최근 목재산업계에서는 사람의 시각을 대체하는 기계시각을 이용한 화상처리시스템을 도입하여 제재목 등급 판정의 자동화, 제품의 품질향상 및 재단 최적화 등에 활용하고 있다. 본 연구에서는 국내산 소나무 제재목을 대상으로 표면결함검출을 위한 화상처리시스템을 개발하고자 하였으며, 주로 이용되고 있는 라인스캔카메라를 대신하여 비교적 저가의 영역카메라를 이용하였을 때 발생되는 문제점을 해결하고자 하였다. 벨트컨베이어의 불균일한 이송속도에 따른 문제점을 해결하기 위해 화상의 특징점을 이용한 결과 효과적인 화상병합을 할 수 있었다. 일반적인 영역카메라는 송재속도 15.7 m/min 이상에서는 모션블러에 의한 화상의 품질저하로 인하여 화상처리가 어려웠고 화상처리에 적합한 송재속도는 13.8 m/min였으며 추후 송재속도를 향상시키기 위해서는 전자셔터 속도가 빠른 카메라의 사용이 요구되었다. 녹색 컨베이어벨트상의 제재목 화상의 배경과의 분리를 위해서는 RGB필터의 red 채널을 이용하면 효과적이었다. 옹이검출을 위한 문턱값 판정법은 화상분석형인 문턱값 감소법이 우수하였으며 히스토그램분석형 중에서는 엔트로피법이 적합하였다.
디스플레이 기술이 급격히 발전함과 동시에 디스플레이 종류 또한 다양해지면서 디스플레이의 화질평가에 대한 중요성이 대두되고 있다. 화질평가에는 명암비, 색재현율, 색온도 및 감마 특성 등 물리적인 측정에 의한 정량적인 평가 방법이 사용되어 왔지만, 최종적인 화질의 비교 평가는 관측자가 느끼는 주관적인 인지 화질에 의해 이루어진다. 이에 디스플레이가 가지고 있는 물리적 특성과 관측자가 느끼는 감성 화질 사이의 상관관계를 정립할 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 Video Electronics Standards Association(VESA) Flat Panel Display Measurements(FPDM) version 2.0의 표준에 따른 측정을 통하여 모바일용 TFT-LCD와 AMOLED가 가지고 있는 색재현 특성-명암비, 기준 백색에 대한 색온도, 회색 계조의 색도 일관성 및 감마 특성, RGB 채널별 계조의 감마 특성, 디스플레이 장치의 색역 크기-을 객관적으로 비교 평가한다. 그 다음, 주요평가 항목을 중심으로 일반 관측자뿐만 아니라 색채 전공자에 의한 다양한 주관적 화질 평가를 수행하고, 이 평가 결과를 뒷받침 할 수 있는 정량적인 자료 및 근거를 제시한다. 이를 통해 화질 향상을 위해 색재현 관점에서 TFT-LCD와 AMOLED가 고려해야할 방향을 제시한다.
본 논문에서는 피부색 추출과정에서 그림자나 조명에 의해 얼굴 표면이 손실되어 피부색 추출이 되지 않는 문제점을 해결하기 위하여 개선된 얼굴 피부색 추출 방법을 제안하였다. 기존의 HSV를 이용한 방법은 조명에 의해 얼굴표면이 밝게 비춰지는 경우에 피부색 추출과정에서 피부색 요소가 손실되기 때문에 얼굴표면에 손실 영역이 나타나게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 피부색을 추출한 뒤 손실된 피부 요소 중 HSV 색공간에서 피부색의 H 채널 값 범위에 있는 요소들을 판단하여 손실된 부분의 좌표와 원본 이미지 좌표의 결합을 통해 피부색이 손실되는 부분을 최소화 하는 방법을 제안하였다. 얼굴 검출 과정으로는 추출한 피부색 이미지에서 질감 특징정보를 나타내는 LBP Cascade Classifier를 이용하여 얼굴을 검출하였다. 실험결과 제안하는 방법이 기존의 RGB와 HSV 피부색 추출과 LBP Cascade Classifier 방법을 이용한 얼굴검출보다 검출률과 정확도는 각각 5.8%, 9.6% 향상된 결과를 보였다.
