최근 증강현실 분야에서 특징점 인식 및 추적 기술은 비마커 기반의 증강 현실 서비스 구현에 중요한 역할을 담당하고 있다. 특징점 인식 및 추적 기술은 오래 전부터 컴퓨터 비전 등 여러 분야의 많은 연구자들에 의해 심도 있게 연구되어 왔으며, 특히 최근 급성장하고 있는 모바일 관련 시스템에 적용하기 위해 모바일 임베디드 환경에 접목 가능한 특징점 기반의 다양한 인식 및 추적 기술들이 소개되고 있다. 따라서 본 논문에서는 널리 활용되고 있는 특징점 기반의 매칭 및 추적의 다양한 핵심 요소 기술 (특징점 추출, 특징점 기술, 특징점 매칭 및 추적)에 대한 최신 동향을 분석하고, 본 한국과학기술연구원 연구팀이 수행한 모바일 증강현실 서비스 관련 사례 연구인 관광 지도 인식 및 추적 연구를 소개하고자 한다.
Residence time is defined as the time taken for a material in a system to leave the system. The residence time characteristics in shellfish aquaculture determine the dispersion of excretion from aquaculture farms, along with the supply of food by seawater exchange. In this study, we estimated the spatial distribution of average residence time in the shellfish farming area using a particle tracking model. As a result, a relatively short average residence time of about 20 days or less was calculated in most areas, but an average residence time of more than 40 days was calculated in the inner areas. Relatively long average residence times were calculated along the west coast compared to the east coast, with the longest average residence time of more than 50 days in the northwestern areas. It can be inferred that the disturbance of the benthic ecosystem caused by shellfish farms is likely to be large because of the relatively weak dispersion of excrement from shellfish farms located on the west coast, especially in the northwest region. This distribution of average residence time is important for understanding the potential effects of seawater exchange on the environmental sustainability of shellfish farms, along with the seawater circulation characteristics of Jaran Bay.
본 논문에서는 다양한 해상도의 카메라를 사용하는 감시 카메라 네트워크에서 각 사람을 추적하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 다수의 비겹침 카메라 상에서 사람 추적 시 기존에 사용되던 사람 특징 정보는 다양한 카메라 시야 조건에 쉽게 영향을 받는다. 이러한 한계를 극복하기 위해 제안하는 시스템은 외모 정보와 함께 얼굴 정보를 활용한다. 일반적으로 감시 카메라로 촬영하는 사람 영상은 해상도가 낮은 경우가 많기 때문에 추적을 용이하게 하기 위해 저해상도 얼굴에서도 유용한 특징을 추출할 수 있어야 한다. 제안하는 추적 방식에서 사람 얼굴 특징을 추출하기 위해 탐지된 얼굴을 정면화한 후 텍스쳐 기반의 특징을 추출한다. 또한 감시 카메라에 포착된 얼굴의 크기가 매우 작은 경우 얼굴을 확대하는 초해상도 기법도 함께 활용한다. 공개된 데이터셋인 Dana36을 이용하여 수행한 실험결과를 통해 제안된 알고리즘의 우수한 성능을 보여준다.
최근 위조 외국 선박이 국내항을 여러번 입출항한 경우가 있었다. 선박에는 국제해사기구(IMO)가 선박을 식별하기 위해 부여한 선박 고유 일련번호가 있으며 2004년 이후 건조된 모든 선박에 IMO 표시를 의무적으로 해야 한다. 대표적인 물류 플랫폼인 공항과 항만의 경우 보안체계가 필수적이지만 항만에서의 보안체계를 세우는 것은 어렵고 사각지대가 많아 보안체계의 미흡으로 인한 보안문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 딥러닝 객체인식 및 OpenCV를 이용하여 항만 보안시스템을 설계한다. 보안시스템 프로세스는 선박 입항시 객체 인식 후, 선박의 IMO번호를 추출하여 입항 기록이 있는 선박의 경우 특징점 매칭을 통해 동일한 선박인지 판단하고, 최초 입항 선박의 경우 입출항 DB에 선박 이미지 및 IMO번호를 저장한다. 본 논문의 시스템을 통해 항만보안시스템을 활용하여 입항 관리 인력 단축으로 인한 효율성 증가와 미허가 입항으로 발생하는 부대 비용 절감을 통한 항만 물류 업무 효율성 및 체계 개선과 보안시스템 도입을 통해 항만 보안을 강화할 수 있다.
