본 논문에서는 컴퓨터 비전을 이용한 강의 도우미 시스템을 제안한다. 강의자가 강의를 진행하며 사용하는 강의 노트 및 관련 동영상 등 다양한 강의 컨텐츠를 사용할 때, 컨텐츠 전환 등 컴퓨터 조작으로 인해 강의의 끊김이 유발된다. 제안하는 시스템에서는 강의 도중 강의 컴퓨터에 대한 조작이 필요할 때, 보드에 미리 정해진 기호를 그려 넣고 시스템이 이를 인식하여 해당 조작을 수행함으로써 강의 끊김 없이 손쉽게 강의를 이끌어 가도록 도와준다. 제안된 강의 도우미 시스템에서는 임의의 기호를 인식하기 위해 모양 문맥이라는 특징 표현자를 사용한다.
본 논문에서는 증강현실 환경에서 등장하는 3차원 공간상의 객체를 카메라와 손을 사용하여 조작할 수 있는 인터페이스를 제안한다. 일반적으로 3차원 움직임을 검출하기 위해서 마커를 사용하지만, 이러한 경우에는 객체를 등록하기 위해서 마커가 영상 내에 있어야 하며 추가적인 장비를 사용함으로서 몰입감의 저하를 초래한다. 이것을 극복하기 위해서 본 연구에서는 손을 하나의 평면으로 변환하고 손 모양의 변화를 검출하여 마커를 대체하는 방법을 제안한다. 또한 조명으로 인한 손의 색상 변화에 따른 객체의 등록 위치 변화를 칼만 필터를 적용하여 추적하였다. 실험결과, 제안한 알고리즘은 손의 원활한 움직임에 의한 객체의 3차원 조작이 가능함을 보였다.
운전 중 내비게이션을 조작하는 것은 집중력이 분산되어 교통사고로 이어질 수 있으며, 특히 고령자나 초보 운전자에게는 더욱 위험하다. 최근에는 도로교통법 개정으로 운전 중 영상표시장치를 시청하거나 조작하는 것이 금지되어 현실적으로 자동차 내비게이션의 사용이 어려워졌다. 본 논문은 이러한 불편을 보완하기 위해 운전자가 아닌 다른 사람이 내비게이션을 대신 조작할 수 있는 시스템을 설계하고 구현한다. 인터넷 연결이 불가능한 내비게이션을 원격에서 제어할 수 있도록 운전자의 스마트폰을 중계 장치로 활용하는 방안을 제안하고, 여기에 필요한 단말 애플리케이션 및 서버를 설계하고 구현한다.
본 논문에서는 햅틱 피드백과 스테레오 비쥬얼 큐를 혼합한 다중 감각 기반의 지능형 3차원 형상 분석 방법을 소개한다. 지능형 형상 분석 방법은 3차원 모델의 구조에 대한 보다 상세한 정보를 제공한다. 특히 의료 분야에 사용될 경우 전문가의 개입을 최소화하여 질병 진단 및 치료 등에 사용될 수 있다. 본 연구에서는, MRI나 CT 영상으로부터 생성된 3차원 매개변수형 모델을 이용하여 유사 모델 집단을 대표하는 통계 형상을 구축한 후, SVM (Support Vector Machine) 학습 알고리즘을 이용하여 두 집단간 형상 차이를 분석한다. 3차원 형상에 대한 신속한 시각적 이해와 직관적 조작감은 물체 표면의 형상 변화를 분석하는데 효과적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 물체 조작 및 관찰 등의 작업을 수행할 때, 햅틱 피드백과 스테레오 비쥬얼 큐를 혼합한 인터랙션 기법을 사용하여 공간감과 깊이감을 향상시켜 형상 분석 결과를 효과적으로 분석한다. 본 연구에서는 해마, 관상 동맥, 뇌와 같은 인체 장기를 실험 데이터로 사용하여 제안한 SVM 기반의 분석 방법과 인터랙션 환경의 성능을 평가한다. 본 연구에서 구현한 SVM 기반 이진 분류기는 두 집단간 형상 차이를 효과적으로 분석하며, 또한 다중 감각 인터랙션은 사용자가 분석 결과를 관찰하고 카메라 및 형상을 효율적으로 조작하는 데 도움을 준다.
본 논문에서는 컬러 패턴의 분해와 가설검정 기법을 이용하여 영상에서 조작된 컬러의 영역을 검출하는 새로운 방법을 제시한다. 디모자이킹으로 보간된 화소는 원 화소보다 적은 분산을 가진다는 것에 착안하여, 통계적 검정을 이용하여 분산의 불일치성을 판단하는 방법을 사용한다. 이를 위해, 컬러 패턴을 각각 디모자이킹 패턴에 따라 분해하는 방법을 도입하여 분산을 계산한다. 또한 보간된 화소와 원 화소의 분산의 차이를 크게 하기 위하여 고역통과 필터링을 적용한다. 실험 결과를 통하여 제안 방법이 컬러 조작 영역을 찾는데 매우 유효하며 기존 방법과 비교하여 우수한 검출 성능을 보이는 것을 확인 할 수 있었다.
