본 논문에서는 4색 잉크에서 6색 잉크로 분리하기 위해 중간 계조 영역에서 낟알 무늬 특성을 감소하기 위한 객관적인 낟알 무늬 값을 계산하는 방법을 제안한다. 낟알 무늬 특성은 light cyan과 cyan, 그리고 light magenta와 magenta가 섞여서 출력되는 중간계조 영역에서 cyan 및 magenta 패턴이 상대적으로 눈에 띄게 되는 현상을 의미한다. 이러한 출력 영상의 낟알 무늬 특성을 향상시키기 위해, 낟알 무늬 특성을 수치적인 값으로 계산하고 이를 6색 분리 과정에 적용하는 방법을 제안하였다. 낟알 무늬 특성은 인간 시각의 공간 칼라 민감도를 반영하는 S-CIELAB 공간 좌표계를 사용하여, 밝기와 색도의 표준편차를 구하고 정규화 과정을 통해서 결정한다. 객관적인 낟알 무늬 특성을 중간 계조 영역의 색 분리 과정에 적용함으로써, 좀 더 부드럽고 낟알 무늬가 줄어드는 향상된 결과가 나타났다.
SDO/AIA와 STEREO/EUVI 두 태양 관측 위성의 193 파장에서의 실시간 영상 이미지를 이용하여 Stonyhurst Heliographic Map을 작성하고 각각의 위성 데이터 분석으로부터 얻어진 결과들을 종합적으로 재구성하여 태양 전면 및 후면의 활동 영역들을 동시에 표출하는 태양 활동성 지도 (Solar Activity Monitoring Map)를 작성하는 프로그램을 제작하였다. 태양 활동성 지도를 이용하여 태양 후면에서의 극자외선 밝기 분포를 경도에 따라 등간격으로 나눈 후 각 지역에서 얻은 극자외선량을 실시간으로 갱신하며 그래프를 작성하는 프로그램도 함께 제작하고 그로부터 태양 후면 영역의 활동성이 향후 지구에 어떠한 방식으로 영향을 미칠 것인지 사전에 예측 가능하도록 하였다. 또한 태양 후면에서 발생하는 활동 영역 (Active Region) 및 코로나홀들을 자동적으로 탐지한 후 실시간으로 변화 정도를 추적 및 기록하는 프로그램도 제작하였다. 태양 활동성 지도는 193 파장에서 뿐만 아니라 두 위성이 공유하는 세 개의 동일 혹은 유사한 파장대 (171,211,304)에서 얻어진 데이터들도 함께 이용하여 각 파장대에서 독립적으로 작성하였는데 이로 인해 각각의 에너지 영역의 특성에 해당하는 태양 활동성을 동시에 표출하는 것이 가능하게 되었다. 이러한 프로그램을 이용하여 태양 후면에서의 활동 영역의 발생 및 변화를 사전에 인식하고 그들이 태양 전면으로 나타나기 전에 대비할 수 있는 예보 장치가 마련되었다. 본 연구들과 더불어 극자외선 영역에서의 태양 활동성 조사로부터 플레어의 발생을 예측할 수 있을 것인지의 가능성 여부를 타진하기 위해 과거 극자외선 관측에서 얻어진 활동 영역들의 데이터와 연 X-선 관측으로부터 기록된 플레어 발생 여부의 상관관계를 조사하는 연구가 현재 진행 중이다. 이러한 연구로부터 긍정적인 결과가 도출되는 경우 극자외선 영역에서의 관측 데이터를 이용하여 플레어 발생 가능성을 예측하는 새로운 방법을 제시하는 것이 가능해질 것이다.
