교통량 산정은 주로 교통량조사시스템, 차량검지시스템, 통행료징수시스템 등과 같은 조사 장비와 CCTV를 통한 인력 조사를 병행하고 있으나 이는 많은 인력과 비용이 발생한다. 본 연구에서는 단일 CCTV의 경우 전체 차량을 탐지하지 못하는 한계를 극복하기 위해서, 딥러닝과 스테레오 CCTV를 이용하여 교통량을 산정하는 방법을 제안하였다. 차량을 탐지하기 위한 딥러닝 모델을 학습하기 위해 COCO 데이터셋을 사용하고, 실시간으로 좌우 CCTV 영상에서 각각 차량을 탐지하였다. 그리고 나서, 각 영상에서 추출하지 못한 차량을 부등각사상변환을 이용하여 추가적으로 차량을 탐지하여 교통량 산정의 정확도를 개선하였다. 실험은 평상시 도로 환경과 안개가 발생한 기상 상황의 경우에 대해서 각각 수행하였다. 평상시 도로 환경의 경우 단일 CCTV 영상을 사용할 때보다 좌우 영상에서 각각 6.75%, 5.92%의 차량 탐지의 개선효과가 있었다. 또한, 안개가 발생한 도로 환경의 경우 좌우 영상에서 각각 10.79%, 12.88%의 차량 탐지의 개선효과가 있었다.
Multi-functional Transport Satellite lR(MTSAT-lR)과 같은 정지궤도 기상위성의 지상 전처리 과정에는 영상위치보정(Image navigation and registration)이 포함된다. 영상위치보정은 위성 영상의 기하학적인 왜곡을 보정하는 과정이다. 랜드마크를 이용하는 영상위치보정 과정은 랜드마크 결정과 센서 모델 추정, 리샘플링(Resampling)의 세 가지 단계로 나눌 수 있다. MTSAT-1R의 High Resolution Image Data(HiRID)는 이미 영상위치보정이 수행되었지만, 기하학적인 오차가 남아있는 영상을 포함하기도 한다. 본 연구에서는 이런 기하학적인 오차를 제거하기 위해서 강인추정 기법에 기반한 기하보정을 수행하였다. 이태윤 등 (2005)은 강인추정 기법과 Direct Linear Transformation (DLT)에 기반한 오정합 판별 방법을 제안하였다. 이 판별 방법을 적용하여 추정된 DLT로 MTSAT-1R 영상의 기하보정을 수행한 결과에는 향상된 정확도로 기하보정 된 영상 뿐만 아니라 비교적 큰 오차를 포함하는 영상도 있었다. 이를 해결하기 위해서 본 연구에서는 강인추정 기법과 Affine 변환을 이용한 방법을 적용하였다. 본 연구에서는 기준 해안선에서 추출한 1,407개의 랜드마크와 8개의 MTSAT-1R 영상을 이용하였으며,강인추정 기법에 DLT를 적용한 방법과 Affine 변환을 적용한 방법으로 자동 기하보정을 수행하여 그 결과를 비교하였다. 또한 강인추정 기볍 중 RANSAC과 MSAC의 적용 결과를 비교하여 보았다. 그 결과,DLT로 기하보정 시,본 논문에서 제안된 방법이 강인추정 기법에 DLT를 적용한 방법 보다 더 좋은 성능을 보여주었다.
