• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.39-46
• /
• 2015

본 논문에서는 모바일 환경에서 미세세포 영상으로부터 셀을 자동 검출하고 계수하는 자동화 방법을 제시하였다. 셀 카운팅은 생물학 또는 병리학적 영상분석에 있어서 매우 중요한 과정이다. 과거에는 셀 카운팅은 수동적인 방법으로 진행되어 매우 지루하고 많은 시간을 필요로 하는 작업이었다. 이에 더하여 수동 계수 방법은 정확한 카운팅 결과를 도출하는데 어려움이 있었다. 따라서, 정확하고 일관된 셀 검출과 카운팅 결과를 생물학적인 영상으로부터 획득하기 위해서는 자동화방법이 필요하다. 제안된 다단계 셀 계수방법은 배양된 세포영상으로부터 셀을 자동으로 분할하고 분할된 셀의 위상학적 분석을 통하여 셀을 라벨링 한다. 셀 카운팅의 정확도를 높이기 위하여 워터쉐드 알고리듬에 의하여 서로 덩어리로 뭉쳐진 셀을 서로 분리하고 모폴로지 연산을 통하여 영상으로부터 획득한 개별 셀의 형태를 개선한다. 제안된 시스템은 모바일 환경에서 사용될 수 있도록 개발되었다. 따라서 셀 영상은 모바일 폰의 카메라로 획득하며 미세세포의 통계학적인 분석 데이터는 유비쿼터스 환경의 모바일 장치에 의해 전송 된다. 실험을 통하여 수동으로 계수한 셀의 숫자와 제안된 방법에 의해 자동 카운팅 된 셀의 수를 비교한 결과 제안된 방법이 매우 효과적이고 정확한 결과를 제시한다는 사실을 입증하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.85-92
• /
• 2017

최근 영상감시 분야에서는 영상에서 움직이는 사람을 탐지하고, 탐지된 사람의 행위를 분석하는 방식에 딥러닝 기반 학습방법이 적용되기 시작했다. 이러한 지능형 영상분석 기술을 적용할 수 있는 분야 중 하나인 인간 행위 인식은 객체를 탐지하고 탐지된 객체의 행위를 인식하기 위해 신체 키포인트를 검출 하는 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 RGB-D 정보를 이용한 객체 탐지 기반의 신체 키포인트 검출 방법을 제시한다. 먼저, 두 대의 카메라로 생성된 색상정보와 깊이정보를 이용하여 이동하는 객체를 배경으로부터 분할하여 탐지한다. RGB-D 정보를 이용하여 탐지된 객체의 영역을 재조정하여 생성된 입력 데이터를 한 사람의 자세 추정을 위한 Convolutional Pose Machines(CPM)에 적용한다. CPM을 이용하여 한 사람당 14개의 신체부위에 대한 신념 지도(Belief Map)를 생성하고, 신념 지도를 기반으로 신체 키포인트를 검출한다. 이와 같은 방법은 키포인트를 검출할 객체에 대한 정확한 영역을 제공하게 되며, 개별적인 신체 키포인트의 검출을 통하여 단일 신체 키포인트 검출에서 다중 신체 키포인트 검출로 확장 할 수 있다. 향후, 검출된 키포인트를 이용하여 인간 자세 추정을 위한 모델을 생성할 수 있으며 인간 행위 인식 분야에 기여 할 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.23-31
• /
• 2016

본 논문은 3차원 환경에서 사용자의 몰입감을 높여주는 e-Book 콘텐츠를 효과적으로 제작하기 위한 입체 영상 저작도구를 개발한다. 제안하는 저작도구는 3차원 객체 편집, 입체 영상 그리고 영상 미디어 제작의 3가지 핵심 시스템으로 구성된다. 우선 객체 편집 시스템은 3차원 가상공간을 구성하는 다양한 객체들을 콘텐츠의 목적에 맞게 배치, 제작한다. 이때 상용 그래픽 저작도구를 활용하여 제작된 외부 모델들을 포함할 수 있는 효율적인 데이터 구조를 설계한다. 여기에 객체의 재질, 텍스쳐 등을 사용자가 원하는 형태로 수정, 편집이 가능하도록 한다. 그리고 셍성된 가상 장면을 입체 영상으로 제작하기 위한 입체 영상 시스템을 구현한다. 본 연구는 애너그리프 방법을 사용하여 사용자가 보다 쉽게 입체 영상 장면을 구현하고 사용할 수 있도록 한다. 이는 양안 카메라의 색상 변경 및 입체감 조절 기능 등을 포함한다. 마지막으로 제작된 입체 영상을 e-Book 콘텐츠에 효과적으로 활용 가능하도록 단일 영상 또는 동영상으로 제작하여 활용할 수 있는 영상 미디어 제작 시스템을 구현한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제7권2호
• /
• pp.132-140
• /
• 2001

