색 정보를 흑백 영상에 숨기고 이를 다시 찾아서 흑백 영상을 칼라 영상으로 복원하는 칼라화 알고리즘이 최근 연구되고 있다. 이러한 방법에서는 색 정보를 숨기고 복원할 때 원본 영상의 정보 손실을 최소화하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 흑백 영상에 색 정보를 숨기고 이를 다시 복원할 때, 원본 영상의 정보 손실을 최소화하기 위해 웨이블릿 패킷 변환을 이용한 칼라화 알고리즘을 제안하였다. 그리고 복원된 칼라 영상의 열화된 채도를 보상하기 위한 채도 향상 알고리즘도 함께 제안하였다. 제안한 칼라화 방법은 칼라 영상을 흑백 영상으로 변환하는 과정(color-to-gray)과 변환된 흑백 영상에서 칼라 성분을 추출하여 복원하는 과정(gray-to-color)으로 구성된다. Color-to-gray 과정에서는 입력 RGB 영상을 YCbCr 영상으로 변환한 뒤, Y 영상에 웨이블릿 패킷 변환을 수행하여 각 sub-band의 정보량을 조사한다. 그리고 원본 영상의 정보량이 가장 적은 두 개의 sub-band에 색 정보를 삽입하여, 색 정보 복원 시에 원본 영상의 정보 손실을 최소화 한다. Gray-to-color 과정에서는 프린팅 및 스캐닝에 의해 발생하는 색 채도의 열화를 보상하기 위해 프린터와 스캐너의 특성곡선을 획득하고, 이를 이용하여 변화된 화소값을 보상해줌으로써 복원된 칼라 영상의 색 채도를 향상시킨다. 또한 복원된 영상의 CbCr 범위를 확장하여 열화된 색 채도를 향상시킨다. 실험을 통해 제안된 칼라화 방법은 경계영역의 선명도 및 색 채도를 향상시킴을 확인하였다.
최근 기후변화로 인한 이상기후로 인해 홍수, 산사태, 토사 유출과 같은 자연재난의 피해가 급증하고 있다. 우리나라는 국토의 63% 이상이 산지라는 지형적 특성 때문에 사면 재해에 취약하며, 특히, 토석채취지는 소단형성 과정에서 흙과 암석을 채굴하기 때문에 산사태가 발생할 확률이 높으며, 사업장 내부 뿐만 아니라, 외부까지 재해발생 위험이 높은 지역이다. 이에 따라, 본 연구는 토석채취지의 모니터링을 위해 UAV와 항공LiDAR를 활용하여 DEM을 구축하고 시계열 변화 분석을 수행하였으며, 토석채취지 모니터링을 위한 최적의 DEM 구축방법을 제안하였다. DEM 구축을 위해 UAV와 LiDAR 기반 Point Cloud 구축하고 Aggressive Classification(AC), Conservative Classification(CC), Standard Classification(SC) 등 세가지 알고리즘을 활용하여 지면부를 추출하였다. 알고리즘에 따라 구축한 UAV 및 LiDAR기반 DEM은 수치지형도 기반 DEM과의 비교를 통해 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과, 알고리즘 방법간의 높이 차는 최대 1 m 내외로 차이가 거의 없었다. 또한, 음영기복도를 활용한 지면부의 질감을 시각적 비교해보았을 때 CC 알고리즘의 성능이 가장 우수하였으며, 산림지역에서 LiDAR 기반 DEM이 높은 정확도를 보였다. 구축한 최적의 DEM을 통해 토석채취지의 시계열 변화량을 비교한 결과, 토석채취지역, 소단 형성지역 등 시계열 변화에 따른 토석채취지의 변화지역 탐지가 가능하였다.
인간은 사물에 대해 그릇된 지각을 할 때가 있는데 이를 착각이라고 하고, 시각을 통해 느끼는 착각을 착시(錯視)라고 한다. 이러한 착시를 대상으로 하는 연구와 실험은 심리학적인 측면에서 뿐만 아니라 회화, 디자인, 애니메이션 등 많은 예술의 장르에서 다른 형태로 발표되어 왔다. 본 논문에서는 회화와 디자인에 많은 영향을 준 옵아트와 착시의 일종인 잔상의 원리를 이용한 애니메이션의 기본개요를 정리하고 색의 명도와 채도 그리고 색의 대비와 밝기에 따라 나타나는 착시를 이용한 예술작품의 원리를 분석, 학생들을 대상으로 그들의 지각의 정도를 설문조사 하였다. 착시를 이용한 예술형태의 연구는 오랜 시간동안 예술의 중심장르로 간주된 회화와는 다른 그리고 애니메이션을 포함한 영상예술에 있어서 또 다른 표현양식의 길이라고 생각한다.
