급격하게 증가하고 있는 동영상의 관리 도구로써 동영상을 계층적이고 구조적으로 구분하는 동영상 분할은 색인, 요약, 검색 등 다양한 응용 분야에서 공통적으로 적용될 수 있는 핵심 기술이라 할 수 있다. 기존의 적응적 임계값을 사용하는 동영상 분할 방법은 연속되는 프레임 간의 차이 값과 일정 간격의 크기를 갖는 윈도우에서 임계값을 계산하여 동영상 분할을 수행하였다. 그러나 이 경우, 윈도우의 크기보다 전환점의 발생 간격이 짧거나, 주변의 차이 값이 변동이 많으면, 정확한 검출을 하지 못한다. 상기 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 동영상의 포맷에 따라 윈도우의 크기를 결정하고, 윈도우 안에서 가중치를 사용하여 주변 값의 변화에 민감하게 반응하는 개선된 적응적 임계값 결정 알고리즘을 제안한다. 또한 카메라 불빛과 큰 물체의 빠른 움직임 등에 의한 오검출을 줄이기 위해 후처리 기법을 적용하였다. 실험을 통해서 제안된 방법은 기존 방법과 비교하여 3.7%의 성능 향상을 보이며, 변형된 동영상에서 95.5%의 재현성을 갖는 것을 확인하였다. 따라서 제안된 동영상 분할 방법은 기존 방법과 비교하여 정확성이 높고, 다양한 변형에도 재현성을 가지므로 동영상 관리 도구로써 많은 응용 분야에 적용할 수 있다.
Existing area-based stereo algorithms rely heavily on rectangular windows for computing correspondence. While the algorithms with the rectangular windows are efficient, they generate relatively large matching errors due to variations of disparity profiles near depth discontinuities and doesnt take into account local deformations of the windows due to projective distortion. In this paper, in order to deal with these problems, a new correlation function with 4 directional line masks, based on robust estimator, is proposed for the selection of potential matching points. These points is selected to consider depth discontinuities and reduce effects on outliers. The proposed matching method finds an arbitrarily-shaped variable window around a pixel in the 3d array which is constructed with the selected matching points. In addition, the method take into account the local deformation of the variable window with a constant disparity, and perform the estimation of sub-pixel disparities. Experiments with various synthetic images show that the proposed technique significantly reduces matching errors both in the vicinity of depth discontinuities and in continuously smooth areas, and also does not be affected drastically due to outlier and noise.
LiDAR 데이터의 필터링은 원 데이터로부터 건물, 수목 등과 같은 비지면점을 제거하는 과정이며, 이러한 필터링을 통해 DEM을 생성할 수 있다. 대표적인 필터링 방법들로는 분산을 이용한 linear prediction 기법, 주변 점들과의 경사관계를 이용한 slope-based 기법, morphology 필터, local maxima 필터 등이 있으며 이러한 기존의 기법들의 단점을 보완하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 필터링 기법들은 필터의 크기(윈도우의 크기)와 같은 인자를 대상 지역에 적합하게 사용자가 직접 설정해주어야 한다. 더욱이 복잡한 지형, 지물이 존재하는 지역에 적용하기 위해서는 인자를 변형시켜줘야 하며 특히, 다양한 크기의 건물이 존재하는 지역에 대하여 적용하기 위해서는 가변적인 크기의 필터가 필요하다. 이에 본 논문에서는 다양한 크기의 건물이 존재하는 지역에 대하여 필터의 크기를 변화시키지 않고 필터링을 수행할 수 있는 연산기법을 제안하였다. 본 연구에서는 수목이나 자동차 등과 같은 작은 개체의 제거를 위해 고정된 작은 크기의 윈도우를 가지는 모폴로지 필터를 우선 적용한다. 그 후 건물과 같은 큰 개체의 포인트는 이웃 포인트와의 고도차이를 이용하여 인식하고 이웃에 위치하는 지면 포인트로 대체하며, 갱신된 값이 바로 다음 연산에 반영 되도록 한다. 또한 상, 하, 좌, 우 네 방향에 대하여 라인별로 독립된 연산을 수행한 후에 이들을 비교함으로써 오차를 보정한다.
