한국의 애니메이션은 디지털 영상시대에 국가 전략 산업이란 이름 아래 명칭과 개념의 통일된 코드도 없이 지난 수년 동안 세계 최고 수준의 인프라가 형성되었다. 비교육적이고 경박한 문화에서 각광 받는 돈벌이로 현대의 시대성과 가장 밀착된 표현 형식으로 새롭게 평가 받고 있는 것이 디지털 애니메이션이다. 지난 30년 동안 대중 영상 매체에서 접한 애니메이션은 거의 전부 만화 영화였다. 결코, 예술로서 존중하지 않지만 늘 가까이 두고 기호품과 같은 만화 영화는 예술성과 문화성과는 별개로 자연스럽게 두터운 매니아 계층을 확보했다. 본 논문은 교육을 목적으로 하는 모바일 컨텐츠를 위한 애니메이션 알고리즘을 제안하고 이것을 이용하여, 가상 패류 박물관, 가상 화석 박물관을 설계 및 구현 하였고 1000여 가지의 동작표현 컨텐츠를 구축하였다. 사용자들은 상호 작용에 의해서 애니메이션 객체를 360도 회전시키거나 축소, 확대 등이 가능하다.
디지털 정보화 시대에서 영상은 여러 매체에서 필수적으로 이용되며, 에지는 영상에서 물체의 크기, 위치, 방향 등을 포함하는 중요한 특징 정보이다. 이러한 에지를 검출하기 위한 여러 연구들이 국내외에서 진행되고 있다. 기존의 에지 검출 방법들에는 고정된 가중치 값을 적용하는 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian, LoG 등이 있다. 이와 같은 기존의 에지 검출 방법들은 고정된 가중치 마스크를 영상에 적용하기 때문에 에지 검출 특성이 다소 미흡하게 나타난다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해, 모폴로지에서 bottom-hat 변환과 열기 연산을 이용하여 영상을 개선하고 마스크 기반의 기울기를 구한 후 에지를 구하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해, 기존의 Sobel, Roberts, Prewitt, Laplacian, LoG 에지 검출 방법들과 비교하여 시각적 영상을 나타내었고, 각각의 영상을 기준으로 하는 MSE 값을 구하여 유사성을 비교하였다.
본 논문에서는 TFT-LCD에 사용되는 편광 필름(polarized film)의 제작 과정 중 최종 단계에서 수행되는 필름의 결함 검출 및 결함 유형을 판정하기 위한 필름 결함 검출 시스템(Film Defect Inspection System: FDIS)을 설계하고 이를 구현하였다. 제안한 시스템은 영상 세그멘테이션 기법을 이용하여 편광 필름 영상으로부터 결함을 검출하였고, 검출된 결함의 영상을 분석하여 결함 유형을 판정할 수 있도록 설계되었다. 결함 유형의 판정은 결함 영역의 형태적 특성 및 질감(texture) 등의 특징을 추출하여 템플리트(template) 데이타베이스에 저장된 기준(reference) 결함 영상과 비교함으로써 수행된다. FDIS를 이용한 실험 결과, 테스트 영상에서 모든 결함 영역을 빠른 시간 안에 (평균 0.64초), 정확히 검출하였으며(Precision 1.0, Recall 1.0), 결함 유형을 판정하는 실험에서도 평균 Precision 0.96, Recall 0.95로 정확도가 매우 높은 것을 관찰할 수 있었다. 또한 회전 변형을 적용한 경우의 결함 유형 검출 실험에서도 평균 Precision 0.95, Recall 0.89로 제안한 기법이 회전 변환에 대하여 견고함을 보여 주었다.
