본 논문은 우선순위 큐와 접미어 트리로 색인 구조를 생성한 후. 이미지 시퀀스 데이터베이스에서 다차원 타임 워핑 거리 함수를 이용하여 유사한 이미지 서브시퀀스를 신속하고 정확하게 검색할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법은 사전에 정의된 중요도에 따라 선별된 이미지 시퀀스로 구성된 우선순위 큐 색인의 이미지 서브시퀀스에 대한 유사성 거리 계산을 첫 단계로 시행하여 유사한 서브시퀀스집합을 얻고 만족할 결과를 얻지 못했을 경우에는 두 번째 단계로 나머지 유사 서브시퀀스에 대해 디스크 기반의 접미어 트리를 색인 구조체로 하여 유사한 서브시퀀스를 검색하는 것이다. 하한 거리 함수를 활용하여 질의 이미지 시퀀스와 유사한 이미지 서브시퀀스를 검색하는 과정에서 생성 가능한 오류를 방지 하면서 동시에 비 유사 이미지 서브시퀀스를 제거하도록 한다.
본 논문은 다차원 타임 워핑 거리 함수를 이용하여 유사한 이미지 서브시퀀스를 신속하게 검색할 수 있는 색인 방법을 제안한다. 타임 워핑 거리는 시퀀스들의 길이가 다르거나 샘플링 비율이 다른 많은 응용에서 Lp 거리보다 더욱 적합하다. 우리가 제안한 색인 방법은 디스크 기반의 접미어 트리를 색인 구조체로 채택하고, 유사하지 않은 서브시퀀스를 잘못된 누락 없이 잘 여과하기 위해 하한 거리 함수를 사용한다. 이 방법은 특정 차원의 상대적 가중치를 손쉽게 부여하기 위해 정규화를 적용하고 색인 트리를 압축하기 위해 이산화 과정을 수행한다. 메디컬 이미지와 합성 이미지 시퀀스를 대상으로 한 실험은 본 논문에서 제안한 방법이 naive한 방법보다 우수한 성능을 보이고 대용량의 이미지 시퀸스 데이터베이스로의 확장이 용이함을 입증한다.
본 논문은 캘리브레이션 정보를 모르는 카메라로부터 얻은 시퀀스 영상에서 공간상에서 평면인 물체의영상 정보를 이용하여 카메라 내부 및 외부 파라미터를 추정하고, 이를 이용하여 가상의 3D 그래픽을 시퀀스 영상에 정합하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 손쉽게 이미지에 가상의 3D 그래픽 오브젝트를 정합할 수 있으며, 눈에 보이는 정합오차를 최소화하며 DirectX와 같은 3D 그래픽 툴과 쉽게 연동이 되는 장정이 있다. 본 연구는 비디오와 같은 영상에 3D 영상을 합성하는 대화형 비디오 컨텐트 개발에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 보안 시스템에서 사람 인식을 위한 중요한 단서 중의 하나인 사람의 키를 측정하는 알고리즘으로, 이미지 시퀀스에서 사람의 영역을 추출하고 기하학적 정보를 이용해 추출된 사람의 키를 측정하고자 한다. 이를 위해 단일 이동 물체 사람을 대상으로 하여 시퀀스 이미지에서 사람의 움직임 정보를 추출하고, 추출된 영역에서 수직 히스토그램 투영을 하여 사람의 중심선을 찾아 머리와 발의 좌표점을 추출한다. 추출된 좌표점들은 소실점과 소실선의 기하학적 해석과 미리 입력한 다른 물체의 기준높이를 가지고 실세계에서의 사람의 키를 측정하게 된다.
