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.
현재 홍수 시 유량조사에 가장 많이 사용하고 있는 부자법은 측정 인력, 측정비용 및 위험성이 높다는 단점이 있다. 또한 교량에서 부자를 투하하고 측면에서 부자의 이동을 추적하기 때문에 평면상의 이동에 대한 정보를 얻기 어렵다는 한계가 있다. 이에 김서준 등(2014)은 PTV 기법을 이용한 부자 추적 알고리즘을 개발하였으나 부자가 회전하거나 물속에 잠기는 부분이 변화하여 수면 위로 확인되는 부자의 길이가 변할 경우 추적이 어렵다는 한계가 있었다. 이를 개선하고자 본 연구에서는 Template Match 알고리즘과 색상 기반 영상 처리 기법을 이용한 목표물 인식 방법인 Camshift 기법을 적용하여 부자를 추적할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. Template Match 알고리즘의 경우는 입자가 많을수록 추적을 잘한다는 장점이 있지만 회전 및 변형에 취약하다는 단점이 있고, Camshift 영상 처리 기법의 경우 다수의 추적자가 존재할 경우 추적에 어려움이 있으나 추적자의 회전과 변형을 정확하게 추적할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 Template Match 알고리즘을 이용하여 이동 예상영역을 결정하고 Camshift 영상 처리 기법으로 추적을 하게되면 두 방법의 장점을 모두 살릴 수 있다. Camshift 영상 처리 기법을 실제 부자 추적에 적용해 본 결과 부자의 회전 및 변형에도 정확하게 추적할 수 있는 것을 확인하였다. 향후 부자법을 이용한 유량 조사에 본 연구에서 개발한 알고리즘을 적용한다면 현장에서 동영상 촬영만 하면 되기 때문에 측정 인원을 최소화 할 수 있어 매우 경제적이고, 홍수 시 위험성도 감소할 것으로 기대된다.
영상처리분야의 연구개발은 특정 분야에 특화된 알고리즘을 이용하고, 이러한 특수성으로 인해 유사한 기능을 반복적으로 구현하는 문제점을 안고 있다. 특히 연구개발결과물의 공유환경이 마련되어있지 않아 이러한 문제점을 더욱 가중시켜 연구개발비용의 증가를 유발하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 영상처리용 통합개발환경과 연계된 P2P기반의 공유체계를 제안한다. 제안된 시스템은 많은 비용을 들여 연구개발한 영상처리 알고리즘이 사장되는 위험을 감소시키고 재활용 가능성을 높일 것으로 기대한다.
최근에는 인터넷 환경에서 여러 형태의 압축된 파일이 이용되고 있으며 통신량의 감소, 통신시간의 절약 등 많은 장점을 가지고 있다. 그래서 많은 압축 기법 그리고 압축 기법에서 동작하는 영상처리기법들이 개발되어 지고 있다. 정보 은닉에서도 JPEG과 같은 압축파일에서 동작하는 알고리즘이 개발되어 지고 있다. 이와 같은 알고리즘들은 주파수변환이나 양자화의 기본적인 룰을 이해하고 있으며 그들의 프로그램에 그러한 룰들을 적용하여 개발에 이용하고 있다. 하지만 정보은닉 알고리즘에 있어, 많은 경우에 데이터 변경 후에 정보은닉의 영향을 평가하였다. 우리는 이 논문에서 정보은닉 처리과정에서 생겨나는 데이터 변경의 영향을 예측하기 위한 방법을 제안하였다. JPEG과 같은 압축 환경에서 정보 은닉 시 적용 가능한 몇 가지 중요한 사실을 여러 경우의 실험을 통하여 얻어냈다. 이러한 사실들은 현재 존재하는(Matrix Encoding, Modified Matrix Encoding 등을 포함한 F3, F4 and F5 알고리즘 등 [1],[5],[6]) 정보은닉 프로그램의 성능향상, 알고리즘 처리시간의 감소와 같은 긍정적인 효과를 거둘 수 있다.