볼록거울을 사용하여 CCTV시스템을 만들면 카메라 수를 줄이는 효과가 있다. 이 경우 볼록거울 영상은 횐 영상이므로 평면영상처럼 변환해야 한다. 이 경우에, 중앙에 비추인 영상은 평면 영상으로 변환 후에도 왜곡이 거의 없지만 거울의 테두리 부근에서 얻은 영상을 변환하면 왜곡이 심하게 나타나서 영상 내의 물체를 식별하기가 어려워진다. 이는 볼록거울의 특성으로, 입사각이 겹쳐지면서 생기는 영상 겹침이 일어나기 때문이다. 거기에다 먼 곳에서 오는 빛의 산란과 그로 인한 블러링이 영상을 왜곡 시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 이러한 왜곡을 극복하기 위해 편이 등고선 확장 방법과 비선형 파동방정식의 후진대입 해를 이용하여 빛의 산란효과를 줄이는 방법을 제안한다. 보통의 선형적 방법으로는 주파수 영역에서 푸리에 변수가 겹치는 신호로부터 블러드 노이즈를 분리해 낼 수가 없음은 알려져 있다. 그러나 비선형 변분법적 공식을 사용하면 그 블러드 노이즈 제거에 큰 효과를 볼 수 있다. 본 논문의 제안요소는 이 변분법적 공식을 사용하기 전에 편이 등고선 확장정리를 사용하여 영상겹침을 줄이고 파동방정식을 사용하여 산란효과를 줄이는 방법을 사용하는 것이다. 제안 결과를 분석하기 위해 PSNR값을 조사하였더니 파동방정식을 사용한 결과가 사용하지 않은 기존결과에 비해 4dB정도 개선된 값을 보였다.
최근 군사적 목적으로 제작된 드론의 활용이 일반적인 용도로 그 사용처가 확대되고 있다. 콘텐츠 제작에 있어 드론이 활발하게 사용되고 있는데 특히 영상 촬영 분야에서 가장 눈에 띄게 나타나고 있다. 본 논문에서는 드론에서 촬영된 2차원 영상 데이터를 이용하여 포인트 클라우드 및 3차원 모델을 생성하고 메쉬 데이터를 3차원 라이브러리로 모듈화한 플랫폼을 개발한다. 이를 위하여 먼저 드론을 이용하여 2차원 영상 데이터를 취득하고, 취득된 2차원 영상 데이터를 기반으로 하여 포인트 클라우드를 생성하고, 추출된 포인트 클라우드를 3차원 메쉬 데이터로 변환한 후 변환되어진 3차원 데이터를 다양한 분야에 활용될 수 있도록 서비스 라이브러리 플랫폼을 개발한다. 본 논문에서 개발된 플랫폼은 촬영된 데이터를 3차원 데이터로 변환하여 영화, 드라마, 다큐멘터리 등의 제작 시에 특수 영상을 위한 실제 세트 제작 비용 절감 및 시간을 단축 할 수 있고, 실감 미디어 및 특수 영상, 전시 영상 분야의 디지털 콘텐츠 제작 전문 인력 창출에 기여 할 수 있다.
3D 프린팅은 최근 다양한 분야에서 활용 되고 있다. 다양한 활용 분야 중 사람의 얼굴을 3D 프린팅을 위해서는 먼저 3D 얼굴 데이터를 생성해야 한다. 3D 얼굴 데이터 획득을 위해 레이저 스캐너 등이 활용되고 있으나 스캔 중에 사람이 움직이면 안 되는 제약이 있다. 본 논문에서는 단일 영상 기반의 3D 얼굴 모델링 방법과 생성된 3D 얼굴을 가상 성형 등에 쓰일 수 있도록 얼굴 변형 시스템을 제안한다. 3D 얼굴 데이터 생성을 위해 3D 얼굴 데이터베이스로부터 특징점들을 정의하였다. 단일 얼굴 영상으로부터 얼굴을 특징점을 추출 한 후 3D 얼굴 데이터베이스로부터 정의된 3D 얼굴 특징점과 대응하여 입력 얼굴 영상의 3D 얼굴을 생성한다. 3D 얼굴 생성 후에 가상 성형 등의 용도를 위해 얼굴 변형 부분을 적용하였다.
