본 논문에서는 컴퓨터 시각에서 가장 중요한 과제의 하나인 ,3차원 물체의 표현에 대해 원뿔형태의 기술과 표면 분류시 임계치를 자동으로 선정하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 기존에 미분기하학에서 사용한 평균 곡률 (H)과 가우스 곡률(K)은 물체의 상당 부분을 차지하고 있는 원뿔표면에 대한 분류가 불가능하였다. 또한 평균 곡률과 가우스 곡률의 부호값에 따른 표면 분류가 실제 거리 영상에 적용시 올바로 분류가 안 되는 문제를 가지고 있었다. 이 논문에서는 기존의 이 같은 두 가지 문제를 해결하기 위해 리지와 벨리의 표면분류로부터 원뿔표면 형태(cone ridge, cone valley)를 분류해 내었다. 즉, 원뿔표면 형태의 경우 H의 값이 일정하고, 원뿔표면 형태의 경우는 H의 값이 다름을 이용하여 원뿔표면 형태를 분류하였다. 아울러 통계적인 관점에서 표면분류 임계치를 선정할 수 있는 방법을 제안하고 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
최근 자동차 산업과 IT 기술의 융합이 활발해지면서 스마트카, 자율주행 자동차(무인 자동차)와 같은 지능형 자동차 개발이 활발히 진행되고 지능형 자동차의 비전 기반 기술개발도 활발히 진행되고 있다. 고속도로와 같이 포장된 도로나 자갈길과 같은 비포장 도로에서도 운전자의 승차감을 고려한 능동적 안전시스템과 안정적인 자율주행 자동차의 주행능력을 보장하는 기술들 중 도로 유형을 판단하는 것이 중요 요소 중 하나이다. 따라서 본 논문에서는 가중치 기반 클러스터링 기술을 이용하여 도로표면 유형을 분류하는 알고리즘을 제안한다. 아스팔트, 자갈길, 흙길, 눈길의 도로표면 영상 데이터를 히스토그램의 분포도와 최고점 위치, 에지 영상의 에지량, 채도성분을 이용하여 특징값을 추출하고 클러스터를 구성한다. 분류할 입력 도로표면 영상에 대해 특징값을 분석한 후 탐색범위 내 선택된 각 클러스터의 벡터와의 거리를 측정하여 가중치를 계산하고 가중치가 높은 클러스터를 분류하여 입력 영상에 대한 도로표면을 결정한다. 실험결과 제안하는 방법이 각 도로표면 영상의 특징값과 이를 이용한 가중치만을 이용하여 약 91.25%의 정확도로 도로의 표면을 분류해 내는 것을 볼 수 있었다.
본 연구는 목재(참나무 판목 판재) 건조 중 발생하는 음향방출 신호에 대하여 목재 내 수분이동에 의한 신호와 표면할열에 의한 신호를 해석하고 분류하기 위하여 수행되었다. AE 신호의 특징값들에 대한 상관분석을 실시하여 상호의존성이 높은 변수를 제거한 후 주성분 분석을 실시하였다. AE 변수들을 독립변수로 한 분류기와 주성분들을 독립변수로 한 분류기에 대하여 분류성능을 비교하였다. 목재 건조 시 발생하는 표면할열과 수분이동에 따른 AE 신호 파형을 분석한 결과 대체적으로 표면할열에 의한 신호가 최대진폭이 크며 상승시간이 팎고 상대적으로 고주파의 신호인 것으로 분석되었다. 다중 회귀분석모델을 이용하여 수분이동에 의한 신호와 표면할열에 의한 신호를 분류할 수 있는 분류기를 개발하고 평가한 결과 개별 AE 변수들을 독립변수로 하는 분류기 보다 주성분들을 독립변수로 하는 분류기의 분류성능이 양호한 것으로 나타났다.
이논문에서는 영상처리 기법과 신경회로망 분류기를 이용하여 냉연강판의 표면에 나타나는 결함을 검출하는 기법을 제안한다. 냉연강판 표면의 입력영상을 웨이블렛 변환하여 영상신호 데이터량을 감소시키고 영상신호의 저주파수 영역에 해당하는 부분영상으로부터 구한 co-occurrence 행렬을 이용하여 주된 특징들을 추출한 후 신경회로망 분류기를 이용하여 표면결함을 분류하는 과정을 밟는다 현장에서 직접입수한 실제 냉연강판 표면결함 영상에 대하여 결함의 검출 및 분류기법을 제시하고 실험을 통해 기존의 백터양자화 기법과 비교하여 우수한 성능을 보임을 입증하였다.
입력신호인 도로표면의 화상 데이터는 낮 시간대의 아스팔트 포장 도로면을 촬영하여 도로표면 상태의 화상을 만들었고, 편광 및 웨이블릿 변화(Wavelet transform)으로 도로 표면을 5가지의 상태(건조, 습윤, 수막, 적설, 동결)로 인식할 수 있는 분류기준절차를 연구하였다. 표면 화상 인식 과정은 편광계수에 의한 젖은 땅으로 분류한 후, 다음으로 젖은 땅을 제외한 나머지는 웨이블릿 패킷 변환을 통해 시간-주파수 분석을 하였다. 또한 영상 템플릿을 이용하여 마른 땅과 빙판의 표준적인 주파수 특성을 분석하여, 마른 땅과 빙판을 구분하였다. 도로표면영상에서 마른 부분과 젖은 부분을 구분한 결과를 정리하였다.
