본 논문은 서로 다른 얼굴이미지 사이의 얼굴매칭기법의 새로운 방법인 TBCC(T-Block constraints Condition)얼굴매칭기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 T영역안의 이목구비에다가 제어영역을 두고, T영역과 제어영역들을 분리하여 2개의 영상으로 각각 만든 다음에 각각의 correspondence가 있는 영상끼리 와핑(Warping)을 한 후에, 제어영역들은 2단계구조를 가진 계층적인 선형조합(Linear Combination)모델에 적용시켜 최적의 위치를 찾아낸 후에, T영역에 와핑시켜서 하나의 합성사진을 만들어 낸다. 합성사진에서 피부색이 다른 문제는 정규분표를 이용한 크로스디졸브(Cross-Dissolve)방법인 이미지프로세싱 기법을 새롭게 적용하며, 그리고, T모양의 자국이 남는 것은 본 논문에서 제안하는 T-Block Color Interpolation방법을 적용해서 해결한다.
설명가능한 인공지능은 딥러닝과 같은 복잡한 모델에서 어떠한 원리로 해당 결과를 도출해냈는지에 대한 설명을 함으로써 구축된 모델을 이해할 수 있도록 설명하는 기술이다. 최근 여러 분야에서 그래프 형태의 데이터들이 생성되고 있으며, 이들에 대한 분류를 위해 다양한 그래프 신경망들이 사용되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 그래프 신경망인 그래프 합성곱 신경망(graph convolutional network, GCN)에 대한 설명 기법을 제안한다. 제안 기법은 주어진 그래프의 각 노드를 GCN을 사용하여 분류했을 때, 각 노드의 어떤 특징들이 분류에 가장 큰 영향을 미쳤는지를 수치로 알려준다. 제안 기법은 최종 분류 결과에 영향을 미친 요소들을 gradient를 통해 단계적으로 추적함으로써 각 노드의 어떤 특징들이 분류에 중요한 역할을 했는지 파악한다. 가상 데이터를 통한 실험을 통해 제안 방법은 분류에 가장 큰 영향을 주는 노드들의 특징들을 실제로 정확히 찾아냄을 확인하였다.
본 논문에서는 사진 및 영상을 편집, 합성할 수 있는 프로그램을 구현하였다. 구현한 프로그램은 영상 합성하는 과정에서 색체와 단색 배경을 분리하여 새로운 영상을 합성시키는 크로마 키(Chroma key)기법을 이용하여 영상을 합성하는 기능을 구현하였으며, 실시간 영상을 합성과 영상 편집 기능 등을 추가하여 사용하기 편리하게 구현하였다. 기존의 영상을 합성하는 프로그램들은 고가이며, 전문 사용자 위주로 제작되었다. 본 논문에서 구현한 프로그램은 일반 사용자를 위한 쉽고 간단하면서 다양한 기능을 제공하고 있다.
본 논문에서는 레이싱 게임에서 도시 맵을 빠르게 생성 및 합성할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 레이싱 분류의 게임은 고정된 영역이 아닌 넓은 영역을 이동하는 특징이 있지만 이를 위한 맵을 디자인하고 개발하는 것은 많은 시간을 요구한다. 이 문제는 큰 지형 맵을 전처리 과정에서 생성함으로써 완화 시킬 수 있지만 고정적인 맵은 게임을 지루하게 만들며 그렇다고 다양한 맵을 모두 전처리 과정에서 처리하는 것은 비효율적이다. 이 같은 문제를 해결하기 위해 우리는 전처리 과정에서 지형 패턴을 만들어 실시간에 맵을 생성하고 다양한 맵을 랜덤하게 합성 할 수 있는 기법을 제안한다. 또한, View-dependent기법을 제안하는 프레임워크를 통합시켜 불필요한 렌더링 계산을 줄임으로써 효율성을 증대시킨다. 본 연구는 Unity 게임 엔진에서 개발했으며 레이싱 게임뿐만 아니라 다양한 콘텐츠에서 활용할 수 있다.
멀티미디어 압축 및 이동 통신 기술의 발전으로 다양한 형태의 멀티미디어 서비스가 이슈화되고 있다. 비디오를 전송하기 위해서는 많은 대역폭을 필요로 하지만, 모든 네트워크가 높은 수준의 대역 및 처리 능력을 가지는 것은 아니다. 이질적인 네트워크간의 멀티미디어를 서비스하기 위해서는 네트워크 상황 또는 수신자의 처리 능력에 맞도록 재 부호화해야 하지만 그 처리비용이 높다. 트랜스코딩 기법 중에서 시간당 요구된 프레임의 개수를 조절하면 제거된 프레임의 움직임 벡터를 재 사용하여 비트율을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 기존의 기법보다 향상된 움직임과 중첩 영역의 정보를 적용한 WBVC(Weight-Based Vector Composition) 기법을 제안한다. 실험을 통한 기존의 기법과의 비교 분석 결과, 비슷한 계산 복잡도에서 제안한 WBVC 기법이 높은 성능을 보였다.
