딥러닝 기반 머신 비전 기술을 이용한 영상분석 과정에서 전송되고 저장되는 방대한 양의 동영상 데이터의 용량을 효율적으로 줄이기 위한 연구들이 진행 중이다. MPEG(Moving Picture Expert Group)은 VCM(Video Coding for Machine)이라는 표준화 프로젝트를 신설해 인간을 위한 동영상 부호화가 아닌 기계를 위한 동영상 부호화에 대한 연구를 진행 중이다. 그 중 한 번의 영상 입력으로 여러가지 태스크를 수행하는 멀티태스크에 대한 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 효율적인 멀티태스크를 위한 파이프라인을 제안한다. 제안하는 파이프라인은 물체탐지를 선행해야 하는 각 태스크들의 물체탐지를 모두 수행하지 않고 한번만 선행하여 그 결과를 각 태스크의 입력으로 사용한다. 제안하는 멀티태스크 파이프라인의 효율성을 알아보기 위해 입력영상의 압축효율, 수행시간, 그리고 결과 정확도에 대한 비교 실험을 수행한다. 실험 결과 입력 영상의 용량이 97.5% 이상 감소한데 반해 결과 정확도는 소폭 감소하여 멀티태스크에 대한 효율적인 수행 가능성을 확인할 수 있었다.
주차장은 교통시스템의 일부분으로, 최근 차량이 급증하면서 주차장의 안전성과 효율적 운영이 중요해 지고 있다. 이동 차량을 탐지하여 주차 현황을 안내하기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔지만 영상 내에 빠르게 이동하는 다수의 차량을 동시에 탐지하는 것은 여전히 도전적인 문제이다. 이에 본 연구에서는 공영 주차장이나 대형 주차장에 주차 구역이 분명하고 주차 구역 내에 감시 카메라가 설치되어있는 것에 착안하여, 참조 템플릿 기반 실시간 영상처리 기법을 이용한 무인 주차 가용 정보 제공 및 안내 시스템을 개발하고자 하였다. 즉, 주차 공간 내에 참조 표식 마커로써 주정차 중인 차량의 움직임과 상황을 인지하여 차량의 크기, 형태 등 직접적인 탐지 여부에 관계없이 주차 관제가 가능한 대안적 방법을 제시하였다. 또한, 주차 정보와 층별 주차 현황을 시뮬레이션하기 위한 프로토타입 시스템을 구현하여 본 연구에서 제시한 방법론의 실제 적용 가능성을 검토하고 성능 분석을 수행하였다. 결과적으로 실시간 영상 정보를 처리하여 주차장의 총 주차 공간 수, 주차된 차량 수와 같은 주차장 통계 정보의 저장 관리가 가능하였다. 향후, 본 연구 결과는 주차 상황 분석을 통해 주차 관리를 체계적이고 효율적으로 운영하는데 있어 비용 절감과 사용자 편의를 보다 증진 시킬 수 있을 것으로 기대된다.
CCD 카메라와 LCD를 사용하여 실시간 홀로그램 제작방법을 제안하였다. 본 시스템은 백색광을 사용하여 3차원 영상을 재생하기 위한 무지개 홀로그램 방법을 사용하였으며, CCD카메라의 낮은 해상도를 감안하여 간섭패턴의 간격을 크게 할 수 있는 in-line 홀로그램 제작방법을 사용하였다. 제안한 구성도로 간섭된 간섭패턴은 CCD카메라에 감지되고 비디오신호로 변환되어 LCD에 입력된다. 간섭패턴이 입력된 LCD에 백색광을 조사하여 영상을 재생하면 입체영상을 볼 수 있으며, 입력영상의 위치를 변화하면 재생영상도 같이 움직이는 실시간 홀로그램이 된다. 본 논문에서 제안된 방법이 백색광을 사용한 실시간 홀로그램 제작에 유용함을 확인하기 위하여 해상도가 높은 홀로그래픽 필름에 먼저 기록하여 재생해보고, 이를 다시 LCD에 기록하고 재생한 후 그 결과를 비교하였다. 또 기록시 기준파와 물체파의 세기비를 변화시켜 최적의 간섭조건을 도출하였다.
