뼈 나이 평가는 소아 뼈의 골화정도, 내분비선 장애 등을 쉽게 알아 볼 수 있어 소아 방사선 의학에서 자주 사용되는 방법이다. 뼈 나이 평가를 위해서는 골단판과 손마디 뼈의 길이 넓이 등 뼈 정보가 필요하기 때문에 골단판 영역의 추출이 선행되어야 한다. 하지만 골단판의 성장이 많이 진행되어 손마디 뼈 부분과 붙어 있는 경우 골단판 추출이 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 골단판 성장 여부와 상관없이 다양한 나이의 디지털 X-ray 영상에서 손가락의 골단판을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 손가락 경계선의 레이블링 처리를 이용하여 정확한 손가락 영역을 추출하고 골단판 위치의 통계적 특성을 사용하여 골단판의 후보 지역을 생성한다. 그리고 골단판 영역에서는 손가락 영상의 수직 투영 미분값이 크기 때문에 후보 지역 내에서 수직 투영 미분값의 변화량으로 골단판의 위치를 정확하게 추출한다. 다양한 나이에 대해 실험해 본 결과 제안한 방법은 골단판의 성장 여부와 상관없이 골다판과 손가락 뼈가 붙은 곳에서도 골단판의 통계적 특성을 사용해 정확한 골단판 영역을 추출할 수 있었다.
최근 컴퓨터 그래픽 기술이 발전함에 따라 가상으로 만들어낸 객체와 현실 객체 사이의 분간이 어려워지고 있으며, AR/VR/XR 등의 서비스를 위해 현실 객체를 컴퓨터 그래픽으로 표현하는 기술의 연구가 활발히 진행되고 있다. 포인트 클라우드는 현실 객체를 표현하는 기술 중의 하나로 객체의 표면을 수많은 3차원의 점으로 표현하며, 2차원 영상보다 더욱 거대한 데이터 크기를 가지게 된다. 이를 다양한 서비스에 응용하기 위해서는 3차원 데이터의 특징에 맞는 고효율의 압축 기술이 필요하며, 국제표준기구인 MPEG에서는 연속적인 움직임을 가지는 동적 포인트 클라우드를 2차원 평면으로 투영하여 비디오 코덱을 사용해 압축하는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. 포인트 클라우드를 2차원 평면에 투영하는 방식은 점유 맵 (Occupancy Map), 기하 영상 (Geometry Image), 속성 영상 (Attribute Image) 등의 2차원 정보와 보조 정보를 사용해 압축을 진행하고, 부호화 과정에서는 보조 정보와 2차원 영상들의 정보를 사용해 3차원 포인트 클라우드를 재구성한다. 2차원 영상을 사용해 포인트 클라우드를 생성하는 특징 때문에 압축 과정에서 발생하는 영상 정보의 열화는 포인트 클라우드의 품질에 영향을 미친다. 이와 마찬가지로 추가적인 기술을 사용한 2차원 영상 정보의 향상으로 포인트 클라우드의 품질을 향상할 수 있을 것으로 예상된다. 이에 본 논문은 V-PCC 기술에서 생성되는 영상 정보에 2차원 보간 (Interpolation) 기술을 적용하여 기존의 영상 정보에 포함되지 않은 추가적인 포인트를 생성하는 것으로 재구성되는 포인트 클라우드의 밀도를 증가시키고 그 영향을 분석하고자 한다.
본 논문에서는 문서 위의 문자를 Off-Line방식으로 컴퓨터에 저장할 수 있도록 기하학적 패턴 벡터를 이용하여 한·영문자 및 글꼴을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 문서에서는 여러 가지 글꼴에 따라 글자의 형태가 다르므로 대표적인 한·영 세 가지 글꼴을 기하학적 패턴(Geometrical Pattern Vector)을 이용하여 크기와 이동에 인식하도록 하였다. 이진 입력 한영혼용 영상에서 잡음을 제거하고 수평·수직 투영 기법을 이용하여 한 문자를 분할하여 문자의 폭에 따라 기하학적 패턴을 추출한다. 추출한 패턴은 각 합계를 계산하여 기준 패턴 합계와 비교한 후 기준 패턴 문자와 글꼴을 인식하게 된다. 마지막으로 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 크기, 이동 변형이 있는 대표적인 한·영 글꼴(신명조, 궁서, 고딕)체와 영어 Time New Roman체를 대상으로 모의 실험을 수행하였다. 제안한 알고리즘은 기존의 원형 패턴 알고리즘보다 문자인식률과 글꼴 그리고 영어의 대·소문자를 구별하는 우수함을 보였다.
