본 논문은 복잡한 도로 환경에서 차선을 정확하게 찾는 실시간 차선 검출법을 보인다. 기존의 많은 방법들은 대게 후처리 과정에서 차선 안쪽에 존재하는 잡음을 찾아 차선의 위치를 찾지만, 제안하는 방법은 특징 추출 단계에서 가능한 많은 잡음을 제거하므로 후처리 과정에서 검색 영역을 최소화한다. grid기반 모폴로지 연산은 우선 관심영역을 능동적으로 생성한 후, 모폴로지의 닫기 연산을 통해 에지 들을 연결한다. 그리고 방향성 에지 연결 기법을 통하여 유효한 방향에지를 찾고 사전에 구해진 영상 내 차선의 높이와 두 차선 간의 폭 관계를 이용하여 두 개의 차선을 군집화한다. 마지막으로 차선의 색상은 YUV색상 공간에서 두 개의 연결된 에지 안쪽을 검사하여 Bayesian확률 모델을 사용하여 추정한다. 제안하는 방법의 실험 결과는 다수의 불필요한 에지 군집이 존재하는 복잡한 도로 환경에서 효과적으로 도로 에지를 감별하였으며, 제안하는 알고리즘은 해상도 $320{\times}240$ 영상으로 10ms/frame의 속도에서 약92%의 정확도를 보였다.
착륙선의 진입-하강-착륙 과정에는 많은 환경적 및 기술적 어려움이 수반된다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 방안으로, 최근 착륙선에는 지형상대항법 기술이 필수적으로 고려되고 있다. 지형상대항법은 하강하는 착륙선에서 수집되는 Inertial Measurement Unit (IMU) 데이터 및 영상 데이터를 기 구축된 참조 데이터와 비교하여 착륙선의 위치 및 자세를 추정하는 기술이다. 본 논문에서는 화성에서 활용할 지형상대항법 기술을 개발하기 위해 그 핵심 기술 요소로서 하강 데이터셋 생성 및 랜드마크 추출 방법을 제시한다. 제안방법은 화성착륙 시뮬레이션 궤적정보를 이용하여 하강하는 착륙선의 IMU 데이터를 생성하며, 이에 맞추어 고해상도 정사영상지도 및 수치표고모델로부터 ray tracing 기법을 통해 하강영상을 생성한다. 랜드마크 추출은 텍스쳐 정보가 부족한 화성 표면의 특성을 고려하여 영역 기반 추출 방식으로 이루어지며, 정합 정확도와 속도 향상을 위해 탐색영역 축소가 수행된다. 하강영상 생성 방법의 성능분석 결과는 제안방법으로 촬영 기하학적 조건을 만족시키는 영상 생성이 가능함을 보여주었으며, 랜드마크 추출 방법의 성능분석 결과는 제안방법을 통해 수 미터 수준의 위치 추정 정확도를 담보하면서 동시에 특징점 기반 방식만큼의 처리속도 확보가 가능함을 보여주었다.
3차원 등록은 서로 다른 좌표계를 갖거나 좌표계가 없는 데이터를 기준 좌표계로 일치시키는 과정으로 사진측량의 절대표정, 정밀도로지도 제작을 위한 데이터 결합 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 3차원 등록은 점을 이용하는 방법과 선형을 이용하는 방법으로 구분이 된다. 점을 이용할 경우 서로 다른 공간해상도를 갖는 경우 동일한 공액점을 찾기 어려운 문제가 있다. 이에 반해 선형을 이용할 경우 공간해상도가 다른 경우 뿐만 아니라 점군 형태의 데이터에서 시작점과 끝점이 같지 않은 공액의 선형을 이용하여 3차원 등록이 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 선형을 이용하여 3차원 등록을 수행하기 위해서 쿼터니언을 이용하여 두 데이터 간의 3차원 회전각을 결정한 후 축척과 3차원 이동량을 결정하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법의 검증을 위해 실내에서 구축한 선형과 실외 환경의 지상 모바일매핑시스템을 통해 취득한 선형을 이용하여 3차원 등록을 각각 수행하였다. 실험결과, 실내 데이터를 이용한 경우 축척을 고정한 경우와 고정하지 않은 경우 평균제곱근오차는 각각 0.001054m와 0.000936m로 나타났다. 실외 데이터를 이용하여 500m 구간에서 3차원 변환을 수행한 결과 6개의 선형을 이용하였을 경우 평균 제곱근오차는 0.09412m로 나타났으며 정밀도로지도 제작을 위한 정확도를 만족하는 것을 알 수 있었다. 또한, 선형의 개수를 변화시킨 실험에서 9개 이상의 선형을 이용할 경우도 평균제곱근오차의 변화가 크지 않은 것을 통해 높은 정확도의 3차원 변환을 위해 9개의 선형으로도 충분한 것을 알 수 있었다.
