본 연구에서는 인물영상에서 입술영역을 검출하기 위한 확률맵 기반 유전자 알고리즘을 제안한다. 하나의 최적해 탐색에 사용되었던 기존 유전자 알고리즘을 수정하여 입술과 같은 영역 검출에 부합하는 다수의 해를 얻도록 적용한다. 이를 위해 공간좌표를 의미하는 염색체로 각 개체를 표현하고, 보존구간, 세대수에 따른 부분 균일교배, 비중복 선택 등의 유전연산 방법을 도입한다. 또한 HSV 칼라공간에서 HS성분에 대한 확률맵을 제안하고, 이를 적용함으로써 유전자 알고리즘의 속성인 유사 색상에 대한 적응성을 더욱 증대한다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 좌우하는 주요 파라미터 분석, 종료 함수의 종료 조건 $\beta$의 최적값 평가 분석 그리고 교배 방법에 따른 성능 평가 결과를 분석하였으며, 입술 이외의 관심객체 변경에 따른 다른 ROI(Region Of Interest)의 검출에도 유연하게 적응할 수 있음을 관찰하였다.
본 논문에서는 지능형 로봇의 구현을 위한 효율적인 제스처 인식 방법에 대하여 기술한다. 기존의 2차원 기반 제스처 인식 방법들은 제스처의 3차원 특성을 정확하게 표현할 수 없으며, 3차원 정보를 추가로 사용하는 경우 3차원 데이터의 에러와 시스템의 복잡성 때문에 그 활용에 제약이 따랐다. 본 논문에서는 이들 단점을 보완하기 위하여, 3차원 공간에서의 제스처를 효율적으로 정량화하는 방법으로 2차원 형상 정보와 3차원 깊이 정보를 동시에 포함하는 제스처 캡처링 모델 APM(active plane mode)을 제안한다. APM은 외관 특성 및 영상의 노이즈에 덜 민감한 특징이 있으며, 행위자의 변화에도 보다 안정적인 인식을 수행할 수 있는 장점이 있다. 이렇게 추출된 제스처 특징은 주성분 분석법(PCA)과 은닉 마르코프 모델(HMM)을 이용하여 분석되고, 최종적으로 제스처를 인식하게 된다. 본 방법은 서로 다른 15명의 제스처에 대해 실험한 결과 $90\%$ 이상의 인식 결과를 보였으며, 지능형 로봇뿐만 아니라 지적 인터페이스 시스템과 같은 여러 응용 시스템에 적용될 수 있을 것이다.
어떤 물체 영역의 골격(skeleton)을 얻기 위해 세건화(thinning)하는 과정에서 잔가지(parasitic branch)가 발생하므로, 이러한 것을 효과적으로 제거하기 위한 여러 가지 연구가 이루어져 왔다. 이중에서 잔가지가 한 픽셀 두께의 가지로 나타나는 속성에 착안하여, 윤곽선 추적에 의한 대칭 경로(symmetric path)를 검출함으로써 잔가지를 제거하는 방법이 매우 효과적인 것을 알 수 있었다. 본 연구에서는, 이 방법을 영상 분할이나 연결 요소 추출 등에 의해 구해진 물체 영역의 윤곽선 부분에 나타나는 잡영가지 (noise branch)를 제거하는데 활용할 수 있도록 개선한 방법을 제안한다. 즉, 한 픽셀 두께의 잡영가지 뿐만 아니라, 부분적으로 두 픽셀 이상이 뭉쳐져 둥그스름한 덩어리(잡영블랍, noise blob)를 형성하고 있는 잡영가지도 제거할 수 있는 개선된 방법을 제안한다. 대칭 경로를 찾기 위해 4-8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하며, 잡영블랍이 포함된 경우에는 준대칭(quasi-symmetric) 경로를 정의하여 추출한다. 제안한 방법의 시간 복잡도는 윤곽선 픽셀수의 선형 함수로 표현되며, 사용자가 잡영블랍과 잡영가지의 크기를 임의로 설정하도록 하여 융통성있고 다양하게 잡영가지를 제거할 수 있도록 하였다. 실제 형상과 인위적 형상에 대한 실험을 통해 제안된 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.