본 연구는 식물체 캘러스의 접종공정의 자동화기술 개발하기 위하여 캘러스를 인식하는 영상처리 시스템과 캘러스를 새로운 배지로 접종하는 접종용 엔드이펙터, 매니퓰레이터 및 자동화 제어장치를 개발하고 그 성능을 평가하기 위하여 수행되었으며, 본 보에서는 영상처리 시스템 및 매니퓰레이터에 대한 연구결과를 소개한다. 캘러스의 인식을 위하여 영상처리부와 조명부로 구성한 영상처리 장치를 개발하였다. 영상처리부는 CCD 카메라와 PC로 구성하였으며, 조명부는 55W/3 파장 램프를 전면과 측면에 각각 설치하여 항상 일정한 조도가 유지되도록 하였으며, R, G, B 각 프레임별 화소특성을 검토한 결과, 캘러스와 배양용기는 B 프레임에서 분리가 가능하였다. 또한 캘러스 분할을 위한 알고리즘의 개발결과 캘러스가 원형인 경우는 도심을 기준으로 절단하고 장변형인 경우는 길이방향의 수직으로 절단하도록 하였으며, 장변형의 경우 위치하고 있는 방향을 인식하여 $0{\sim}180^{\circ}$ 범위내의 결과 값을 로봇측에 전송하여 엔드이펙터의 방향을 결정하도록 하였다. 영상취득부터 캘러스의 분할위치 결정까지 1사이클에 소요되는 시간은 디스플레이 1.5초, 영상처리 0.7초 등으로 총2.2초였으며, 개발된 인식 알고리즘의 정확도는 용기인식의 경우 전체 30개중에서 28개가 정확히 인식되어 성공률은 93%가 되었다.
영상처리 알고리즘 연구에 있어서 가장 어려운 부분 중 하나가 기존 알고리즘과의 성능 비교이다. 그러므로 재사용이 가능한 코드의 형태로 알고리즘을 표현하고 구현하는 것이 영상처리 연구에서는 매우 중요하다. 기존의 영상처리 시스템들은 소스코드 측면에서의 재사용을 위한 모든 조건을 지원하지 못했다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 제너릭(generic) 프로그래밍 방법을 영상처리 알고리즘구현에 적용함으로써 소스코드 측면에서의 재사용 문제를 해결하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 다른 다양한 영상 형식이 적용되더라도 같은 알고리즘 구현이 가능하도록 영상처리 알고리즘들과 알고리즘 구현을 위한 기초적인 자료 구조를 연결하는 이차원 iterator를 정의하여 사용하는 방법이다. 그리고 제안 방법의 간결함과 효율성을 확인하기 위하여 몇 개의 예제와 기존의 영상처리 알고리즘 통합 개발 환경에 이식하여 기존의 방법과 비교하였다.
본 연구는 병계 및 폐사계의 자동 판정을 위한 알고리즘을 개발하는 것을 목적으로 수행되었다. 알고리즘을 개발하기 위하여 산란계의 질병증상 및 행동을 분석하였고 개발된 알고리즘으로 시스템을 구축하고 프로그램을 제작하여 성능을 분석하였다. 그 결과는 다음과 같이 요약된다. 1. 병$\cdot$폐사계의 판정을 위한 적정 촬영시간을 찾아내기 위해 산란계의 먹이에 대한 관심도를 조사한 결과 관심도가 $90\%$를 넘는 급이후 5분 30초 이내가 가장 적절한 것으로 판단되었다. 2. 외부의 빛을 차단하고 균일한 조도의 영상 얻기 위하여 illumination chamber를 설치하였으며 보조 조명장치를 부착하여 조도를 45 lx 로 균일하게 하였다. 3. 산란계의 영상을 추출하기 위한 RGB의 농도범위를 Red 0${\~}$140, Green 0${\~}$130, Blue 0${\~}$130 으로 하였을 때 가장 좋은 영상을 얻을 수 있었다. 4. 병계 및 폐사계의 판별을 위하여 CCD 카메라로부터 얻은 이미지를 2진화하고 수축 및 팽창 처리를 하여 Noise를 제거하였으며, Label-ing 작업 후 중심점을 계산하여 정상인 산란계의 이미지를 제거하였다. 5. 개발된 알고리즘을 LABWindows/CVI를 이용하여 프로그램을 작성하였다. 6. 개발된 감시시스템을 이용하여 실험 유형별로 4개의 케이지 산란계 20마리에 대하여 100회의 판별시험을 실시하였으며 그 결과 A형의 실험에서 $92\%$의 정확도를 나타냈고, B형의 실험에서 $96\%$의 정확도를 나타냈다. 7. 개발된 영상처리알고리즘을 영상처리시스템에 적용하여 실험산란계사내의 고단직립식산란계케이지에서 실험을 실시한 결과 높은 성공률을 보였으며 앞으로 개발될 고단직립식산란계케이지의 원격자동화감시시스템을 구성하는 데 있어서 적합한 영상처리알고리즘인 것으로 판단되었다.
