본 논문에서는 3차원 선소로부터 건물의 rooftop 평면을 추정하는 새로운 기법이 제안되었다. 3차원 rooftop 평면 추정은 3차원 선소의 계층적 grouping에 기반한 것으로, 끊어진 3차원 선소의 병합으로부터 시작된다. 병합된 3차원 선소는 평면 추정기법에 의해 rooftop 검출에 적용되는데, 평면 추정을 위해 T자형 모서리 및 L자형 모서리 검출을 통해서 신뢰성 있는 접속점이 구해진다. 구해진 접속점에 의해 가정된 rooftop 평면이 발생될 수 있으며, 건물 평면의 속성에 의해 최종적으로 검증되어, 건물의 rooftop 모델이 결정된다. Avenches 항공영상 데이터로부터 구해진 모의영상에 의해 실험이 수행되었는데, 실험 결과 0.4 - 1.3 meter의 오차를 가진 rooftop 평면 모델이 구해졌으며, 이는 종래의 영역기반 스테레오에 의해 구해진 고도에 비해 정확도가 2.5배 정도 향상되었음을 알 수 있었다.
조립체 공정은 많은 부분이 자동화 되었지만 결함 진단 부분에서는 포괄적인 의사 결정을 지원하기 위해 다양한 분야의 전문성과 지식을 필요로 하기 때문에 자동화가 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 다양한 분야의 전문가가 쉽게 접근할 수 있고 직관적으로 이해할 수 있는 영상 정보를 이용한 조립체 결함 분석 지원시스템을 제안한다. 본 시스템은 영상 정보와 제품 설계 정보 그리고 결함탐지 정보를 병합함으로써 조립체에서 효과적으로 결함을 분석하도록 지원한다. 제안된 방법은 라벨링을 이용하여 조립체의 영상을 부품 단위로 분할하고 확장된 속성 관계 그래프(eARG)를 사용하여 설계 정보와 결함 분석 정보를 일관되게 표현하여 결함 정보를 영상 정보로부터 접근할 수 있도록 한다.
본 논문에서는 공간적 영상분할을 수행할 때 기존의 watershed 알고리즘과 그것의 수정 알고리즘에서 발생하는 과분할 문제를 해결하기 위한 개선된 watershed 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 주요 개념은 담수 단계에서 임계치보다 얄은 집수분지를 더 깊은 인접 집수분지에 병합하는 것이다. 따라서, 담수가 진행되는 과정에서 기존의 집수분지의 성장과 새로 담수가 일어나는 집수분지에 대한 추출이 이루어진다. 논문의 후반부에 몇 가지 MPEG 시험 영상을 사용하여 실험한 결과를 제시한다. 결론적으로, 제안된 알고리즘은 기존의 watershed 알고리즘에 아주 작은 계산시간을 추가함으혹서 적용된 임계치에 따라 좋은 분할결괴를 나타낸다.
플래시 메모리는 동작 특성상 메모리 영역에 대한 덮어쓰기(overwrite)가 불가능하고 메모리 쓰기를 위해서는 삭제(erase) 연산을 반드시 먼저 수행해야 한다. 삭제 연산은 읽기 연산에 비해 많은 시간이 소요되므로 될수록 줄이는 것이 플래시 메모리의 수행 성능 향상에 유리하다. 본 논문에서는 플래시 메모리에 대한 삭제 횟수를 줄이기 위해 데이터베이스 페이지에 대한 쓰기 연산을 지연하는 지연쓰기 기법을 제안한다. 이 기법은 페이지에 대한 갱신이 일어날 때 페이지캐시 내의 해당 페이지에 대해서는 갱신을 수행하되 그것을 유발한 레코드 연산(레코드 삽입, 갱신, 삭제)은 별도의 지연쓰기 큐에 기록한다. 그리고 레코드 연산이 지연쓰기 큐에 저장되어 있는 동안에는 해당 페이지에 대한 갱신은 보류한다. 만약 해당 페이지를 다시 읽어야할 필요가 있을 때에는 지연 쓰기 큐에 저장된 갱신 정보와 병합하여 갱신된 페이지를 페이지 캐시에 적재한다. 이는 갱신되는 페이지의 개수와 단일 페이지에 대한 갱신 횟수를 감소시키는 효과를 가져온다. 따라서 플래시 메모리의 삭제 및 쓰기 연산을 감소시켜 데이터베이스 시스템의 수행성능을 향상시키게 된다.
