지난 2012년부터 도로명주소가 본격 시행 및 활용되고 있지만, 아직도 상당 부분에서는 기존의 지번주소가 많이 통용되고 있다. 이는 일반인들의 공간 인식체계와 도로명주소의 공간 구조화 방식의 간극으로 인한 문제이다. 따라서 도로명주소 기반의 공간 인식 체계가 자리잡기 위해서는 생활 속에서 활용되는 각종 공간정보들이 도로명에 의하여 주소정보를 부여받을 수 있어야 한다. 본 연구는 공간 인식 과정이 가장 중요하게 나타나는 길찾기 과정에서의 도로명주소 체계의 연계를 목적으로, 이를 위하여 필요한 공간데이터의 기하학적 매칭 방법론을 설계 및 구현하였다. 도로명주소 기본도의 도로구간 레이어와 보행자용 도로 네트워크에 대하여, 개별 도로 객체를 중심으로 네트워크 이웃을 생성하였다. 그 다음, 생성된 이웃 집합 간의 기하학적 유사도 비교를 통하여, 네트워크 데이터의 각 객체에 매칭되는 도로구간을 탐색하였다. 매칭 성능은 F0.5 값을 기준으로 0.936의 결과를 얻었으며, 유사도 값을 기준으로 10% 수동 검사를 수행한 결과 이 값을 0.978까지 향상시킬 수 있었다. 이렇게 생성된 매칭 대응관계를 이용하여, 보행자용 도로 네트워크 데이터에 도로명 정보를 부여하였다. 이러한 방법론을 통하여, 도로명주소를 기반으로 한 길찾기 서비스 제공 및 공간 인식체계 정착에 도움을 줄 수 있다.
차량용 내비게이션의 빠른 확산과 스마트폰 등 개인 단말기의 측위 기술 발달로 사용자 중심위치기반서비스, 특히 보행자 내비게이션 서비스에 대한 관심이 증대되고 있다. 보행자 내비게이션 서비스를 위한 핵심정보인 수치지도는 대용량이고 짧은 갱신주기를 요구하는 경우가 많아 수치지도의 효율적인 갱신이 중요한 이슈가 된다. 본 연구에서는 구축시기가 상이한 이종의 도로망 데이터 셋에 형상유사도 기반 면 객체 매칭을 적용하여 변화 탐지하는 기법을 제안하였다. 변화탐지에 앞서 이종의 도로망 데이터 셋의 면 객체 매칭에서 탐지될 수 있는 갱신 유형을 정의하였다. 면 객체 매칭 기반 변화 탐지를 위하여 이종의 두 도로망 데이터 셋의 선형인 도로객체를 이들로 둘러싸인 면인 블록으로 변환하였다. 변환된 블록을 중첩하여 중첩된 블록 간의 형상유사도를 계산하고, 이 값이 0.6 이상인 것을 후보 블록 쌍으로 추출하였다. 객체 유형별로 이분 그래프 군집화와 오목다각형 특성을 적용하여 정의된 갱신유형별 블록 쌍을 탐지하고, 해당 블록 쌍을 구성하거나 내부에 있는 도로 세그먼트 간의 프레셰 거리를 계산하였다. 이때, 프레셰 거리가 50 이상인 도로명주소기본도 도로구간의 도로객체가 갱신 도로객체로 추출된다. 그 결과 0.965의 높은 탐색율을 보여 제안된 기법이 이종의 도로망 데이터 셋의 선형 객체의 변화탐지에 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문은 스테레오 영상에서 물체영역을 추출하기 위하여 변위정보와 밝기정보를 함께 사용하는 개선된 물체 추출 알고리즘을 제안한다. 변위정보와 밝기정보를 이용하여 물체를 추출하는 기법은 Ping과 Chaohui에 의해 연구된 바 있으며 이들의 기법은 입력영상 밝기기반으로 분할하고 분할된 영역 내의 변위정보를 고려하여 분할영역을 병합한다. 그러나 물체와 배경의 밝기 값이 비슷한 경우, 분할영역은 물체영역과 배경영역을 동시에 포함하게 됨으로써 분할영역 단위의 병합은 물체영역 추출의 오류를 야기한다. 이 문제를 해결하기 위해서 제안된 기법에서는 화소단위의 병합을 수행한다. 또한 변위정보의 신뢰도를 높이고 단방향 정합의 부족한 변위정보를 보완하기 위하여 양방향 스테레오 정합을 구현하며, 변위 탐색의 진행 여부는 입력영상의 기울기 성분, 즉 물체의 경계정보로부터 결정한다. 제안된 물체추출 알고리즘은 기존 방법에서 추출되지 않은 변위정보를 탐색함으로써 우수한 물체추출 성능을 보인다. 최종적으로 스테레오 카메라를 이용하여 획득한 실사영상에 대한 실험으로 제안된 방법의 성능을 평가한다.
