• 제목/요약/키워드: affine transform

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GIS 기본도 및 DB의 세계측지계 좌표변환 정확도 분석에 관한 연구 (A study on the Accuracy Analysis of the World Geodetic System Transformation for GIS Base Map and Database)

  • 조재관;최윤수;권재현;이보미
    • 대한공간정보학회지
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    • 제16권3호
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    • pp.79-85
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    • 2008
  • 본 연구에서는 세계측지계 기준에 따라 지리정보를 효율적이고 정확하게 좌표변환하기 위한 방안을 도출하기 위하여 기존 1/1,000 수치지형도와 GIS 응용시스템 DB의 구축 현황 및 문제점을 파악하고, 좌표변환 파라미터 산출과 변환 성과의 정확도 평가 등을 수행하여 실용적인 좌표변환 방안을 제시하였다. 국가좌표변환계수에 의한 좌표변환 정확도를 분석하였으며, 연구대상지역의 국가기준점 및 도시기준점을 이용하여 지역좌표변환계수의 특성을 고찰 하였다. 또한 항공삼각측량 성과를 이용한 1/1,000 수치지형도를 도시기준점을 이용한 측량성과와 비교 하여 수치 지형도 제작 당시 국가기준점의 편의량을 분석하고, 도시기준점을 이용하여 추정한 좌표변환계수를 사용하여 세계측지계로 좌표변환한 성과의 정확도를 분석하였다. 마지막으로 1/1,000 수치지형도의 좌표변환 방법을 적용하여 지하시설물 DB를 대상으로 좌표변환 정확도를 평가하였다. 본 연구를 통하여 지자체 단위의 좌표변환을 수행하는데 있어 도시기준점을 이용한 Molodensky-Badekas 방법에 의한 좌표변환계수 적용과 2차원 Affine 변환도 국지적인 범위에서 적용 가능하였음을 확인하였다. 또한 수치지형도를 기반으로 지거측량 방법으로 구축된 GIS 응용 DB의 경우에도 좌표변환 및 편의보정을 통해 약 10cm 이내의 변환 정확도로 좌표변환이 가능하여 세계측지계 전환에 큰 문제가 없다고 판단하였다.

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얼굴 및 눈동자 움직임에 의한 시선 위치 추적 (Gaze Detection by Computing Facial and Eye Movement)

  • 박강령
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제41권2호
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    • pp.79-88
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    • 2004
  • 시선 위치 추적이란 현재 사용자가 응시하고 있는 위치를 컴퓨터 시각 인식 방법에 의해 파악하는 연구이다. 이러한 시선 위치 추적 기술은 많은 응용 분야를 가지고 있는데, 그 대표적인 예로는 양 손을 사용하지 못하는 심신 장애자를 위한 컴퓨터 인터페이스 및 3차원 시뮬레이터 프로그램에서 사용자의 시선 위치에 따른 화면 제어 등이 있다. 이 논문에서는 적외선 조명이 부착된 단일 카메라를 이용한 컴퓨터 비전 시스템으로 시선 위치 추적 연구를 수행하였다. 사용자의 시선 위치를 파악하기 위해서는 얼굴 특징점의 위치를 추적해야하는데, 이를 위하여 이 논문에서는 적외선 기반 카메라와 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하였다. 사용자가 모니터상의 임의의 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점의 3차원 위치는 3차원 움식임량 추정(3D motion estimation) 및 아핀 변환(affine transformation)에 의해 계산되어 질 수 있다. 얼굴 특징점의 변화된 3차원 위치가 계산되면, 이로부터 3개 이상의 얼굴 특징점으로부터 생성되는 얼굴 평면 및 얼굴 평면의 법선 벡터가 구해지게 되며, 이러한 법선 벡터가 모니터 스크린과 만나는 위치가 사용자의 시선위치가 된다. 또한, 이 논문에서는 보다 정확한 시선 위치를 파악하기 위하여 사용자의 눈동자 움직임을 추적하였으면 이를 위하여 신경망(다층 퍼셉트론)을 사용하였다. 실험 결과, 얼굴 및 눈동자 움직임에 의한 모니터상의 시선 위치 정확도는 약 4.8㎝의 최소 자승 에러성능을 나타냈다.