최근에 Fletcher의 HSR (human speech recognition) 이론을 기초로 한 다중대역 (multi-band) 음성인식이 활발히 연구되고 있다. 다중대역 음성인식은 주파수 영역을 다수의 부대역으로 나누고 별도로 인식한 뒤 부대역들의 인식결과를 부대역 신뢰도로 가중 및 통합하여 최종 판단을 내리는 새로운 음성인식 방식으로서 잡음환경에 특히 강인하다고 알려졌다. 잡음이 정상적인 경우 무음구간의 잡음정보를 이용하여 부대역 신호대 잡음비(SNR)를 추정하고 이를 가중치로 사용하기도 하였으나, 비정상잡음은 시간에 따라 특성이 변하여 부대역 신호대 잡음비를 추정하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 깨끗한 음성으로 학습한 은닉 마코프 모델과 잡음음성의 통계적 정합에 의해 각 부대역에서 모델과 잡음음성 사이의 거리를 추정하고, 이 거리의 역을 부대역 가중치로 사용하는 ISD (inverse sub-band distance) 가중을 제안한다. 1500∼1800㎐로 대역이 제한된 백색잡음 및 클래식 기타음에 대한 인식 실험 결과, 제안한 방법은 정상 및 비정상대역제한잡음에 대하여 부대역의 신뢰도를 효과적으로 표현하며 인식 성능을 향상시켰다.
로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다 본 논문에서는 스케일 불변 특정을 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특정을 갖는 고급의 영상 특정을 구하여 맹 빌딩과 위치 추정을 수행한다. 먼저, 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 적용하여 천정영역과 벽영역으로 분할한다 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특정점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특정점들을 구하고 이미 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맴에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩과정에서 매칭되는 점들을 찾을 때 동시에 수행되어 진다. 그리고 임의의 위치에서 기존의 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾음으로서 위치 추정이 행해지며 동시에 기존의 맵 데이터베이스의 특정점들을 갱신하게 된다. 제안한 방법은 $50m^2$의 영역에 대해 맵 빌딩을 2 분내에 수행할 수 있었으며, 위치의 정확도는 ${\pm}13cm$, 위치에 대한 로봇의 자세(각도)는 ${\pm}3$도의 오차를 갖는다.
본 논문은 영화 장르마다 나타나는 클라이맥스 패턴이 다름을 활용하여 사용자의 디바이스 내에 저장되어 있는 이미지들을 하나의 영상으로 자동생성해주는 애플리케이션 개발을 소개한다. 영화의 장르 특성 분류는 국내 영화 드라마, 액션, 공포와 국외 영화 드라마, 액션, 공포 장르를 분석하여 클라맥스 패턴 모델형을 만들었다. 클라이맥스 패턴은 영화의 특정 씬 부분에서 샷사이즈의 변화, 샷의 길이, 인서트샷 사용의 빈도를 특성 요소로 하였고, 결과를 시각화하였다. 장르별 시각화된 모델을 Firebase DB를 활용하는 템플릿으로 개발하였다. 사용자의 디바이스에 저장된 이미지를 선택하여 장르별 템플릿으로 개발된 클라이맥스 패턴 모델과 매칭하였다. 짧은 영상이지만 장르의 특성이 반영되어 감성스토리 영상을 자동생성할 수 있는 것이 본 애플리케이션의 특징이다. 최근 유튜브, 네이버와 같은 플랫폼 사업자들은 사용자가 스마트폰으로 직접 촬영한 사진이나 영상을 활용하여 자동으로 영상을 생성해주는 애플리케이션들을 매년 업그래이드하고 있으나, 영화와 같이 장르 특성을 갖는다거나, 스토리가 보이는 영상생성 기술을 포함한 애플리케이션은 아직 미흡하다. 제안한 자동영상편집은 감성전달이 가능한 영상편집 애플리케이션으로써의 발전 가능성이 있다고 예측한다.