For different ferrite-pearlite matrix structure, contain more than 90% spheroidal ratio of graphite, GCD 45-3, GCD 50, GCD 60 series and 70%, 80%, 90% spheroidal ratio of graphite, GCD 40, GCD 45-1, GCD 45-2 series, this paper has carried out rotary bending fatigue test, estimated maximum and mean size of spheroidal graphite, investigated correlation. It was concluded as follows. (1) Fatigue limit in $10^7$cycles and numbers of spheroidal graphite per 1$mm^2$ was linear relation. (2) projection area of graphite can be used to predict fatigue limit of Ductile Cast Iron. The Statistical distribution of extreme values of projection area of defects may be used as a guideline for the control of inclusion size in the steelmaking processes.
인간의 좌·우 두 눈에 투영되는 2차원 영상의 양안 시차를 이용하여 물체의 깊이를 인식하는 스테레어 영상이라고 한다. 이러한 2차원 스테레오 영상으로부터 3차원 모델 생성을 위한 깊이 정보를 알기 위해서는 각각의 두 영상에 대응되는 점의 위치를 알 수 있는 변위의 추정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 블록 크기에 매우 민감하게 영향 받는 영역기반 방식의 단점을 보완하기 위하여 경계선 정보를 이용한 가변 블록 방식의 변위 추정을 수행한다. 이것은 블록의 크기를 경계선 정보에 따라 가변적으로 정함으로써 정밀한 변위 추성을 할 수 있고 또한 계산량도 많이 줄일 수 있음을 알 수 있다. 이렇게 추정된 변위 정보를 이용하여 특징점에 대한 깊이 정보를 찾아 3차원 모델을 생성한다.
Rectification 은 서로 다른 시점에서 얻은 두 영상을 동일한 평면에 투영시키는 호모그래피를 적용하여 원 영상의 에피폴라 라인을 수평방향으로 정렬시키는 과정이다. 이때 호모그래피에 의해 변환된 영상 사이에서도 에피폴라 제약조건이 성립해야 하며, 이를 만족시키는 호모그래피가 여러 개 존재하므로 제약조건을 추가하여 응용에 적합한 호모그래피를 구하게 된다. 본 논문에서는 Rectification 결과를 객체분할에 이용하기 위해, 원 영상과 유사한 결과를 얻을 수 있는 호모그래피를 구하도록 하였다. 기존의 방법은 복잡한 과정을 거쳐 최종적으로 구한 호모그래피를 적용한 후에도 결과 영상을 얻기 위해서 입력 영상에 따라 크기와 위치를 재조정해야 한다는 문제가 있는 반면, 제안한 알고리즘은 크기나 위치에 대한 조정 과정이 필요 없으므로 어느 영상에나 동일하게 적용할 수 있다. 제안한 방법으로 원 영상과 유사하고 원 영상 사이의 변위 값을 유지하고 있는 결과영상을 얻을 수 있었으며 이를 객체분할에 적용하였다.
NIST에서 표준으로 정의된 P-192, P-224, P-256, P-384 타원곡선 상의 스칼라 곱셈(scalar multiplication) 연산을 지원하는 Scalable 타원곡선 암호(Elliptic Curve Cryptography; ECC) 프로세서의 설계에 대해 기술한다. 투영(projective) 좌표계를 이용하여 하드웨어 자원 소모가 큰 나눗셈 연산을 제거하였으며, GF(p) 상의 덧셈, 뺄셈, 곱셈 등의 유한체 연산을 지원한다. 워드 기반 몽고메리 곱셈기를 이용하여 다양한 크기의 필드(field)에서 고정된 하드웨어 자원을 통하여 곱셈 연산을 수행하도록 하였으며, 필드의 크기에 따라 연산 사이클이 증가하거나 감소한다. 설계된 Scalable ECC 프로세서는 Verilog HDL로 모델링 되었으며, Modelsim을 이용한 기능검증을 하였다. Xilinx Virtex5 FPGA 디바이스 합성결과 5,376-비트 RAM과 970 슬라이스로 구현되었으며, 최대 55 MHz의 동작 주파수를 갖는다.
