움직임 예측은 화질을 유지하면서 영상을 낮은 비트율로 부호화하는 중요한 기술이다. 일반적인 전역 탐색 방법을 사용하면 많은 계산량이 요구된다. 이전의 많은 고속 움직임 예측 방법들은 탐색점의 수를 줄이는데 초점을 두고 있기 때문에 움직임 백터 예측의 정확도가 낮다. 그러므로 본 논문에서는 주위 볼록간의 시공간적 상관관계를 이용하는 새로운 움직임 예측 방법을 제안한다. 신뢰할 수 있는 예측 움직임 벡터(Reliable Predicted Motion Vector : RPMV)를 정의한 후 전역 탐색 방법과 결과를 비교하여 RPMV의 성능을 검증한다. 검증된 RPMV 의 크기와 방향을 이용하는 새로운 움직임 백터 예측 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 방법을 현재까지 제안된 방법 중 효율적인 것으로 알려진 Nearest Neighbor 방법과 비교하였을 때 약 l1∼14% 정도 속도 향상이 있었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제35권2호
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pp.264-270
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2011
본 연구는 직렬배열 상태에 놓인 3원주 주위의 유동장 특성을 PIV를 이용하여 파악한 것이다. 실험은 레이놀즈수 Re=$3.0{\times}10^3{\sim}5.0{\times}10^3$ 범위 내에서 수평간격비(P/D)를 P/D=1.25~3.75로 변화시켜가며 행하였다. 각각의 실험 파라메터에서 Strouhal 수, 와도변화, 순간 및 평균 속도벡터 및 속도분포를 측정하였으며 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 3번째 원주 후방에서 측정한 Strouhal 수는 수평간격비 P/D에 따라 크게 3가지 영역으로 구분되며, 각 원주의 후류에서의 흐름 패턴은 이들 영역에 따라 달랐다. 각 원주 후방에서 시간평균 흐름은 거의 정체상태에 있었으며, 그 정체영역의 크기는 1번째, 2번째, 3번째 원주 순으로 작았다. 2번째 원주 전, 후방 영역에서는 받음각 미소 (${\alpha}= {\pm}5^{\circ}$)에 따라 서로 반대방향의 볼텍스가 형성했다.
본 논문에서는 $4{\times}4$ 단위의 하다마드 변환을 이용한 새롭고 효과적인 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 하다마드 변환은 덧셈과 뺄셈으로만 이루어져 있기 때문에 고속 알고리즘에 적합하다는 장점이 있다. 제안하는 알고리즘은 세 단계로 이루어져 있다. 먼저 하다마드 DC(Direct Current) 계수를 이용하여 움직임 추정의 조기종결여부를 블록의 특성에 적응적으로 적용하고 이전 프레임의 움직임 벡터를 이용할지를 결정한 다음, 하다마드 AC(Alternating Current) 계수를 이용하여 영상의 복잡도를 구하여 정합 스캔 순서를 적응적으로 결정한다. 마지막으로 제안하는 알고리즘을 MVFAST와 PMVFAST 알고리즘에 적용했다. 모의 실험 결과 제안하는 알고리즘은 계산 속도와 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) 면에서 MVFAST와 PMVFAST 알고리즘에 비해 매우 효율적임을 나타냈다.
본 논문에서는 배경의 움직임이 유발되는 능동 CCD 카메라를 통하여 실시간으로 포착되는 영상 데이터를 대상으로 카메라의 사전 설치 정보나 좌표 보정(calibration) 없이 강체(rigid body) 혹은 비 강체(non-rigid body)의 움직이는 물체를 추출하고 이의 이동 방향을 판단하여, 추적하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 이동 물체의 영역분할을 위하여 동체의 형태를 규정하는 특징 점을 추출하고, 시간에 따른 특징 점의 이동 벡터로 구성된 특정 플로우 필드(feature flow field)를 구한 후 이들을 다차원 특정 공간상에서 군집화(clustering)함으로써 동체를 추출한다. 제안하는 IRMAS(lncremenatal Rotational Minimum Angle Search)에 의하여 군집화된 특정점들의 볼록 다각형(convex hull)올 구함으로써 이동 물체의 개괄적인 외곽 형태를 재 구성한다. 또한, 이동 궤적의 갑작스러운 변화를 가져올 수 있는 동작 특성을 가지는 이동 물체의 효과적인 추적을 목적으로 개선된 선형 예측기를 사용하였다. 이동 궤적 예측기는 기존의 선형 예측기의 차수를 이동의 변화도에 따라 적응적으로 조정함으로써 예측 오차를 감소시켜, 빠른 속도로 이동 궤적에 수렴한다.