3000년 전 이집트에서 인류 최초의 포스터가 등장한 이후 인쇄술의 발명과 문명의 발전으로 포스터 제작기술이 가속화 되었다. 이에 발맞추어 포스터의 표현 또한 단순 문자 배열에서 예술적 감성을 함께 표현하려는 시도로 발전되었으며, 이제는 전문 디자이너의 영역으로 자리 잡은 하나의 예술 형식이 되었다. 하지만 포스터의 표현 방식에 대한 기술적 변화는 이차원적 발전에 머무르고 있으며, 현대의 멀티미디어를 기반으로 하는 ICT 환경변화와는 무관한 듯 인쇄에만 의존하고 있는 상황이다. 특히, 수많은 종류의 포스터 가운데 유일하게 영상물을 대상으로 하는 영화 포스터의 양식이 아직도 종이인쇄에 그치고 있고, 지금까지 여러 시도는 있어 왔지만 영화계는 여전히 ICT 접목에 대해서는 전혀 고려치 않는 듯 같다. 이 연구는 영화포스터의 대상이 영상물을 다루고 있다는 특징으로부터 시작하여 영화의 동적 이미지를 정적 포스터에 접목시키기 위해 증강현실을 도입하는 시도를 하였다. 국내 한 대학의 영상디자인전공 졸업작품에서 학생들의 영상작품홍보를 위한 각 작품들의 포스터를 일반 상업영화 포스터 형식으로 디자인하여 인쇄하였으며, 이 중 증강현실 적용에 적합하다고 판단되는 6작품을 선별하여 증강현실을 도입하고 전시하였다. 모바일 디바이스를 통해 포스터와 정합되어 나타나는 콘텐츠는 영상물의 한 장면이 포스터 위에서 재현되지만, 원래 포스터가 표현하고 있는 텍스트 정보 등은 그대로 유지되도록 하여, 마치 영화 "해리포터"에서 등장한 현상수배 포스터와 같이 움직이는 포스터를 구현할 수 있었다. 본 증강현실 포스터 제작을 위해 두 가지 다른 형식으로 제작된 기존 상업영화의 포스터에 증강현실을 도입해 봄으로써 AR 콘텐츠의 특징을 배가시킬 수 있는 방법을 찾아 본 작품에 적용할 수 있었다. 이를 통해 AR 표현이 적합한 포스터디자인을 알 수 있었으며, 증강현실 콘텐츠 제작의 정합과정에서 증강현실의 안정적 구동을 위한 기술적 표현에 대해 정리할 수 있었다.
이글은 강증산 생애 관련 『전경』(1974) 구절들에 맞춰, 이상호가 1926년에 편찬한 강증산에 대한 최초의 추보식 기록인 『증산천사공사기』(1926)에 수록된 연월일 표기와 그 내용이 어떤 관계에 있는가를 살펴볼 목적으로 진행되었다. 전체 『전경』의 각 편(編)별 기록을 연대기에 토대해서 볼 때 각 편들에 두 개의 큰 양상이 나타나고 있음을 볼 수 있다. 그것은 연대기적으로 기록된 편과 그렇지 않은 편이다. 행록, 공사, 교운, 권지 1장은 추보식 연대기 기록으로 명확히 볼 수 있다. 그러나 교법은 전 편에서 연도가 있는 구절이 총 11개, 제생 편은 2개, 예시 편은 5개로 나타나 연대기적 기록으로 보기 어렵다. 『전경』의 내용은 목차별로 되어있다. 이를 연도별로 편찬된 『증산천사공사기』의 내용과 비교해보면 구절들의 대부분이 연도가 같게 나타나고 있다. 그러나 그 구절 가운데는 같은 구절의 내용인데 서로 다른 연도로 되어 있는 것도 보인다. 새로운 시기의 구절이 나타나기도 한다. 구절에 한 편에는 없는 새로운 내용이 가미되기도 했음을 알 수 있다. 두 문헌에서 같은 내용의 구절이 다르게 연월일이 기록된 것은 추가적으로 복합적 관점에서 다양한 면으로 그 정확한 시기를 찾는 고찰이 필요하다. 크게 보아 주제별로 되어있는 『전경』을 연도별로 정리해서 그 양상을 살펴본 결과는 강증산의 생애에 대한 추보식 정리를 통해 각 편을 통합해서 좀 더 보충적으로 강증산의 행적에 대해 일목요연하게 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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