본 논문에서는 고해상도 컬러 입체영상을 활용하여 도심지역의 3차원 건물정보를 효율적으로 복원하기 위한 일련의 처리방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 방법은 BDT 기법을 활용한 건물 추출, Hausdorff 거리와 컬러인덱싱 기법을 활용한 영상정합, 마지막으로 사진측량기법을 활용한 건물복원 등의 3단계의 처리과정을 포함하고 있다. 제안된 알고리즘의 실험은 고해상도 위성영상의 대표격인 IKONOS 컬러 입체영상을 대상으로 수행되었으며, 실험을 통해 건물추출에 있어서 영상의 배경부분과 건물부분의 밝기값의 분산을 증가시키는 BDT 기법이 건물추출에 우수함을 확인할 수 있었다. 또한, 2가지 건물인식기법을 활용한 영상정합 과정에 있어서도 컬러정보와 경계정보를 모두 사용할 경우 대부분의 추출건물들을 자동인식하고 이를 초기위치로 원활한 영상정합이 수행될 수 있음을 확인하였다. 최종적으로 실험지역에 대한 3차원 건물정보는 전방 다항식비례모형을 통해 획득되었으며 기준자료와의 비교를 통해 정확도 분석을 수행하였다.
해당 연구는 극장용 애니메이션을 서사를 중심으로 갈등을 분석하기 위해 영상에서 갈등을 분류하는 객관적이고 타당한 방법이 필요함을 인식하면서 시작되었다. 아울러 갈등을 효과적으로 비주얼 스토리텔링 하는 요소로 주인공의 정서에 주목하고, 갈등에서 나타나는 주인공의 정서를 연구하려 한다. 연구의 목적은 갈등강도와 갈등에 나타나는 정서를 분석하는 것이다. 연구결과 및 내용은 다음과 같다. 첫째, 서사의 이론적 고찰을 통해 극적전환점을 찾아내고, 갈등 분류 모델(Conflict 6B Model)을 제안하였다. 둘째, 갈등 분류 모델을 이용하여 이론에 기반한 갈등 샷(shot) DB를 추출하였다. 셋째, 내적, 초개인적 갈등에서 강도와 정서를 찾아내었다. 넷째, 내적, 초개인적 갈등에서 강도와 정서의 전문가 실험 및 검증을 실시하였다. 본 연구는 애니메이션에서 갈등에 대한 주인공 정서의 서사적, 시각적, 심리학적인 다학제적 연구로 추출된 메타데이터(Metadata)는 애니메이션 서사에서 갈등의 비데오 인덱싱(Video Indexing)에 적용 될 것으로 기대한다.
본 연구에서는 스펙트럼 분석과 신경망을 이용한 효과적인 음성/음악 분류 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 스펙트럼을 분석하여 스펙트럴 피크 트랙에서 지속성 특징 파라미터인 MSDF(Maximum Spectral Duration Feature)를 추출하고 기존의 특징 파라미터인 MFSC(Mel Frequency Spectral Coefficients)와 결합하여 음성/음악 분류기의 특징으로 사용한다. 그리고 신경망을 음성/음악 분류기로 사용하였으며, 제안하는 방법의 성능 평가를 위해 학습 패턴 선별과 양, 신경망 구성에 따른 다양한 성능 평가를 수행하였다. 음성/음악 분류 결과 기존의 방법에 비해 성능 향상과 학습 패턴의 선별과 모델 구성에 따른 안정성을 확인할 수 있었다. MSDF와 MFSC를 특징 파라미터로 사용하고 50초 이상의 학습 패턴을 사용할 때 음성에 대해서는 94.97%, 음악에 대해서는 92.38%의 분류율을 얻었으며, MFSC만 사용할 때보다 음성은 1.25%, 음악은 1.69%의 향상된 성능을 얻었다.
