디지털기기 개발에 있어서 소프트웨어의 중요성이 높아지고, 규모가 커짐에 따라 소프트웨어의 위기를 해결하기 위한 소프트웨어형상관리의 필요성이 증가하고 있다. 그러나 일반적인 소프트웨어형상관리 시스템들은 영상처리 알고리즘 개발 환경의 특성 및 특징들을 수용하기에 부족하다. 영상처리 알고리즘 개발 환경은 컴파일러와 같은 기본적인 개발 도구 외에 컴포넌트(나 라이브러리)들을 인터액티브하게 조합하고 테스트 할 수 있는 시뮬레이션 환경을 통하여 테스트와 분석을 반복하면서 개발하는 특징을 가지고 있다. 뿐만 아니라, 시뮬레이션 과정 중에는 유사한 기능을 가진 알고리즘 중에 적합한 알고리즘을 빠르고 효과적으로 찾기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 영상처리 알고리즘 개발 환경에서 사용하는 시뮬레이션 도구를 체계적으로 지원해줄 수 있는 비주얼 워크스페이스 기반의 소프트웨어형상관리 방법과 이를 수용할 수 있는 소프트웨어형상관리 시스템을 제안한다. 또한, 개발된 시스템을 실제 시뮬레이션 도구와 연계하여 소프트웨어형상관리 시스템으로써의 적합성을 확인한다.
본 연구에서는 위성영상헤더정보를 이용한 3차원 위치정보 취득을 위한 위성영상처리 시스템을 개발하였으며, 본 시스템은 5개의 모듈로 구성되어 있다. 자료처리모듈은 영상헤더정보를 읽은 후 자료처리에 필요한 데이터 파일을 생성하고, 궤도 모델링과 센서 모델링을 수행하는 처리과정이다. 3D 모듈은 자료처리모듈에서 얻은 결과를 이용하여 3차원 위치를 결정하는 과정이며, 대화창처리모듈은 3D 모듈 처리과정을 수행하는데 있어서 단영상 및 입체 영상이용과 영상중심시간 보정 등을 처리하는 과정이다. 본 시스템은 헤더정보와 최소 기준점(1∼2점)을 이용하여 기존 소프트웨어보다 경제적이고 효과적으로 3차원 위치정보를 취득 할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 대용량의 영상을 빠르고 정확하게 편집해야 하는 방송 환경에서 오픈 소스를 활용한 방송용 영상 편집 시스템과 편집 결과를 신속히 통보하는 다기능 알람 시스템에 대하여 다루었다. 디지털 방송에서 사용하는 영상은 매우 고품질이면서 동시에 매우 큰 데이터 용량을 가지고 있으며, 또 방송이라는 매체의 성격상 방송 시간에 맞춰 영상 편집을 완료해야 하는 시간적 부담이 있다. 본 논문에서 제안하는 방송 편집 시스템은 갈수록 그 기능이 다양하고 좋은 성능을 보여주는 오픈 소스 영상 처리 소프트웨어를 활용하는 동시에, 분산 처리 시스템을 도입하여 영상의 빠른 편집 기능을 저렴한 도입 비용으로 가능하도록 하였다. 오픈 소스 영상 처리 소프트웨어는 백엔드 모듈로 동작하며, 영상의 다양한 편집 기능들, 예를 들어 영상의 구간 자르기, 붙이기, 자막넣기, 로고 넣기, 비디오/오디오 포맷 변환 등을 수행한다. 사용자 편의성을 위한 프론트엔드 시스템은 자바 기반의 프레임워크를 사용하였으며, 비디오 편집 기능 결과 및 과정에 대한 다기능 알람 기능을 첨가하여 방송 종사자들의 업무 편리를 도모하였다. 본 시스템은 기존의 고가 방송 편집 장비와 비교하여 매우 저렴하면서도 안정된 성능을 보장하여 디지털 방송 시대에 활용 가능성이 매우 높다고 할 수 있다.
본 논문에서는 PDP 상판의 패턴결함을 검출하는 영상처리 알고리즘을 제안하고, 이를 실시간으로 처리하기 위한 영상처리 하드웨어의 구현을 나타낸다. 제안된 영상처리 알고리즘은 참조영상의 패턴간격을 이용하여 결함영상을 추출하는 알고리즘이며, 영상처리 시스템은 실시간 구조로 설계된 고속 영상처리 하드웨어와 여러 개의 영상처리 하드웨어 제어를 위한 데이터관리 및 시스템제어 하드웨어에로 나누어 구현하였다. 또한, 본 논문에서는 구현한 영상처리 시스템을 이용하여 실제 PDP 상판의 결함을 검사하는 실험 환경을 구성하여 패턴의 결함을 검사하는 실험을 수행하였다. 그 결과 제안한 알고리즘과 구현한 하드웨어의 우수성을 입증 하였다.
본 논문은 대형마트와 같은 유통업계에서 무인계산시스템의 자동화로 소비자의 계산 편리성 증대를 위한 딥러닝과 영상처리를 활용한 무인계산시스템을 제안한다. 소비자가 무인계산시스템의 컨베이어 벨트 위에 계산할 물품을 올리면 벨트 끝에 위치한 카메라로 이동하여 촬영한 물품의 이미지를 딥러닝과 영상처리로 분석하여 제품의 리스트를 제공, 결제가 완료되면 서버에 전송하여 재고를 관리하고 발주가 필요한 제품은 자동으로 발주하는 시스템이다.
