최근 들어 국내외에서는 하천환경 및 생태서식처 기능을 갖는 자연형 하천으로의 복원에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 하천복원의 범주에서 하천 내 설치되는 수공구조물에 대한 중요성이 많이 언급 되고 있는데 그 중 대표적인 것으로 수제를 들 수 있다. 하천 내 설치하는 수제(groyne)는 제방보호 및 유로변경의 목적으로 하천내에 시공되는 구조물 중의 하나로서 하천복원과정에 있어 필수불가결한 구조물 중의 하나로 인식되고 있다. 근래에 들어 경제성 및 환경성을 갖는 수제에 대한 연구로 변형수제에 대한 연구들이 진행 되고 있는데 변형수제의 대표적인 형상으로는 L형, T형 수제 및 굴절, 열쇠형 수제 등이 있다. 각각의 수제들은 그 형상에 따라 수제주변에서 국부적인 흐름구조가 다르게 발생하게 된다. 이러한 수제들은 수제 고유의 형태에 대한 흐름특성 연구들이 주로 이루어지고 있는 반면에 수제의 투영길이에 대한비교는 수행되지 않았다. 즉 동일한 수제길이를 갖더라도 설치각이나 형태에 따라 투영면적에 대한 유수단면적의 변화가 발생하게 된다. 본 연구에서는 그림과 같이 상향 또는 하향굴절수제를 대상으로 팔길이(AL)의 변화를 주었으며, 팔길이 변화로 인해 발생되는 투영길이(L')와 동일한 길이를 갖는 연직수제를 제작하여 흐름특성을 관측하고 비교하여 보았다. 수제는 군집 형태로 건설되는 것이 일반적이나 여러 가지 형태의 조합으로 건설되기도 하는데 이러한 투영길이에 대한 비교는 수제설계 시 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 입력 문자에 대한 특징 추출을 위하여 최대 길이 투영(MRLP:Maximum Run Length Project)방법을 제안한다. 제안된 최대길이 투영 방법은 잡음에 강하며 필요한 정보를 가능한 정확하고 효율적으로 추출하는데 유용하다.한글문자는 그 양이 방대하고 그 구조가 복잡하며 몬자들 사이에 밀접한 유사성이 있다.따라서 본 논문에서는 추출된 특징들에 대한 퍼지추론을 적용하여 유형 분류율의 향상을 도모하였다.사용 빈도수가 높은 인쇄체 한글 문자 917자에 대하여 실험한 결과 98.58%의 분류율을 얻었다.
본 연구는 지형도 영상으로부터 등고선 성분을 추출하는데 있어 대상 영상에 적응하여 결정되는 길이 임계치를 이용한 적응적 길이 임계화 방법에 관한 것이다. 우선, 적응적 길이 임계치는 주요 기호의 인식 후, 뒤따르는 고도치 영역에 대한 투영 히스토그램의 에지 검출을 통해 계산된 두 에지간의 거리로 결정된다. 그런 후, 분기점 탐색과 주변 흑화소 제거에 의한 단선화가 수행되고, 길이 임계화를 통해 등고선 성분을 추출한다. 제안 방법을 실험에 적용한 결과, 최종 추출된 등고선 성분 내에 비등고선 성분이 약 2.41% 포함되었으며, 97.59%는 등고선 성분인 것으로 나타났다.
영상의 특징을 나타내는 방법의 하나인 투영은 영상의 근사화된 형상 및 위치 정보 등의 많은 유용한 정보를 포함하고 있다. 그러나 투영을 영상 검색을 위한 방법으로 사용할 경우, 사용되는 색인 데이터 량이 많고, 에디터 베이스의 영상 크기에 따라 토영된 벡터의 길이가 달라진다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 투영기법이 안고 있는 이러한 문제점을 극복하는 방법으로 데이터베이스 영상을 투영한 후 투영 벡터의 국부화를 통하여 영상의 지역적 특성이 반영되도록 하였으며, 색인 데이터 량을 주리기 위하여 투영된 벡터의 분산 값을 색인 데이터로 활용하였다. 제안된 방법은 검색 시 투영 기법의 장점을 수용함과 동시에 영상의 통계적 특성을 활용할 수 있을 뿐 아니라 시스템 구현 시 질의 시간 내에 응답을 얻을 수 있다는 이점이 있다.
히스토그램 인터섹션은 영상에서 컬러가 가지는 값의 빈도 수를 이용하여 간단하면서도 효율적으로 영상을 검색하는 방법으로, 영상의 글로블 특성을 잘 나타내는 반면 영상에서의 위치 정보가 누락되어 다른 영상을 동일 영상으로 인지하기 쉽고, 영상 내에 포함된 형상 정보를 표현하는 적절한 방법은 아니다. 영상에 대한 1차원 투영을 이용하면 영상의 개략적인 형상 정보와 함께 위치 정보를 나타낼 수 있어 히스토그램의 단점을 극복할 수 있지만, 영상 크기에 따라 투영 벡터의 길이가 달라져 색인 데이타로 사용하기에는 문제가 있다. 본 논문에서는 투영벡터에서 영상이 가지는 형상 정보의 첨두치를 이용하여 첨두치들 간의 상대거리 및 최대 첨두치에 관한 정보를 검색에 사용하였다. 검색 성능의 확인을 위하여 히스토그램 인터섹션 및 투영벡터만을 이용한 경우의 검색 결과와 비교하였고, 실험 결과를 이용하여 각 방법의 장단점을 분석하였다.