본 논문은 동일 장면을 나타내는 한 쌍의 이미지를 이용한 효율적인 3차원 애니메이션 기법을 제안한다. 간단하고 빠른 애니메이션을 위해 그림 속으로의 영향은 한 장의 이미지에서 시점의 깊이 이동을 가능하게 하지만 전경물체의 표현이 시점의 좌우 변환의 사실감을 고려하지 않으며, 뷰모핑은 두 장의 이미지 사이의 2차원 변환만을 이용하지만 시점의 이동이 두 카메라의 중심을 잇는 선상으로 제한된다는 단점이 있다. 본 논문은 두 기법의 단점을 서로 보완하여 시점의 깊이 이동뿐 아니라 좌우이동에서도 자연스러운 영상을 생성하는 새로운 애니메이션 기법을 제안한다. 본 논문에서는 배경 장면을 spidery 매쉬로부터 복원된 간단한 직육면체에 매핑하고, 관찰자가 주의 깊게 인식하고 전경물체에 대해서는 두 입력 이미지의 투영중심을 잇는 직선상에 평행한 시점의 이동에만 제한적으로 뷰모핑을 적용하여 장면전체의 이미지 픽셀들에 대한 3차원 정보의 복원 비용을 줄이면서도 시점이동의 사실감을 높인다. 두 전경물체 사이의 선형보간 파라미터는 두 spidery 메쉬 간의 차이와 이에 대응하는 배경모델에서의 3차원시점 변환과의 관계로부터 결정된다. 실험을 통해 제안방법이 간단한 인터페이스만으로도 사실감을 유지하는 자유로운 3차원 시점이동 애니메이션을 생성함을 보인다.

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제42권2호
• /
• pp.11-18
• /
• 2005

본 논문은 CCD 카메라를 통해 입력받은 영상에서 차량을 검출하는 방법을 제안한다. 차량을 검출하기 위해서 먼저 영상을 독립적인 방향과 레벨을 가지는 스티어블 피라미드로 변환한다. 특징 벡터는 스티어블 피라미드로 변환된 서브밴드들을 연관되는 같은 위치의 픽셀들을 체인으로 연결하여 방향성 피라미드 특징을 가지는 다차원 벡터들로 구성한다. 차량의 검출은 특징 점의 특징 벡터들을 차량 검출에 사용하였다. 특징 점은 기하학적 위치 정보와 국부적인 방향 정보를 가지는데 실험을 위해서 격자 구조 모양으로 일정한 간격을 갖는 격자 점, 사람의 수작업을 통해서 만든 코너 점, 그리고 격자 내의 코너 점을 대상으로 했다. 차량 검출을 위해 미리 저장된 모델 영상의 특징 점들의 특징벡터들과 후보 영상으로부터 추출된 특징 벡터들의 정합을 통해 각 특징 점의 거리를 비교했다. 차량 검출을 위해 특징 점을 이용함으로써 후보 영상 전체를 비교하지 않고 특징 점의 위치에 대해서만 특징 벡터를 비교하기 때문에 비교 시간과 정확도를 높일 수 있었다. 또한 주변 밝기조건 및 그림자의 영향에 의해 차량 검출이 민감한 문제를 해결할 수 있었다. 도로에서 획득한 주간 영상(10,567)과 저녁 영상(624)을 대상으로 실험하였고, 검출율은 주간의 경우 $92.0\%$와 야간의 경우 $87.3\%$를 얻을 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.15-23
• /
• 2017

