현재 국내 농촌에서는 농업경쟁력을 갖추기 위해서 재배시설의 현대화 및 대형화를 추진하고 있다. 이러한 노력에도 불구하고 농촌시설물 관련 안정성 및 기술력의 문제로 인해서 해마다 자연재해로 인한 농촌시설물의 훼손 및 붕괴 사고가 빈번히 발생하고 있다. 그러므로 본 연구의 목적은 위와 같은 문제들을 해결하기 위한 하나의 방법으로써 농촌시설물을 건설 및 사용하고자 하는 모든 사람들이 보다 손쉽게 농촌시설물을 건설하고 유지관리 하는데도움을 줄 수 있는 P-C-M 지원 프로토타입 시스템 개발이다. 본 연구에서는 P-C-M 지원 시스템 프로세스 모듈설계 및 지원 시스템 알고리즘을 개발하였으며, 최종적으로는 프로토타입 시스템을 개발하였다. 이를 통하여 농촌시설물 P-C-M 지원 시스템이 개발된다면 사용자와 업체들이 보다 원활한 정보 공유를 통해서 농촌시설물의 안정성 확보 및 기술력 확보에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 영상의 블록기반 지역 명암대비 향상을 통한 전역 명암대비 향상 기법을 제안한다. 전역 명암대비 향상 기법은 영상의 특성을 고려하지 않고 히스토그램 평활화만을 통해 명암값의 재분배를 수행함으로써 과도한 밝기값의 화소들을 갖는 결과영상을 유발한다. 반면에 블록기반 지역 명암대비 향상 기법은 블록화 현상 및 이를 줄이는 과정에서 영상의 중요한 특징을 훼손하는 문제점을 갖고 있다. 이런 문제점들을 해결하기 위해 본 논문은 입력영상을 다양한 블록 크기로 분할한 임시영상들에 대해 블록기반 히스토그램 평활화를 수행한다. 그리고 지역 명암대비 향상을 통해 얻어진 전역 히스토그램 평활화 함수를 원 영상에 적용하는 전역 명암대비 향상 기법을 수행한다. 지역 명암대비가 향상된 임시 영상으로부터 전역 히스토그램 평활화 함수를 얻기 때문에 제안하는 방법은 지역 명암대비 향상 기법과 전역 명암대비 향상 기법의 장점들을 갖는다.
자궁 경부 세포진 영상의 핵 추출을 위해서는 영상의 배경과 핵 그리고 세포질 영역의 구분이 중요하다. 또한 정상 세포핵과 암종 세포핵의 구분 및 인식을 위해서는 세포핵들의 형태학적 특징을 이용한 분류 기준을 세워야한다. 본 논문에서는 자궁 경부 세포진 영상에서 세포핵의 후보 영역과 핵을 추출하기 위해 현미경 400배율 확대 사진을 획득하는 과정에서 훼손된 컬러 영상을 복원하기 위한 방법으로 Lighting Compensation을 적용하여 영상을 보정한다. 그리고 배경 영역과 세포핵 영역을 구분하기 위해 영상의 R,G,B 영역의 히스토그램의 분포를 이용하여 배경을 제거한다. 배경이 제거된 영상을 그레이 영상으로 변환 한 후, 히스토그램 명암도의 값을 이용하여 세포핵 영역과 세포질을 분류하여 세포핵 영역을 추출한다. 그리고 Kapur 방법을 적용하여 세포핵 영역의 엔트로피 누적확률을 구한 후, 영상을 이진화 한다. Kapur 방법이 적용된 이진화 영상에서 세포핵 영역의 중심과 주위 화소를 비교하는 $3\times3$ 마스크를 적용하여 영상의 미세한 잡음을 제거 한 후, 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 최종적으로 세포핵 영역을 추출한다. 추출된 세포핵의 영역을 분류 및 인식하는 과정으로 세포의 외각의 방향성 정보, 핵의 크기, 그리고 면적 비율의 특징을 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계한 후, 소속 함수의 소속도를 구하고 퍼지 추론 규칙을 적용하여 자궁 경부 세포진 영상에서 정상 세포핵 및 암종 세포핵을 인식한다.
벽골제는 전북 김제시에 위치하고 있으며 우리나라의 고대 저수지이다. 벽골제는 고대 농경사회의 대규모 토목사업으로 건설되었다. 약 2.5km의 제방이 현존하고 있다. 축조 시기는 삼국시대 서기 330년이다. 이후 통일신라 원성왕(AD.790)과 고려 현종 및 인종 때 보수되었으며 조선 태종(AD.1415)에 대대적인 보수를 하였다. 세종 2년(AD.1420)에 심한 폭우로 유실되었다. 그 후 일제강점기 1925년에 김제 간선수로로 개조함으로써 원형이 크게 훼손되었다. 벽골제는 우리나라뿐만 아니라 동아시아 고대 저수지로서 중요하다. 벽골제의 축조방식(부엽공법)과 측량기술은 일본 오사카부의 사야마이케(저수지)에 영향을 주었다. 사야마이케는 고대저수지로서 원형이 보존되어 있으며 유네스코 세계 유적으로 등재하기 위한 준비가 충실하게 진행되어 왔다. 본 연구에서는 벽골제가 고대저수지로서 가치를 인정받고 보존하기 위해 발굴되고 있다. 더불어 벽골제의 수공학적 능력 평가가 필요하다고 판단된다. 벽골제 유역을 대상으로 현재 지형과 최근이 수문자료를 이용하여 평가하였다. 발굴된 벽골제를 기준으로 유역을 설정하였다. 벽골제 유역 특성을 토대로 강우 분석을 수행하여 홍수량과 벽골제를 기준으로 수면적과 용적을 산정하였다. 벽골제에는 5개 수문이 있으며 3개는 Sluice Gate 형식(장생거, 중심거, 경장거)이고 2개의 월류형 형식(수여거, 유통거)으로 구성되어 있다. 최근에 수여거는 발굴 중이며 유통거는 미발굴 상태이다. 발굴된 수문의 규모를 토대로 수문 개방 정도에 따라, 웨어의 첨단고에 따라, 제내지의 수위를 조합하여 시나리오를 구성하였다. 시나리오에 따라서 최고수위를 산정하여 벽골제의 능력을 평가하였다. 이를 근거로 벽골제의 붕괴 원인을 추정해 보았다.
