본 논문에서는 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출과 개선된 RBF 네트워크를 이용한 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 번호판 영역은 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용하여 추출하고 개별 문자는 히스토그램 방법과 위치 정보를 이용한 방법에 윤곽선 추적 알고리즘을 병합하여 추출한다. 개별 문자 인식은 ARTI 알고리즘을 개선하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 차량 번호판 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 트루 컬러 차량 영상 155개와 그레이 컬러 차량 영상 100개를 대상으로 실험한 결과, 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출 방법이 임계화를 이용한 차량 번호판 추출 방법, RGB와 HSI 컬러 정보를 각각 이용한 차량 번호판 추출 방법보다 추출률이 개선되었으며, 인식 성능도 개선된 신경망의 학습 알고리즘이 기존의 학습 알고리즘들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
데이터 방송 서비스(Data broadcasting Service)는 시청자에게 더 높은 품질의 영상과 음성은 뿐만 아니라 유용한 부가 정보를 함께 제공하고 있다. 이 중 채널 종류와 프로그램 정보와 같은 시청자 및 방송 수신 단말기에게 필요한 정보를 서비스 인포메이션이라고 한다. 이 서비스 인포메이션은 테이블 형태로 전송이 되며, 이 테이블의 종류 및 형태는 데이터 방송 표준별로 차이점을 가지고 있다. 방송사업자는 각 데이터 방송 표준에 정의된 서비스 인포메이션 테이블(Service Information Table) 종류와 형태에 맞춰서 서비스를 제공하기 때문에, 사업자간 서비스의 비호환성을 야기한다. 본 논문에서는 다양한 데이터 방송 미들웨어 표준을 모두 지원할 수 있는 통합 미들웨어의 개발을 위한 범용 서비스 인포메이션 테이블 파싱 전략을 제안한다. 이 전략은 XML 기반의 테이블 종류와 형태에 대한 기술 정보를 이용하여 별도의 수정 없이 동적으로 대상 테이블의 파싱을 가능하게 한다.
본 논문에서는 심혈관 조영영상으로부터 좌심실의 형태 및 운동을 가시화하기 위해 기하학적 정보와 물리적 정보를 통합한 동적 가우시안 블럽(dynamic gaussian blob)모델을 개발하였다. 동적 가우시안 블럽 모델은 superellipsoid에 3차원 가우시안 형태함수를 갖는 단일 유한요소를 통합한 것으로, 좌심실에 작용되는 가상적인 힘에 의해 형태를 적하하고, 심박동 전 주기에서의 운동을 추적한다. 또한 벽 운동 정도에 따라 다른 색을 지정하여 볼 수 있도록 함으로써 벽 운동에 이상이 있는 부위를 육안으로 쉽게 판별할 수 있도록 하였다. 이와 같은 좌심실의 동적.색체 가시화는 형태가 변황되는 심장질환이나 허혈이나 심근경색증처럼 심실벽 운동에 이상이 있는 질환의 진단을 도울 수 있다.
본 논문에서는 영상의 형태 정보를 이용하여 내용 기반 영상 검색을 수행할 수 있는 방법으로, 질의(query) 영상의 의사 저나이크 모멘트에서 영상내의 물체 형태에 대한 기여도가 가장 큰 모멘트를 추출하여 영상 전체의 형태 정보를 대표하는 특징벡터로 정하여 영상 검색을 수행하는 방법과, 영상의 인터레스트 포인트에서 미분 불변치 벡터와 위치 특성 벡터를 계산하여 영상의 지역 형태 정보를 대표하는 특징벡터로 정하여 영상 검색을 수행하는 방법, 그리고 두가지 방법을 모두 고려하여 영상 검색을 수행하는 방법을 제시한다. 트레이드마크 영상 데이터베이스에 대해 영상 검색을 수행하여 기존의 영상 검색 방법과의 비교를 통하여 제안한 방법의 우수함을 보인다.
본 논문에서는 스크래치 텍스처 및 형태특성을 이용하여 모든 종류의 스크래치를 자동으로 검출 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 텍스처 분류 단계와 형태 필터링 단계를 구성된다. 텍스처 분류단계에서는 스크래치의 텍스처 정보를 이용하여 입력영상의 각 화소를 스크래치와 비스크래래치 영역으로 분류한다. 이때 분류기로 신경망을 사용한다. 형태필터링단계에서는 스크래치의 형태정보에 기반하여 설계된 원소구조를 사용하는 모폴로지 필터를 사용하여 잘못 분류된 스크래치 영역을 제거한다. 제안된 방법의 평가를 위해 다양한 종류의 스크래치를 가진 영화 및 애니메이션 데이터에 대해 실험이 이루어 졌고, 그 결과 제안된 방법의 강건함과 효율성이 입증되었다.
