분산 비디오 부호화기법은 초경량의 비디오 부호화기법에 대한 이론적인 근거를 제공하고 있다. 기존에 많이 연구되어온 분산 비디오 부호화기법은 주로 스탠포드 대학교의 연구에 기초하고 있으며, 피드백 채널을 통하여 비트율을 정교하게 제어하는 방법을 사용하고 있다. 그러나 이 방법은 복호화기에서 수신된 패리티 비트에 의해 복원된 각 프레임의 품질에 대한 평가하는 방법은 제시되지 않고 있다. 본 논문에서는 보조정보에 있는 가상채널잡음을 보정함으로써 왜곡크기를 예측하고 또한 복원된 영상의 화질측정을 손쉽게 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 다수의 실험을 통하여 제안한 방법은 복원된 프레임의 왜곡을 효과적으로 예측할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 강우시 빗방울로 인해 왜곡된 연안 파랑 비디오 영상에서 빗방울 제거와 제거된 영역에 대한 배경 정보를 복원하기 위한 적대적생성신경망을 이용한 영상 강화 방법을 제안하고자 한다. 영상 변환에 널리 사용되는 Pix2Pix 네트워크와 현재 단일 이미지에 대한 빗방울 제거에 좋은 성능을 보여주고 있는 Attentive GAN을 실험 대상 모델로 구현하고, 빗방울 제거를 위한 공개 데이터 셋을 이용하여 두 모델을 학습한 후 빗방울 왜곡 연안 파랑 영상의 빗방울 제거 및 배경 정보 복원 성능을 평가하였다. 연안 파랑 비디오에 영상에 대한 빗방울 왜곡 보정 성능을 향상시키기 위해 실제 연안에서 빗방울 유무가 짝을 이룬 데이터 셋을 직접 획득한 후 사전 학습된 모델에 대하여 전이 학습에 사용하여 빗방울 왜곡 보정에 대한 성능 향상을 확인하였다. 모델의 성능은 빗방울 왜곡 영상으로부터 파랑 정보 복원 성능을 최대 신호 대 잡음비와 구조적 유사도를 이용하여 평가하였으며, 전이 학습을 통해 파인 튜닝된 Pix2Pix 모델이 연안 파랑 비디오 영상의 빗방울 왜곡에 대한 가장 우수한 복원 성능을 보였다.
최근 다양한 분야(건축, 디자인, 영화관)에서 활용되는 디스플레이 기술들은 대체로 평면에 투영하는 프로젝션 기술을 사용하고 있다. 예외적으로 평면이 아닌 곡면에 투영하는 경우도 있었으나, 기술적인 제약으로 왜곡된 영상을 보정하여 사용하는 경우는 드문 상태이다. 그리고 상호작용의 경우는 기계적 장치에 의존한 초보적 형태가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 프로젝션 기술 중에서 원통형 곡면상으로의 투영 기법과 모션인식을 반영한 상호작용 기법에 대해서 논하고자 한다. 3D 영상을 곡면에 왜곡 없이 투영하기 위하여, 본 논문에서는 '2-pass 렌더링' 기법을 이용하였다. 이 기법에서는 현재 렌더링 된 영상을 텍스쳐로 저장한 다음 원통형 물체에 매핑시켜 곡면에 적합한 영상으로 보정한다. 그리고 기계적 장치에 의존하지 않는 상호작용을 위해, 카메라를 통하여 실시간으로 사용자 정보(위치, 방향 값)를 입력 받아 원통형 스크린과 매칭되는 좌표 값을 계산한다. 위와 같은 기법들을 구현하기 위한 실험으로 미디어 아트 작품을 제작하였으며, 투영과 상호작용에 관한 알고리즘을 작품에 적용하였다. 이 작품은 하나의 프로젝터를 사용하여 1/4 원통형 곡면으로의 투영과 상호작용을 수행하였다. 본 연구의 결과는 미디어 아트 작품의 프로젝션 모듈로 사용 될 수 있으며, 공연장 건축, 실내디자인, 체감형 인터랙티브 게임, 가상현실 영화관 등 다양한 분야에 적용 될 수 있다.