현재 다양한 분야에서 AI 가 사용되고 있다. 최근에는 소프트웨어공학 관점에서 요구 사항 분석에 Chat GPT 와 같은 LLM 모델을 적용하고 있다. 하지만 1) 대부분의 생성형 AI 는 불투명한 공정을 통해 3D 이미지가 생성하고, 3D 이미지를 생성할 때마다 다른 이미지를 생성한다. 이에 따라 동일한 인물이나 사물을 사용하고 싶은 사용자들은 동일한 객체가 들어간 그림을 일관성 있게 생성할 수 없다. 2) 또한 LLM 과 이미지 생성 AI 와의 결합이 시도 되고 있지만 문장 의미 분석 성능이 부족하다. 이를 해결하기 위해, 자연어 요구사항을 언어학적 기법을 통해 분석하고, 분석 결과를 기반으로 UML 시퀀스 다이어그램 및 3D 객체 생성 메커니즘을 제안한다. 즉 언어학적 분석 기법을 통해, 요구사항의 정확한 의미와 속성을 추출한다. 그런 다음 추출된 정보를 시퀀스 다이어그램과 매핑하여 3D 객체 이미지를 생성한다. 제안하는 방법을 통해 3D 객체 생성의 소프트웨어 개발 공정 사용으로 생산성을 높여 시간과 비용을 단축할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문은 도로상에서 끼어들기 위반 차량을 자동으로 추적하는 효과적인 방법을 설명한다. 이 방법은 이미지 시퀀스를 역방향으로 재생하면서 광류추정을 기본으로 하는 KLT 추적 알고리즘을 적용한다. 어떤 기준이 되는 순간부터 시간의 역방향으로 재생하는 이미지 시퀀스를 사용하여 추적의 정확성을 높이는 것이 본 논문의 중요한 아이디어이다. 기준이 되는 순간은 일반적으로 인식카메라가 번호판을 잘 읽을 수 있는 순간이다. 또한 추적 물체의 가장 큰 이미지를 얻는 시점이기도 하다. 추적하려는 물체의 이미지가 클수록 광류 추정을 위한 추적의 특징점을 더 많이 찾을 수 있으며 특징점이 많으면 추적의 결과도 좋다. 인식카메라로 차량의 번호판을 읽은 다음 끼어들기 위반이 의심되면, 광역을 촬영하는 추적카메라의 동영상에서 이 차량의 역방향 이미지 시퀀스를 추출한다. 본 논문은 추적에 이용하는 일반적인 방법인 정방향 이미지 시퀀스와 본 논문이 제안하는 역방향 영상이미지를 이용한 추적 실험의 결과를 비교하였다. 또한 역방향 이미지 시퀀스를 이용한 본 추적의 알고리즘을 자동단속장비에 적용할 수 있다는 결과를 보여준다.
인간이 정보를 수용하고 전달하는 것은 인간 사회의 커뮤니케이션 중에 가장 기본적이고 핵심적인 가치이다. 뉴미디어의 커뮤니케이션은 객관적인 정보만을 전달하는 개념뿐 아니라 각각의 감성과 이미지 모티브를 전달하는 시각적 커뮤니케이션으로 소통하게 되었다. 현 시대의 가장 핵심적인 매체인 뉴미디어의 발전과 보급으로 인해 정점에 도달한 모션그래픽의 도입은 영화 오프닝 타이틀 시퀀스를 단순 전달적인 크레딧의 범위에서 확대된 장르로 발전시켰다. 본 연구에서는 영화 오프닝 타이틀 시퀀스에 대한 활용범위의 새로운 가치를 언급하는데 목적이 있다. 무빙타이포그래피의 움직임이 가장 활발하게 적용되고 있는 영화 오프닝 타이틀 시퀀스에서 무빙타이포그래피가 어떻게 적용되고 이를 바탕으로 효과적으로 전달 할 수 있는 커뮤니케이션의 방법 중인 하나로 다양한 표현 가능성을 제시해보았다. 앞으로 디자인 분야에서 커뮤니케이션의 중요한 수단으로 모션그래픽은 계속해서 활용될 것이며, 독창적인 다양한 표현방식으로 관객에게 정확한 정보와 감성을 전달하는 가이드라인을 제시 할 것으로 기대된다.