본 논문에서는 CEGI (Complex Extended Gaussian Image)를 이용한 3D 메쉬 모델 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 VRML 데이터의 3D 메쉬 모델을 6개 패치로 분할한 후, 각 패치의 CEGI 분포에서 복소 가중치의 크기가 큰 셀에 투영되는 메쉬의 법선 백터 방향에 워터마크를 삽입한다. 그리고 각 패치의 중점 좌표 및 CEGI 크기 분포의 우선 순위 정보를 이용하여 워터마크를 추출한다. 또한 아편 (affine) 변형된 모델에서는 패치의 초기 중점 좌표의 재배열 과정을 이용하여 원 모델의 방향으로 전환한 후, 워터마크를 추출한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위한 실험에서 기하학적 및 위상학적 변형에 강인한 특성을 가짐을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권8호
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pp.2298-2315
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2024
This paper introduces a method aimed at diagnosing the presence or absence of lesions by detecting anomalies in Chest X-ray images. The proposed approach is based on the PatchCore anomaly detection method, which extracts a feature vector containing location information of an image patch from normal image data and calculates the anomaly distance from the normal vector. However, applying PatchCore directly to medical image processing presents challenges due to the possibility of diseases occurring only in specific organs and the presence of image noise unrelated to lesions. In this study, we present an image alignment method that utilizes affine transformation parameter prediction to standardize already captured X-ray images into a specific composition. Additionally, we introduce a region-specific abnormality detection method that requires affine-transformed chest X-ray images. Furthermore, we propose a method to enhance application efficiency and performance through feature map hard masking. The experimental results demonstrate that our proposed approach achieved a maximum AUROC (Area Under the Receiver Operating Characteristic) of 0.774. Compared to a previous study conducted on the same dataset, our method shows a 6.9% higher performance and improved accuracy.
기존의 프랙탈 압축 방법은 전체 영상을 도메인 영역으로 하여 몇 개의 레인지블록으로 재분할하여 하나의 도메인 블록에 자신의 부분영역들을 근사화 시키므로 인공적인 형상을 만들어 내는 데는 효과적이나 컴퓨터 구현이 어렵다, 본 연구에서는 전산화단층촬영의 선형변환을 통하여 탐색밀도에 따른 부호화시간, 부호화 바이트, 압축률 및 PSNR를 구하고, 에러 판정 허용오차 임계치를 크게 하면 압축률은 더 높일 수 있으나 화질에 영향을 준다. 즉 화질보다 압축률에 비중이 큰 영상은 에러 판정 허용 오차 임계치를 크게 하여 에러 블록을 줄여 부호화하면 된다. 닮은 블록의 조합을 찾기 위한 탐색 작업시 계산량이 많으므로 부호화시간이 많이 걸리는 점이 생겨서 추후 블록을 근사시키기 위해 아핀변환과 같은 크기가 크고 복잡한 블록을 근사화 시키기는 어려워서 이에 대한 연구가 더 진행되어야 할 것으로 본다.
본 연구에서는 GPS에 의한 2차원 실용좌표의 획득면에 중점을 두고 WGS84와 벳셀타원체간의 3차원 좌표변환에 필수요소인 지역지오이드고 모델없이 두 타원체간 투영좌표의 상호 변환모델식을 구성하여 점검점에 적용하고 실용성과와 비교 고찰하므로서 UTM투영좌표에 의한 타원체간 2차원 좌표변환의 산정법을 제시한 것이다. 인천시지역을 시험모델로 관내 11개 삼각점으로부터 상호변환계수를 도출하고 점검점인 15개 지적삼각점에 적용하여 양방향의 변환정밀도를 분석한 결과, 측지좌표의 경우 위도 및 경도성분에서 각각 $\pm0.006$초, $\pm0.013$초, 평면직교좌 표의 경우는 남북 및 동서방향에서 각각 $\pm{17cm}$ 및 $\pm{30.0cm}$의 표준편차로 변환할 수 있었다. 또한, 남한지역을 대상으로 한 광역망, 경인.충남지역의 지역망 및 인천지역의 국소망으로부터 3-매개변환, 7-매개변환 및 UTM좌표간 변환계수를 각각 산출하여 점검점에 적용하고 변환넓이에 따른 변환기법별 변환특성도 고찰하였다.
