본 논문에서는 이동단말에 최적화된 서비스를 제공하기 위한 이동단말의 정보 이용방법과 무선선로상의 제약 및 무선 단말기의 제한된 자원으로 좀더 효율적인 무선 인터넷 서비스를 제공하기 위한 WBMP(Wireless BitMaP) 변환기의 설계 및 구현에 대하여 기술한다. 이동단말의 정보는 CC/PP(Composite Capabilities/Preferences Profiles) 또는 WSP(Wireless Session Protocol) 헤더로부터 알아낼 수 있으며 이 정보를 이용하여 WBMP 변환기는 기존의 이미지를 이동단말에 가장 적절한 WBMP 이미지로 변환한다. 그러나 컬러 이미지를 변환하는 경우 이동단말이 가지는 제약에 의해 이미지 정보가 손실되거나 왜곡될 수 있으며, 현재 무선환경에서 지원되는 0/1 형식의 WBMP 이미지로는 각 단말의 자원을 최대한 활용할 수 없다. 따라서 향후 그레이-레벨 또는 컬러 이미지로의 변환 기능이 추가 구현되어야 한다.
본 논문은 수평 이동 정보와 회전 정보가 있는 비디오 영상을 Mellin Transform 을 이용하여 이미지를 모자이킹하는 방법을 제안한다. Mellin Transform 후 나타나는 이미지의 이동 정보와 회전정보를 이용하여 각 이미지들을 접합하기 위한 투영 행렬을 계산한다. 그리고 모자이크 생성시 나타날 수 있는 각 이미지간의 오차가 누적되는 현상을 줄이기 위한 전체적인 접합으로 투영 행렬을 추출하여 적용함으로써 누적되는 오차를 줄여 정확한 모자이크를 얻을 수 있다. 지금까지 제안된 모자이킹 기법들은 중복성 계산에 시간이 많이 소모되고 수평이동 시켜 얻어진 영상만을 다루어 이미지가 회전되었을 정확한 모자이크 결과를 얻을 수 없었다. 따라서 본 논문에서는 Mellin Transform에 기반한 투영 행렬을 이용하여 이미지가 이동하거나 회전하였을 경우에도 빠른 시간에 이미지의 중복 정보를 찾아 정확한 모자이크를 생성할 수 있는 방법을 제안한다.
본 논문은 파노라믹 이미지 생성을 위해 수평 이동 정보와 회전 정보가 있는 비디오 영상을 모자이킹 하는 방법을 제안한다. 멜린 변환 후 나타나는 이미지의 이동 정보와 회전 정보를 이용하여 각 이미지들을 접합하기 위한 투영 행렬을 계산한다. 그리고 모자이크 생성 시 나타날 수 있는 첫 이미지와 마지막 이미지의 누적 오차를 줄이고 전체적으로 접합하기 위해 각각 이미지 사이의 접합을 위한 투영행렬을 누적하여 적용함으로써 오차를 줄여 정확한 모자이크를 만들 수 있다. 지금까지 제안된 모자이킹 기법들은 노이즈에 지나치게 민감하거나 중복성 계산에 있어 시간이 지나치게 많이 소모되는 단점이 있었다. 또한 기존의 기법들은 카메라를 삼각대 위에 고정하여 수평 이동시켜 얻어진 영상만을 다루어, 이미지가 회전되었을 경우 정확한 모자이크 결과를 얻을 수 없었다. 따라서 본 논문에서는 멜린 변환에 기반한 투영행렬을 이용하여 노이즈에 덜 민감하고 이미지의 중복 정보와 이동 정보를 단 시간에 찾아 모자이크하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 윤곽선 이미지 매칭에서 노이즈 제거 정도를 제어하기 위해 시계열 매칭의 이동평균 변환을 이용한다. 이동평균 변환을 윤곽선 이미지 매칭에 적용하게 된 동기는 이동평균 변환이 시계열의 노이즈를 감소시키므로, 이를 사용하면 윤곽선 이미지 매칭에서도 노이즈 제어 효과를 얻을 수 있을 것이라는 직관에 기반한다. 본 논문에서는 우선 윤곽선 이미지 매칭에 이동평균 변환을 적용한 $\kappa$-계수 이미지 매칭($\kappa$-order image matching)을 제안한다. 제안한 $\kappa$-계수 이미지 매칭은 윤곽선 이미지가 변환된 시계열에 $\kappa$-이동평균 변환을 적용하여 시계열(이미지) 간의 유사성을 판단한다. 다음으로, 대용량 이미지 데이터베이스를 대상으로 $\kappa$-계수 이미지 매칭을 수행하기 위한 인덱스 기반 매칭 방법을 제안하고, 그 정확성을 정형적으로 증명한다. 또한, 계수 $\kappa$와 매칭 결과와의 관계를 정형적으로 분석하고, 이에 기반하여 계수 $\kappa$를 변화시키면서 노이즈 제거 정도를 제어하는 방안을 제시한다. 실험 결과, $\kappa$-계수 이미지 매칭이 노이즈 제거 효과를 가짐을 확인하였으며, 제안한 인덱스 기반 매칭 방법은 순차 스캔에 비해 수 배 에서 수십 배 빠른 성능을 보이는 것으로 나타났다.
