본 논문은 지상무인전투체계 중의 하나인 무인경전투차량이 RGB 영상정보를 기초로 스스로 전차를 탐지하고 조준점을 산출하는 지능형 표적획득/처리기술의 기초연구이다. 무인 경전투 차량이 전장에서 적 전차와 조우 시, 적 전차를 자율적으로 탐지하고 스스로 조준하는 방법을 개발하기 위해, 영상정보로부터 전차의 주요특징을 식별 및 추출하고, Maximally stable extremal regions, 중간값 필터, k평균 클러스터링 그리고 Morphological filtering의 영상처리기법 및 인공지능 알고리즘을 통해 전차의 외형정보를 추출 및 분석하였으며, 식별된 전차 외형정보를 벡터화하여 전차의 중앙을 지향하는 조준점을 산출하였다. 또한, 본 연구의 성능을 측정하기 위해 선진국들의 주력전차의 영상정보를 수집 및 분석하였고, 제안한 방법의 객관적인 전차탐지 성능은 정확도 91.6%, 정밀도 90.4%, 재현율 85.8% 그리고 F-measure 88.1%의 결과를 보여주었다. 본 연구가 무인전투체계의 지능형 표적획득/처리기술 연구개발에 도움이 되기를 기대한다.
파노라믹 영상에슨 정적 파노라믹 영상과 동적 파노라믹 영상이 있다. 동적 파노라믹 영상을 생성하기 위해서는 먼저 카메라의 움직임을 계산한 후에 객체의 움직임을 식별해야 한다. 본 논문에서는 동적 객체를 추출하기 위하여 우선 어파인 파라미터로 카메라의 움직임을 추출하고, 지역적 탐색으로 객체의 움직임을 탐지한다. 영상에 동적 객체가 있는 경우 동적 객체 판별을 위하여 영역 분할 방법을 이용하여 계산한다. 이러한 동적 객체의 궤도를 나타내기 위하여 먼저 동적 객체를 추출하는데, 4분할 탐색 기법을 이용하여 추출하게 된다. 최종적으로 구축되어진 배경 파노라믹 영상위에 동적 객체의 궤도를 표현한다.
널리 알려진 바와 같이 드론산업은 4차 산업혁명을 견인하는 13대 혁신성장 동력 산업 중 하나이다. 드론은 조종사가 탑승하지 않는 무인/원격조종 비행장치로 영상촬영, 감시, 조사, 물품배송 등의 서비스에 활용되고 있다. 드론을 이용한 서비스가 안전하게 상용화되기 위해서는 필수적으로 드론 자체 및 드론 기반 서비스를 보호하는 드론 보안기술이 적용되어야 한다. 드론은 피해자임과 동시에 가해자가 될 수 있는 양면성을 지니고 있기 때문에 이러한 특성을 고려한 보안기술이 필요하다. 최근 드론 보안의 양면성을 고려한 핵심요소로 드론식별모듈(DIM)이 개발되고 있다. 본 논문에서는 드론식별모듈 개념을 정의하고, 주요 기능 소개 및 국제표준화 추진 현황을 설명한다.
CCTV는 범죄 예방, 공공 안전 강화, 교통 관리 등 다양한 목적으로 사용된다. 그러나 카메라의 범위와 해상도가 향상됨에 따라 영상에서 개인의 신상정보가 노출되는 위험성이 있다. 따라서 영상에서 개인 정보를 보호함과 동시에 개인을 식별할 수 있는 새로운 기술의 필요성이 존재한다. 본 논문에서는 객체 식별 및 추적을 위한 히스토그램 기반 특이값 분해를 제안한다. 제안하는 방법은 객체의 색상 정보를 이용하여 영상에 존재하는 서로 다른 객체를 구분한다. 객체 인식을 위하여 YOLO와 DeepSORT를 이용해 영상에 존재하는 사람을 탐지 및 추출한다. 탐지된 사람의 위치 정보를 이용해 흑백 히스토그램으로 색상 값을 추출한다. 추출한 색상 값 중 유의미한 정보만을 추출하여 사용하기 위해 특이값 분해를 이용한다. 특이값 분해를 이용할 때 결과에서 상위 특이값의 평균을 이용함으로 객체 색상 추출의 정확도를 높인다. 특이값 분해를 이용해 추출한 색상 정보를 다른 영상에 존재하는 색상과 비교하며 서로 다른 영상에 존재하는 동일 인물을 탐지한다. 색상 정보 비교를 위해 유클리드 거리를 이용하며 정확도 평가는 Top-N을 이용한다. 평가 결과 흑백 히스토그램과 특이값 분해를 사용하여 동일 인물을 탐지할 때 최대 100%에서 최소 74%를 기록하였다.