사람의 빈번한 자세 변화, 그리고 background clutter과 occlusion으로 인해 Person Re-identificatio는 컴퓨터 비전 분야에서 가장 어려운 부분이다. 비겹침 카메라의 이미지는 어떤 사람을 다른 사람과 구별하기 어렵게 한다. 더욱 나은 성능 일치를 달성하기 위해 대부분의 방법은 특징 선택과 거리 메트릭을 개별적으로 사용한다. 그렇게 차별화된 표현과 적절한 거리를 얻을 수 있고, 사람과 중요한 특징의 무시 사이의 유사성을 설명할 수 있다. 이러한 상황은 우리가 이 문제를 다루는 새로운 방법을 고려하도록 한다. 본 논문에서는 Person Re-identification를 위한 3단 계층네트워크를 갖는 향상되고 반복적인 신경 회로망을 제안하였다. 특히 RNN(Revurrent Neural Network) 모델은 반복적인 EM(Expectation Maximum) 알고리즘과 3단 계층 네트워크를 포함하고, 차별적 특징과 지표 거리를 공동으로 학습한다. 반복적인 EM 알고리즘은 RNN 이전에 연속해 있는 CNN(Convoutional Neural Network)의 특징 추출 능력을 충분히 사용할 수 있다. 자율 학습을 통해 EM 프레임 워크는 패치의 레이블을 변경하고 더 큰 데이터 세트를 훈련할 수 있다. 네트워크를 더 잘 훈련시키기 위해 3단 계층 네트워크를 통해 CNN, RNN 및 풀링 계층이 공동으로 특징 추출을 할 수 있다. 실험 결과에 따르면 비전처리 분야에서 다른 연구자의 접근 방식과 비교할 때 이 방법은 경쟁력 있는 정확도를 얻을 수 있다. 이 방법에 대한 다른 요소의 영향은 향후 연구에서 분석되고 평가될 것이다.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.197-220
• /
• 2011

스마트폰은 단순히 통신수단의 기기를 넘어 모바일 컨버전스(Mobile Convergence)시대의 전환기로 들어서고 있으며, 휴대기기에 카메라, 게임, 멀티미디어 기능이 부과되고, DMB(Digital Multimedia Broadcasting), 휴대 인터넷 등 새로운 개념의 서비스 도구로 인식되고 있으며, 스마트폰을 이용한 다양하고 새로운 비즈니스 모델 개발에 힘쓰고 있다. 본 연구는 자기결정성 이론에 대한 중요한 변수들의 내재적 동기인 몰입과 만족에 영향을 미치는 요인들에 대한 인과관계를 실증 연구하고자 한다. 지금까지의 스마트폰 연구들은 Flow에 미치는 영향변수에 대한 연구는 미비하였다. 본 연구에서는 내재적 동기에 영향을 주는 요인들을 연구한 자기결정성 이론을 바탕으로, 자기결정성의 요인인 자율성, 유능성, 관계성이 몰입과 만족에 미치는 인과관계를 연구하고자 한다. 위 연구모형을 실증적으로 검증하기 위해 스마트폰을 이용한 경험이 있는 서울 S기업의 직원들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 통해 670부의 표본을 수집하였으며, 요인들 간의 관계를 분석하기 위해 구조방정식모형 분석을 실시하였다. 연구결과, 첫째, 자율성이 몰입에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 유능성은 몰입에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 관계성은 몰입에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 추가적으로 몰입은 만족에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제10권6호
• /
• pp.108-117
• /
• 2011