본 논문은 유선 타블렛에서 공진 회로가 적용된 펜의 위치를 알 수 있는 좌표측정 방법을 소개한다. 현재 연구하고 있는 유선 타블렛은 공진회로가 적용된 펜과 루프코일에 라인안테나가 적용된 패드를 사용한다. 공진회로가 적응된 펜을 패드 위에 놓게 되면, 전자기 유도 현상에 의해 발생된 전류를 측정하여 현재 펜의 위치를 알 수 있다. 루프코일에 라인안테나를 설치하면 이를 Differential coil이라고 부르는데 루프 안테나와 라인 안테나 사이에 흐리는 전류를 알 수 있다. 이때 라인안테나를 기준으로 펜의 위치에 따라서 전류량도 변화하며, 또한 라인 안테나를 기준으로 왼쪽과 오른쪽의 전류의 극성이 다르다. 루프회로에 라인안테나를 겹쳐 놓은 형태인 타블렛의 패드는 라인안테나를 순차적으로 변경해 가면서 공진 회로가 적용된 펜에 의해 전자기 유도 현상에 의해 발생된 전류를 측정하게 되며, 이 측정된 값들을 비교하여 좌표를 알아낼 수 있다. 하지만 그 전류의 변화는 아주 적어 직접적인 신호로는 좌표를 알아낼 수 없다. 그래서 우리는 차등증폭을 이용하여 신호를 증폭시켜 신호를 변형한다. 이 변형된 신호를 이용하여 각 라인안테나에서 측정된 전류세기로 좌표를 알아낸다. 이런 연구에서는 전자기 유도현상에 의해 발생된 전류의 세기를 이용해 실제 윈도우 프로그램에서 펜의 위치를 알 수 있는 방법을 찾고, 구현된 모습을 보여준다.
본 논문에서는 Video see-through HMD 에 기반 하여 증강 현실을 위한 손 인터페이스를 제안한다. 착용형 컴퓨터의 입력 장치로써 Video see-through HMD 에 부착된 USB 카메라로부터 영상을 입력 받은 후, HSV 컬러 공간에서 탐색 윈도우 안의 개체를 이중 임계 값을 이용해 손과 팔이 포함된 객체로 분리한다. 그 다음 거리 변형 행렬을 이용하여 손과 팔을 분리하고, 볼록 다각형 외각점 추출을 통해 손 끝의 좌표를 검출한다. 이를 기반으로 한 어플리케이션 "AR-Memo"은 현실세계에서 손끝에 가상의 펜을 증강하여 메모를 하고 이동중에 손바닥을 통해 메모를 볼 수 있다. 증강 현실 기반 손 인터페이스를 사용함으로써 사용자는 이동중에도 직관적으로 입력을 할 수 있다. 또한 어떠한 물리적인 장치나 마커를 손에 부착하지 않기 때문에 자연스러운 인터페이스이다. 본 시스템은 착용형 컴퓨터와 결합되어 사용자에게 편리한 인터페이스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
퍼지 이론과 계산기하학적 수법에 의한 자동요소 생성법, 해석코드 및 상용 솔리드 모델러를 유기적으로 통합한 자동화된 설계시스템을 개발하였다. 본 시스템은 여러 가지 복합현상과 관련된 실제 구조물에 대한 설계기능을 갖고 있다. 정전장 해석, 변형해석 및 모드해석 등과 같은 해석하고자 하는 물리적인 현상에 의존한 형상모델이 자동적으로 유한요소모델로 변환되어 해석을 수행한다. 또한 신경망의 기능을 도입, 통합시킴으로써 설계해의 영역을 유용하게 제시하여 준다. 개발한 시스템은 정전 마이크로머쉰의 성능 평가에 적용하여 그 효용성을 검증하였다.
