이미지 기반 3차원 장면은 비전 시스템, 게임, 가상현실 체험 등의 분야에서 쉽게 찾아볼 수 있다. 본 논문은 단일 영상으로부터 자동으로 3차원 가상 장면을 생성하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 어린이용 도서의 팝업 이미지의 생성과 유사하다. 특히, 단일 외부 영상으로부터 장면의 3차원 기하학적 구조를 평가하기 위한 과분할 영상을 얻기 위해 텐서 보팅을 적용하였다. 텐서 보팅은 이미지의 균질 영역을 더욱더 부드러운 영역에 가깝게 만들며 영역 중심의 토큰은 매우 큰 saliency 값을 갖게 된다. 그리고 각 분할된 영역을 지면, 하늘, 수직성분 등의 대략적인 카테고리로 분류하고 라벨을 부여한다. 이 라벨은 간단한 가정 하에서 이미지를 팝업 모델로 변환시키기 위한 "잘라내기"와 "접기" 로 이용된다. 실험결과 제안된 방법은 복잡한 자연 영상에서도 성공적으로 영역 분할을 수행하였으며 분할된 영역 정보를 기반으로 구조 정보를 추론하여 3차원 팝업 영상으로 모델링하였다.
최근 해안, 도서, 산간지방 등의 개발로 장대교량의 수요가 증가되고 재료 및 설계 시공기술의 지속적 발전으로 인하여 현수교나 사장교 등 장지간을 가지는 교량의 건설이 증가하고 있다. 장대교량은 사장재 또는 주 케이블 및 행어로 주형을 지지하는 고차 부정정구조물로 다양한 형태의 설계가 가능하고 구조물의 외관이 뛰어나기 때문에 현재 많은 교량에 적용되고 있다. 케이블지지교량은 시공 중 그리고 공용상태에서 케이블의 장력을 지속적으로 측정함으로써 교량의 건전성을 파악할 수 있다. 케이블의 장력을 추정하는 기법으로 로드셀 및 유압잭 등을 이용하여 케이블의 응력을 직접 측정하는 방법과 케이블의 형상조건과 계측된 동적 특성을 활용하여 장력을 구하는 진동법이 많이 활용되고 있다. 본 연구에서는 디지털 영상처리를 이용한 행어케이블의 동특성 추정 방법을 제시하였으며 사용의 편의성과 경제성을 고려하여 원거리에 있는 행어케이블을 측정하기 위한 센서로 휴대용 디지털 캠코더를 사용하였다. 디지털 영상처리를 이용하는 방법은 digital image correlation(DIC) 기법을 사용하였으며 변형이 없는 이미지와 변형이 있는 이미지 사이의 기하학적인 왜곡을 보정하는 이미지 변환함수(ITF)를 사용하여 단위픽셀이하를 계산하였다. 또한 영상계측시스템의 흔들림을 추가적인 센서의 설치 없이 한 영상내의 고정된 물체를 이용하여 보정함으로써 행어케이블의 동적응답 및 모드별 고유진동수의 해상도를 향상시켰다.
본 연구에서는 루프 센서를 통한 교통량 수집방식의 오류를 해결하기 위해 1종(승용차)과 3종(일반 트럭)의 구분이 어려운 부분 및 영상 이미지의 단점을 보완하기 위해 도로변에 열화상 카메라를 설치하여 영상 이미지를 수집하였다. 수집된 영상 이미지를 레이블링 단계를 거쳐 1종(승용차)과 3종(일반 트럭)의 학습데이터를 구성하였다. 정지영상을 대상으로 labeling을 진행하였으며, 총 17,536대의 차량 이미지(640x480 pixel)에 대해 시행하였다. 열화상 영상 기반의 차종 분류를 달성하기 위해 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하였으며, 제한적인 데이터량과 품질에도 불구하고 97.7%의 분류정확도를 나타내었다. 이는 AI 영상인식 기반의 도로 교통량 데이터 수집 가능성을 보여주는 것이라 판단되며, 향후 더욱더 많은 학습데이터를 축적한다면 12종 차종 분류가 가능할 것이다. 또한, AI 기반 영상인식으로 도로 교통량의 12종 차종뿐만 아니라 다양한(친환경 차량, 도로 법규 위반차량, 이륜자동차 등) 차종 분류를 할 수 있을 것이며, 이는 국가정책, 연구, 산업 등의 통계 데이터로 활용도가 높을 것으로 판단된다.
영상처리 분야에서 원래의 순수 이미지를 오염시키는 잡음을 제거하는 것은 매우 중요한 문제이다. 그러나 여러 가지 원인으로 인하여 발생하는 잡음의 발생을 완벽하게 막는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서 영상에 포함되어 있는 잡음을 제거하거나 최대한 줄이는 것이 매우 중요한 과제이다. 본 연구에서는 이미지를 오염시키고 있는 잡음의 상대적인 크기를 측정하여 잡음의 분산의 수준을 추정하고, 이를 영상처리 분야에서 자주 사용되는 잡음제거 기법인 시그마 필터에 응용하여 잡음을 효과적으로 제거하는 통계적 알고리즘을 제시하였다. 결론적으로, 잡음의 분산의 수준에 관계없이 본 연구에서 제안한 통계적 잡음제거 방법론을 통해 기존의 시그마 필터보다 현저하게 개선된 결과를 얻을 수 있었다.
