물체의 형상을 부호화하기 위한 베이스라인기반 기법을 개선하였다. 베이스라인 기반 기법은 2차원인 물체의 형상 데이터를 전환점(turning point)과 기준선(Baseline)으로 부터의 거리값으로 부호화하는 방식이다. 즉, 가로나 세로의 한 방향의 거리 값과 다른 방향의 전환점을 부호화하는 방식이다. 본 논문에서는 기존의 베이스라인 기반 기법의 성능을 개선하기 위한 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 허용 왜곡과 비트율을 판단하여 가로나 세로로 기준점의 방향을 변화시킴으로서 부호화해야하는 점들과 전환점들의 개수를 감소시켜서 압축률을 높이는 것이다. 두 번째 방법은 기존의 부표본화에서 사용된 왜곡을 판단보다 더 세밀하게 판단하여 더 많은 종류의 부표본화를 가능케 함으로써 압축률을 높이는 방법이다. 제안하는 방법이 기존의 베이스라인 기반 부호화와 MPEG-4에서 채택하고 있는 CAE(Context-based Arithmetic Encoding)와 비교해 보았을 때 보다 우수한 성능을 보임을 모의실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 스마트폰의 카메라와 플래시를 이용한 능동적 3차원 형상 취득 시스템을 제시한다. 두 대의 스마트폰을 이용하여 한 대의 스마트폰은 광원 역할과 광원 위치 추정을 위한 영상 취득을 하고 다른 스마트폰으로 고정된 위치에서 광원의 위치 변화에 따른 영상을 취득을 한다. 각 스마트폰에서 취득된 영상을 마커 기반에서 광원의 위치를 추정하고 카메라의 반응 함수에 의한 비선형적 왜곡과 렌즈의 왜곡을 보정한다. 광원의 방향 벡터와 보정된 영상의 밝기 값을 이용하여 photometric stereo 기법으로 3차원 형상을 취득한다.
본 논문에서는 스마트폰의 카메라와 플래시를 이용한 Shape from Shading 방법으로 3차원 형상 취득을 위한 카메라와 플래시의 보정 기법을 제시한다. 영상에서 관찰되는 화소 값은 카메라의 반응곡선에 의해 비선형적으로 표현되고 렌즈의 왜곡으로 인해 3차원 형상 복원에 오차를 발생 시킨다. 기하학적(geometric) 보정과 방사량(radiometric) 보정, 플래시 보정을 수행함으로써 3차원 형상 복원의 오차를 줄인다.
다각형 기반 형상 부호화 기법은 정보량을 줄이기 위해 정점수를 줄일 경우, 근사 다각형 에지들 간의 연결이 원 윤곽선과는 다르게 급변함으로써 근사 오차가 급격히 증가한다. 반면에, 허용 왜곡을 작게 하여 근사 오차를 줄일 경우, 정점 수가 급격히 늘어나 정점을 부호화하기 위해 많은 정보량이 소요되는 문제점이 있다. 제안된 방법에 있어서, 부호기는 다각형 에지와 원 윤곽 세그먼트가 이루는 모양과 가장 유사한 왜곡 패턴의 유형을 찾아 부호화하고 복호기는 복호된 왜곡 패턴 정보로부터 근사 정점을 산술적으로 구해낸다. 이를 통해, 부가 정보의 증가를 효과적으로 억제시키면서도 전체적으로는 정점수가 늘어나 기존의 방법보다. 다각형 에지의 급속한 변화를 현저하게 완화시킴으로써 좀 더 부드러운 근사 모양 정보를 얻을 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방법은 기존의 방식에 비해 왜곡이 적으며, 동일한 왜곡을 가지는 근사 모양 정보를 부호화하는데 필요한 비트량이 기존의 방법에 비해 대략 $10{\sim}20%$ 정도 감소함을 알 수 있다.
단백질 분자는 포켓 위치에서 유사한 형상을 갖는 다른 분자와 결합되며, 포켓은 단백질 분자의 형상을 묘사하기 위한 참조 점으로 사용될 수 있다. Harris 검출기는 2 차원이나 3차원 객체의 특징 점을 검출하기 위해 널리 사용된다. 특징 점들은 데이터의 변화율이 높은 영역과 포켓 영역에서 발견된다. 일반적으로 포켓 영역은 함몰된 형태로 존재하기 때문에 이 영역에는 다른 영역에 비해 다수의 특징 점들이 존재한다. 특징 점들을 포함하는 voxel cube를 연속적으로 분할함으로써 포켓 영역을 발견할 수 있었고, 포켓 영역의 중심 좌표와 특징 점들 간의 Euclidean 거리를 계산한 후 이들을 크기순으로 정렬 하였다. 정렬된 거리에 대한 그래프는 단백질 분자의 형상과 특징 점들의 분포에 대한 정보를 제공하므로 단백질 분자를 형상별로 분리 할 수 있었다. 본 연구에서는 인위적인 잡음을 단백질 분자에 추가하여 형상이 왜곡된 분자를 얻었고, 왜곡된 분자에 대해서도 95 % 이상의 정확 도로 형상을 인식 할 수 있었다. 정확한 단백질 분자의 형상 인식은 분자들 간의 결합특성을 예측할 수 있는 중요한 정보를 제공한다.
