다양한 방법으로 영상을 재현하는 많은 장치들이 있다. 그러나 지원할 수 있는 색의 범위인 색역의 차이 때문에 동일한 칼라 영상이 장치별로 서로 다르게 보이는 현상이 발생한다. 최근 색역 사상은 이미지내의 주변 픽셀에 적응적으로 색역 사상을 수행하는 방법인 공간적인 색역 사상이 많이 사용되고 있다. 그러나 공간적인 색역 사상 방법은 색상 이동, 후광 효과, 상세정보 보존에 대한 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 색역 사상 방법에서 색역 밖 영역의 경계영역 보존으로 인해 상세정보 보존이 잘 되지 않는 문제점을 해결하기 위하여 입력 영상의 정보를 활용해서 영상의 상세정보를 보존하는 공간적인 색역 사상 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저, 입력 영상을 색역 절단 방법을 이용해서 색역 사상을 수행하고 입력 영상과 색역 사상된 영상을 각각 저역 통과 필터링 한 후, 입력 영상의 상세정보과 색역 사상된 영상의 상세정보를 계산한다. 제안한 방법의 상세정보는 입력영상의 상세정보와 색역 사상된 영상의 상세정보의 차로 구할 수 있다. 마지막으로 제안한 방법으로 구한 상세정보를 색역 사상된 영상에 더 해줌으로써 상세정보가 보상된 영상을 얻게 된다. 그리고 상세정보 보상과정에서 색역 밖으로 나간 값을 색역 안으로 넣어주기 위해 다시 색역 절단 방법을 이용한 색역 사상을 수행해서 결과 영상을 얻는다. 제안한 방법을 모니터와 프린터 간에 색재현에 적용하는 실험을 통해 보다 선명하고 대비가 높은 영상 얻을 수 있다.
예방 의학에 대한 관심이 증대되고 있는 현대 생활에서 사상체질 진단을 통한 건강 유지는 누구나 쉽게 접근할 수 있는 방법 중에 하나이며, 이를 위해 사상의학(四象醫學)적 이론이 많이 사용되고 있다. 그러나, 사상의학에서 사상체질 진단 및 분류는 매우 중요한 과제로서 많은 학자들에 의해 연구되고 있으나 지금까지 객관적으로 인정된 방법이나 기술은 없다고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 외형적 특징을 통한 사상 체질 분류를 연구하기 위한 목적으로 안면부의 형태학적인 특징을 도출하였다. 즉, 안면 영상에서 눈과 입을 추출하여 결과 영상과 사상체질 간의 상관성을 규명하기 위하여 안면 영상의 형태학적 분석을 이용한 사상체질의 판별을 시도하였다. 특히, 한방의 망진(望診) 방법에 근거하여 사상체질을 객관적으로 진단, 분류하기 위한 연구를 수행하였다. 최종적으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
현재 많은 칼라 장치는 다양한 방법으로 영상을 재현한다. 그러나 장치마다 재현된 색은 장치 사이의 색역차로 인해 원래의 색과 많은 차이로 보인다. 본 논문에서는 서로 다른 장치에서 동일한 색을 재현할 때 발생하는 색의 오차를 줄이기 위해 영상 의존 색역 사상 방벙을 제안하였다. 이 방법은 색역 사상시 휘도값 변화에 의해 일어나는 휘도값 변화를 보상하면서 채도값을 클리핑한다. 색역 사상시 중심점인 앵커점을 기존의 방법보다 낮게 설정함으로써 원 영상과 재현된 영상 사이에서의 색 오차를 줄였다. 또, 사상된 영상을 색대비를 높이기 위해 프린터 색역을 밝은 영역과 어두운 영역으로 나누어 다른 사상 방법을 사용하였다. 결과적으로 모니터에 나타난 영상의 색과 비슷하고 대비가 높은 영상을 프린터로 재현할 수 있었다.
최근들어 광범위한 지역의 삼차원 국토정보 취득을 위한 고해상도 위성영상의 센서모형화 기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. IKONOS나 SPOT 5호와 같은 고해상도 위성영상의 모형화에 앞서 본 연구에서는 각종 응용분야에서 광범위하게 활용되고 있는 SPOT 3호 위성영상을 대상으로 지상기준점을 이용하여 경사촬영(off-nadir viewing)각을 추정하는 기법을 개발하였다. 추정된 경사촬영각은 영상좌표를 보정하는데 사용되었으며 2차원 부등각사상변환을 이용하여 기존의 모형화 방법 보다 간결하고 정확도가 향상된 모형화 기법을 제안하였다. 또한, 기존의 엄밀 센서 모형화 방법을 대체하고 있는 위성영상의 센서모형화를 위한 다양한 방법들이 제안되고 있기 때문에, 2차원 부등각사상변환, 직접선형변환(DLT), 자체검정-DLT(SDLT)등의 추상화된 모형화 방법을 SPOT 위성영상에 대해 기준점 수의 변화에 따라 검사점을 이용하여 수평성분, 수직성분으로 나누어 정확도를 비교 분석하였다.
사상의학은 개인별 체질의 분류에 따른 맞춤형 의학으로 우리나라 고유의 독특한 전통 의학이다. 이와 같은 사상의학에서 가장 중요하게 여겨지는 것이 사상체질의 정확한 분류이다. 따라서 사상체질 분류에 대한 객관적 요소의 확보 및 진단 지표 마련이 시급하게 해결되어야 할 과제이다. 이를 위해 본 논문에서는 사상체질 분류의 객관화, 정량화 및 시각화를 위해 얼굴 영상 신호와 음성 신호를 분석하여 결과값을 추출하고 체질별 집단군간의 차이점을 비교하여 사상체질 분류 시스템을 구현하고자 한다. 특히 영상 및 음성 신호는 성별, 연령별, 지역별 등의 구분에 따라 달라지기 때문에 본 논문에서는 40에서 50대 사이의 장년 여성을 대상으로 서울지역 거주자에 한해 사상체질 집단군을 구성하고 이들의 영상 및 음성 신호를 추출하여 체질간 비교, 분석을 수행하고자 한다. 최종적으로 실험을 통한 연구 결과의 유의성을 입증하고자 한다.
