• 서비스연구
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• 제5권2호
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• pp.103-110
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• 2015

최근, 3D FPS 게임에서 캐릭터의 분류는 매우 중요한 문제로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 간단한 조작으로 의미객체의 화상 영역 분할을 이용한 게임 콘텐츠 분류 방법을 제안한다. 이 방법에서는, 우선 비선형 RGB 컬러 모델과 컬러양자화 방식을 사용했다. 입력 화상은 20개 미만 양자화 된 색을 표현하고 의미 있는 적은 수의 컬러 히스토그램을 사용한다. 그리고, 적은 블록으로 분할 된 이미지는 블록 단위 컬러 히스토그램 교차로 인접 블록과의 유사도를 계산한다. 왜냐하면, 질감 및 대상 블록의 경계에 있어서, 추출 블록 경계를 제외한 나머지를 사용하기 때문이다. 게임 오브젝트는 이들 방법에 에 의해 블록 경계 영역을 설정하고 FPS 게임 플레이에 사용될 수 있다. 실험을 통해, 우리는 각각의 기능을 사용하여 분류 방법에 대해 80% 이상의 정확도를 얻을 수 있었다. 따라서, 이 특성을 이용하여 게임콘텐츠를 효율적으로 분류 할 수 있고, 이는 게임 속도와 전략적 행동에 보다 나은 결과를 초래할 것으로 예상한다.

• Spatial Information Research
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• 제21권3호
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• pp.11-19
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• 2013

도로에서 발생되는 차량간 충돌사고, 교통 소통 상황, 보행자 사고 등 다양한 도로 상황을 모니터링 및 자동으로 인식하여 교통정보를 제공하거나 긴급구난 서비스를 제공하기 위한 다양한 기술이 개발되고 있다. 도로 모니터링을 통한 다양한 객체 추적 및 상황인식을 위해서는 잡음 및 겹침 등에 강인한 객체 추적 기술이 요구된다. 본 논문에서는 외부 환경에서 Background Subtraction, LK-Optical Flow, 지역 기반 히스토그램 특징의 결합을 통해 추적을 위한 몇 가지 추정 인자를 생성하고 이를 통해 변화가 있는 객체, 잡음에도 비교적 강인한 추적 방법을 제안한다. 구체적으로는 객체의 초기 움직임 정보를 검출하기 위해 옵티컬 플로우를 적용하여 컬러 정보 및 밝기 변화에 무관한 이동 정보를 측정한다. 측정된 정보를 기반으로 하여 지역 히스토그램 기반 검증을 통해 신뢰도를 판단한다. 신뢰도가 낮을 경우 배경 제거 정보와 지역 히스토그램 트래커의 정보를 혼합하여 새로운 위치를 추정한다. 실험을 통해 제안된 기법이 객체를 추적하고 있는 도중 나타날 수 있는 충돌, 새로운 특징의 등장, 크기 변화 상황에 강인하게 동작함을 제시한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.251-256
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• 2010

본 논문은 컬러이미지에서 소리를 연상하는 인간의 공감각적 기능을 모방하는 지능로봇의 개발을 위하여 색-음 상호변환에 기초한 응용 시스템의 구축을 목표로 하고 있다. 그 첫 번째 단계로서 컬러 이미지를 소리로 변환하는 방법론에 관한 기초 연구 및 이에 기반한 기본 시스템을 구현하고자 한다. 본 연구에서는 컬러 영상이 갖고 있는 색상과 소리의 파동, 즉 상호 주파수 특성에서의 유사성을 이용하여 가시영역에서 가청영역으로 변환하는 방법을 제시하고, 컬러모델 변환 및 변환된 모델에서의 히스토그램을 이용하여 컬러 영상을 소리의 청각적인 요소로 변환 가능하게 하는 색-음 변환 방법을 제시하고 있다. 또한 본 연구에서 제시된 색-음 변환 방법을 토대로 Microsoft Visual C++을 이용하여 코딩하고 실제 기본 응용 시스템을 구현해 보았다. 그 결과 색채와 소리의 상호 연관성 즉, 색채의 색상(Hue), 채도(Saturation)및 명도(Intensity)를 음의 높이(Fundamental Frequency), 하모닉(Harmonics) 및 옥타브(Octave)에 각각 대응시키고, 변환된 음향 요소를 Csound로 합성하여 웨이브 파일로 변환됨을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.8-10
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• 2011

