본 논문에서는 웨이퍼 영상에서 다이 위치를 인식하기 위한 새로운 코너점 검출 방법을 제안한다. 웨이퍼 다이 위치 인식은 WSCSP(Wafer Scale Chip Scale Packaging)기술에 필수적인 과정으로서 웨이퍼 윗면의 다이 패턴을 얼마나 정확히 인식하느냐에 따라서 후 공정의 정확도가 결정된다. 본 논문에서는 정확한 다이 위치를 인식하기 위하여 계층적 명암 영상 코너 검출 방법을 제안한다. 새로운 코너 검출자는 코너 영역을 마스크 크기에 따라서 동심원으로 나누어 각각의 동심원에서의 코너성과 방향성을 구하여 정확한 코너점을 검출하도록 하였다. 또한 계층적 구조를 가지고 처리하여 기존의 명암 영상코너 검출자 보다 더 빠른 처리 속도를 얻을 수 있도록 하였다.
본 논문은 복잡한 배경 영상에서 필기체가 아닌 수평, 수직 성분이 많이 포함된 문자 검출 방법을 제안한다. 본 논문에서 검출하고자 하는 문자는 코너 성분이 많이 밀집되어 있으며 배경 영상은 그에 비해 코너 성분이 적고 드문드문하다는 특징을 이용하여 먼저 해리스 코너 검출기를 이용하여 전체 영상에서 코너를 검출한다. 검출된 코너들의 위치 정보를 이용해 밀집되어 있는 코너들을 클러스터링 함으로써 문자 영역을 검출한다. 검출된 문자 영역간의 위치 정보와 히스토그램 분포를 비교하여 비슷한 특징을 갖는 영역들을 합치고 문자 성분의 특징을 갖지 않는 영역은 필터링 하여 문자 영역을 개선한다. 문자 영역에서 R채널, G채널, B채널 각각의 채널에 대한 히스토그램 분포를 분석하여 문자를 검출한다.
본 논문에서는 컬러 NTGST (noise-tolerant generalized symmetry transform)를 기초로 하여 부분적인 조명 변화뿐 아니라 그림자 및 잡음이 있는 환경에서도 효과적으로 코너만을 검출할 수 있는 코너 검출자를 제안하였다. 제안한 코너 검출자는 잡음에 둔감한 NTGST를 기초로 하여 코너에 가까울수록, 두 직선 에지가 이루는 각이 작을수록 큰 값이 코너에 누적되도록 하여 코너의 정확한 위치를 검출할 수 있도록 하였다 특히 조명 변화에 둔감한 HSI 색 공간에서 색상 (hue) 성분을 강조하고 채도 (saturation) 및 휘도 (intensity) 성분을 보조적인 정보로 활용함으로써 부분적인 조명 및 그림자의 영향을 줄일 수 있도록 가중조합 벡터 미분 연산자 (weighted combination of vector gradient vector operator)를 제안 적용하여 그림자로 인한 거짓 경계선 및 거짓 코너를 제거할 수 있도록 하였다. 실험을 통하여 제안한 코너 검출 방법이 잡음 및 조명 변화에 둔감하게 효과적으로 코너를 검출함을 확인하였다.
본 연구에서는 사다리꼴 용기의 성형성을 여러종류의 블랭크를 사용하여 실험하였으며, 소재의 두께 및 유동현상을 성형성의 평가와 블랭크의 크기결정을 위해서 측정하였다. 이러한 결과 성형품의 파단위치는 단변부의 코너임을 확인하였고, 전단영역에 인접한 직변부 부근의 플랜지 가장자리가 두꺼워지는 것을 알 수 있었으며, 코너컷은 코너에 인접한 2개의 전단영역의 가장자리를 연결하는 선과 평행하게 하는 것이 좋다는 결과를 얻었다.
동일 대상에 대한 두 영상의 등록을 위해서는 두 영상에 공통적으로 존재하는 특징점을 검출하고 검출된 특징점 간의 대응관계를 찾는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 화소의 밝기 변화를 측정할 수 있는 그레디언트 행렬의 고유치 기하평균에 기반한 새로운 특징점 검출기를 제안한다. 제안하는 특징점 검출기는 그레디언트 행렬의 두 고유치의 기하평균 크기에 비례하고 기하 평균 크기가 동일한 경유 두 고유치의 상대적인 차이에 비례하여 가변적으로 변하는 특성을 가진다. 제안한 특징점 검출기의 성능 평가를 위해 다양한 종류의 코너가 존재하는 합성 영상과 항공 영상을 기준 영상으로 사용하여 코너 검출의 위치 오차를 분석하였다. 제안한 검출기의 위치 오차는 Gaussian smoothing scale 조건하에서 대표적인 코너 검출기인 Harris detector의 위치 오차보다 작은 결과가 얻어졌다.
