H.264/AVC는 기존 압축기술 대비 가변 블록 움직임 보상, 복수 참조 영상, 1/4 화소 움직임 벡터 정확도 및 인-루프 디블록킹 필터 (In-loop Deblocking Filter) 등을 지원하고 있다. 이런 부호화 기술은 압축 효율 향상의 주된 기능이면서, 동시에 높은 복잡도의 요인으로 작용하고 있다. 저사양, 저비트율의 단말기에서 H.264 부호화 기술의 실제 응용 확대를 위해서는 속도향상 개선이 필수적이다. 동영상의 주관적 화질을 상당부분 개선할 수 있는 디블록킹 필터 (Deblocking Filter)는 현재 복잡도와 높은 계산량으로 인하여 저사양 단말기에서는 제한적으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 실시간 저비트율의 디지털 동영상압축 시 발생하는 블록킹 현상을 효율적으로 제거하는 디블록킹 필터의 성능개선 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 디블록킹 필터링 방법은 움직임 보상에서의 가변블록 정보를 이용하여 영상의 공간적 상관관계를 추출하고, 그 특성에 맞게 4가지 필터모드(Filter Mode)로 분리하여 분리된 영역에 적응형 필터 구조를 취한다. 적용된 모드별 필터링은 블록킹 현상을 제거함은 물론 과도한 블러링 현상(Blurring Effects)을 방지하고 영상내의 세밀한 영상 성분들과 블록 경계간의 실제 에지를 보호함과 동시에 기존 방법 대비 $30{\sim}40%$의 성능향상의 개선을 이루었다.
최근 고 해상도 위성영상정보의 민간 활용에 대한 수요가 증가하면서 기존의 공간 정보를 다루는 여러 응용분야에서 이에 관련된 많은 연구를 하고 있다. 도시교통 환경 분석을 위하여 위성영상정보를 처리하는 과정에 있어서 도로, 건물, 기타 선 구조와 같은 지형지물을 분석하는 과정은 사용자에 따라 주관적일 수 있다. 이러한 배경에서 수학적 그레이 레벨 모폴로지는 하나의 효과적인 접근으로 간주된다. 본 연구에서 지형지물 추출을 위해 윈도우 운영체제에서 실행되는 실질적인 응용 프로그램을 구현하였다. 이 프로그램에서 주요한 지형지물은 그레이 레벨 영상을 이용하여 개방(opening), 폐쇄(closing), 침식(erosion), 팽창(dilation)의 순차적 처리를 통하여 자동적으로 추출된다. 결과적으로, GDPA, 허프 변환 또는 다른 알고리듬들과 비교시 하나의 이점이 된다. 모폴로지 처리와 같이 본 프로그램은 그레이 레벨 값의 범위에 기반하여 지형지물을 추출을 위한 density slicing 기능 또는 주어진 경계치 보다 작은 화소 군집을 제거하는 처리인 'sieve filtering'을 제공한다. 이러한 기능들은 형태학적으로 처리된 결과를 증대하고 지형지물 종류들을 분리하는데 유용하다. 또한 배경의 제거, 잡음 탐지, 도시 환경 원격 탐사에서의 지형지물 특성화에 기여한다. 본 프로그램을 이용하는데 있어서 IKONOS 위성영상을 이용하여 시험 구현하였다. 결과, 다중 경계치 또는 steve filtering을 이용한 그레이 레벨 모폴로지 처리는 복잡한 지형지물과 많은 데이터로 구성된 고해상도 영상 내의 주어진 대상에서 자동적인 처리와 사용자 정의 sieve filtering으로 인한 효과적인 지형지물 추출 방법으로 간주 된다. 시안을 작성 표준화를 위한 첫 단계 시도를 소개하였다.분석 결과는 문장, 그림 및 도표, 장 끝의 질문, 학생의 학습 활동 수 등이 $0.4{\sim}1.5$ 사이의 값으로 학생 참여를 적절히 유도하는 발견 지향적 인 것으로 조사되었다. 그러나 장의 요약은 본문 내용을 반복하는 내용으로 구성되었다. 이와 같이 공통과학 과목은 새로운 현대 사회에 부응하는 교과 목표와 체계를 지향하고 있지만 아직도 통합과학으로서의 내용과 체계를 완전히 갖추고 있지 못할 뿐만 아니라 현재 사용되고 있는 7종의 교과서가 교육 목표를 충분히 반영하지 못하고 있다. 따라서 교사의 역할이 더욱더 중요하게 되었다.괴리가 작아진다. 이 결과에 따르면 위탁증거금의 징수는 그 제도의 취지에 부합되고 있다. 