본 연구의 목적은 중학교 교사와 학생들을 대상으로 광선추적과 스펙트럼에 대한 교사와 학생의 개념 유형을 비교하는 것이다. 본 연구에서는 7학년 '빛' 단원에서 가장 중요하다고 생각되는 핵심개념은 광선추적과 스펙트럼에 의해 파악할 수 있다고 전제하고, 이에 대한 교사와 학생의 개념 유형을 조사하였다. 연구 대상은 서울 경기지역 과학교사 10명과 이들에게 배운 학생 328명이다. 모든 검사문항은 광선추적법과 스펙트럼 방법을 적용하는 문항으로 구성하였다. 연구결과 광선추적과 스펙트럼에 대한 교사와 학생들의 개념유형에는 차이가 있었다. 또한 대부분의 교사와 학생들은 상이 생기는 근본원리에 대하여 정확하게 알지 못하였다. 광선추적법을 알지 못하여 반사와 굴절에 의한 상을 찾을 때, 물체에서 나온 두 개 이상의 광선을 그려서 상을 찾는 경우는 거의 없었고, 하나의 광선으로 임의의 위치에서 상을 찾거나 평소 암기하고 있던 상의 위치를 표시하였다. 그리고 색에 대하여는 교사와 학생들은 개념을 이해하지 못하고, 교사들은 학생들에게 원리에 대한 설명 없이 현상을 제시하였다. 즉 교사와 학생들은 색에 대해서 단순 암기하고 있었다.
영상 데이타의 증가로 인해 여러 분야에 걸쳐 유사 영상 검색에 대한 수요는 계속해서 증가하고 있으며, 좀 더 정확한 유사 영상 검색을 위해 내용기반영상검색 기술 분야에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 내용기반영상검색에서는 유사한 영상을 검색하기 위해 색상, 모양, 질감 등의 영상 자체의 내용을 사용한다. 하지만 위성 사진과 같이 색상 정보의 사용이 어렵고 영상 자체가 매우 복잡한 영상의 경우는 내용기반영상검색 기술을 이용해도 유사성 검색이 쉽지 않다. 그 이유는 색상 정보의 사용이 어려워 모양 정보를 이용하려면 영상 세그멘테이션을 통해 물체의 모양을 분리해내야 하는데 영상이 매우 복잡한 경우 영상 세그멘테이션의 결과가 좋지 않기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 영상 세그멘테이션을 사용하지 않고 유사성 검색을 하는 방법을 제안하여 유사 위성 영상을 검색하고자 한다. 이를 위해 영상 세그멘테이션을 사용하지 않는 모양 기술자인 SIFT keypoint descriptor를 기반으로 영상의 유사도를 정의하여 유사성 검색을 한다. 실험을 통해 제안한 방법을 이용함으로써 색상 정보의 사용이 어렵고 영상 자체가 매우 복잡한 위성 영상의 유사성 검색의 정확성을 향상 시킬 수 있음을 보인다.
본 연구자는 시선 이동에 관한 연구를 진행 하였다. 시선이동의 기초적 변수는 디테일이다. 연구 결과 디테일의 변수는 컬러, 농도, 대비 등 다른 요인보다 시선 유입에 더 중요하게 작동하였다. 또한 사진의 피사체의 힘이 중심의 힘을 압도했다. 주 피사체와 배경이 되는 톤의 농도의 차이가 강하면 시각적인 중심이 주 피사체에 좀 더 유입된다. 주 피사체와 배경의 톤의 농도의 차이가 약하면 시선이 중심부와 주변부로 다양하게 퍼져 나가게 된다. 주요 요인은 노출의 차이로 노출의 차이가 심한 배경의 톤에는 시선이 거의 도달 하지 않는다. 피사체 중 사람은 주목 요인이 매우 높게 관찰되었다. 사람의 얼굴이 등장하는 사진은 다른 요인 보다, 비교적 주목도가 얼굴에 집중되는 경향이 있다. 사람이 들어간 사진에 관한 관심과 기억 효과는 높았다. 성적인 것, 위험한 것은 다른 요인보다 강하게 시선을 이동시키는 요인이 되는 것으로 관찰 되었다. 또한, 시선의 이동은 피사체의 형태, 위치, 밝기, 크기, 컬러, 패턴이 일정한 영향을 미치고 있다. 즉 피사체의 종류 및 내용이 시선 이동에 가장 주 요인으로 작동한다고 연구하였다. 또한 디테일이 다음변수로 중요한 요인이 된다. 그 외의 농도, 컬러, 위치, 크기 요인은 차선적 요인으로 관찰 연구하였다. 이는 광고사진에서 시선을 고정하거나 시선의 유도를 위해서는 피사체의 내용과, 디테일, 해상도 포커스 부분이 매우 중요하다는 시사점을 가진다.
