• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권1호
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• pp.25-36
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• 2008

본 논문은 조명의 변화가 심한 영상에서 손 형태를 안정적으로 인지하는 기법에 관한 것이다. 제안한 방법은 HSI 색상공간에서 색상(Hue) 및 색상 기울기(Hue-Gradient)를 기반으로 정의된 배경모델을 구축하고, 실시간으로 입력되는 영상과의 배경차분(background subtraction)기법을 이용하여 배경과 손을 구분한다. 추출된 손의 영역으로부터 18가지의 특징요소를 추출하고 이를 기반으로 다중클래스 SVM(Support Vector Machine) 학습 기법을 사용하여 손의 형태를 인지한다. 제안 기법은 색상 기울기를 배경 차분에 적용함으로써, 조명 환경이 배경 모델의 조명과 다르게 급격한 변화가 이루어졌을 때도 안정적으로 손의 윤곽정보를 추출할 수 있도록 하였다. 또한, 실시간 처리를 저해하는 복잡한 손의 특성정보 대신, OBB의 크기에 대하여 정규화된 두 개의 고유값과 객체 기반 바운딩 박스(OBB)를 구성하는 16개 세부 영역에서의 손 윤곽픽셀의 개수를 손의 특성정보로 사용하였다. 본 논문에서는 급격한 조명 변화 상황에서 기존 RGB 색상요소를 기반으로 하는 배경차분법과 색상을 기반으로 하는 배경차분법, 본 논문에서 제안하는 색상 기울기 기반 배경 차분법의 결과를 비교함으로써 제안 기법의 안정성을 입증하였다. 6명의 실험대상자의 1부터 9까지의 수지화 2700개의 영상으로부터 손 특성 정보를 추출하고 이에 대하여 훈련을 통한 학습 모델을 생성하였다. 학습모델을 기반으로 실험자 6인의 손 형태 1620개의 데이터에 대하여 인지 실험을 실시하여 92.6%에 이르는 손 형태 인식 성공률을 얻었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_3호
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• pp.1415-1425
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• 2018

다목적실용위성 5호는 국내 최초로 영상레이더(SAR)가 탑재된 지구관측위성이다. SAR 영상은 위성에 부착된 안테나로부터 방사된 마이크로파가 물체로부터 반사된 신호를 수신하여 생성된다. SAR는 대기 중의 입자의 크기에 비해 파장이 긴 마이크로파를 사용하기 때문에 구름이나 안개 등을 투과할 수 있으며, 주야간 구분 없이 고해상도의 영상을 얻을 수 있다. 하지만, SAR 영상에는 색상 정보가 부재하는 제한점이 존재한다. 이러한 SAR 영상의 제한점을 극복하기 위해, 도메인 변환을 위해 개발된 딥러닝 모델인 Cycle GAN을 활용하여 SAR 영상에 색상을 대입하는 연구를 수행하였다. Cycle GAN은 unpaired 데이터셋 기반의 무감독 학습으로 인해 학습이 불안정하다. 따라서 Cycle GAN의 학습 불안정성을 해소하고, 색상 구현의 성능을 향상하기 위해 다중 크기 식별자를 적용한 MS Cycle GAN을 제안하였다. MS Cycle GAN과 Cycle GAN의 색상 구현 성능을 비교하기 위하여 두 모델이 Florida 데이터셋을 학습하여 생성한 영상을 정성적 및 정량적으로 비교하였다. 다양한 크기의 식별자가 도입된 MS Cycle GAN은 기존의 Cycle GAN과 비교하여 학습 결과에서 생성자 및 식별자 손실이 대폭 감소되었고, 나뭇잎, 강, 토지 등의 영역 특성에 부합하는 색상이 구현되는 것을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권2호
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• pp.101-115
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• 2022