전 세계적으로 방송사 및 영상 관련 기관들의 비디오 기반 시스템이 디지털로 전환되고 있다. 이송 과정에서 발생하는 디지털 드롭아웃은 콘텐츠의 질을 낮추게 만든다. 게다가 디지털 드롭아웃에 초점이 맞춰진 연구가 매우 미미하며 기존 방법들로 해결하기에는 한계점이 존재한다. 상기 이유로, 우리는 디지털 드롭아웃 블록이 가지는 독특한 패턴들의 주파수 특성을 강조할 수 있도록 이산 코사인 변환 (Discrete Cosine Transform) 계수를 기반으로 하는 새로운 특징표현 방법을 제안한다. 또한, 분류를 위해 특징 벡터를 효율적으로 활용할 수 있는 SVM 기반의 오류블록 분류방법을 활용한다. 더 나아가 이 방법은 기존 방법들의 프레임 간 연속성을 이용해 발생하는 문제점들을 극복하였다. 단독 프레임의 정보만을 이용함으로써 빠른 물체의 존재하에서도 동작이 가능하고, 특정 모델이나 추정이 필요하지 않아 최소의 복잡도 하에 오류 검출이 가능하다.
임도는 산림자원을 효율적으로 관리하기 위한 주요 기간 시설물로서, 임업 시업측면뿐만 아니라 휴양, 산림재해, 산촌경제 등의 다양한 목적에 반드시 필요한 시설물이다. 우리나라에서는 지난 1980년대 이래 효율적 산림자원 관리를 위한 국가적 사업으로 임도개설이 활발하게 이루어져 왔으나, 저예산의 사업특성에 따라 정확한 임도 위치를 나타내는 임도망도가 제대로 갖추어져 있지 않다. 산림지리정보체계 사업의 중요 주제도로서 수치 임도망도의 개선이 시급한 실정이다. 본 연구의 목적은 현존 임도망의 위치를 정확히 보여줄 수 있는 수치임도망도의 제작 및 갱신 방법에 따른 수치지도의 정확도와 제작과정의 효율성을 비교분석하고자 한다. 국공유림과 민유림에 다양한 임도가 분포하고 있는 충남 오서산 지역의 35km 임도를 대상으로 GPS 측량, 위성영상, 정사항공사진, 수치항공사진 도화 등 네 가지 방법으로 수치 임도망도를 제작 비교하였다. 벡터지도의 정확도는 수치사진측량시스템으로 도화된 임도망도가 GPS를 이용한 실측 임도망과 가장 일치된 결과를 보여주고 있으나, 작업에 소요되는 시간은 다른 방법에 비하여 가장 길게 나타났다.
Escherichia coli 의 superoxide 라디칼 유도발현성 유전자의 탐색을 위하여 먼저 superoxide 라디칼에 의하여 발현이 유도되는 프로모터를 탐색하였다. 이를 위햐여, 프로모터 탐색벡터인 pJAC4 를 이용하여 E. coli MG1655 균주로부터 프로모터 library 를 구성하였다. Ampicillin 농도구 배정판법을 이용하여 프로모터 세기가 다른 클론들을 구별하여 프로모터 세기가 약한 것부터 중간정도까지 383개의 클론을 선별하였다. 이들 프로모터 클론들의 superoxide 라디칼 유도발현성을 paraquat 를 첨가한 ampicilin 농도구배평판에서 조사하였다. 이중 3개의 클론이 paraquat 에 의하여 유도됨을 확인하였고, 유도배율은 1.4-4배 정도이었다. 이들 프로모터의 염기서열을 결정한 결과 기종의 database 에 등록되어 있는 E. coli 염기서열들과는 다른 새로운 유전자임을 알았다. 이들 프로모터에 대하여 primer 연장법과 SS1 뉴클리아제 분석을 총하여 전사개시 자리를 결정하였고, paraquat 처리시 mRNA 의 양이 증가함을 관찰하였다. 특히 클론5의 경우는 두개의 전사개시 위치를 가지고 있으며, paraquat 처리시 상위 부분의 전사개시자리가 성택적으로 사용됨을 알 수 있었다. 프로모터 서열을 검색한 결과, RNA 중합효소($E\sigma^{70}$)에 의햐여 인지되는 -10과 -35부위를 가진 클론은 클론 5 뿐이었고, 나머지는 보존된 염기서열을 찾을 수 없었다. 이는 이들 프로모터들이 독특한 부류에 속하는 종류들로서, 새로운 전사조절인자를 요구할 가능성을 시사한다.
