"삼국유사" '수로부인'에 나오는 '헌화가'의 배경 설화를 토대로 헌화가와 해가의 배경지를 다양한 관점에서 추정해보고 다음과 같은 결론을 얻었다. 1) 헌화가 배경지는 경북 영덕군 남정면 부경리 지경천 골곡포(骨谷浦) 부근 암석단애지 일대로 판단된다. 2) 해가 배경지(임해정 옛터)는 헌화가 배경지인 골곡포에서 이틀거리(약 60km)에 위치하는 울진의 월송정 일대로 판 단된다. 3) 일부 지자체에서 주장하는 헌화가 배경지와 해가 배경지는 지자체들의 장소 마케팅(place marketing) 차원에서 설정된 경향이 강해 설득력이 없다.
본 논문에서는 준 지도 학습에 기반한 중요 객체 검출 방법을 제안한다. 첫째, 색상과 공간 정보를 활용하여 이미지를 분할한 후, 분할된 영역을 색상의 유사도로 연결하여 그래프를 만든다. 둘째, 색 대비 및 가장자리 사전 지식을 활용하여 중요 객체에 해당하는 씨앗 노드와 배경에 해당하는 씨앗 노드를 추출한다. 끝으로, 중요 객체 및 배경 씨앗 노드를 이용하여 준 지도학습 기법에 적용함으로써 이미지 전체 노드의 중요도를 계산한다. 실험 결과, 제안한 알고리즘이 최신의 다른 알고리즘보다 높은 재현율 구간에서 높은 정밀도를 보임을 확인할 수 있고, 시각적으로도 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 컬러영상에 존재하는 문자들을 효율적으로 추출하기 위한 새로운 접근 방법을 제안한다. 빛 또는 조명성분의 영향에 의해 획득된 영상 내에 존재하는 반사성분은 문자 또는 관심객체들의 경계가 모호해 지거나 관심객체와 배경이 서로 혼합 되었을 경우, 문자추출 및 인식을 함에 있어서 오류를 포함시킬 수 있다. 따라서 영상 내에 존재하는 반사성분을 제거하기 위해 먼저. 컬러영상으로부터 Red컬러 성분에 해당하는 히스토그램에서 두개의 pick점을 검출한다. 이후 검출된 두 개의 pick점들 간의 분포를 사용하여 노말 또는 편광 영상에 해당하는지를 판별한다. 노말 영상의 경우 부가적인 처리를 거치지 않고 문자에 해당하는 영역을 검출하며, 편광 영상에 해당하는 경우 반사성분을 제거하기 위해 호모모픽필터링 방법을 적용하여 반사성분에 해당하는 영역을 제거한다. 이후 문자영역을 검출하기 위해 최적전역임계화방식을 적용하여 전경과 배경을 분리하였으며 문자영역 추출 및 인식의 성능을 향상시켰다. 널리 사용되고 있는 문자 인식기를 사용하여 제안한 방식 적용 전과 후의 인식결과를 비교하였다. 편광영상에서 제안된 방법 적용 후, 문자인식을 한 경우 인식률이 향상되었다.
단일 영상에서 배경선은 공간 구조를 이해하거나 심미적 평가를(Aesthetic scoring) 내리는데 중요한 판단 기준이 된다. 본 논문에서 소개하는 배경선 추출은 소실점을 분석하거나 3차원 공간의 재구성, 영상의 기울어짐을 판단하는데 도움을 준다. 또한 삼등분 법칙(Rule of thirds)을 계산하는데도 용이하게 해준다. 본 논문은 크게 구간 허프 변환 매핑과 배경선 우선순위 결정, 배경선 선택으로 구성되어 있으며 각 기술은 차선 추출이나 건물 구조 분석, 소실점 추출, 문서의 직선 추출과 같은 다양한 분야에 응용될 수 있게끔, 기술이 세분화되어 있다. 이는 사용자가 객체의 특성과 조명 환경등을 고려하여 선택적으로 기술을 구성할 수 있게끔 해 준다. 본 논문에서 소개하는 방법은 허프 변환을 사용하는 만큼, 원 추출과 같은 허프 변환의 응용에도 적용될 수 있다. 구간 허프 변환은 추출하고자 하는 배경선의 개수를 설정할 수 있다. 또한 영상 내에서 중요한 배경선의 개수를 분석하여 중요한 배경선만을 추출할 수 있다. 본 논문은 실험결과를 통해 배경선 추출 결과를 볼 수 있다.
