최근 고해상도의 영상의 출현과 더불어 도심지역의 지물ㆍ지모에 대한 상세한 묘사가 가능해지고 있다. 하지만 도심지역의 지물ㆍ지모의 복잡성으로 인하여 그 추출이 쉽지 않다, 특히, 건물에 의한 가림, 그림자에 의한 정보 왜곡 등의 발생으로 추출의 어려움을 겪고 있다. 건물에 의한 폐색은 다른 위치에서 촬영을 하므로서 보정을 할 수 있지만 그림자에 의한 영향은 촬영위치에 상관없이 항상 발생한다. 본 연구에서는 도심지역에서 촬영한 컬러항공사진에서 그림자에 의한 정보 왜곡을 보정하여 그 판독력을 증대하고자 한다.
개인용 프린터를 중심으로 한 B2C 상품은 빠른 속도와 선명한 컬러 그리고 모바일 연동 정도의 솔루션을 기반으로 저가 경쟁이 더욱 치열해질 전망이다. 또한 흔히 사무기기 시장이라 칭하는 B2B 출력시장은 MPS4.0을 비롯한 다양한 솔루션의 경쟁이 무한히 계속될 것이다. 물론 속도 경쟁과 컬러 경쟁도 계속되겠지만 이미 대기업과 금융권의 큰 손 고객들은 자기 화사에 꼭 맞는 솔루션을 개발한 회사에 매력을 느끼고 있다.
촌락 가옥은 촌락 경관을 구성하는 중요한 요소이다. 기존의 촌락 가옥에 대한 지리학 연구는 주로 전통적인 민가에 초점을 두었으나, 본 연구는 오늘날의 촌락 가옥에 초점을 둔다. 본 연구는 경남 도서지역 가옥의 지붕 형태와 지붕 재료를 중심으로 제시하는 촌락 가옥의 유형에 관한 연구이다. 연구지역의 가옥에 대한 조사 결과를 바탕으로 해서 지붕 형태와 지붕 재료를 분류하는 기준을 제시하고, 이에 따른 촌락 가옥의 유형화를 시도한다. 지붕 형태를 중심으로 분류하는 가옥 유형에서는 팔작지붕 우진각 맞배지붕과 같은 전통적인 지붕 형태를 가진 가옥이 많고, 전통적인 지붕 형태 이외의 가옥 유형에서는 단순평지붕 가옥이 많다. 두 개 이상의 지붕 형태를 가진 결합양식지붕 가옥 유형의 경우, 경사-평지붕 가옥이 경사-경사지붕 가옥보다 10여 배나 많다. 지붕 재료 중에서는 시멘트, 컬러강판, 인조슬레이트가 가장 많이 사용된다. 특정 지붕 재료가 특정 지붕 형태에서 두드러지게 사용되는 경우가 있는데, 이를 통해 연구지역의 주요한 가옥 유형을 '지붕 재료와 지붕 형태'를 중심으로 다섯 가지로 유형화할 수 있다.
살아있는 동물을 나타낼 때는 여러 가지 요소를 따져봐야 한다, 동물의 생김새나 색깔은 물론 움직임도 함께 나타내야 하기 때문. 이번 작품의 중심 소재 '사마귀'는 여러 부분으로 나누어 조립함으로써 운동감을 살리고 적절한 컬러의 에어브러시로 모습을 사실적으로 표현했다. 서로 다른 형태의 기둥을 안정감 있게 구성하고 중심 소재에 여러 가지 장식물을 어울리게 연추라는 방법을 익혀보자.
디지털 영상장비 및 화질관련 ASIC 을 개발하는 데 있어서 영상의 화질개선을 위한 보다 과학적이고 객관적인 개발 방법 및 영상 품질 평가 방법의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 LG PDP 60", DTV 에 장착되는 ASIC 에 적용된 화질 개선 알고리즘 개발을 중심으로 다양한 종류의 영상장비 생산 현장에서 컬러과학 및 이미징과학에 대한 전문 지식이 없이 쉽게 알고리즘을 개발하고, 개발된 알고리즘을 관찰자 실험을 통해 평가, 분석할 수 있도록 개발한 컬러이미징 지원도구$(MagicQuality^{TM})$에 대하여 설명한다.
일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 환경으로 인한 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 일정한 규칙으로는 찾기 힘들다. 본 논문에서는 컨테이너 영상에 대해 ART2 알고리즘을 적용하여 컨테이너 영상을 양자화한다. 제안된 ART2 알고리즘 기반 양자화 기법은 컬러정보를 클러스터링 한 후, 각 클러스터의 중심 패턴을 이용하여 원 영상의 컬러정보를 분류한다. 양자화된 컨테이너 영상에서 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 개별 식별자는 ART2 기반 RBF 네트워크를 개선하여 인식에 적용한다. 실제 컨테이너 영상 300장에 대해 실험한 결과, 제안한 컨테이너 식별자 인식 방법의 추출 및 인식 성능이 기존의 컨테이너 식별자 인식 방법 보다 개선된 것을 확인하였다.