매년 CPU 속도가 60% 정도 증가되고, 메모리 속도가 10% 증가되는 현실에서, 캐쉬 미스(Cache miss)를 얼마나 줄이느냐 하는 문제가 현재의 주기억 데이타베이스 환경에서 가장 중요한 문제로 대두되었다. 최근 연구들에서는 R-트리의 변형 모델인 CR-트리와 같은 인덱스 구조들이 제시되었으나, 이는 손실 발생 가능한 압축 기법을 사용함으로써 검색 성능이 더 나빠질 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 MR-트리라고 이름 붙여진 캐쉬 동작에 민감한 R-트리의 새로운 변형 모델을 제시한다. MR-트리는 리프가 아닌 중간 노드 엔트리들을 100%에 가깝게 사용하여 결과적으로 트리의 높이와 중간 노드 엔트리의 MBR을 줄여주는 효과를 준다. 이를 위해 노드 분할 발생시 입력 경로 상에 하나 이상의 빈 엔트리를 지니는 중간 노드가 존재할 경우에만, 노드 분할을 상위로 전송하고, 존재하지 않을 경우 새롭게 생성된 노드는 분할된 노드의 자식 노드가 된다. MR-트리는 이와 같은 동작으로 인해 발생 가능한 트리 불균형 문제를 높이 균형화(HeightBalance) 알고리즘을 수행함으로써 해결한다. 한편, 본 논문에서는 MR-트리를 캐쉬 동작에 더욱 민감한 트리형태로 만들기 위해 CCMR-트리를 제안한다. 본 논문의 실험과 분석 결과, 2차원의 MR-트리는 약간의 개선된 수정 속도와 비슷한 메모리 사용량을 기록하며, 기존의 R-트리에 비해 2.4배 이상의 빠른 검색 속도를 나타냈다.
최근 들어 계속되는 램 가격 하락으로 인해 대용량의 램을 사용하는 주기억장치 데이터베이스 시스템의 구축이 실현 가능하게 되었다. 주기억장치 데이터베이스는 여러 다양한 실시간 응용 분야를 위해 사용되며, 매년 CPU 속도가 60% 정도 증가되고, 메모리 속도가 10% 증가되는 현실에서, 케쉬 미스(Cache miss)를 얼마나 줄이느냐 하는 문제가 주기억장치 데이터베이스의 검색 성능 측면에서 가장 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 이러한 환경을 고려한 실시간 모바일 GIS응용을 위한 주기억장치 데이터베이스 시스템을 설계 및 구현한다. 본 시스템은 크게 PDA를 사용하는 모바일 사용자를 위한 인터페이스 관리기와 가상 메모리 기법을 사용해 전체 데이터를 주기억장치에 상주시키며 관리하는 주기억 데이터 관리기, 공간 및 비 공간 질의를 처리하는 질의처리기, 새롭게 제시하는 공간 데이터를 위한 MR-트리 인덱스와 비 공간 데이터를 위한 T-트리 인덱스 구조를 관리하는 인덱스 관리기, 데이터를 디스크에 저장하기 위한 GIS 서버 인터페이스로 구성된다. 새롭게 제시하는 공간 인덱싱을 위한 MR-트리는 노트 분할이 발생될 경우, 입력 경로 상에 하나 이상의 빈 엔트리를 지니는 노드가 존재할 경우에만, 노드 분할을 상위로 전송한다. 그러므로 중간 노드들은 항상 100%에 가깝게 채워져 있게 된다. 본 논문의 실험 결과, 2차원의 MR-트리는 기존의 R-트리에 비해 2.4배 이상의 빠른 검색 속도를 나타냈다. 한편, 주 기억 데이터 관리기는 가상 메모리 제공을 위해 전체 벡터 데이터 및 MR-트리, T-트리, 데이터 객체 텍스트 정보를 페이지 단위로 분할하여 관리하고, 간접 주소 기법을 사용하여 디스크로부터의 재 로딩시 발생할 수 있는 문제점을 제거하였다.