컬러는 영상처리 분야에서 중요한 단서로 사용될 수 있는 정보이다. 하지만 실제로 촬영한 영상의 경우에는 빛과 카메라 특성 등 다양한 요소들의 영향으로 인해 이미지 간 컬러 정보의 불일치가 빈번히 일어난다. 따라서 컬러가 다른 여러 장의 영상을 입력 영상으로 사용하는 경우, 입력 영상간 컬러를 동일하게 맞춰 주어야 한다. 이를 수행함에 있어서, 어떠한 이미지를 레퍼런스 이미지로 결정할 것인가는 매우 중요한 문제이다. 이에 본 논문에서는, 히스토그램 등화(histogram equalization) 기법을 이용하여 입력 이미지들의 비용을 결정해줌으로써, 레퍼런스 이미지를 결정하는 방법을 제시한다. 스테레오 매칭을 통해 다양한 밝기의 입력 영상에서 가장 좋은 결과를 얻을 수 있는 레퍼런스 이미지를 결정할 수 있음을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.824-826
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• 2003

지능형 개념기반 검색시스템(Intelligent Concept Based Retrieval System)은 구문적 서술(Syntactic Description)과 의미적 서술(Semantic Description)과 의한 상호 융합으로 이뤄질 수 있는데 컬러 히스토그램, Curvanature 히스토그램등과 같은 구운적 서술(Syntactic Description) 내용의 추출은 현재의 기술들로 잘 이를 수 있다. 또한 특정 응용 분야에서뿐만 아니라 미디어 타입에 따라서도 쉽게 사용될 수 있다. 이미 MPEG-7에서 표준화된 Description Scheme을 제공하고 있다. 그러나 기술 구조 레벨과 개요 레벨등과 같은 다양한 기술 레벨들에 의해 구문적 서술(Syntactic Description) 이질성은 발생한다. 따라서 본 연구에서는 Polygonal mesh 기반 미디어 객체 표현방법을 제시하고 이를 통해 간접적 서술 변환을 할 수 있는 방안을 제시하여 구문적 서술(Syntactic Description)에서의 이질성 문제를 해결하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.91-100
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• 2003

본 논문에서는 MPEG-7 영상 디스크립터 중 에지 히스토그램 디스크립터(EHD), 컬러 레이아웃 디스크립터(CLD), 그리고 호모니어스 텍스쳐 디스크립터(HTD)로 구성된 각각의 영상 데이터베이스를 조합하여 렐러번스 피드백을 적용한 영상 검색 방법을 제안한다. 본 논문에서 사용한 에지 히스토그램 디스크립터는 영상의 국부적인 방향성 에지 분포를 표현한 것으로서 영상에 대하여 그 내용물의 형태를 잘 표현하는 디스크립터이다. 컬러 레이아웃 디스크립터는 구조적인 단순함과 빠른 동작 속도에 의해 영상 검색에 넓게 사용되어지며 컬러의 공간적 분포로 표현된다. 호모지니어스 텍스쳐 디스크립터는 영상의 질감에 대하여 정밀한 통계상의 분할로 서술된다. 앞에서 언급한 디스크립터들은 각각의 특징을 반영한 영상 검색에 적용되어 진다. 렐러번스 피드백은 영상 검색에 있어 사용자가 요구하는 정보를 반영할 수 있어 영상의 검색 효율을 높일 수 있다. 제안한 방법은 사용자가 렐러번스 피드백으로 결정한 영상의 특징 정보가 각각의 디스크립터들에 새로운 가중치를 부여한다. 따라서, 사용자의 선택적 요구가 반영된 특징 정보 갱신을 통해 검색 효율을 높인다. 자연 영상에 대한 실험 결과로 제안한 방법이 검색 성능을 향상시켜주는 것을 확인할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.187-196
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• 1999