본 논문에서는 균일한 색 분포를 위한 밝기 사상과 최대 색도 재현을 위한 색역 사상 방법을 제안한다. 기존의 밝기 사상시 발생하는 두 색역에서의 평균 밝기의 차이의 증가 및 어두운 영역과 밝은 영역에서의 색 변화의 차이가 증가하는 문제를 해결하기 위하여 각 색상의 정점에서의 밝기 차이를 최소화하고 밝은 영역과 어두운 영역에서의 균일한 색 분포를 가지는 밝기 사상 방법을 제안하였다. 또한, 최대 채도 유지 및 균일 색 분포를 위한 가변 닻점과 고정 닻점을 혼합으로 사용하는 색역 사상 방법을 제안하였다. 따라서 저가의 칼라 출력장치에서 고화질의 칼라를 재현할 수 있게 한다.
실시간 인체 검출에 대한 관심이 높아짐에 따라 피부색을 통한 인체 검출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대다수 기존 피부 탐지 방법은 정적인 피부색 모델을 이용하기 때문에 색왜곡이 발생한 영상에서 낮은 탐지율을 보인다. 이에 본 논문에서는 경사도 맵과 채도의 특징, K-평균 클러스터링 알고리즘을 이용하여 피부영역을 탐지하는 기법을 제시한다. 제안하는 방법의 기본적인 절차는 경사도 맵 생성, 피부영역에서 발견되는 경사도 특징의 추출, 피부의 채도 특징을 이용한 잡음 제거, 추출된 영역의 색상정보 군집화 수행, 클러스터 정보를 이용한 피부영역 탐지, 결과 검증 순이다. 이방법은 색상 이외의 특징을 이용하여 조명, 인종, 나이, 개인차 등에 상관없이 강건하게 피부를 탐지하는 것에 중점을 두고 있다. 실험을 통하여 기존의 주요 방법들 보다 탐지 결과가 10% 이상 높게 나타남을 확인할 수 있다.
현재 시행되고 있는 수질오염 총량관리제나 수질 TMS 등과 같은 수자원 보호에 대한 국가 관심도를 미루어 볼 때 자동채수기는 반드시 필요하다. 본 연구에서는 수입에 의존하는 자동채수기를 개발하여, 외화낭비를 줄이고 동시에 기능적 성능을 높이는 데 있다. 개발결과물들을 얻고자 몇 가지 노력을 하였다. 이를 위하여 현장측정용 유량센서, 즉, Flow Meter를 자동채수기에 설치하여 연동 운영될 수 있는 기술개발을 했으며, 개발된 현장측정용 센서에서 송신되는 데이터를 원격으로 모니터링 및 저장할 수 있는 원격 D/L 시스템을 개발하였다. 또한, 개발된 자동채수기를 실제 하수처리장에 설치하여 운전해 보았고, 그 결과 현장적용이 충분히 가능함을 확인할 수 있었다.
실시간 인체 검출에 대한 관심이 높아짐에 따라 피부색을 통한 인체 검출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대다수 기존 피부 탐지 방법은 정적인 피부색 모델을 이용하기 때문에 색 왜곡이 발생한 영상에서 낮은 탐지율을 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 경사도 맵과 채도, YCbCr 공간의 Cb, Cr 요소를 퍼지로 분류하는 방법을 사용하여 피부영역을 탐지하는 기법을 제시한다. 제안하는 방법의 기본적인 절차는 경사도 맵 생성, 채도 맵 생성, CbCr 맵 생성, 퍼지 분류, 피부영역 이진화 순이다. 이 방법은 색상 이외의 특징을 이용하여 조명, 인종, 나이, 개인차 등에 상관없이 강건하게 피부를 탐지하는 것에 중점을 두고 있다. 색상 이외의 피부 특징은 비피부영역과의 경계가 모호하여 구분이 명확하지 않다. 이를 해결하기 위해 경사도, 채도와 색상 특징간의 관계를 소속함수로 정의하고 이를 이용하여 108가지의 퍼지 규칙을 생성하여 피부영역을 탐지한다. 제안한 방법의 검출 정확도는 86.35%로 기존 방법보다 2~5 % 우수함을 확인하였다.