최근 모바일 기기의 영상 촬영 기능의 확대에 따라, 영상처리를 위한 다양한 어플리케이션들이 모바일 환경으로 이식되고 있다. 또한 모바일 기기의 컴퓨팅 능력또한 상승으로 기존에 컴퓨터에서만 가능하였던 다양한 영상처리기술들이 모바일 환경으로 이식되고 있다. 이러한 영상처리 기술 중, 사용자가 촬영한 영상에서 전경만을 추출하여 원하는 새로운 배경에 합성하는 문제는 다양한 어플리케이션에서 사용이 가능하나 계산이 복잡하다는 문제점으로 모바일환경 이식에 어려움을 가지고 있었다. 본 연구에서는 모바일 기기로 촬영된 영상을 전경/배경으로 구분하여 목표 영상에 실시간으로 합성할 수 있는 영상합성 기술을 제안한다. 사용자가 촬영한 영상에서 배경이 움직이지 않는다는 가정하에 자동으로 전경을 추출하며 이를 새로운 배경에 합성하는 기법을 소개한다. 모바일 촬영의 특성을 고려하여 촬영시 약한 움직임을 포함하는 영상에서의 자동 전경 추출 알고리즘을 개발하며 이를 SIMD 및 GPGPU기반의 가속화 알고리즘을 사용하여 SD급 화질의 영상에 대해 모바일 상에서 실시간 처리가 가능한 결과를 보인다. 본 논문의 기술을 사용하여 상용화 가능한 영상처리 어플리케이션의 개발이 가능하다.
지능형 안전자동차에 비전센서를 채택하여 이의 응용시스템을 개발하기 위해서는 궁극적으로 많은 양의 영상데이터를 시스템의 제어목적에 부합하도록 실시간으로 처리하기 위한 노력과 구현하고자 하는 영상처리시스템을 정적인 실내환경과 달리 열악한 환경의 차량에 탑재가 용이하게 하기 위한 소형화의 노력이 요구된다. 본 논문에서 구현된 실시간 영상처리 하드웨어는 에지 연산 등의 반복된 전처리는 FPGA에서 처리하고, 상위단계의 영상처리는 RISC에서 수행하는 구조이다. 구현된 영상처리 하드웨어는 에지정보 기반의 차선정보추출 및 차선이탈 경보알고리즘을 적용하여 그 성능을 평가하였으며, 초당 25프레임 이상의 영상처리를 수행할 수 있는 연산속도를 보여 성공적인 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 동일한 환경에서 스마트폰 카메라에서 촬영한 여러 장의 영상들로부터 얻을 수 있는 정보를 활용하여 영상 잡음을 효과적으로 제거할 수 있는 알고리즘을 개발한다. 이를 위해 스마트폰의 제한된 연산능력에 맞는 다중 영상 정합(registration) 알고리즘을 개발하고, 다중 영상들의 정보들을 조합하여 효과적으로 영상 잡음을 제거하는 방법을 제시한다. 제시한 알고리즘을 정량적으로 잡음 제거 성능을 측정하기 위해 PSNR 값으로 비교 시 단일 영상을 이용할 때보다 훨씬 향상된 PSNR 값 향상을 가져왔다. 실제 안드로이드 스마트폰에 해당 알고리즘을 개발하여, 실제 사용 가능한 수준의 영상 처리 속도로 만족할만한 잡음 제거 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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