일반적으로 이미지를 획득하기 위한 도구로 사용되고 있는 비디오 카메라는 동일한 피사체의 XYZ 3 자극치에 대한 RGB 출력 신호가 카메라마다 각각 다른 기기 의존적인 특성을 가진다. 카메라로 촬영한 원 피사체의 XYZ 3 자극치와 카메라 RGB 출력 신호 사이의 변환 관계인 카메라 전달 특성을 알 수 있다면 다양한 디스플레이 시스템에서의 기기 독립적 색 재현이 가능하다. 카메라 전달 특성 조사 방법에 대한 연구는 두 가지 형태로 나뉘어서 진행되어 왔다. 첫 번째 방법은 카메라의 RGB 필터 분광 특성을 파장별로 구하여 CIE 칼러 매칭 함수로 표현하는 것과 알고 있는 색 타겟, 즉 샘플색의 XYZ 3 자극치를 카메라로 촬영하고 출력되는 RGB 신호 간의 변환 행렬을 구하는 방법이다. 실험이 용이하여 일반적으로 많이 이용되는 두 번째 방법은 동일한 카메라에 대해서도 촬영 조건에 따라 매번 60개 이상의 시험색을 촬영하여야 하는 번거로움이 있다. 본 논문에서는 특정 촬영 조건 하에서 구한 카메라 전달 특성 변환 행렬을 이용하여, 촬영 조건이 바뀌었을 때 달라지는 카메라의 전달 특성을 추정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 다항식 모델링을 이용하여 특정 화이트 밸런스에서의 카메라 전달 특성 3×3 변환 행렬을 구하고, 이 변환 행렬로부터 카메라의 인광체 좌표를 추정한다. 마지막으로구하고자 하는 기준 백색에 따른 카메라의 채널 이득을 계산하여 특정 기준 백색에 화이트 밸런스가 맞춰진 카메라의 전달 특성을 구하였다. 실험 결과 제안한 방법에 의해 구한 카메라의 전달 특성은 기존의 방법으로 구한 3×3 변환 행렬보다 더 좋은 성능을 가지면 카메라의 화이트 밸런스가 달라질 때마다 모든 시험색을 환영하여 구해야 하는 기존의 변환 행렬과 비슷한 성능을 가지는 3×3 변환 행렬을 손쉽고 간단하게 구할 수 있다.장, 간장, 비장 및 맹장 등 체내 장기로부터 접종균의 회수율은 WL이 일령 증가에 따라 점차 증가하였으나 다른 품종들 보다는 현저히 낮았던 반면에 RIR은 80~90% 이상으로 매우 높았으며 WL$\times$RIR 교배종은 WL보다는 다소 높았으나 RIR보다는 상당한 차이로 낮았다. 항체 양성을에 있어서는 WL$\times$RIR이 WL 및 RIR보다도 높게 나타났다 2. Hyline white$\times$ Hyline brown(HwHb) , Hw$\times$ Isa brown(HwIb), Isa white$\times$Ib(IwIb), Iw$\times$Hb(IwIb) 및 Ib$\times$Iw(IbIw) 등 합성 교배종의 가금티푸스에 대한 질병 저항성 HwHb, Hwlb, Iwlb 및 IwHb 등 4가지 합성품종과 IbIw의 역교배종을 공시하여 6주령 시험계에 감염후 2주간에 걸쳐 폐사율, 증체량, 접종균 회수율 및 응집 항체 양성율 등으로 가금티푸스에 대한 질병 저항성을 비교 시험하였던 바, 공시 품종 모두가 가금티푸스에 대해 현저한 질병 저항성이 있는 것으로 인정되었으며 품종간 비교에서는 HwHb가 공시한 다른 품종들보다 더 강한 저항성을 가지고 있었다.의 이미지에 차이가 있을 것이라는 본 연구가 지지됨을 알 수 있다. 본 연구의 한계점으로 1) 본 연구에서는 자극의 조건을 실험대상자가 소유하고 있는 의복에 한계를 두었다. 다양한 이미지의 의복을 선정하지 못한 점이 앞으로 더 연구하여야 할 점으로 본다. 2) 장소선정에 있어서 강남과 강북 서울중심과 지방 등으로 좀 더 세분화하면 다른 결과가 나을 수 있으리라 예상된다. 따라서 성격이나 가치관, 구매성향에 대해 좀