얼굴의 3차원 위치 및 움직임 추정에 의한 시선 위치 추적 (Facial Gaze Detection by Estimating Three Dimensional Positional Movements)

  • 박강령;김재희
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제39권3호
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    • pp.23-35
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    • 2002
  • 시선 위치 추적이란 모니터상에 사용자가 쳐다보고 있는 지점을 파악해 내는 기술이다 이 논문에서는 컴퓨터 비젼 방법을 이용하여 사용자가 모니터 상에 어느 지점을 쳐다보고 있는지를 파악(시선 위치 추적)하는 새로운 방법을 제안한다. 시선위치를 파악하기 위해 본 논문에서는 얼굴 영역 및 얼굴 특징점(양 눈, 양 콧구멍, 입술 끝점 등)을 2차원 카메라 영상으로부터 추출하였으며, 이들의 움직임으로부터 카메라 보정 및 매개변수 추정 방법등을 이용하여 초기 3차원 위치를 추정해 내었다. 이후 모니터 상의 한 지점을 쳐다보기 위해 사용자가 얼굴을 움직이는 경우 이러한 얼굴의 3차원 움직임 량 역시 자동으로 추정하였다. 이로부터 변화된 얼굴 특징점의 3차원 위치를 계산해 낼 수 있었으며, 이를 바탕으로 모니터 상의 시선 위치를 구하였다. 실험 결과, 19인치 모니터상의 임의의 지점을 사용자가 쳐다보았을 때, 약 2.01인치의 시선 위치에러 성능을 얻었다.

부분 손상과 기하학적 공격에 강인한 워터마킹 방법 (A Robust Watermarking Method against Partial Damage and Geometric Attack)

  • 김학수
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제15권9호
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    • pp.1102-1111
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    • 2012
  • 본 논문에서는 워터마크된 영상이 일부 손상되었다 할지라도 기하학적 공격에 강인한 다중 비트 워터마킹 방법을 제안한다. 이 방법은 임의의 영상을 기 정의된 표준 영상으로 변형하는 표준 영상 정규화 과정과 표준 정규화 영상의 DCT 영역에 대역 확산(spread spectrum) 기법을 이용하여 워터마크를 삽입하는 과정으로 구성되어있다. 제안한 표준 영상 정규화 방법은 기존의 영상 정규화 방법을 개선한 것으로써 부분 손상과 임의 기하학적 공격에 강인한 특성을 가지고 있으며, 대역 확산 기법을 이용한 워터마크 삽입과정은 블러링, 샤프닝, 압축 등과 같은 영상 손실에 강인한 특성을 가지고 있다. 또한 제안한 워터마킹 방법은 워터마크 검출을 위해 원영상이 필요하지 않기 때문에 공개 워터마킹(public watermarking) 응용에 적합하다. 몇 가지 실험을 통해 제안한 워터마킹 방법이 부분 손상 및 기하학적 변형을 포함한 여러 가지 공격에 강인하다는 것을 보여준다.

가변 블록 기반 프랙탈 영상 부호화 (Fractal Image Coding Based On Variable Block)

  • 노근수;조성환
    • 전자공학회논문지T
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    • 제35T권3호
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    • pp.15-24
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    • 1998
  • 본 논문에서는 Barnsley가 제안한 반복 함수 체계(IFS)에 근거한 새로운 영상 압축 기술인 프랙탈 영상 부호화의 성능 개선 방법을 제시한다. 기존의 완전 탐색을 이용한 프랙탈 부호화 방법은 영상의 복원 화질이 다른 프랙탈 기법에 비해 좋은 결과를 얻을 수 있지만 탐색시간이 지나치게 오래 걸리고, 선형 유사 변환을 통하여 블록의 근사화를 수행하므로 복잡한 블록의 근사화가 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 쿼드 트리 분할을 사용하여 코딩 블록의 크기를 가변적으로 설정하도록 하여 복잡한 블록은 크기가 작은 블록으로 단순한 블록은 큰 블록으로 분할되도록 하였다. 이렇게 함으로써 블록의 근사화 정도도 높이고 변환의 수도 줄여 압축률의 개선을 가져왔다. 또한, 탐색 영역을 제한하여 부호화 시간이 짧으면서도 기존의 완전 탐색(full searching) 방법에 비하여 탐색 시간을 줄였으며 복원 영상의 주관적 평가의 화질은 더 우수했다. 그리고 매칭 블록의 탐색이 필요 없는 Monro 방법에 비해 부호화 시간이 다소 느리기는 하지만 화질 면에서 월등한 성능을 보였다.