최근, 기상레이더는 돌발적 기상재해들을 예방하고, 기상관측의 공익을 위해 널리 이용되고 있으며 이에 따라 사용자 관점의 레이더 표출 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 레이더 관측 자료들을 멀티미디어 콘텐츠로서 재생산하는 방법과 생성된 자료를 이용해 매쉬업 서비스에 적용하는 방법을 제안하였다. 이와 함께 주요 기상현상이 발생중인 지역의 정확한 위치를 추적하기 위한 정밀 GIS 정합기술을 제안하였다. 본 연구에서 제시하는 방법을 통해 기상 레이더로부터 관측된 다양한 레이더 변수들을 재가공함으로써 2차원의 영상 및 벡터 그래픽 자료, 또는 3차원 볼륨 자료 등을 생성할 수 있다. 생성된 멀티미디어 형태의 레이더 자료들은 다양한 래스터 또는 벡터정밀 GIS 맵과 정합된다. 다양한 강수 시나리오에 대한 실험 결과, 제안한 방법에 의한 표출 시스템은 사용자로 하여금 정확한 레이더 차폐영역 분석, 강수이동경로 파악, 강수량 추정에 따른 홍수위험도 분석 등을 쉽고 직관적으로 이해시킬 수 있음을 확인하였다. 제안하는 정밀한 GIS 정합을 통해 재난 관리자가 레이더 관측자료를 명확히 해석하고 이를 통해 보다 효과적인 기상재해 예보가 가능할 것으로 기대한다.
Ka 대역 (26.5~40 GHz)용 전파흡수체의 자성손실재로 Ti-Co가 치환된 M형 바륨 페라이트($BaTi_{0.5}Co_{0.5}Fe_{11}O_{19}$)를 제조하고, 페라이트-고무 복합체에서 자기적 성질 및 전파흡수특성에 관해 조사하였다. M형 바륨 페라이트에서 Ti-Co가 치환됨에 따라 보자력의 감소가 급격히 일어났다. 이는 c 축으로 강한 자기이방성을 갖던 M형 바륨 페라이트의 자기이방성이 a-b 면내 자기이방성으로 변화함에 기인한다. 이에 따라 자연공명주파수를 Ka 주파수 대역으로 이동시킬 수 있었고, 복소투자율의 주파수 분산특성의 제어가 가능하였다. Ti-Co가 치환된 M형 바륨 페라이트 복합체의 경우 Ka 대역에서 임피던스 정합조건을 만족시킬 수 있었다. 흡수대역폭 증가에 페라이트/고무 함량비(F/R)의 조절이 매우 중요함을 제시하였다. F/R = 4의 함량비에서 ?20㏈ 이하의 반사손실을 갖는 흡수대역폭이 7 GHz 정도로 매우 우수한 광대역 전파흡수특성을 보였다. F/R 비가 증가할수록 정합주파수 및 정합두께는 감소하였으나, 흡수대역폭은 줄어들었다.