본 논문에서는 고조파로 전압과 전류가 왜곡된 상황에서 정확하게 기본파의 역률을 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 역률 계측 방법에서는 전압과 전류를 DQ회전좌표계로 변환한 후 유효전력과 무효전력을 계산하여 역률값을 구하게 된다. 기존의 역률 계측방법과 제안한 방법을 수식적으로 비교하여 제시하고, 제안한 방법은 전압과 전류 모두 고조파 왜곡된 상황에서도 기본파의 역률을 정확하게 계측할 수 있는 것을 MATLAB을 이용한 모의실험에서 확인한다. 제안한 역률 계측방법을 자동역률제어장치에 적용할 경우 고조파 왜곡 환경에서 역률 보상 성능을 최대화 할 수 있다. 그 결과 수용가에서는 역률 개선을 통한 전기료 감소, 선로손실 감소, 부하 용량 증대 효과가 기대된다. 특히 발전 사업가 측에서는 역률 보상 성능의 향상으로 송전 여유 용량 확보와 발전량 절감이 가능하다.
움직이는 한 개의 카메라 동영상으로부터 개체의 3차원 위치를 추출할 수 있다고 알려져 있다. 이로부터 캠코더 측정시스템을 이용하여 부유체 모형에 대한 영상기반 모니터링을 수행하였다. 규칙파 및 비규칙파 실험조건에서의 디지털 캠코더 동영상으로부터 프레임 영상을 추출하고, 특징점을 정합하여, 상대적인 3차원 좌표를 획득하였다. 수정된 SURF 기반 정합의 영상 변환 정확도와 규칙파에서 부유체 모델의 영상기반 변위 관측 정확도를 평가하였다. 규칙파의 경우 조파기의 설정값은 3.0sec이고, 영상기반 변위에 의한 주기는 2.993sec이었다. 기계적 오차를 고려할 때 이 두 값은 유사한 결과로 여겨진다. 시각적으로도 X Y Z축으로의 1차원 투영결과나 3차원 공간에서의 결과에서 규칙파의 형상을 볼 수 있었다. 결과적으로 30fps의 일반 디지털 캠코더 동영상을 이용하여 근실시간으로 위치변동을 계산할 수 있었다.
얼굴영상을 효율적으로 처리하기 위해선 먼저 인력영상에서 얼굴영역과 얼굴을 구성하는 각 요소를 검출하고 얼굴의 회전각을 추정하는 전처리과정이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 얼굴의 크기와 머리회전, 조명의 변화가 허용되고 피부색과 비슷한 배경이 얼굴에 병합되는 경우에도 얼굴과 요소들(눈, 입)을 강건하게 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 변환된 HSV 컬러 좌표계상의 대역적 피부 색상정보와 히스토그램을 이용한 피부 색상정보로 얼굴후보영역을 지정한 뒤, 같은 방법으로 얼굴후보영역 안에서 입술영역을 검출한다. 입술영역의 횡축 기울기로 x축에 대한 회전각을 추정한 후, 얼굴의 모양정보와 요소의 위치정보를 이용해 얼굴임을 확정한다. 다음으로 양안의 조합으로 이루어진 부분 템플릿매칭을 통해 눈을 검출한 뒤, 얼굴의 넓이를 참조한 3차원 공간상에서의 눈의 위치를 계산하여 y축 회전각을 추정한다. 다양한 얼굴영상에 대해 실험을 실시한 결과, 본 알고리즘의 유효성을 확인하였다.
