본 논문에서는 사물인터넷 사용자가 유니티 기반의 스마트 미디어에서 3차원 형태로 표출하고자 유니티 런처 플랫폼을 제안하였다. 안드로이드 기반의 홈 게이트웨이는 유니티 엔진을 연동하는 플랫폼에서 동영상과 3차원 무비 텍스쳐가 동시에 연동하게 되었다. 유니티 런처 기반의 플랫폼은 3차원 공간에서 IoT 센서의 위치를 표출하는 유니티 활용 방안을 설계하였다. 제안한 스마트 게이트웨이 플랫폼에서 3차원 사물인터넷 센서의 위치를 추적하는 방식은 센서의 무선신호세기인 RSSI 신호와 방위각 정보를 활용함으로서 3차원 공간 상에서 IoT 센서의 3D 위치를 표출할 수 있다. 유니티 런쳐가 탑재된 스마트 게이트웨이 플랫폼은 3차원 입체모형으로 IoT 센서의 위치를 표출하기 위해 2D 평면도를 3차원으로 변환할 수 있다. 이러한 플랫폼은 3차원 큐브 형태로 센서의 위치 표시함으로서 IoT 센서의 동작 상태를 모니터링 할 수 있으며, 설치에서 폐기까지의 생애 주기를 표시할 수 있다.
본 논문에서는 다각형과 같은 2차원 기하학적인 물체에 대한 형태변환을 위하여 다격형의 삼각분할(triangulation)과 트리의 연산을 이용하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 원시 다각형(source polygon)과 목적 다각형(target polygon)이 주어졌을 때, 대상이 되는 두 다각형을 각각 삼각분할(triangulation)하고 그의 듀얼 트리를 구한 후 이 트리를 이용하여 원시 다각형에서 목적 다각형으로 형태를 변환한다. 두 개의 다각형이 자연스럽게 형태가 변환되도록 하기 위해서 유사 삼각분할(similar triangulation)의 개념을 이용하였다.
본 논문은 2차원 연속 웨이블릿을 이용하여 조명에 의한 불균일한 휘도성분을 제거하여 TFT Display 핵심 부품인 편광필름 영상내의 결함을 검사 할 수 있는 방법을 제안한다. 영상 신호는 불균일한 휘도 분포와 노이즈 신호, 그리고 결함 신호로 구성되어 있다. 영상의 2차원 웨이블릿 변환은 스케일이 다른 여러 성분이 중첩된 다해상도 구조를 형성한다. 본 논문에서는 1차원 미분 가우시안 웨이블릿을 적용하여 영상에 중첩되어 있는 다해상도 성분 중 배경 휘도 성분을 효율적으로 추출하여 제거하는 전처리 기법을 제안한다. 이를 이용하여 원 영상에서 배경 성분을 분리할 수 있어 보다 신뢰성 있게 결함을 검출할 수 있다.
본 논문에서는 2차원 영상의 단일 프레임을 이용한 실시간 입체 영상 변환 방법을 제안하였다. 2차원 영상의 단일 프레임에서 객체의 수직 위치 정보에 기반하여 깊이 지도를 생성하고, 시차 처리를 통해 입체 영상으로 변환한다. 입체 영상 변환의 실시간 처리와 하드웨어 구현에 따른 복잡도 감소를 위해 영상 샘플링과 표준 휘도화를 통한 객체 분할, 그리고 경계 스캔을 통한 깊이 지도 생성을 수행한다. 제안한 방법은 단일 프레임만을 이용하므로 운동 방향과 속도, 장면 전환에 상관없이 3차원 효과를 제공하며, 동영상뿐만 아니라 정지 영상에도 적용 가능하다. 단일 프레임만을 이용하여 영상 내 객체들의 수직 위치 정보에 의한 차등 깊이감을 제시하기 때문에 본 논문에서 가정한 영상의 구도 조건에 적합한 원거리 촬영 영상이나 풍경, 파노라마 사진과 같은 영상에서 효과적인 입체 영상 변환 효과를 제시한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해 시각적 검증과 APD(Absolute Parallax Difference)를 도입하여 기존의 MTD 방식과의 비교를 수행하였다. 제안한 방법에 의한 입체 변환 영상이 영상의 운동 방향이나 속도에 상관없이 입체 변환 효과를 나타냄을 확인하였다.