미디어로 표현되는 모션그래픽은 새로운 비주얼 효과와 신기술로 차별화된 영상들을 제작하고 있다. 또한 시각적 새로운 정보를 전달하기 위해 모션그래픽은 최대한 기억을 자극하는 상징적 이미지 모델들을 찾기 위해 많은 노력을 하고 있다. 모션그래픽은 컴퓨터로 제작되는 그래픽과 실사의 결합으로 영상의 화려함이 다양하게 표현된다. 특히 컴퓨터의 새로운 기술은 시공간의 한계를 넘어선 영상들이 펼쳐지고 있다. 영상제작기술 중 VFX 분야가 급격하게 변화함에 따라 실사와 C.G의 영상들이 자연스럽게 합성되고 가상과 허구의 개념을 초월한 이미지들이 제작되고 있다. 따라서 본 논문은 실사의 공간을 이용하여 카메라의 트래킹데이터를 이용한 새로운 모션그래픽 활용방안을 제안한다.
본 논문에서는 OFDM/HL-16QAM 시스템의 성능을 구하였다. OFDM/HL-16QAM은 계층적 16QAM을 채용하는 OFDM 시스템으로서 열악한 다중경로 페이딩 환경에서 고품질의 고속 데이터 전송이 가능하고 서로 다른 품질의 두 가지 데이터 서비스를 동시에 제공할 수 있는 시스템이다. 성능평가를 위한 무선 채널로서는 AWGN과 다중경로 페이딩이 존재하는 무선 환경을 고려했다. 각각의 채널환경에서의 시뮬레이션을 통해 데이터 전송시의 OFDM/HL-16QAM 시스템에 대해 Eb/No와 반송파 수에 따른 BER 성능을 구해냈고, 이로부터 고품질과 저품질의 데이터 서비스를 모두 만족시키기 위해 요구되는 최소 평균 SNR 값을 제시했다. 이미지 전송에 응용하기 위한 방안으로는, 영상 압축을 위해 DCT 기반의 고정길이 부호기법을 채용하는 OFDM/HL-16QAM 시스템을 제안하고, 수신 영상의 PSNR(Peak Signal to Noise power Ratio)을 최대화시키는 최적 계층 변조 파라미터를 구했다. 또한, 최적화된 계층 변조 파라미터를 사용하는 경우, 제안한 시스템을 통한 수신 영상 품질이 기존의 OFDM/16QAM 시스템보다 우수하다는 것을 보였고, 시뮬레이션을 통해 수신 영상에 대한 PSNR의 상한과 하한을 구해냈다. 성능분석 결과들로부터 제안한 OFDM/HL-16QAM 시스템이 데이터와 이미지 전송에 적합한 시스템이라는 것을 알 수 있다.
제안 논문은 x-ray 입력영상에서 관심부위 영역을 추출해 참조이미지와 비교하는 경우가 발생한다. x-ray영상의 모양은 같지만 대상의 크기나 방향 및 위치가 서로 다르게 촬영되어 나타나게 된다. 이와 같이 동일 대상에 대해 서로 다른 영상이 입력될 경우 영상의 유사도 측정법을 이용해 명암의 발기 차이를 측정한다. 또한 거리 측정은 x-ray 데이터의 벡터좌표(x,y,z)를 가지고 두 점간의 거리를 계산한다. 제안 방식은 기존 방식에 비해 관심영역 추출의 정확도 향상과 참조이미지 매칭 수행시간이 효율적임을 실험을 통해 증명하였다.