전자파를 사용한 유방암 진단을 위한 전자파 노출장치는 RF 송수신 장치와 여러 개의 안테나로 구성된다. 전자파 노출장치를 통해 얻어진 피시험체의 전자파 특성 데이터는 역산란 해석 알고리즘을 통해 유전율과 도전율을 계산 할 수 있다. 본 논문에서는 시험체 내부에 대한 유전율 및 도전율 정보의 분석을 통해 유방암 세포의 유무를 판단하거나, 유방암 세포의 분포에 대한 정보를 쉽게 분석 수 있도록 전자파 기반 유방암 진단 소프트웨어를 개발하였다. 개발된 소프트웨어는 얻어진 유전율과 도전율 정보를 2D 혹은 3D의 컬러 영상으로 가시화 할 수 있는 기능을 제공해 줌으로써 사용자들이 암세포의 유무를 쉽게 판단할 수 있다. 또한 제안한 소프트웨어에서는 정밀한 토모그램 영상의 분석을 위해 영상의 단면뿐만 아니라 특정 영역 위치와 크기 정보를 표시해주는 기능을 제공한다.
This paper presents vision-based techniques for underwater landmark detection, map-based localization, and SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) in structured underwater environments. A variety of underwater tasks require an underwater robot to be able to successfully perform autonomous navigation, but the available sensors for accurate localization are limited. A vision sensor among the available sensors is very useful for performing short range tasks, in spite of harsh underwater conditions including low visibility, noise, and large areas of featureless topography. To overcome these problems and to a utilize vision sensor for underwater localization, we propose a novel vision-based object detection technique to be applied to MCL (Monte Carlo Localization) and EKF (Extended Kalman Filter)-based SLAM algorithms. In the image processing step, a weighted correlation coefficient-based template matching and color-based image segmentation method are proposed to improve the conventional approach. In the localization step, in order to apply the landmark detection results to MCL and EKF-SLAM, dead-reckoning information and landmark detection results are used for prediction and update phases, respectively. The performance of the proposed technique is evaluated by experiments with an underwater robot platform in an indoor water tank and the results are discussed.
다양한 영상으로부터 사용자가 원하는 대상 물체를 정확하게 분할하는 기존의 기법은 2차원적인 특징을 위주로 사용하므로 3차원적인 정보가 부족하여 여러 제한사항이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 연속적으로 입력되는 3차원의 스테레오 입체 영상으로부터 2차원과 3차원의 특징을 결합하여 군집화함으로써 대상 물체를 보다 강건하게 분할하는 기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 촬영된 장면의 좌우 스테레오 영상으로부터 스테레오 정합 알고리즘을 이용해 영상의 각 화소별로 카메라와 물체 사이의 거리를 나타내는 깊이 특징을 추출한다. 그런 다음, 깊이 특징과 색상 특징을 효과적으로 군집화하여 배경에 해당하는 영역을 제외하고, 전경에 해당하는 대상 물체를 감지한다. 실험에서는 본 논문에서 제안된 방법을 여러 가지 영상에 적용하여 테스트를 해 보았으며, 제안된 방법이 기존의 2차원 기반의 물체 분리 방법에 비해 보다 강건하게 대상물체를 분할함을 확인하였다.