디지털 고성능 영상장비의 대중화와 강력한 이미지 편집 소프트웨어의 출현으로 인해 고품질의 위 변조가 가능하게 되었다. 특히 화폐 위 변조 범죄가 급격히 증가하고 있지만, 일반인이 위 변조 지폐를 발견하는 비율은 낮은 수준이다. 본 논문에서는 범용 스캐너를 이용하여 위 변조 지폐를 판별할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘에서는 위 변조 지폐를 출력하는 과정에서 나타나는 인쇄물의 고유한 특징에 기반하여 위 변조 여부를 판별한다. 비지역적 평균 알고리즘을 이용하여 인쇄 과정에서 나타나는 노이즈 특성을 추출하고, 명암도 동시발생 행렬을 계산하여 지폐의 특징값을 추출하였다. 추출한 지폐의 고유한 특징값을 학습기반 데이터 분류기에 적용하여 위 변조 여부를 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 총 324장의 1만원권 지폐와 8대 프린터에서 출력한 위조지폐 이미지로 실험하였다. 또한 노이즈 추출에 있어 기존 프린터 판별 기술에서 사용되었던 위너필터와 이산웨이블릿변환 기반 알고리즘과 비교 분석을 수행하였다. 그 결과 제안한 알고리즘이 위 변조 판별에 있어서 94% 이상의 정확도를 보였으며, 위 변조 지폐 인쇄기기 식별에 있어서는 93% 이상의 정확도를 보여서 기존 프린터 판별 기술을 이용한 것보다 우수함을 보였다.
2002년부터 2010년까지 봄에 관측된 황사는 모두 66회였다. 월별로 보면, 3월에 26회, 4월에 23회, 5월에 17회로 5월의 황사는 3, 4월에 비해 드문 현상이다. 2010년 5월 22일부터 25일까지 동아시아에 나타난 황사는 발원하여 이동하면서 한반도를 비껴 일본으로 갔다. 이 황사는 22일 몽골 및 중국 북부지역에서 강한 저기압이 발달하면서 그 후면을 따라 남동진 하였고, 3일 뒤인 25일 일본에서 황사가 관측되었다. 본 연구에서는 사례기간의 종관기상 분석, 기류의 이동 방향, 위성을 이용한 황사의 수평 분포 등을 분석하였다. 그 결과 남중국해에서 발달한 저기압이 북상하면서 그 중심이 한반도 가장자리에 위치하였기 때문에 중국 내륙으로 내려온 황사는 저기압성 기류를 따라 한반도를 돌아 일본으로 이동한 것으로 분석되었다. 이러한 기류의 흐름은 850 hPa면의 바람벡터와 풍속장 분석 및 1000 hPa면의 상대습도 분포에서도 나타났다. 300 hPa 일기도상에서 제트기류는 몽골 서쪽 부근에서 남동진하여 몽골 내륙으로 사행하였다. 이후 이 기류의 영향으로 지상에서 한반도에 저기압이 발달하였는데 이는 황사가 한반도를 돌아 일본으로 이동한 결정적인 흐름이었다. 72시간의 후방공기궤적 분석결과, 일본에서 맨눈으로 관측된 곳의 기류는 모두 중국 산동반도와 동중국해에서 유입된 것으로 나타났다. 황사의 수평분포 결과, MODIS 위성의 RGB 영상에서 5월 24일에는 중국 산둥반도와 동중국해, 일본 규슈지역 남서쪽에서 황사가 탐지되었고, 5월 25일에는 동중국해와 일본 남해지역으로 황사가 이동되는 것을 확인할 수 있었다. 지금까지의 황사 연구는 우리나라에 영향을 미치는 황사의 발원지나 황사의 이동 경로 또는 에어러솔의 특성에 대한 연구가 대부분이지만, 이후 본 연구에서 분석된 사례와 같은 황사가 발생했을 경우 황사예보에 효과적으로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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