본 논문에서는 특징점 기반 색상보정을 이용한 다시점 비디오 부호화 전처리 방법을 제안 한다. 다시점 영상은 조명 및 카메라 간의 특성차이로 인해 인접 시점 간 색상차를 보인다. 이를 보정하기 위한 여러 가지 방법 중, 본 논문에서는 영상간의 대응되는 특징점들을 기반으로 상대적인 카메라의 특성을 모델링하고 이를 통해 색상을 보정하는 방법을 이용하였다. 대응되는 특징점을 추출하기 위해 Harris 코너 검출법을 사용하였고, 모델링 된 수식의 계수는 가우스-뉴튼 순환 기법으로 추정하였다. 참조 영상을 기준으로 보정해야할 타겟 영상의 색상값을 RGB 성분별로 보정했다. 테스트 영상을 가지고 실험한 결과 제안한 전처리 방법으로 보정을 하였을 경우, 전처리 과정을 거치지 않았을 때보다 화질 및 압축효율이 향상됨을 알 수 있었다. 또한 누적 히스토그램 기반의 전처리 방식과 비교했을 때, PSNR은 성분별로 0.5 dB ~ 0.8dB 정도 올랐고 Bit rate는 14% 정도 절감되는 효과를 확인 하였다.
최근 우리의 경제는 최대의 변혁과 전환점에 서 있다. 이러한 위기를 극복하기 위해서는 개인과 조직을 새롭게 하려는 창의적인 대안과 경제에 다시 활력을 불어넣는 기업가정신이 필요하다. 본 연구의 목적은 금융기관을 대상으로 조직에 활력을 주는 마케터의 마케팅창조성과 그에 대한 영향 요인간의 관계를 규명함으로써 국내 금융영업점의 마케팅창조성의 수준을 향상시킬 수 있는 마케팅관리 전략을 도출하는데 있다. 본 연구의 발견들과 결론을 이용하여 다음과 같은 금융점포의 창조성을 높일 수 있는 마케팅전략적 시사점을 제안한다. 첫째, 금융점포 관리자의 상품에 관한 지식수준, 특히 상품자체의 지식과 운영환경에 관한 지식의 수준을 향상시키기 위한 관리적 방안을 구체화하여야 한다. 둘째, 금융점포의 마케팅창조성을 높이기 위하여 계획의 정형성을 높일 필요가 있다. 셋째, 금융영업점의 마케팅창조성을 높이기 위해서는 적정한 시간압박수준을 유지해야 한다. 넷째, 금융기관은 금융영업점이 마케팅계획수립시에 본사의 관련 부서들과 활발한 상호작용을 하도록 유도해야 한다. 다섯째, 금융기관은 영업점이 성과를 높이는데 지원을 아끼지 않아야 한다. 여섯째, 금융영업점의 마케팅창조성을 높이기 위해서 금융기관은 영업점 관리자의 상황적인 요인에 대한 관리에 주력해야 한다.
본 논문에서는 비디오 영상을 입력 했을 때 특징점 추적을 통한 다수 영상의 고속 스트칭 기법을 제안한다. 빠른 속도로 특징점 추출을 위해서 FAST(Features from Accelerated Segment Test) 기법을 사용한다. 특징점 정합과정은 기존의 방법과는 다른 새로운 방법을 제안한다. Mean shift 를 통해 특징점이 포함된 영역을 추적하여 벡터(vector)를 구한다. 이 벡터를 사용하여 추출한 특징점들을 정합하는데 사용한다. 마지막으로 이상점(outlier)을 제거하기 위해 RANSAC(RANdom Sample Consensus) 기법을 사용한다. 입력된 두 영상의 호모그래피(homography) 변환 행렬을 구하여 하나의 파노라마 영상을 생성한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 속도가 향상되는 것을 확인하였다.
주기억 데이터베이스 시스템은 주기억장치에서 데이터베이스 전체를 상주시킴으로써 빠른 성능을 보장하므로 현재 실시간 데이터베이스 시스템으로 가장 많이 사용되고 있다. 그러나, 시스템에 장애가 발생했을 때는 주기억 데이터베이스의 내용전체가 손실될 수 있다. 그러므로, 주기억 데이터베이스 시스템의 회복 작업은 매우 중요하다. 또한 빠른 회복을 해줄수 있어야 실시간 환경에 적합할 것이다. 빠른 회복을 위한 방법중의 하나는 검사점을 사용하여 회복할 때 분석해야 할 로그의 양을 줄이는 것이다. 본 논문에서는 기존의 검사점 방법들 중 주기억 데이터베이스 환경에 가장 좋은 성능을 보이는 퍼지 검사점에 관한 방법들을 분석 및 보완하여 빠른 회복을 위한 새로운 기법을 제안한다. 구체적으로, 주기억 데이터베이스를 갱신횟수에 따라 파티션을 나눈 후 각 파티션 단위로 퍼지 검사점을 수행할 때 기존 방법은 검사점수행 순서가 비효율적이서 회복시 필요한 로그의 양을 효과적으로 줄일 수 없다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 파티션별 갱신횟수에 따라 일정한 검사점 수행 간격을 유지하므로 회복시 필요한 로그의 양을 효과적으로 줄임으로써 보다 빠른 회복이 가능하다.