전자현미경은 전자빔을 이용하여 나노 수준의 분해능으로 초미세 구조물을 관찰할 수 있는 측정 장치이다. 이러한 전자를 소스로 사용하는 현미경에서 전자총의 특성을 파악하는 것은 전자현미경의 광학계를 설계하거나 그 성능을 평가할 때 매우 중요하다. 본 연구에서 제작한 전자총 평가 시스템은 전자총의 특성인 각전류밀도와 가상 전자원 크기를 측정할 수 있다. 이러한 특성을 정확하게 도출하기 위해서는 우선 가상 전자원의 위치를 알아야 한다. 전자총 평가 시스템은 전자총에서 방출된 전자빔을 형광 스크린에 조사하여 전자빔을 가시광선으로 변환하고, 형광 스크린 반대편에서 광학 현미경 렌즈가 장착된 카메라를 이용하여 빛으로 변환된 전자빔을 촬영하여 영상으로 획득 할 수 있다. 본 발표는 이렇게 획득한 영상에서 MathWorks(R)사의 MATLAB(R) 소프트웨어를 이용하여 물리적인 거리를 도출하기 위하여 사용하는 영상처리기법을 소개한다. 사용한 영상처리는 픽셀을 기반으로 계산하였으며, 취득 영상의 잡음을 제거하는 방법, 형광 스크린에서 획득한 전자빔에서 전자빔의 중심점 찾는 방법 및 이동한 전자빔의 거리를 계산하는 방법 등이 있다.
본 시스템은 어항 속의 물고기 움직임을 추적하기 위해 직교식 스테레오 비젼 시스템(Othogonal Stereo Vision System)으로부터 동시에 독립된 영상을 획득하고 획득된 영상을 처리하여 좌표를 얻어내고 3차원 좌표로 생성해내는 시스템이다. 제안하는 방법은 크게 두 대의 카메라로부터 동시에 영상을 획득하는 방법과 획득된 영상에 대한 처리 및 물체 위치 검출, 그리고 3차원 좌표 생성으로 구성된다. Frame Grabber를 사용하여 초당 8-Frame의 두 개의 영상(정면영상, 상면영상)을 획득하며, 실시간으로 갱신하는 배경영상과의 차영상을 통하여 이동객체를 추출하고, Labeling을 이용하여 Clustering한 후, Cluster의 중심좌표를 검출한다. 검출된 각각의 좌표를 직선방정식을 이용하여 3차원 좌표보정을 수행하여 이동객체의 좌표를 생성한다.
최근 원격탐사영상을 이용한 서비스들(환경감시, GIS, 기상정보, 자원탐사 등)에 대한 연 구가 활발해짐에 따라, 원격탐사영상을 지정된 수신국에 등록하고, 처리하는 것이 아니라, 네트웍 을 이용해서 실시간정보를 서비스하거나, 다양한 전문지식을 가진 원격탐사영상 사용자 스스로 개별적인 원격탐사영상처리를 수행하는 것이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 실시간에 원격탐사 영상처리를 할 수 있는시스템 구조를 제안하고, 기존의 시스템에서 처리하지 못했던 여러가지 문 제점들, 즉, 사용자가 직접 원격탐사영상을 처리할 수 없다는 점과 방대한 크기의 원격탐사영상으 로 인한 네트웍 트래픽의 낭비라는 측면을 고려하여, 현재 보편화된 인터넷을 이용하여 사용자와 수신국간의 대화식 통로를 만들고, Java 언어를 이용하여, 수신국의 영상을 효율적으로 처리할 수 있도록 사용자들이 빈번하게 사용하는 영상처리기법들을 구현하였으며, 수신국의 방대한 원격탐 사 영상을 효율적으로 관리하기 위해 객체관계형 데이타베이스 관리시스템을 이용해서 서비스를 구현하였다. 구현된 시스템은 LAN 환경에서 Netscape 웹브라우저와 IllustraDBMS를 이용하였으 며, 서비스 응답시간 측면에서 만족할 만한 성능을 보였다.
본 연구에서는 가정 내에서 사용할 수 있도록 PC 를 이용한 영상 감시시스템을 설계, 구현하였다. 구현 시스템은 PC 에 접속하여 영상장비인 4 대까지의 PC 카메라를 통해 영상을 입력 받도록 설계하였으며, 입력 받은 영상에 영상처리기법을 적용하여 영상 개선이 가능하도록 하였는데, 즉 내/외부 상황을 영상으로 모니터링 할 수 있으며, 확대 기능을 추가하여 목표물의 인식을 높였다. 또한 Motion Detection 감지를 통하여 영상 데이터를 확보할 뿐만 아니라 이를 별도의 저장매체에 저장할 수 있게 하였다. 초고속 인터넷을 통한 인증과 외부에서 가정 내 상황 확인, 그리고 영상 저장이 가능한 감시 시스템을 구축하였으며, 이는 앞으로 현재 이슈가 되고 있는 홈 네트워크 시스템에서 활용될 수가 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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