컴퓨터의 발전과 정보통신기술의 발달은 멀티미디어 기술 확산과 대용량의 멀티미디어 동영상데이터 사용을 증가시켰다. 동영상데이터는 전체적인 데이터를 파악하고, 원하는 동영상을 바로 재생 가능할 뿐만 아니라 동영상 데이터의 정보가 요약된 리스트제공이 필요하다. 그리고 효과적인 동영상 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인과정이 필수적이며 꼭 필요한 기술이다. 따라서 본 연구는 동영상 데이터 내용기반 색인에 기초가 된 프레임의 짓 검출의 효과적인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 프레임의 대각선 방향으로 나누어 일정한 픽셀 색상 정보 값을 추출하였다 동영상 데이터의 각각 프레임에서 추출된 칼라색상의 픽셀값은 A(j, i)행렬로 i는 프레임 수. j는 프레임의 영상 높이로 저장한다. 저장되어진 픽셀값은 프레임간의 색상차의 자승합을 이용하여 프레임간의 특정 값의 차이를 임계 값보다 클 경우 빠르고 정화하게 컷을 검출하였다. 프레임 컷 검출에 대한 실험을 포괄적으로 하기 위해 여러 종류의 동영상 데이터를 실험 대상으로 하여 컷 검출 시스템의 성능을 비교 분석하였다.
최근에 스마트폰, CCTV, 블랙박스, 고화질 카메라 등으로부터 수집되는 영상 데이터의 양이 급격히 증가하고 있어 이에 따른 비정형 영상 빅데이터를 기반으로 인물이나 사물 등을 인식하여 의미있는 정보를 추출하고 내용을 시각적으로 분석하고 활용하기 위한 요구사항이 증대되고 있다. 영상 빅데이터 분석기술은 이러한 대규모 영상들에 대해 학습 및 분석을 수행하여 원하는 영상을 검색하거나 이벤트 발생 등의 상황인식을 위한 제반 기술들을 말한다. 본고에서는 영상인식을 위한 학습기술 및 영상 빅데이터 분석기술의 현황 및 관련 이슈들에 관하여 살펴보고자 한다.
복합적인 감성기반 영상 검색 시스템을 구축하기 위해서는 감성속성으로 영상을 찾는 검색은 물론이고, 주어진 영상의 감성특성을 알아내는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 영상의 특성으로부터 감성을 매핑하는 신경망을 구축하고 다양한 실험으로 그 가능성을 보인다. 여기에서 영상특징으로 웨이블렛계수와 위치정보를 사용했고, 감성공간으로는 SD법으로부터 14개의 형용사쌍을 추출했다. 이 두 공간의 매핑에 사용된 신경망의 입력으로 영상에서 얻은 RGB 색상당 36개의 총 108개의 웨이블렛 개수를 사용했고, 출력은 14개의 감속속성당 7등급으로 총 98개로 구성했다. 총 6명이 영상을 보고 평가한 감성평가데이터중에서 2명이 각각 평가한 데이터로 신경망을 학습시키고 나머지 10개로 테스트한 경우는 90%이상의 인식률을 보였다. 4명이 각각 90개씩 평가한 데이터로 신경망을 학습시키고 나머지 10개로 테스트한 경우는 90%의 인식률을 보였다. 또한 공통된 감성을 신경망을 통해 인식할 수 있는지 판단하기 위해 600개씩 2명으로부터 얻은 1200개의 데이터에 대해서 1000개를 학습시키고 200개를 테스트하고, 100개씩 4명으로부터 데이터에 대해서 360개를 학습시키고 40개를 테스트해 본 결과, 전자의 경우 오류율 8, 후자의 경우 0.7~0.8 범위였다.
많은 분야에서 아날로그 영상 데이터가 디지털 데이터로 대체되어 사용되고 있다. 이런 디지털 영상 데이터를 그 데이터의 양 그대로 저장하거나 전송하는 것은 많은 시간과 비용을 소비한다. 그래서 원래 영상 데이터의 정보를 유지하면서 그 양을 효과적으로 줄이는 압축 방법이 꾸준히 연구되어 왔다. (중략)
딥러닝 기술을 통해 영상 내의 객체를 찾아내기 위해서는 학습을 위한 영상 데이터셋이 필요하다. 객체의 인식률을 높이기 위해서는 많은 양의 영상 학습 데이터가 필요하다. 많은 양의 데이터셋을 구축하는 데에는 많은 비용이 들기 때문에 개인이 구축하기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 회전 영상을 촬영하여 객체의 여러 면을 포함하는 영상 데이터셋을 보다 손쉽게 구축하는 방법을 소개한다. 회전판 위에 객체를 올려둔 뒤 촬영하고 촬영된 영상을 필요에 맞게 분할, 합성하여 데이터셋을 구축하는 방법을 제안한다.
영상 딥러닝을 위해서는 다량의 영상 데이터셋이 필요한데, 객체의 종류에 따라 영상을 구하고 영상 데이터셋을 구축하는 방법에 많은 차이가 있다. 본 논문에서는 딥러닝을 위한 영상 데이터셋을 구축하는 방법을 제시하고 추적하는 객체에 따라 달라지는 성능을 분석하였다. 제안하는 데이터셋 구축방법을 활용하여 객체를 회전시킨 후 동영상을 촬영, 분할하여 커스텀 데이터셋을 구축하고, 성능을 분석한 결과 95% 이상의 객체 검출률을 보였으며, 이동 시 객체의 형상 변화가 적은 경우에 더 높은 성능이 나타났다. 영상 데이터를 구하기 어렵고, 형태의 변화가 적은 객체를 동영상 내에서 추적하기 위한 상황을 위하여는 본 논문에서 제시한 데이터셋 구축방법을 활용하는 것이 효과적일 것으로 판단된다.