스포츠 중계 영상과 같은 동영상은 카메라의 줌과 팬에 의한 화면 전역 이동이 크게 발생하며, 적은 수의 특징점 및 다수의 불규칙 운동 개체들로 인하여 이동 해석이 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 다이나믹한 동영상의 전역 이동 계수를 추출하기 위한 새로운 알고리듬을 제안하고, 이를 개체 추적 시스템에서의 이동 보상과 파노라마 합성에 이용할 수 있도록 하였다. 인접 프레임 사이의 이동을 연속적으로 적용할 때, 누적되는 오차를 최소화하기 위하여, 다중 프레임 간의 이동으로부터, 사이 프레임들 간의 이동을 보간하는 방법을 제안하였다. 여기서 아핀 변환 또는 원근 투영 변환을 하나의 정방 행렬로 보고, 미소 이동을 갖는 행렬의 거듭제곱으로 분할하는 문제를 제시하고, 뉴튼 랩슨 방법을 벡터와 행렬 행태로 변형하여 풀이하는 방법을 제안하였고 매우 효율적으로 계산할 수 있음을 보였다. 이를 다수의 프레임 사이에서 재 계산된 이동과의 오차의 분할에 이용하고, 같은 방법을 계층적으로 수행하는 이동 계수의 향상 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 방송용 특수 효과의 연출과 비디오 인덱싱 등의 응용 분야에 활용할 수 있다.
무선 환경에서 브로드캐스트방법을 이용하여 데이타를 전송할 때, 중요한 문제는 모바일 클라이언트가 요구하는 데이타에 빠르게 접근한 수 있도록 하는 것이다. 기존 연구는 선호도에 따라 정렬된 데이타들을, 제공된 채널의 수만큼 평균접근시간을 줄이는 최적의 분할지점을 찾아 채널에 할당하는 기법을 사용하였다. 이러한 방법의 문제는 동등 채널 내의 데이타 간 선호도 차이가 브로드캐스트 스케줄링에 반영되지 못한다는 것이다. 이 문제점을 해결하고자 기존 방법에 따라서 다중 채널에 데이타를 분할한 후, 브로드캐스트 디스크(broadcast disk)기법을 적용하여 동등 채널 내의 데이타들 사이에도 선호도 차이에 따라 차별적인 반복주기가 적용되도록 하는 방법이 제안 되었다. 그러나 기존의 데이타 분할은 선호도 차이에 따라 정렬된 데이타를 순서대로 채널에 할당하였기 때문에 각 채널 안에서의 데이타 간 선호도 차이가 크지 않았다. 결국 브로드캐스트 디스크 기법을 적용하더라도 각 데이타의 반복주기 차이는 선호도 차이에 따라 작게 나타나기 때문에 접근시간의 단축 효과는 크지 않다. 본 연구에서는 제공된 다중 채널에 선호도가 높은 데이타와 낮은 데이타가 고르게 분포되도록 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 정렬된 데이타들이 인접 데이타와 떨어져 각각 다른 채널에 포함되도록 할당한다. 기존의 방법은 인덱싱 기법을 사용하지 않더라도 상위채널부터 선호도 순서에 따른 데이타 접근이 가능했다. 하지만, 제안하는 방법은 선호도 순위에 따른 데이타 접근이 어렵기 때문에 접근시간을 줄이기 위해서는 인덱스사용이 필수적이다. 이에 대해서 제안하는 데이타 할당 방법에 접근시간 단축을 위한 효율적인 인덱스 기술도 제시한다. 인덱스 방법은 요구 데이타에 대한 마른 채널 위치 검색을 위해 독립적인 인덱스 채널을 사용한다. 위의 과정을 통해서 제시하는 방법은 기존의 연구들보다 데이타의 선호도를 보다 정확하게 반영하여 전체 클라이언트의 선호 데이타에 대한 마른 접근 성능을 보이는 것을 실험을 통해서 보여줄 것이다.