매년 반복되는 식물의 생활사를 장기적으로 관측하는 것은 기후변화 반응을 감지하는데 있어 가장 단순한 방법이며, 중요한 지표로 인식되고 있다. 반복 디지털 이미지를 이용한 식물계절 변화 관찰 방법은 전통적(현장에서 전문가에 의해 관찰) 방법과 위성원격탐사(위성영상의 식생지수를 활용한 위성원격 관찰)의 한계를 보완한 방법이다. 본 연구는 디지털 카메라를 기반으로 한 반복 이미지로부터 식물계절 변화 관측과 계절현상을 정량화하기 위하여 점봉산 산림생태계를 대상으로 하였다. 한반도 전역에 분포하는 신갈나무림(낙엽활엽수림)과 상록침엽수림의 대표 수종인 소나무를 선정하여 식물계절 특성에 따른 경향성을 파악하고자 하였다. RGB 채널 이미지 데이터로부터 식생지수(Gcc)를 산출하였다. Gcc 진폭의 크기는 상록침엽수림이 낙엽활엽수림 보다 작았으며, Gcc의 기울기(봄철 증가와 가을철 감소)는 상록침엽수림이 낙엽활엽수림과 비교하여 완만하였다. 소나무림은 생장의 시작(UD)이 신갈나무림에 보다 빨랐고, 생장의 종료(RD)는 늦은 것으로 나타났다. 식물계절 현상의 정확도 검증은 RMSE가 0.008(ROI1)과 0.006(ROI3)으로 높은 정확도를 보였다. 이러한 결과는 온대북부형 낙엽활엽수림의 Gcc 궤적의 경향성을 잘 반영하였으며, 디지털 카메라를 이용한 반복 이미지 관측 방법이 식물계절 변화 관측에 있어 유용할 것으로 판단된다.
고해상도의 위성 영상을 이용하여 지표를 모니터링하기 위한 방법으로 분석 대상 객체의 색상을 이용하여 영상을 분류하는 방법이 널리 사용된다. 고해상도 위성영상에서는 도심 지역의 경우 건물, 도로 등과 같은 주요 객체들 이외에도 수목 등과 같은 식생 객체들도 빈번하게 나타난다. 도심 지역에 나타나는 식생 객체들의 색상은 건물, 도로, 그림자 등의 객체와 유사한 경우가 많으며, 이는 색상 정보에 기초하여 객체를 분류할 경우에 분류 성능이 저하되는 요인이 된다. 본 연구에서는 건물 등과 같은 다양한 색상을 가지는 객체뿐만 아니라 식생 객체도 정확하게 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 식생 객체 검출에 유용한 정규식생지수 영상을 RGB 영상과 함께 사용하고 객체 클래스를 서브 클래스로 세분화하여 분류한다. 서브 클래스 분류 결과를 융합한 후에 영상 분할 결과와 결합하여 최종 분류 결과를 생성한다. 차세대중형위성1호 영상을 이용한 실험에서 정규식생지수를 사용하지 않은 서브채널 분류 기법과 서브클래스 분류 기법의 overall accuracy가 각각 73.18%, 81.79%의 결과를 보인 반면, 정규식생지수와 서브클래스 분류를 함께 적용하여 제안한 방법은 overall accuracy가 87.42%의 우수한 성능을 보였다.
현재의 조명 산업은 반도체 LED를 이용한 R(빨강), G(초록), B(파랑)를 각각 제어 연출하여 대형화, 시스템화 되어가고 있다. 조명 산업의 통신 제어 표준인 DMX512(ANSI E1.11) 프로토콜은 기본적으로 조명 단말기를 구별할 수 있는 주소가 필요하다. 기존의 방식은 이 주소를 조명 단말기에 어떠한 형태(Dip Switch, EEPROM에 저장, PROM에 저장)로든 부여하여 서로를 구별하고, 통신으로 전송되어온 자신의 색상 데이터를 통신 선로에서 얻을 수 있었다. 또한, 통신 규약에 의하면 DMX512 통신 프로토콜의 전기적인 특성상 조명 단말기 32개 마다 스프리터(splitter)가 필요하게 된다. 즉, 512채널이 전부 연결된다면 최대 16개의 스프리터가 필요하게 된다. 본 논문은 DMX512 프로토콜에서 이러한 단점을 해결하기 위하여 모든 단말기를 직렬로 연결하여 조명제어용 Auto-Addressing 갖는 지능형 조명 단말기를 개발하였다. 각 단말기에 주소 부여에 대한 불편함을 해소하였고, 스프리터의 사용 또한 필요없게 하였다. 또한 이 개발품을 반도체 LED 조명 단말기에 적용하여, ON-OFF제어, 디밍제어, 순차제어, 무지개제어 등이 동작하는 것을 확인하였고, 이를 바탕으로 상용화하였다.
