본 논문은 색종이 리스트를 미리 생성하여 필요할 때마다 불러들여 찢어 붙이는 방법의 색종이 모자이크 렌더링 기법을 소개한다. 색종이 리스트는 색종이 이외에도 잡지와 같은 다양한 종이들을 미리 생성하여 사용할 수 있기 때문에 여러 가지 형태의 모자이크를 표현 할 수 있다는 장점을 가진다. 색종이 모자이크를 생성하기 위해서는 색종이 타일의 선택, 모양 결정, 그리고 배치의 3가지 과정을 거쳐야 한다. 먼저 색종이 타일을 붙일 위치에서 가장 알맞은 타일을 리스트로부터 선택하고, 적절한 모양으로 찢는다. 마지막으로 입력 영상의 특징(경계선 등)이 유지될 수 있도록 타일을 배치하여 최종 결과 영상을 생성한다.
본 논문은 모자이크 배경을 생성하고 변화되는 정보만을 전송함으로서 동적기반 압축시스템을 제안한다. 동적 모자이크 배경은 카메라 움직임 정보를 이용하여 단일영상으로 점진적으로 통합된다. 카메라 움직임 예측을 위해 각각의 영상들과 이전영상과의 원근투영 매개변수를 순차적으로 계산하였다. 카메라 움직임은 배경영역과 전경영역에서 식별함으로서 배경상에서 강건하게 계측된다. 수정된 블록기반 움직임계측은 배경영역을 분리하는데 이용되었다.
과거 모자이크 기법은 바닥에 천을 깔고 타일을 수작업으로 붙여 제작하였다. 하지만 최근 기술의 발달로 데이터 저장 방식이 아날로그에서 디지털로 발전하여 컴퓨터를 통한 이미지 표현과 변환이 가능해지며 모자이크의 표현 기법 또한 다양하게 발전하고, 디지털로의 예술표현 방식으로도 사용되어지며 공학 분야에서도 그 제작 과정에 대한 연구들이 다양하다. 본 논문에서 제안하는 기법은 나선형으로 실시간 퍼져나가는 결정화(Crystallization)모자이크로 타일요소는 3D석영(Crystal)을 사용한다. 기존 연구들은 대체로 이미지를 좀 더 세밀하게 묘사하기 위함이 연구 목적의 주를 이루고 있지만 본 기법은 시도되지 않았던 나선 드로잉과 결정화를 접목하고 3D 공간에서의 새로운 모자이크 방식을 시도 한다. 또한 제안하는 기법의 대한 검증과 이를 기반으로 게임으로의 발전방향에 대해 모색한다. 본 기법을 바탕으로 제작된 작품 'Spiral Crystallization Photo' 는 MWU Award'18에서 Top27에 선정되었으며 Unite Seoul 2018에서 전시 되었다.
본 논문은 자동 보행자 추적 시스템에 필요한 배경 이미지를 추출하는 방법과 추출되어진 배경 이미지를 이용하여 보행자를 탐지하고 적응적 신경망을 이용하여 보행자의 이동 궤적을 추적하는 시스템을 구현하였다. 본 논문은 고스트(ghost) 현상을 극복하기 위하여 모자이크 배경 이미지 추출 법으로 배경 이미지를 추출하였으며, 보행자의 탐지에 차영상 분석법을 기반으로 하여 보행자를 탐지하였다. ART2 네트워크는 프레임에 존재하는 이동 물체의 중심점을 탐지할 수 있다. 그리고, 이전 프레임에서 탐지되어진 물체의 정보를 이용하여 물체의 이동궤적을 추적할 수 있다. 제안하는 방법으로 실험한 결과 비강체(nonrigid)형태 운동을 하는 보행자를 탐지하고 그 궤적 추적에 대한 실시간 시스템 구성의 가능성에 대하여 알 수 있었다.
