본 논문은 정합 검증 패턴을 이용한 적응형 계층 육각 탐색의 성능 개선에 관한 것이다. 제안된 방법은 움직임 추정 블록에 시공간적으로 인접한 블록들의 움직임 벡터를 이용하여 움직임 활동도를 정의한 후, 움직임 활동도가 높을 경우 웨이블렛 변환의 다단계 저주파 부영상들로 구성된 피라미드 계층 구조상에서 정합 검증 패턴을 이용한 적응형 계층 육각 탐색을 수행한다. 제안된 방법을 이용할 경우, 정합 검증 패턴을 적용한 검증 과정에서 추가적인 연산량 증가가 초래되지만 이를 상호타협적으로 보상할 수 있는 화질 측면에서의 성능 개선 효과를 기대할 수 있다. 제안된 방법의 타당성과 보편성을 검증하기 위해서로 다른 움직임 특성을 갖는 복수의 영상 시퀀스들을 대상으로 움직임 보상 화질과 수렴시간 측면에서 그 성능을 분석 평가하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안된 방법은 고속 움직임 탐색이 가능한 적웅형 계층 육각 탐색의 장점을 유지하면서도 움직임 활동도가 높은 영상 시퀀스에서 야기되는 국부 최소 문제를 효과적으로 억제시킴으로써 보상 화질 측면에서 개선된 성능을 제공할 수 있었다.
지구관측위성을 통해 획득되는 다양한 원격탐사 자료는 정부 및 공공기관 등 공공의 업무에 매우 유용한 각종 주제정보를 제공하며, 이는 상업적 지구관측 자료의 활용 및 판매 증대 등으로 나타나고 있다. 그러나 이와 같은 위성원격탐사 자료를 이용하여 생성되는 다양한 주제정보는 그 신뢰성에 대한 명확한 검증작업을 거친 후에야 활용이 가능하다. 이를 위하여 우주개발 선진국의 경우 위성발사 초기단계에서부터 주기적으로 영상자료에 대한 검․보정 활동을 체계적으로 수행함과 동시에 그 활용 결과물을 검증하고 실제 적용하기 위한 다양한 지상 검증 사이트를 구축하여 운영하고 있다. 본 논문에서는 해외 위성영상 활용 검증 사이트의 구축 현황과 운영 실태 등에 대하여 서술하고자 한다.
중앙 집중형 구조로 인터넷을 통해 온디맨드 컴퓨팅 리소스를 제공하는 클라우드 컴퓨팅 기술이 범용화 됨에 따라, 다양하고 높은 성능의 컴퓨팅 자원을 사용하는 어플리케이션이 늘고 있다. 하지만 특정 어플리케이션은 인터넷을 이용한 중앙 집중형 구조인 클라우드 컴퓨팅 자원을 사용하는 경우 서비스 품질에 영향을 받을 수 있다. 본 연구는 영상 기반 멤버 검증 어플리케이션의 운용에 있어 영상 데이터의 방대한 크기에 따른 지연시간, 네트워크 병목현상 및 영상에 포함된 얼굴 이미지로 인한 개인신상정보 관련 문제 등을 완화하기 위한 마이크로서비스화 및 분산 배치 기법을 보인다. 또한 이 멤버 검증 어플리케이션의 분산 배치 기법을 적용하여 Docker 컨테이너 단위 마이크로서비스의 배포, 스케일링, 운영을 자동화하기 위한 오픈소스 플랫폼인 Kubernetes를 활용하여 구현함으로써 검증하였다.
항공사진영상을 데이터베이스화하는데 있어서 가장 큰 오차의 원인은 자동독취기의 독취 과정에서 발생한다. 현재 수행하고 있는 항공사진영상 데이터베이스 구축사업의 품질 확보를 위해서는 자동독취 과정에서 발생하는 정확도를 검증하는 과정이 필요하게 된다. 따라서. 본 연구에서는 항공사진영상 데이터베이스 구축에 이용되는 항공사진 전용 자동독취기의 정확도 검증방법을 정립함으로써 항공사진영상 DB의 정형적인 품질확보 방안을 제시하는데 목적이 있다. 본 연구의 수행을 통해 항공사진영상 DB의 품질확보를 위한 자동독취기 정확도 검증방안을 제시하였으며, 본 연구를 통해 정립된 방법을 실제 항공사진영상 DB구축과정에 적용한 결과 자료의 품질확보에 기여할 수 있음을 알 수 있었다.
최근의 지구관측 위성들은 많은 양의 정보를 제한된 시간안에 지상으로 전송하기 위해 영상처리 과정에서 손실 압축 방법을 많이 사용한다. 따라서 이들 영상 압축 알고리즘들은 위성 발사전 충분히 검증되어야 하며, 현재까지는 일반적으로 압축 복원된 영상의 품질 평가를 위해 RMSE, SNR 또는 PSNR 등이 많이 이용되어왔다. 그러나 이들 방법은 원 영상과 복원된 영상의 각 화소 간의 차이를 단순 비교해서 영상 품질을 평가 하는 방법이다. 따라서 이들 방법은 각 화소 간의 차이에 의한 영상 품질은 평가가 가능 하지만 한 화소와 주변 화소와의 관계 까지는 확인 할 수 없다. 그러나 인간의 인지 능력은 한 화소 와 주변 화소 사이의 상호 관계에 매우 민감하며 특히 위성 영상의 경우 주변 물체와의 상관 정보가 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 이러한 기존 영상 품질 평가 방법들의 단점을 보완하기 위해 주변 화소와의 상관 관계를 포함하는 절대 모멘트를 이용한 영상 품질 평가 방법을 제안하고 제안된 방법을 고해상도의 지구관측 영상에 적용하여 성능을 검증하였다.