가시광 통신 시스템은 LED를 통해 방사되는 가시광을 이용한 차세대 통신 시스템으로, 유비쿼터스 네트워크 서비스 구축 시 에너지 절감 효과를 가져 올 수 있다. 또한 기존 인프라를 활용하여 고출력 전송이 가능하며 유지 보수 비용을 절감할 수 있다. 하지만 가시광 통신 시스템에서는 인접 송신기 간섭 신호의 영향으로 네트워크 경계에 위치한 수신기의 신호 검출 성능은 급격히 열화되고 전송 효율은 감소하게 된다. 본 논문에서는 가시광 통신 시스템에서 다수의 Tx가 인접해 있을 때 발생하는 송신기간 간섭 문제를 광 릴레이와 광 빔포밍 기법 적용을 통하여 효율적으로 간섭을 완화하고 그 성능을 평가한다. 제안하는 시스템의 결과로 사용하지 않는 기존 가시광 통신 시스템 대비 BER 측면과 채널 용량에서 모의실험을 통하여 향상된 성능을 보인다.
본 논문은 다중 컬러 필터 조리개 (multiple color-filter aperture; MCA) 시스템에서 영역 적응적 히스토그램 평활화를 사용하여 저노출 환경에서도 강건한 새로운 디지털 다중초점 (multifocusing) 방법을 소개한다. MCA 시스템은 획득된 영상의 컬러 채널 간에 발생하는 부정합 (misalignment) 정도를 측정하여 카메라의 거리에 따른 장면의 상대적 심도 정보를 추출한다. 추출된 상대적 심도 정보는 관심영역 (regsion-of-interests; ROIs) 분류 (classification), 정합 (registration), 융합 (fusion) 등의 과정을 통하여 다중초점 영상을 생성한다. 그러나 MCA 시스템은 유한한 구경의 조리개로 때문에 저노출 환경에서 성능의 저하를 초래하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 공간 적응적 히스토그램 확장을 이용한다. 실험결과에서 볼 수 있듯이, 제안한 기술은 저노출 환경에서도 콘트라스트가 향상된 다중초점 영상을 복원할 수 있음을 보여준다.
스테가노그래피는 송신자와 신뢰하는 수신자를 제외하고, 어떤 사람도 비밀 메시지의 존재 자체를 알지 못하도록 숨겨진 메시지를 이용하는 기법이다. 이 논문에서는 24 비트 컬러 이미지를 커버 매체로 적용한다. 그리고 24 비트컬러 이미지에는 빨강, 녹색 및 파랑에 해당하는 세 가지 구성 요소가 있다. 이 논문에서는 Triple-A 알고리즘을 사용하여 LSB 비트의 수와 사용할 컬러 채널을 임의로 선택하여 비밀 (한글) 메시지를 숨기는 이미지 스테가노그래피 방법을 제안한다. 이 논문은 비밀 문자를 초성, 중성, 종성으로 나누고, 교차, 암호화 및 임의 삽입 위치를 적용하여 견고성과 기밀성을 강화한다. 제안된 방법의 실험결과는 삽입용량과 상관성이 우수하고, 허용 이미지 품질수준임을 보였다. 또한 이미지 품질을 고려할 때 LSB의 크기를 2이하로 하는 것이 효율적임을 확인하였다.
국제 해상교통량 및 물동량이 증가함에 따라 한반도 주변해역의 선박유동량도 늘어나고 있으며 이에 따라 크고 작은 항구가 위치하고 있는 남해에서의 해양 사고도 꾸준히 발생하고 있다. 특히 선박간의 충돌 및 침몰 사고는 인적 및 물적 피해뿐만 아니라 해양환경오염을 유발하기 때문에 광역의 범위를 고해상도로 볼 수 있는 인공위성을 통한 신속한 선박탐지가 필요하다. 본 연구에서는 광학 인공위성 아리랑 2호 관측자료를 활용하여 광양만 인근해역의 각 채널별 반사도 값을 비교 분석하여 새로운 선박탐지지수를 제시하였다. 선박 분류를 위해 그 선박탐지지수의 역치를 0.1로 설정하였고, RGB 합성영상과 비교하였을 때 대다수의 선박을 탐지하였음을 보여주었다. 연구해역에 포함되어 있는 큰 규모의 선박을 선정 후, 선박 주변의 공간적 반사도 분포를 분석하였다. 그 결과 선박 북서방향에 위치한 균일한 형태의 선박그림자를 확인할 수 있었다. 이는 태양의 위치가 남동방향에 위치하고 있음을 나타내고 있으며, 실제 위성영상이 촬영된 시기의 방위각은 $144.80^{\circ}$로 영상내의 그림자의 위치를 통해 태양의 방위각을 유추할 수 있다. 그림자의 반사도는 주변 바다 및 선박에 비해 낮은 0.005 값을 나타냈고, 선수 및 선미에 따라 높이차가 달라짐을 보였다. 이는 선박의 갑판 및 구조물의 높이를 반영한 것으로 판단된다. 본 연구 결과는 연안 해상사고 발생 시 실종선박 수색기술에 고해상도 광학 인공위성 영상이 활용될 수 있음에 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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