다만 제도운용상의 이유이거나 혹은 우리나라 주식시장의 투자자들이 비합리적인 투자형태를 보임에 따라 그 정책적 효과는 때로 역기능적인 결과로 초래하였다. 그럼에도 불구하고 이 연구결과를 통하여 최소한 주식시장(株式市場)에서 위탁증거금제도는 그 제도적 의의가 여전히 있다는 사실이 확인되었다. 또한 우리나라 주식시장에서 통상 과열투기 행위가 빈번히 일어나 주식시장을 교란시킴으로써 건전한 투자풍토조성에 저해된다는 저간의 우려가 매우 커왔으나 표본 기간동안에 대하여 실증분석을 한 결과 주식시장 전체적으로 볼 때 주가변동율(株價變動率), 특히 초과주가변동율(超過株價變動率)에 미치는 영향이 그다지 심각한 정도는 아니었으며 오히려 우리나라의 주식시장은 미국시장에 비해 주가가 비교적 안정적인 수준을 유지해 왔다고 볼 수 있다.36.4%)와 외식을 선호(29.1%)${\lrcorner}$ 하기 때문에 패스트푸드를 이용하게 된 것으로 응답 하였으며,
본 논문에서는 에러에 강인한 동영상 압축을 위해서 효과적인 에러 은닉을 제공하는 새로운 움직임 예측기법을 제안한다. 일반적으로 전송 에러에 의해 손실된 프레임을 효율적으로 복원하기 위해서는 영상 내에서 객체의 실제 움직임을 정확하게 아는 것이 중요하다. 하지만 현재 블록과 움직임 보상된 블록에 있는 화소의 차의 절대값의 합 (sum of absolute different, SAD)을 기준으로 이용하는 기존의 움직임 예측 (motion estimation, ME)기법이 객체의 실제 움직임을 항상 정확하게 반영하는 것은 아니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서 현재 블록과 움직임 보상된 블록의 움직임 벡터들의 차이의 절대값 (absolute different of motion vectors, ADMV)을 새로운 부가적인 기준으로 소개한다. 본 논문에서 제안하는 ME 기법은 SAD와 ADMV의 가중 합을 최소화시킴으로써 실제 움직임과 거리가 먼 움직임 벡터들을 효과적으로 제거할 수 있다. 또한, 제안하는 ADMV을 이용하면 영상의 전송 과정에서 손실된 프레임의 정보를 전혀 사용하지 않고도 손실된 움직임 정보를 효과적으로 복원할 수 있으므로 복호기에서의 에러 은닉 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 기법이 기존의 ME기법과 유사한 압축 효율을 갖으면서 기존의 에러 내성 기법보다 성능이 더 우수하다는 것을 확인하였다.
목적: 본 논문은 마코브 랜덤필드(Markov Random Field)와 깁스 랜덤필드(Gibbs Random Field) 및 라인모델(LIne Model)에 기반한 3차원 자기공명영상의 분류 방법을 소개하고자 하였다. 대상 및 방법 : 통계적으로 이질적 성분들로 구성된 영상을 대상으로한 깁스분류 결과는 영상내의 국소적으로 정적인 영역들을 이웃화소 시스템 내에서 정의되는 상호작용 인자(inetraction parameter)의 메커니즘에 의해 분리하\ulcorner로서 개선시킬 수 있다. 이를 위하여 영상에서 라인모델의 생성을 고려할 수 있으며, 본 논문에서는 영상의 미분방법에 근거한 다중신호영상을 위한 라인모델을 구축하였다. 라인모델은 서로 상이한 통게적 특성을 갖는 영역사이에 존재하는 관측할 수 없는 라인필드의 존재 유무를 확률 값으로 제공한다. 영상으로부터 획득한 라이모델은 Gibbs 분류기의 에너지함수 값을 결정하는 상호작용 인자 값을 결정하는데 사용된다. 결과 : 3차원 자기공명영상의 분류를 위한 MRS-Gibbs 분류기는 영상분류의 도메인이 일반적인 이차원 영상의 $E^{2}$ 공간에서 $E^{3}$ 공간으로 확장되었다. 개발된 깁스분류기를 이용한 자기공명여상의 분류결과 기존의 context free 분류방법에 의한 결과에 비하여 특히 동일성질을 갖고 있는 영역 및 경계부분 등의 분류결과가 우수함을 알 수 있었다. 결론 : 본 논문에서는 다중 신호, 3차원 자기공명영상을 위한 라인모델을 구축하고 그로부터 MRF-Gibbs분류기의 에너지함수를 결정하기 위한 상호작용 인자를 유도하였다.