현재 NASA에서 제공되는 MODIS 지표반사율자료(MOD09)는 MODIS영상을 이용한 각종 주제자료들의 중요한 입력 자료로 사용되고 있으며, MODIS 지표반사율 자료에 대한 객관적인 검증연구가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 MOD09의 검증관련 초기 연구로서, 남한에 분포하는 불변성 타겟(invariant target)을 대상으로 2006년 일별 250m MODIS 지표반사율자료(MOD09GQK)자료의 객관적 검증을 시도하였다. 우선, MOD09 QA(Quality Assurance)자료를 이용하여 구름의 영향을 받은 화소를 제거한 후, 수치지도와 토지피복도를 이용하여 정의한 불변성 타겟에 해당되는 MOD09영상의 화소값을 추출하였다. 이와 같이 추출된 시계열 MOD09GHK영상의 화소값에 1차 회귀분석을 적용하여 이상 반사율 값을 탐지하고, 그 원인을 분석하였다. 검증 결과 나지지역에 대해서 0.0186의 RMSE값이 나타났으며, 인공물의 경우 0.2891의 RMSE값을 보였다. 발생된 이상 화소를 살펴보면, 구름, 그림자, 눈에 영향에 의해 발생한 것도 있으며, 원인을 알 수 없는 이상 화소들도 분포하였다. 향후 연구에서는 한반도 전역의 MODIS 시계열 반사율영상을 대상으로 MODIS 대기보정알고리즘과 입력인자의 적합성을 판단하기 위한 연구를 진행할 예정이다.
크라우드소싱(crowdsourcing) 공간 데이터 활용 연구가 활발히 진행되고 있으나 데이터 품질의 불확실성으로 인한 문제점이 제기되고 있다. 특히 드론 영상 데이터셋에 품질이 낮은 데이터가 포함될 경우, 출력되는 공간 정보의 품질이 저하될 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 크라우드소싱된 영상의 기하학적 품질을 자동으로 검증하는 방법론을 제안하였다. 주요 품질 요소로는 영상의 공간해상도, 해상도 변화량, 매칭점 재투영 오차, 번들 조정 결과 등을 입력변수로 활용하였다. 공간 정보 생성에 적합한 영상을 분류하기 위해 학습 및 검증 데이터를 구축하고, radial basis function (RBF) 기반의 support vector machine (SVM) 모델로 학습을 진행하였다. 학습된 SVM 모델의 분류 정확도는 99.1%를 기록하였다. 품질 검증 모델 효과를 확인하기 위해 학습 및 검증에 사용하지 않은 드론 영상에 대하여 해당 모델을 적용하기 전후의 영상 데이터셋으로 각각 정사영상을 생성하고 비교하였다. 그 결과 모델 적용을 통하여 정사영상에 포함될 수 있는 다양한 왜곡을 줄이고 객체 식별력을 증대시키는 것을 확인하였다. 제안된 품질 검증 방법론은 다양한 품질의 크라우드소싱 데이터를 입력으로 받아 양질의 정보만을 자동 선별하게 함으로써 공간정보 생성에서의 활용 가능성을 증대시킬 것으로 기대한다.
초다시점 영상 콘텐츠는 스테레오스코픽 영상이나 무안경 다시점 영상에서 문제가 되는 관찰자 양안의 수렴조절작용의 불일치로 인한 눈의 피로도 문제를 해결할 수 있는 완전 입체 영상을 제시할 수 있는 기술로 홀로그램 영상과 더불어 3D 영상 미디어의 긍극적인 발전방향으로 볼 수 있다. 현재 기술수준으로는 디스플레이 기술에 대한 기초 기반 연구와 함께 기술 검증 기술 검증단계에 머물러 있다. Depth Map(깊이 지도)은 3차원 컴퓨터 그래픽스에서 관찰 시점(viewpoint)으로부터 물체 표면과 의 거리와 관련된 정보가 담긴 하나의 영상 또는 영상의 한 채널이다.
본 연구에서는 설계속도별 연속류 흐름을 가진 대상도로를 선택하여, 대상도로의 비첨두 시간을 정하여, 동영상에 의한 촬영을 실시하여 구간 주행속도를 추출하는 연구를 수행하였다. 각 대상구간의 거리는 수치지도 및 측량, 주행기록계 등을 이용하여 측정하였고, 영상의 분석을 통하여 차량의 구간통과시간을 산정하여 설계속도별 주행속도를 추출하였다. 그에 대한 검증으로 차량의 DGPS를 장착하여 대상도로를 주행하면서 동영상에 의한 주행속도와 비교 검증을 실시하였다.
본 연구에서는 포터블 형 X-ray 발생장치를 제작하였고, 제작된 발생장치로부터 영상증배관을 이용하여 실시간 영상획득시스템 구축하였다. 획득된 영상으로부터 인공관절 위치가 초기 영상과 차이가 있는지를 검증할 수 있는 실시간 위치오차검증 시스템을 개발하였다. 패턴 매칭 기법을 이용하여 간단히 기준영상에서 관심영역 부위의 템플릿영상을 추출하여 비교하고 싶은 비교영상과 비교하여 본 결과 500-1000점 사이의 유사도를 수치로 표시하여 유사정도를 알 수 있었고, x, y 위치와 차이가 나는 각도를 표시해 줌으로써 실시간 위치오차검증이 가능함을 알 수 있었다. 본 시스템은 포터블형이며, 자체 차폐시설을 갖추고 있다. 조사장치의 출력도 1kw의 소형으로 제작되어 이동형으로 사용할 수 있으며, 산업용의 비파괴분야 및 의료기관이 없는 외진 곳에서 발생된 응급환자의 경우 손, 발과 같은 작은 부위의 진단용 분야 등에 활용할 수 있는 유효성을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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