본 논문은 지역 명암대비 향상을 통한 영상의 명암대비 개선 기법을 제안한다. 전역 대비 향상 기법은 영상 전체를 고려하여 대비를 향상시키므로 영상의 특성에 따라 영상이 뿌옇게 되거나 원하지 않는 인공적인 산물이 생성될 수 있다. 그리고 지역 대비 향상 기법은 블록화 및 영상의 화질이 훼손되는 문제점이 있다. 제안하는 기법은 다양한 블록 크기를 사용하여 지역 대비를 향상시켜 지역 대비가 가장 많이 향상된 영상의 히스토그램 평활화 함수를 이용하여 전체 영상의 명암대비를 향상시키는 방법을 제안한다. 명암대비가 낮은 다양한 영상의 실험을 통해서 제안하는 명암대비 향상 기법의 우수성을 입증하였다.
운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다 된 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 추출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 개별 식별자를 추출한다. 컨테이너의 개별 식별자 인식은 ART1을 개선하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 적용한다. 실험 결과에서는 제안된 컨테이너 식별자 추출 린 인식 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 보인다.
운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 에지 추출 기법을 이용하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 추출된 컨테이너 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 결합하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 컨테이너 개별 식별자 인식은 ART1을 수정하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 자가생성 지도학습 알고리즘을 제안하여 적용한다. 실험결과에서는 제안된 컨테이너 식별자 추출 및 인식 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 보인다.
본 논문에서는 영상의 콘트라스트를 개선시키는 언샵 마스킹 방법을 제안한다. 언샵 마스킹은 이미지가 가지고 있는 에지와 디테일 정보를 개선시키는데 일반적인 샤프닝 마스크 보다 효과적이기에 이에 관한 많은 연구가 있었다. 제안하는 방법은 방향성 정보를 이용한 블록 기반 업샵 마스킹 방법으로 영상을 블록 단위로 분할하여 각 블록에 대한 DCT를 수행한다. DCT 결과를 토대로 블록들의 방향성 타입을 결정하여 각 블록의 타입에 따라 적합한 언샵 마스킹을 취할 수 있는 유연함을 제공 한다. 블록의 분류는 평탄영역, 텍스쳐, 에지 그리고 나머지 형태로 구분되어 진다. 평탄 영역에 속하는 배경 및 평이한 표면에서는 결과물을 시각적으로 훼손시키지 않기 위해 언샵 마스킹을 적용하지 않는다. 텍스쳐와 에지 영역에 대해서는 고주파 성분을 보존하기 위해 블록 타입에 맞는 적합한 언샵 마스킹을 적용한다. 이에 사용되는 언샵 마스킹은 선명화의 기여도를 제어하는 적응적 필터를 사용하여 디테일이 많은 부분은 콘트라스트를 개선시키고 평탄 영역에 대해서는 선명화를 약하게 하여 최대의 영상 개선 효율을 유도한다.
운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, Canny 마스크가 적용된 영상에서 수직·수평 히스토그램을 적용하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역을 삼각형 타입의 퍼지 이진화 방법을 적용하여 이진화하고 이진화된 컨테이너 식별자 영역을 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 식별자를 추출한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 컨테이너 영상에 적용한 결과, 기존의 방법보다 컨테이너의 식별자 추출에서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 디지털 콘텐츠 거래 모니터링 시스템의 로그 저장 장치의 안정성을 개선하는 방법을 제안한다. 디지털 콘텐츠 거래 모니터링 시스템은 디지털 콘텐츠의 거래 내용을 정확하게 파악하기 위해서 콘텐츠 거래 로그를 영속적으로 관리할 수 있어야 한다. 그러나 최근에 본 연구팀에 의해서 개발된 프로토타입 시스템에서는 대량의 트랜잭션이 실행될 경우에 저장 로그 데이터의 안정성이 훼손되는 경우가 발생할 수 있음이 보고되었다. 따라서 본 연구에서는 디지털 콘텐츠 거래 모니터링 시스템에 동시에 다수의 트랜잭션이 발생하여 검색엔진에 문제가 생기더라도 저장하고 있는 데이터의 안정성을 보장하면서 다수의 이용자들로부터 수집한 로그를 처리할 수 있도록 로그 저장시스템의 안정성 증진 방안을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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