본고는 카툰의 외양적 모습을 충실하게 따르는 애니메이션 <플랫 라이프>를 분석하고, 그 외양의 뒤편에 숨겨진 주제와 서사의 방식에 대한 세밀한 분석을 목표로 삼은 연구논문이다. 이 과정에서 모자이크 영상의 내용 전달 방식을 이용해서 <플랫 라이프>가 말하고 있는 주제를 분석한다. 카툰의 서사는 일반적으로 양태적인 부분에서 그 차이점을 논하는 것이 대다수이지만, 이 작품은 나아가 일반 내러티브 영화의 선형적 서사에 도달하는 것이 특징이다. 미자넷 머레이가 설명하듯, 모자이크적 사고방식(mosaic approach)을 통해 모자이크적 접근방식으로 주제에 다가가는 영상 이미지를 '모자이크 영상'이라 칭한다면, 그들 중 영화(film)의 포맷으로 소개되는 작품을 '모자이크 영화'라고 한정시킬 수 있다. 우선 <플랫 라이프>는 개념적으로 '모자이크 영상'의 특성을 이용하면서, 나아가 '모자이크 영화'의 서사 특징을 활용하는 작품이다. 작품을 분기별로 분석하면, 전반부가 개방된 모자이크 영상 플랫폼의 성향을 한껏 드러내고, 후반부는 영화서사의 선형적 내러티브 방식을 도입한다는 것을 알게 된다. 본고는 '멀티 플롯 필름'의 서사 방식을 모자이크 내러티브(mosaic narrative) 영화와, 네트워크 내러티브(network narrative) 영화, 그리고 멀티 드래프트 필름(multi-draft film)의 세 가지로 구분하고, 병렬되거나 병치되는 이야기가 함께 엮이는 '네트워크 내러티브 필름'의 서사가 <플랫 라이프>의 결말부를 이끌고 있다고 분석한다. 다시 말해, 초반부가 '앙상블 필름의 확장판'으로서 '모자이크 내러티브' 를 따른다면, 후반부는 충실하게 '네트워크 내러티브'를 따르는 것이다. 주제를 말하는 방식에서도 이 애니메이션 영화는 모자이크 영상의 말하기 방식을 활용한다. 그러므로 카툰의 양태적 성향을 따라서 개방적인 방식으로 '유머' 나 '풍자'의 의미를 도출해낸다고 말할 수 있다. 전반부의 모자이크 내러티브 방식에서 다소 모호한 일상성이 드러난다면, 후반부에서는 선형 서사를 통해 '현대 사회에서 인간 이기심의 실체'라는 다소 심도 있는 주제로 나아간다. 이렇듯 풍자화의 외향을 지닌 <플랫라이프>는 실제로 의미를 '해석'할 수 있는 어른들을 대상으로 한 광범위한 사회비판적인 목표를 바라보는 애니메이션이다.
본 논문에서는 타일의 크기를 적응적으로 결정하는 모자이크 방법을 제안한다. 우리는 이미지에서 에지(Edge)를 추출한 뒤, 결과 영상이 이 에지 정보를 보존하고, 각 타일들이 이 에지를 따르도록 한다. 에지 정보를 보존 하기 위하여 무게중심 보로노이 다이어그램(CVD: Centroidal Voronoi Diagram)을 계산할때 에지 회피기법을 적용하며, 에지를 따르는 타일을 생성하기 위하여 에지를 따르는 방향과 맨해튼 거리(manhattan distance)가 적용된 무게중심 보로노이 다이어그램을 사용한다. 이때, 우리는 그래픽 처리 장치(GPU: Graphics Processing Unit)를 이용하여 방향맵이나 보로노이 다이어그램을 더욱 빠르게 구할 수 있다. 우리는 타일의 크기를 각 보로노이 영역의 넓이에 비례하게 정함으로써, 기존의 모자이크 방법들이 해결하고자 했던 타일의 겹침 문제와 타일간의 빈 공간 문제를 개선하였다.
