개인의 신원정보 보호를 위하여 새로운 광 정보보호 시스템을 제안하였다. 개인 신원정보의 확인과 인증을 위하여 얼굴영상과 개인식별번호로 구성된 신원정보를 사용하였다. 영상 암호화는 4-f 광상관기의 입력과 푸리에영역에서 랜덤위상패턴을 사용하는 위상암호화 기술을 사용하였다. 그렇지만 암호화된 영상을 복원하는 과정에서 개인의 신원정보가 유출될 가능성이 있다. 이에 대처하기 위하여 신원확인 과정에서 영상을 복원하지 않고 암호화된 영상을 그대로 사용하였다. 암호화된 개인식별번호는 제안된 MMACE_p 필터를 사용하여 분류ㆍ인식하였고, 개인정보의 인증은 OWMF를 사용하여 얼굴영상의 상관치를 구하여 확인하였다. 제안된 MMACE_p 필터는 10개의 암호화된 숫자를 한꺼번에 인식할 수 있도록 4개의 MACE_p필터를 다중화하여 합성하였고, OWMF는 얼굴영상의 분리인식 능력과 SNR을 향상시킬 수 있도록 하였다. 컴퓨터 시뮤레이션을 통하여 제안된 정보보호기술이 개인신원정보 보호에 적용될 수 있음을 보였다.
최근, 축산 농가에서 돈사 내 개별 돼지들의 자동 영상 모니터링 기법이 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 현재까지 이를 위한 다양한 연구들이 소개되어 왔지만, 아직도 추가적인 연구 노력이 요구된다. 특히, 혼잡한 돈방에서 움직이는 근접한 돼지들의 객체 식별을 위한 연구가 영상처리 분야 입장에서 요구된다. 본 논문에서는 감시카메라 환경에서 움직이는 근접한 돼지들의 객체 식별을 위한 해법으로써 시공간 정보와 영역 확장 기법을 이용한 효율적인 영상 분할 방법론을 새롭게 제안한다. 실제로 세종에 위치한 한 돈사에서 취득한 영상 정보를 이용하여 본 논문에서 제안한 시스템의 성능을 실험적으로 검증하였다.
저조도 환경에서 획득된 영상은 대부분의 픽셀이 낮은 RGB 값을 가지기 때문에 물체가 가지는 색의 식별 및 물체 간의 구별이 어렵다는 문제점을 갖는다. 이러한 문제는 이론적으로 영상 내 존재하는 광원의 영향을 제거하는 것을 목적으로 하는 색 항등성 기법을 적용하여 해결이 가능하다. 저조도 영상에 적합한 색 항등성 기법을 찾기 위하여 본 논문에서는 Barnard 데이터 셋을 바탕으로 하는 저조도 합성 영상을 생성하고 이를 기반으로 다양한 색 항등성 기법을 평가한다. 저조도 합성 영상은 원하는 장면을 가지는 영상과 GTD를 생성할 수 있는 장점이 있기 때문에 실험 영상으로 사용된다. 성능 평가는 색 항등성 기법을 적용한 결과 영상과 GTD 영상을 비교하여 수행된다.
KOMPSAT-2 위성영상은 공간해상도가 우수한 1-m급 전정색 영상과, 상대적으로 분광해상도가 우수한 4-m급 다중분광 영상을 동시 취득하는 다중 센서이다. 영상융합기법의 적용을 통해 1-m급 고해상도 다중분광 영상의 취득이 가능하며, 이것은 1-m급에서 식별 가능한 객체들을 분류하고 변화 탐지하는데 활용될 수 있다. 본 연구는 IHS (Intensity-Hue-Saturation) 융합 기법의 I (Intensity) 와 $\delta$ 값을 조정함으로써 새로운 융합기법을 제안하였으며, 육안분석과 상관계수를 가지고 다른 융합기법들과 비교분석하였다. 실험 결과, 제안된 기법의 융합영상은 원본 다중분광영상과 가장 높은 상관계수를 나타내었으며, 상관계수가 유사한 웨이브릿 융합 또는 고대역 필터링과의 육안분석에서 확연히 우수한 공간 선명도를 나타내는 것으로 평가되었다.