본 연구는 LiDAR가 악천후 시 물체를 검지하는 성능을 맑은 날과 비교하여 알아보았다. 악천후를 재현하는 실험은 안개 시정거리를 200m부터 50m까지 4단계로 강우량은 20(mm/h)와 50(mm/h)로 나누어 수행하였다. LiDAR를 차량에 장착하여 실제 도로 위를 주행하여 진행하였고, 사람 모양의 표지판을 대상으로 측정거리별로 분석하였다. 성능지표는 Number of Points Cloud와 Intensity를 활용하였고, T-Test로 성능의 차이를 통계적으로 알아보았다. 연구결과, 맑은 날 대비 LiDAR 검지 성능은 강우량 20mm/h, 안개시정 200m 이하, 강우량 50mm/h, 안개시정 150m 이하, 100m 이하, 50m 이하의 순으로 성능저하가 발생하였다. 성능의 저하는 흰색보다는 검은색일 때, 측정거리가 멀어질수록 크게 발생하였다. 하지만, 흰색은 본 실험에서 최악의 상황으로 판단되는 시정 50m에서도 측정거리 10m에서는 성능의 차이가 미미하였고, 통계적으로는 차이가 없었다. 성능검증 결과는 향후 센서의 시인성을 제고하는 도로시설물 제작에 활용될 것이 기대된다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.692-703
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• 2021

최근 컴퓨터 그래픽 기술의 발전으로 현실의 객체를 더욱 사실적인 가상의 그래픽으로 표현하는 기술의 연구가 활발히 진행되고 있다. 포인트 클라우드는 3차원 공간 좌표와 색 정보 등을 포함하는 수많은 점을 사용해 3차원 객체를 표현하는 기술로 기존의 2차원 영상보다 많은 데이터를 사용하고 데이터 처리에 더욱 복잡한 연산이 필요하므로 포인트 클라우드를 사용한 서비스를 제공하기 위해서는 거대한 데이터 저장 공간과 높은 성능의 연산 장치가 필요하다. 현재 국제 표준기구인 MPEG에서 포인트 클라우드를 2차원 평면에 투영한 다음 비디오 코덱을 사용해 압축하는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. V-PCC 기술은 포인트 클라우드를 점유 맵 (Occupancy map), 기하 영상 (Geometry image), 속성 영상 (Attribute image) 등의 2차원 영상과 2차원 영상과 3차원 공간 사이의 관계를 알려주는 보조 정보를 사용해 압축한다. 복호화된 포인트 클라우드의 밀도를 높이거나 객체를 확대할 때, 일반적으로 3차원 연산을 사용하지만 연산 방식이 복잡하고 많은 시간을 소모하며 새로운 포인트의 정확한 생성 위치를 결정하기 힘들다는 한계가 존재한다. 이에 본 논문은 V-PCC의 포인트 클라우드가 투영된 영상에 2차원 보간 (Interpolation) 기술을 적용해 적은 연산으로 보다 정확한 추가 포인트 클라우드를 생성하는 방안을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.105-112
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• 2023

농산물 선별 시스템은 작물의 형태를 보전하기 위하여 비파괴적인 선별이 주로 사용된다. 이러한 비파괴 선별 기술로는 가시광선, 근적외선, 엑스선, 감마선 등의 광학적 특성을 이용하고 있으며 본 논문에서는 엑스선을 이용한 선별을 이용한다. 엑스선 영상은 엑스선의 밀도에 따라 그레이 영상으로 생성되어 육안으로 시료의 결함을 감지하기가 어렵다. 미세한 결함을 발견하기 위해서는 영상을 확대하거나 픽셀의 범위를 수정하여 적정한 픽셀의 영역만을 표시하여 결함을 탐지해야 한다. 이런 작업은 비효율적이다. 따라서 본 논문은 엑스선의 광역적인 밀도와 지역적인 밀도에 대한 상대적인 밀도를 측정하여 색상화된 결함을 표시하는 새로운 방법을 제안한다. 하나의 픽셀에 대한 상대적인 밀도는 주위 픽셀과의 상대적인 차이를 나타내며, 이런 픽셀을 정상과 결함으로 나타내는 엑스선 영상의 색상화 방법도 제안한다. 실험에서는 육안으로 볼 수 없는 농작물의 병해충 또는 새싹 부분을 특정 색으로 색상화 하여 농산물 선별 시스템에 활용할 수 있게 하였다. 제안된 방법은 엑스선을 이용한 선별 시스템에 적용되어 농산물 선별 시스템뿐만 아니라 가공식품, 부품 제조와 같은 제조 공정에서 사용되어 불량품을 선별하는 방법에 적극적으로 이용될 수 있을 것이다.