기존의 무손실 압축은 일반적으로 채널간의 상관관계를 고려하지 않고 각각의 채널을 따로 압축하였다. 채널 간 상관관계를 이용하는 경우도 있으나 이들은 위성/항공 영상과 같은 경우에 제한된 것으로서 일반적인 이미지에 대해서는 만족할만한 성능을 얻지 못하였다. 본 논문에서는 컬러 이미지가 갖는 채널 간의 상관관계를 이용하여 무손실 압축의 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 채널 간 상관관계를 표현할 수 있도록 하기 위하여, 비대칭 샘플링을 통해 주어진 영상의 모자이크 이미지를 구성하여 압축을 수행하였고, 압축된 모자이크 이미지의 정보를 이용해서 샘플링되지 않은 나머지 이미지를 예측하여 압축할 정보의 양을 감소시켰다. 제안된 방법은 압축 성능을 평가하는데 일반적으로 사용되는 데이터들에 대해서 채널 간 상관관계를 이용하지 않는 방법에 대해 35%, 채널 간 상관관계를 이용한 기존 방법에 대해 10%의 성능 개선을 보인다.
본 논문은 카메라를 수평이동시켜 얻어진 영상을 Mellin Transform을 이용하여 파노라마 이미지를 구성하는 방법을 제안한다. 일반적으로 카메라로부터 얻어진 동영상은 각 프레임 사이에 많은 시간적, 공간적 정보가 중복되어 있다. 이러한 중복 정보는 모자이크 방법 중의 하나인 파노라믹 기법을 사용하여 줄일 수 있다. 지금까지의 제안된 이미지의 중복성을 찾는 알고리즘들은 노이즈에 지나치게 민감하거나 중복성을 계산하는 데 있어 시간이 많이 소모되는 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 Mellin Transform 을 사용하여 노이즈에 덜 민감하고 빠른 시간에 이미지의 중복 정보를 찾아내는 방법을 제안한다. Mellin Transform을 이용하여 생성된 파노라마 영상은 이미지의 이동정보를 쉽게 구할 있어 동영상에서 움직이는 물체를 추적하거나 추정이 가능하여 물체 tracking 영역에 응용될 수 있을 것으로 보이며 또한 앞으로 현실감 있는 가상현실의 배경 생성에 도움이 될 것으로 생각된다.
고해상도 위성영상 모자이크는 두 장 이상의 위성영상을 공간적으로 합성하여 보다 넓은 단일 영상을 만드는 영상 처리 과정으로 원격탐사 분야에서 그 중요성이 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 영상 모자이크 작업 시 요구되는 접합선 자동 추출기법과 이를 기반으로 한 모자이크 영상 제작 방법을 제시하였다. 대용량인 고해상도 위성영상에서 보다 빠르고 효율적인 접합선 추출하기 위해서, NDVI의 특성을 활용하여 빠르게 경계선을 추출하는 NDVI 기반 접합선 추출 알고리즘을 개발하였다. NDVI는 식생의 분포량 및 활동성을 나타내는 정규화 식생지수로 이를 활용하여 인공지역과 자연지역을 분리하여 초기 접합선을 추출하였다. Canny 에지 연산자를 적용하여 비용범위이미지를 생성하고, 초기 접합선을 기준으로 버퍼링 기법을 사용하여 범위 비용 이미지를 생성하였다. 다익스트라 알고리즘을 사용하여 접합선을 추출하고, 획득시기가 다른 인접영상간의 방사 왜곡을 줄이기 위하여 히스토그램 매칭을 수행하였다. KOMPSAT-2/3 위성영상을 이용한 실험결과, 두 영상의 기하학적 차이로 인한 시각적 불연속 특징이 감소됨을 확인할 수 있었고, 접합선 추출시 소요되는 연산시간이 감소되는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 MAM을 이용한 특징 벡터의 보정을 기반으로 하는 헤드 제스처 인식에 관해 기술한다. 제안된 시스템은 얼굴 움직임 검출 모듈과 눈 영역 추적 모듈, 미 측정된 벡터 보정 모듈, 측정된 제스처에 대한 인식모듈로 구성된다. 신경망과 모자이크 이미지를 이용하여 얼굴 영역을 검출하고, 이 영역에서 눈 영역을 검출한다. 만약 눈의 쌍이 검출되지 않는다면 시스템은 특징 벡터 보정(MAM)을 수행하여 손실된 정보를 예측한다. 검출된 눈 영역은 정규화된 벡터로 변경된다. 이 벡터의 분산을 이용하여 긍정, 부정, 중립의 제스처를 판단한다. 제스처의 인식은 직접 관측, 이중 HMM, 삼중 HMM을 사용한 다중 인식기를 이용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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