본 논문에서는 칼라 세그멘테이션, 에지 정합, 지각적 그룹핑 등을 사용하여 Lidar 데이터와 광학 영상의 정보 융합에 의한 새로운 구조물 검출 및 복원 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 두 가지 단계로 구성된다. 첫 번째로, 항공 Lidar 데이터로부터 초기 구조물 추출 결과와 영상의 칼라 세그멘테이션 결과를 사용하여 coarse building boundary를 추출한다. 두 번째로, coarse building boundary와 에지 정합 및 지각적 그룹핑에 의해 보다 정밀한 구조물 추출 결과인 precise building boundary를 추출한다. 본 논문에서 제안하는 알고리듬은 보다 신뢰성 있는 구조물 검출을 위해, 광학 영상으로부터 칼라 정보를 사용한다. 이를 통해, Lidar에 의해 획득된 붕괴된 형태의 구조물 외곽선을 보완한다. 또한, 인공지물의 특징으로서, 에지의 직선성 및 다면체 형태의 지붕모양을 반영함으로써 신뢰성 있는 구조물을 검출한다. 다중 센서 데이터에 대한 실험은 제안하는 알고리듬이 Lidar 단일 센서 결과에 비해 정밀하고 신뢰성 있는 결과를 보여준다.
카메라의 시선 방향에 따라 다른 영상을 생성하는 3차원 물체를 2차원 영상만으로 인식하는 것은 어려운 일이다. 특히 영상 생성 시 강한 투영변환(perspective transformation) 이 발생할 경우 투영된 물체의 이미지에 대한 국소 특징을 정의하는 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 알고리즘은 물체 인식에 한계가 있다. 본 논문에서는 3차원 물체를 하나의 특정 축을 중심으로 회전시키면서 얻은 복수의 영상을 학습 데이터로 활용한 물체인식 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하여 복수 영상의 특징 점들을 하나의 특징 공간으로 합성하고 영상들 간의 기하학적인 관계를 이용하여 중복된 영역을 제거한 모델을 생성하면 임의의 3차원 회전이 적용된 물체를 인식할 수 있다. 실험에서는 알고리즘의 유용성을 먼저 확인하기 위해 조명조건과 카메라의 위치를 일정하게 유지하였다. 이 방법에 의해 SIFT 알고리즘만으로 인식이 힘들었던 3차원 물체의 다양한 외관(appearance) 인식이 가능하게 되었다.
본 논문에서는 다중 표현(Multiple Description)과 비트율-왜곡 연산자(rate-distortion operator)를 이용하여 에러가 발생하기 쉬운 환경에서 사용될 수 있는 강인한 동영상 압축 알고리듬을 제안한다. 하나의 비디오 스트림을 두 개의 연관된 표현 (description)으로 나누기 위해 과잉 비트율-왜곡(redundancy rate-distortion : RRD) 기준을 사용하였다. 제안하는 방법은 새로 추가한 비트율-왜곡 연산자와 새로 제안된 최적화 방법을 통해 기존의 RRD 기반 방법들보다 최적화 성능을 향상시킬 수 있다. 또한 실질적인 에러 환경을 고려한 새로운 왜곡 측정법(distortion measure)을 정의하였다. 제안하는 다중 표현 동영상 압축기는 H.263 표준을 기반으로 하기 때문에 각각의 표현은 H.263 표준 디코더를 사용하여 독립적으로 디코딩 될 수 있다. 또한, 기존의 방법과는 달리 손실된 표현에 대한 복잡한 예측과정이 없어도 간단한 병합 과정을 통해 여러 개의 표현을 하나의 스트림으로 디코딩 할 수 있다. 모의 실험 결과, 제안하는 다중 표현 동영상 압축 방법은 기존의 다중 표현 분할(multiple description split) 방법보다 모든 비트율에서 더 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.
본 논문에서는 다시점 비디오의 카메라 특성 불일치에 따른 시점간 비정합 문제를 해결하기 위한 보상 알고리즘을 제시한다. 시점간 비정합은 다시점 영상의 융합을 어렵게 할 뿐 아니라 압출 효율의 저하를 가져온다. 따라서 이를 보상하기 위한 전처리 기술은 다시점 부호화기의 성능 개선에 있어 필수적이다. 우선, 광-전 전달 특성의 불일치에 의한 다시점 카메라 출력신호의 비정합이 이득과 오프셋의 1차원 모형으로 근사화 될 수 있음을 보인다. 그리고 겹침 영역 검출에 기반한 새로운 시점간 비정합 파라미터 추정 및 보상 알고리즘을 제시한다. Rectify 된 다양한 스테레오 영상을 대상으로 한 모의실험을 통해 제안 알고리즘이 기존 방법에 비해 시점간 비정합을 더욱 정확하게 보상함을 보인다.
