본 논문에서는 신경망 학습을 위한 데이터 획득 시 생길 수 있는 오차론 줄이기 위해 획득 데이터에 대한 전처리 과정을 퍼지로써 구현하는 알고리즘을 제안하였다. 신경망은 주어진 정보론 이용하여 학습을 가능하게 함으로써 시스템의 특징을 추출하는 데 매우 우수한 능력을 발휘하고 있다. 그러나 이는 학습에 사용하는 데이터에 오차가 포함되지 않는다는 점을 전제로 하고 있다. 그런데 데이터 획득 과정이 인간의 주관적 판단에 의해 수작업으로 이루어지는 경우 학습 데이터는 오차가 존재할 수 있다. 학습 데이터의 오차론 줄이기 위해 초기에 획득된 데이터를 분석하고 추가적인 후보 데이터를 선정하여 그 중에서 가장 적절한 데이터를 고르게 하였다. 데이터 후보 추천 시스템은 데이터 획득 과정에서 큰 영향을 미치는 물체의 거리와 크기를 모두 고려할 수 있도록 퍼지 모델로써 구현하였다. 후보 추천 결과, 상당수의 오차 데이터를 수정할 수 있었으며 이는 심리적 요인과 신체적 요인이 크게 작용한 데이터일수록 큰 효과를 나타냈다.
입체음향을 구현하는 방법은 두 가지가 있으며, 5.1 채널과 같은 서라운드 시스템(surround system)을 이용하는 방법과 2 채널의 바이노럴 시스템(binaural system)을 이용하는 방법이 있다. 바이노럴 시스템은 사람이 두 귀를 이용하여 음상을 정위하는 원리를 이용하는 방법이다. 일반적으로 라우더 스피커 시스템에서 각 채널사이에 발생하는 크로스토크(crosstalk)는 본래의 입체음향을 재생하기 위해서는 제거되어야만 한다. 이 문제를 해결하기 위해서는 머리의 움직임을 추정할 필요가 있다. 본 논문에서는 청취자의 머리 움직임을 제대로 추정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 얼굴과 눈의 영역 검출을 기본으로 한다. 얼굴 검출은 이미지의 밝기 값을 이용하고 눈 검출은 수학적 형태학(mathematical morphology)을 이용한다. 청취자의 머리가 움직일 때 얼굴 영역과 눈 사이의 경계선의 길이가 변한다. 이 정보를 이용하여 머리 움직임을 추정한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리즘이 +10오차 범위 내에서 머리의 움직임을 효율적으로 추정하는 것을 확인하였다.
최근 지도제작 기법의 발달과 기 제작된 종이 및 수치지도의 보급이 활발해짐에 따라 2차원 형태의 지형도보다 지형을 보다 사실감 있게 표현하는 3차원 지형도에 대한 요구가 증가되고 있다. 본 연구 는 기존의 국가기본도 중 축척 1:25,000 종이지형도와 수치지도의 지형정보들을 이용하여 3차원 지형도를 생성하였으며, 3차원 지형도의 정확도분석 결과 1:25,000 국가기본도 허용오차 범위에 포함되어 그 활용가능성을 입증하였다. 3차원 지형도의 정확도를 분석하기 위하여 좌표 변환된 국가기본도의 이미지와 동일도엽의 수치지도상의 각종 지물지모들간의 평면 위치오차 및 수직 위치오차를 레이어별로 분석하여 정확도를 평가한 결과 영상자료의 좌표변환시 이용되는 변환 프로그램뿐만 아니라 보정방법에 따라서도 위치오차가 상이함을 알 수 있었다. 좌표 변환된 영상자료의 평면정확도는 지상거리 ${\pm}4.1m$로 1:25,000의 수치지도 허용범위를 만족하였다. 따라서 기 제작된 다양한 축척의 국가기본도와 수치지도를 이용하여 신속하고 효율적으로 3차원 지형도를 제작할 수 있으며, 향후 기존 지형도 및 수치지도를 이용한 입체지형도의 활용가능성이 기대된다.
본 연구에서는 해상도가 서로 다른 고해상 위성영상 IKONOS-2와 SPOT-5 영상의 RPC(Rational Polynomial coefficients)와 위성보조정보 자료 등을 활용하여 해상도 조정 및 piecewise 방법을 적용하여 에피폴라(Epipolar) 영상을 제작하였다. 또한, 에피폴라 영상을 제작하기 위한 선행 작업으로 두 영상의 입체기하 분석과 RPC 블록모델링을 수행하였다. 제작된 에피폴라 영상의 정확도 평가를 위해 촬영 대상지역 중, 지형의 특성에 따라 산악지, 농경지, 도심지 및 주거지 등 육안 판독시 식별이 명확한 지점을 세분류하여 Y-시차를 분석하였으며, 이때 사용된 점을 대상으로 에피폴라 영상의 입체관측을 통해 획득한 3차원 좌표와 원영상의 블록모델링에 의해 계산된 3차원 좌표 차이의 RMSE를 계산하였다. 분석결과 Y 시차는 1 화소(pixel) 이내, RMSE 오차는 X, Y 및 Z에 대해 2m 이내임을 확인하였다.
