3차원 모델은 현재 많은 분야에서 사용되고 있다. 특히 기존 평면의 지도에 비해 3차원으로 제작된 지도는 현실감이 뛰어날 뿐만 아니라 제한된 평면 지도 안에서 얻을 수 없는 다양한 정보를 제공 할 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 지금까지 모델링을 위해 사용되었던 고가의 레이저 스캐너를 대체하여 디지털 카메라 스테레오 매칭 알고리즘의 성능 개선을 통하여 쉽고 빠르게 양산 할 수 있는 프로세스를 제안하였다. 본 연구에 사용된 알고리즘은 OpenCV 라이브러리 내에 포함되어있는 SURF 알고리즘이며 알고리즘이 가지고 있는 부정합 점들을 호모그라피 변환과 에피폴라 라인을 이용하여 제거하였다. 또한 개선된 알고리즘을 상용프로그램과 비교하였으며 상용프로그램에 비하여 성능이 우수한 것으로 확인하였다. 제안된 방법은 스테레오 매칭의 조건을 만족한다면 쉽고 빠르게 3차원 모델링을 할 수 있기 때문에 각종 디지털 지도나 3차원 가상 현실 분야에 크게 기여할 것으로 예상된다.
스테레오 매칭 과정에 있어서 매칭 비용을 구하는 것은 매우 중요한 과정이다. 이러한 스테레오 매칭 과정의 성능을 살펴보기 위하여 본 논문에서는 기존에 제안된 매칭 비용 함수들에 대한 기본 개념들을 소개하고 각각의 성능 및 장점을 분석하고자 한다. 가장 간단한 매칭 비용 함수는 매칭 되는 영상의 일관된 밝기를 이용하여 좌, 우 영상 간 서로 대응하는 대응점을 추정하는 과정으로, 본 논문에서 다루는 매칭 비용함수는 화소 기반과 윈도우 기반의 매칭 비용 방법으로 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 화소 기반의 방법으로는 절대 밝기차(the absolute intensity differences: AD)와 sampling-intensitive absolute differences of Birchfield and Tomasi (BT) 방법이 있고, 윈도우 기반의 방법으로는 차이 절대 값의 합(sum of the absolute differences: SAD), 차이 제곱 값의 합(sum of squred differences: SSD), 표준화 상호상관성(normalized cross-correlation: NCC), 제로 평균 표준화 상호 상관성(zero-mean normalized cross-correlation: ZNCC), census transform, the absolute differences census transform (AD-Census) 이 있다. 본 논문에서는 앞서 언급한 기존에 제안된 매칭 비용 함수들을 정확도와 시간 복잡도를 측정했다. 정확도 측면에서 AD-Census 방법이 평균적으로 가장 낮은 매칭 율을 보여줬고, 제로 평균 표준화 상호 상관성 방법은 non-occlusion과 all 평가 항목에서 가장 낮은 매칭 오차율을 보여 주지만, discontinuities 평가 항목에서는 블러 효과 때문에 높은 매칭 오차율을 보여 주었다. 시간 복잡도 측면에서는 화소 기반인 절대 밝기차 방법이 낮은 복잡도를 보여 주였다.
본 논문에서는 마커 없이 증강 현실을 구현하기 위한 물체 인식 기법을 제안한다. 먼저 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)알고리즘을 사용하여 물체 영상으로부터 특징점을 찾는데, 이러한 특징점들은 비율, 회전 또는 이동시에도 그 특징이 변하지 않는 장점이 있다. 또한 조도의 변화에도 일부는 변화지 않는 특성을 갖는다. 추출된 특징점의 독립적인 특성을 이용해 화면내의 다른 이미지의 매칭 포인트를 찾을 수 있는데, 학습된 영상과 매칭이 이루어지면, 매칭된 점을 이용해 화면내의 물체를 찾는다. 본 논문에서는 장면의 첫 프레임에서 발생하는 템플릿 이미지와의 매칭을 통해 현재의 화면에서 물체를 인식하였다. 네 종류의 물체에 대해 인식 실험을 한 결과 제안한 방법이 우수한 성능을 갖는 것을 확인하였다.
본 논문은 스테레오 영상을 이용하여 3 차원 영상을 제공하기 위한 과정에서 중요한 변위 지도 생성 과정의 개선을 목적으로 한다. 변위 지도란, 서로 다른 시점의 두 영상 내에 매칭되는 대응점을 찾고 이와 같은 대응점들 간의 차를 통해 상대적 거리정보를 얻은 후, 이를 정규화하여 픽셀 값으로 나타낸 지도이다. 이에 본 논문에서는 변위 지도 생성 시, 물체들 간 대응점 매칭율을 높이기 위해 물체들의 외곽을 보존하여 형태를 뚜렷하게 하는 전처리 과정을 제안한다. 제안하는 방안은 제한 적응 히스토그램 평활화를 통해 물체들의 세부적인 특징들을 부각시키고, 양방향 필터를 통해 외각을 뚜렷하게 하는 전처리 과정을 포함한다. 본 논문에서는 제한 적응 히스토그램 평활화와 양방향 필터의 처리 과정을 분석하고, 실험결과를 통해 제안하는 전처리 과정을 검증하였다.