본 논문에서는 실 도로 환경에서 획득한 영상으로부터 도로 영역을 추적하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 이전 처리 결과로부터 미리 알려진 정보를 이용하여 현재 영상에서 도로를 검출하고 추적하는 방법이다. 제안된 방법은 시스템의 효율을 위해 연속적인 입력 영상에서 하위 60%이내에 도로가 있다고 가정하여 관심의 대상이 되는 영역(Region of Interest, ROI)을 설정하고 이 영역에서만 도로를 검출하고 추적한다. 최초 분할은 플러드필 알고리즘(Flood-fill algorithm)을 수행한 결과로부터 주위 영역과의 유사성을 평가한 후 병합하여 분할한다. 사전 정보로 사용되는 이전 영상에서 분할 결과에서 시드점(Seed Point)을 추출하고 이 시드점을 기준으로 현재 영상을 분할한다. 이전 영상에서 분할된 도로 영역과 현재 영상에서 분할된 결과를 변형된 자카드 계수(Jaccard coefficient)를 이용한 유사도 측정 결과에 따라 다음 영상에서 도로영역을 정제하고 추적한다. 연속적인 입력 영상을 대상으로 실험한 결과는 잡음이 존재하는 영상에서도 도로를 추적하는데 효과적임을 보여준다.
공급처 s와 수요처 t, 호가 수용량을 갖고 있는 방향 그래프 망 $D=(N,A),n{\in}N,a=c(u,v){\in}A$에 대해, 공급처 s에서 수요처 t로의 최대 흐름양은 N을 $s{\in}S$와 $t{\in}T$의 집합으로 분리시키는 최소절단값이 결정한다. 최소절단을 찾는 대표적인 알고리즘으로는 수행복잡도 $O(NA^2)$의 Ford-Fulkerson이 있다. 이 알고리즘은 가능한 모든 증대경로를 탐색하여 병목지점을 결정한다. 알고리즘이 종료되면 병목지점들의 조합으로 N=S+T의 절단이 되는 최소 절단을 결정해야 한다. 본 논문은 S={s}, T={t}를 초기값으로 설정하고, 망의 최대 수용량 호 $_{max}c(u,v)$를 인접한 S나 T로 병합시키고 절단값을 구하는 최대인접병합 알고리즘을 제안하였다. 최대인접병합 알고리즘은 n-1회를 수행하지만 알고리즘 수행 과정에서 최소절단을 찾는 장점을 갖고 있다. Ford-Fulkerson과 최대인접병합 알고리즘을 다양한 8개의 방향 그래프에 적용한 결과 제안된 알고리즘은 수행복잡도 O(N)인 n-1회 수행 과정에서 최소절단을 쉽게 찾을 수 있었다.
We developed a three dimensional Navier-Stokes code based on the level set method to simulate two phase flows with high density ratio. The Navier-Stokes equations with consideration of the surface tension effects are solved by using SIMPLE algorithm on a non-staggered grid. The present code is validated by simulating two test problems. First one is to simulate a rising bubble inside a cube. The thickness of the interface of the bubble is shown to affect the pressure distribution around the interface. As the thickness decreases, the pressure field around the interface becomes more oscillatory. As the bubble rises, a ring vortex is shown to form around the interface and the bubble eventually develops into an ellipsoidal shape. Merge of two bubbles inside a container is secondly tested to show the robustness of the present code for two phase flow simulation. Numerical results show stable and reliable behavior during the process of merging of two bubbles. The velocity and pressure fields around the interface of bubbles are shown oscillation free during the merging of two bubbles.
A computer vision system for robot is developed which can recognize a variety of two dimensional complex objects in gray level noisy scenes. the system is also capable of determining the position and orientation of the objects for robotlc manipulation. The hardware of the vision system is developed and a new edge tracking technique is also proposed. The linked edges are approximated to sample line drawing by split and merge algorithm. The system extracts many features from line drawing and constructs relational structure by the concave and convex hull of objects. In matching process, the input obhects are compared with the objects database which is formed by learning ability. Thelearning process is so simple that the system is very flexible. Several examples arc shown to demonstrate the usefulness of this system.
기존 Hough transform을 이용한 타원 검출의 수행 속도와 개수의 추정을 개선하기 위해 본 논문에서는 선분 세그먼트 기반 Randomized Hough Transform (RHT)을 제안한다. 제안하는 방법은 에지 영상을 선분 세그먼트 단위로 분할한 후 임의의 선분 세그먼트 쌍을 RHT를 이용해서 타원을 추정하여 병합여부를 판단한다. 이와 같이 선분 세그먼트 단위로 RHT를 적용하면 적은 반복수행으로 타원을 추정할 수 있으며 복잡한 에지 영상에서도 보다 정확한 타원의 개수를 추정할 수 있다. 제안된 방법의 효율성은 계산속도 및 타원검출의 정확도로 평가하였으며 다양한 입력영상에 대한 실험을 통해 입증하였다.
XML은 다양하게 응용할 수가 있어 여러 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나 이러한 응용들에 대해서 통합적으로 관리해 주는 시스템은 제안된 바 없어, 각각의 응용에 대해 별개의 언어로 사용되고 있다. 따라서, 본 논문은 XML의 다양한 응용 중에 웹을 기반으로 하는 대표적인 응용인 SMIL, RDF, WIDL에 대해, 이들의 DTD와 문서 인스턴스를 통합하여 객체 모델링을 하고자 한다. 각 XML 응용에 대해 객체 모델링 규칙과 알고리즘을 통합할 수 있는 시스템을 제안한다. 이를 통해 XML 종류에 상관없이 웹 기반 XML 응용의 구조를 쉽게 파악할 수 있으므로 문서 생성을 용이하게 하며, 객체지향 스키마를 쉽게 생성할 수 있으므로 객체지향 데이터베이스 문서관리의 기반이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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