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.
최근의 지능형 영상감시 기술은 인공지능 기반 영상분석을 통하여 기존에 제공하지 못했던 선제적 예측감시 등 다양한 서비스의 제공이 가능하게 되었다. 지능형 영상감시에 있어 보안성의 확보는 필수적이며, 원본 CCTV 영상 데이터에 대한 조작이 발생할 경우, 사회적으로 큰 문제로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 블록체인 기반의 지능형 영상감시환경을 제안하였다. 제안한 방식은 CCTV 영상데이터의 위변조 방지를 보장하며, 엣지 블록체인을 통하여 ROI 프라이버시 보호가 가능하여 객체의 프라이버시 노출이 없다는 장점이 있다. 또한, 영상 중복제거가 가능하여 전송 효율을 높이고 스토리지를 절감할 수 있어 효율적이다.
본 논문의 목적은 진단의료영상 서비스를 위한 안드로이드 기반의 mPACS (mobile-based Picture Archiving Communication System)을 구현하는 데 있다. 제안된 mPACS는 병원 PACS에 저장된 진단의료영상을 모바일 기반에 적용할 수 있도록 통합플랫폼을 제공하며, 사용자가 원하는 진단의료영상을 통합플랫폼에서 저장/검색/조작/전송하는 것을 허용한다. 여기서, mPACS 플랫폼은 안드로이드 기반의 체계(즉, 진단의료영상처리)를 위하여 PACS ${\leftrightarrow}$ mPACS ${\leftrightarrow}$ smartphone 간의 전송프로토콜, 영상포맷변환기, JPEG/JPEG2000 부호화기, 텍스트와 아바타 검색등을 포함한다. 이 mPACS는 모바일기반의 기기가 PACS시스템의 진단의료영상 서비스가 가능 한 솔루션을 제공함에 있어서 매우 유용하고 효과적인 것으로 나타났다.
본 논문은 한 장의 영상으로부터 균일 모션 블러를 빠르게 제거하는 방법을 제시한다. 한 장의 영상으로부터 모션 블러를 제거하는 기존의 방법들은 주로 전변량(total variation)이나 자연 영상 통계(natural image statistics)를 이용하였다. 반면 본 논문이 제시하는 방법은 양방향 필터(bilateral filter)와 쇼크 필터(shock filter), 그리고 영상 그레디언트(gradient)의 조작을 통해 선명한 에지를 예측하고, 이를 통해 모션 블러를 추정한다. 본 논문이 제시하는 선명한 에지 예측 기법을 통해 적은 계산량으로 효율적으로 블러를 추정할 수 있다. 실험결과를 통해 본 논문이 제시하는 방법이 넓고 복잡하게 블러된 영상을 효과적이고 빠르게 복원할 수 있음을 볼 수 있다.
디지털로 신호를 표현하는 방법은 기존 아날로그 표현하는 방법에 비해 많은 장점을 가지고 있다. 하지만 디지털로 된 데이터는 언제 어디서든 대단위 복제가 가능하다. 즉, 저작권 침해, 불법 복제 및 배포, 손쉽게 위조할 수 있다는 점이 그것이다. 디지털 영상 정보의 보호를 위해 디지털 영상의 불법적인 내용 조작을 막고, 영상의 소유권을 보장할 수 있는 방법으로 디지털 워터마크(Digital Watermark)가 있다. 디지털 워터마크는 공개키 알고리즘이나 방화벽 등으로 해독된 영상에 대하여 부가적인 보호를 제공한다. 본 논문에서는 디지털 영상 데이터의 정보 보호를 위해 주파수 영역에서의 웨이브릿 변환(Wavelet Transform)을 이용한 이미지 적용 디지털 워터마킹(Image-Adaptive Digital Watermarking) 방법을 제안한다. 이미지 적용 웨이브릿(Image-Adaptive Wavelet)은 영상을 주파수적으로 분해하면서 각 대역들의 공간 영역에서의 정보를 함께 지니고 JND(Just noticeable difference)을 포함한다. 이미지 적응 웨이브릿의 이러한 특성을 이용하여 다해상도 분해하고, 손실 압축(Loss Compression)이나 필터링(Filtering), 잡음(Noise)등에 크게 영향받는 저주파 성분과 인간의 시각적으로 큰 의미를 갖는 고주파 성분의 특성을 이용하여 워터마크를 삽입한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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