본 논문에서는 컬러 정보인 컬러비와 형태학적 정보인 코너점 및 거리비를 이용한 교통표지판 영역추출 시스템을 제안한다. R G, B 성분들의 컬러비를 기반으로 생성한 이진영상에 대해서 불림 연산처리와 마스크를 이용한 코너점 및 중심점 검출에 의해 후보영역을 추출한다. 다양한 형태의 교통표지판 영역은 후보영역의 중심점을 기준으로 형태학적 정보인 거리비를 이용하여 추출한다. 실험결과, 제안한 시스템은 크기 및 위치에 불변하며, 삼각형, 원, 역삼각형, 사각형 등의 다양한 교통표지판과 밝기값의 차이가 큰 낮과 밤 영상에 대해서도 정확한 영역추출이 가능하였다. 또한, 높은 정확성과 빠른 처리속도를 보였다.
최근 이동통신기술이 급속히 발달함에 따라 국내는 물론 전세계 이동통신업계는 제 3세대 이동통신서비스의 성공여부에 많은 관심을 쏟고 있다. 지금까지의 이동통신산업의 성장이 빠른 기술개발에 의존한 기술추동적(technology-push) 성격을 지녔다면, 이동통신시장이 포화상태에 근접하고 있는 최근에는 서비스 및 장비 양면에서의 경쟁이 치열해 짐으로써 소비자의 기술에 대한 선택이 더욱 중요해짐에 따라 수요견인적(demand-pull) 기술혁신이 예상된다. 따라서, 이동통신서비스의 확대에 따른 특정기술에 대한 소비자의 선호에 대한 올바른 판단이 향후 산업의 기술진화방향을 예측하는데 핵심적인 역할을 할 것으로 생각된다. 현재 이동통신기술의 진보의 키워드는 '멀티미디어화'이다 향후 VOD (Video On Demand) 등 비디오 스트리밍(video streaming) 기술을 이용한 동영상 서비스, 화상전화, 타 디지털기기(예를 들어 PDA, 디지털 카메라 등)와의 융합 등의 서비스가 본격화되고 차세대 이동통신망의 구축이 가시화됨에 따라 이동통신의 멀티미디어 기능은 더욱 주목받게 될 것이다. 따라서 이동전화 단말기 창의 컬러화는 이러한 이동통신기술의 새로운 패러다임을 떠받치고 있는 가장 중요한 이정표로서의 의미를 지니고 있다. 본 연구에서는 표시1창의 컬러화로 실현되는 기술혁신요소에 대해서 소비자가 부여하는 가치를 분석하고자 한다. 하지만, 컬러 단말기의 보급이 초기단계에 머무르고 있는 연구시점의 특성상 현시자료가 가용하지 않았기 때문에, 소비자에게 가상의 품질특성을 지닌 제품 조합을 제시하고 이에 대해 소비자가 순위를 매기게 함으로써 소비자의 선호를 측정하는 컨조인트(conjoint) 방법론을 사용하였으며, 소비자의 진술선호(stated preference)에 기초하여 이동통신단말기의 개별 특성에 대한 부분가치와 보상잉여를 측정하였다. 또한, 이를 통해 창의 컬러화로 인해 기대되는 초과이윤의 가능성 등 경제적인 효과들을 정량적으로 분석하고, 브랜드 가치 등 기존의 단말기 경쟁력 요소들과의 비교를 통하여 컬러화가 가져다 줄 경쟁요소들을 추정함으로서, 기술확산 메커니즘을 확인하고자 한다.
제스처 인식은 직관적일 뿐 아니라, 몇 가지의 기본 구성요소에 의하여 코드화(code)가 용이하여, 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI, Human-Computer Interaction)에 있어서 폭넓게 사용되고 있다. 본 논문에서는 손의 모양이나 크기와 같은 개인차 및 조명의 변화나 배율과 같은 입력환경의 영향을 최소화하여, 특별한 초기화 과정이나 모델의 준비과정 없이도 제스처를 인식할 수 있고, 적은 계산량으로 실시간 인식이 가능한 제스처 인식 시스템의 개발을 목표로 한다. 본 논문에서는 손에 부착하는 센서나 마커 없이, CCD 카메라에 의하여 입력된 컬러영상에서, 컬러정보 및 동작정보를 이용하여 손영역을 추출하고, 추출된 손의 경계선 정보를 이용하여 경계선-중심 거리 함수를 생성했다. 그리고, 손가락의 끝 부분에서는 경계선-중심 거리가 극대점을 이룬다는 원리를 이용하여 생성된 함수의 주파수를 분석하여 극대점을 구함으로써 각각의 손가락 끝 위치를 찾고, 손의 자세를 인식하여 제스처를 인식했다. 또한 본 논문에서 제안된 제스처 인식 방법은 PC상에서 구현되어 그 유용성과 실효성이 증명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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