일차원 심벌의 데이터 용량 문제를 극복하기 위하여 십 여년 전에 2차원 바코드가 처음으로 소개되었다. 본 논문에서는 그레이 영상에서부터 2차원 바코드 영역을 검출하기 위한 알고리즘을 제안하는데, 특히 손에 들고 사용하는 2D 바코드 인식 시스템에 탑재를 목표로 한다. 제안된 방법에서는 먼저 영상 내 2차원 바코드의 대략적인 위치를 검출하기 위해 블록 명암대비를 바탕으로 한 후보블록 기준을 정의하고, 관심영역으로부터 바코드 영역을 정확히 분리하기 위해 그레이 스케일 프로젝션과 부 화소 처리를 사용한다. 마지막으로 분리된 바코드 영역은 이어지는 디코딩 단계를 위해 역 투시변환을 통해 정규화 된다. 본 논문에서는 QR-코드에 대한 디코딩을 위한 후처리 과정도 소개한다. 제안된 방법은 다양한 조명상태나 인쇄상태 및 투시변환에 의해 영상에 강한 왜곡이 있는 경우에도 좋은 성능을 나타낸다. 실험을 통해 제안된 방법이실시간으로 다양한 종류의 2차원 바코드에 대한 코드영역을 안정적이고 효과적으로 추출해 주는 것을 알 수 있었다.
최근 지도제작 기법의 발달과 기 제작된 종이 및 수치지도의 보급이 활발해짐에 따라 2차원 형태의 지형도보다 지형을 보다 사실감 있게 표현하는 3차원 지형도에 대한 요구가 증가되고 있다. 본 연구 는 기존의 국가기본도 중 축척 1:25,000 종이지형도와 수치지도의 지형정보들을 이용하여 3차원 지형도를 생성하였으며, 3차원 지형도의 정확도분석 결과 1:25,000 국가기본도 허용오차 범위에 포함되어 그 활용가능성을 입증하였다. 3차원 지형도의 정확도를 분석하기 위하여 좌표 변환된 국가기본도의 이미지와 동일도엽의 수치지도상의 각종 지물지모들간의 평면 위치오차 및 수직 위치오차를 레이어별로 분석하여 정확도를 평가한 결과 영상자료의 좌표변환시 이용되는 변환 프로그램뿐만 아니라 보정방법에 따라서도 위치오차가 상이함을 알 수 있었다. 좌표 변환된 영상자료의 평면정확도는 지상거리 ${\pm}4.1m$로 1:25,000의 수치지도 허용범위를 만족하였다. 따라서 기 제작된 다양한 축척의 국가기본도와 수치지도를 이용하여 신속하고 효율적으로 3차원 지형도를 제작할 수 있으며, 향후 기존 지형도 및 수치지도를 이용한 입체지형도의 활용가능성이 기대된다.