AQUA/AMSR-E 인공위성 자료를 활용하여 3차원 최적내삽 해수면온도 합성장을 생산하였고 시간평균장과 비교하여 문제점과 한계점을 기술하였다. 3-D SST 합성장은 북태평양 중앙부에서 전체적으로 $0.05^{\circ}C$ 이하의 작은 오차를 보였으나, 위성 결측이 있는 연안에서는 $0.4^{\circ}C$ 이상의 비교적 큰 오차를 유발하였다. 강한 강수나 구름으로 인한 결측이 있는 부분에서는 $0.1\sim0.15^{\circ}C$에 달하는 오차를 보였다. 시간평균장과 비교한 결과, 구름 부근의 화소에서는 해수면온도를 낮게 계산하는 경향이 있었으며, 해수면온도의 공간적 구배를 감소시키는 평활화가 전체적으로 나타났다. 저위도에서 OI SST는 실제 해수면온도에는 없는 불연속성을 만드는 경향이 있었고, 이는 OI 과정에서 사용한 윈도우의 크기와 해양 현상의 수평 규모가 위도에 따라 변화하는데서 기인하였다. 현상의 공간 규모의 척도인 로스비 내부 변형 반경은 북태평양에서 O(1) 정도로 위도에 따른 공간적 변화가 큰 것으로 나타났다. 본 연구는 SST 합성장 생산 과정에 위도와 해수의 수직적 밀도 구조와 밀접한 관련이 있는 해양 현상의 수평적 규모의 시공간적 변동 특성을 고려해야 함을 제시한다.
본 논문은 FPD(Flat Panel Display)시스템에서 전화면 디스플레이에 적용할 수 있는 보간 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 x-형 PMED(Pseudomedian) 알고리즘으로 동영상을 위한 알고리즘이다 x-형 PMED 알고리즘은 보간값 계산에 사용되는 서브 윈도우 형태를 변형한 알고리즘이다. 제안된 알고리즘들에 검증은 C++를 이용한 시뮬레이션을 하였으며, 평가는 PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)값, 주관적인 시각적 평가, 에지 특성 등을 종합적으로 평가하였다.
본 논문에서는 2차원 영상에서 3차원 깊이정보를 추출하기 위해서 진화연산 알고리즘을 적용한 고속 3차원 모델 추출 기법을 제안한다. 진화연산 알고리즘은 자연 선택과 개체군 유전학에 기반 한 생물학적 진화 과정을 통해 최적의 해를 찾는 효율적인 탐색 기법이다. 기존의 스테레오 정합 방법에서 생성되어진 2차원 깊이 정보인 변이 맵은 경계 부근에서 애매한 결과를 도출함으로써 변이의 세밀하고 정확한 정보를 잃어 실 영상과는 다소 차이를 갖는다. 본 논문에서는 소형 유전자 알고리즘을 스테레오 정합환경에 맞게 변형시키고, 생성된 변이 맵의 모호성을 해결하기 위해 이전 세대의 변이 맵으로부터 경계를 검출한 변이 경계정보에서 이웃한 화소의 변이 복잡도를 측정하여 복잡도에 따라 적응적 윈도우를 결정하여 정합에 사용하였다. 실험을 통해 제안한 방식이 이완 처리를 포함한 기존의 정합 방식보다 변이 맵 생성에 있어 보다 상세하고 매끄러운 변이 결과를 얻을 수 있었다.
DTV Full HD급이 보편화되면서 LCD(Liquid Crystal Display)의 잔상효과 제거와 격동적인 화면에서의 고화질 구현을 위해 수신 단에서 후처리 과정으로 움직임 보상 기반 프레임 보간(MCFI)이 사용되고 있다. MCFI는 움직임 정보를 이용하여 삽입될 화면을 보간하는데 이러한 움직임 정보를 후처리 없이 바로 사용하는 건 많은 열화 현상 및 보간 된 물체의 구조 변형 결과를 초래한다. 이에 본 논문에서는 움직임 벡터 후처리 가법으로서 에지 방향 정보기반 가변 가중치 벡터 중앙값 필터를 이용하여 움직임 벡터 처리 기법을 제안한다. 제안한 움직임 벡터 처리 가법은 먼저 소벨 마스크와 가중치 최대빈도필터를 통해 에지 정보맵을 생성한다. 그리고 $3{\times}3$ 윈도우 내 움직임 벡터들의 중앙값을 구한 후 그 중앙값과 윈도우 내 움직임 벡터들과의 변위 값을 이용하여 이상치(outlier) 움직임 벡터를 제거한다. 마지막으로 에지 정보맵의 에지방향 연속성과 움직임 벡터와의 공간적 상호 연관성을 고려하여 가중치 벡터 중앙값 필터를 적용한다. 실험 결과 PSNR은 "0.5 ~ 1" dB, 유사성 명가 지표인 SSIM은 "0.4 ~ 0.8" %의 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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