기 위하여 투영 히스토그램 분석과 갭 군집화, 특수 기호 검출 등을 수행한다. 제안 방법은 임계값의 사용 대신에 그림 영역의 구성 요소들에 대하여 통계적 분석을 수행하기 때문에 그림의 형태 변화에 민감하지 않으며, 지역적 밀집도 분석으로 보다 정확한 문자 영역을 추출하였다. 또한 제안 방법의 응용 분야인 주제어 검색을 위한 오프라인의 전처리에 해당하는 문서 영상의 단어단위 영상 추출에 적용하여 제안 방법에 대한 연구의 필요성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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