형태 보존 암호는 암호화하고자 하는 목적 정보에 대한 변형 없이 형태를 유지한 상태로 암호화하는 기법으로써 최근에 국가보안기술연구소에 의해 제안되었다. 본 논문에서는 형태 보존 암호를 활용하여 기존의 사이버 보안 관련 문제를 해결하는 방안을 제안하고자 한다. 먼저 랜섬웨어 공격을 효과적으로 방어하기 위해 시그니처 및 확장자를 형태보존암호로 암호화하는 방안을 제시한다. 해당 기법은 최소한의 정보를 암호화함으로써 랜섬웨어에 대한 노출을 최소화할 수 있다. 두 번째로 스테가노그래피와 같이 비밀 정보를 숨기는 기술상에서도 해당 정보의 양을 최소화함으로써 공격에 대비할 수 있는 방안을 제시한다. 마지막으로 형태보존암호와 경량암호에서 암호화에 따른 동작 속도를 비교하고, 형태보존암호를 최적화하였을 때, 그에 따른 성능 향상까지 비교하고자 한다.
본 논문에서는 이진 집합하에서 칼라 공간과 형태 정보를 가지고 새로운 영상검색 방법을 제시한다. 각 영상에 대한 칼라 공간 정보는 칼라 이진세트에 의해 구해지고 형태정보는 영역 세그멘테이션에 의해서 구해진다. 영상 검객 과정에서, 질의 영상과 데이터베이스 영상들의 칼라 및 영상 이진세트들을 비교하여 검색될 후보영상의 집합이 결정된다. 특히, 유사도 측정은 시차적으로 유사한 칼라들의 분포와 객체의 칼라공간 및 형태 특징에 가중치를 고려한 검색이 가능하도록 하였다. 또한 검색 과정의 속도를 향상시키기 위해 후보영상에 대한 복잡한 유사도 측정을 단순히 수행할 수 있도록 새로운 검색 기법을 제안하였다. 위에서 제안한 방법과 3,000개의 화상들로 이루어진 영상 데이터베이스에 대한 구현 실험을 수행하여 제안된 칼라 공간 및 형태특징을 기반으로 한 영상 검색이 비교적 효과적인 결과를 보였다.
본 논문에서는 생체 모방 로봇을 이용한 관로 모니터링 시스템에 대하여 제안한다. 생체 모방 로봇은 관로를 이동하며 온도, 습도, 진동 등 다양한 정보를 획득한다. 관로를 이동하기 위하여 기본적으로 갖추어야 할 기능은 로봇이 이동하여야 할 관로의 형태를 인식하는 것이다. 관로의 형태 인식을 위한 센서로 적외선 거리 측정 센서를 사용하며, 모터에 연결된 센서는 회전 운동을 하며 측정된 각도 및 거리 정보 데이터를 이용하여 관로의 형태, 각도 등을 인식한다. 관로의 형태 인식은 모터에 의해 회전 운동하는 적외선 거리 측정 센서에 의해 감지되는 관로의 개수와 위치에 의한다. 한번 스캔된 데이터에서 감지되는 관로의 수에 따라 별도의 퍼지 분류기를 이용하여 형태 및 관로의 휘어진 각도 등을 추정하며, 다양한 형태의 관로에 대해 실제 측정된 데이터를 통하여 제안된 시스템이 효율적임을 확인한다.
멀티미디어 정보검색 중 내용기반 영상검색은 색상, 질감, 형태 등의 영상 내용 특징들을 이용하여 검색하는 방법으로, 색상과 질감 특징이 영상 검색 시스템에서 일반적으로 널리 사용되고 있다. 그러나 이 시스템은 영상의 형태가 서로 다른 경우 서로 다른 내용을 나타내므로 유사 영상검색에서 오류를 수반할 수 있다. 그러므로 영상의 특징을 나타내는 형태의 사용은 효과적인 내용기반 영상검색에서 중요하다. 그래서 본 논문에서는 영상의 윤곽선에 의한 전역 특징 필터링 처리 후에 형태정보의 히스토그램에 의한 성능이 더 우수한 형태 유사도 영상 검색 시스템을 개발한다.
WWW(World-Wide Web)을 이용하여 정보를 찾는 사람들이 크게 증가하고 있으나 대부분의 검색엔진들은 검색결과의 긴 문서를 리스트 형태로 스크롤하여 표현할 뿐이다. 본 논문에서는 검색엔진을 이용하여 검색된 문서의 내용을 보다 효과적으로 시각화하기 위해서 Focus+Context 기법을 이용한 줌 브라우저(Zoom Browser)를 Java로 구현하였다. 본 줌 브라우저는 검색엔진을 이용하여 검색된 결과의 전체정보를 일정한 크기인 페이지 단위로 나누어서 표현하고, 동시에 사용자가 원하는 페이지를 클릭하면 보기 쉬운 형태로 확대된다. 이것은 리스트 형태로 표현된 것보다 사용자로 하여금 지루함을 덜게 하면서, 찾고자 하는 특정부분으로 건너뛰는 것을 보다 더 쉽게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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