기존 컴퓨터 비전의 연구 동향과 마찬가지로, 위성영상을 이용한 연구도 GPU 기반의 컴퓨터 연산능력과 이미지 처리와 관련된 딥러닝 방법론의 발전으로 많이 이루어지고 있다. 그로 인해 다양한 분야에 위성영상이 활용되고 있고, 위성 영상을 활용에 관한 연구도 증가하고 있다. 본 연구에서는 위성영상의 연구 활용 분야와 위성영상을 활용한 연구에 이용할 수 있는 데이터셋에 대해 소개하도록 한다. 먼저, 위성영상을 활용한 연구를 수집하여 연구 방법에 따라 분류하였다. 크게 분류 기반 연구와 회귀 기반 연구로 분류하였고, 그 이외의 방법으로 활용한 논문들을 정리하였다. 다음으로 위성영상을 활용한 연구들에서 이용한 데이터셋을 정리하였다. 본 연구에서는 데이터셋의 정보와 연구에서의 활용 방법에 대해 제안한다. 이와 함께 최근 AI hub에서 개방한 국내 위성영상 데이터셋의 정리와 활용 방안에 대해 소개한다. 마지막으로, 위성 이미지 관련 연구의 한계점과 앞으로의 동향을 간략하게 제시하였다.
이미지의 기하학적 변형은 이미지 보정을 위해 사용되며 컴퓨터 비전 분야에서 강체 변환, 유사변환 등 많은 방법이 존재한다. 그 중에서도 워핑은 원근감이 있는 이미지에서 많이 활용되는 이미지 보정 방법이다. 일반적으로 워핑을 수행하기 위해서는 워핑할 위치에 대한 특징 점 4개를 추출해 워핑을 수행한다. 그러나 워핑 지점을 정확한 추출이 어려우며, 추출된 4개의 점을 이용해 원근 영상 보정을 할 경우 원본 이미지와 보정 후 영상과의 특정 부분 픽셀이 3~4픽셀 이상으로 오차가 나타나게 된다. 그렇기 때문에 본 논문에서는 정확한 워핑 결과를 가져오기 위해 템플릿 매칭을 이용해 워핑 할 부분의 4개점을 보다 정확하게 추출하고, 추출된 4개점들 중 2개의 점 각각에 대해 주변 3 by 3 영역으로 점을 이동 시켜 총 81번의 반복을 워핑 통해 이미지 보정하는 형태이다. 이와 같이 2개의 점을 주변 3 by 3 위치로 이동 시키면서 오차 픽셀이 1픽셀 이하로 나는 최적의 위치 즉, 최적 결과를 가져오는 4개의 점을 선정한 후 그 점들로 이미지 보정을 진행하여 최적의 결과를 가져올 수 있다.
문화재 방사선 비파괴 투과 조사 방식은 이미지플레이트(Image Plate, IP)를 사용하는 디지털 방사선영상시스템(Computed Radiography, CR)이 도입되면서 필름방식의 아날로그 이미지에서 점차 디지털 이미지로 교체되고 있다. 방사선 비파괴 투과 조사의 이미지 품질은 촬영 조건(관전압, 관전류, 노출시간), 영상 획득 매체, 촬영 거리, 유물의 두께 등이 영향을 미친다. 이 논문에서는 목재 문화재에 주로 사용되는 수종(소나무, 밤나무, 은행나무, 상수리나무)에 X선 선원의 투과 특성을 GE사(社)의 CR 영상 시스템을 통해 획득된 이미지의 그레이 스케일(Gray Scale)을 분석한 후 신호 대 잡음비(signal to noise ratio) 및 대조도를 평가하고, 이중-선 상질계(Duplex-wire image quality indicator), 구형파 차트(line-pair gauges), 선형 식별계(Image Quality Indicator)를 이용하여 이미지를 분석하였다.
본 시스템은 같은 환자로부터 촬영한 기존 안저영상과 초광각 안저영상을 Paired Dataset으로 지니고 있으며, 영상의 크기 및 해상도를 똑같이 맞추고, 황반부와 신경유두 및 혈관의 위치를 미세조정하는 과정을 자동화하는 것을 목표로 하고 있다. 이 과정은 황반부를 중심으로 하여 영상을 잘라내어 이미지의 크기를 맞추는 과정(Scaling)과, 황반부를 중심으로 잘라낸 한 쌍의 영상을 포개었을 때 황반부, 신경 유두, 혈관 등의 위치가 동일하도록 미세조정하는 과정(Warping)이 있다. Scaling Stage에선 기존 안저영상과 초광각 안저영상의 촬영범위가 현저하게 차이나기 때문에, 황반변성 부위를 잘 나타내도록 사전에 잘라낼 필요가 있으며, 이를 신경유두의 Object Detection을 활용할 예정이다. Warping Stage에선 동일한 위치에 같은 황반변성 정보가 내포되어야 하므로 규격조정 및 위치조정 과정이 필수적이며, 이후 안저영상 내의 특징들을 매칭하는 작업을 하기 위해 회전, 회절, 변환 작업 등이 이루어지며, 이는 Homography Estimation을 통하여 이미지 변환 matrix를 구하는 방법으로 진행된다. 자동조정된 안저영상 데이터는 추후에 GAN을 이용한 안저영상 생성모델을 위한 학습데이터로 이용할 예정이며, 현재로선 2500쌍의 데이터를 대상으로 실험을 진행중이지만, 최종적으로 3만 쌍의 안저영상 데이터를 목표로 하고 있다.