최근 영상 데이터의 급증으로 이를 효과적으로 처리하기 위해 객체 탐지 및 추적, 행동 인식, 표정 인식, 재식별(Re-ID)과 같은 다양한 컴퓨터비전 기술에 대한 수요도 급증했다. 그러나 객체 탐지 및 추적 기술은 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전(Occlusion) 등과 같이 성능을 저하시키는 많은 어려움을 안고 있다. 이에 따라 객체 탐지 및 추적 모델을 근간으로 하는 행동 및 표정 인식 모델 또한 객체별 데이터 추출에 난항을 겪는다. 또한 다양한 모델을 활용한 딥러닝 아키텍처는 병목과 최적화 부족으로 성능 저하를 겪는다. 본 연구에서는 YOLOv5기반 DeepSORT 객체추적 모델, SlowFast 기반 행동 인식 모델, Torchreid 기반 재식별 모델, 그리고 AWS Rekognition의 표정 인식 모델을 활용한 영상 분석 시스템에 단일 연결 계층적 군집화(Single-linkage Hierarchical Clustering)를 활용한 재식별(Re-ID) 기법과 GPU의 메모리 스루풋(Throughput)을 극대화하는 처리 기법을 적용한 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 시스템은 간단한 메트릭을 사용하는 재식별 모델의 성능보다 높은 정확도와 실시간에 가까운 처리 성능을 가지며, 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전 등에 의한 추적 실패를 방지하고 영상 내 객체별 행동 및 표정 인식 결과를 동일 객체에 지속적으로 연동하여 영상을 효율적으로 분석할 수 있다.
본 논문에서는 기존의 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용한 디지털 워터마킹 방법을 개선하여 비가시성을 향상시키는 DCT 기반의 디지털 워터마킹 방법을 제안하고자 한다. 이에 원 영상을 DCT 변환한 영역에 워터마크로 사용할 이미지를 이진화하여 얻은 픽셀 값을 기준으로 워터마크를 삽입하고자 한다. 삽입 할 워터마크는 식별하기 어려운 의사난수를 사용하지 않고 가시적으로 인지할 수 있는 문자(서명) 혹은 도장으로 구성된 이진 영상을 사용한다. 이 방법의 강인성 평가를 위해 워터마크가 삽입된 영상을 대상으로 영상처리를 수행하지 않은 경우, JPEG 영상압축, cropping, 필터링, 밝기 조절 및 대비 확장 등 기본적인 영상처리 알고리즘을 적용한 후 워터마크를 검출하였다. 실험 결과 제안된 방법의 워터마킹 영상은 기존 방법에 비하여 워터마크가 삽입된 영상의 화질이 비교적 우수하였으며 검출된 워터마크의 시각적인 인지도가 높아 가시적 효율성이 뛰어남을 검증하였다. 최종적으로, 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
스트립 방식으로 촬영된 위성영상의 기하학적 모델링시에는 일반적으로 단위모델별로 위성영상에서 식별이 용이한 지점을 지상기준점으로 선정하여 영상에서의 좌표를 해석도화기나 컴퓨터 화면상에서 획득하고, 그에 대응하는 지상좌표는 현지측량이나 기본지도로부터 얻는다. 현지측량방법의 경우에는 정확하고 신뢰성있는 좌표를 제공해 줄 수 있는 반면에 현지로의 접근이 용이해야 하고 비용과 시간이 많이 소요되며, 소축척의 기본지도상에서 직접 독취하는 경우에는 지도자체에 내재된 오차의 정도가 불명확하고 지상기준점으로 선정한 지점이 명확히 표기되어 있지 않은 경우가 있으므로 영상좌표 측정시에 오차의 유발 가능성이 크다. 특히 영상 해상도 $5{\sim}10m$의 연속된 화상을 3차원 기하학적 모델링을 수행하기 위하여 현지측량에 의해 지상기준점을 획득하는 방법은 경제성 및 효율성 측면에서 불리하다. 따라서 본 연구에서는 삼각점 조서를 이용하여 연속촬영된 SPOT 위성영상을 스트립 단위로 모델링하여 영상해상도 수준의 위치정확도를 얻을 수 있는 연속화상 모델링기법을 제시하였다.
