국내에 교통량의 변동을 고려하기 위하여 영상검지기를 이용한 반감응 신호제어시스템의 설치가 증가하고 있지만 그러한 반감응 신호제어시스템의 도입효과 및 성능을 평가하기 위한 절차 및 방법론은 아직까지 수립되어 있지 않다. 이에 본 연구에서는 효과분석 및 성능평가를 위한 방법론을 수립하였다. 개발된 방법론에서는 반감응 신호제어시스템의 특성을 고려하여 교통환경 개선 파악에 유용한 효과척도와 조사항목이 우선 설정되었고, 현장조사와 평가를 통해 시스템의 성능 및 도입에 따른 교통환경의 개선효과를 파악할 수 있는 방법을 제시하고 있다. 또한 본 연구에서는 개발된 방법론을 파주시 반감응 신호제어시스템에 대해서 사례 분석을 실시하였다. 단일교차로와 간선축으로 구분된 사례분석에서 교통량, 통행속도 항목과 신호효율측면의 현시이용효율, 연동효율 등 선정된 효과척도 분석결과 시스템 도입에 따라 일정수준의 개선효과가 있는 것으로 나타났다.
본 논문은 3물체 인식을 위한 깊이정보의 추출을 위해 스테레오 기법의 적용과 기존의 방법론에서 정합횟수에 대한 문제점을 보완하기 위한 물체의 진행 방향 벡터를 이용하는 방법론을 제안한다. 즉, 물체의 진행 방향을 이용하여 진행방향 벡터를 구하고 이를 축으로 회전 이동된 물체를 정합 시킨다. 그리고 Hough변환을 이용하여 얻은 회전 이동에 대응하는 2차원 합성영상을 참조영상으로 설정하고 입력영상과 정합 과정을 수행하였다.
자동차 전조등에서 나오는 데이터는 다양한 패턴을 가지는 영상자료와 부분적으로 보이는 문자자료이다. 내용기반 영상검색을 통해 자동차 전조등에서 검사자가 판독하는 텍스트와 부분적인 전조등의 영상정보로 차량의 정보를 추출하기 위한 검색 방법을 국립과학수사연구소의 자료를 기반으로 설계하였으며, 영상검색에 사용된 영상특징값의 구성과 영상 검색방법을 연구하였다. 본 논문에서는 영상데이터의 검색을 위해 효과적인 영상특징이 추출 되도록 향상된 방법론을 제시하였다. 특징함수에 대한 유효성 검증을 위해 샘플 영상에서 각 후보 특징함수들에 대한 결과값들을 비교하였으며, 이를 기반으로 유효한 특징함수를 찾아서 검색에 사용되어지도록 구성하였다. 사용되어진 영상의 특징값은 전조등 영상이 가지는 다수의 텍스쳐함수와 가로, 세로 성분값을 사용하였다. 영상 검색을 위해 추출된 영상 특징값을 데이터베이스화하고 용의차량의 전조등 영상을 질의 영상으로 하여 후보 차량에 대한 정보를 검색하도록 하였다.
본 논문에서는 반도체 패키징 기술의 일종인 TCP, COF의 제품 결함을 영상 처리를 이용하여 검출하는 알고리즘을 제시하고, 신뢰성을 확보 후 실제 검사 공정에 적용하는 방법론을 제시한다. 제안된 방법으로는 TCP, COF의 양품 패턴을 기준 영상으로 취득하고, 제품의 생산 과정에서 라인 스캔 카메라를 이용한 실시간 제품 영상을 취득한 후, 그레이 레벨 영상으로 변환하고, 노이즈를 제거하기 위한 다양한 필터를 적용한다. 그리고 기준 영상과 비교하기 위한 이진화와 라벨링을 통해 제품의 불량을 검출하여, 사용자에게 시각적으로 표현해 주게 된다. 마지막으로 TCP, COF의 다양한 불량 항목 중에서 10여 가지의 불량패턴을 대상으로 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 Visible Human 컬러 단면 영상에서 인접한 지방 영역과 색상 특성이 유사하여 구별이 매우 힘든 뼈 영역을 분할하기 위해 다중 모달 정합 방법을 제안한다. 뼈와 그 인접영역의 구별이 뚜렷한 CT 영상에서 뼈를 분할하고 두 영상의 정합을 이용하여 컬러 영상에서 최종 뼈 분할을 수행한다. CT 영상에서 뼈의 분할 방법은 임계값 기반 방법을 사용하였고, 정합은 두 영상에서 신체 부위를 임계값 기반의 방법을 사용하여 분할된 객체들의 경계를 상호 상관관계(cross-correlation)방법을 사용하여 수행하였다. 제안된 방법은 Visible Human 컬러 단면 영상 중에 뼈와 인접 지방이 유사하여 그 분할이 어려운 머리부위와 다리부위에 적용하여 고무적인 결과론 얻었다.