컬러 영상의 콘트라스트를 향상시키기 위해서 가장 많이 사용되는 방법은 컬러 영상의 밝기 값에 콘트라스트 향상 알고리즘을 적용시키는 것이다. 이 방법은 색상 열화 없이 콘트라스트가 향상된 결과를 얻을 수 있지만, 원본 영상 대비 결과 영상의 채도가 감소되는 문제가 발생한다. 컬러 영상의 콘트라스트를 향상시키기 위한 또 다른 방법은 컬러 영상의 각 채널에 콘트라스트 향상 알고리즘을 적용시키는 것이다. 이 방법은 콘트라스트와 채도가 동시에 향상되지만 색상 열화가 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서는 컬러 영상의 각 채널 처리 시 발생하는 색상 열화 원인을 분석하여 이를 보상해주는 방법으로 색상 열화 문제를 해결하였다. 또한 각 채널의 특성을 고려한 채널 적응적 콘트라스트 향상 방법을 이용하여 색상 열화를 방지하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법을 이용하면 컬러 영상의 콘트라스트 향상뿐만 아니라 색상 열화가 발생하지 않으면서 채도가 향상된 결과 영상을 획득할 수 있다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 주관적 평가뿐 아니라 객관적 평가 지표들에서도 기존 방법들보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인 할 수 있다.
색상을 이용한 Mean-Shift 추적 알고리즘은 배경이 객체와 유사한 색상을 가질 때 객체 추적을 실패하는 문제가 있다. 본 논문은 색상 대신 새로운 조합 데이터 이용해 개선된 Mean-Shift 추적 알고리즘을 제안하고 있다. 새로운 데이터는 서로의 상관도가 낮은 색상과 채도의 적응적인 조합으로 생성된다. 즉, 제안된 알고리즘은 객체와 배경을 잘 구분되는 주 색요소와 그렇지 않은 부 색요소 선택하고, 주 색요소와 부 색요소의 상위 4 비트를 각각 조합 데이터의 상위 4비트와 하위 4 비트에 할당한다. 제안된 알고리즘은 배경이 객체와 유사한 색상을 갖는 추적 환경에서도 채도를 주 색요소로 선택함에 의해 추적 오차를 최대 2.0~4.2 화소, 평균 0.49~1.82 화소를 유지하면서 적절하게 객체를 추적한다.
칼슘함량이 높은 녹미채를 넣은 김치를 만들고 1$0^{\circ}C$에서 숙성하면서 pH, 적정산도, 환원당, 총균수, 유산균수 및 관능 검사를 실시한 결과는 다음과 같았다. 녹미채의 첨가량이 많을수록 pH가 높은 것은 김치의 숙성 5일에서 15일 사이였으며, 그 이후로는 시험구간에 차이가 크지 않았다. 녹미채를 첨가한 김치의 적정산도는 대조구보다 낮았으며, 0.1%를 첨가한 시험구가 가장 낮은 값을 보였다. 김치의 적숙기로 생각하는 적정산도 0.6~0.8%를 기준으로 본다면 0.1% 첨가구는 2~3일 정도 적숙기를 연장하는 효과가 있을 것이다. 또한 이 시험구는 숙성 10일부터 다른 시험구에 비하여 높은 환원당 함량을 유지하였는데, 이는 적정산도의 증가가 다른 시험구에 비하여 낮았기 때문으로 보인다. 김치를 담근 직후부터 숙성 2일째까지 녹미채를 첨가한 김치의 유산균수가 대조구에 비하여 현저히 낮았으나 10일 이후에는 큰 차이를 보이지는 않았다. 숙성 5일째인 김치의 색, 냄새 및 맛을 평가한 결과 대조구가 가장 높은 점수를 얻었으며, 녹미채를 0.1% 첨가한 시험구는 대조구보다 점수는 낮았으나 유의적인 차이는 없었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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