빔 프로젝터를 이용한 영상 시스템은 큰 화면을 쉽게 구성 할 수 있는 장점이 있지만 설치하는 과정에서 수동으로 왜곡을 보정하는 단계를 거쳐야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 왜곡 보정과정을 자동으로 수행할 수 있고, 간단한 하드웨어와 소프트웨어로 쉽게 구현 가능한 지그비 기반의 빔 프로젝터 자동 영상 교정 시스템을 제안한다. 제안된 시스템을 통해 스크린이 매우 다양한 각도로 뒤틀리는 환경에서도, 지그비 기반 센서 모듈을 이용하여 영상 투사 영역을 정확히 인지하여 최적의 투영 화면을 제공할 수 있다.
최근 무선 통신 서비스의 증가로 다양한 안테나 모델의 개발이 이루어지고 있으며 안테나 성능 시험을 정확하고 합리적으로 평가할 수 있는 측정 기술에 대한 정량적인 연구의 필요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 안테나의 근역장 측정 시스템에서 안테나 특성의 자동 측정 시스템을 구축하기 위한 안테나의 끝단을 정렬하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 안테나의 하면 영상을 카메라로 입력받아 객체를 추출하고 안테나 객체의 윤곽선을 추출한다. 추출된 윤곽선 정보를 이용하여 객체의 왜곡정도를 측정하며 이를 보정하기 위한 각도를 추출한다. 제안한 알고리즘의 성능을 측정하기 위해 표준 혼 안테나를 이용하였으며 그 결과는 안테나 객체가 효율적으로 추출되고 왜곡 보정을 위한 각도도 측정됨을 보여준다.
본 논문에서는 차량 출입통제, 주정차 단속, 과속 차량 단속 등 다양한 분야에서 사용가능한 신형 차량번호판 검출 방법을 제안한다. 먼저 가우시안 차이를 이용한 필터링을 사용하여 번호판의 연속적인 주요 숫자가 잘 나타나도록 이진화를 수행한다. 이후 번호판의 형태학적 특징을 이용한 반복 레이블링 기법을 이용하여 번호판 영역을 결정한다. 마지막으로 투영 변환을 통한 번호판의 정형화 과정을 거쳐 카메라나 차량의 위치에 따라 발생하는 기울어짐과 같은 왜곡을 보정한다.
본 논문은 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 강체 정합을 통해 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정하여 자궁내막암의 위치를 자동으로 찾는 방법을 제안한다. 영상해상도와 밝기값 분포가 서로 다른 두 영상간 정합의 정확성을 향상시키기 위해 잡음을 제거하고 두 영상의 밝기값 신호 분포의 유사성을 강화시킨다. 유사성이 향상된 두 영상의 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정하기 위해 정규화 상호정보를 최대화 하는 강체 정합을 반복적으로 수행한다. 정합된 영상에서 악성 종양을 쉽게 판별 할 수 있도록 현상확상계수지도를 컬러맵으로 생성하여 T2강조 MR 영상에서 얻은 종양의 후보군에 매핑하여 T2강조 MR 영상과 융합한다. 실험을 위하여 최적화 반복 과정에 따른 정규화 상호정보 수치 수렴 과정을 확인하고, 융합 후 종양 영역이 매핑되는 것을 육안평가를 통해 분석하였다. 제안방법을 통하여 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상을 융합함으로써 종양의 위치를 자동으로 파악하고 자궁내막암의 병기를 확정하는 용도로 활용할 수 있다.
도시화 및 산업화로 인해 불투수면이 지속적으로 증가하고 있으며, 불투수면 증가로 인해 유역의 물순환 구조가 왜곡되고, 비점오염 배출량이 증가하는 등의 문제가 야기되고 있다. 왜곡된 물순환 체계 회복 및 비점오염 배출 저감 등을 위해 중장기 물순환 개선 목표 수립과 관련된 조항이 물환경보전법 상에 추가되어 2020년 시행예정이며, 광주, 대전, 울산, 안동, 김해시 등은 물순환 선도도시로 선정되어 관리되고 있는 등 물순환 개선을 위한 노력이 높아지고 있다. 본 연구에서는 경안천 중권역을 대상으로 HSPF (Hydrological Simulation Program - FORTRAN) 모형을 이용하여 유출량을 모의하여, 소권역별로 물순환요소를 도출하고, 물순환율을 산정 하고자 한다. 