• 인지과학
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• 제16권4호
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• pp.305-322
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• 2005

디지털 영상물에 대한 저작권을 보호하기 위해 저작권자의 고유한 영상을 기존 디지털 영상에 삽입하는 것을 워터 마크(watermark)라고 부른다. 삽입된 워터 마크가 효과적으로 사용되기 위해서는 영상의 다양한 왜곡이나 변형이 가해지는 경우에도 삽입된 워터 마크가 쉽게 추출될 수 있도록 그 강도를 강하게 삽입하여야 하며, 동시에 일반 사용자들은 워터 마크가 삽입된 영상의 왜곡을 식별할 수 없을 정도로 그 강도를 약하게 삽입하여야 한다. 비가시성을 유지한 채 가능한 한 강한 워터마크를 삽입하는 것은 워터마크를 적용하는 데 매우 중요한 문제이다. 대부분의 워터 마크 알고리듬에서는 모든 영상에 동일한 강도로 워터 마크를 삽입하며, 그 값은 원영상과 워터 마크가 삽입된 영상간의 물리적인 차이에 근거하여 계산된다 인간의 경우 자극을 탐지할 수 있는 확률은 주변 자극과의 절대적인 물리적 자기차이 이외에 주변 영상의 평균 밝기나 대비 등 여러 요소에 의해 변화된다. 이에 따르면 디지털 영상에 삽입된 워터 마크의 탐지도 영상의 특징에 따라서 변화될 수 있다. 본 연구에서는 영상의 평균 밝기나 대비와 같은 영상의 특징에 의해서 탐지될 수 있는 워터 마크의 강도가 달라질 수 있는 지를 살펴보기 위해서 원영상으로부터 세 수준의 밝기와 세 수준의 대비를 갖는 기본 영상들을 만든 후, 기본 영상에서 탐지될 수 있는 워터 마크의 강도가 변화되는 지를 살펴보았다. 연구 결과 영상의 밝기가 자아질수록, 대비가 커질수록 지각될 수 있는 워터 마크의 강도는 더 커지는 것으로 나타났다. 또한 회귀분석을 통해 영상의 밝기와 대비에 근거하여 삽입될 워터 마크의 강도를 결정할 수 있는 회귀식을 만들어 내었다. 이 회귀식이 실제 알고리듬에 적용되기 위해서는 여러 요인들을 고려할 필요가 있지만, 궁극적으로 이식은 주어진 영상의 통계 치에 근거하여 워터 마크 강도를 적응적으로 변화시킬 수 있는 알고리듬을 개발하는 데 유용하게 사용될 수 있을 것이다. 환자는 교정 치료 시작 전에 측두하악관절의 이상 유무를 MRI로 확인(screening)할 것이 권장된다. 측두하악관절 장애가 있는 경우 교정 치료 후에도 재발의 경향이 크고 측두하악관절에 대한 계속적인 관찰이 필요하므로 감별진단이 필수적이다.이지 않았는데 이는 다른 연구 결과와 유사한 결과이다.고 사료된다. 6. 치료전에는 차이가 없던 남,여군 사이에 치료후에 차이가 나타나는 것은 치료 효과에 관계없이 남여에 따른 성장양상의 차이가 그대로 표현된 것으로 사료된다. 연구는 거대 편도를 가진 기능성 III급 부정 교합자의 구개 편도 절제술 전후의 인두강, 설골, 두부 위치의 변화 양상에 대해 알아보기 위해 단국 대학교 부속 치과 병원 교정과에 내원한 남녀 환자 42명을 대상으로 연구하여 다음과 같은 결론을 얻었다. $55.19\%$로 첨가량이 증가하면서 두 항목 모두 크게 감소하는 결과를 보였다. 색도를 분석한 결과 L값, a값, b값 모두 표고버섯 분말 함량이 증가하면서 감소하였고, 모든 처리구에서 기존 무첨가구와 극히 현저한 차이를 보이는 것으로 나타났다. 시료별 관능검사 결과에서 색 (color), 먹을때의 느낌 (chewiness)과 단맛(sweetness)의 경우 무첨가구와 모든 처리구가 유의적인 차이를 보였으며, 향미 (flavor)와 전반적인 기호도(overall acceptability)에서 당화액과 추출액의 혼합비가 7:3인 시료구만이 무첨가구와 유의적인 차이를 보이지 않았다. 이러한 결과로 보아 표고버섯 추출액을 당화액에 첨가하여 조청을 제조할 경우 적정 첨가 수준으로 당화액과 추출액의 비가 3:7의 범위를 넘지 않아야 버섯의 장점을 살리면서 기존 조청의 특성을 변화시키지 않는 제품을 제조할 수 있을 것으로 보인다.mic acid의 생성량(生成量)은 0.78 mole이다.한 경우도 비교적 많이 먹고 있었다(24.3%). 남 여 대학생간에도 통계적 유의성(p<0.05)이 인정되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.193-205
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• 2023

