지구의 중요한 천연자원인 산림을 포함한 자연 식생환경은 지난 1세기 동안 많은 변화를 겪으며 기후에도 영향을 미치게 되어 현재 지구적 차원의 관심 속에서 다양한 연구가 진행되고 있다. 원격탐사는 분광적 특성을 이용하여 식생의 특성을 탐지할 수 있어 식생자원을 모니터링하는데 매우 효율적인 수단이다. 이러한 연구에서는 보통 원격탐사 측정을 분석하여 관찰된 화소가 식생을 포함하고 있는 정도를 나타내는 식생지수가 사용되고 있는데 NDVI가 이중 가장 많이 사용되는 식생지수이다. 본 논문에서는 MODIS NDVI 시계열 자료를 이용하여 자동으로 식생의 변화를 탐지해 가는 방법론이 제안되어 있다. 변화탐지를 위해 비모수 방법의 신경망 모형이 사용되었고 특성벡터로는 한 화소에서 다중 시기의 NDVI 차이와 더불어 NDVI 시계열 자료의 시간상의 관계가 함께 고려될수 있도록 제안되었다. 사용된 모형의 테스트를 위해 2006년부터 2011년까지 한반도 지역에 대한 MODIS MYD13Q1 자료가 사용되었다.
동영상 데이터를 내용기반 검색을 하기 위해 비디오 시퀀스를 계층적 분할해야 한다. 컷 검출 알고리즘은 샷을 분류하는 중요한 처리이다. 일반적인 컷 검출 알고리즘은 이전 프레임과 현재 프레임을 비교하기 때문에 카메라의 움직임이나 물체의 움직임에 의해 화면변화가 크면 컷을 오검출 할 수도 있다. 본 논문에서는 컷 예상지점을 먼저 선정하고 컷 예상지점이 실제의 컷인가를 판별한다. 컷 예상지점의 프레임과 이웃 프레임의 특징차를 비교하므로써 실제 컷을 검출하므로 기존 알고리즘보다 오검출을 줄일 수 있다. MPEG비디오 시퀀스에서 DC영상을 추출하여 비교 프레임으로 사용하였다. 실험 결과, 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 컷 검출율이 높은 것을 확인하였다.
스토리는 인물들 간의 갈등의 전개와 해소의 흐름에 의해 형성된다. 갈등의 설정, 전개, 해결의 흐름이 스토리이다. 인물 면적은 인물의 감정 또는 상태, 인물 간 관계인물과 환경과의 관계를 묘사하는 중요한 표현 기법이다. 본 논문은 인물 면적의 변화 그래프로부터 갈등의 전환 지점을 검출하는 방법을 제안하는 것이 목적이다. 이를 위해 인물 면적을 계산하여 영화의 인물 면적 변화 그래프를 생성하는 방법과 인물 면적 변화 그래프로부터 갈등 전환 장면을 검출하는 방법을 제시한다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 7개의 영화에 대해 갈등 전환 장면을 추출하는 실험을 진행하여 정확도 73.57%, 재현율 77.26%의 성능 평가 결과를 얻었다. 이를 통해 인물 면적에 기반하여 갈등 전환 장면을 추출하는 것이 가능하다는 것을 증명하였다.
Fires are the most common disaster and early fire detection is of great importance to minimize the consequent damage. Simple sensors including smoke detectors are widely used for the purpose but they are able to sense fires only at close proximity. Recently, due to the rapid advances of relevant technologies, vision-based fire sensing has attracted growing attention. In this paper, a novel visual sensing technique to automatically detect fire is presented. The proposed technique consists of multiple steps of image processing: pixel-level, block-level, and frame level. At the first step, fire flame pixel candidates are selected based on their color values in YIQ space from the image of a camera which is installed as a vision sensor at a fire scene. At the second step, the dynamic parts of flames are extracted by comparing two consecutive images. These parts are then represented in regularly divided image blocks to reduce pixel-level detection error and simplify following processing. Finally, the temporal change of the detected blocks is analyzed to confirm the spread of fire. The proposed technique was tested using real fire images and it worked quite reliably.
The methods of landuse change detection have been used with the algorithm of GIS (Geographic Information System). It is used for the Environmental Planning. Ultimately, it is useful to establish environment management system in landscape architecture. As one of environmental elements, the landuse is repeatedly being changed by the interaction of natural and social environments. In addition, the landuse change shows a tendency to certain characteristic. However, the data of analysis environment system are too broad to access the practical use. Therefore, the possibility of using the method of GIS has been increasing. This study is to make the prediction model by using the interpolation of GRASS version 4.1.5 and to consider about a tendency for each element in landuse change of HAKONE national park. The results of study explain as below : 1. The natural forest and the meadow have a larger tendency of decrease. 2. The area of golf club and facility land has not been changed and the some other areas have been changed to the commercial forest. 3. However, because of the natural forest preservation plan since 1970, the destruction shows comprehensively a tendency of decrease.
