Landsat TM 영상을 이용, 명암차가 높은 산악 지역에 적용해왔던 알고리즘을 개선하여 비교적 명암차가 낮고 충적층이 넓게 분포하는 지역의 선구조를 추출하는 알고리즘을 개발하였다. 수치지형모델에 대하여 Local Enhancement를 이용, 평탄한 지역으로부터 충적층을 추출하였다. Zevenbergen & Thorno's Method를 3×3moving windowing을 통해서 최대 경사방향과 경사를 이용하여 충적층을 지나는 선구조 요소를 추출하고 다시 Hough 변환을 이용해서 1차 선구조를 추출하였다. 이로부터 충적층의 직각방향의 지형단면의 경사를 유추해서 spline 보간법을 이용해 단면의 최저점을 구하고 이 구해진 점들을 다시 Hough 변환을 이용해서 최종 선구조를 추출하였다. 본 연구에서 사용한 알고리즘은 기존 알고리즘에서 사용된 소창문보다 훨씬 큰 충적층이 분포하는 지역의 지형 경사가 수렴하는 부분에 선구조가 뚜렷이 나타남을 볼 수 있다. 최대경사방향과 경사를 구해서 얻어진 1차 선구조와 최종선구조에서 선구조 방향이 다소 차이를 보인다. 1차 선구조의 수직방향 지형단면의 자료를 이용함에 있어, 지형 단면의 시작점과 끝지점을 임의적으로 결정하는 것이 아니라, 충적층을 가로질러 최고점까지 또는 다음 충적층이 나을 때까지의 자료를 이용해서 보간법을 사용하였고, 충적층의 넓이에 따라 보간할 자료량의 차이에 의한 오차가 발생할 수 있다. 넓은 충적층에서 선구조가 잘 추출되는 반면에 좁은 충적층이 분포하거나 계곡에 해당하는 지역에서는 경사수렴부와 일치하지 않는 선구조가 추출되었다. 이는 향후 계속적으로 연구해서 보완되어야 할 것으로 사료된다. 차원에서 기준치 설정 및 주기적인 측정을 통해 지속적으로 관리를 해야 한다. 그리고 정기적인 특수건강진단의 실시와 같은 근본적인 해결방안을 찾아야겠다.l rectangular type to a wed농e type. The Proposed wedge shape makes the absorption length longer for obliquely incident photons, thus increasing the detection efficiency and suppressing leakage coefficient. For the BGO detectors of 4-8mm width, the computer simulation result of the system using wedge detectors reveals resolution improvement to the system using conventional detectors. For the system composed of 200 BGO detectors of 8mm width with 2 point sampling motion, the simulation resolution system using conventional detectors. For the very high resolution system of 3-7mm FWHM, the characteristics of the detector shape and size is studied by computer simulation.n, but also such efficient a parameter as to perform almost like entropy.소한 1대
본 논문에서는 입력 영상을 실시간으로 압축 및 복원할 수 있는 하드웨어(hardware, H/W)의 구조를 제안하고 처리되는 영상의 보안 및 보호를 위한 워터마킹 기법(watermarking)을 제안하여 H/W로 내장하고자 한다. 영상압축과 복원과정을 하나의 FPGA 칩 내에서 처리할 수 있도록 요구되는 모든 영상처리 요소를 고려하였고 VHDL(VHSIC Hardware Description Language)을 사용하여 각각을 효율적인 구조의 H/W로 사상하였다. 필터링과 양자화 과정을 거친 다음에 워터마킹을 수행하여 최소의 화질 감소를 가지고 양자화 과정에 의해 워터마크의 소실이 없으면서 실시간으로 동작이 가능하도록 하였다. 구현된 하드웨어는 크게 데이터 패스부(data path part)와 제어부(Main Controller, Memory Controller)로 구분되고 데이터 패스부는 영상처리 블록과 데이터처리 블록으로 나누어진다. H/W 구현을 위해 알고리즘의 기능적인 간략화를 고려하여 H/W의 구조에 반영하였다. 동작은 크게 영상의 압축과 복원과정으로 구분되고 영상의 압축 시 대기지연 시간 없이 워터마킹이 수행되며 전체 동작은 A/D 변환기에 동기하여 필드단위의 동작을 수행한다. 구현된 H/W는 APEX20KC EP20K600CB652-7 FPGA 칩에서 69%(16980개)의 LAB(Logic Array Block)와 9%(28352개)의 ESB(Embedded System Block)을 사용하였고 최대 약 82MHz의 클록주파수에서 안정적으로 동작할 수 있어 초당 67필드(33 프레임)의 영상에 대해 워터마킹과 압축을 실시간으로 수행할 수 있었다.
