본 논문에서는 옷감의 결이 보이는 정도의 자세함을 가지는 옷감의 표면 질감 모델을 제안한다. 촬영한 옷감 이미지에서 "Shape from Shading" 기법을 이용하여 표면의 노말맵과 반사 계수 맵을 추출하고, 이 맵을 짜깁기(tiling)하였을 때 연결자리(Seam)가 보이는 것을 방지하기 위하여 주파수 성분 분석에 의해 맵의 오류 성분을 제거한다. 이 방법을 통하여 다양한 종류의 옷감을 짧은 시간 안에 렌더링 할 수 있게 된다.
일련의 캐릭터를 표현할 경우 대상의 외형은 물론 질감표현 역시 중요한 요소이다. 3D 프린터의 보편화로 외형 표현은 비교적 쉽게 이루어질 수 있으나 질감표현은 여러 한계로 인해 표현이 어렵다. 본 연구는 2D 이미지 기반의 UV 맵 및 관련 입체화 기능을 활용해 3D 프린팅에 적용 가능한 재질표현 과정을 기술한다. 사실적 재질 표현을 위해 3D 모델의 UV 맵과 그 위에 여러 물성의 재질을 부착 후 정합하여 그 결과의 효과도 논의하고자 한다.
본 논문에서는 자기상관함수의 국소적 특징을 사용하여 에지 특징을 추출한 후, 이를 이용해 유사이미지를 검색하는 방법을 제시한다. 자기상관함수의 국소적 특징을 이용하여 이미지를 검색할 경우 크기, 밝기, 색상등과 같은 이미지 요소가 서로 다를 경우에도 영향을 받지 않고 에지 특징정보를 추출해 낼 수 있다. 이는 얻어진 에지 특징을 이미지 크기와 고차 국소 자기상관함수의 변위에 의해 변하지 않도록 정규화를 하고, 동일 이미지에 대해 밝기가 조금 달라지면 검색효율이 떨어지는 점을 해결하기 위해 거리척도로서 방향여현거리(direction cosine distance)를 이용함으로써 가능하다. 이렇게 추출된 특징벡터를 자기조직화 맵에 의하여 클러스터링하고, 유사이미지 검색의 효율성을 비교해본 결과, 본 논문에서 제시한 방법을 사용하여 검색한 경우 재현율이 기존의 방법에 비해서 비교적 높은 수치를 나타냈다.
본 연구에서는 카오스이론을 기초로하여 이미지를 암호화 할 수 있도록 하는 LCI(Logistic Chaos Cryptosystem Image)를 제안한다. 로지스틱맵을 이용한 이미지 암호화 기법은 초기 조건에 민감한 카오스의 특징을 이용하였다. 실험결과 제안된 LCI(Logistic Chaos Cryptosystem Image) 기법을 통해 이미지는 카오스적으로 표현되었으며, 소스이미지와 암호 이미지 사이는 관련성이 없었다. 향후 안전성이나 처리속도에 대한 검증과 표준화 문제 및 멀티미디어 자료 등에 대한 암호화 기법을 계속 연구해야 할 것이다. 실험결과 제안된 LCI 기법을 통해 암호문은 카오스적으로 표현되었으며, 소스이미지와 암호이미지 사이에 어떠한 동질성도 찾아 볼 수 없었다. 향후 안전성이나 처리속도에 대한 검증과 표준화 문제 및 멀티미디어 자료에 대한 암호화 기법을 계속 연구해야 할 것이다.
본 논문은 딥러닝 기반의 중첩 블록 단위 이미지 압축 방법에 대하여 제안한다. 이미지를 블록 단위로 나누어 압축을 진행하며, 그 과정에서 생길 수 있는 블록화 현상을 제거하기 위해 블록의 주변부를 압축에 이용한다. 이로 인한 추가적인 부하를 제거하기 위해 복호화에 필요한 부하 영역을 제거한 뒤, 복호화기에서 특징맵들을 병합하여, 제거한 영역에 대해 주변 블록의 정보를 사용하여 복호화를 진행한다. 압축을 진행하고자 하는 이미지의 크기에 따라 급격하게 증가하는 요구 메모리를 이미지의 크기에 상관 없이 고정된 작은 메모리로 이미지 압축을 진행할 수 있다는 장점이 있다. 실험 결과로써 4K 이미지를 통해서 복원된 화질과 메모리의 사용량을 측정한 결과, 동일한 화질을 유지함과 동시에, 기존 방법대비 약 500배 적은 메모리 사용량을 보인다.
본 논문에서는 컨볼루션 신경망 모델을 이용한 지능형 화재 학습 및 탐지 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템에서 사용된 신경망의 컨볼루션 층을 통해 불꽃 이미지와 연기 이미지에 대한 특징맵을 생성하고, 생성된 특징맵에 대하여 불꽃과 연기를 분류하는 학습을 진행한다. 이렇게 학습된 신경망에 움직임 특징 및 색상 특징만을 이용한 간단한 처리를 통해 검출된 화재 후보 영역 이미지를 입력시키면 입력된 영역에 화재가 발생했는지의 여부를 알 수 있다. 다양한 영상을 대상으로 실험한 결과 학습된 신경망은 화재 후보 영역에서 불꽃과 연기를 분류하는데 뛰어난 효과를 보여줌을 확인하였다.