본 논문은 입력되는 영상에서 특정 객체를 찾기 위하여 특징 검출 및 매칭 결과를 분석하여 기술한다. 영상의 특징을 추출하는 방법 중 코너를 특징으로 하는 방법인 해리스 코너 검출(Harris corner detection)을 이용하여 코너를 추출하였으며, 추출한 특징을 이용하여 다양한 크기의 템플릿을 만들어 입력된 영상과 상관계수를 구해 최대값을 가지는 위치를 찾아 입력된 영상과 객체를 매칭 시킨 결과를 분석하였다. 본 논문의 연구 결과들은 객체의 탐지 등과 같은 영상 분석 기반 기술에 활용될 수 있으리라 기대된다.
본 논문에서는 복잡한 환경에서 버려진 물체를 감시하기 위해 코너 검출기를 이용하여 버려진 물체 주변의 특징점을 검출하고, 이를 이용하여 가려진 경우에도 위치 정보를 추정할 수 있는 방법을 제안한다. 기존의 방법은 버려진 물체가 검출된 이후 가림 현상이 발생하면, 버려진 물체의 위치 정보를 손실하기 때문에 지속적인 감시가 불가능하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 해리스 코너 검출자를 이용하여 버려진 물체 주변의 특징점들을 추출하고, 특징점들과 버려진 물체의 중심을 연결하는 서포터를 이용하여 물체의 상대적인 위치를 추정한다. 따라서 버려진 물체가 다른 객체에 의해 가려지더라도 주변 코너를 이용하여 상대적인 위치를 추정할 수 있다. 제안된 방법은 지능형 감시시스템에 적용되어 버려진 물체 검출 및 감시에 활용될 수 있으며 이를 통해 버려진 가방이나 물건 등으로 위장한 물체를 이용한 폭탄테러를 미연에 방지할 수 있다.
본 연구는 사영변환행렬을 적용한 경우 건물벽면 영상 간 코너점의 대응정도를 분석하는 것을 목표로 한다. 부가적으로 코너점을 찾기 위한 적절한 연산자를 실험을 통하여 결정하였다. 건물형상에 대한 모델링은 항공사진, 항공라이다영상, 지상사진, 지상라이다영상 등 다양한 자료를 이용하여 많은 기법들이 연구되어 왔다. 본 연구에서는 영상 간 정합을 위하여 필요한 코너점 검출방법으로 Harris 연산자와 FAST 연산자의 성능을 비교하였다. 비교결과 Harris 연산자가 건물벽면에서 코너점 추출에 우수하다는 결론을 내렸다. Harris 연산자로 코너점 검출 후, 사영변환행렬을 통하여 코너점 들의 대응정도를 비교한 결과, 대부분의 경우 최소거리에 실제 대응점들이 위치해 있음을 알 수 있었다. 사영변환행렬의 성능을 기준점 수와 분포를 고려하여 대응정도에 미치는 영향을 분석한 결과 기준점이 많고 골고루 분포한 경우에 더욱 정확한 대응 관계를 제공하는 것으로 나타났다.
요즘 한창 휴대폰의 도청 가능성 여부를 놓고 정국이 시끌벅적하지만, 이에 못지 않게 논란이 됐던 게 바로 휴대폰을 이용한 위치 추적 사건이었다. 모 대기업에서 근로자의 휴대폰을 불법적으로 위치 추적하면서 불거졌던 이 사건은 결국 무혐의로 상황 종료되긴 했지만 위치정보법에 대한 필요성을 부각시킨 사례 중 하나라 할 수 있다. 최근 이러한 위치정보에 대한 법률적인 기반이 마련됐다. 지금까지 LBS(Location Based Service) 분야로 기반 환경 조성 차원의 투자 단계가 진행됐다면, 이제 본격적으로 법적인 제도화를 통해 안정적인 서비스 단계로의 전이가 일어나려는 수순이라 하겠다. 지난 달 디지털콘텐츠의‘이슈’코너에서도‘차세대 킬러 앱'LBS’뜨거운 감자’라는 내용으로 이에 대해 자세히 소개한 바 있기도 하다. 이번 모바일 핫토크에서는 이 LBS 관련 모바일 서비스들에 대한 전망에 대해 소개한다.
본 논문에서는 옴니버스 형태의 동영상을 각 프로그램 별로 자동 분할하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 국내 TV 프로그램의 경우 대부분의 개그 프로그램에서는 코너 별로 상단 또는 하단의 일정 위치에 코너명을 캡션으로 삽입하여 옴니버스 형태의 영상을 서비스한다. 이러한 코너명을 태깅아이콘으로 하여 지속되는 구간을 검출하여 시작시점과 종료시점을 검출함으로써 동영상을 의미적으로 분할 할 수 있다. 하지만 태깅아이콘의 경우 매우 높은 투명도를 갖는 경우가 많으므로 본 연구에서는 에지와 시간적인 지속성을 이용하여 에피소드를 분할하는 방법을 제안하고, 옴니버스 형태의 다양한 개그 프로그램에 대해 실험하여 제안한 방법의 우수성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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