본 연구는 그래픽 이미지의 움직임 속도와 움직임 방향 변화에 따라 안구의 시선이동 변화를 추적하여 주의유인정도가 있는지를 알아본 연구이다. 실험설계는 움직임 속성별로, 속도(4개), 방향(수평 2개, 수직 2개, 대각선 4개) 각각에 대해서 움직임 요인(n)에 대한 분석을 실시하였다. 종속변수는 주시시작시간, 주시지속시간, 전체주시시간, 시선이동거리로 설정하였다. 그래픽 이미지의 움직임 속도 변화는 시선이동으로 알아본 주의 정도가 전혀 유의미하지 않았다. 좌우 이동에서는 좌에서 우로의 움직임이, 상하 이동에서는 아래에서 위로의 움직임이 주의 정도가 더 큰 것으로 나타났다. 대각선 이동에서는 속도 변화와 마찬가지로 유의미한 차이가 없었다.
본 논문에서는 이동 카메라에서 조명 변화에도 강건한 이동 물체 자동 검출을 위한 파노라믹 참조 이미지를 생성하는 방법을 제시한다. 배경 영상은 삼각대 위에 고정시킨 카메라를 수평방향으로 회전하여 얻은 영상을 정렬시켜 재구성하여 만든다. 실린더 파노라믹 영상의 생성에 있어서, 기존의 방법들은 정적인 환경을 가정하고 있다. 본 논문에서는 동적인 환경들로부터 파노라믹 참조 이미지를 생성하는 방법을 제안한다. 입력영상과 배경영상간의 에지 매칭 방법과 누적 에지 맵을 사용하여 파노라믹 참조 이미지 생성을 위한 효율적인 방법을 제시한다. 제안한 알고리즘을 실제 영상 열에 적용하여 보았다. 실험결과 제안한 방법을 사용하여 조명 변화에도 강건한 파노라믹 참조 이미지 생성이 가능함이 입증되었다.