모형의 구동을 위한 기상자료는 기상청으로부터 취득하였으며, 지형자료는 환경부의 소권역도, 국토지리정보원의 수치지형도를 활용하였고, 토지피복도는 국가공간정보포털에서 취득한 연속지적도를 토지피복 분류에 따라 재분류하여 구축하였다. 모형의 보정을 위한 유량자료는 환경부 유량측정망과 수위관측소의 유량자료를 활용하였으며, 2013~2017년은 보정, 2008~2012년은 검정기간으로 활용하였다. 도출된 수문모의 결과를 활용하여 2008년부터 2017년까지 소권역별로 매년 물순환율을 산정하고 비교하였다. 본 연구의 결과는 추후 물순환 현황파악을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
목적: 모형실험을 통하여 자기공명영상의 공간왜곡의 정도를 영상획득방향과 펄스연쇄별로 알아보고 실험 조건에서 공간왜곡이 가장 적은 영상 획득 방향과 펄스 연쇄를 찾고자 하였다. 실험 상 얻어진 가장 공간적 왜곡이 적은 영상법은 뇌정위 방서선수술의 적용시에도 실험한 조건중 가장 공간적 왜곡이 적은 영상법으로 인체적용에 도움이 될 것으로 가정하였다. 대상 및 방법: 아클리로 만든 직육면체에 일정한 간격 (2cm)의 아크릴 원형 막대 지름 4mm)를 배치하여 자기공명영상을 위한 모형을 제작하였다. 모형의 내부를 증류수로 채운 후 Leksell 상업용 감마나이프 G-프레임을 씌우고 모형을 자기공명 영상의 중심에 놓고 축상과 관상면의 T1 SE, T2 SE, T2 FSE, MPRAGE영상을 얻은 뒤 영상분석 프로그램(Lleksell Gamma Plan, Version = 5.10)을 이용하여 공간적 왜곡의 거의 없을 것이라고 가정한 CT 영상에서 측정된 막대간의 거리의 차이를 구하고 이것이 각 영상획득 방법과 펄스 연쇄별로 차이가 나는지 또 영상의 가장자리와 중심부에서 차이가 나는지 paired student t-test를 통하여 분석하였다. MR의 각 단면 영상을 영상분석 프로그램에 인식시키는 과정에서도 프로그램에 내장되어 있는 외부 표식자의 좌표의 위치를 통해서 외부표식자의 좌표의 위치를 통해서 외부표식자를 기준으로한 영상의 공간적 왜곡의 정도가 자동으로 측정된다. 결과: 자기공명영상의 공간적 왜곡은 횡단면 영상에서는 감마나이트의 G-프레임의 외부표식자에 의하여 측정된 결과와 모형실험을 통하여 얻어진 결과에서 모두 뇌정위방서선수술에 이용하기에 허용할 만한 1.5mm 이하의 적은 수준의 왜곡 값을 지니고 있었다. 관상면의 자기공명영상은 외부표식자에 의해 왜곡을 측정했을 때, 감마나이프에 적용하기에는 1.5mm 이상의 공간 왜곡값을 보였으나 왜부표식자에 의한 좌표를 통해 구해진 모형실험의 결과에서는 1.5mm 이하로 공간적 왜곡이 오히려 보정되는 결과를 보였다. 결론: 이 실험을 통하여 임상적으로 주로 사용되는 펄스연쇄와 영상획득방향에서 축상 3D MPRAGE기법이 가장 공간적 왜곡이 적은 영상법 임을 알 수 있었다. 현재 사용되는 MR기기의 공간왜곡의 정도는 모형실험의 결과, 1.5mm 이하 수준으로 매우 적어서 다른 영상법에 비해 매우 우수한 MR의 공간 해상력을 고려하면, 실제 인체에 적용하여 뇌정위 방사선수술시 사용항기에도 타영상기법에 비해 손색없는 영상법이 될 것으로 판단된다.
최근에 상용화되어 있는 영상 중 가장 고해상도인 ikonos 영상은 공간해상도가 높기 때문에 더 많은 지형지물 정보를 포함하고 있다. 그러나 이러한 커다란 장점과 더불어 고층건물이나 높은 표고의 지형에서 발생하는 기복변위 보정이라는 소축척 영상에서 볼 수 없었던 새로운 문제가 등장하였다. 특히, 이러한 고해상도 영상들은 산악지역에서 식생에 대한 세밀한 정보를 제공하지만 상대적으로 높은 고도를 가지고 있기 때문에 발생하는 기복왜곡과 그림자 효과가 자료의 이용에 제한요인으로 작용하게 된다. 본 연구에서는 ikonos 고유의 센서정보와 수치지형도를 통하여 획득한 DEM(수치표고모델)을 이용하여 정밀편위보정방법(Difference rectification method) 방법에 의해 기하보정을 수행하고 그 결과 발생하는 산악지역에서는 기복변위를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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