기울기 연산자나 표면접합에 의한 윤곽추출과는 다른 본 논문에서는 확장과 수축방법론을 이용한 윤곽추출 및 잡음제거 방법론을 제안한다. 제안한 알고리즘은 전처리과정을 거친 후 확장과 수축 방법론을 적용함으로써 영상 윤곽 추출률을 높이고자한다 특히, 기존의 윤곽선 추출방법인 소벨과 프리위트알고리즘은 전처리과정인 미디안필터를 거친 후에 사용하였으며, 제안한 방법은 기존의 윤곽선 추출 필터를 거친 후에 사용하였다. 구체적으로 서술하면 확장알고리즘에서는 일정한 임계치를 초과하면 흰색으로 대치하였고, 수축 알고리즘에서는 검정색으로 대치했다. 기존의 잡음제거과정은 윤곽선의 손실은 없었으나 잡음제거가 소량 이루어졌으며, 제안한 방법에서는 약간의 윤곽선 손실을 보였으나 완전하게 잡음을 제거시킬 수 있었다.
본 논문에서는 잘못된 인쇄로 인한 문서상의 잡영이나 문자 훼손이 있는 문서를 복원 하고자 만다. 제안하는 방법은 스캐너로 읽어들인 문서영상을 잡영 제거론 만 다음 훼손된 숫자 영상에 대해서 프로젝션을 이용하여 숫자 열을 낱낱의 숫자로 분할한다. 각각의 숫자에 대해서 크기가 일정하도록 정규화를 시킨 다음, Backpropagalion을 이용하여 훼손된 숫자를 학습하였다. 학습시킨 다음 원 영상과 훼손된 영상을 각 픽셀단위로 비교하여 4-방향 마스크를 이용하여 원래의 숫자 영상으로 복원하도록 만다.
본 논문에서는 일반적인 2차원 영상에서 운동 시차론 이용하여 서로 다른 원근 깊이를 갖는 입체 영상을 생성하고, 2차원 영상에서 운동 물체의 운동 방향과 속도에 상관없이 3차원 효과를 제공할 수 있는 입체 영상 변환 방법을 제안하고자 한다. 입체 영상은 제안한 움직임 검출, 영역 분할, 그리고 깊이 지도 생성 방법을 이용하여 인접한 2차원 영상 사이에서 운동 시차를 계산하여 생성된다. 제안한 방법은 다양한 영상원에 대해서 실시간으로 입체 영상 변환이 가능하며, MTD 방식과의 성능 비교를 통하여 제안한 방법의 성능 평가를 수행하였다.
본 논문은 디지털 방사선 영상에 영상처리기법을 이용하여 기존의 수동적인 방법으로 개인차를 유발했던 차영상 진단방법을 자동화하는 알고리즘 방법을 제안한다. 이를 위해 차영상 획득 이전에 수행될 투 영상의 정렬방법과 치과용 디지털 방사선영상내의 구조적 특징을 이용하여 관심영역을 선정할 수 있는 방법론을 제안하고, 이를 이용하여 영역에 대한 차정보 표시 및 이에 대한 수치적 근거를 제시함으로써 기존의 방법이 갖지 못한 결과의 일관성 및 객관성을 갖도록 하였다. 구현결과 인간의 시각으로 판별하기 어려운 미세한 차이의 표시 및 환부의 이상발생여부를 확연히 구분할 수 있었다.
본 연구는 토사운반작업이 실행되는 현장에 충돌위험구역을 설정하고 작업자의 불안전한 행동을 아차사고수준에서 식별하는 영상분석 방법론을 제시한다. 컴퓨터 비전기술을 건설안전관리에 활용하는 데 있어 큰 걸림돌이 되어 온 위험발생 이벤트를 연구자가 원하는 시나리오대로 재현하기 용이하도록 게임엔진을 활용하는 방법을 제시한다. 본 연구는 기존 연구들이 불안전한 조건을 결정론적으로 가정하는 접근방식과 달리, 현장여건에 따라 위험구역이 변화되는 상황을 현실적으로 반영하는 방법을 제시한다. 본 방법론은 선행연구들이 간과한 불안전한 조건과 행동을 구분하는 방법을 제시하고 사고가 발생되는 인과관계를 반영하였다. 사례연구는 덤프트럭에 의해 제공된 불안전한 조건하에서 작업자의 불안전한 행동을 아차사고 수준에서 관측하는 방법과 중점관리 대상이 되는 위험구역을 결정하는 방법을 규명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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