여러 사이트에서 구축된 공간 데이터를 효율적으로 관리 및 공유하기 위해서는 대용량의 정보를 처리할 수 있는 분산 공간 데이터베이스 시스템의 사용이 필수적이다. 이러한 분산 공간 데이터베이스 시스템상에서의 분산 공간 죠인 질의는 공간 데이터의 대용량성과 그 복잡성으로 인하여 공간 연산의 지펴져 부하와 네트워크상의 전송 부하를 발생시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 세미죠인 기반의 공간 죠인 기법들이 제안되었으나 공간 죠인 연산을 특정 서버에서만 수행하여 병목현상을 발생시키기 때문에 결국 질의 처리시간이 증가된다. 본 논문은 이러한 분산 공간 데이터베이스 시스템에서 수행 비용이 많이 드는 원격 사이트간의 공간 죠인 연산에 대해 R+-tree 공간 색인을 사용하여 병렬적으로 수행하는 기법을 제안한다. 본 기법은 R+-tree 공간 색인을 이용하여 공간 죠인 연산의 대상이 되는 릴레이션들을 중첩이 없는 두개의 릴레이션들로 분할한 후 질의 수행에 참여하는 두 서버에 죠인 연산을 분배하고 병렬적으로 처리하여 결과들을 병합한 다음 클라이언트에게 전송만다. 본 기법은 릴레이션을 분할하여 각 서버에서 공간 죠인 연산을 병렬적으로 처리하므로 처리 비용을 절반으로 감소시키며. R+-tree의 영역에 해당하는 객체들만 죠인 연산에 참여하게 함으로써 네트워크 전송 비용을 감소시킨다
잡음의 혼입, 추가적인 데이터의 삽입에 의해 많은 catchments basins 이 보다 더 부분 분할되어 local minima 가 증가하는 경우 훼손된 Watershed 영상은 관련된 객체 윤곽들이 소실되는 over segmentation 이 발생한다 제안된 Watershed 영상 분할 알고리즘은 반복적으로 유사 gray level 분포를 지니는 인접 영역을 병합, 영상 복원하여 기존의 알고리즘보다 우수한 효과를 나타낼 것으로 기대된다.
3D MMORPG(Massive Multi-play Outline Role Playing Game) 게임은 넓은 3차원원지형을 실시간으로 표현되어야 하며, 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 이러한 지형 처리를 위하여 메쉬나 버텍스, 혹은 폴리곤으로 사실적인 지형처리와 렌드링 속도 향상을 위하여 3차원 폴리곤을 동적으로 생성시키는 방법을 이용하려고 한다. 넓은 지형을 처리하기 위해서는 전체를 한번에 표현하기보다는 페이지 단위로 처리하기 위하여 격자화된 타일로 이루어진 맵으로 처리할 수 있다. Height field 처리 기법은 일정한 영역을 페이지 단위로 구분하고 처리할 수 있다. 옥트리를 이용하여 공간을 입체적인 컬링 방법으로 분할하고, 이를 세부 수준으로 나누어 처리하기 위해 CLOD(Continuous Level of Detail) 개념을 적용할 수 있다. 거리의 변화에 따라 지명을 표현하는 vertex들을 병합 또는 삭제함으로써 그 표현의 정도를 동적으로 달리 할 수 있는 CLOD를 이용하여 카메라의 위치와 방향에 따라 적절한 폴리곤을 생성해 낼 수 있다. 본 논문은 3 차원의 넓은 외부 지형을 실시간으로 처리할 경우 발생되는 그래픽 문제를 해결하기 위해 사용되는 방법 중에서 대표적인 방법을 통하여 효율적인 처리 기법을 제시하려 한다.
Since the region segmentation at high resolution contains most of viable semantic object contours in an image, the bottom-up approach for image segmentation is appropriate for the application such as MPEG-4 which needs to preserve semantic object contours. However, the conventioal region merging methods, that follow the region segmentation, have poor performance in keeping low-contrast semantic object contours. In this paper, we propose an image segmentation algorithm based on classified region merging. The algorithm pre-segments an image with a large number of small regions, and also classifies it into several classes having similar gradient characteristics. Then regions only in the same class are merged according to the boundary weakness or statisticsal similarity. The simulation result shows that the proposed image segmentation preserves semantic object contours very well even with a small number of regions.
본 논문에서는 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출과 개선된 RBF 네트워크를 이용한 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 번호판 영역은 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용하여 추출하고 개별 문자는 히스토그램 방법과 위치 정보를 이용한 방법에 윤곽선 추적 알고리즘을 병합하여 추출한다. 개별 문자 인식은 ARTI 알고리즘을 개선하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 차량 번호판 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 트루 컬러 차량 영상 155개와 그레이 컬러 차량 영상 100개를 대상으로 실험한 결과, 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출 방법이 임계화를 이용한 차량 번호판 추출 방법, RGB와 HSI 컬러 정보를 각각 이용한 차량 번호판 추출 방법보다 추출률이 개선되었으며, 인식 성능도 개선된 신경망의 학습 알고리즘이 기존의 학습 알고리즘들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
This paper presents a brush stroke direction creation method to distill painterly expressions from picture images. In actual paintings, each brush stroke has the same directionality in one segmented area. but directionality changes in the area of image border edges. This study employed the following methods to implement the directionality of the brush stroke area by: (1) detecting edge in input images, (2) region splitting and merging based on quad-tree division method, and (3) composing a direction map to create brush strokes with the same directionality in the segmented area. The results of the implementation enabled the simulation of the directionality of the stroke area shown in actual paintings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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