차량 추적 시스템(vehicle tracking system)은 교통 흐름 파악, 차량 감시, 사고 감지 등을 통하여 교통 정체에 따른 차량의 이동 경로를 유도할 수 있고, 교통사고를 사전에 방지할 수 있게 하는 시스템이다. 효과적인 차량 추적을 위해서는 먼저 연속된 영상 내의 각 객체의 특징 값을 추출하여 영상 내에 존재하는 차량 객체를 인지할 수 있어야 한다. 다음으로, 검출된 다중 객체에 대하여 영상 간 객체 매칭을 통해 연속된 프레임에 걸쳐 출현하는 동일한 차량을 인식함으로써 각 차량의 움직임을 추적할 수 있다. 본 논문에서는 차 영상의 이진화 및 레이블링(labeling)을 통하여 객체를 검출하고, 검출한 객체의 최소 외접 직사각형(minimum bounding rectangle: MBR)의 중심 좌표와 이 MBR의 가로, 세로 방향에 대한 라인(line)별 1D FFT(fast Fourier transform) 변환 결과의 평균 계수 값을 계산하여 객체의 특징 값을 구한다. 다음으로, 연속된 프레임에 걸쳐 출현하는 객체들 중 유사도가 가장 높은 객체 쌍을 동일한 객체로 인식하여 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 방법은 객체의 기하학적 특성에 기초한 기존 방법들에 비하여 정확한 추적이 가능함을 보여주었다.
최근 디지털 사이니지 기술은 정방형 디스플레이로 콘텐츠를 표출 뿐만 아니라 다양한 형태와 크기를 가진 비정형 디지털 사이니지로 발전하고 있다. 고해상도의 대형 모니터들을 연결하여 다양한 조합을 이루는 멀티비전 형태로 표현하고 있다. 본 논문에서는 멀티디스플레이의 회전에 따라 ROI가 독립적으로 변하는 비정형 디스플레이 사이니지 시스템의 구조를 제안하였다. 아두이노와 연동된 자이로 센서의 출력 값을 입력으로 받아 모니터의 기울어진 각도를 계산하고, 극좌표계의 특성을 이용하여 회전되는 각도에 따라 네 꼭짓점의 위치가 가변되는 영상을 영상좌표계로 변환하여 회전형 사이니지를 구현하였다. 또한 멀티 스크린 환경에서 화면을 표출하기 위하여 자이로 센서가 부착된 다수의 디스플레이를 아두이노의 시리얼 통신을 이용하여 제어하였다.
3체 문제에 있어서 Newtonian 운동방정식의 특이접은 수치적분에 의한 특수해를 구하는 과정에서 정확도를 떨어뜨리고 computer 사용시간을 증가시킨다. 이러한 특이점은 Newtonian 운동방정식의 독립변수와 좌표축을 변환하는 정칙화(regularization)과정을 통해 제거할 수 있다.이 논문에서는 정칙화된 Newtonian 운동방정식을 $5^{th}$ -order Runge-Kutta 방법으로 특수해를 구하기 위해 BASIC 언어로 작성한 computer program 으로 적절한 초기위치와 초기속도를 가정하여 시간에 따른 3체의 위치와 속도를 계산하였다. 그 결과, 이러한 3중성계의 진화는 결국 분열되어 3체 중 1개는 쌍곡선 궤도를 그리면서 계를 탈출하고 나머지 2개는 연성계를 형성하게 되었다. 이는 연성계의 기원을 설명할 수 있는 하나의 방버이 되지 않을까 생각한다.
