소실점(vanishing point)이란 카메라 렌즈를 통해 3차원 공간을 2차원 영상으로 투영하는 과정에서 평행한 직선들이 수렴하는 점을 의미한다. 소실점 검출은 영상 내의 정보를 이용하여 소실점의 위치를 파악하는 것을 의미하며, 영상 내 지점들의 상대적인 거리를 파악하거나 장면 전체의 3차원 구조를 파악하는데 활용된다. 일반적으로 영상 내 평행한 직선들은 인공 구조물 내에 존재하는 경우가 많으므로 직선 검출 기반 소실점 검출 기법들은 인공 구조물 내의 직선들을 찾아 이들이 수렴하는 점을 소실점으로서 검출하는 것을 목표로 한다. 이 때, 영상 내에서 직선을 검출하기 위하여 먼저 에지 검출(edge detection)을 통해 에지 픽셀을 검출하고 그 결과를 허프 변환(Hough transform)하여 직선들을 찾아낸다. 그러나 각종 텍스쳐 및 노이즈 등 여러 원인들로 인해 위 과정에서 검출된 직선들이 모두 소실점을 지나지는 않는다. 따라서 검출된 직선들로부터 소실점을 정확히 검출하기 위해서는 각 직선에 대하여 소실점을 지날 가능성에 따라 다른 가중치를 부여하는 것이 필요한데 기존의 연구들은 가중치를 동일하게 부여하거나 단순한 수준의 가중치 계산을 적용해 왔다. 본 논문에서는 소실점을 지나는 직선들은 대부분 인공 구조물 내의 직선들임에 착안하여 직선에 가중치를 부여하는 새로운 방법을 제안하고 이를 이용한 소실점 검출 결과를 몇 가지 기존 방법들과 비교하였다. 그 결과, 기존 방법들에 비하여 소실점 추정 오류가 약 65% 감소하였다.
본 논문에서는 로그폴라 (log-polar) 영상 평면에서의 Hough 변환을 위하여, 잘 알려진 unboundedness 문제를 해결하는 새로운 폴라 형태의 로그 직선 (log line) 매개변수 방정식을 제안한다. 직각 좌표상의 영상으로부터 로그폴라 영상을 생성하기 위하여, 황반부와 주변 영역으로 분리되는 Bolduc의 방법을 이용한다. 그리고 Hough 변환의 입력으로 이용되는 로그폴라 에지 영상은 Sobel 연산자로부터 추출되는 황반부 에지 영상과 본 논문에서 제안하는 공간변형 가중치가 고려된 새로운 그래디언트 연산자가 적용되어 추출되는 주변 영역을 결합하여 생성한다. 그런데 LPM (log-polar mapping; LPM)의 고유한 특성인 비선형 표본화로 인하여 시선고착점으로부터 멀리 떨어진 주변 영역에 포함되는 로그 직선들을 구성하는 화소들은 매우 산재되어 분포된다. 이러한 로그 직선들을 효과적으로 검출하기 위하여 Hough 누적 셀의 값이 공간변형 가중치가 고려되어 계산되도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법이 황반부와 주변 영역을 동시에 지나는 직선들뿐만 아니라 시선고착점으로부터 멀리 떨어진 주변 영역에 존재하는 직선들도 검출될 수 있음을 실험을 통하여 확인한다.
본 논문에서는 점진적인 화소 확장을 이용하여 영상 내에 존재하는 선분을 찾아내는 선분 추출 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 선분 추출 방법에서는 기존의 선분 추출 방법인 허프 변환 기반 방법이나 선분의 그룹화 기반 방법과는 다른 접근법을 사용하였다. 영상이 입력되면 케니 테두리를 구하고, 테두리 화소 중 임의의 점을 선택하여 선분을 근사화 시킨 기본 직선을 만든 후, 선택된 점에서 임의의 반경 내에 있는 테두리 화소들을 선택한다. 직선과의 거리 오차와 기울기 각의 오차를 이용하여 선택된 화소에 가중치를 부여한다. 가중치 합 비교에 의해 선택된 화소들이 떨어져 있는지를 판별한 후, 가중치를 적용한 최소자승법에 의해 선 맞춤을 하여 선분을 구하게 된다. 제안된 알고리즘은 기존에 제안된 방법들과 결과를 비교하였으며, 계산 속도가 빠르면서 실제 존재하는 선분 추출이 가능하다는 것을 실험 결과를 통해 제시한다.
본 논문에서는 순서대립가설에 대하여 k개의 회귀직선의 평행선을 검정하는 비모수적 검정 법을 제안하였다. 검정통계량은 각 직선에서 얻은 기울기 추정량들에 가중치를 준죤키어 (Jonckheere)형태의 통계량이다. 제안된 통계량의 분포는 점근적으로 정규분포를 따르게 되 어, 검정법은 점근분포무관검정이 된다. 모수적 검정법과 비교한 점근상대효율은 바람직한 형태를 가지며, 기존의 비모수적 검정법과 비교하여도 더 효율적임을 보였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권2호
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pp.357-363
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2014
타자들의 타격능력을 나타내는 OPS를 계산할 때 출루율을 단순하게 장타율과 더한다. 하지만 실제로 출루율에 가중치를 부여하여 계산한 OPS가 게임당 평균득점과 상관관계가 더 커지게 되는데, 본 연구에서는 한국프로야구에 있어서 가장 적합한 가중치를 전체 데이터 및 연대별 데이터를 이용하여 추정하였다. 제안된 가중치는 게임당 평균득점의 영향을 받으며, 가중치와 게임당 득점과의 관계는 회귀직선으로 설명하였다.