본 논문에서는 능동형 센서를 이용하여 실사 객체에 대한 깊이 정보 및 칼라 정보를 획득하고 획득된 데이터를 이용하여 3D 객체를 생성하였다. 길이 정보를 획득하는 방법은 능동형 센서 모듈을 내장한 $Zcam^{TM}$ 카메라를 이용하였다. <중략>세 번째, 세부 파라미터를 조절하여 깊이 정보의 왜곡을 보정하고 보정된 깊이 정보를 이용하여 3D 메쉬 모델을 생성한 후, 서로 인접한 외곽 점들을 연결하여 완전한 객체 메쉬 모델을 만든다. 최종적으로, 완성된 객체 메쉬 모델에 칼라 영상 데이터의 칼라 값을 적용해 매핑 처리를 수행함으로써 3D 객체를 생성하였다. 실험을 통해 능동형 센서가 장착된 카메라로 획득한 데이터만으로 3D 객체를 생성할 수 있다는 가능성을 제시하였으며, 3차원 전용 스캐너를 이용한 것보다 데이터 획득이 간편하고 용이함을 알 수 있었다.
증강현실은 가상현실의 한 분야로 실제 환경에 가장 사물을 합성하여 원래의 환경에 존재하는 사물처럼 보이도록 하는 컴퓨터 그래픽 기법이다. 증강현실은 가상의 공간과 사물만을 대상으로 하는 기존의 가상현실과 달리 현실세계 기반위에 가상의 사물을 합성하여 현실세계 만으로는 얻기 어려운 부가적인 정보를 보강해 제공할 수 있는 특징을 가지고 있다. 실세계 기반위에 가상의 사물의 합성을 구현하는데 있어 중요하게 여겨지는 기반 기술인 레지스트레이션 방법이 있다. 레지스트레이션 방법은 실사영상과 3차원 그래픽 객체의 위치와 방향을 결정하는 방법으로서, 모델기반추적과 Move-Matching방법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 모델기반추적방법에 대하여 물체 추적을 통한 물체의 정보와 색상 분포를 이용하여 각 장면간의 물체 추적을 통하여 전환되는 장면에서의 모델을 통해 상대적 좌표계를 생성하는 방법에 대하여 연구하였다.
최근 인터넷에는 3차원 그래픽 데이터를 이용하는 그래픽 응용 프로그램들이 증가하고 있다 이에 따라 색상, 질감, 모양, 공간관계 등의 3차원 그래픽 데이터의 특징 정보를 이용한 검색에 관련된 많은 기법이 제안되고 있다. 그러나 효율적인 3차원 그래픽 데이터의 모델링이나 데이터베이스 저장 기법에 대한 연구는 미진한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 XML 기반의 3DGML로 모델링된 3차원 그래픽 데이터를 데이터베이스에 저장하고 SQL을 이용하여 3차원 그래픽 데이터를 내용기반으로 검색할 수 있는 시스템을 제시한다. 3DGML로 모델링된 3차원 그래픽 데이터에서 의미 있는 객체들을 추출하여 관계형 데이터베이스에 저장하는 객체단위 데이터베이스 매핑 기법을 제시하고, 이 데이터베이스로부터 3차원 그래픽 데이터 객체의 특징 정보와 3차원 장면의 설명정보 및 장면에 포함된 객체간의 공간 관계 등을 이용한 SQL 질의를 보인다.
미도는 문 스펜서가 제시한 이론으로 아름다움의 정도를 수치로 표현하려 한 것이다. 그리고 미국의 학자 버크호프가 문 스펜서의 미는 복잡성 속의 질서성을 가진 것이라는 명제를 분석하였다. 그는 미도의 공식을 발표하여 미도의 정도를 수량적으로 취급하였다. 따라서 기존의 색채 조화론의 부족한 점을 제거하여 보다 과학적이고 정량적인 조화이론을 전개했다. 본 논문에서는 배색의 좋고 나쁨은 질서의 요소와 복잡함의 요소로 나누었다. 미도는 질서의 요소를 복잡함의 요소로 나눈 것이다. 이를 영상의 미도 계산에 활용하여, 감성으로 취급되는 색채조화 및 부조화의 문제를 수치적으로 계산하였다. 그리하여 영상에서 색을 판별하여 미도가 좋은 배색인지 아닌지를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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