본 연구에서는 서로 다른 센서간의 영상 자료 융합을 위하여 Dempster-Shafer 기법을 제안하고 있다. 제안 된 Dempster-Shafer 기법은 불확실성의 최소 값을 대표하는 Belief 함수와 불확실성의 최대 값을 나타내는 Plausibility 함수를 사용한다. 이러한 두 함수의 차이는 Belief Interval 로 정의되며 이 값은 분석 대상에 존재하는 불확실 정도의 Measure 로 사용되며 Evidence Combination의 이론에 근거하여 서로 다른 센서간의 자료 융합이 가능하며 분류 결과로 클래스 맵 뿐 만 아니라 분류 결과에 대한 불확실성 정도를 나타내는 Belief 함수 값과 Plausibility 함수 값을 생성하여 분류 결과에 대한 보충적인 분석을 가능하게 하여 사용자의 분석 정확성을 증대 시킬 수 있다.
목 적 : 본 연구는 위상 기반 방식으로 배열 된 사차원 전산화 단층 촬영 영상(4DCT, 4-dimensional computed tomography)를 이용하여 진폭 기반 방식으로의 재구성 하였을 때의 위상 차이를 분석하였다. 대상 및 방법 : 2015년 02월부터 03월 까지 호흡동조 방사선 치료를 받은 간암 환자 10명의 사차원 전산화 단층 촬영 영상을 대상으로 분석 하였다. RPM respiratory gating (RPM 1.7.5, Varian, USA)장치를 이용하여 위상 기반 배열 방식의 호흡주기별 영상을 획득 하였으며, 획득된 호흡 주기별 영상은 치료계획시스템(Pinnacle 9.2, Philips, USA)을 이용하여 호흡주기별 복부의 움직임 값을 측정하였다. 최대 호기(50%)와 최대 흡기(0%)에서의 복부 움직임을 진폭으로 하여 10개 위상의 진폭 기반 호흡위상을 재구성하고, 이를 위상 기반 사차원영상촬영영상의 호흡 위상과 비교하였다. 결 과 : 위상 기반 및 진폭 기반 사차원단층촬영영상으로 재구성한 영상에서의 위상 차이는 최대 30% 호흡위상에서 확인할 수 있었으며, 30% 호흡 위상에서 평균 0.13 cm (최대 0.24 cm)의 위치 차이를 확인할 수 있었고, 동일 측정 점 위치가 가지는 위상차는 30% 위상에서 평균 8.7%(최대 16.5%)의 위상차를 확인하였다. 전체 호흡 구간에서 평균 위치 차이는 0.4 cm, 평균 위상 차이는 13.0% 임을 확인하였다. 결 론 : 본 연구 결과는 위상 기반 방식으로 배열된 4DCT 영상을 진폭 기반 방식으로의 변환하였을 때 계산 값과 실측값을 분석한 결과 최대 16.5% 의 위상차가 발생함을 확인하였다.
우리나라의 자동차 역사는 주요 선진국에 비해 60년 정도 짧지만 자동차와 일어나는 교통사고의 발생률이나 심각도를 고려한다면 교통사고를 줄이기 위한 여러 가지 원인을 분석해 보는 것이 중요하다. 본 연구는 방송프로그램에 방송한 차량용 영상기록장치(VDR) 제보영상을 통해 다양한 교통사고의 원인을 수집하여 운전자의 행태를 분석하여 교통사고를 발생을 감소 시킬 수 있는 방안을 제시하는 연구목적이다. 방송된 차량용 영상 전체 1,262건에 대해 운전자 행태 분석을 실시하여 DB를 구축하고 이를 교통사고 분석 시스템 TAAS 통계를 비교 분석 결과 전체 1,262건 중 노면상태가 건조 할 때가 1,153건, 기상상태가 맑을 때 1,176건, 주야별 운전시 주간이 1,0,13건으로 높게 분석되었다. 또한 사고유형으로는 차대차 860건이 68.1%로 높게 분석 되었다. 따라서 운전에 장애가 되는 요소가 없는 경우 운전자 개인이 과속과 전방주시 태만이 발생할 가능성이 높으므로 운전자들에 대한 교육을 통해 의식개혁이 필요하다.