집중강우 시 육상으로부터 다량으로 유입된 부유쓰레기는 사회, 경제적 및 환경적으로 부정적인 영향을 주고 있으나 부유쓰레기 집적 구간 및 발생량에 대한 모니터링 체계는 미흡한 실정이다. 최근 인공지능 기술의 발달로 드론 영상과 딥러닝 기반 객체탐지 모델을 활용하여 수계 내 광범위한 지역을 신속하고 효율적인 연구의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 육상기인 부유쓰레기의 효율적인 탐지 기법을 제시하기 위해 드론 영상뿐만 아니라 다양한 이미지를 확보하여 You Only Look Once (YOLO)v5s와 최근에 개발된 YOLO7 및 YOLOv8s로 학습하여 모델별로 성능을 비교하였다. 각 모델의 정성적인 성능 평가 결과, 세 모델 모두 일반적인 상황에서 탐지성능이 우수한 것으로 나타났으나, 이미지의 노출이 심하거나 수면의 태양광 반사가 심한 경우 YOLOv8s 모델에서 대상물을 누락 또는 중복 탐지하는 사례가 나타났다. 정량적인 성능 평가 결과, YOLOv7의 mean Average Precision (intersection over union, IoU 0.5)이 0.940으로 YOLOv5s (0.922)와 YOLOvs8(0.922)보다 좋은 성능을 나타냈다. 데이터 품질에 따른 모델의 성능 비교하기 위해 색상 및 고주파 성분에 왜곡을 발생시킨 결과, YOLOv8s 모델의 성능 저하가 가장 뚜렷하게 나타났으며, YOLOv7 모델이 가장 낮은 성능 저하 폭을 보였다. 이를 통해 수면 위에 존재하는 부유쓰레기 탐지에 있어서 YOLOv7 모델이 YOLOv5s와 YOLOv8s 모델에 비해 강인한 모델임을 확인하였다. 본 연구에서 제안하는 딥러닝 기반 부유쓰레기 탐지 기법은 부유쓰레기의 성상별 분포 현황을 공간적으로 파악할 수 있어 향후 정화작업 계획수립에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 디자인학연구
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• 제19권5호
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• pp.119-128
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• 2006