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딥러닝 기반의 의미론적 영상 분할을 이용한 주행 보조 시스템 (Driving Assist System using Semantic Segmentation based on Deep Learning)

  • 김정환;이태민;임준홍
    • 전기전자학회논문지
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    • 제24권1호
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    • pp.147-153
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    • 2020
  • 기존의 차선 검출 방법들은 곡률과 날씨 변화가 큰 도로 환경에서 검출률이 낮다. 확률적 허프 변환을 이용한 방법은 에지와 직선의 각도를 이용해서 차선을 검출함으로 곡선과 악천후일 때 검출률이 낮다. 슬라이딩 윈도우 방법은 윈도우로 이미지를 분할해서 검출하기 때문에 곡선 형태의 차선도 검출하지만 어파인 변환을 사용하기 때문에 도로의 경사율에 영향을 받는다. 본 논문에서는 다양한 외부 환경에서도 차선을 강인하게 검출하고 장애물을 회피하기 위한 딥러닝 기반의 주행 보조 시스템을 제안한다. VGG-16기반의 SegNet으로 입력 영상을 의미론적으로 분할해서 차선을 검출한다. 검출한 차선과의 이격거리를 계산하고 안전범위를 산출해서 차량이 차선의 중앙을 주행하도록 제어한다. 또한, 전방의 미확인 물체와 충돌이 예상되면 운전자에게 경보를 주고 Adaptive-MPC로 차량을 제어해서 충돌을 회피하는 알고리즘도 제안한다. CARLA로 시뮬레이션한 결과 제안한 알고리즘은 곡률이 큰 차선과 다양한 환경에서도 강인하게 차선을 검출하고 전방의 안전범위를 계산하여 충돌을 회피하는 것을 볼 수 있다.

소규모 지역에서 수치지도의 위치정확도 향상 방안에 관한 연구 (The Improvement Method of Position Accuracy of Digital-Map in Small Area)

  • 이근상;장영률
    • Spatial Information Research
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    • 제9권2호
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    • pp.263-275
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    • 2001
  • NGIS 사업으로 구축된 1/1,000 수치지도의 활용이 급증하면서 이를 활용하기에 앞서 수치지도의 위치정확도 검증이라는 문제가 대두되고 있다. 본 연구에서는 학교 시설물관리시스템 구축에 기반이 되는 소규모 지역에 대한 1/1,000 수치지도의 위치 정확도를 평가하고, 위치오차가 발생한 지역에 대한 수치지도 수정/갱신 방안을 제시하였다. RTK방법으로 교내 주요건물에 대한 위치오차를 평가해 볼 때, 측량관계법령에서 규정하고 있는 0.5mm 보다 크게 나타났다. 이에 대한 위치정확도 확보방안으로 먼저, 교내에 Static 측량을 실시하여 측량기준점을 선정한 후 기준점으로부터 주요건물에 대한 좌표값을 평가하여 RTK 방법으로 측량한 좌표값과 비교하였다. 두 번째로는 지도를 변환하였으며 그 결과를 RTK 측량성과와 비교하였다. 첫 번째 방법과 두 번째 방법을 검토하여 소규모 적합한 수치지도 위치정확도 확보방안을 제시하였다.

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단안 카메라를 이용한 입체영상 생성 (Generating a Stereoscopic Image from a Monoscopic Camera)

  • 이동우;이관욱;김만배
    • 방송공학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.17-25
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    • 2012
  • 본 논문에서는 단안 카메라를 이용하여 획득한 여러 장의 영상으로부터 입체영상을 제작하는 방법을 제안한다. 수평으로 이동하며 촬영한 N 장의 프레임 영상중에서 최적의 좌우 입체영상을 먼저 선택한다. 이를 위해 영상의 에지를 추출한 후 에지의 방향을 이용하여 두 영상의 에지각의 차이인 회전각을 구한다. 또한 영상 투영을 통해 두 영상의 상관관계를 구한 후, 이를 이용하여 이동벡터를 얻는다. 다음으로 최적의 입체영상 두 장을 선택한 후, 회전각 및 이동벡터를 이용하여 선택된 좌우영상을 보정한다. 총 32장의 실험영상데이터에 제안방법을 적용하였고, 입체영상의 품질을 검증하기 위해서 주관적 시각적 피로도 평가를 수행하였다. 피로도 측면에서는 84 %의 안정적인 입체감을 전달하는 것을 증명하였다.