회화는 2차원 평면 위에 색과 선을 사용하여 여러 가지 형상을 표현하는 조형예술이다. 본 논문에서는 이러한 회화의 평면적 특성에 입각하여 3차원 물체들로 구성된 장면을 화가가 캔버스 위에 붓을 놀려 채색한 것과 같은 회화 스타일로 렌더링하는 방법을 소개하고, 카메라의 시점과 시선이 변화하는 동적인 장면에서 여전히 평면적 특성을 유지하면서 붓질의 방향이 처음에 지정된 방향을 유지하도록 변화하는 방법을 제안한다. 회화의 정의에 띠라 캔버스와 같은 2차원 평면 위에 붓으로 칠한듯한 효과를 연출하기 위해서 본 논문에서는 화면 공간 위에서 크기가 동일한 빌보드를 사용하여 붓질-붓을 한번 놀려 색을 칠하는 것-을 한다. 화면 전체에 붓질을 하여 장면을 렌더링 하여도 장면을 바라보는 카메라가 움직이면 처음의 붓질 방향을 유지하기 위하여 붓질의 방향 역시 변하여야 한다. 만일 붓질이 변하지 않고 동일한 방향을 유지한다면 마치 일정한 붓질 모양의 패턴이 있는 유리 뒤로 물체들이 움직이는 것 같은 시각적 오류가 있는 결과를 얻게 된다. 이것을 막기 위하여 본 논문에서는 장면 안에서 시점이나 시선의 방향이 바뀌는 애니메이션이 일어날 때 그에 맞춰 물체 위의 붓질이 함께 회전하는 방법을 제안한다. 붓질이 회전할 각도는 첫 프레임의 장면과 현재 프레임의 장면의 샘플 포인트들에 대하여 위치 차이를 비교하는, least-square solution을 사용하는 Horn의 2차원 유사성 검사를 수행하여 얻는다. 본 논문에서는 실험을 통해, 처음에 회화 스타일로 렌더링된 장면에서 실시간으로 카메라를 움직이며 붓질의 방향이 변화하는 모습을 관찰하였고, 처음에 지정된 방향을 유지하도록 회전하는 것을 확인하였다.