미디어의 발전과 함께 시각표현은 정지화면에서 동영상으로 그 영역이 확대되었다. 애니메이션 영화, TV CM, GUI 등과 같은 분야는 프레임이 누적된 가현운동 현상이 나타나면서 쇼트, 씬과 같은 단위 구조가 만들어지므로 정지화면에 비해 움직임이 필연적인 조형요소가 된다. 따라서 형태, 색채, 공간, 크기, 움직임과 같은 조형요소 중에서 움직임은 특히 중요한 요소로 부각된다고 볼 수 있다. 소쉬르(Saussure)가 설명한 기표와 기의의 관계처럼 이미지의 표현과 형식은 그 내용과 서로 제약을 주는 반면 상호 보완에 의해 하나의 기호로서 수용된다. 이는 움직임 역시 그 형식적 특성이 메시지가 담고 있는 내용에 어떠한 관여를 할 것이라는 추론을 가능하게 한다. 이를 분석하기 전 먼저 게슈탈트이론 중 '그룹핑의 원리'를 이론적 근거로 하여 동영상 시지각 실험을 실시하여 움직임과 타 조형요소의 관계를 조사하였다. 그 결과 약 70-80%의 피실험자가 '움직임'을 지각 상 중요한 그룹핑 단서로 생각하는 것으로 나타났다. 이러한 형식적 특성을 토대로 동영상의 구조를 분석했을 때 움직임은 커뮤니케이션 과정에서 메시지의 의미의 맥락을 유지하는데 영향을 준다. 사람이나 사물, 배경의 형태와 색 등이 변하더라도 움직임이 유사한 지향점을 가지면 그 대상의 정체성은 유지될 수 있다. 둘째, 움직임에 의해 형상(figure)으로서 대상이 부각되므로 내용의 명료성을 높여준다. 셋째 추후 정보처리에 있어서 유사한 움직임의 진행을 예측할 수 있는 지식표상으로 작용하게 된다. 넷째, 교차편집과 같이 둘 이상의 씬이 빠르게 전환되고 복잡한 편집구조를 가지더라도 움직임이 내용에 일관성을 부여하는 성격을 갖는다. 움직임은 기본적인 시지각적 반응으로서 입력되는 시각정보를 그룹화시키는 하나의 단서가 된다. 또한 영상 메시지의 구조적인 틀을 형성하는데 관계하여 자칫 현란하고 남용될 수 있는 시각적 표현에 질서를 부여하고 의미 작용에 명료함을 높이는 효율성을 가진다. 동영상은 본질적으로 시간성을 내포하므로 다수의 단위 구조가 조합된 담화를 가지며, 미디어믹스 환경에 의해 공통적이면서도 차별화된 표현이 요구되고 있다. 따라서 본 연구는 게슈탈트 이론의 그룹핑 원리를 동영상 범주로 확대하여 적용해 봄으로써 움직임이 다른 조형요소보다 부각되는 속성이 됨과 의미구조 형성에 영향을 줌을 분석하였으며, 이는 미디어 특성에 따라 각 영상분야에서 구조적 조형미와 새로운 영상표현을 개발하는 관점이 될 수 있음을 제안한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_4호
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• pp.1319-1326
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• 2019

한국항공우주연구원은 지속적으로 증가하는 공공분야의 위성영상 수요에 대응하기 위해 정부 위성정보활용협의체를 운영하고 있으며, 사용자 편의성 증진 및 위성영상 활용 활성화를 위해 매년 한반도 모자이크 영상을 제작하여 제공하는 등 다양한 지원사업을 수행하고 있다. 특히 한반도 모자이크 영상의 활용도를 높이고 사용자가 손쉽게 분류 영상을 현업에 활용할 수 있도록 모자이크 영상을 분류 및 갱신하는 방안을 모색하고 자 하였다. 그러나 한반도 모자이크 영상은 영상 융합 및 컬러 밸런싱 등을 적용하기 때문에 분광정보, 즉 색상왜곡이 발생하고 R, G, B 밴드만 보유하고 있다는 한계점이 있기 때문에 모자이크 영상으로 만들어낸 분류 결과가 현업에서 활용될 수 있는 수준인지 확인 및 검증이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 모자이크 영상으로 분류를 수행했을 때 그 결과물의 신뢰도를 KOMPSAT-3 영상과 비교하여 확인해보고자 하였다. 연구 결과, KOMPSAT-3 영상의 분류 정확도는 약 81~86%(전체 정확도 약 85%)로 나타난 반면, 모자이크 영상분류 결과의 정확도는 약 69~72%(전체 정확도 약 72%)로 다소 낮게 나타났다. 이러한 현상은 모자이크 영상을 생성하는 과정에서 영상 융합과 모자이크 과정을 거치며 본래의 분광정보가 왜곡되었을 뿐만 아니라, 컬러밴드인 R, G, B 세 가지의 밴드만 제공함에 따라 NDVI나 NDWI 정보를 실제 모자이크 영상이 아닌 KOMPSAT-3 영상에서 추출하였기 때문으로 해석된다. 비록 현재로서는 모자이크 영상으로 토지피복분류를 수행하여 사용자에게 배포하기에는 무리가 있을 것으로 판단되나, 추후 모자이크 영상을 제작할 때 분광정보 왜곡을 최소화할 수 있는 방법을 모색하고 R, G, B 밴드뿐만 아니라 NIR 밴드도 함께 제공하거나 모자이크 영상에 적합한 영상분류 기술을 개발할 필요가 있을 것으로 생각된다. 또한 지형특성별 분류결과 비교분석과 관심객체별 기계학습 등을 통한 영상분류 방법을 개발하는 등 관련 연구를 지속한다면, 추후 분광정보가 제한된 영상들도 활용도가 높아질 수 있을 것으로 기대된다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권35호
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• pp.329-346
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• 2014