디지털 방사선시스템에서의 의료영상 획득의 방법은 X선을 조사하고, 반도체 디텍터(Detector)를 이용하여 직접 및 간접으로 변환하여 기존 업체마다 여러 가지 알고리즘을 적용하여 적절한 이미지 프로세싱을 거쳐서 임상의 적정한 영상을 획득한다. 방사선과에서 적절한 의료 영상 형성을 위하여 적용하는 이미지 프로세싱 파라미터(Image Processing Parameters)는 Edge, Frequency, Contrast, Latitude, LUT, Noise 등의 영상 증강의 과정은 기술력 및 업체 알고리즘에 따라 다르게 적용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 디지털 방사선 환경에서의 최종의 임상 영상을 위한 이미지 증강의 파라미터들의 적정 세팅 값의 기준을 제시하고자 한다. 그리고 각 병원들의 의료 영상을 바탕으로 이미지 프로세싱 파라미터들을 변화하여 각 파라미터들의 세부적인 기준 세팅값을 연구하며, 실제적인 파라미터 변화에 대한 적합한 의료 영상을 디지털방사선시스템의 영상 평가 방법을 도식화하여 결과를 제시하고, 향후 임상에서 적응 및 활용 가능한 객관적인 영상 파라미터에 대한 특성 평가의 응용을 정립하고자 한다. 또한 다양한 표본 병원의 디지털 방사선 환경에서 적정 파라미터 값들을 조사하여 임상에서 영상의 화질에 미치는 영향으로 특성 평가의 객관적인 기준의 변조전달함수(MTF)의 공간해상력을 제시하고 한다.
본 연구에서는 중국의 대표적인 탄막 동영상 사이트인 비리비리(Bilibili)를 중심으로 미디어 노출 신체이미지와 탄막의 이용이 다이어트 의도에 미치는 영향을 살펴보았다. 20대 중국인 여성 310명을 대상으로 온라인 실험 연구가 진행되었으며, 3 (탄막 여부: 탄막 없음 vs. 신체이미지 칭찬하는 탄막 vs. 신체이미지 비판하는 탄막) x 2 (미디어 노출 신체이미지: 이상적 vs. 현실적) 피험자 간 설계로 이루어졌다. 주요 연구 결과를 살펴보면, 이상적인 신체이미지를 칭찬하는 탄막과 현실적인 신체이미지를 비판하는 탄막에서 시청자의 다이어트 의도가 더 강하게 나타났다. 더 나아가, 시청자의 다이어트 의도는 현실적인 신체이미지를 탄막 없이 볼 때보다 이상적인 신체이미지를 탄막과 같이 볼 때, 그리고 현실적인 신체이미지를 비판하는 탄막을 볼 때보다 이상적인 신체이미지를 칭찬하는 탄막을 볼 때 더 강하게 나타나는 것을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 사회적 시청의 방식 중 하나로서의 탄막의 이용과 수용자의 행동 의도에 미치는 영향을 이해하는 데 도움이 될 것이다.
논고에 제시한 작품의 제작 과정과 발표를 토해보편성을 가진 실사의 동영상 이미지들을 프레임(frame)이라는 구조적 차원으로 확대하고 분석하여 시간속의 이미지와 음의 관계를 파악하고, 환원하여 이를 통한 시각적 훈련과 교육의 방법적 기틀을 마련함으로써 애니메이션의 학문적 가능성을 파악하고자 한다.
본 연구는 인터넷과 같은 가상공간에서의 칼라 영상 데이터에 대한 지적재산권 보호를 위한 Watermarking 기술을 연구하였다. 이미지에 Invisible Watermark를 삽입하였으며, 칼라 이미지를 압축, Filtering, truncation등과 같은 처리에도 Watermark의 내구성을 높이는 기술 연구에 중점을 두었다.
소비자의 욕구인 '개성' 및 '차별성'에 맞추어 보면, 일방적으로 CP에 의해서 제공되는 보편적인 이미지보다는 본인이 직접 만들고, 본인 취향에 맞춘 모바일 콘텐츠를 추구하는 게 당연한 현실이다.
사용자가 만든 음원을 자신의 폰에서 사용하는 기능도 서비스되고 있으며, 사용자가 간단한 이미지 편집을 통해 바탕화면이나 메시지 발송 용도로 사용할 이미지 혹은 영상을 만드는 서비스도 조만간 열릴 예정이다.
최근 인터넷 검색엔진에서 이미지 검색이 중요한 요소로 대두되고 있으며, 특히 영상 자체의 내용을 근간으로 하는 내용-기반 이미지 검색 시스템이 인기를 모으고 있다. 본 논문에서는 이러한 내용-기반 이미지 검색 시스템에서 중요한 문제인 객체 특징 추출방법에 대해서 논의하며, 특정 이미지 객체에 적용될 수 있는 4가지 종류(모양, 칼라, 크기, 면적)의 특징 값을 제안한다. 또한, 제시한 특징 값을 사용하여 웹 상에서 구현한 검색 시스템의 설계를 함께 선 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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