본 논문은 다시점에서 물체를 촬영한 영상들의 집합, 즉, 다시점 영상 집합(multi-view image set)이 주어진 경우, 적은 사용자 입력을 통해 효율적으로 영상 집합 내 관심 물체의 영역을 추출하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자가 직접 입력을 통해 영역화한 하나의 영상을 바탕으로, 그 영상의 배경 및 전경과 인접 영상 간의 변형을 각각 근사하여 전경 및 배경에 대응되는 인접 영상의 영역을 파악하고, 이 영역들을 통해 인접 영상을 영역화한 후, 영역화된 영상을 바탕으로 다음 인접 영상을 영역화하는 과정을 순차적으로 반복하여 영상 집합 전체를 영역화한다. 이때 전경 및 배경의 변형은 각각 특징점 기반 레지스트레이션(registration) 기법과 선형성 거리비율 보존(affine) 변형을 가정한 대응점 기반 변형행렬(homography)을 통해 근사되며, 각 대응 영역을 기반으로 하는 화소 색 분포 및 형상 정보(shape prior)를 마르코프 랜덤 장(Markov random field)에서의 에너지 최소화에 기반을 둔 영역화 기법에 적용하여 영역화를 수행한다. 제시하는 실험 결과는 제안하는 기법이 적은 사용자 입력으로 다시점 영상 집합 전체를 효과적으로 영역화한다는 것을 뒷받침한다.
본 연구에서는 공간정보의 측지기준체계 변환에 사용하는 3차원 변환기법 Helmert, Molodensky-Badekas, Standard Molodensky 그리고 2차원 변환기법 Abridged Molodensky, Conformal, Affine, NTv2 (National Transformation version 2)의 적용 가능 좌표 형식, 변환계수 등 이론적 특징을 조사·비교하였다. 이들 기법을 4가지 각기 다른 특징을 갖는 공간정보 좌표 집단에 적용하는 변환 실험을 실시해 잔차 분포, 정확도, Student-T 분포에 대한 가설검정 결과를 분석하였다. 동일 측지기준체계를 달리 구현한 측지기준프레임 사이 변환 시 지각변동을 고려한다면, 그 범위가 아시아-오세아니아로 넓어지더라도 3차원 변환기법들의 적용 결과에 통계적 차이가 나타나지 않았다. 반면, 2차원 변환기법 중에서는 NTv2 기법이 지역적으로 불균질한 공통점의 상대정확도를 반영할 수 있어 가장 높은 변환 정확도를 나타냈다. 본 연구에서의 공간정보의 측지기준체계 변환 이론과 실험적 고찰을 통해 향후 신규 측지기준프레임 도입에 따른 통합기준점 등 측량기준점 변환은 Helmert 기법 그리고 수치지형도·지적공부 등 2차원 공간정보 변환에는 NTv2 변환기법을 적용하는 방안을 제안하고자 하였다.
전산화된 지적도를 그대로 사용하여 필지경계점 위치, 필지면적, 필지경계선의 길이를 계산하고, 법적으로 유효한 도면으로 사용하기 위해서는 왜곡을 보정하여야 한다. 왜곡보정방법으로서 4 도곽점을 이용한 2차원부등각변환법, 지적도를 9개의 영역으로 분할하는 방법, 세부측량원도를 이용하는 방법, 도곽선을 직선화하면서 보정하는 방법들이 연구되었다. 본 연구에서는 이 네가지 보정방법을 지적도에 적용하여 필지경계점의 위치 보정을 하고, 그 보정의 정확도를 비교 분석하였다. 불규칙적으로 일어난변형을 완전하게 보정할 수는 없으나, 4 도곽점을 이용하여 2차원투영변환으로 보정한 후 도곽선 직선화에 의한 보정을 추가하는 것이 왜곡을 최소화할 수 있는 방안으로 판단되었다.
본 논문에서는 전역 변형을 갖는 활성 곡면을 사용하여 잡음으로 오염된 데이터를 곡면으로 적합하는 알고리즘을 제안하였다. 이것은 2차원 곡선 모델에서 이전에 연구 [11,12]된 알고리즘의 3차원 곡면으로의 확정이다. 제안된 방법에서는 유한 차분을 사용하며, 각 노드점에서 주위의 외부힘을 사용하여 부분적으로 수축 또는 팽챙을 허용하는 balloon 모델[2,3]에 기반으로 진행하는 동안 곡면의 모양을 전역 변형 후의 곡면으로의 전역 변환이 결정적 최소 자승법에 의하여 계산되고, 마지막으로 전역 변환을 변형 전의 곡면에 적용한다. 실험에서 아핀변형을 갖는 활성 곡면을 사용하여 잡음으로 오염된 데이터를 곡면(타원체, B스플라인)으로 적합하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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