유비쿼터스 환경이 도래됨에 따라 IT 기술이 진보하고 있으며, 초고속 인터넷 보급으로 인한 다양한 콘텐츠가 생성 및 전파되고 있다. 콘텐츠란 인터넷이나 컴퓨터 통신망에서 사용하기 위하여 문자, 부호, 음성, 음향, 클라이언트, 영상 등을 디지털 방식으로 제작하여 처리 및 유통하는 각종 정보 또는 그 내용물을 통틀어 이르는 개념이다. 이러한 콘텐츠는 통신망을 통하여 공유되며 이로 인해 사용자 지식의 폭을 넓히고 표현의 자유를 얻을 수 있다. 이러한 이유로 사용자 참여가 점차 증대되고는 있지만 최근 저작권자의 동의 없이 무분별하게 콘텐츠가 유포되고 있어 콘텐츠 제작 과정에서 많은 문제점이 발생하고 있다. 이를 해결하기 위하여 콘텐츠 사용을 정당한 사용자로 제한하고, 콘텐츠 보호 및 안전한 다운로드를 제공하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 콘텐츠를 다운로드 시 안전하게 다운로드 받을 수 있는 시스템(SDCS : Secure D-CAS System)을 제안하고자 한다.
기존의 위성 영상이나 지도 이미지를 이용한 지형의 3차원 시각화 방법은 전처리 과정이 복잡하고 3차원 지형의 생성에 필요한 데이타가 방대하다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 수치지도를 이용하여 등고선 정보를 획득하고 이를 바탕으로 3차원 지형을 자동으로 생성할 수 있는 지형의 3차원 시각화 방법을 제시하고자 한다. 또한 지형 데이타의 3차원 시각화를 위해 반드시 처리해야 하는 세가지 문제인 등고선 대응 문제, 타일링 문제, 지맥 문제를 효율적으로 처리할 수 있는 방법을 소개한다. 이를 위해 가상 등고선의 개념을 정의하고 왜곡된 등고선을 대응되는 등고선과 유사한 모양이 되도록 확장하여 3차원 표면을 생성할 수 있도록 한다. 이 방법은 3차원 지형을 정확하고 세밀하게 표현할 수 있는 장점이 있다.
영화는 오리지널 시나리오에 의해서만 제작되는 것은 아니다. 영화는 그것의 스토리를 소설, 만화, 연극 등의 공연예술, 그리고 이전에 제작된 영화 등 다양한 곳으로부터 차용한다. 그 중 만화는 1960년대 이후 점차 스토리 원천으로서 중요성을 부각시키고 있다. 만화가 말과 이미지가 융합된 표현매체라는 점에서 다른 형태의 스토리 원천보다 영상화작업에 좀 더 적합할 가능성이 높다. 특히 컴퓨터 그래픽의 발전으로 인해 만화에서만 구현될 수 있었던 상상의 세계가 영화에서도 실현이 가능해지면서 만화의 이미지는 만화 내에서만 머물려있지 않게 된다. 본 논문은 만화와 그것의 영화로의 전환의 관계를 고찰하고자 한다. 먼저 한국에서 진행된 만화의 영화화 작업의 사례들을 살펴보고자 한다. 그리고 허영만의 <식객>을 하나의 사례 연구로 삼아서 만화와 영화 사이의 상이한 점들을 분석하면서 만화와 그것의 영상물로의 전환의 의미를 파악하고자 한다.
팍스시스템은 의료 영상을 디지탈화한 시스템이다. PACS데이터는 초창기 CR(Computed Radiography)의 경우 10MB내외의 데이터를 발생하였으나 의료장비의 발전으로 인해 DB(Digital Radiography)는 20MB이상의 데이터를 발생하였다. 또 CT(Computed Tomography)의 경우 0.5MB데이터를 100Slice내외의 데이터를 발생하였으나, 현재는 Cardiac/PET 등의 CT는 Multi Frame을 지원하며 300~5000Slice이상의 데이터를 발생하게 됨에 따라 네트워크에 상당한 트래픽이 발생하여 병원 진료 환경에 심각한 영향을 초래한다. 또한, 스마트 폰, 태블릿 pc등의 발전으로 인해 많은 사용자들은 실시간 또는 멀티미디어와 같은 데이터 표현 방식으로 팍스 데이터를 보길 원할 것이며, 팍스 시스템 또한 그러한 요구조건을 만족시키기 위해 발전하고 있다. 병원에서 사용하는 네트워크는 인터넷 서비스의 모토인 best effort방법을 일반적으로 사용한다. 이러한 데이터 전송방식은 진료에 직접적인 영향을 미치는 팍스 데이터의 전송에 영향을 미칠 수 있다. 특히 네트워크의 트래픽이 제한적인 환경에서 높은 대역폭을 요구하는 멀티미디어 팍스 데이터를 다수의 사용자들이 전송받기 원하면 지연시간으로 인해 원활한 진료진행을 방해 받을 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 네트워크 개발자들은 QoS라는 개념을 도입하였고, 여러 계층에서 QoS를 보장하기 위한 연구가 진행되였다. 일반적으로, 네트워크에서 QoS를 지원하기 위한 여러가지 형태의 연구들을 조사하고, 분산 시스템을 제어하기 위한 DDS 미들웨어에 대한 연구를 기반으로 병원 네트워크에서 적용 방안을 설계하고 시뮬레이션을 통해 검증함으로써 새로운 형태의 병원 네트워크를 제안하고자 한다.