본 논문은 PpIX 유도물질인 포르피린 혼합제 methyl 5-aminolaevulinate(MAL)를 환자의 피부 종양부위에 도포하고, 우드램프를 이용하여 획득한 PpIX 형광영상으로부터 기저세포암을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 형광영상의 밝기값 특징을 분석하여 육안으로 확인이 가한 암이 존재하는 영역, 암이 존재할 수 있는 의심영역 및 암이 없는 정상영역으로 구분한다. 그리고 암이 존재하는 영역을 포함한 의심영역에 대해 국부적 워터쉐드 알고리즘을 적용하여 인접화소와 유사한 값을 가지는 소규모의 영역으로 분할한다. 그리고 국부적 워터쉐드 알고리즘으로 분할된 소규모 영역들의 평균 밝기값 차이를 병합기준 척도로 사용하는 계층적 큐 기반의 고속 영역병합을 수행하여 정확한 기저세포암을 추출한다. 10명의 기저세포암 환자에게 제안 알고리즘을 적용하여 검출한 암영역에 대해 50개의 조직 샘플을 획득하고, 피부과 전문의가 병리학적 검사를 수행했다. 실험결과 제안된 알고리즘은 94.1%의 민감도와 82.6%의 정확도로 신뢰성 있는 추출결과를 제공한다.
본 연구에서는 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)와 PlanetScope 위성영상을 함께 이용한 붕괴건물 탐지를 수행하여 지표면에 위치한 특정 객체 탐지에 있어 이종 센서의 활용 가능성을 제시하였다. 이를 위해 지난해 4월 산불 피해로 붕괴된 20여 채의 건물들이 있는 곳을 실험장소로 선정하였다. 붕괴건물 탐지를 위해 1차적으로 객체기반 분할을 수행한 고해상도의 UAV 영상을 이용해 ExG (Excess Green), GLCM (Gray-Level Co-occurrence Matrix) 그리고 DSM (Digital Surface Model)과 같은 객체들의 특징(feature) 정보를 생성한 후 이를 붕괴건물 후보군 탐지에 이용하였다. 이 과정에서 탐지정확도 향상을 위해 PlanetScope를 이용한 변화탐지 결과를 함께 사용하였으며 이를 시드 화소(seed pixles)로 사용하여 붕괴건물 후보군에서 오탐지된 영역과 과탐지된 영역을 수정 및 보완하였다. 최종적인 탐지 결과는 참조 영상을 통해 그 성능을 분석하였으며 UAV 영상만을 이용한 붕괴건물 후보군 탐지 결과와 UAV 그리고 PlanetScope 영상을 함께 사용했을 때의 결과의 정확도를 비교, 분석하였다. 그 결과 UAV 영상만을 이용해 탐지한 붕괴건물의 정확도는 0.4867 F1-score를 가지며 UAV와 PlanetScope 영상을 함께 사용했을 때의 결과는 0.8064 F1-score로 그 값이 상승하였다. Kappa 지수 또한 0.3674에서 0.8225로 향상된 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 정형화되지 않은 텍스트 라인들을 추출하기 위한 방법을 보여주고 있다. 텍스트 라인들은 각기 다른 각도로 구성되고, 심하게 굴곡이 있는 모양, 그리고 텍스트 라인내의 약간의 단어 사이의 공간이 생기게 된다. 그러한 텍스트 라인들은 포스터, 주소, 그리고 예술 문서 등에서 발견된다. 제안하는 방법은 기존의 직관적인 그룹핑 방법에 기반을 두고 있지만, 하나의 라인에서 발생하는 불충분한 특징점들과 모호한 회전 등을 극복하기 위한 방법을 개발하였다. 본 논문에서 텍스트 라인들은 몇 개의 연결된 성분들로 구성되고, 이 성분들은 하나의 문자 또는 연결된 문자들의 검은색 화소들의 집합이라고 가정하였다. 제안하는 방법은 반복적으로 증가되는 임계값과 가까운 성분들은 하나의 체인으로 병합하게 되고 확장되어 길어진 체인들은 라인의 원시 체인으로서 인지된다. 그때 원시 체인들은 텍스트 라인의 부분적 회전에 따라 좌우로 확장되어 진다. 텍스트 라인의 부분적인 회전은 원시 체인이 확장될 때, 체인들의 각 면에서 재구성될 것이다. 이러한 과정을 통해서 모든 텍스트 라인들이 구성되어 진다. 제안 방법은 로고와 슬로건에서 사용된 곡면으로 쓰여진 텍스트 라인들에 대해서 실험한 결과 직선 텍스트 라인은 98%, 곡선 텍스트 라인은 94%로서 높은 추출율을 보여주고 있다.