주가가 정규분포보다 꼬리가 두꺼운 확률변수인 점, 주가의 변동이 군집화를 이루고 있는 현상, 주가가 장기기억과정에 의하여 생성되고 있다는 점이 실증분석을 통하여 밝혀지고 있다. 주가를 형성시키는 이 세 요소가 하나의 모형내에 통합되지 못하고 있는 실정인데. 이 세 요소가 통합되는 확률과정이 다중프랙탈과정이다. 다중프랙탈과정은 표준브라운 운동과정과 랜덤시간 변형과정의 결합을 통하여 얻게되는 확률과정이다. 이 과정은 Ito형의 확률과정에 포함되지 않는 연속과정인 것이다. 본 논문에서는 주가시계열의 Pareto-Levy 분포성, 분포의 두꺼운 꼬리성질, 시계열상관이 쌍곡선율로 완만하고 무척 더디게 감소하여 장기에 걸쳐서 평균에 회귀하는 장기기억성, 군집화 현상, 거래시간의 통합성을 포괄하는 다중프랙탈과정의 성질을 살펴보고 이 과정이 주가를 생성시키는 과정인지 아닌지를 검정하는데 그 목적을 둔다. 다중프랙탈과정은 표준브라운 운동과 시간변형과정의 통합을 통하여 형성된 확률과정이다. 시간변형과정은 주가의 군집화 현상을 포착하는 과정이다. 표준브라운 운동은 이 운동과 시간 변형과정의 통합화 속에서 분수브라운운동의 성질이 용해되어 장기기억과정을 포착해준다. 다중프랙탈성은 관찰치들의 시간척축이 변함에 따라 발생하는 확률과정의 적률에 가해진 일련의 제약조건이라 할 수 있다. 이 모형은 마팅게일 성질을 만족하는 모형으로 변형시킬 수도 있으며 자기회귀 조건부 이분산 모형을 대체할 수 있는 모형이다. 이 모형에서는 자기상관을 가지고 있지 않은 수익률에도 적용가능하며, 따라서 시장효율성을 점검하는데에도 이용할 수 있다. 이 모형은 축척일치성이라는 성질이 존재하므로 데이터의 총량화가 무리 없이 이루어질 수 있다. 다중프랙탈은 국소축척구성성질을 가지고 있으며, 시간의 흐름에 따라 변할 수 있는 국소축척구성요소를 내포하고 있다. 자본자산의 다중프랙탈 과정을 한국종합주가지수에 적용하였는 바, 이 과정이 한국종합주가 지수의 행동 잘 설명하고 있다. 따라서 한국종합주가지수는 분포의 꼬리의 두꺼움, 자산가격의 군집화현상, 특이한 값, 장기기억을 내포하고 있다.
프로그램은 실행파일 내의 각 명령어를 수행함으로써 전력을 소비한다. 소비 전력은 복잡도와 비례하기 때문에 프로그램의 복잡도를 측정함으로써 예측될 수 있다. 일반적으로 소프트웨어의 복잡도는 마이크로프로세서 시뮬레이터를 사용하여 측정한다. 그러나 시뮬레이터를 사용한 복잡도 측정방법은 하드웨어를 트랜지스터 레벨과 같은 낮은 레벨에서 모델링하기 때문에 수행시간이 오래 걸리고, 단순히 정량적 측정치만을 제공한다. 본 논문에서는 소프트웨어의 최상위 레벨인 프로그램의 소스코드를 분석하고, 복잡도 매트릭을 생성하여 프로그램 전체에 대한 복잡도를 수식화하여 표현하는 방법을 제안한다. 또한 복잡도 매트릭을 함수 단위로 생성함으로써 연산이 집중되는 모듈에 대한 세분화된 정보를 제공할 수 있다. 제안한 알고리즘의 성능분석은 게이트 레벨 마이크로프로세서 시뮬레이터인 SimpleScalar와의 비교를 통해서 수행하였다. 분석을 위해 사용된 소프트웨어는 최신 비디오코덱인 H.264/AVC에서 사용되는 $4{\times}4$ 정수변환, 화면 내 예측, 화면 간 예측 모듈이다. 각각의 소프트웨어에 대하여 정량적으로 측정된 성능 분석을 위하여 입력된 각 모듈에 대한 실행 명령어의 수를 비교하였으며, 정확도는 SimpleScalar를 통하여 측정된 시뮬레이션 결과 대비 약 11.6%, 9.6%, 3.5%의 오차를 보였다.