붕괴된 사면의 정보는 제2차 피해의 발생우려가 있기 때문에 신속 정확하게 지형자료를 획득할 수 있어야 하고, 필요에 따라서 접근하지 않고 간접적인 측량방식으로 보다 효율적으로 표현할 수도 있어야 한다. 따라서 본 연구에서는 무인 헬리콥터 사진촬영시스템을 이용하여 붕괴된 도로 절개지 사면에 근접하여 상공에서 정지비행으로 대상지역의 영상을 촬영하였다. 그리고, 무타켓 Total Station에 의해 관측된 점과 영상해석에 의해 분석된 좌표점 10개와 비교한 결과 절대치 평균값은 X축 방향으로 평균 0.056m, Y축 방향으로 0.082m, Z축 방향으로 0.066m으로 나타났다. 또한, 검사점 10점에 대한 오차의 RMSE는 X축 방향으로 0.015636m, Y축 방향으로 0.021319m, Z축 방향으로 0.018734m로 나타났다. 따라서, 이러한 절개지 붕괴사면의 지형에 대하여 관계형 영상정합방법에 의해 접근하지 못하는 위험지역에서의 사면 범위와 각사면의 종 횡단면을 나타낼 수가 있었다.
본 논문에서는 시차보상 방법에 의해 추출된 오차 영상을 대역간 및 대역내의 상관관계를 고려한 웨이브릿 변환을 이용함으로써 압축 부호화 하는 새로운 스테레오 영상압축 알고리즘을 제시하였다. 본 논문에서 제시된 영상 압축 부호화 방식은 기존의 압축 알고리즘인 EPIC, EPWIC, JPEG등과 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 비교분석을 통해 모두 향상된 영상 압축률을 나타냈으며, PSNR경우도 EPWIC에 비해 3.5dB 향상된 30.5dB로 나타났다. 또한 본 논문에서 제시된 방법으로 압축 전송된 영상으로부터 충분한 입체감을 갖는 스테레오 영상을 재현할 수 있었다.
본 논문은 2D/3D 영상 처리에서 깊이지도 생성을 위한 Optical flow에서 레벨을 간소화하여 연산량을 감소시키고 객체의 고유벡터를 이용하여 영상의 잡음을 제거하는 연구이다. Optical flow는 움직임추정 알고리즘의 하나로 두 프레임간의 픽셀의 변화 벡터 값을 나타내며 블록 매칭과 같은 알고리즘에 비해 정확도가 높다. 그러나 기존의 Optical flow는 긴 연산 시간과 카메라의 이동이나 조명의 변화에 민감한 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 연산 시간의 단축을 위한 레벨 간소화 과정을 거치고 영상에서 고유벡터를 갖는 영역에 한해 Optical flow를 적용하여 잡음을 제거하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 2차원 영상을 3차원 입체 영상으로 변환하였고 SSIM(Structural SIMilarity Index)으로 최종 생성된 영상의 오차율을 분석하였다.
실내 공간과 관련된 정보는 도시화의 가속과 기술의 발달로 인하여 그 중요성이 증가하고 있으며, 건물 내부의 다목적 활용을 위하여 다양한 스캐닝 기술이 개발되고 있다. 본 논문에서는 스캐닝에 2D 라이다를 이용하여 지면과 수직인 방향으로 라이다를 회전 및 이동시키며 2차원 데이터의 집합을 얻은 후 이를 취합하여 3차원의 실내 공간 정보를 얻는 시스템을 제안하였다. 최종적으로 오차 보정 등의 알고리즘을 적용하여 실내 구조를 입체적으로 시각화하여 출력하였다.
3D 입체영상 콘텐츠 부족현상에 따른 3D 산업시장의 성장정체는 콘텐츠 제작비용 절감을 위한 관련기술 개발의 촉진을 야기하고 있다. 3D 입체영상 제작에서 가장 많은 시간과 노력을 요구하는 부분은 촬영 과정에서 발생된 수직시차의 제거라 할 수 있으며, 이는 시장 경쟁력과 직접적으로 관계되는 사안이라 매우 중요한 작업으로 다루어지고 있다. 비 정렬된 스테레오 영상의 수직시차 보정 즉, 편위수정(Rectification)은 사진측량분야에서 오랫동안 다루어 오던 문제로 컴퓨터 비전방식이 빠른 처리속도와 자동화에 초점이 맞추어져 있다면, 사진측량방식에서는 정확도와 정밀도 확보에 목적을 두고 있다. 허나 입체영화 제작에 있어 사진측량학적 관점으로 문제를 해결하려 한 시도는 그 사례를 찾아보기가 매우 힘들다. 이에 본 논문에서는 사진측량방식의 기술을 도입하여 촬영 당시의 기하학적 관계를 복원하고 이를 통해 수직시차를 제거할 수 있는 정밀 편위수정 알고리즘을 제안하고자한다 알고리즘의 성능평가는 기존 컴퓨터비전 알고리즘 두 가지와 성능비교를 통해 수행되었으며, 에피폴라 제약조건 만족도와 에피폴라 라인의 추정정확도, 그리고 정합점 간의 수직시차 측정을 통한 에피폴라 리샘플링의 정확도 등이 분석되었다. 실험결과, 제안 알고리즘은 정확도 및 정밀도 측면에서 비교 알고리즘들 보다 우수한 성능을 나타내었으며, 정합점 위치오차에 대해서도 강인함을 보여주었다.
정밀 설비 기술의 발전으로 4축 CNC 정밀 가공 기술의 중요성이 증대되고 있다. 그러나, 복잡한 형상 가공으로 인해 시스템 구동은 어려운 실정이다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 4축 제어 구조물을 제작하고, 상용 프로그램을 이용없이 Bresenham's Line Algorithm과 Runspeed Algorithm을 구현하여 정밀 제어 및 효율성을 비교하였다. Runspeed를 적용할 경우 Bresenham 대비 약 12.03%의 오차 개선과 곡률 정밀도 향상이 있었으며, 회전축 A모터를 구동하여 입체 구조물에도 정밀한 가공이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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