본 논문에서는 내용 기반 동영상 검색을 위하여 컬러 정보 및 모션 정보를 사용하는 효율적인 자동 특징 추출 알고리즘을 제안하고, 이를 동영상 검색 시스템에 적용한다. 컬러 정보의 경우 기존의 key-frame단위의 컬러 특징 추출의 한계를 극복하고, 동영상의 컬러 히스토그램 정보와 컬러의 공간분포 정보를 반영할 수 있는 컬러 특징 추출 알고리즘을 제안한다. 또한 MPEG-1 동영상 내의 모션 벡터와 컬러 정보를 조합한 컬러-모션 특징을 추출하여, 기존의 위치 기반 특징 추출 알고리즘의 한계를 극복하였다. 최종적으로 추출된 특징을 이용한 검색 시스템을 구현하여, 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.780-785
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• 2010

본 논문은 물체인식이나 영상추적에 사용되는 컬러검출을 위한 GP(Genetic Programming) 기반의 컬러검출 모델을 제안한다. 기존의 컬러검출은 기본적인 RGB 모델에 대한 선형, 비선형 함수의 변환을 사용하거나, 최적화 기법이나 학습기법에 의해 조명 변화에 개선된 컬러 모델을 사용하고 있다. 하지만 대부분의 경우 색상 채널간의 간섭에 의해 다양한 색상에 대한 분류가 어렵고, 조명변화에 강인하지 못하다. 본 연구에서는 GP의 최적화된 학습기법과 모델 생성 기법을 통해 조명변화에 강인하고, 다중의 색상 검출이 가능하며, 파라미터 설정이 필요 없는 컬러 모델을 제안한다. 제안된 방법을 다양한 색상과 조명환경이 다른 영상에 대해서 기존 컬러모델과 비교 분석하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.529-537
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• 2011

본 논문에서는 물체를 구성하고 있는 컬러들의 기하학적 중심을 이용하여 물체의 크기에 적응적인 추적 알고리즘을 제안한다. 대부분의 크기 적응적 알고리즘은 표적윈도우의 크기를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용한다. 그러나, 이러한 방법은 표적의 배경에 표적의 색상과 유사한 물체가 존재하거나 표적의 일부분이 폐색되었을 때 표적의 크기를 추정하는데 실패한다. 이것은 히스토그램이 영역에 대한 기하학적인 공간정보를 상실한채 표적 컬러의 화소수하고만 연관되기 때문이다. 이러한 분석을 바탕으로 본 논문은 표적 컬러의 화소수의 변화에 상대적으로 덜 민감한 표적의 컬러 중심을 이용한 크기 적응 알고리즘을 제안한다. 컬러의 중심들은 공간정보를 가지고 있기 때문에 컬러중심과 표적 영역의 크기에는 직접적인 상관관계가 존재한다. 표적의 크기 변화를 추정하기 위하여 각각의 표적 컬러에 대한 줌팩터를 추정한 후, 적절한 필터링 과정을 통해 하나의 줌팩터를 추정한다. 제안한 크기 추정 알고리즘은 중심이동 기반의 추적 알고리즘과 결합된다. 제안된 크기 적응적 추적 알고리즘은 배경에 유사한 컬러가 존재하는 경우에도 안정적으로 작동하는 것을 실험으로 검증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.1358-1364
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• 2002

현재 방송 및 인터넷분야에서는 멀티미디어 정보가 급격히 증가하고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 정보 중에서 정지영상 검색을 위해 사용자가 질의(query)를 원하는 물체영역을 선택한 후 유사물체를 영상 데이터베이스 내에서 검색할 수 있는 내용기반 영상검색 시스템을 구현하였다. 질의영상으로부터 우선 컬러특성을 추출하기 위해 제안한 방법으로 색상을 HSV 변환한 후 히스토그램을 구해 데이터베이스영상과 히스토그램 인터섹션을 통해 유사치를 구한다 또한 질의영상을 그레이영상으로도 변환시켜 웨블릿 변환한 후 밴디드 오토코릴로그램과 GLCM을 통해 공간적 그레이분포와 질감특성을 추출하여 유사치를 구한다. 그리고 2개의 유사치를 더하여 최종 유사도를 결정하는데 이때 각 유사치에 가중치를 적용하였다. 질의영상으로부터 컬러영상 특성뿐만 아니라 그레이영상 특성도 파악하여 단점을 보완하였고 실험결과에서도 소환성(recall) 및 정확성(precision)이 향상됨을 볼 수 있었다. 또한 가중치를 적용함으로써 검색효율이 개선되었다.