교통정보는 크게 지점정보와 공간정보로 나눌 수 있다. 지점정보는 한 지점에서의 차량의 유무 판정을 통해 얻을 수 있는 정보이며, 공간정보는 일정 공간을 관찰해야만 얻을 수 있는 고급 교통정보이다. 영상처리를 이용해 공간정보를 측정하기 위해서는 차량의 전역 추적을 필요로 하는데 전역 추적에 기반한 영상검지기는 비디오 입력, 차량 탐지, 차량 추적, 교통정보 측정의 네 부분으로 나눌 수 있다. 기존의 연구들은 비디오 입력시 자동 아이리스를 사용하여 급격한 밝기변화에 대응치 못하는 단점이 있고 차량 탐지시 기존의 배경생성 방법들은 정체가 심한 교차로에서 매우 좋지 않은 결과를 보인다. 또한 대부분의 연구에서 교통정보 측정을 지점 정보로만 국한하였다. 본 연구에서는 자동 아이리스의 단점 개선을 위해 사용자 제어 아이리스 방법을 제안하였고, 복잡한 교차로에서도 배경생성을 견고히 할 수 있는 장면차이 기반 배경생성 방법을 제안하였다. 또한 통행량/시간/속도는 물론 대기행렬 길이, 회전/직진 교통류의 공간 교통정보를 측정하는 방법을 제안하였고 실제 실험을 해 본 결과 95%∼100%의 정확도를 보였다.
본 논문에서는 수면을 취하는 침실의 수면 환경 데이터를 수집하고, 얻어진 조건 데이터들과 수면간의 관계를 분석한다. 또한 수면을 취하는 사람으로부터 장면 전환을 검출하여 신체의 상황과 수면 과정의 반응, 신체의 감각과 자극들을 제시한다. 영상의 장면 전한 검출은 컬러 히스토그램을 사용하였다. 컬러 히스토그램은 이전 프레임과 현재 프레임사이의 컬러 히스토그램 차이 값을 이용하는 방법이다. 그리고 피곤한 정도, 음주의 정도, 그리고 공복의 정도를 입력하여 각 상황별 뒤척임을 추출하도록 하였다. 시스템의 실험에는 온/습도 센서와 조도센서로 구성되어 있는 H-MOTE2420 센서를 이용하였다. 본 논문에서는 현대인들에게 규칙적이고 안락한 수면을 유도하기 위하여 최적의 수면 환경을 제공함으로써 수면의 질을 높일 수 있도록 한다.
디지털 미디어 데이터의 증가에 따라 디지털 미디어를 효과적으로 관리하고 사용하기 위하여 다양한 비디오 색인 및 비디오 시퀀스 정합 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 급격한 밝기 변화를 가지는 비디오 시퀀스에 대해서 효율적인 비디오 색인 알고리즘과 비디오 시퀀스 질의에 대한 비디오 시퀀스 정합 알고리즘을 제안한다. 급격한 밝기 변화를 고려한 비디오 색인의 정확도를 향상시키고 계산량을 줄이기 위해 제안한 알고리즘은 칼라 특성뿐만 아니라 에지 특성도 함께 사용하였으며 기존의 알고리즘에 비해 현저한 성능 향상을 보였다. 제안한 알고리즘은 먼저 칼라 히스토그램을 사용하여 후보 샷경계 지점을 추출하고 에지 정합과 밝기 보상을 이용하여 후보점들이 샷경계인지 밝기 변화인지를 결정한다 장면내의 밝기 변화가 작은 경우 에지 정합과 밝기 보상은 샷경계에서만 일어난다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 비슷한 계산량으로 현저히 향상된 성능과 효율을 보였다.
본 논문에서는 스마트폰의 플랫폼으로 하여 시공간적 중요도 기반으로 비디오를 요약하는 효율적인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주어진 비디오에서 카메라 및 물체의 움직임에 강건한 색상 히스토그램의 차분으로 장면 전환을 검출하고 연속적인 프레임간의 유사성, 얼굴의 영역, 개별 프레임(frame)의 중요도를 통해 시공간적 중요도를 분석한다. 그리고 검출된 장면 전환을 이용하여 과분할된 계층적 트리를 생성하고 비디오 분석 과정에서 계산한 병합 및 유지 에너지를 이용하여 반복적으로 갱신한다. 또한 갱신된 계층적 트리에서 사용자가 요구하는 재생 길이와 최소 구간 길이를 충족하고 동시에 높은 중요도를 가진 노드들로부터 탐욕 알고리즘(greedy algorithm)을 통해 프레임을 추출한다. 실험 결과 상용 스마트폰에서 2분길이 분량의 입력 비디오를 10초 내외의 수행시간으로 요약할 수 있었으며, 그 결과는 상용 비디오 편집 소프트웨어인 Muvee보다 우수함을 보였다.
멀티미디어 통신, 영상전화 등 실시간 멀티미디어 서비스가 대중화됨에 따라 동영상 데이터의 저지연 및 고품질 전송에 대한 요구가 중요해지고 있다. 동영상 압축 기술 중에서 비트율 제어 기법은 압축된 데이터의 효율적인 전송과 재생된 영상의 화질을 결정하는데 중요한 역할을 한다. 본 논문은 기존의 VBR과 CBR 부호화 방식을 결합하여 모든 화면의 비트발생량을 제한된 범위내로 제어하는 기술을 제안하여 모든 화면에 대해 부분적 장면 전환 검출을 수행하고 완벽한 VBR 전송이 보장되지 않는 환경에서 저지연 전송 및 고품질의 영상이 유지되게 하며 또한 순간 데이터 처리 속도의 부담도 완화할 수 있게 한다. 실험 결과, 제안한 알고리즘은 실시간 응용에 있어서 기존 TMN8알고리즘에 비해 더욱 효율적인 비트율 제어를 제공한다는 것을 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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