기존의 PC나 W/S보다 이동성으로 인해 성능 상 제약이 많은 이동 컴퓨터 (mobile computer)는 인터넷을 통한 멀티미디어 서비스를 위해 프락시 서버(proxy server)를 이용하여 이미지 파일의 양을 줄이거나 모든 데이타를 문자로만 처리해서 전송 받고 있다. 그러나 기존의 프락시 서버들은 다양한 이동 컴퓨터들로부터 H/W의 사양을 전송 받지 못하기 때문에, 이동 컴퓨터의 디스플레이 크기가 다양함에도 불구하고 동일한 크기(pixels)의 이미지 파일을 이동 컴퓨터들에게 전송해야만 한다. 그리고 사용자 별로 구분된 캐시를 사용함으로써 캐시의 적중률(hit ratio)이 떨어지게 된다. 이를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 디스플레이 크기와 색상을 기준으로 다양한 이동 컴퓨터들을 클래스로 나누고, WWW의 이미지 파일을 각각의 클래스에 적합하게 변환하여 저장하는 프락시 서버인 '클래스 기반 프락시(Class-based Proxy)'를 설계하고 구현하였다. 클래스 기반 프락시는 클라이언트 장치 (client device)가 요구하는 이미지 파일을 해당 클래스의 디스플레이 크기에 비례하여 변환한다. 따라서, 이동 컴퓨터들은 해당 클래스에 맞도록 변환된 이미지 파일을 클래스 기반 프락시로부터 전송 받기 때문에 PC나 W/S에서 보던 홈페이지의 화면을 이동 컴퓨터에서도 유사하게 볼 수 있다. 또한, 클래스 기반 프락시는 캐시에 저장되어 있는 변환된 이미지 파일을 동일한 클래스의 이동 컴퓨터들이 서로 공유하도록 하였다. 본 논문에서 구현한 클래스 기반 프락시와 기존의 프락시 서버를 테스트 한 결과, 클래스 기반 프락시 는 클라이언트에게 적합하게 변환된 이미지 파일들이 캐시에 저장되어 사용될 때 기존의 프락시 서버보다 빠른 속도를 보였다. 그리고 사용자들이 늘어날수록 클래스 기반 프락시가 기존의 프락시 서버보다 빠른 처리 속도를 나타냈다. 따라서, 클래스 기반 프락시는 클래스 별로 구분된 캐시로 인해 프락시 서버의 부담을 줄임으로써, 기존의 프락시 서버들보다 확장성(scalability)이 향상되었다.
본 연구에서는 스테레오비전 센서의 거리 정보와 컬러이미지를 합성하여 일정 거리 안에 있는 장애물을 탐색하는 방법을 제시하였다. 스테레오 비전 센서로 부터 취득한 깊이이미지(depth image)를 이용하여 거리 정보를 구하고 컬러 이미지와의 합성을 통해 모바일로봇 이동에 방해되는 장애물을 검출하였다. 검출된 장애물 정보는 모바일 로봇에 송신되어 무인이동장치로써 지역을 탐색하게 하여 깊이이미지 응용에 적용가능성을 평가하였다. 스테레오 비전 센서를 이용하는 무인이동장치의 성능을 평가하기 위해 장애물간의 거리에 대한 성능 평가를 하고 컬러이미지, 깊이이미지 그리고 합성이미지 유형에 따른 성능과 취득된 이미지 프레임의 수에 따른 성능도 살펴보았다. 처리 결과 깊이이미지에 비해 합성된 이미지가 개선된 성능을 보였다.
본 논문에서는 인덱싱 카메라나, 감시 시스템의 네트워크로 부터 입력받은 영상들에서 사용자가 원하는 오브젝트를 추출해내고, 카메라의 위치와 시간으로 정렬되어진 데이터베이스상의 이미지들과 비교 분석하여 원하는 객체와의 유사도를 측정하고, 이것을 바탕으로 동일한 오브젝트들을 가진 이미지들의 집합을 시간과 공간데이터를 이용하여 객체의 이동경로를 파악하는 시스템을 제시한다.
본 논문은 무인비행장치에 탑재된 카메라를 통해 획득한 고화질의 이미지를 무인비행장치 상에서 전처리를 하여 이동통신망을 통해 서버로 전송하기 위한 시스템 및 기법에 관한 것이다. 기존의 이미지 획득 서비스용 무인비행장치의 경우, 무인비행장치에 탑재된 카메라의 외부저장장치에 획득한 이미지를 저장하고, 비행이 완료된 이후에 저장장치를 직접 옮기는 방식으로 이미지를 확인하였다. 이러한 방식의 경우, 외부저장장치를 통해 직접적으로 이미지 데이터를 확인하기 전에는 이미지 획득이나 전처리가 제대로 수행되었는지 확인할 수 없다는 한계점이 존재한다. 또한 해당 데이터는 외부저장장치에만 저장되기 때문에 데이터의 공유가 번거롭다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 원격에서 이미지를 실시간으로 확인 가능한 시스템을 제안한다. 더 나아가, 무인비행장치에서의 촬영을 통한 이미지 획득 외에 지오태깅과 같은 전처리와 이동통신망을 통한 전송까지 수행이 가능한 시스템 및 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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