본 논문에서는 북극해항로(NSR)의 운항여건, 현황 및 기간별 운항내용에 대한 평가가 다뤄진다. 한국 관련 NSR 운항내용이 상세히 설명되며, 특히 2014년-15년, 서방의 대러시아제재여파 및 국제유가하락 등에 따른 NSR 국제통과수송 급락 배경 분석이 이뤄진다. 또한 현재 주요 국가들의 NSR에 대한 관점이 소개되며, 향후 NSR의 지속 활용을 위한 선사, 정부, 지자체 등 주요 주체들의 당면과제와 방안이 제시된다.
사물을 분석하고 인지하는 분야에 해당하는 시지각은 시각의 생리학적인 측면과 시각체계의 인지적 측면에 대해 많은 연구가 이루어져 있으며 이를 바탕으로 설립된 시지각 이론이 각 분야별로 다양한 응용 가능성을 모색하고 있는 실정이다. 그러므로 뉴미디어 시대의 대표적 사례물 중 하나인 모바일 디스플레이가 강조되는 가운데, 시지각 연구를 기반으로 하여 보다 효용성 있는 시각적 인지 기반의 비중을 늘려야 한다는 인식이 본 연구의 기본적인 이해이다. 본 연구는 모바일 디스플레이를 대상으로 하여 조도와 배경의 밝기에 따른 가독성 관련 실험을 진행하고 이를 분석하였다. 이를 위해 두 가지 조건에 해당하는 조도의 환경 조건과 기존 모바일 디스플레이에서 가독성 향상 방안으로 제안되는 두 가지 배경의 밝기 조건을 대상으로 하여 가독성 관련 실험을 진행하였다. 본 연구에서 진행된 실험결과를 분석하여 조도와 배경의 밝기에 따른 가독성에 대해 유의미 여부를 정의하고 가독성 향상을 위한 방안을 제시한다.
본 논문에서는 조명과 배경에 강인한 동적임계값을 이용한 손 영상 분할방법을 제안한다. 먼저 시간단위 입력 차영상을 구하여 움직이는 물체에 대한 손의 실루엣을 추출한다 그 후, 추출된 손 실루엣에 해당하는 영상의 R,G,B 히스토그램 분석을 통하여 R,G,B 각각에 대한 임계구간을 동적으로 구한다. 마지막으로 획득된 동적 임계값을 이용하여 영상에서 손영역을 분할한 다음 모폴로지, 연결요소 분석, 플러드필 연산을 이용한 잡음 제거를 수행한다. 실험 결과 본 논문에서 제시하는 기법은 기존의 비전 기술을 통한 손 인식 기법들과 비교하여 별도의 고정임계값을 두지 않고 실행시간에 정확한 임계값을 추출 할 수 있으며, 다양한 배경과 조명에 대해서도 정확하게 손을 분할할 수 있다. 본 연구에서 제안한 기법은 혼합 현실 응용을 위한 사용자 인터페이스로 사용될 수 있다.