볼록거울을 사용하여 CCTV시스템을 만들면 카메라 수를 줄이는 효과가 있다. 이 경우 볼록거울 영상은 휜 영상이므로 평면영상처럼 변환해야 한다. 이 경우에, 중앙에 비추인 영상은 평면 영상으로 변환 후에도 왜곡이 거의 없지만 거울의 테두리 부근에서 얻은 영상을 변환하면 왜곡이 심하게 나타나서 영상 내의 물체를 식별하기가 어려워진다. 렌즈의 초점이 거울의 중심부에 맞춰져 있기 때문에 변에 있는 영상은 픽셀들 사이에 겹침이 일어나기 때문이다. 본 논문에서는 픽셀들 사이의 광학적 겹침을 극복하기 위해 확산 방정식의 후진대입 해를 사용하였다. 결과를 분석하기 위해 PSNR값을 조사하였더니 제안된 방법은 N. Moayeri의 방법보다 4 dB 정도 개선되었다.
최근 기상이변과 예상치 못한 지각변동으로 인해 발생하는 재해의 빈도가 증가하고 있고 그 규모 또한 커지고 있는 상황에서 보다 신속하고 정확한 피해현황 조사 및 분석을 가능하게 한 GIS, IT, 원격탐사 등 영상공간정보와 첨단기술을 활용하여 재해정보체계 구축에 주요 관심사가 되고 있다. 위성영상은 항공사진과 더불어 지표면의 변화를 신속하고 주기적으로 관찰할 수 있다는 장점을 가지고 있으며, 이를 통해 효율적인 재해 관리와 복구 대책 수립이 요구되며 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 경상북도 봉화지역의 재해대장에 기록된 피해유형 및 피해규모를 현장에서 직접 답사하여 실제 피해현장을 파악하였으며, 피해 전 항공영상과 피해 후 아리랑 2호 위성영상을 확보하여 영상처리 및 분석을 통해 피해식별가능 여부와 피해 현황별 피해규모를 추출하였다.
본 연구에서는 최근 어류 폐사, 상수원 오염 등의 피해를 발생시키고 있는 녹조를 대상으로 위성영상을 이용한 발생 유무와 분포를 분석하고자 하였다. 녹조는 엽록소를 가지고 광합성을 하므로 식생과 매우 유사한 분광특성을 가진다. 이는 위성영상에서 제공하는 근적외 정보로부터 정규식생지수를 산출하고 그 변화를 분석함으로써 녹조 발생 유무를 식별해낼 수 있음을 의미한다. 연구 대상지역인 대청호는 올해 첫 조류경보가 발령된 수역으로 8월~10월 사이 상류지역을 중심으로 녹조가 발생하였다. 본 연구에서는 Landsat-8 위성영상을 이용하여 대청호에서 발생한 녹조분포를 분석하고, 그 중 높은 농도의 녹조가 발생한 추소리를 직접 방문하여 Unmanned Aerial Vehicle(UAV) 자료를 취득하였다. UAV 촬영 영상을 통해 추소리 수역에 녹조가 다량 발생한 것을 확인할 수 있었다. 향후에는 고해상도 위성영상인 플래닛스코프 위성영상을 추가적으로 활용함으로써 녹조 모니터링의 정확성과 적시성을 확보할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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