본 논문에서는 초음파 및 적외선 센서와 무선 카메라를 장착한 소형 이동 로봇의 물체 검출 방법을 제시한다. 전방 물체의 존재 여부를 판단하기 위해, 초음파 센서는 초음파 발생 신호의 귀환시간, 적외선 센서는 감지한 적외선 아날로그신호의 양, 카메라는 영상 데이터 중 물체의 특징 등을 추출하여 그 결과를 융합함으로써 물체의 유무 또는 이동 로봇과 물체와의 거리를 판단하여 로봇의 움직임을 제어하는데 사용한다. 초음파와 적외선 센서는 물체의 유무와 물체의 대략의 거리를 예측하는 1차 센서로 사용되며 거리 계산결과와 실제 거리 값과의 오차는 5%이내이다. 영상처리에 의해 2차의 섬세한 물체 검출 및 추적을 수행하여 최종적으로 센서 융합에 의한 물체 검출율을 개선하였다. 영상처리방법은 물체와 배경 및 유사잡음들과의 강인한 분리를 위하여 고유색상정보와 움직임 정보 등의 사전정보를 활용하였으며, 형태의 변화가 수반되는 경우에도 유연한 대처능력을 갖도록 하기 위해 시그니처를 이용한 영역분할 방법을 통해 모든 후보영역내의 물체의 존재를 확인하고 목표 물체영역만을 검출하였다. 세가지 센서에 의한 대상 물체 검출 결과의 합은 최종적인 검출을 결정하는데 확률적 근거로 활용되며 각 개별 센서를 사용한 경우보다 최소 7% 이상의 검출율이 개선되었다.
본 논문은 2차원 자유표면파문제에서 시간영역해법을 이용하여 2차원 운동문제에 적용할 수 있는 수치해석을 하였다. 경계조건으로는 엄밀한 물체표면 경계조건과 비선형 자유표면경계 조건을 부과했다. 수치해를 구하는데는 코시이론을 이용하여 제2종 프레드흘름 경계적분방정식을 도출하고 이를 이산화시켜 처리하였다. 수치계산을 위해 전영역을 유한한 영역으로 제한하여야 한다. 제한된 영역에서 방사해의 부과를 위해 전영역을 수치해석영역과 외부영역으로 나누고, 외부영역의 해는 그린 제2정리를 이용하고, 선형자유표면조건을 만족하는 과도그린함수를 사용한다. 위의 그린 제2정리를 이용한 식으로 부터 초기조건, 선형 자유표면조건, 무한원방조건을 이용하여 단순화시킨 다음 포텐셜과 유동함수의 관계식으로 치환하면 비선형해와 정합할 수 있는 정합행렬을 구할 수 있다. 본 논문에서 개발한 정합방법을 이용하여 적용할 문제로서 첫째는 주상체가 상하동요, 수평동요하는 경우 계산이고 두번째로는 수면하에서 타원형실린더가 일정속도로 항진할 때 계산을 수행한 결과를 고차스펙트럴방법과 비교하였다.
본 논문에서는 비디오 시퀸스의 공간적인 유사성을 이용한 웨이브렛 기반의 압축과 복원 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 인간의 시각 체계를 이용함으로써 영상의 화질을 보증하는 반면에 낮은 비트율과 더 빠른 실행 시간을 제공한다. 먼저, 각 비디오 시퀸스는 이산 웨이브렛 변환의 다해상도 분석에 의해 다양한 해상도를 갖는 부영상의 계층적 구조로 분해된다. 이 분해대역에서 영상의 가장 중요한 정보를 포함하는 저주파 부대역으로부터 두 개의 이웃한 프레임간의 유사성을 얻으며 그런 유사성의 결과로 움직임 정보를 추출하였다. 4개의 영역 설정 필터는 유사성의 결과에 따라 설계되어 졌고 압축은 고주파 부대역의 보존영역과 대치영역의 계수를 부호화함으로써 수행된다. 영역 설정 필터는 유사성의 결과를 기본으로 한 보존영역과 대치영역의 고주파 부대역으로 분류하고 대치영역의 계수들은 기준 프레임과 연속적인 프레임들 사이의 블록 기반 유사성에 따라 기준프레임의 계수로 대치되어지거나 0으로 제거된다. 부호화는 보존영역과 대치영역으로 분리하여 웨이브렛 계수들을 양자화하고 산술부호화함으로써 수행된다. 또한 제안한 알고리즘은 만약 프레임간의 유사성 결과를 곡선으로 그렸을 때 움직임이 없어졌다가 다시 나타나는 순간의 오목한 패턴 즉, 유사성 곡선의 최하점에서 기준 프레임 설정을 새롭게 갱신하게 된다. 시뮬레이션 결과. 제안한 알고리즘은 적절한 화질을 유지하면서 높은 압축률을 제공하는 것을 보였다 또한 시각적인 영상의 화질, 압축률, 실행시간에서 기존의 Milton의 알고리즘에 비해 보다 효율적인 결과를 보였으며 352${\times}$240 크기의 표준적인 비디오 영상의 결과, 전체적으로 0.2bpp 이하의 압축률. 32dB의 PSNR, 그리고 약 10ms의 실행시간을 보였다.