네이버, 다음, 구글 등의 웹 상에서 제공하는 지도 서비스와 KML, GML, GeoRSS와 같은 기술들을 이용하여 하나의 위치 정보로 통합한 지리정보를 사용자에게 제공해 줄 수 있는 연구들은 현재까지 활발히 진행되어 왔다. 그러나 이러한 연구들은 위치 정보만 통하여 줄 뿐 의미 정보까지 통합하여 사용자들에게 다양한 정보들을 제공해주지 못한다. 이 논문에서는 KML, GML, GeoRSS 등으로 표현된 풍부한 지리정보들을 통합하여 웹 기반 지도 서비스에 제공해주는 시스템을 제안한다. 또한 지리정보들의 스키마 통합을 위해 어댑터 기반 의미 처리 방법과 정적/동적 의미 관리 기반 접근 방법을 혼합한 하이브리드 스키마 매칭(Hybrid Schema Matching, HSM) 방법을 제안하고, 제안 시스템의 평가를 위해 스키마 매칭을 위한 4가지 접근 방법과 비교 평가를 수행한다. 평가의 결과로 제안 시스템은 의미 해석에 대한 신뢰성이 보장되고 시스템 구축 비용과 데이터 통합 비용이 상대적으로 낮다는 특징을 지닌다.
특정한 부분에 정확성을 가지는 기하학 형태인식은 이미지 분석 응용에서 중요하게 다루어져 왔다. 또한, 부분적 혹은 변형된 모양을 계층화하는 새로운 접근방법에 대한 연구가 계속되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 자유형태의 부드러운 곡선을 생성하는데 용이한 스플라인 공식들을 이용하여 새로운 기하학 형태 매칭 접근 방법을 제안한다. 이와 같은 방법에서, 여러개의 스플라인 공식들로 생성된 곡선들의 집합은 동일한 형태의 성질을 가진다. 본 논문은 곡선 설계를 위하여 일반적인 상호작용 방법과 다양한 스플라인 공식간에 관계들을 이용함으로서 간단한 설계점(design point)들의 이동으로 형태매칭 방법에 관한 관계성을 보인다. 그러므로, 본 논문에서는 3차 스플라인의 공식(B-splines, Bezier splines, Catmull-Rom splines)을 이용하여 형태 매칭 방법을 제안한다.
이 논문은 실시간 모션 생성 응용분야에서 최근 활발하게 사용되고 있는 모션 매칭 기술을 효과적으로 적용하는 방법에 대해 연구한다. 모션 매칭의 핵심은 간단한 특징 벡터의 정의에 있으나 이 정의의 선택에 따라 결과가 많이 달라지게 된다. 이에 본 연구에서는 보행 동작을 중심으로 사용자가 원하는 궤적을 생성하기 위한 최적의 특징 벡터의 조합을 도출하는 것을 목표로 다양한 조합에 대해 실험하고, 이에 대한 오차 분석을 시행하였다.
본 논문에서는 왜곡 제거 시계열 매칭의 시각화 도구를 제안한다. 시계열 매칭에서 왜곡 제거 지원은 정확한 유사 시계열 검색을 위한 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 시계열에서 발생하는 잡음, 위치 이동, 진폭 조정, 선형 추세의 왜곡들을 이동평균 변환, 정규화 변환, 선형 추세 제거 기법을 사용하여 제거한 후, 시계열 매칭을 수행하고 그 결과를 시각화한다. 본 논문에서 제안하는 시각화 도구는 클라이언트-서버 모델을 기반으로 구현된다. 클라이언트는 사용자가 선택한 시계열의 왜곡을 제거하여 서버에 전달하고, 매칭 결과의 시각화를 수행한다. 서버는 R*-트리 기반의 다차원 인덱스로 왜곡 제거 시계열 매칭을 효율적으로 수행한다. 왜곡 제거 시계열 매칭의 결과는 다섯 가지 차트로 달리 표현하여 사용자가 직관적이고 쉽게 이해할 수 있도록 구현한다.
본 논문은 레이저 내비게이션의 위치측정을 위한 반사체 매칭방법을 제안하다. 레이저 내비게이션은 벽면에 부착된 반사체의 각도와 거리를 측정하는 장치이고 위치를 측정하기 위해서는 반사체의 매칭 기법이 필요하다. 대표적인 매칭 방법으로는 측정된 반사체의 위치를 이미 알고 있는 반사체의 위치로 평행 이동 한 후, 회전 하면서 매칭하는 방법이었다. 하지만 이 방법은 연산량이 많고 외란에 약하다는 단점이 있다. 이에, 본 논문에서는 연산량을 줄이고 외란에 강인한 반사체 매칭 방법을 제안한다. 제안된 방법은 계측된 반사체들의 위치를 설치된 반사체의 실제 위치로 생성한 후, 계측된 반사체들을 회전하면서 매칭하는 방법이다. 실험은 직접 설계한 AGV를 이용하였으며 조향각과 주행속도를 변화 시키면서 위치측정 정밀도를 비교하였다.
본 논문은 DP(dynamic programming) 매칭법을 확장하여 흘림체 한글을 온라인으로 인식하는 방법에 대하여 논한 것이다. 한글의 자소는 보다 간단한 자소에 선분이 점차로 추가되어 보다 복잡한 구조로 발전되는 특징이 있다. 자소의 조합에 의해 구성되는 한글에는 유사한 문자 패턴이 많다. 이러한 특성으로 인하여 한글에 대하여 DP매칭법을 적용하여도, 입력문자와 표준문자와의 패턴간 거리를 정확하게 구하는 것이 곤란하다. 본 방식에서는 DP매칭을 행하기 전에, 한글의 최초, 최후선분의 특성을 살린 대분류매칭을 행함으로써 DP매칭의 대상수를 줄였다. 본 방식은 DP매칭법에 자소패턴의 추출기능을 부가함으로써, DP매칭을 확장하여, 한글의 문자패턴간의 거리를 정확하게 측정하는 것을 시도한다. 자소패턴의 추출은, 자소패턴을 구성하는 선분의 ON/OFF, 방향코오드, 방향코오드의 변화, 배치 구조등을 조사함으로써 행한다. 이와같이 하므로써 필기운동 변화의 흡수와 비교적 안정된 스트로크의 분리가 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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