현대 사회에서 가스 산업은 기반 기순 산업으로 영향력이 매우 커지고 있으며, 동시에 위험요소를 내포하고 있다. 본 논문은 가스밸브의 연결부분에서 폭발성 발화물질인 오일성분에 의한 안전사고를 방지하고자 유지분 검출시스템을 개발하였다. 용기 밸브의 영상을 $200{\times}200$ 크기의 흑백 이미지로 획득하고, 제안한 유지분 검출 알고리즘을 적용한다. 먼저, 영상에 소벨(Sobel) 연산자를 이용하여 에지(Edge)를 검출하고 오일이 존재하는 영상과 오일이 존재하지 않는 영상을 영상프로파일(image profile) 분석과 영상 감법 둥의 검출방법으로 비교 분석하였다. 첫 번째 방법은 영상프로파일기법으로 3가지 영역인 부분영역, 하위영역, 전체영역으로 오일을 삽입한 후 다항식 근사로 오일의 존재여부를 판별하였고, 두 번째는 영상감법으로 밸브의 특정한 위치에 위치조정표시를 한 후 두 영상의 차를 구하였다. 실험에서는 제안한 검출방법의 실용화 가능성을 확인하였다.
차세대 부호화 기법중 객체기반 영상부호화 기법은 전형적인 화상전화용 영상에 적합하다. 이 방법에서는 어떤 움직임 모델일 설정하여 영상분석을 하는가에 따라 성능에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 효율적인 영상분석 알고리즘을 제안하였다. 이전 영상과 현재 영상의 차 영상(frame difference)의 표준편차를 구하여 그 값을 기준으로 배경과 움직임 영역을 추출한다. 창내에서 화소값의 합이 문턱값 이상이며 그 창내의 가운데 점을 움직임 영역으로 간주한다. 추출한 움직임 영역으로부터 움직임 내개변수 구할 때 움직임 영역에서 에지연산자를 사용하여 물체의 영역을 구하여 관찰점(observation point)을 선택하면 올바른 움직임 매개변수를 추정 할 수 있다. 또한, 이전 영상과 현재 영상의 관찰점에서의 변화량 및 인접화소의 변화량을 같이 고려함으로써 잡음의 영향을 줄였다. 그 결과 물체 중심의 관찰점 선택과 잡음의 영향 제거로 움직임 매개변수를 좀더 정확하고 빠르게 구할 수 있었다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 방법보다 더 나은 화질을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 키 영상과 암호화 영상의 암호화 수준을 동등하게 하기 위해서 분할 영상을 제작하여 결합변환 상관기의 주파수 영역을 이용한 광 암호화 시스템을 제안하였다. 제안한 암호화 과정은 원 영상의 반조 영상을 만들고 이를 시각 암호화를 이용하여 두 개로 나누어 분할 영상으로 만든다 두 개의 분할 영상 각각 위상변조 한 후 위상변조된 무작위 영상을 곱하고, 이들을 각각 푸리에 변환하여 두 개의 최종 암호화 영상을 얻는다. 그 두 암호화 영상 중에 하나를 복호화 키로 사용하여 진위 여부를 판별하게 된다. 제안한 방법에 의해 제작된 암호화 영상은 1차로 시각 암호화를 이용하여 암호화시키고 2차로 위상변조된 무작위 영상을 곱해서 암호화하므로 복제와 위조를 통한 위상정보의 유출에도 원 영상의 복원을 막을 수 있으며, 원 영상 재생에 결합변환 상관기의 주파수 영역을 이용하기 때문에 시스템 구성이 간단하며 두 암호화 영상 중에 특정한 영상을 복호화 키로 쓰지 않아도 된다. 본 논문에서는 컴퓨터 모의 실험을 통해 제안한 방법의 타당성을 확인하였으며 잡음에 대한 영향을 분석하였다.