입체 디스플레이 보급의 보편화가 진행됨에 따라, 입체 콘텐츠의 수요가 증가하고 있다. 이러한 증가에 맞추어 2010년도를 기점으로 2D to 3D 변환 콘텐츠가 부족한 수요를 충족시킬 대안으로 제시되었다. 그러나 입체효과만을 강조한 2D to 3D 변환콘텐츠가 생산되면서 시각적 피로도와 입체감에 대한 품질의 저하가 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 2011년 개봉한 '명장 관우'에서, 13개 Scene을 선별하여 입체 변환 콘텐츠로 제작하고, 변환에 적용된 Depth-Map의 품질이 시각적 피로도와 입체감을 표현하는데 있어서, 적정성을 가지는가의 여부를 전문가 그룹을 대상으로 인터뷰 및 설문조사를 시행하였다. 움직임의 변화가 많은 영상에 적용한 Depth-Map의 구성방식은 입체변환 기술에 많이 사용되는 방법으로 전(前) 후(後)관계의 분석을 통해 계단식 구성방식으로 깊이 단계 지도를 제작하게 된다. 실험을 통하여, 본 연구에서 제시한 Depth-Map의 구성이 입체변환 콘텐츠 제작에 있어 시각적 피로도를 낮추고 입체감 향상에 타당한지에 대한 결과를 도출하였으며, 실험에 응한 전문가 그룹의 과반수이상이 긍정적인 반응을 표시하였다. 본 연구의 결과 빠른 움직임을 가지는 2D영상을 3D영상으로 변환하는데 적용한 계단식 Depth-map의 구성방식으로도 시각적 피로도를 감소시키고, 입체감 인식을 증가시키는데 효율성을 가진다는 결과를 도출하였다.
시선 위치 추적이란 현재 사용자가 응시하고 있는 위치를 컴퓨터 시각 인식 방법에 의해 파악하는 연구이다. 이러한 시선 위치 추적 기술은 많은 응용 분야를 가지고 있는데, 그 대표적인 예로는 양 손을 사용하지 못하는 심신 장애자를 위한 컴퓨터 인터페이스 및 3차원 시뮬레이터 프로그램에서 사용자의 시선 위치에 따른 화면 제어 등이 있다. 이 논문에서는 적외선 조명이 부착된 단일 카메라를 이용한 컴퓨터 비전 시스템으로 시선 위치 추적 연구를 수행하였다. 사용자의 시선 위치를 파악하기 위해서는 얼굴 특징점의 위치를 추적해야하는데, 이를 위하여 이 논문에서는 적외선 기반 카메라와 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하였다. 사용자가 모니터상의 임의의 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점의 3차원 위치는 3차원 움식임량 추정(3D motion estimation) 및 아핀 변환(affine transformation)에 의해 계산되어 질 수 있다. 얼굴 특징점의 변화된 3차원 위치가 계산되면, 이로부터 3개 이상의 얼굴 특징점으로부터 생성되는 얼굴 평면 및 얼굴 평면의 법선 벡터가 구해지게 되며, 이러한 법선 벡터가 모니터 스크린과 만나는 위치가 사용자의 시선위치가 된다. 또한, 이 논문에서는 보다 정확한 시선 위치를 파악하기 위하여 사용자의 눈동자 움직임을 추적하였으면 이를 위하여 신경망(다층 퍼셉트론)을 사용하였다. 실험 결과, 얼굴 및 눈동자 움직임에 의한 모니터상의 시선 위치 정확도는 약 4.8㎝의 최소 자승 에러성능을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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