차량의 전자제어 시스템은 운전자의 안전을 확보하려는 법률적, 사회적 요구에 발맞추어 빠르게 발달하고 있으며, 하드웨어의 가격하락과 센서 및 프로세서의 고성능화에 따라 레이더, 카메라, 레이저와 같은 다양한 센서를 적용한 다양한 운전자 지원 시스템 (Driver Assistance System)이 실용화되고 있다. 이에 본 연구의 선행연구에서는 CCD 카메라로부터 취득되는 영상을 이용하여 실험차량의 주행 차선 및 주변에 위치 하거나 접근하는 차량을 인식하여 운전자의 위험운전에 대한 원인 및 결과를 분석 할 수 있는 Vision 시스템 기반 위험운전 분석 프로그램을 개발하였다. 그러나 선행 연구에서 개발된 Vision 시스템은 터널, 일출, 일몰과 같이 태양광이 충분치 않은 곳에서는 차선 및 차량의 인식율이 매우 떨어지는 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 밝기 대응 알고리즘을 개발하여 Vision 시스템에 탑재함으로서 언제, 어느 곳에서라도 차선 및 차량에 대한 인식율을 향상시켜 운전자의 위험운전에 대한 원인을 명확하게 분석하고자 한다.
차선 마킹 검출은 지능형 운송 시스템(ITS, intelligent transportation systems), 운전자 보조 시스템(DAS, driver assistant systems) 등에 필수적인 요소이다. 이 논문에서는 스케일 공간 기법을 이용하여 기존의 기법들에 비해 견고한 차선 마킹 검출기법을 제안한다. 차선 마킹 검출에 많이 사용되고 있는 지역 통계 기반 가변적 문턱처리 기법은 밝기 특성이 두드러진 객체의 검출에 유리하므로 차선 마킹 검출에 효과적일 수 있다. 그러나 통계적 특징만으로는 무관한 영역도 함께 검출되므로, 이 논문에서는 가변적 문턱처리 결과와 함께 수평 1D LoG 필터링 스케일 공간을 합성하여 차선 마킹 후보 영역을 축소하는 기법을 제안한다. 실제 영상에 대해 가변적 문턱처리뿐만 아니라 차선 마킹 검출을 위한 또 다른 대표적인 기법인 하프 변환을 사용하는 기법과도 비교한 결과, 뚜렷한 차선 마킹 후보 영역 축소를 확인할 수 있었다.
IT융합기술은 점차적으로 인간 중심적, 저탄소 녹색성장을 모토로 하여 진화하고 있다. 증강현실 기술이란 현실 세계의 감각을 유지하면서 가상의 객체를 혼합할 수 있는 융합콘텐츠 기술이다. 시스템과 사용자 사이의 상호작용이 가능하고, 다양한 응용을 할 수 있으며, 확장성이 매우 높다. 본 논문에서는 기존의 상호작용에 대한 범위를 확장하기 위해 상황적 UX 기반의 스마트 증강현실 시스템을 제안하고자 한다. 실세계 환경 변화에 반응하는 가상 객체를 생성할 수 있는 시스템으로써 사용자는 본인의 개인적인 취향을 직접 가상 객체에 적용할 수 있다. 또한 다수의 가상 객체를 한꺼번에 영상 정합할 수 있으며, 조명의 밝기에 따라 낮과 밤에 해당하는 애니메이션을 보여주기도 한다. 이와 같이 복합적인 사용성을 갖는 시스템을 통해 사용자의 만족도를 높이고, 증강현실 콘텐츠에 대한 지속적인 사용을 유도할 수 있도록 한다.
본 연구에서는 피부 경화증 환자의 증상정도 알고리즘을 개발하였다. 진단 방법은 피부경화증을 흑백처리 한 후 정상인의 이미지와 비교하였다. 채도, 밝기 및 콘트라스트 조정의 필터를 프로세스를 통해 변환 하였다. 그 결과 화상이 선명한 경화증의 증상을 구별하는데 사용될 수 있었다. 건강한 사람의 영상에서 경화증 환자의 이미지를 주고 폐쇄 프로세스를 적용하여 진폭의 차이로 정상인과 피부 경화증 환자를 결정하였다.