인공위성의 가시 영역 관측으로부터 에어로솔의 정량적인 정보를 산출하는데 있어, 지표면 반사도의 보정은 매우 중요한 역할을 한다. 이에 본 연구에서는 두 가지 방법을 이용하여 천리안위성의 기상탑재체로부터 관측된 가시채널의 반사도로부터 지표면 반사도를 산출하고, 상호 비교 하여 정확도를 검증하고자 하였다. 첫 번째 방법은 최소 반사도법으로, 동일한 화소에서 일정 기간 동안 관측된 반사도 중 최소값이 에어로솔에 의한 영향 없이 지표반사에 의한 영향만을 포함한다는 가정을 기반으로, 대기산란 효과를 보정하여 지표면 반사도를 산출하는 방법이다. 두 번째 방법은 미리 알고 있는 에어로솔 정보를 고려하여 대기-에어로솔 효과를 보정함으로써 지표면 반사도를 얻는 것으로 본 연구에서 대기 보정법 이라 칭한다. 두 번째 방법을 적용하기 위해서는 정확한 에어로솔 정보가 요구되므로, 에어로솔 광학두께의 오차범위가 0.01 (${\geq}440nm$) 이내인 것으로 알려진 AERONET의 산출물을 이용하였다. 본 연구의 주요 목적은 최소 반사도법을 통하여 산출되는 지표면 반사도가 어느 정도의 정확도를 가지는지를 파악하는데 있어, 대기 보정법을 통하여 산출되는 값을 기준 값으로 두고 비교 분석을 수행하였다. 또한, 대기 중 존재하는 배경광학두께가 최소 반사도법의 정확도에 미치는 영향을 분석해보고자 하였다. 서울 지역에서 2012년 봄철 기간(3월 ~ 5월)동안 AERONET 관측지점에서 산출된 결과를 분석 한 결과, 대기 보정법을 통해 산출된 지표면 반사도의 평균이 0.108로 나타났고, 배경광학두께에 대한 고려 없이 최소 반사도법을 통하여 산출된 지표면 반사도는 그에 비해 약 0.012 높은 값을 보였다. 한 편 배경광학두께를 고려하였을 경우 그 차이는 0.010으로 감소하여, 정확도 향상에 기여하였음을 확인하였다.
컴퓨터 비전 기술이 위성영상에 적용되면서, 최근 들어 딥러닝 영상인식을 이용한 구름 탐지가 관심을 끌고 있다. 본연구에서는 SPARCS (Spatial Procedures for Automated Removal of Cloud and Shadow) Cloud Dataset과 영상자료증대 기법을 활용하여 U-Net 구름탐지 모델링을 수행하고, 10폴드 교차검증을 통해 객관적인 정확도 평가를 수행하였다. 512×512 화소로 구성된 1800장의 학습자료에 대한 암맹평가 결과, Accuracy 0.821, Precision 0.847, Recall 0.821, F1-score 0.831, IoU (Intersection over Union) 0.723의 비교적 높은 정확도를 나타냈다. 그러나 구름그림자 중 14.5%, 구름 중 19.7% 정도가 땅으로 잘못 예측되기도 했는데, 이는 학습자료의 양과 질을 보다 더 향상시킴으로써 개선 가능할 것으로 보인다. 또한 최근 각광받고 있는 DeepLab V3+ 모델이나 NAS(Neural Architecture Search) 최적화 기법을 통해 차세대중형위성 1, 2, 4호 등의 구름탐지에 활용 가능할 것으로 기대한다.
Visible Infrared Imaging Radiometer Suite(VIIRS) 센서의 Day and Night Band(DNB) 영상은 야간에 발생하는 인공 및 자연재해 탐지를 통해 신속한 대응을 가능하게 한다. 해양위성센터에서 배포되는 DNB 자료는 달빛의 영향이 보정되지 않았지만 직수신이 가능하기 때문에 빠른 변화탐지에 용이하다. 본 연구에서는 해양위성센터에서 직수신하는 DNB 영상을 사용하여 한반도 도심지 및 산간지에 대하여 달의 위상에 따른 밝기값의 차이를 분석하고, 변화탐지를 위한 달빛 보정 알고리즘을 제안하였다. 기준 영상과 입력 영상에서 토지피복 분류를 고려하여 선택된 화소들 간의 회귀분석을 통한 상대적 보정을 수행하였다. 일일 차분 영상 분석 결과 도심지에서 밝기값 변화는 ${\pm}30$ 라디언스이고, 산간지역은 ${\pm}1$ 라디언스 이하이다. 시계열 자료를 이용한 변화 탐지는 영상간의 좌표 정합오차를 줄이기 위해 시계열 평균 영상을 기반으로 주요 관심 객체를 추출한 후 객체별 변화탐지를 수행하였다. 산간지역에서 발생하는 밝기 변화가 효과적으로 탐지되었으며, 개발된 기술은 실시간 변화 탐지에 활용될 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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