본 논문에서는 비선형적 움직임에 대하여 시각적 화질 향상에 목적을 둔 프레임 보간 기법을 제안한다. 그러므로 블록 현상과 영상의 중첩을 감소시키고자 블록 크기를 128x128부터 1x1까지 순차적으로 전역탐색을 실시하여 최소 오차값이 가장 작은 블록이 포함된 프레임을 선택하고, 비선형적인 움직임 벡터를 GRNN(General Regression Neural Network) 알고리즘을 이용하여 재 추정함으로써 프레임을 보간하는 알고리즘을 제안한다. 이러한 알고리즘의 성능 분석을 위해 프레임 반복, 단방향 움직임 보상, 양방향 움직임 보상의 기법들과 비교한다. 객체의 움직임이 크거나 카메라 초점의 이동과 줌인(zoom-in), 줌아웃(zoom-out) 효과가 들어간 대상 영상에 대하여 주관적 화질면에서 성능이 향상됨을 보인다.
본 논문에서는 관찰자의 위치가 변하더라도 이를 실시간 추적하여 관찰자의 시점에 정확히 대응하는 입체영상을 구현할 수 있는 방법을 제안하였다. 즉 고성능의 하드웨어 장비가 아닌, 일반적으로 사용되는 개인용 컴퓨터에서도 인간의 두 눈을 찾아내고 관찰자의 움직임을 추적할 수 있도록 하는 알고리즘을 제안하였으며, 또한 관찰자의 위치에 따라 달라지는 물체의 모습을 표현해 주기 위해 유한한 다수의 입력 영상 정보를 이용하여 입체 영상을 제작하고 관찰자의 위치 이동에 정확히 대응하는 영상을 디스플레이하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 통해 평균 0.39초의 짧은 시간내에 약 97.5%까지 정확히 두 눈의 위치를 찾을 수 있었으며, Fl6 모델을 사용하여 여러 관찰자의 시점에 대응하는 3차원 디스플레이 실험 결과를 보임으로써 본 방법의 우수함을 보였다. 그리고 실제 로봇을 이용하여 좌우 카메라로 얻은 좌우 영상과 인벤터를 통해 버퍼에서 렌더링되는 스테레오 영상과의 유사도를 측정하여, 관찰자의 시점에 대응하여 렌더링되는 3차원 영상이 최적의 시점 대응 영상임을 확인하였다.
The purpose of this study was to find whether hemline cycles exist and whether hemlines show greater within-year variability over time. Utilizing US Vogue data from 1950 to 2013 on hemline length of women's daywear, total 2102 day-dresses or skirts on full fashion pictures were analyzed. The skirt length was divided by the total length of figure in the picture which was measured from shoulder to ankle. Aggregated yearly means smoothed by means of three-point moving averages were used to provide a better indication of the long-term direction of movement of the hemline. Within-year hemline variability was smoothed by the way of three-point moving average as well. The data showed five cycles on hemline change processes. The first cycle took 21 years from 1950 to 1971, which was the longest period and had the biggest hemline changes. The second cycle was the shortest from 1971 to 1977, in which hemline moved between below-knee length and midcalf. The hemline in the third cycle moved between midcalf and miniskirt. The third cycle took 16 years from 1977 to 1993. The forth was a short cycle from 1998 to 2001, and hemlines moved moderately between below-knee length and above-knee length. The fifth cycle has been on going since 2001, and the hemline has been getting longer after 2007. The within-year variability of hemlines was bigger in 1980s than previous years and was steadily increased.