사상의학은 개인별 체질의 분류에 따른 맞춤형 의학으로 우리나라 고유의 독특한 전통 의학이다. 이와 같은 사상의학에서 가장 중요하게 여겨지는 것이 사상체질의 정확한 분류이다. 따라서 사상체질 분류에 대한 객관적 요소의 확보 및 진단 지표 마련이 시급하게 해결되어야 할 과제이다. 이를 위해 본 논문에서는 사상체질 분류의 객관화, 정량화 및 시각화를 위해 얼굴 영상 신호와 음성 신호를 분석하여 결과값을 추출하고 체질별 집단군간의 차이점을 비교하여 사상체질 분류 시스템을 구현하고자 한다. 특히 영상 및 음성 신호는 성별, 연령별, 지역별 등의 구분에 따라 달라지기 때문에 본 논문에서는 40에서 50대 사이의 장년 여성을 대상으로 서울지역 거주자에 한해 사상체질 집단군을 구성하고 이들의 영상 및 음성 신호를 추출하여 체질간 비교, 분석을 수행하고자 한다. 최종적으로 실험을 통한 연구 결과의 유의성을 입증하고자 한다.
많은 칼라 장치에서 동일한 영상을 출력했을때, 재현된 색들은 장치 사이의 색역 차로 인해 많은 차이를 나타내므로 이를 개선하기 위한 많은 색역 사상 방법들이 제안되었다. 본 논문에서는 기존의 장치 의존적 색역 사상의 단점인 압축 사상에서의 불필요한 왜곡을 줄이고 절단 사상에 의한 색 분별력 저하를 최소화시키기 위해 색 분포 재배열을 이용한 색 분별력 향상 색역 사상 방법을 제안한다. 제안한 방법은 입력 영상의 색을 색 분포라는 3차원 배열로 구성한다. 색 분포의 최대치가 출력 장치 색역의 경계치보다 작다면 같은 색으로 사상을 한다. 반대로 크다면 색역 내부에 색역 외부의 색을 재배열하여 사상을 한다. 결과적으로 모니터에 나타난 영상을 색과 비슷하고 채도가 높은 색이 선형적으로 변하는 영역에서 색의 분별력이 높은 영상을 프린터로 재현할 수 있었다.
우리나라만의 독창적인 의료체계인 사상체질은 의학적 본질의 우수성에도 불구하고 크게 대중화 되지 않았으며 인지도 또한 높지 못하다. 이는 사상체질에서 가장 중요한 부분이 사상체질의 정확한 분류인데 현재 임상현장에서 행해지고 있는 사상체질 분류 방식은 임상의의 경험과 주관적 소견에 의해 분류되고 있기 때문에 진단 결과에 객관성이 없고 정확도가 낮게 평가되고 있는 실정이다. 이를 위해 사상체질 진단 방법 중 하나인 용모사기론을 IT공학의 영상처리에 적용하여 안면 영상 분석을 통해 사상체질 분류를 수행하고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 사상의학적 원전과 기존의 방법들을 조사, 연구하여 사상체질 분류의 중요한 요소를 결정하고 시스템 구현을 목표로 실험을 통해 사상체질 분류의 유의성을 갖는 측정 요소에 대해 검증해 보고자 한다.
이 논문에서는 크기와 영상 평면상에서 회전 (in-plane rotation) 변화를 가지는 정면 얼굴 영상의 인식성능을 향상시키기 위하여, 새로운 템플릿 (template) 기반 접근 방법들을 제안한다. 인식 성능을 향상시키기 위한 템플릿들은 크기와 회전 변화가 다른 다수의 영상들을 선형 또는 비선형 연산에 의하여 생성된다. 얼굴의 크기와 영상 평면에서 회전 변화에 무관한 얼굴의 특징을 추출하기 위하여 어파인 (affine) 변환, 로그폴라 (log-polar) 사상, 그리고 로그폴라 영상에 기반한 FFT들이 이용된다. 제안된 방법들은 인식률과 수행 시간 측면에서 비교된다. 실험 결과로부터 제안된 템플릿을 이용한 방법들의 인식률이 한 장의 영상으로 생성된 템플릿을 이용한 방법들의 인식률보다 우수함을 나타낸다. 어파인 변환을 이용한 방법의 인식률이 로그폴라 사상을 이용한 방법과 로그폴라 영상에 기반한 FFT 방법의 인식률보다 우수하며, 수행 시간 측면에서는 로그폴라 사상을 이용한 방법이 가장 빠르다.
사상의학은 외형과 병증 등을 바탕으로 체질을 감별하고 이를 진단에 활용하는 한국의 고유 체질 의학이다. 체형은 체질 변증의 중요한 단서로, 계측정보를 사용한 체질별 도식화 및 감별을 위한 기존 연구가 있었으나, 한정된 샘플수와 연구 간의 이질성으로 대규모 집단 분석 결과가 도출되기 어려우며, 실측 및 라벨링 데이터가 필수적이라는 한계가 있다. 본 연구는 한국인 체형 빅데이터를 사용하여, 영상 정보만으로 체질 감별에 필요한 체형 요소를 추출하고, 이를 기존 문헌에서 제시한 체질 감별 공식에 적용하여 사상체질을 자동 감별하는 모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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