물리적 데이터베이스 설계기법은 최적의 질의처리 성능을 제공하기 위하여 데이터베이스의 액세스 구조를 결정하는 과정이다. 본 논문에서는 변환기법을 이용한 공간 액세스 구조의 물리적 데이터베이스의 설계를 위한 영역분할 전략을 제시한다. 변환기법을 이용한 공간 액세스 구조는 원공간(original space)에서의 공간 객체들을 공간의 차원을 두 배로 하는 변환공간(transformation space)내의 점 객체들로 변환하여 관리하는 방법이다. 먼저, 원공간에 주어지는 모든 공간 질의가 변환공간에서는 한가지 형태의 범위 질의로 변환되는 특징이 있음을 보인다. 그리고, 변환공간상에서 이 범의 질의가 위치하는 질의 영역의 모양과 데이터 페이지가 위치하는 페이지 영역의 모양 사이의 관련성을 이용하여 질의처리의 성능을 향상시킬 수 있는 영역분할 전략을 제안한다. 성능평가의 결과에 의하면, 주어진 질의 패턴에 따라 최적의 공간 액세스 구조를 구성할 수 있었으며, 이차원 원공간에 대한 사차원 변환 공간인 경우에 질의의 형태에 따라 질의처리의 성능이 다섯배 이상까지 향상되었다.
본 논문은 영상내의 중요한 특징인 에지와 영역을 동시에 고려한 상호 보완적인 영상분할 기법을 제안한다. 에지 또는 영역에 기반한 기법은 서로 상반된 관점의 접근방식으로 에지의 국부적인 특성 또는 영역의 전 역적인 특성에 기반을 두고 있는 반면에. 제안한 하이브리드 기법은 에지 및 영역의 순차적 확장을 통해 이 두 가지 특성을 동시에 고려하고 있다 에지는 에지 검출기로부터 얻은 그래디언트의 임계값을 통해 확장해가며 영역은 Watershed 변환으로부터 얻은 초기분할의 영역간 유사성 및 경계선 길이를 이용해서 확장해 간다. 실험에서, 에지와 영역의 상호작용을 고려하지 알은 개별적인 기법들과 비교함으로써 제안한 알고리즘의 효과성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 패치매치 기법 및 분할 기법의 조밀 깊이지도들의 효율적인 결합을 통해 기존의 패치매치 기반의 방법들이 낮은 깊이값 추정 정확도를 보인 영역들인 텍스처가 부족한 영역과 기존의 분할 기반 방법들이 깊이값 추정에 한계를 보인 세밀한 영역에서의 깊이값 추정 정확도를 동시에 높이고 고품질의 조밀 깊이지도를 얻는 것을 목표로 한다. 이를 위해 제안한 방법에서는 신뢰지도를 바탕으로 패치매치 기법의 조밀 깊이지도, 조밀 노말지도와 분할 기법의 조밀 깊이지도, 조밀 노말지도의 초기 결합 깊이지도 및 초기 결합 노말지도를 생성한다. 이후 각 픽셀에서 원래 픽셀과 주변 픽셀에서의 깊이값, 노말값들로 업데이트를 위한 후보들을 만든다. 이후 각각의 후보들에 대해서 깊이값, 노말값, 컬러값들을 바탕으로 비용을 계산한다. 이후 가장 최적의 비용을 가지는 후보값으로 각 픽셀의 깊이값과 노말값을 업데이트한다. 이를 통해 패치매치 기법 및 분할 기법의 조밀 깊이지도들의 장점을 합친 결합 조밀 깊이지도를 생성한다.
본 논문은 영역을 병합할 때 두 영역의 색상 차를 영역 병합의 제한 조건으로 사용하는 칼라 영상 분할 기법을 제안하였다. 이는 먼저 영역의 경계선 정보를 잘 보존하기 위해서 RGB 공간상에서 수리형태학 필터와 변형된 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 칼라 영상을 과분할 한다. 그리고 영역 간의 색상 차를 제한 조건으로 사용하는 영역 병합 과정을 반복 수행하여 칼라 영상의 분할 결과를 얻는다. 이는 인간 시각 시스템이 색상, 채도, 명도의 형태로 색을 구분하는 것을 기반으로 한다. 명도가 낮지 않는 경우에 색차 보다 색상 차가 중요한 요소로 작용하기 때문에 이를 영역 병합의 제한 조건으로 사용한다. 실험결과에서 제안된 칼라 영상 분할 기법은 다양한 칼라 영상에 대하여 적은 개수의 영역으로 동일한 색상을 가지는 영역의 경계선을 유지하는 효율적인 분할을 보임을 확인하였다.
동영상 데이터의 장면 분할은 내용기반 분석을 위해 필요한 기초작업이다. 본 논문에서는 동영상의 매 프레임을 워터쉐드 알고리즘을 통해 객체 중심의 작은 영역들로 나누어 각 영역이 연속적인 프레임 상에서 계속 존재하는가를 파악하는 방법을 통해 장면을 구분하는 새로운 영역기반 장면 분할 기법을 제안한다. 이를 위해 각 영역들에 대한 형태와 공간상의 유사도를 측정해 영역들의 움직임 정도에 따라 동영상 데이터를 동적 구간과 정적 구간으로 나누고 인접한 구간간의 유사도에 따라 그룹화 하는 방법을 통해 장면 분할을 시도한다. 제안하는 기법은 객체들을 표현하는 각 영역을 비교 대상으로 삼기 때문에 명암 변화나 변화에도 오검출 하지 않으면서 효과적으로 장면을 구분해낼수 있는 장점을 갖는다.