디지털 컨텐츠는 UHD, 3D, 파노라마 영상 등 다양한 형태로 발전되고 있다. 그 중 파노라마 영상은 여러 영상을 정합하여 넓은 시야각을 제공하는 컨텐츠로 전문적인 기술자들을 중심으로 제작되고 있다. 또한 디지털 컨텐츠의 제작자는 전문가에서 일반인으로까지 범위가 확장되었고, 발전된 형태의 컨텐츠를 일반인이 스마트폰 등의 개인 단말로 손쉽게 제작할 수 있도록 해주는 컨텐츠 생성 기술이 발달되고 있다. 이에 본 논문에서는 일반 사용자들이 각각의 스마트폰 단말로 촬영한 여러 동영상들을 하나의 파노라마 영상으로 제작하기위한 기술 중, 각기 다른 스마트폰의 시간축을 이미지 매칭을 통해 하나의 통일된 시간축으로 동기화 시키는 기법에 관하여 연구하였다. 이를 위해, 본 논문에서는 동영상에서 시간정보로 이용하기 위한 오브젝트의 움직임이 포함된 시퀀스를 찾는 방법과 해당 시퀀스를 이용하여 다른 동영상과의 이미지 매칭으로 시간축을 동기화 시키는 방법을 제안한다.
본 논문은 히스토그램 시퀀스(histogram sequence)에 저차원 변환을 적용할 때, 어떤 공간 채움 곡선(space filling curve: SFC)의 성능이 가장 좋은지를 판단하는 체계적인 평가방법을 제안한다. 히스토그램 시퀀스는 이미지를 주어진 SFC에 따라 시계열 형태로 표현한 것을 말한다. 히스토그램 시퀀스는 매우 고차원이므로 저장 및 검색이 매우 어렵다. 효율적인 저장 및 검색을 위해서 시계열 저차원 변환의 하한을 사용할 수 있는데, 이 하한의 성능은 SFC의 종류에 따라 큰 영향을 받게 된다. 본 논문에서는 히스토그램 시퀀스를 저차원 변환할 때 어떤 SFC의 성능이 좋은지를 평가하기 위해, "히스토그램 시퀀스에서 엔트리들이 인접하면 이미지에서도 해당 셀들이 인접해야 한다"는 공간지역성(spatial locality)의 개념을 제안한다. 다음으로, 공간 지역성을 정량적으로 평가할 수 있는 공간 지역성 보존 척도(spatial locality preservation metric)를 제안하고, 이를 계산하기 위한 정형적인 방법을 제시한다. 본 논문에서는 공간 지역성 보존 척도 측면에서 총 다섯 가지의 SFC를 평가하고, 이 평가 결과가 실제 이미지 매칭의 저차원 변환 성능 평가와 유사함을 확인한다. 또한, 저차원 변환 기반의 k-NN(k-nearest neighbors) 검색을 실험하여, 공간 지역성 보존 척도가 가장 낮은 힐버트-오더가 k-NN 검색에서도 가장 좋은 성능을 보임을 통해, 제안한 공간 지역성 보존 척도의 유용성을 입증한다.
레이더 기술은 획득된 신호를 바탕으로 물체(object)를 추출, 추적함으로써 자동항해시스템, 항공기 충돌방지시스템 둥의 각종 첨단 분야에 두루 활용되고 있으며, 산업 전반에 걸쳐 눈부신 발전을 거듭해 왔다. 본 논문에서는 레이더로부터 획득한 신호로부터 효율적인 물체를 추출, 추적하기 위한 전처리 단계로서 레이더 이미지를 구성하는 방법에 대해 제안한다. 특히, 불완전한 데이터 시퀀스를 갖는 신호를 양질의 레이더 이미지로 복원하는 방법을 제안하고 결과 영상을 통해 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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