일반적인 영상처리는 원시영상을 표준영상과 부가가치영상으로 제작하고 생성된 데이터들과 보조 데이터들을 정기적으로 저장하며, 외부 사용자들에게 영상을 제공하기위해서 검색 데이터들을 Update하는 것이라고 할 수 있다. 표준영상을 제작하기 위해서는 EOC 처리시스템 소프트웨어를 사용하고, 이 데이터들로부터 부가가치영상물을 제작한다. 이렇게 만들어진 데이터들은 인터넷을 통해 외부사용자들에게 검색을 가능하게 하고, 영상을 신속하게 제공받을 수 있다. 본 기술논문에서는 EOC 처리시스템에 관해 간략히 설명하고, 위성으로부터 받은 원시영상을 표준영상으로 처리하는 과정을 체계적으로 정리하였다.
현재 보안 시스템으로 가장 많이 쓰이고 있는 것 중에 하나가 여러 지역의 카메라로부터 영상 신호를 받아서 하나의 모니터에 여러 영상을 분할 해서 보여주는 시스템이다. 이 시스템의 기능 중에서 가장 중요한 것은 각 지역의 영상을 실시간으로 처리해줄 수 있어야 하는데, 이를 위해서는 영상 데이터를 놓치지 않고 모두 메모리에 저장할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 4개의 영상을 하나의 화면으로 4분할 하여 출력하기 위한 시스템을 FPGA를 사용하여 구현했다. 일반적으로 화면 분할하는 시스템은 흑백의 영상만을 출력하는데, 컬러 영상 신호인 RGB 5:6:5모드의 데이터를 사용하여 컬러 영상을 그대로 화면 분할하여 출력하는 시스템을 구성했다. 또한, 화면을 나누기 위한 PIP(Picture In Picture) 등의 전용칩은 분할 화면의 수가 늘어날수록 그 시스템의 크기가 커지므로 순수하게 FPGA를 이용하여 로직을 설계해서 직접 필드 메모리 (FIFO)를 콘트롤 하도록 설계했다. 동기화 되어 있지 않은 메모리에 저장한 각 영상 데이터를 하나의 영상화면에 동기화시키기 위한 방법으로 일정한 타이밍마다 각 영상 데이터를 선택하는 선택 알고리즘(Choice Algorithm)을 제시하여 적용하였다. 선택 알고리즘에 따라서 동기화 되어 있지 않은 메모리에 저장한 각 영상 데이터를 하나의 영상화면에 동기화 시키기위한 방법을 로직으로 구현하여 적용한 시스템을 만들어서 직접 실험 및 테스트를 실행하였다. 로직을 구현하기 위해 사용한 FPGA(Xilinx 5200 Series)는 XC5210-5이고, 비디오 데이터를 저장하기 위한 필드 메모리(FIFO)는 μPD42280-30를 사용하였는데, 좀더 여유 있는 데이터 저장을 통해 선명한 화질을 얻기 위해서는 FPGA와 메모리를 더 빠른 타입으로 사용하는 것이 바람직하다. 내용 전개를 살펴보면 제 1절에서 본 시스템의 필요성 및 개발 동기, 개발 배경등에 대해서 간단히 설명하고 제 2절에서는 전체 시스템의 구조에 대해서 설명하고 제 3절에서는 본 시스템의 구조 중에서 가장 중요한 메모리 컨트롤에 대해서 간단히 설명하고, 제 4절에서는 시스템을 구현시켜 실험 및 결과에 대해서 분석한다. 마직막으로 결론 및 향후 계획에 대해서 기술한다.
영상처리시 처리 요구 되는 영상데이터의 크기에 비례하여 시스템의 부담은 더욱 더 증가하게 된다. 특히 클라이언트로부터 전송되는 영상 데이터를 실시간으로 서버에서 분석하여 처리하는 원격 영상처리 시스템에서는 처리해야 할 데이터가 집중되는 서버 측에는 데이터의 병목현상이 발생하게 되고, 데이터의 병목현상은 시스템의 성능을 저하시킬 수 있다. 이를 해결하기 위해 여러 대의 서버를 두어 처리하는 단순 분산처리를 사용하여 해결 할 수 있으나, 이는 그만큼의 비용 부담을 가져올 수 있다. 본 논문에서는 영상 데이터 처리의 병목현상을 해결하기 위한 분산 시스템에 객체 활성화 기술을 접목시킨 새로운 형태의 분산 영상 처리를 제안하고자 한다. 제안한 방법은 영상 전처리 작업을 최적화 된 시스템에 의해 처리하게 하여 더 높은 성능을 가져올 수 있다. 또한 최적화된 서버의 오류로 인해 정상적으로 동작하지 않을 경우를 대비하여, 네트워크 내의 유휴서버를 활용하여 서비스를 제공할 수 있다.
목적: 나선 주사 영상의 경우 영상의 대조도와 질을 결정하는 k-space의 DC영역부터 데이터를 얻기 때문에 경사자계를 구현하는데 있어서 초기값이 중요한 역할을 한다. 또한, 영상의 재구성과정에서 데이터의 complex conjugation 특성을 이용하기 때문에 각 데이터의 대칭성도 중요하다. 본 연구의 목적은 나선주사 영상의 경사자계를 수학적인 방법과 수치 해석적인 방법을 이용하여 구현함으로써 초기 경사자계 인가의 문제점을 보완하여 영상의 질을 개선하는데 있다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.