3차원 영상 기술은 방송, 영화, 게임, 의료, 국방 등 다양한 기존 산업들과 융합하며 새로운 패러다임을 형성하고 있으며, 고품질 및 고해상도의 3차원 영상 획득에 대한 필요성이 강조되고 있다. 이에 따라, 최근에는 3차원 입체 영상을 제작 하는 방법 중 하나인 2D-plus-Depth 구조에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 2D-plus-Depth 구조는 Charge-Coupled Device(CCD) 센서 등을 이용한 일반 카메라와 깊이 카메라를 결합한 형태로써 이 구조로부터 얻은 깊이 영상의 해상도를 상향 변환하기 위해서 Joint Bilateral Upsampling(JBU)[1], 컬러 영상의 정보를 활용한 보간법[2] 등의 방법들이 사용된다. 하지만 이 방법들은 깊이 영상을 높은 배율로 상향 변환할 경우 텍스처가 복사되거나 흐림 및 블록화 현상이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 2D-plus-Depth 구조에서 얻은 고해상도 컬러 영상에서 보간 정보를 구하고 이 정보를 저해상도의 깊이 영상에 적용하여 상향 변환된 가이드 깊이 영상을 제작한다. 이 가이드 깊이 영상을 Bilateral Filtering[8]을 이용함으로써 고품질의 고해상도 깊이 영상을 획득한다. 실험 결과 제안하는 방법으로 해상도를 상향 변환을 할 경우에 기존의 보간법들에 비해 깊이 영상의 특성을 잘 보존함을 확인할 수 있고, 가이드 깊이 영상에 필터링을 처리한 결과가 JBU의 결과보다 향상됨을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 DCT 변환 공간상의 배경휘도와 주파수를 고려한 2차원의 개선된 광-적응 효과(luminance adaptation: LA) JND 모델을 제안한다. 기존의 LA JND 모델은 배경 휘도가 중간점인 회색에 가까울수록 JND가 낮고, 배경 휘도가 어두워지거나 밝아질수록 JND 값이 증가하는 U자형의 1차원 함수형태를 보였다. 그러나 기존 LA JND 모델은 주파수에 따른 영향이 반영되지 않았기 때문에 DCT와 같은 주파수 공간상 JND 모델로는 부정확 한 단점이 있다. 본 논문에서는 주파수와 배경휘도에 따른 2차원 LA JND 모델을 제안한다. 주파수에 따른 LA JND 값을 실제 실험을 통해 획득하였다. 실험 방법은 9가지 크기의 배경 휘도가 다르고 공간적 복잡도가 없는 균일한 영상을 대상으로 $8{\times}8$ 실수형 DCT를 수행한 다음, 15가지 경우의 주파수 크기가 다른 계수들에 대해 사람이 인지 할 때 까지 노이즈를 증가시켜서 JND 값을 찾는 방식을 사용하였다. 실험 결과 4 cpd(cycle per degree) 보다 작은 주파수 대역 에서는 기존의 LA JND 모델과 유사한 결과를 얻었지만 4 cpd보다 큰 주파수 대역에서는 오히려 배경휘도가 작은 값을 가질수록 JND가 감소하는 형태를 보였다. 수행한 실험 결과를 반영하여 주파수가 반영된 2차원 LA JND 모델을 제안한다.
얼굴인식의 인식률 향상과 계산량을 줄이기 위한 방법으로 Curvelet 변환과 (2D)$^2$PCA(Two directional two-dimensional PCA) 를 통한 특징추출 및 차원축소 방법을 제안한다. 기존의 Wavelet 변환과 PCA 를 통한 기법들이 소개되어 인식률 향상을 이끌어 냈다. 그런데 Curvelet Transform 은 곡선의 정보를 효과적으로 표현할 수 있는 장점이 있고, (2D)$^2$PCA 는 PCA 에 비해 계산량이 적은 장점이 있기 때문에 이를 이용하여 인식률과 처리성능 측면에서 개선된 결과를 얻고자 한다.
다양한 지형공간과 시설물이 공존하는 대학캠퍼스를 입체적으로 보여주고 그 시설물을 관리하기 위해서는 2차원 평면적 요소와 결합된 3차원 이상의 공간정보의 생성은 매우 중요한 캠퍼스 관리의 선택요소로 등장하고 있다. 이를 위하여 현재 사용가능한 지형도와 시설도 및 영상자료를 정확한 위치정보로 추출 또는 변환하여 지형공간 내에 존재하는 도로, 건물, 기타 시설물을 입체적으로 중첩함으로서 3차원 이상의 입체적 효과는 물론 부분적으로는 이동접근이 가능한 시뮬레이션 작업을 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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