최근 웹 확산에 따른 일반인들의 인터넷 이용이 급증하였고 이에 따른 정보 기술도 빠르게 변화하고 있다. GIS 분야에서도 시대의 흐름에 맞춰 지리정보 데이타를 웹상에서 제공하는 웹 GIS 분야가 등장하게 되었다. 그러나, 상호 이질적인 지리정보 데이타를 웹 기반 분산 환경에서 서비스하기 위해 표준 인터페이스와 각각의 웹 서비스 모델을 정의한 통합 시스템이 요구되고 있다. OGC(OpenGIS Consortium)에서는 기존 OpenGIS(Open Geodata Interoperabillty Specification)의 상호운용성을 웹 환경에서 지원하고, 또한 상호이질석인 지리정보의 접근을 위해 새로운 웹 맵 서버인터페이스 구현 명세(Web Map Server Interface Implementation Specification)를 제안하였다. 웹 맵 서버 인터페이스 구현 명세는 웹상에서 공간 질의를 처리하기 위안 URL 컴포넌트를 정의하고 있으며, URL 형식의 클라이언트 질의를 수행한 결과를 웹 브라우저에서 이미지 포맷으로 지리정보를 제공한다. 본 논문에서는 OGC가 최근 제안한 XML(eXtendible Markup Language)기반의 표준 공간 데이터 포맷인 GML(Geography Markup Language)과 웹 맵 서버 인터페이스를 이용해 분산된 지리정보 데이터를 웹 브라우서를 통하여 서비스할 수 있는 웹 맵 서버를 설계 및 구현하였다. 따라서 클라이언트는 본 논문에서 개발한 웹 맵 서버를 통하여 별도의 응용 프로그램을 개발하지 않고도 다양한 GIS 시버들의 종류와 위치에 관계없이 표준 인터페이스를 통해 이를 GIS 서버들로부터 공간 데이터를 접근할 수 있다.
현재의 초등컴퓨터교육과정은 응용소프트웨어 및 학습용 소프트웨어의 기능을 익히는 측면이 강조되어 왔다. 최근 컴퓨터과학원리 교육을 통한 사고력 교육을 주장하는 측면도 있지만, 그에 따른 문제점, 학생들의 반응 등 다양한 연구 결과가 많지 않다. 이에 본 연구에서는 초등학생에게 컴퓨터 교과 내용학의 컴퓨터 과학 원리를 도입할 수 있는지 그 가능성을 알아보고자 한다. 다양한 컴퓨터과학 원리 가운데, 이진수의 개념, 영상의 표현, 파일 저장을 하나의 주제로 통합한 비트맵이미지 저장원리를 학습주제로 선정하여 연구를 진행하였다. 연구 결과, 초등학생의 특성을 고려하여 수업을 활동 중심으로 진행하고, 학습내용을 초등학생의 수준에 맞춘다면 초등학생들도 내용을 이해할 수 있음을 확인할 수 있었다.
최근 원격조종과 자율조종이 가능한 무인항공기(RPAS:Remotely Piloted Aircraft System)가 택배 드론, 소방드론, 구급 드론, 농업용 드론, 예술 드론, 드론 택시 등 각 산업 분야와 공공기관에서의 관심과 활용이 높아지고 있다. 자율조종이 가능한 무인드론의 안정성 문제는 앞으로 드론 산업의 발달과 함께 진화하면서 해결해야 할 가장 큰 과제이기도 하다. 드론은 자율비행제어 시스템이 지정한 경로로 비행하고 목적지에 정확하게 자동 착륙을 수행할 수 있어야 한다. 본 연구는 드론의 센서와 GPS의 위치 정보의 오류를 보완하는 방법으로서 착륙지점 영상을 통해 드론의 도착 여부를 확인하고 정확한 위치에서의 착륙을 제어하는 기법을 제안한다. 서버에서 도착지 영상을 구글맵 API로부터 수신받아 딥러닝으로 학습하고, 드론에 NAVIO2와 라즈베리파이, 카메라를 장착하여 착륙지점의 이미지를 촬영한 다음 이미지를 서버에 전송한다. Deep Learning으로 학습된 결과와 비교하여 임계치에 맞게 드론의 위치를 조정한 후 착륙지점에 자동으로 착륙할 수 있다.
SVG(Scalable Vector Graphic)는 웹 개발자 디자이너 및 사용자가 간단한 선언 방식의 프로그래밍 모델을 통해 HTML의 한계를 뛰어 넘어 견고한 비주얼 컨텐츠와 대화형 기능을 작성할 수 있는 W3C의 표준 XML 기반의 이미징 모델이다. 웹에서의 SVG는 확장형 벡터 그래픽으로서 2차원 이미지를 이미지의 손상 없이 표현하게 된다. 이 논문에서는 2차원에 국한되어 있는 SVG를 확장하여 3차원 이미지를 표현하고자 한다. 2차원 이미지의 표현은 x축과 y축의 평면 축만 있는데 비해 3차원 이미지의 표현은 깊이 정보인 z축을 가지고 있어야 3차원 이미지를 표현하게 된다. 비트맵 그래픽과 달리 벡터 그래픽인 SVG를 이용하여 웹 브라우저에서 3차원 오브젝트를 표현하는 방법에 대친 고찰하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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