일반적인 공장환경에서 적용할 수 있는 비젼 검사시스템의 개발을 위해서는 안정적이면서도 고속 패턴정합을 수행하는 알고리즘의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 전탐색 회피기법을 이용하는 자동화용 패턴검사를 위한 에지 기반의 점상관 고속 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 탐색할 영상의 에지특성을 분석함에 의해 전탐색을 회피함으로써 탐색복잡도를 크게 개선한다. 농담정규화정합(NGC)법을 사용하는 통상적인 검사 알고리즘은 공장환경에 적용할 매 몇가지 문제점을 극복해야 한다. 첫 번째는 과도한 계산량으로 고속동작을 가능하게 하기 위해 특별한 알고리즘의 설계가 필요하며 고속 하드웨어의 사용을 요구한다 두 번째는 불안정한 조명조건 하에서도 신뢰성 있는 검사결과를 주어야 한다는 것이다. 전통적인 NGC 알고리즘은 조명의 불안정에 따라 검사결과가 크게 변동하는 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 에지 기반의 점상관 알고리즘을 제안한다. 계산량을 개선하기 위해 전탐색 회피 알고리즘을 개발하여 적용하고, 에지 피라미드 구조를 탐색에 T입하여 실시간에 근접하는 시간 복잡도를 달성한다. 제안된 방법들은 실제 영상에 적용하여 신뢰성을 검증한다
달 영구음영지역에 얼음 형태의 물이 발견되면서 주요 우주국들은 로버 중심의 현장 탐사를 준비 중이다. 달 영구음영지역은 극지역 크레이터의 중심부로 태양광이 직접 도달하지 않지만, 크레이터 벽면으로부터 반사되는 태양광으로 인해 일정 수준의 저조도 환경이 유지되는 것으로 예상된다. 본 연구에서는 달 영구음영지역의 조도와 지형환경을 모사한 실내 테스트베드를 구축하여 모의 지형영상을 촬영하였다. 모의 영상을 대상으로 저조도 영상강화 기법(CLAHE, Dehaze, RetinexNet, GLADNet)을 적용하여 밝기값과 색상복원 효과를 분석하였고, 특징점 추출 및 정합 기법(SIFT, SURF, ORB, AKAZE)의 성능 향상을 분석하였다. 실험 결과 GLADNet과 Dehaze 영상 순으로 저조도 환경에 강인한 시인성 개선 효과를 보여주었다. 반면 특징점 검출 및 정합 기법은 Dehaze와 GLADNet 영상 순으로 성능이 향상됨을 확인하였고, 특히 ORB와 AKAZE의 성능이 크게 개선되었다. 달 탐사에서 로버 탑재 카메라는 3차원 지형정보구축과 지질학적 조사에 활용된다. 따라서 GLADNet은 토양 성분과 암석 종류 판별에 유용하고, Dehaze는 로버의 주행과 함께 3차원 지형정보 구축에 적합할 것으로 판단된다.
위치기반 서비스와 융합 관제시스템의 활용 가치가 높아지면서, 스마트폰과 같이 영상촬영, 무선통신, GPS, 전자지도 등과 같은 다양한 기술이 통합된 형태로 활용하는 사례가 늘고 있다. 특히 스마트폰은 영상정보, 위치정보 등을 웹서비스를 통해 통합하여 송수신하기에 적합하지만, 그 정보들이 위 변조되어 사용될 경우 악용될 소지가 있다. 따라서 본 연구에서는 스마트폰에서 수집 및 전송되는 영상정보와 이미지 파일의 EXIF에 저장되는 위치정보에 대한 무단 변경 및 전송 실험을 수행하고, 데이터 검증을 위한 기술들을 조사하였다. 더불어 지오코딩을 이용한 좌표-주소매칭분석, 워터마킹, 암호화 등을 고려한 보안관제 프로토타입을 설계했다.
The objective of this thesis is to develop a prediction system of potential landslide sites to apply to the prevention of landslide disaster which occurred during the heavy rainfall in the rainy season. The system was developed by combining a modified slope stability analysis model and a hydrological model. The modified slope stability analysis model, which was improved from 1-D infinite slope stability analysis model, has been taken into consideration of the flexion of the hill slopes. To evaluate its applicability to the prediction of landslides, the data of actual landslides were plotted on the predicted areas on the GIS map. The matching rate of this model to the actual data was 92.4%. And the relations between wetness index and landform factors and potential landslide were analyzed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권7호
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pp.2585-2598
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2015
Hand posture recognition has played a very important role in Human Computer Interaction (HCI) and Computer Vision (CV) for many years. The challenge arises mainly due to self-occlusions caused by the limited view of the camera. In this paper, a robust hand posture recognition approach based on 3D point cloud from two RGB-D sensors (Kinect) is proposed to make maximum use of 3D information from depth map. Through noise reduction and registering two point sets obtained satisfactory from two views as we designed, a multi-viewed hand posture point cloud with most 3D information can be acquired. Moreover, we utilize the accurate reconstruction and classify each point cloud by directly matching the normalized point set with the templates of different classes from dataset, which can reduce the training time and calculation. Experimental results based on posture dataset captured by Kinect sensors (from digit 1 to 10) demonstrate the effectiveness of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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