본 논문에서는 지상파 DMB 대화형 서비스를 위한 BIFS 콘텐츠를 쉽고 편리하게 저작할 수 있도록 하는 BIFS 콘텐츠 저작 시스템에 대하여 소개한다. 지상파 DMB에서는 대화형 방송 서비스를 위하여 MPEG-4 BIFS 규격을 채택하고 있으며 이를 이용하여 다양한 형태의 대화형 멀티미디어 방송 서비스가 가능하다. 이러한 대화형 서비스 활성화되기 위해서는 다양한 형태의 대화형 콘텐츠의 원활한 공급이 선행되어야 한다. 지상파 DMB 대화형 방송 서비스를 위한 BIFS 콘텐츠는 많은 수의 노드(node), 라우트 (route) 및 기술자 (descriptor) 들의 조합으로 표현된다. 따라서, 지상파 DMB에서의 대화형 방송 서비스가 활성화되기 위해서는 MPEC-4 BIFS에 대한 기술적인 지식이 없는 경우에도 쉽고 편리하게 대화형 콘텐츠를 저작 할 수 있는 대화형 콘텐츠 저작 기술이 필수적이다. 본 논문에서 소개하는 지상파DMB 대화형 콘텐츠 저작 시스템은 지상파 DMB 규격 및 MPEG-4 BIFS 규격을 준수하도록 개발되었으며, 상기 규격에 대한 지식이 전혀 없는 일반 사용자들도 쉽고 편리하게 대화형 콘텐츠를 저작할 수 있도록 개발되었다. 따라서, 본 논문에서 소개하는 BIFS 콘텐츠 저작 시스템은 지상파 DMB를 통한 대화형 방송 서비스의 활성화에 크게 기여할 것으로 기대된다.
본 논문은 오디오를 동반한 방송 서비스에 있어서 기존의 단순 청취형의 오디오 서비스에서 탈피한 대화형의 객체 기반 3차원 오디오 방송 시스템의 구조를 설명한다. 객체기반 3차원 오디오 방송 시스템은 3차원 오디오 입력부, 3차원 오디오 편집/제작부, 3차원 오디오 부호화부, 3차원 오디오 복호화부, 3차원 오디오 장면합성부 및 3차원 오디오 재생부로 구성된다. 오디오 입력부에서는 3차원 배경음 객체와 독립적인 오디오 객체들을 획득한다. 편집/제작부에서는 오디오 객체들에 대한 3차원 음상정위 및 오디오 이미지 생성을 위한 파라미터를 설정하고, 이들을 조합하여 3차원 오디오 장면을 편집/제작한다. 부호화부에서는 장면정보와 오디오 객체들을 부호화하고, 복호화부에서는 오디오 객체들을 복원하고 장면정보를 획득한다. 장면 합성부에서는 장면정보와 오디오 객체들을 이용하여 오디오 장면을 구성한다. 3차원 오디오 재생부에서는 3차원 오디오 객체들 재생하고, 사용자의 제어신호를 이용한 대화형 기능을 구현한다.
본 논문에서는 내용 기반 음악 정보 검색에 MPEG-7에 정의된 오디오 서술자를 적용하는 방법을 제안한다. 특히 Pitch 정보와 timbral 특징들은 음색 구분을 용이하게 할 수 있어 음악 검색뿐만 아니라 음악 장르 분류 또는 QBH(Query By Humming)에 이용 될 수 있다. 이러한 방법을 통하여 오디오 신호의 대표적인 특성을 표현 할 수 있는 특징벡터를 구성 할 수 있다면 추후에 멀티모달 시스템을 이용한 검색 알고리즘에도 오디오 특징으로 이용 될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 방송 시스템에 적용하기 위해 영화나 드라마의 배경음악에 해당하는 O.S.T 앨범으로 검색 범위를 제한하였다. 즉, 사용자가 임의로 검색을 요청한 시점에서 비디오 컨텐츠로부터 추출한 임의의 오디오 클립만을 이용하여 그 컨텐츠 전체의 O.S.T 앨범 내에서 음악을 검색할 수 있도록 하였다. 오디오 특징 백터를 구성하기 위해 필요한 MPEG-7 오디오 서술자의 조합 방법을 제안하고 distance 또는 ratio 계산 방식을 통해 성능 향상을 추구하였다. 또한 reference 음악의 템플릿 구성 방식의 변화를 통해 성능 향상을 추구하였다. Classifier로 k-NN 방식을 사용하여 성능평가를 수행한 결과 timbral spectral feature 보다는 pitch 정보를 이용한 특징이 우수한 성능을 보였고 vector distance 방식으로는 특징들의 비율을 이용한 IFCR(Intra-Feature Component Ratio) 방식이 ED(Euclidean Distance) 방식보다 우수한 성능을 보였다.