실제 도로에서 목적지까지 이동할 때, 일반적으로 직선 경로가 방향전환이 잦은 경로보다 이동시간이 적게 걸린다. 왜냐하면, 방향을 바꾸기 위해서는 속도를 줄여야 하기 때문이다. 또한, 교차로에서 좌회전(우회전, U턴)을 하려면 직진의 경우보다 신호 대기 시간이 길 가능성이 높다. 이 논문에서는 방향전환을 줄이기 위해서 기존의 경로 탐색 알고리즘을 개선한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기본적으로 기존의 계층적 $A^*$ 알고리즘을 따르지만, 간선에 대한 가중치 부여 방법이 다르다. 즉, 방향이 바뀌는 간선에 대해서 가중치를 낮게 주어 전체 경로의 직진성을 유지한다.
본 논문은 직선상에 n개의 점들과 m개의 구간들이 주어 질 때, 모든 점들을 포함하는 구간들의 집합을 구하는 문제를 다룬다. 이러한 구간들의 집합을 점들의 구간 커버(interval cover)라고 부른다. 이 문제는 NP-hard 문제로 잘 알려진 집합 커버(set cover)의 특별한 경우이다. 이 문제의 최적화 기준으로 커버하는 구간 개수의 최소화, 점을 커버하는 구간이 1개인 점들의 개수 최대화 등을 생각할 수 있다. 본 논문에서는 구간에 가중치가 주어지는 경우, 각 점을 커버하는 구간들의 가중치 합을 그 점의 맴버쉽으로 정의한다. 그리고 점들의 맴버쉽의 최대값을 최소화하는 구간 커버를 찾는 문제를 연구한다. 동적계획법 설계를 이용하여, 이전 연구의 시간 복잡도 O(nm log n)를 개선하는 O(m2)시간 알고리즘을 제안한다.
베트남은 1980년대 이후 사회전반에 걸쳐 많은 변화를 겪고 있으며, 특히 경제체제의 변화는 다른 분야에 파급효과를 가져오고 있다. 이와 관련해 토지에 대한 개인의 사용권이 인정되었고 따라서 지가를 효율적으로 산정, 관리하는 시스템이 필요하게 되었다. 본 연구는 이를 위해 다른 나라, 특히 한국의 공시지가 시스템을 연구, 적응하였다. 지가결정요인들은 베트남이 시장경제체제의 도입단계라는 것을 감안하여 선택되었다. 연구결과 지가결정요인 중 몇몇 요소들의 자동추출이 가능하였으며, 지가결정의 위치 요인과 물리적인 요인의 가중치를 GIS 기법을 이용해 결정할 수 있었다. 특히, 주요도로로부터 필지까지의 거리를 직선거리가 아닌 실제 이동거리로 계산하는 방법을 사용하였다. 본 연구는 지가산정을 주요소로 하는 베트남의 부동산정보시스템을 구축할 수 있는 가능성을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있다.
최근, 디지털 영상처리 장치에 대한 수요가 급격히 증대되면서 영상의 우수한 화질이 요구되고 있다. 그러나 일반적으로 영상 데이터는 획득, 처리, 전송 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되며, 영상 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것으로 알려져 있다. 영상에 첨가되는 잡음에는 다양한 종류가 있으며 AWGN이 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 국부 마스크의 에지 정보를 이용하여 에지의 크기에 따라 세 가지 방법으로 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 에지 화소들의 크기가 큰 경우, 에지 화소들의 방향에 대해 직선에 방정식에 따라 공간 가중치를 적용하여 처리하였으며 중간인 경우, 공간 가중치 필터 및 평균 필터, 평활한 영역에서는 평균 필터로 처리하는 알고리즘을 제안하였다.
자동차 기술의 발전으로 카메라를 이용하여 차선을 검출하는 운전자 보조 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 비가 오거나 차선이 노후화된 경우 차선 검출이 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 도로 환경 변화에 강인한 차선 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 밝기 값과 차선의 평균적인 폭 정보를 이용하여 후보 영역을 추출한다. 추출된 후보 영역을 기준으로 허프 변환을 이용하여 구간별 직선을 추출하고, B-Snake 방법을 사용하여 자연스러운 차선을 검출하게 된다. 노후화 되거나 손실된 차선을 검출하기 위하여, 기존에 검출된 차선 정보를 이용하여 다음 프레임에서 차선이 위치할 경로를 계산하고, 계산된 경로를 기준으로 차선 영역에서 검출되는 후보 영역에 대한 가중치를 부여한다. 실험 결과 제안하는 방법은 노후화되거나 비가 내려 차선의 밝기가 낮은 경우에도 효과적으로 차선을 검출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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