본 논문에서는 영상 감시 등의 응용을 위해 영상에서 자동으로 사람 수를 측정하는 군중 수 측정 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 전처리 과정으로 전경영상과 경계영상을 검출하여 객체의 픽셀 크기 히스토그램과 경계 방향 히스토그램을 특징으로 이용하고 카메라 투영행렬을 통해 픽셀 크기와 경계 방향에 대한 특징 정규화를 수행한다. 실제 사람 수와 얻어진 특징 히스토그램 간의 선형성은 사상 함수의 구성에 적용되며, 훈련 데이터를 통해 얻어진 사상 함수는 사람 수 측정에 이용되었다. 제안한 방법의 성능은 건물 내에서 촬영된 영상에 대한 실험 결과로 나타났으며 이 방법이 영상 감시 분야에 다양하게 적용될 수 있음이 확인되었다.
사람 검출의 성능은 카메라의 위치 및 각도 등에 큰 영향을 받는다. 이로 인해 획득한 2D 영상에서 사람은 위치에 따라 각기 다른 크기를 갖는 형태로 나타난다. 이렇게 다양한 크기를 갖는 사람들을 모두 검출하는 것은 실시간 시스템의 구현을 어렵게 만드는 요인이 된다. 그러나 만일 영상의 특정 위치의 사람의 크기를 예측할 수 있다면, 해당 위치의 사람 검출을 위한 연산량이 크게 감소될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 실내 공간의 구조를 깊이맵으로 구성하고, 실내 공간에 존재하는 사람의 영상을 3D 공간에 재구성함으로써 크기를 예측하는 기법을 제안한다. 3D 공간에서는 어느 위치에서든지 사람의 크기가 일관되므로 이를 2D 영상으로 투영하게 되면 2D 영상의 좌표에 따른 정확한 사람의 크기를 추정할 수 있다. 실험 결과로부터 제안 방법이 효과적으로 사람의 크기를 예측할 수 있고, 기존이 기계학습 기반 사람 검출 방법들의 처리속도가 감소됨을 증명하였다.
우리나라에서는 2003년부터 세계측지계로 전환하였으며, 이에 따른 우리나라의 행정구역도상의 면적 변화를 살펴보기 위해 통계청에서 제공하는 센서스용 행정구역경계 자료를 이용하여 전국토를 대상으로 면적의 변화량을 계산하였다. 면적 계산 과정에서는 국토지리정보원에서 제시하는 표준절차를 이용하였으며, 전국 단일 원점TM좌표를 세계측지계로 변환한 후 타원체면 및 투영평면상에서 면적을 대상으로 하였다. 광역시도행정경계가 우리나라 직각좌표의 두 개 이상의 원점에 해당하는 경우에는 각 좌표계의 경계선을 기준으로 행정경계를 개별 폴리곤으로 분할한 후 별도의 원점을 기준으로 투영하였다. 세계측지계 변환 후 모든 행정경계가 북서방향으로 이동함으로써 결과적으로 우리나라 전체 면적이 투영평면 기준으로 $1.36km^2$(약 0.0013%) 감소하는 것으로 나타났다. 이는 타원체의 장반경이 확대됨으로 인한 면적증가보다 행정경계의 경위도 좌표가 고위도로 변경됨으로 인한 면적감소가 크기 때문으로 판단된다. 각 행정구역별 면적변화율은 고위도에 위치한 광역시도가 더 민감하게 반영되었다. 이와는 별도로 통계청에서 제공하는 행정구역경계 자료로부터 계산된 면적은 국토해양부의 국토해양통계 자료와 상당한 차이를 보이고 있으며 이에 대한 일원화가 진행되어야 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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