서울시는 2001년부터 실시간 신호제어시스템(COSMOS)를 운영하고 있으며, 도시부 신호교차로의 신호운영 자료인 포화도 및 대기길이의 산출을 위하여 검지기를 설치해 차량으로부터 기초자료를 습득하고 있다. 현재 가장 보편적으로 사용하는 것은 유도성 루프검지기로 도로의 노면에 매설하는 방식이라 유지 보수가 용이하지 않고 비용이 많이 드는 단점이 있다. 또한 대기길이의 산정시 검지기를 통과하는 차량의 속도만으로 계산해야하기 때문에 속도측정 오차 발생시에 대기길이의 값에 영향을 미치게 된다. 제안하는 알고리즘은 카메라, 센서 및 이미지처리 장치와 같은 추가적인 장치 없이, VANETs(Vehicular Ad-hoc Networks)의 차량 간의 통신을 이용하고 각 방향별 그룹을 설정하여 교차로에서 원활한 교통 흐름을 가능케 하는 실시간 교통신호 제어 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 GLD(Green Light District) Simulator를 기반으로 단일교차로 모델에서 AJWT(Average Junction Waiting Time)와 TQL(Total Queue Length) 에 대해서 확인하였으며 그 결과를 무작위(Random) 제어방식 및 최상우선(Best first) 제어방식과 비교하여 더 나은 결과를 보였다. 향후 VANETs를 활용한 실시간 제어방법이 보편화 될 경우 무선 통신기술을 이용한 교차로의 교통제어기술을 제안한 본 연구는 그 활용가치가 높을 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제12권7호
• /
• pp.3207-3213
• /
• 2011

조명 변화에 관계없이 물체의 원래 색을 결정할 수 있는 색 항등성 기법은 저조도 환경에 적합하지 않다. 이러한 저조도 환경을 고려한 색 항등성 기법을 위해 우선적으로 다양한 저조도 환경의 영상이 필요하다. 본 논문에서는 분광 데이터에 기반한 저조도 합성 영상 집합과 저조도 자연 영상 집합을 생성한다. 합성 영상 집합은 380~780nm의 5nm 단위로 보간된 카메라의 센서 반응 함수, 일루미넌트 분광분포(SPD) 그리고 분광 반사율 곡선을 사용하여 생성되며, 52,000개의 영상들로 구성된다. 자연 영상 집합은 Ebner 데이터 집합과 일루미넌트의 SPD를 기반으로 생성한 4,970개의 영상들로 구성된다. 영상 집합은 실측 분광 데이터와 물리적인 영상 형성 모델을 바탕으로 생성되기 때문에 저조도 환경에서의 색 변화 및 분포를 객관적이고 정량적으로 분석하는 것이 가능한 장점을 갖는다. 또한, 이 영상 집합은 Ground Truth Data를 포함하고 있어 색 항등성 기법의 평가를 위해 사용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제7권1호
• /
• pp.9-18
• /
• 2018

최근 가상현실 기반의 콘텐츠들이 늘어나면서 이미지 Stitching 기술의 사용이 증가하고 있다. 이미지 Stitching이란 고해상도 이미지 및 넓은 시야(Wide Field of View)의 이미지를 생성하기 위해 다중의 영상을 정합하는 방법이다. 이런 이미지 Stitching은 하나의 카메라로부터 생성되는 영상의 한계를 넘어 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이미지 Stitching은 다중의 영상을 정합하기 위해 특징 점 및 대응점을 검출하고 RANSAC 알고리즘을 이용하여 영상간의 변환관계(Homography)를 계산한다. 일반적으로 변환관계 계산을 위해 대응점들이 필요하다. 그러나 대응점들에는 변환관계에 대한 잘못된 가정이나 오류로 인해 발생할 수 있는 다양한 유형의 노이즈(Noise)가 포함되어 있다. 이러한 노이즈는 변환관계를 정확히 예측하는 방해 요인이 된다. 이처럼 일반적으로 사용되는 대응점 매칭(Matching) 방법들은 잘못된 대응점들을 매칭할 수 있는 경우가 발생하기 때문에 모델 파라미터의 예측을 방해하는 대응점(Outlier)로부터 정확한 변환관계를 구축하기 위해 RANSAC 알고리즘을 사용한다. 본 논문에서는 RANSAC 알고리즘에 사용되는 대응점 관계 정보를 이용하여 좀 더 정확한 대응점(Inlier)을 추출하고 정확한 변환관계를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 대응점 관계 정보는 이미지 매칭에 사용되는 대응점 간의 거리 비율을 사용하며, 본 논문은 기존 RANSAC 알고리즘과 같은 성능을 유지하면서 처리 시간을 단축시키는데 있다.