소프트웨어 개발기술의 발달에 따라 컴포넌트 기반 개발 기법은 객체지향기법에서의 새로운 대안으로 제시되어왔다. 그러나 웹 기반 시스템의 개발은 설러 가지 요인으로 인하여 현재까지 소프트웨어 컴포넌트 도입의 초기단계에 머물고 있다. 본 연구에서는 컴포넌트 개발 기법을 이용한 웹 기반 성적처리 시스템을 구현하였다. 대상 하부 컴포넌트는 Java Beans로 구현하였으며, 컴포넌트 합성명세로는 C2 아키텍처 스타일 기법을 이용하였다. 이러한 결과로서 웹 기반 교육 시스템 분에의 개발에서 소프트웨어 컴포넌트 적용 일 운용에 관한 효율성을 보일 수 있었다.
본 논문에서는 다수의 회전 이미지를 생성, 이용해 결과의 다양성을 추구하고 기존 기법들의 문제인 예제 가장자리 경계면의 Neighborhood를 이용해 생기는 경계선을 완화한 합성 결과물을 생성하는 새 예제 기반 텍스처 합성 방법을 제안한다. 논문에서 제안하는 방법은 구현하기에 따라 공간 결정적인 형태로 구축할 수 있으며 병렬 처리가 가능한 하드웨어를 이용한 병렬 연산처리로 합성 속도 가속을 하는데도 유리한 구조를 가지고 있다.
Stripmap-mode 합성개구레이더의 고전적인 영상 복원기술은 Range-Doppler 알고리즘이다. 하지만 고해상도 Spotlight-mode 합성개구레이더 시스템에서는 Range-Doppler 알고리즘을 적용했을 때 성능이 상당히 나빠지므로 Spotlight-mode에 맞는 별도의 Inversion 알고리즘이 연구되어왔다. 본 논문에서는 Spotlight-mode 합성개구레이더에서 Raw-data를 처리하기 위한 알고리즘 연구를 통해 기존의 평면파 근사 방법을 이용하고 있는 Polar format 알고리즘과 근사 방법을 사용하지 않는 Wavefront Reconstruction 기법에 대한 성능분석을 시도하였다. 이 때 Source 신호의 Carrier 주파수, 합성 개구면 Size, 그리고 표적물의 위치에 따라 두 Inversion기법의 결과 영상을 비교함으로써 Wavefront Reconstruction 기법의 우수성을 입증하였다. Spotlight-mode 합성 개구 레이더 시스템을 시뮬레이션하여 Raw-data를 생성시키고 각 알고리즘에 적용하여 역변환을 통해 영상화된 표적물의 형태로 성능을 비교 분석하였다.
초음파 영상은 의료진단을 위한 영상기기 중 가장 널리 쓰이고 있는 방법으로 전자공학에 있어서 DSP 및 VLSI 분야의 기술발전에 힘입어 보다 효율적이고 복잡한 기법들의 적용이 가능하여져 90년대에 이르러 시스템의 성능이 매우 빠르게 발달되었다. 본 논문은 의료진단용 초음파 영상장치에서 사용되는 주요 디지털 신호처리 기법과 시스템 구현 기술에 대하여 기술하였다. 구체적으로는 일반적인 초음파 영상장치의 구조 및 신호처리 기법을 소개하고, 90년대에 개발된 디지털 초음파 영상장치의 기술적인 내용을 그 기술 동향과 전망과 함께 다루었다. 특히 초음파 영상의 화질을 결정하는 가장 중요한 요소인 해상도를 증대하기 위한 모든 초음파 집속 기법을 표현할 수 있는 통합 합성 구경 모형을 제시하고, 이론적인 해석을 통하여 초음파 영상을 위한 어레이 신호처리 기법들을 구분하고 각 방법들에 대한 특성을 조사하였나. 본 논문에서 소개된 신호처리 기법들은 초음파를 이용한 비파괴 검사 분야에 유용하게 적용될 수 있는 것 들이다.
슈퍼임포즈는 개인식별 방법으로 신원 미상의 두개골의 발견 시, 두개골의 사진과 용의자 생전 사진의 동일 비율로 확대, 축소 후 두 영상을 중첩하므로서 동일인 여부를 비교, 판별하는 기법이다. 삼풍백화점 붕괴사고와 Guam KAL기 추락사고와 같이 대형사건에서의 개인식별에 매우 중요한 문제이다. 본 연구는 비디오 카메라로 입력한 두개골 영상과 스캐너로 입력한 생전 사진의 중첩을 위한 H/W 시스템의 구축과 영상처리 기법을 응용한 응용 프로그램을 개발하였다 슈퍼임포즈의 영상처리 기법으로는 두개골 및 생전 사진의 윤곽선 추출, 중첩점 조정, 상,하,좌,우 각도조정, 윤곽선보정, Hue 조정, 히스토그램 조정 등 다양한 영상처리 기법을 응용하였다. 또한, 이들 영상처리기법은 법의학 체제에 입각한 슈퍼임포즈 영상합성이 개인식별 감정시 필요한 최적의 영상 비교가 가능하도록 DB 시스템 구축과 분석시스템을 개발하였다. 그리고, 실제 감정시 본 영상시스템으로 감정해 본 결과로 보다 정확하고 실시간으로 감정이 가능하다. 본 슈퍼 임포즈 영상시스템은 슈퍼 임포즈 영상자료의 처리와 축적 기술의 발전으로, 두개골 영상과 생전 사진을 이용한 생전의 3차원 실 영상의 복원연구가 가능하리라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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