본 논문은 PC카메라 환경에서 명암왜곡에 강인한 얼굴검출을 위한 컴포넌트 기반 얼굴검출 기법을 제시한다. 영상 내의 얼굴검출을 위해 에지(edge) 분석, 색상 분석, 형판정합(template matching), 신경망(Neural Network), PCA(Principal Component Analysis), LDA(Linear Discriminant Analysis) 등의 기법들이 사용되고 있고, 영상의 왜곡을 보정하기 위해 히스토그램 분석(평활화, 명세화), gamma correction, log transform 등의 영상 보정 방법이 사용되고 있다. 그러나 기존의 얼굴검출 방법과 영상보정 방법은 검출대상 객체의 부분적인 잡음 및 조명의 왜곡에 대처하기가 어려운 단점이 있다. 특히 PC카메라 환경에서 획득된 이미지와 같이 전면과 후면, 상하좌우에서 비추어지는 조명에 의해 검출 대상 객체의 일부분이 왜곡되는 상황이 발생될 경우 기존의 방법으로는 높은 얼굴 검출 성능을 기대할 수 없는 상황이 발생된다. 본 논문에서는 기울어진 얼굴 및 부분적으로 명암 왜곡된 얼굴을 효율적으로 검출할 수 있도록 얼굴의 좌우 대칭성을 고려한 가로방향의 대칭평균화로 얼굴검출을 위한 모델을 생성하여 얼굴검출에 사용한다. 이 방법은 부분적으로 명암왜곡된 얼굴이미지를 기존의 영상 보정기법을 적용한 것 보다 잘 표현하며, 얼굴이 아닌 후보는 비얼굴 이미지의 형상을 가지게 하는 특성이 있다.
본 연구에서는 순간단위도의 보편적 특성 중 하나인 왜곡된 형상에 대하여 체계적인 접근을 시도하여 보았다. 이를 위하여 순간단위도의 통계모멘트에 대한 해석적 관계식을 지형학적 순간단위도 이론을 기반으로 유도하고 유역의 동수역학적 이질성, 지형학적 이질성 및 운동학적 이질성의 개념에 따라 정량화하여 수문학적 응답 함수를 왜곡시키는 원인에 접근해 보고자 하였다. 지표면 배수경로와 하천 배수경로 사이에는 큰 규모의 차가 존재하지만 전자는 후자에 비하여 작은 규모임에도 불구하고 오히려 큰 변동계수를 가지며 왜곡계수 역시 다른 경향을 나타냄을 볼 수 있었다. 순간단위도의 형상은 동수역학적 이질성보다는 운동학적 이질성에 지배를 받으며 특히 지형학적 이질성과 결합하여 수문학적 응답함수에 왜도를 발생시키는 주요 원인이 될 수 있음을 알 수 있었다. 지표면과 하천의 배수경로들이 갖는 통계특성은 무차원 통계량의 형태로 수문학적 응답함수에 전달되어 지는데 이들 사이의 상대적 중요도에 따라 수문학적 응답함수의 전반적 형상이 결정되는 것으로 판단할 수 있었다.
최근 전자 산업의 발달로 전자부품이라든지 시스템의 신뢰성 확보를 위하여 많은 검사 시스템이 연구 개발되고 있는데, 특히 X-Ray 시스템은 인간의 시각이 미치지 못하는 물체의 내부 형상 검사가 가능하므로 연구가 활발히 진행중이다. 본 논문에서는 X-Ray 검사 시스템에서 X-Ray를 물체에 투과시켜 Image Intensifier에서 영상 이미지를 받을 때 입력 평면이 구면인 관계로 이미지의 왜곡이 발생하게 되는데, 이 왜곡을 보정하기 위하여 영상증배관의 구조를 수식적으로 모델링하고 관계식을 정리하여 실제 시스템에서 왜곡된 영상이 보정되는 것을 보임으로써 실제 산업 현장에서 보다 정확하고 안정적인 검사 시스템을 개발하는데 근간이 될 수 있도록 한다.
본 논문은 신속조형(RP: rapid prototyping) 시스템에서 사용되며 3D 기하학적 형상 모델을 가지고 있는 STL(standard transform language)에 워터마크를 삽입하는 방법에 관한 연구이다. 제안된 알고리즘은 3D 형상 데이터의 왜곡이 전혀 없이 패싯(facet, mesh)의 버텍스(vertex) 영역에 워터마크를 삽입한다. 기존의 알고리즘으로 STL에 워터마크를 삽입할 경우, 패싯의 저장순서를 변경하는 단순한 공격으로도 워터마크가 제거된다. 제안된 알고리즘은 패싯의 저장 순서 변경과 같은 공격에 대한 강인성을 가질 뿐만 아니라, 비가시성(invisibility)도 충족한다. 제안된 알고리즘으로 STL 3D 형상에 워터마크를 삽입하고 추출하는, 실험 결과들은 3D 원형상을 전혀 왜곡하지 않고 워터마크의 삽입과 추출이 가능함을 보여준다.
물리적으로 제한된 길이의 어레이를 확장함으로써 소나 시스템의 표적 탐지 성능을 향상시키기 위한 합성 어퍼쳐 소나에 대한 실험을 하였다. 어퍼쳐 영역이나 빔 영역에서 어레이를 합성하는 기존의 실험에서는 어레이의 형상을 선형으로 가정하기 때문에 실제 상황과 오차가 발생하게 된다. 본 논문에서는 왜곡된 어레이의 형상을 추정하여 왜곡을 보상한 후에 어퍼쳐 영역에서 어레이를 합성하는 실험을 하였다. 실험 데이터로는 한국 근해에서 견인 어레이로부터 획득한 데이터를 이용하였으며 실측된 데이터만으로 중첩되는 부어레이 간의 시ㆍ공간적인 위상 차이를 보상함으로써 어레이 길이를 확장하였다. 실험 결과 합성에 의해서 방향 탐지 분해능이 향상되는 것을. 확인할 수 있었고, 5번 합성으로 3dB 빔폭이 약 70%줄어드는 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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