최근에 제안된 지능형 영상은 기존의 사진정보와 함께 6하원칙(5W1H)정보 등이 같이 생성 저장 관리되는 것이다. 그러므로 이 영상은 시공 유지관리 과정에서 촬영된 사진의 검색 관리에 매우 유용하게 쓰일 수 있다. 그리고 지능형 영상의 핵심이 되는 벡터사진이 BIM과 연계되면, 벡터사진에 포함된 정보를 활용하여 BIM객체를 찾아낼 수 있다. 그리고 찾아낸 BIM객체의 속성에 촬영된 벡터사진 정보를 저장하면, 벡터사진은 손쉽게 시공 유지관리 이력정보로 관리되어 건설정보관리의 효율화에 기여할 수 있다. 본 연구에서는 벡터사진 정보로부터 BIM의 객체를 추출하고, 추출된 객체의 속성을 관리하는 기술을 개발하였다. 그리고 프로토타입 모듈을 개발 테스트하여 기준점설정, 좌표계 변환, 위치계산 등의 과정을 평가하였다. 이를 통해 벡터사진으로부터 BIM 객체의 추출이 가능하며, 객체의 속성정보 관리도 가능함을 확인하였다.
본(本) 연구(硏究)에서는 전(全) 해석과정(解析過程)을 two-Levels로 나누었다. Level 1 에서는 two-phases로 나누어 단면(斷面)을 최적화(最適化)하고, Level 2 에서는 트러스의 절점좌표(節點座標)를 변수(變數)로 하여 형상(形狀)을 최적화(最適化)하는 알고리즘을 제시(提示)한 것이다. 이 알고리즘의 Level 1 에서는 유도(誘導)된 비선형계획문제(非緣形計劃問題)를 SUMT 문제(問題)로 변환(變換)시켜 Modified Newton-Raphson Method에 의한 SUMT 법(法)을 채택하고, Leve1 2 에서는 Powell Method의 일방향(一方向) 탐사기법(探査技法)에 의해 목적함수(目的凾數)만이 최소(最小)가 되도록 하는 기법(技法)을 도입하여 최적화(最適化)알고리즘을 제시(提示)하였다. 제시(提示)된 알고리즘을 트러스의 형태(形態), 설계제약조건(設計制約條件), 재하조건(載荷條件) 등을 변화(變化)시켜 가면서 수종의 트러스에 적용(適用)하여 수치계산(數値計算)을 실시하고, 그 결과(結果)를 다른 알고리즘의 결과(結果)와 비교(比較)하므로서 알고리즘의 타당성(妥當性), 안전성(安全性), 적용성(適用性)을 검토하였다. 연구결과(硏究結果)의 two-Level 알고리즘은 트러스의 설계조건(設計條件)에 구애받지 않고 트러스의 형상최적화(形狀最適化)에 적용(適用)할 수 있으며, 안정성(安定性) 있게 비교적(比較的) 빠른 속도(速度)로 최적해(最適解)에 수렴(收斂)한다는 사실이 확인되었다.
현재 국내의 수중 및 해양 시설물 관리는 아날로그 필름에 의한 육안분석에 의존하고 있다. 본 연구에서는 이러한 방법을 개선하기 위하여 보다 정량적인 수중시설물의 공간적인 상태를 분석하고자 하였다. 본 연구는 수중영상 왜곡보정과 모자익 제작의 두 단계로 나누어 진행하였다. 수중영상 왜곡보정 단계에서는 수중 타겟을 제작하고 타겟 격자점으로부터 왜곡계수를 산출한 후, 수중영상으로 포착한 영상점을 왜곡이 보정된 영상점으로 위치 보정하는 기술을 개발하였다. 그리고 모자익 제작 단계에서는 먼저, 수중에 송유관 형태의 파이프를 설치한 후 영상을 획득하였으며, 왜곡보정을 실시한 후 보정된 파이프 영상을 좌표 변환 후, 산출된 특이점을 바탕으로 모자익 영상을 제작하고 필터링을 통해 외곽선 추출하고 파이프와 수중바닥과의 거리를 계산하였다. 그 결과, 실제 파이프와 수중지반과의 거리가 6cm일 때 평균 RMSE 0.3cm로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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