현재 수많은 의료기관 및 의학기관에서는 실습 및 교육에 대해 만족할 만한 환경이 구축되어 있지 않아 적절한 실습과 교육이 이뤄지지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 인체의 골격, 내부 장기 및 심장혈관계와 소화 작용을 인터넷상에서 3차원으로 구현하여 전공의뿐만 아니라 일반인들도 원하는 대상을 직접 관찰해 봄으로써 인터넷이 연결된 곳이라면 언제 어디서든지 인체에 대한 정보획득을 쉽게 할 수 있게끔 하였다. 따라서 본 논문에서는 Web 3D 기술을 대표하는 VRML을 이용해 3차원 영상으로 구현함으로써 인체의 전체 골격과 내부 장기들을 깨닫는데 도움이 될 수 있도록 하였고, 인체를 반투명하게 처리하는 기법을 이용해 소화 작용을 실감나게 제공하여 의학 교육과 의료실습에 효과적으로 이용할 수 있게 하였다.
본 논문에서는 CODEC을 사용한 동영상의 손실 압축에 의해 발생하는 블러링 현상과 복원 과정 중 발생하는 링잉 노이즈를 감쇄하기 위한 개선된 선명도 향상 알고리즘을 제안하였다. 기존 알고리즘은 RGB 색 좌표계의 세 가지 칼라 값을 사용하는 연산으로 인해 많은 연산량을 요구한다. 이를 개선하기 위해 YCbCr 색 좌표계 중 휘도 값만을 사용하여 연산하였다. 시뮬레이션을 통해 RGB 칼라 값을 사용하는 기존 알고리즘과 휘도 성분인 Y 칼라 값만을 사용하는 개선된 알고리즘의 성능이 동등함을 확인하였다. 또한 Kodak 표준 이미지를 사용한 연산 처리 속도 측정을 통해서 개선된 알고리즘의 연산 처리 속도가 기존 알고리즘에 비해 약 24% 향상함을 확인하였다.
꼬리물기는 교차로에 정체가 발생하면 녹색 현시라도 진입해서는 안 되는데 이를 무시하고 무리하게 진입, 신호가 바뀐 뒤 다른 방향의 차량흐름에 방해를 주는 행위이다. 인력에 의한 단속 방법은 한계가 있어 지속적으로 단속을 하기위해서는 대체 방안이 필요하다고 하겠다. 교차로에서의 꼬리물기 위반를 시스템을 통해 단속가능한 지 여부를 파악하기 위해 실제 현장에서 실험을 통해 평가를 수행하였다. 본 연구에서는 현재 운영 중인 신호위반 단속장비와 달리 위반 차량을 단속하는 시점을 교차로 진출부 횡단보도 부근에서 하였으며, 위반 차량을 역추적 방식으로 궤적을 추적하는 방식을 적용하였다. 현장 실험 결과 시스템에 다음과 같은 결론을 얻었다. 교차로 꼬리물기 위반 차량에 대한 단속 능력, 즉 위반차량 검지율 및 오검지율을 평가한 결과, 평균 검지율은 83.5%, 오단속률은 0.2, 오인식률 1.5%로 나타났다. 따라서 꼬리물기 위반 차량을 무인단속장비에 의해 단속을 할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 MPEG의 서브밴드 필터링을 웨이블렛 변환으로 대체하였을 때 얼마만큼의 계산량이 감소하는 가를 연구하였다. MPEG 오디오에서는 16비트 PCM 오디오 데이타를 입력으로 받아 서브밴드 필터링후 서브밴드 샘플을 양자화하여 전송하는 것을 기본으로 한다. MPEG의 서브밴드 필터링의 경우 32 대역의 등간격으로 분할한다. 이 경우 32개의 필터가 필요하고 각 필터는 512의 길이를 갖는 필터를 사용한다. 본 연구에서는 분할 대역을 6개로 하고 웨이블렛 필터중 가장 짧은 Haar 필터를 사용하였다. 제안된 시스템은 256kbps 이상의 전송율에서는 MPEG 오디오와 비슷한 수준의 CD 음질을 유지하였으며, 계산량 비교결과 부호화기는 약 40%, 복호화기는 약 70%의 감소를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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