본 논문에서는 3차원 물체 인식을 위한 표면 분류 및 임계치 선정 방법에 대해 제안 하고자 한다. 3차원 영상 처리는 크게 거리 영상의 획득과 특징 추출 그리고 정합 과정으로 이루어진다. 본 논문에서는 전체 3차원 영상 처리 시스템중 거리 영상을 입력으로 했을 시 형상 특징을 추출하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이를 위해 첫째, 거리 영상의 깊이 변화 부호 값의 분포 특성에 따라 표면을 분류하는 방법을 제안하고자 한다. 또한 평균 곡률과 가우스 곡률을 이용하여 표면을 분류했던 기존 방법을 토대로 그의 문제점이었던 실제 거리 영상에서의 임계치 선정 방법에 대하여 제안하고자 한다. 끝으로 제안한 방법의 유용성을 실험에 의해 입증하고자 한다.
변화탐지는 도시모델의 갱신을 위해 중요한 단계이다. 이에 본 연구는 도시지역의 변화탐지를 위한 라이다데이터로부터 추출한 표면패치의 분류 방법을 제안한다. 제안된 방법의 주요 과정은 (1) 라이다 데이터로부터 생성된 DSM의 차분을 통해 변화영역을 탐지하고, (2) 탐지된 영역의 라이다 점으로부터 표면패치를 구성하고, (3) 구성된 각각의 패치의 종류를 지면 수목, 빌딩으로 분류한다. 제안된 방법을 실측데이터에 적용한 결과를 동일한 지역의 정사영상으로부터 육안검사를 통해 수동 생성된 기준데이터를 이용하여 검증하였다. 패치분류의 성공률은 99%로 평가되었다. 결론적으로 제안된 방법은 변화탐지를 위한 강인하고, 신뢰성이 높고, 효율적인 패치 분류방법으로 판단된다.
한국산 쓴풀속(용담과) 식물 중 남한에 분포하는 5분류군과 변이체라 생각되는 1분류군, 총 6분류군에 대하여 줄기, 잎, 자방, 악, 자방의 횡단면, 주두, 잎표피, 주맥표면, 화관열편 표면, 밀선, 종피와 화분의 해부학적 형질과 미세구조를 조사하여 절과 종간의 한계를 분명히 하여 종 동정의 어려움을 해결하고 분류학적 위치를 설정하고자 본 연구를 수행하였다. 또한 북한에 분포하는 1분류군은 동경대학의 소장품을 관찰하여 분류군의 기재에 사용하였다. 연구결과, 자방의 내부구조, 밀선의 형태, 화관열편 표면의 미세구조 그리고 화분 표면의 무의 등에 의해 2개의 절로 구분되었고 밀선과 종피의 미세구조에 의해 종간의 구분이 가능하였으며, 이 형질들은 쓴풀속의 분류군들을 구별할 수 있는 매우 유용한 형질로 밝혀졌다. 변이체라고 생각되었던 큰잎쓴풀(화관 열편에 자색 점무늬를 갖는 분류군)A형은 자색 점 이외의 형질들에서는 전혀 차이를 찾아볼 수 없어 모종의 변이 폭에 넣는 것이 타당하다고 생각된다.
한국산 용담과 식물중, 덩굴식물인 좁은잎덩굴용담속과 덩굴용담속에는 각기 1분류군씰 분포한다. 이에 대한 외부형태학적 형질을 재검토하였으며, 줄기, 잎, 자방, 악, 자방의 횡단면, 주두, 잎표피, 주맥표면, 화관열편 표면, 밀선, 종피와 화분의 형태를 조사하여 두 속간의 한계 와 유연관계를 재검토하고자 하였다. 두 분류군의 식별형질로는 주로 열매형질(삭과와 장과), 부화관의 유무와 화분형 질(망상과 유선상)로 의존해 왔으나, 조사결과 외부형태형질(뿌리, 잎, 꽃받침, 주두, 약)과 내 부형태형질(꽃받침, 자방) 그리고 미세구조(화피열편의 표면, 잎의표면, 주맥의 표면, 종피)에서도 커다란 차이를 보였다. 두 분류군의 분포는 한반도 육지역에 분포하는 것은 전부 좁은잎덩굴용담이었고 덩굴용담은 해양성기후대인 제주도와 울릉도에서만 발견되었다.
본 연구는 도로 관제 목적으로 사용 중인 가시 카메라(Visible Camera)를 사용하여 촬영한 도로표면 영상을 화상 인식 도로표면의 상태를 식별하는 방법과 기준을 제안하였다. 먼저, 입력 화상은 낮 시간대의 아스팔트 포장 도로면을 촬영하여 도로표면 상태의 화상을 만들었고, 편광 및 웨이블릿 변환(Wavelet transform)으로 도로 표면을 5가지의 상태(건조, 습윤, 수막, 적설, 동결)로 인식할 수 있는 분류기준절차를 연구하였다. 표면 화상 인식 과정은 편광계수(수직/수평 편광 비율) 값이 1.3 이상이면 젖은 땅으로 분류한 후, 다음으로 젖은 땅을 제외한 나머지는 웨이블릿 패킷 변환을 통해 시간-주파수 분석을 하였다. 또한 영상 템플릿을 이용하여 마른 땅과 빙판의 표준적인 주파수 특성을 분석하여, 마른 땅과 빙판을 구분하였다. 입력 영상에 대해서 제안한 도로표면상태의 인식분류 및 기준에 따라, 도로표면영상에서 마른 부분과 젖은 부분을 구분한 결과를 정리하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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