지체시간은 중요한 수문학적 응답특성 중의 하나로서, 유역의 형태적 특성으로부터 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 일반적으로 유역의 형상은 집수평면에 대한 각종 형상디스크립터를 통하여 표현할 수 있다. 본 논문에서는 최근 집수평면에 대한 새로운 형상지수로서 Moussa(2003)에 의하여 제안된 등가타원의 기하학적 특성을 지체시간 해석에 적용하였다. 강우-유출 관측자료의 지체시간은 Nash(1960)의 적률법을 이용하여 추정하였고. 우리나라의 3개 유역에 대한 사례분석을 통하여, 유역의 형태적 특성과 지체시간 사이의 관계를 분석하였다. 또한 상류지역으로부터 하류지역까지 등가타원의 형상이 변환되어 가는 양상을 고찰하였다. 그 결과, 등가타원을 기반으로 한 신집수형상디스크립터 a+b 및 $a+b+{\epsilon}OM$와 지체시간 사이에는 비교적 양호한 상관관계가 존재함을 확인할 수 있었고 등가타원의 형상은 하류방향을 따라 인의 형태로 접근해 감을 알 수 있었다. 또한 불규칙한 평면의 형상을 표현하기 위한 밀집도의 개념을 적용해 보고자 시도하였다.
주문형 게임 서비스는 서버에서 실행하는 게임을 동영상 부호화하여 클라이언트에 전송하고, 클라이언트에서 비디오 복호화를 통해 게임을 즐길 수 있게 해 준다. 다수의 사용자가 네트워크상에서 실시간 게임 서비스를 즐기기 위해서는 초고속 게임 인코더가 필요하다. 본 논문에서 제안한 방법은 장면 기술자를 정의하고, 이를 게임 영상을 부호화하는 부호화기에 부가적인 정보로 입력함으로써 움직임 예측, 율 왜곡 최적화와 같은 복잡도가 높은 부호화 과정을 생략하여 부호화기를 고속화한다. 장면 기술자를 움직임 벡터로 사용하고, 장면 기술자를 이용하여 매크로블록 모드를 결정해 부호화기를 고속화한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위해 H.264/AVC의 오픈 소프트웨어인 x264와 비교한 결과, x264에 어셈블리 코드가 포함되지 않은 경우에 대해서 약 192%의 부호화 속도 향상을 확인하였고, x264에서 일부 모듈에 대해서 어셈블리 최적화를 반영한 결과에 대해서는 86%의 부호화 속도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 부호화기의 고속화 결과 60 FPS의 부호화 속도를 넘어 주문형 게임을 실시간으로 수행할 수 있게 되었다.
본 논문은 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 기술자를 이용한 매칭 방법을 개선하여 고해상도영상에서 보다 많은 매칭쌍(tie points)을 추출함으로써 고해상도영상 자동기하보정의 결과향상을 목적으로 한다. 이를 위해 기준(reference)영상과 대상(sensed)영상의 특징점(interest points)간의 위치관계를 추가적으로 이용하여 매칭쌍을 추출하였다. SIFT 기술자를 이용하여 어핀(affine)변환계수를 추정한 후, 이를 통해 대상영상의 특징점 좌표를 기준영상 좌표체계로 변환하였다. 변환된 대상영상의 특징점과 기준영상의 특징점간의 공간거리(spatial distance)정보를 이용하여 최종적으로 매칭쌍을 추출하였다. 추출된 매칭쌍으로 piecewise linear function을 구성하여 고해상도 영상간 자동기하보정을 수행하였다. 제안한 기법을 통하여, 기존 SIFT 기법에 의해 추출한 결과에 비해 영상 전역에 걸쳐 고르게 분포된 다수의 매칭쌍을 추출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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