본 논문은 일반적으로 제약 없는 형식 문서 즉, 논-맨하탄(non-manhattan) 형식의 이진문서영상을 분석하는 기법으로서, 연결요소기법에 기반한 특징추출과 이를 이용한 영역분리 및 분류에 관한 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방식은 바텀-업(bottom-up)방식으로서 먼저 처리속도의 고속화와 축소시 특징 영역보존을 위해 임계치 축소기법을 사용하고, 축소된 이진 문서영상내의 각 연결된 검은 화소의 집합을 개체화하고 개체의 특성에 따라 텍스트, 신성분, 해프톤, 도형 그리고 표 등으로 분류한다. 영역분류는 두단계로 이루어지는데, 1차분류에서는 우선, B/W 비, 면적, 외각 테두리의 높이와 너비 비, 테두리선유무 등의 특징을 이용하여 해프톤, 수평 수직선, 테두리(표 및 도형)영역을 분리한다. 이후 2차 분류에서는 문자성분의 수평결합을 통한 텍스트행 성분을 추출한다. 마지막 후처리 과정으로 표분석 알고리듬을 통하여 테두리 영역중 표와 도형을 정확히 구분하고, 또한 도형에 관련한 문서성분을 해당 도형 개체에 연결하는 작업을 수행함으로써 완벽한 영역분류를 한다. 다양한 문서영상을 이용한 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리듬의 성능을 입증한다.
국토교통부에서는 2019년과 2020년에 차세대 중형위성 1호 및 2호 기를 발사하여, 지구환경 모니터링 및 접근불능지역에 대한 수치지도 제작에 활용하고자 하고 있다. 차세대 중형 위성을 통해 수집된 위성영상정보는 지구환경 모니터링, 지형도 제작, 재난재해 예방을 위한 분석 등 다양한 분야에 활용이 가능하다. 이와 같이 다양한 분야에 활용하기 위해서는 위성영상의 위치정확도 확보가 중요하며, 위성영상의 정밀기하수립을 위해 지표상의 정확한 지상기준점(GCP: Ground Control Point)을 사용하여 정밀 센서 모델을 수립하는 과정이 필요하다. 또한, 다양한 분야의 활용을 위해 정사영상 구축을 위한 단계별 자동화가 필요하며, 이를 위해 위성영상 GCP 칩의 DB (Data Base)가 체계적으로 구축되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 위성영상의 정밀기하수립을 위하여 GCP를 자동 추출하는 다양한 기법들을 분석하여 최적의 방법을 도출하고자 한다.
본 논문은 미래의 초고속 통신망의 환경에서 멀티미디어 기술을 이용하는 차세대 의료 진단 시스템을 구축하는 것이 목적이다. 이 시스템에서 원격지의 의사는 환자에 관한 정보의 MRK, CT, CR, Angio 같은 2차원 환부 의료 영상으로 부터 재 구성된 3차 원 의료 영상을 통신망을 통해 공유하며 공동 진단을 하게 된다. 이 진단화의 시스템 에서는 음성, 환자의 정보, 지시점(Hand Position), 3차원 의료 영상, 제어 데이터를 주고 받으며 진다회의를 제어한다. 3차원 의료 영상은 분석적 적분 계산을 이용한 광선 추적법에 의해 재구성 된다. 의료 데이터 베이스는 환자의 기본 정보, 의료 영상 정보, 사용자, 진단 결과 등으로 구성한다.
최근 다양한 3D 콘텐츠들에 대한 사용자의 요구에 따라 HD(High Definition)화질 및 이를 넘어서는 고해상도(FHD(full high definition), UHD(ultra high definition))의 고품질 3D 방송 서비스에 대한 연구가 진행되고 있으며, 차세대 영상 기술로 주목되고 있는 3차원 비디오 기술은 사용자에게 실감 있는 영상을 제공할 수 있다, 하지만 많은 시점을 전부 촬영하는 것은 한계가 있으므로, 카메라의 깊이 정보를 이용하여, 전송하는 시점을 줄이고, 시점영상을 합성함으로써 사용하는 카메라의 수보다 더 많은 시점을 생성하는 방법이 필요하다. 현재 국제 표준화 기구인 MPEG(Moving Picture Experts Group)의 3차원 비디오 부호화(3D Video Coding, 3DVC)에서는 깊이영상을 가지는 3차원 비디오영상에 대한 효과적인 부호화 기술들에 대해 표준화가 진행되고 있다. 이에 본 논문은 HEVC 기반의 3D-HEVC에서 사용하는 표준 기술들에 대하여 소개하고, 현재 사용되고 있는 기술들에 대한 성능 평가를 분석 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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