최근 북한지역에 발생한 홍수와 가뭄 등 심각한 자연재해의 원인이 악화된 식량난으로 인한 과도한 산림의 훼손으로 추정되고 있어 북한 지역의 산림 생태계에 대한 연구의 필요성을 더욱 확인하는 계기가 되고 있다. 위성자료로부터 얻을 수 있는 식생지수(NDVI)는 농작물, 초목, 산림등과 같은 중요한 식생자원을 모니터링 하기 위해 설계된 도구로 식생의 활력도를 정량적으로 표현할 수 있다. 또한, 식생지수는 개략적인 식생을 파악하는데 주로 사용되기 때문에 초기조사에 많이 이용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 개마고원지대를 포함하는 표고 1000m 이상의 한대림지대의 산림식생에 대해 9년(2000~2008)간의 시계열 MODIS영상에서 나타나는 식생지수의 생물계절 특징을 분석하였다. 식생이 성장하기 시작하는 시기(the beginning of the growing season)는 5월 9일 이후부터 5월 25일 사이의 기간으로 나타났고, 식생의 휴면 시기(the end of growing season)는 9월 14일부터 9월 30일 사이 기간으로 관측되었다. 이는 4월 초에 시작하고 10월에 사라지는 한반도의 일반적이 식생패턴보다 성장은 한달 늦게, 휴면은 한달 이르게 한다는 것이 확인되었다. 또한, 8월 초순의 NDVI 값이 9년 동안 계속적으로 가장 높은 값을 보여주고 있다. 이것은 개마고원지역 및 주변 한대림 지대는 7월 말에서 8월 초순에 식생이 가장 활발한 것을 의미한다. 9년 동안 전반적인 식생지수는 0.2~0.9 값을 보였고, 특이할 점은 9년 동안의 평균적인 NDVI 값에 비해 2002년의 식생의 활동이 봄에 빨리 개화하고 가을에 일찍 지는 패턴을 보였다.
문화재의 현황 파악 및 복원을 위한 3차원 모델링에 있어서 지상 LiDAR와 UAV의 활용방안을 제시하고자 대상 문화재에 대해 지상 LiDAR 측량을 실시하고 UAV 영상을 취득하였다. 이를 통해 생성된 포인트 클라우드의 정확도를 비교하고 3차원 모델의 중첩분석 및 융합 모델을 생성하였다. 그 결과, 문화재의 변위 및 변형을 감지하기 위해 실시하는 3차원 모델링의 경우에는 지상 LiDAR를 이용한 정밀한 모델링이 적합함을 알 수 있었으며, UAV 모델은 지상 LiDAR 모델에 비해 급격한 굴곡이 발생하는 부분을 상세하게 표현하지 못하는 한계가 있지만 UAV 모델은 모델링을 수행하는 범위가 넓으며 실물 문화재의 모델링이 가능한 이점이 있음을 알 수 있었다. 또한 최종적으로 지상 LiDAR 모델과 UAV 모델의 이점을 살린 융합 모델을 생성함으로써 문화재의 기초자료 구축 분야에서 효율적인 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 복소 가우시안 영상 (Complex Extended Gaussian Image, CEGI)을 이용한 3D 메쉬 모델의 블라인드 워터마킹을 제안하였다. CEGI는 메쉬의 법선 벡터 분포를 나타내는 3차원 방향 히스토그램으로, 이는 메쉬의 면적 및 임의의 기준점에 대한 거리로 표현되는 복소 가중치의 합으로 구현된다. 제안한 방법에서는 먼저 3D 메쉬 모델을 모델의 형상에 따라 여러개의 패치로 분할한다. 그리고 워터마크를 삽입하기 위하여 각 패치별로 CEGI를 구한 후에 복소 가중치의 크기가 큰 셀을 선택하여, 각 패치 CEGI 상에 통일한 순위의 셀들에 각각 삽입한다. 그리고 패치의 중점 좌표 및 셀 순위표를 이용하여 원 메쉬 모델없이 워터마크를 추출한다. 이 때, 회전과 같은 아핀 변환된 모델에서는 오일러 각을 이용한 재배열 과정을 수행한다. 실험 결과에서 제안한 방법이 절단, 아핀 변환, 및 랜덤 잡음 첨가등의 기하학적 공격 및 메쉬 간단화 등의 위상학적 공격에 견고하였으며 또한 워터마크의 비가시성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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