본 논문에서는 피부객 정보와 투영 기법에 기반한 적응적 얼굴 영역 추출 알고리즘을 제안하였다. 제안한 기법은 피부색 정보에 기반한 얼굴 후보 영역 추출 단계와 투영 단계로 구성된다 얼굴 후보 영역 추출 단계에서는 먼저 입력 영상에서 피부색 구간 범위로 피부색 후보 화소들을 추출하였다. 그리고 피부색 후보 화소로 추정된 화소 수와 전체 화소수의 비를 계산하고, 이에 따라 적응적인 피부색 구간 문턱 값을 설정하여 얼굴 후보 영역을 추출하였다. 투영 단계에서는 얼굴 폭 추정을 위해 추출된 얼굴 후보 영역을 수직 투영을 하였다. 그리고 추정된 얼굴의 폭 정보는 얼굴의 길이 추정을 위한 수평 투영 시에 이용하였다. 다양한 영상들에 대한 실험 결과 제안한 알고리즘은 기존의 얼굴 영역 추출 알고리즘보다 정확한 얼굴 영역 추출 결과를 보였다.
본 논문은 큰 구조물의 3파인 영상 재구성을 위해서 획득한 2차원 영상에서 특징점을 찾아 선으로 조합한 후 선 길이 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 거대한 구조물의 외곽선 길이 정보 추출을 위해서는 광각 카메라에 의한 영상을 획득한다. 영상에서의 외곽선들은 모델의 기울어진 정보와 형태, 모델의 크기 등을 결정하게 되는데 광각카메라 사용에 의하여 배럴왜곡, 원근투영왜곡 등이 발생한다. 외곽선 정보 추출의 순서는 먼저모델의 2차원영상을 획득하고 이로부터 왜곡이 보정된 그레이영상을 획득한다. 이 그레이영상에서 잡음을 제거하고 특징점을 찾기 위하여 SUSAN 알고리즘을 사용한다. SUSAN알고리즘 기법은 적은 계산량과 잡음에 매우 강한 장점이 있어서 영상에서의 특징점을 얻기 위한 효과적인 기법이다. 특징점을 3차원 벡터공간에서 맵핑시킨 후 X, Y, Z 좌표축으로 점과 선으로 나타내고 시작점과 끝점의 좌표를 이용하여 벡터 길이를 얻는다. 이러한 벡터 데이터와 3차원 영상 재구성을 위한 라이브러리인 OpenGL을 사용하여 3차원 공간에 거대한 구조물들을 재구성하는 소프트웨어를 개발하였다.
본 논문에서는 패치별 EGI 분포를 이용한 3D 다각형 메쉬 모델 (polygonal mesh model) 워터마킹 알고리즘을 제안하였다 제안한 알고리즘에서는 기하학적 변형에 견고하기 위하여 3D 메쉬 모델을 6개 패치로 분할한다. 그리고 위상학적 변형에 견실한 특성을 가지는 EGI 분포를 각 패치별로 구한다. 그리고 동일한 워터마크 비트열을 각 패치의 EGI 분포 중에서 길이가 큰 면체에 투영된 메쉬 법선 벡터들에 각각 삽입한다. 본 논문에서 제안한 워터마킹 알고리즘의 성능 평가를 위한 모의 실험에서 워터마크가 삽입된 모델의 비가시성 및 다양한 공격에 대한 견고성이 우수함을 확인하였다.
지금까지의 연구에서 Japanese Puzzle을 이용한 인쇄체 영문자 인식을 구현하여 좋은 결과를 얻었고, 본 논문 에서는 인쇄체 영문자(바탕, 돋움) 인식을 확장시켜 영문장을 인식하기 위해 키보드에서 입력 가능한 숫자 및 기호를 포함하여 인식하는 시스템을 구현하였다. 이미지를 입력 받아 이진화 처리, 히스토그램 투영을 이용한 문자 분리는 영문자 인식에서와 동일한 처리를 한다. 기호 중에서 세로 길이보다 가로 길이가 긴 기호인 -,-,= 만 가로를 정규화 하였고, 나머지는 세로를 정규화 하였다. 정규화 된 문자에 Japanese Puzzle을 역으로 적용하여 구하여진 수치 정보로부터 영문자, 숫자, 기호를 분류 및 인식하여 좋은 결과를 얻었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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