SHADOW EXTRACTION FROM ASTER IMAGE USING MIXED PIXEL ANALYSIS

  • Kikuchi, Yuki;Takeshi, Miyata;Masataka, Takagi
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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    • pp.727-731
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    • 2003
  • ASTER image has some advantages for classification such as 15 spectral bands and 15m ${\sim}$ 90m spatial resolution. However, in the classification using general remote sensing image, shadow areas are often classified into water area. It is very difficult to divide shadow and water. Because reflectance characteristics of water is similar to characteristics of shadow. Many land cover items are consisted in one pixel which is 15m spatial resolution. Nowadays, very high resolution satellite image (IKONOS, Quick Bird) and Digital Surface Model (DSM) by air borne laser scanner can also be used. In this study, mixed pixel analysis of ASTER image has carried out using IKONOS image and DSM. For mixed pixel analysis, high accurated geometric correction was required. Image matching method was applied for generating GCP datasets. IKONOS image was rectified by affine transform. After that, one pixel in ASTER image should be compared with corresponded 15×15 pixel in IKONOS image. Then, training dataset were generated for mixed pixel analysis using visual interpretation of IKONOS image. Finally, classification will be carried out based on Linear Mixture Model. Shadow extraction might be succeeded by the classification. The extracted shadow area was validated using shadow image which generated from 1m${\sim}$2m spatial resolution DSM. The result showed 17.2% error was occurred in mixed pixel. It might be limitation of ASTER image for shadow extraction because of 8bit quantization data.

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임상표적체적 결정을 위한 기능 영상 기반 생물학적 인자 맵핑 소프트웨어 개발 (Development of the Multi-Parametric Mapping Software Based on Functional Maps to Determine the Clinical Target Volumes)

  • 박지연;정원균;이정우;이경남;안국진;홍세미;주라형;최보영;서태석
    • 한국의학물리학회지:의학물리
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    • 제21권2호
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    • pp.153-164
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    • 2010
  • 혈관분포도(vascularity) 및 세포조밀도(cellularity)와 같은 종양의 생물학적 특성을 고려한 임상표적체적을 결정하기 위하여, 국부혈류용적영상(regional cerebral blood volume map, rCBV map)과 겉보기확산계수영상(apparent diffusion coefficient map, ADC map)의 종양 체적을 해부학적 영상 위에 맵핑 할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 개발한 프로그램은 해부학적 영상 및 기능 영상 간 mutual information, affine transform, non-rigid registration을 이용한 영상 정합 기능을 제공한다. 영상 정합 후 기준 영상과 정합된 영상에서 획득한 각 segmented bone의 겹치는 체적 비율 및 contour 간 평균 거리를 이용하여 정합도 평가도 가능하다. 잔여 종양이 있는 악성신경아교종 환자의 영상을 이용하여 소프트웨어의 기능을 평가하였을 때, bone segmentation과 contour 간 평균 거리 차이를 이용한 정합도는 각각 약 74%와 2.3 mm였으며, 수동정합을 이용하여 2~5% 정도의 정합도를 향상 시킬 수 있었다. 종양의 생물학적 특성을 치료 계획에 반영할 수 있도록, color map을 이용하여 rCBV map을 분석하였으며, ADC map에서 설정한 관심 영역의 평균 확산 계수와 표준 편차 등을 계산하여 종양의 예후 인자 및 악성도를 평가하였다. 두 기능 영상이 공통적으로 나타내는 종양 체적에서 얻은 생물학적 인자를 평면 위에 맵핑하여 종양의 특성을 쉽게 파악할 수 있는 multi-functional parametric map을 구성하였다. 또한 각기능 인자에 대응되는 악성 종양의 임계값을 적용하여 주변 종양 세포에 비하여 혈관 분포도는 높으면서 확산 계수는 낮아 악성 종양 세포일 확률이 높은 영역을 구분할 수 있었다. 각 기능 영상 위에서 설정한 생물학적 종양 체적 및 악성도가 높은 국소 체적은 해부학적 영상 위에 표시하여 dicom 파일로 출력할 수 있었다. 개발한 소프트웨어는 기능적 다중영상을 이용하여 생물학적 종양 체적을 해부학적 영상 위에 맵핑하는데 적용할 수 있으며, 해부학적 영상에서 파악하기 어려운 종양의 특성 변화들을 치료 계획에 활용할 수 있다. 나아가 개발한 소프트웨어를 이용하여, 한 종류의 영상을 참고하여 종양 체적을 결정했을 때 발생할 수 있는 오류를 줄이고, 치료 전이나 치료 과정에서 나타나는 종양의 조직학적, 생리학적 특성을 치료 계획에 접목하는데 활용할 수 있다.