본 논문은 국내·외 (미국, 영국, 일본, 한국)의 교량유지관리활동을 비교하였다. 교량은 물류 및 교통망에 있어 매우 중요한 역할을 하고 있다. 제한된 예산으로 시민에게 적절한 수준의 서비스를 제공하기 위해서는 효율적인 교량 유지관리 활동 (예, 점검 및 보수·보강)이 이루어져야만 한다. 1980년대 후반 급속한 경제 성장은 국내 사회기반 시설 증가로 이어졌고 교량의 개소수 또한 급속도로 증가 하게 하였다. 교량 증가와 함께 노후화 또한 최근 빠르게 진행되고 있으며 이러한 교량 노후화 속도는 교량 유지관리를 담당하고 있는 관리주체에게는 상당한 부담이 되고 있다. 다행이 이러한 과정을 이미 경험하고 있는 해외국가의 체계적이고 종합적인 교량 유지관리 체계는 국내 유지관리 체계에 상당한 시사점을 줄 수 있을 것이라 판단하다. 따라서, 본 연구의 목적은 교량유지관리 선진국 (예, 미국, 영국, 일본)에서 시행되고 있는 교량 유지관리활동을 비교 분석하여 국내 유지관리에 시사하는 점을 분석하였다.
본 논문은 다시점 비디오의 조명 불일치 현상을 효과적으로 보상하기 위한 히스토그램 매칭 기법의 성능을 향상시키는 영상의 에지 방향성을 고려한 전처리 기법을 제안하였다. 다시점 비디오는 카메라 간 서로 다른 위치와 방위로 인해 인접한 시점 영상 간에 존재하는 동일 물체에 색상 차이가 발생할 수 있다. 히스토그램 매칭 기법은 모든 시점 영상의 히스토그램을 정해진 참조시점 영상의 히스토그램에 매칭시켜 다시점 비디오의 조명 불일치 현상을 보상하는 방법이다. 본 논문에서는 히스토그램 매칭을 수행하기 전에 ELA(Edge-based Line Averaging) 선형 보간 기법과 Cosited 대표 값 추출 필터를 결합한 전처리 필터를 선행하여 조명 보상 효과와 다시점 부호화 성능을 향상시켰다. 실험을 통해 제안하는 전처리 기법이 일반적인 다시점 비디오 부호화에 비해 약 2 dB의 평균 PSNR 향상과 34%의 비트율 절감 효과를 가짐을 확인하였다.
본 논문에서는 IR 영상추적을 위하여 가린 표적의 실제 중심을 예측하는 추적창 조절(target window adjustment) 기법을 제시한다. 대표적 분할 추적(patch tracking) 방식인 특징점 추적(feature point tracking)은 표적의 중심과 특징점을 coupling하여 가린 표적의 실제 중심을 예측할 수 있으나, 형상 정보가 적은 영상에서 표적의 ROI(Region of Interest)는 특징점의 분포만으로는 구할 수 없다. 본 논문에서는 상관추적의 추적창 조절 기법과 특징점 추적의 coupling 기법을 결합하여 표적이 장애물에 가리는 경우에도 안정적인 추적창을 유지한다.
국가기준점인 삼각점은 통일원점, 구소삼각원점, 특별소삼각원점으로 구분 설치하였으며, 이들은 설치기관, 시기, 방법, 측량단위와 원점 등이 모두 달라 측량성과가 같지 않으며 제각각 다른 자료체계로 등록되어 있다. 또한 삼각점들의 유지ㆍ관리 소홀로 실용성과에 한계를 드러내고 있으며, 최근 정밀1차기준점측량 성과를 고시하였으나 토지조사사업 당시의 성과와 많은 차이가 있어 지적측량의 활용에 많은 문제를 가지고 있다. 이러한 문제점을 파악하고 개선하고자 경기도 연천군 관내 삼각점과 지적삼각점에 대하여 GPS 관측을 실시하고 현행좌표로 변환하여 등록 자료와 비교 분석하고 이에 대한 문제점과 개선방안을 제시하였다.
영상의 영역 분할을 통한 다시점 영상의 생성기법을 제안한다. 본 논문에서는 다시점 영상을 생성하기 위해 공간적으로 색상 정보와 시간적으로 움직임 정보를 이용하여 객체를 추출하고 이로부터 다시점 영상을 생성하게 된다. 색상 정보는 움직임 정보로는 정확한 외곽을 추출하지 못하기 때문에 정확한 외곽을 추출하기 위해 사용되어진다. 색상의 동질영역을 구분하기 위하여 휘도와 색차를 이용하며, 정합창을 사용하여 화소기반의 움직임 예측을 수행한다. 다음 단계로 색상 정보와 움직임 정보를 통해 독립적으로 얻어진 결과를 결합하게 된다. 움직임 예측을 통해 얹은 움직임의 세기값을 색상정보를 이용해 얻은 영역에 할당하고 이를 깊이값으로 변환하게 된다. 2차원의 입력 영상과 변환되어진 깊이값을 통해 회전변환의 과정을 거쳐서 최종의 다시점 영상이 생성된다. 실험을 통해서 제안된 알고리즘이 효과적으로 다시점 영상을 생성함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 다시점 카메라로부터 획득된 다시점 영상을 이용하여, 영상내의 모든 화소에 대한 정확한 변이 정보를 획득하는 알고리듬을 제안한다. 제안한 방법은 정합창(measurement window)을 사용하는 화소기반 정합방법을 통해 정확한 변이 추정과 비용 함수 계산시 반복적인 계산을 줄임으로써 전체적인 수행 속도를 향상시킬 수 있다. 정확한 변이 정보를 획득하는데 있어서 가려진 영역이 많은 영향을 미친다. 또한 가려진 영역의 판단 및 처리는 2대의 카메라로는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 평행식으로 구성된 5대 이상의 다시점 카메라로부터 획득된 다시점 영상을 사용함으로써 변이 정보의 신뢰도를 높이고, 가려진 영역을 처리할 수 있다. 또한 비용 함수 계산의 반복성을 이용하여 계산량을 줄임으로써 전체적인 수행시간을 줄인다. 이렇게 획득된 변이 정보는 다시점 영상의 중간시점영상 생성을 위해 사용된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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