영상 분할은 영상을 의미 있는 영역들로 분할하기 위한 기법으로 컴퓨터 비전과 영상 처리 분야에서 중요하게 다루어져 왔다. 또한 영상 분할은 MPEG-4 비디오 표준과 같은 객체 기반 동영상 압축 분야에서도 영상에서 객체 영역을 분할하기 위해 많이 사용된다. 보다 정확한 영역 경계를 얻기 위해 Watershed 알고리즘이 많은 분야에서 적용되고 있다. 그러나 Watershed 알고리즘은 영상내의 경계선 잡음에 매우 취약하고 과분할된 결과가 나타난다고 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 안정화된 역 확산 방정식(Stabilized Inverse Diffusion Equation : SIDE)을 사용하여 잡음에 강인한 분할 특성을 가지면서 다중해상도 접근 방식을 통해 효율도 향상시키는 영상 분할 기법을 제안한다. 또한 본 논문에서는 인접 영역의 레이블을 사용한 영역 투영법과 영역 인접 그래프(Region Adjacency Graph : RAG)를 사용한 영역 병합법도 사용하였다. 제안된 기법을 잡음이 포함된 영상의 분할에 적용시킨 결과 과분할을 감소시키고 분할 효율이 개선됨을 확인할 수 있었다.
이 연구에서는 고해상도 영상의 영상분할단위를 이용한 분석방법의 하나로 영역확장기법을 검토하였다. 먼저 경계추출에 의한 영상분할단위를 기반으로 공간적인 분석이 가능하도록 영상분할단위간의 위상관계를 설정하는 방법을 검토하였다. 다음으로 설정된 영상분할단위간의 위상관계를 바탕으로 한 영역기반의 영역확장 방법을 개발함으로써 영상분할단위를 보다 물체에 가까운 형태로 한 단계 더 처리하였다. 특히 여러 밴드를 활용한 다변량 분석을 시도하여 결과의 신뢰도를 더욱 높이도록 하였다. 그 결과 영상분할단위 기반의 영역확장 결과 영상분할단위가 보다 의미 있는 단위로 발전되었다. 다만 영상분할 단위에 속하는 각 화소의 높은 동질성으로 인하여 통계적 유사성이 통계치에 매우 민감하게 반응하는 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 특징 추출 하모닉 필드(harmonic field)와 비등방 측지선(anisotropic geodesic)을 이용하여 메쉬의 특징 영역을 분할하는 새로운 기법을 제안한다. 기존 대부분의 메쉬 분할 기법들은 경계 영역에 대한 사용자의 명시적인 입력을 요구하지만, 제안된 기법에서는 사용자가 관심 영역의 임의의 정점을 선택하여 직관적이고 편리하게 특징 영역을 분할한다. 사용자가 선택한 정점을 중심으로 오목한(concave) 영역에서 큰 변화를 갖는 하모닉 필드를 생성한다. 생성된 하모닉 필드에서 하나의 등위선(isoline)을 선택하여 초기 분할 경계선을 정하고, 선택된 등위선에서 최적의 특징점을 추출하여 비등방 측지선으로 연결함으로써 최종적인 분할 경계선을 생성한다. 다양한 실험을 통해 제안된 기법이 사용자의 입력에 민감하지 않으며, 특징 영역 분할에 효과적으로 사용될 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 Active Contour 기반의 영역 분할에서 이미지의 초점값을 이용하여 분할된 영역 사이의 경계를 생성하여 기존의 Active Contour에서 발생할 수 있는 중첩 객체의 동일 객체 인식을 방지하는 기법을 제안한다. Active Contour는 영상에서 객체의 윤곽을 검출하여 윤곽을 기준으로 영상을 분할하지만 중첩되거나 근접한 객체에서의 분할이 정확하게 이루어지지 않아 동일 객체로 인식하는 단점이 있다. 이러한 객체에서의 분할을 위해 영상의 초점값을 이용하여 영상 내에 존재하는 객체의 유사 경계 영역을 생성하고 Active Contour의 결과에 적용하여 경계를 생성한 뒤 초점값 적용으로 인해 생성될 수 있는 홀 영역을 hole filling 과정을 수행하여 보완함으로써 보다 정확한 객체를 추출하였다.
본 논문은 영역을 병합할 때 두 영역의 색상 차를 영역 병합의 제한 조건으로 사용하는 칼라영상 분할 기법을 제안하였다. 이는 먼저 영역의 경제전 정보를 잘 보존하기 위해서 RGB 공간상에서 수리형태학 필터와 변형된 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 켤라 영상을 과분할한다. 그리고 영역간의 색상 차를 영역 병합의 제한 조건으로 사용하는 영역 병합 과정을 반복 수행하여 칼라 영상의 분할 결과를 얻는다. 이는 인간 시각 시스템이 색상, 채도, 명도의 형태로 색을 구분하는 것을 기반으로 한다. 명도가 낮지 않는 경우에 색차 보다 색상 차가 중요한 요소로 작용하기 때문에 이를 영역 병합의 제한 조건으로 사용한다. 실험 결과에서 제안된 칼라영상 분할 기법은 다양한 칼라영상에 대하여 미리 설정된 재수의 영역으로 효율적인 분할 결과를 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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