최근 빅데이터에 관련된 연구에 있어 데이터의 품질관리에 대한 논의가 꾸준히 이뤄져 오고 있다. 특히 이미지 처리 및 분석에 활용되어온 딥러닝 기술의 경우, 분류 작업 및 패턴인식 등으로부터 데이터의 특징을 추출함으로써 비지도학습(Unsupervised Learning)을 가능하게 한다는 장점이 있음에도 불구하고 빅데이터를 다루는 과정에 있어 용량, 다양성, 속도 및 신뢰성 측면에서의 한계가 있었다. 본 연구에서는 CCTV 영상을 활용한 강수량 산정 모델 개발에 있어 예측 정확도 향상 및 성능 개선을 도모할 수 있는 데이터 전처리 방법을 제안하였다. 서울 근린 AWS 4개소 지역(김포장기, 하남덕풍, 강동, 성남) 및 중앙대학교 지점 내 CCTV를 설치한 후, 최대 9개월의 영상을 확보하여 강수량 산정을 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 배경분리, 조도조정, 영역설정, 데이터증진, 이상데이터 분류 등이 가능한 알고리즘을 개발함으로써 데이터셋 자체에 대한 전처리 작업을 수행한 후, 이에 대한 결과를 기존 관측자료와 비교·분석하였다. 본 연구에서 제안한 전처리 방법들을 적용한 결과, 강수량 산정 모델의 예측 정확도를 평가하는 지표로 선정한 평균 제곱근 편차(Root Mean Square Error; RMSE)가 약 30% 감소함을 확인하였다. 본 연구의 결과로부터 CCTV 영상 데이터를 활용한 강수량 산정의 가능성을 확인할 수 있었으며 특히, 딥러닝 모델 개발시 필요한 적정 전처리 방법들에 대한 기준을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 도로상에서 끼어들기 위반 차량을 자동으로 추적하는 효과적인 방법을 설명한다. 이 방법은 이미지 시퀀스를 역방향으로 재생하면서 광류추정을 기본으로 하는 KLT 추적 알고리즘을 적용한다. 어떤 기준이 되는 순간부터 시간의 역방향으로 재생하는 이미지 시퀀스를 사용하여 추적의 정확성을 높이는 것이 본 논문의 중요한 아이디어이다. 기준이 되는 순간은 일반적으로 인식카메라가 번호판을 잘 읽을 수 있는 순간이다. 또한 추적 물체의 가장 큰 이미지를 얻는 시점이기도 하다. 추적하려는 물체의 이미지가 클수록 광류 추정을 위한 추적의 특징점을 더 많이 찾을 수 있으며 특징점이 많으면 추적의 결과도 좋다. 인식카메라로 차량의 번호판을 읽은 다음 끼어들기 위반이 의심되면, 광역을 촬영하는 추적카메라의 동영상에서 이 차량의 역방향 이미지 시퀀스를 추출한다. 본 논문은 추적에 이용하는 일반적인 방법인 정방향 이미지 시퀀스와 본 논문이 제안하는 역방향 영상이미지를 이용한 추적 실험의 결과를 비교하였다. 또한 역방향 이미지 시퀀스를 이용한 본 추적의 알고리즘을 자동단속장비에 적용할 수 있다는 결과를 보여준다.
애니메이션은 이야기를 바탕으로 프레임을 구성하는 조형언어와 컷을 구성하는 프레임을 그려내는 비실사동영상예술이다. 따라서 영상을 표현함에 있어 프레임 내에서는 미술의 표현어법과 조형공간장치들을, 컷은 프레임과 프레임사이의 영상 어법을 충실하게 갖추어야한다. 단편애니메이션은 작가의 주관적 담론을 표현하기 위한 서사보다는 독특한 이미지표현과 다양한 영상 실험에 의해 제작되는 특징을 갖고 있다. 따라서 독창적인 영상을 구성하는 이미지스타일이나 다양한 영상연출 등이 매우 중요한 요소로 작용한다. 이번연구에서는 필름조작에 의한 제작방식을 보여준 <탱고>와 <페스트 필름>의 실험적 영상 연출의 특징을 상호 비교해보았다. 그 결과 다음과 같은 특징을 알 수 있었다. 첫째, 제작기법에서는 <탱고>는 라이브 영상에서 얻어낸 이미지를 셀매트에 직접 페인팅과 많은 옵티컬 노출공정을 통해 제작한 픽실레이션인 반면 <페스트 필름>은 수백편의 액션영화의 장면을 선별하여 찢기, 오리기, 붙이기, 접기 등의 다양한 콜라주기법으로 제작되었다. 둘째, 화면공간연출로는 <탱고>는 일반적인 화면전환을 거부하고 고정된 카메라앵글로 인물들의 비 인과관계를 반복된 행위와 순환적 영상구조로 표현한 반면 <페스트 필름>은 인물간의 상호 대립관계를 다양한 카메라앵글과 독특한 이미지의 화면전환으로 빠르게 진행하는 전진구조를 갖고 있었다. 셋째, 편집에서는 <탱고>는 다양한 인물의 등장으로 여러 개의 장면으로 보이나 실질적으로는 전체의 영상이 하나의 쇼트로 이루어진 롱 테이크 쇼트로 표현되었다. 반면 <페스트 필름>은 수백 개의 다양한 쇼트에 의한 영상재구성으로 시각적 재미와 몰입 도를 극대화하고 있다. 즉 두 작품 모두 일반적인 애니메이션제작방식과는 차별화된 필름조작을 통해 애니메이션영상표현의 확장성을 보여준 실험적 작품이라는 공통점을 갖고 있다. 이외에도 <탱고>가 뚜렷한 내러티브 없이 다양한 인간들의 반복일상을 재 개념화된 공간의 영상미로 전달한 반면 <페스트 필름>은 이항대립의 구조로 설정하고 속도감 있는 전개와 콜라주에 의한 이미지 재구성을 통해 새로운 영상공간으로 풀어내고 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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