최근 후쿠시마 원전, 쓰나미, 홍수와 눈사태와 같은 자연 재난들의 발생으로 인해 엄청난 수의 사상자와 막대한 재산피해가 초래되었다. 이런 재난을 미연에 방지하고자 하는 자동화된 조기 경보 시스템의 연구, 지능형 영상감지 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 지능형 영상감시기술을 적용하여 재난유형별 위험상황을 감지, 판독, 분석, 표출할 수 있는 기능을 구현하고자 통합된 카메라 영상정보를 활용하여 영상변화를 감지하여 자동식별과 판독을 통해 기준 값 이상의 변화감지 시 경보알림 및 해당 영상 표출을 제공하였다. 본 논문은 기존의 수위상승 감지는 수위계나 교량에 표시된 수위표의 숫자를 읽어 자동적으로 위험을 알려주거나 사람이 수위감지를 위해 설치된 카메라를 모니터링 하여 위험을 감지하도록 되어있던 점을 개선하여 기존 수위감지 목적으로 설치된 카메라의 영상을 분석하여 수위상승 위험을 알려주는 알고리듬을 제안하였다.
삽입하려는 암호영상이 원본 전체 이미지 내에 랜덤하게 분포할수록 삽입과 추출성능이 좋아지는데 본 논문에서는 랜덤성이 우수한 오토스테레오그램을 삽입암호 영상으로 사용하여 워터마크 하였을 때 복원과 추출성능이 양호함을 알아보았고 이를 이용하여 로고영상을 워터마크하려는 영상의 전 영역에 랜덤하게 고루 분포하게하여 워터마크한 후 역으로 변환하여 로고를 찾았다. 영상이 많이 손상되었을 때도 추출된 로고가 육안으로 식별할 수 있을 정도로 견고성이 우수함을 알아보았다.
삽입하려는 암호영상이 원본 전체 이미지 내에 랜덤하게 분포할수록 삽입과 추출성능이 좋아지는데 본 논문에서는 랜덤성이 우수한 오토스테레오그램을 삽입암호 영상으로 사용하여 워터마크 하였을 때 복원과 추출성능이 양호함을 알아보았고 이를 이용하여 로고영상을 워터마크 하려는 영상의 전 영역에 랜덤하게 고루 분포하게 하여 워터마크 한 후 역으로 변환하여 로고를 찾았다. 영상이 많이 손상되었을 때도 추출된 로고가 육안으로 식별할 수 있을 정도로 견고성이 우수함을 알아보았다.
이 논문은 SAR영상을 이용한 수위선 탐지 방법을 소개한다. SAR 영상의 수위선 탐지를 위해 선행적으로 수행해야 할 처리 과정을 소개한다. SAR 영상의 히스토그램의 임계값을 이용하여 수경 지역을 식별하고, 차연산자 에지 추출 기법을 이용하여 수위선을 추출하였다. 사용된 알고리즘을 적용하기 위해서 넓은 해안선 추출을 위해 TerraSAR-X 영상을 이용하였고, 보다 복잡하고 좁은 지역인 도심지 하천의 수위선 추출을 위해 Cosmo-SkyMed 영상을 이용하여 수위선 탐지의 정확성을 검증하였다.
인간은 시각기관을 통해 영상을 읽어 들이고, 그 데이터로부터 대상 물체의 여러 정보를 취득한다. 물체가 놓여져 있는 빛 환경 하에서 반사, 굴절, 흡수, 투과 및 간섭 등과 같은 매우 복잡한 빛 작용의 결과인 영상이 눈에 입력된다. 이 여러 정보 가운데 깊이와 색상 정보는 매우 중요한 인간의 시각 식별 인지 능력이다. 이 논문은 깊이와 색상의 상관관계를 실험을 통해 규명하고자 하였다. 색상 변화는 grey tone으로 한정하였다. 깊이와 색상을 각각 독립변수로 설정한 실험 조건 하에서 디지털 영상신호 데이터를 취득, 분석하였다. 색상을 상수로 처리한 다음, 깊이를 변수로 등간격으로 변화시켜 실험한 후, 변수를 바꾸어 깊이를 상수로 놓고 색상을 다단계로 변화시켜 영상 데이터를 취득하였다. 빛의 조사(照射) 작도는 90도로 일정하게 두어 그림자 효과를 배제하였다. 디지털 영상 입력 과정에서 포함되기 쉬운 노이즈와 떨림, 초점 흐림 등을 전처리로 처리한 후 색도 변화를 분석하였다. 분석 결과, 이미지 속에 내재된 깊이와 색상 정보의 상호 이중적 구조 형태로의 존재를 규명하였다.
일반적으로 저조도 환경에서 촬영된 영상에서 컬러의 정보를 식별하는 것은 어렵다. 기존의 대표적인 영상 개선의 방법인 레티넥스(Retinex)는 연산량이 많고 원본 영상의 컬러 정보를 정확히 반영하지 못하는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 저조도 환경에서 촬영된 영상에 대해 컬러의 왜곡 문제를 개선하기 위하여 비선형 함수와 RGB 컬러 공간에서의 벡터 상수곱을 이용한 실시간 영상 개선 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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