미술은 한 사회의 정치, 경제, 사회, 문화가 만들어낸 시대적 산물이다. 최근의 디지털 매체의 발전은 예술에서 표현을 확장하는데 기여하였다. 디지털 매체는 이미지뿐만 아니라 소리나 물리적 지각 반응을 예술 창작의 한 요소로써 활용하는 것을 가능하게 한다. 또한 디지털 매체는 이미지, 소리, 빛, 그리고 다양한 조형 요소들 간의 재 융합이나 관객의 물리적 반응의 결합을 통해서 작품과 관객과 상호소통적인 공감각적이고 시지각적인 환경을 창출하도록 돕는다. 본 연구에서는 최근에 소리에 반응하는 다양한 미디어아트 작품들이 제작되고 있는데, 주로 관객이나 외부의 자극으로부터 발생되는 소리의 물리적 데이터를 시각화하는 작업에 초점을 두고 시지각적 관점에서 소리의 반응에 따른 데이터의 시각화와 작품의 이미지와 관객의 반응 관계 등을 분석하였다. 외부의 소리로부터 생성되는 물리적 데이터는 여러 가지 관점에서 분석될 수 있다. 예를 들면, 음성이나 외부 소리의 고저(pitch), 음량, 또는 주파수 분석을 통해서 데이터 분류가 가능하다. 본 연구자는 관객의 음성이나 외부의 물리적 자극을 통해서 발생되는 소리의 주파수를 분석하여 이에 상응하여 발광하는 LED기반 시각화 연구를 통해서 최근 새로운 미디어아트의 가능성을 모색하고, 실시간으로 생성될 수 있는 물리적 데이터들을 빛(LED)의 환영적 특성으로 변환함으로써 우연하게 관객에 반응하여 생성되는 다양한 시각이미지의 연출 가능성을 탐구하였다. 결과적으로 연구자는 사운드에 반응하는 시지각적인 인터랙티브 작품을 구현해보기 위하여 피에트 몬드리안(Piet Mondrian, 1872~1944)의 브로드웨이 부기우기(Broadway Boogie Woogie, 1942~3)작품을 모티브로 삼았다. 몬드리앙은 회화의 본질적인 표현 요소들을 단순화하는 작업으로 불필요하다고 생각된 요소들을 하나씩 제거하여 색, 수직선, 수평선으로 대상을 추상화시킴으로써 그 대상의 본질에 다가가고자 하였다. 연구자는 몬드리앙의 이러한 단순화된 구성을 외부의 소리 자극을 단순화하여 빛(LED)의 요소로 재현하는 시각적 표현의 메타포로 사용하였고, 몬드리앙의 정적 구성에서 빛과 소리의 공감각적인 표현을 극대화하는 동적 구성으로의 관객의 참여를 유도하는 환경을 구현해 보았다.