현재 기관이나 조직 내에 수많은 양의 데이터가 축적되어 존재하고 있으나 대부분의 데이터는 각 기관이나 조직에 따라 정형화된 형태로 남아있는 실정이다. 정형화된 정보는 정보의 교환 및 공유에 어려움이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 지식정보자원관리라는 새로운 개념이 도입되었으며, 축적된 데이터들을 공유 및 관리하기 위한 지식정보자원의 디지털화가 실행되고 있다. 특히 과학기술 또는 교육학술 분야에서는 지식정보자원의 교환 및 공유에 필요한 데이터를 구조적으로 처리하고자 XML을 도입하려는 움직임이 일고 있으며, 이들 분야의 전자문서 안에 사용되어지는 수많은 수학식의 표현이 이미지나 텍스트 등의 비구조적인 데이터로 처리됨에 따라 검색과 인덱싱 또는 재사용성 등의 제한사항이 발생하게 된다. 이를 극복하고자 MathML을 이용한 수학식의 처리에 관심이 집중되고, MathML을 구조적인 문서상에 쉽고 효율적으로 처리할 수 있는 솔루션이 요구되고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 지식정보자원을 목적으로 하는 전자문서의 구조적인 처리를 용이하게 하고, MathML에 대한 전문적인 지식이 없어도 구조적인 문서상에 쉽게 MathML을 생성 및 표현할 수 있는 XML 문서 편집 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 축구 동영상에서 스포츠 중계방송의 구조적 특성을 이용하여 자동적으로 하이라이트(Highlight)를 추출하는 새로운 방법을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 증명한다. 일반적으로 스포츠 중계 방송에서는 중요한 이벤트(골, 반칙)가 발생하면, 그 장면을 다시 느린 속도의 리플레이(Replay) 화면으로 보여주고, 리플레이가 시작되고 끝날 때 Wipe와 같은 점진적인 화면 전환 기법을 사용하는 구조적 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 스포츠 중계방송의 구조적 특징을 이용하여 축구동 상의 중요한 이벤트만을 추출하여 하이라이트를 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 비디오의 슬라이스 이미지(Slice Image)를 이용하여 Wipe효과 장면과 줌인/아웃 장면을 검출하고, 검출된 Wipe 효과 지점을 기준으로 하여 리플레이 장면을 검출한다. 이때 이런 기본 알고리즘에 새로이 Sub-Sampling방법과 Two-Pass 방법을 더하여 보다 빠르고 정확한 Wipe검출을 하였고, 비디오의 모션 정보 및 Wipe지점의 시간간격을 이용하여 보다 정화한 리플레이 장면을 검출하였으며, 샷의 녹색영역 비율을 측정하여 보다 정화한 줌인/아웃 장면을 검출하였다. 이렇게 최종적으로 검출된 리플레이 장면과 줌인/아웃 장면을 토대로 이벤트 샷(Shot)과 선수 샷으로 구성된 하이라이트 장면을 추출하게 된다. 이러한 방법은 자동적으로 축구 중계방송을 요약해줌으로써 축구와 관련된 웹서비스나 방송용 하이라이트 제작에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 논문은 아이콘 인덱싱 메커니즘(Icon indexing Mechanism)을 이용한 물체 인식 시스템을 구성함에 있어 기존의 모델을 계층적으로 찾아가는 탐색 트리의 방법을 보완하여 해시 테이블을 작성함으로써 모델의 검색에 필요한 시간을 줄이는 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 인접하는 다섯 개의 장점을 이용하여 매칭에 필요한 모델을 구조적 단위의 스트링으로 선정하였으며, 모델 스트링들간의 유사성을 측정하기 위하여 스트링 매칭 알고리듬을 이용하였다. 그리고 이들 스트링중 유사성이 가장 높은 스트링을 참조 스트링으로 선정하여, 참조 스트링으로부터의 각 스트링간의 거리를 해시의 킷값으로 이용하여 검색에 필요한 해시 테이블을 검색한다. 검색 결과 입력 영상으로부터 구해진 하나의 특권 스트링은 하나 혹은 여러 개의 모델에 대한 가설을 생성할 수 있으며, 이를 다시 해싱을 통하여 검색된 모델 스트링들과의 거리를 재계산하여 이 값이 주어진 임계값보다 작은 모델스트링과 최종 매칭이 되는 것으로 간주하였다. 실험결과 모델을 계층적으로 찾아가는 기존의 방식이 평균 8-10번의 거리를 계산해야만 매칭을 행할 수 있었음에 반해 제안한 방법은 2-3번의 거리 계산만으로 매칭을 행할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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