본 논문에서는 그래픽 프로세서를 이용하여 고속으로 해무를 제거하는 기술을 제안한다. 이 기술은 호스트 프로세서(CPU)와 병렬처리가 가능한 여러 개의 그래픽 프로세서를 이용하여 입력영상에서 해무를 제거하는 것이다. 해무를 제거하는 과정 중에서 다크 채널 추출, 최대 밝기 채널 추출, 전달량 계산은 호스트 프로세서에서 수행하고, 양방향 필터를 적용하여 전달량을 정제하는 과정을 그래픽 프로세서를 기반으로 병렬처리하여 연산속도를 높였다. 제안한 병렬처리 기법의 검증을 위해 NVIDIA사의 GTX 1070 GPU를 3개를 사용하여 검증환경을 구성하였다. 구현결과 하나의 그래픽 프로세서로 구현하였을 때는 평균 140ms가 소요되고, OpenMP와 다중 GPGPU를 이용하여 구현하였을 때 26ms 소요되었다. 본 논문에서 제안하는 그래픽 프로세서 기반의 병렬연산 해무제거 기술은 선박의 안전항해, 항만 관제 분야에 사용될 수 있을 것이다.
한국형 기동헬기(KUH) 다기능시현기(MFD)는 임무/시현계통을 구성하는 장비로서, 항공기 운용 중에 임무컴퓨터(MC)로부터 영상정보(항법, 비행, 생존, 전자지도 및 정비 관련 정보)를 입력받아 시현한다. 이러한 다기능시현기는 조종사가 임무를 수행하는데 있어 핵심적인 장비이며, 시현화면 제어 기능, 데이터 시현 기능, 자체진단 기능, 밝기조절 기능을 가지고 있다. 본 논문에서는 다기능시현기의 이상시현(MFD 4 Flickering) 현상이 발생한 원인을 분석하고, 이 현상에 대한 설계 개선사항을 정리하였다. 또한, 설계 개선사항에 대한 체계 안전성 분석 결과와 비행/지상시험 검증 결과를 함께 기술하였다.
본 논문에서는 단일 입력 영상에서 특징을 추출하여 실시간으로 에지 대칭과 기울기의 방향성 특징을 이용하여 효과적으로 사람을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 전처리, 사람 후보 영역 분할, 후보 영역 검증인 3단계로 구성되었다. 여기서 전처리 단계는 주변 조도 환경과 밝기에 강인하고, 사람의 특징인 모양 특징 크기, 사람의 조건을 고려한 사람의 특성을 가진 윤곽선을 검출한다. 그리고 사람 후보 영역 분할 단계는 검출된 윤곽선에서 사람의 에지 대칭성과 크기를 가지고 영역을 분리하고, 에이타부스트 알고리즘을 적용하여 1차 후보 영역을 분할한다. 마지막으로 후보 영역 검증 단계는 분할된 국소 영역에 대한 기울기의 특징 벡터 및 분류기를 이용하여 후보 영역을 검증하여 오검출의 성능을 우수하게 한다. 제안된 알고리즘을 적용하여 모의실험을 한 결과, 제안된 알고리즘은 단일 알고리즘을 적용한 기존 알고리즘 보다 처리 속도가 약 1.7배 정도 개선되었으며, FNR(False Negative Rate)은 3% 정도 우수함을 확인하였다.
지문이미지에서 특징점 추출 및 매칭을 위해서 지문영역과 배경을 분리하여야 한다. 지문영역과 배경을 분리하기 위해서 일반적으로 Sobel 마스크를 이용해 x축 y축의 밝기의 편차와 분산을 계산해서 문턱치보다 작은 값을 분리하게 된다. 하지만 이러한 방법만으로는 지문영역과 배경이 두 영역으로 정확히 분리되기 어려우며, 이러한 결과는 지문 인식의 계산량에 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 지문이미지에서 배경을 효율적으로 분리하기 위해 RLC(Run-Length Connectivity)를 이용하는 방법을 제시하였다. 제시된 방법은 지문 이미지의 분산을 계산하고 문턱치를 적용하여 이진 이미지를 구한다. 이 이진 이미지는 일반적으로 여러 개의 영역으로 분할되며, RLC를 고려하여 run이 작은 영역부터 차례로 반전시킨다. 그래서 최종적으로 2개의 영역으로 분리되는 이진 이미지를 구하게 된다. 또한, 모의실험을 통하여 제시된 알고리즘이 지문이미지에서 효율적으로 계산량 감소가 됨을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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