기존의 공진산란이론에서는 하나의 모드에 대한 부분파 산란장이 주파수에 대하여 급격히 변하는 공진성분과 서서히 변하는 배경성분의 합으로 이루어졌다고 가정하고 적당한 배경성분을 제거하여 공진성분을 추출했다. 최근에 음향학 분야에서 산란 5-함수의 곱셈전개에 근거를 둔 새로운 공진 산란이론이 개발되어 왔다. 산란장이 공진성분과 배경성분 이외에 이들의 상호간섭성분으로 구성되어 있다고 제안한 이 이론은 공진성분의 크기뿐만 아니라 위상스펙트럼을 정확하게 얻게 해 주었다. 전자기파 분야에서는 유전체로 코팅된 도체 구 혹은 원통의 산란문제에 이 이론이 성공적으로 적용되었다. 본 논문에서는 유전체 실린더의 전자기파의 산란문제로 이 이론을 확장하고 수치계산으로 그 유효성을 검증했다.
1. 동해시는 동해 바다에 면하고 있는 항구도시. 2. 한반도의 중부 동해안에 위치하고 있는 해항도시. 3. 동해 바다를 통하여 세계 각지로 자유왕래 할 수 있는 편리한 위치에 있는 항구도시. 4. 남북 경제 문화 교류때에는 육해산물, 산업물자의 수송에 편한 해항도시. 5. 일본지역에서 중국, 러시아 지역에의 해로는 한반도의 동해시 항구를 경유하여야하는 교통 입지에 있는 해항. \circled1 일본에서 중국, 러시아에의 직항해로는 가능하나 여객 운송의 경우 30시간 이상의 장시간 소요가 불가피하므로 동해시 해항이 중간 거점이 될 수 있다. \circled2 일본의 서남 지방에 있는 후꾸오카의 하까다항 그리고 중부지방 북안에 있는 쯔루가항으로 부터 중국 대륙과 러시아 연해주에의 해로인 경우는 반드시 동해시항에 기항하여야 한다. 6. 남한의 내륙 지방에서 동북아시아 권역에 직접 연결이 가능한 위치에 있는 해항. 7. 인접지에 다양한 발전적 배경을 지니고 있는 해항 도시.
도로 영상에서 차량 영역을 분할하는 차량 영역 분할(vehicle segmentation) 문제는 지능형 교통 시스템을 비롯한 다양한 응용 분야들에서 중요하게 사용되는 기본 연산(fundamental operation)이다. 본 연구에서는 야외의 도로 상에 설치된 CCD카메라에서 촬영된 정지 영상으로부터 차량 영역을 찾아내는 효율적인 방법을 제안한다 제안하는 방법은 입력되는 영상들을 격자 단위로 분할하여 각 격자에서의 에지 검출 결과를 대표하는 특징값(feature value)들을 통계적으로 분석한 후, 이를 바탕으로 최적해를 구한다. 전처리 과정에서는 다양한 외부 환경에서 촬영한 배경 영상들에 대해서 각 격자에서의 특징값들을 통계 처리한다. 입력된 차량 영상에서는 각 격자의 특징값이 배경 영상의 대응되는 격자에서의 특징값과 통계적으로 얼마나 오차를 보이냐에 따라, 배경 영역인지 차량 영역인지를 판단한다. 격자 별로 차량 영역에 해당하는 지를 판정한 뒤, 이 결과에 동적 프로그래밍(dynamic Programming) 기법을 이용하여 차량을 포함하는 최적의 직사각형 영역을 찾아낸다. 본 논문에서 제안하는 방법은 통계 처리와 전역 탐색 기법을 사용하므로 휴리스틱에 주로 의존하는 기존 연구들에 비해 좀더 체계적이다. 또한, 배경 영상에 대한 통계 처리는 흐리거나 맑은 등의 날씨 변화 및 바람이나 진동에 의한 카메라의 흔들림과 같은 다양한 외부 요인들이 가져올 수 있는 노이즈나 오차에 대해서도 높은 신뢰성을 보여준다. 제안하는 방법을 구현한 프로토타입 시스템은 $1280\times960$ 크기의 차량 영상들을 장당 평균 0.150초의 수행 시간에 처리하였으며, 총 270장의 다양한 노이즈를 가지는 차량 영상들에 대해 $97.03\%$의 성공률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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