무선 인터넷의 발전으로 인해 모바일 단말기를 통해 제공되는 데이터 서비스의 중요도가 높아져 가고 있다. 하지만 모바일 단말기의 종류 및 통신사에 따라 지원 가능한 콘텐츠의 타입이 각기 다르기 때문에 모바일 단말기용 콘텐츠를 단말기와 통신사의 특성에 맞춰 따로 제작해야 하는 문제점이 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 접속하는 단말기 및 통신사의 타입에 따라 콘텐츠를 자동으로 변환해주는 변환기들이 개발되어 사용되고 있다. 그럼에도 불구하고 이렇게 실시간으로 자동변환해 주는 변환기는 변환에 따르는 시간이 소요되기 때문에 서비스 응답시간이 늦어진다는 치명적인 단점이 있다. 본 논문에서는 실시간 이미지 변환을 최소화하기 위한 이미지 캐시를 교체하는 방법을 제시한다. 또한 콘텐츠를 모바일 단말기의 특성에 맞춰 미리 변환하는 방법과 실시간으로 변환하는 방법을 혼합하여 미리변환에 따른 저장 공간의 낭비와 실시간 변환에 따른 응답시간의 지연을 해결하고자 한다.
비 자성 금속 screw를 이용한 고정술을 시행한 환자를 대상으로 검사하는 자기공명영상에서는 자장의 기하학적 변형을 일으켜 영상에 자화율 인공물을 유발시킨다. 이에 본 연구에서는 자화율 인공물 발생 시 주파수 경사 방향 변환에 따른 영상의 왜곡 정도를 비교, 확인하고자 하였다. 우선 티타늄 성분의 비 자성 금속 screw을 삽입한 자체 팬텀을 제작하여 관심영역을 설정하고 주파수 경사 방향을 축상면에서는 전측-후측을 우측-좌측 방향으로 변환하였고 관상면에서는 우측-좌측을 위측-아래측으로 변환하였고 시상면에서는 상측-하측을 전측-후측으로 변환하여 관심영역의 왜곡 정도를 비교, 관찰 하였다. 결과적으로 주파수 경사 방향을 변환 하였을 때 관심 영역의 왜곡차이를 확인 할 수 있으며 향후 경사 방향을 적절하게 변경함으로써 진단적 효율을 높일 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 교통 신호등 영역 검출을 포함한 교통 신호등 외곽 부분과 신호등 색을 자동으로 판별하여 사용자에게 알려주는 교통 신호등 자동 판별 시스템 구현을 제안하였다. 본 논문은 교통 신호등색을 정확하게 검출하기 위하여 교통 신호등색에 해당하는 파장 범위를 설정하고, 색상 성분을 분할하였다. 색상 성분을 통해 교통 신호등색(빨강 주황 녹색)을 검출하며 배경부분은 그레이 영상으로 변환한다. 다음으로 웨이브렛 변환 알고리즘을 사용하여 다양한 환경에서 신호등 영역을 검출할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 또한, 교통 신호등 인식 부분은 CBIR(Content-Based Image Retrieval)기반에서 캐니 에지 연산자와 허도로프 매칭 알고리즘의 특성을 적용한 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 교통 신호등이 첨가되어 있는 조명, 배경 등이 다양한 영상을 대상으로 실험하며, 기존 알고리즘과 비교하여 제안 알고리즘의 성능이 향상되었음을 확인하였다.
A lane detection based on a road model or feature all need correct acquirement of information on the lane in a image, It is inefficient to implement a lane detection algorithm through the full range of a image when being applied to a real road in real time because of the calculating time. This paper defines two searching range of detecting lane in a road, First is searching mode that is searching the lane without any prior information of a road, Second is recognition mode, which is able to reduce the size and change the position of a searching range by predicting the position of a lane through the acquired information in a previous frame. It is allow to extract accurately and efficiently the edge candidates points of a lane as not conducting an unnecessary searching. By means of removing the perspective effect of the edge candidate points which are acquired by using the inverse perspective transformation, we transform the edge candidate information in the Image Coordinate System(ICS) into the plane-view image in the World Coordinate System(WCS). We define linear approximation filter and remove the fault edge candidate points by using it This paper aims to approximate more correctly the lane of an actual road by applying the least-mean square method with the fault-removed edge information for curve fitting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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