본 논문에서는 철도 구성요소 모니터링을 위한 효율적인 객체 분할 기법으로 사전학습된 SegFormer 모델의 적용을 제안하고, 객체 분할을 위해 보편적으로 사용되는 U-Net 모델과의 성능 비교 분석을 진행하였다. 철도의 주요 구성요소인 선로, 침목, 고정 장치, 배경을 분할할 수 있도록 라벨링된 데이터셋을 학습에 사용하였다. SegFormer 모델이 대조군인 U-Net보다 성능이 Jaccard Score 기준 5.29% 향상됨에 따라 Vision Transformer 기반의 모델이 기존 CNN 기반 모델의 이미지의 전역적인 문맥을 파악하기 상대적으로 어렵다는 한계를 극복하고, 철도 구성요소 객체 분할에 더욱 효율적인 모델임을 확인한다.
디지털 비디오 데이터를 효율적으로 브라우징 하는데 필요한 비디오 분할에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 비디오 데이터를 Shot단위로 분할하고, Shot내부에서 카메라 동작과 객체 움직임 분석을 이용한 sub-shot으로 분할하고자 한다. 연구 방법으로는 I-frame의 DC 영상을 이용하여 픽쳐그룹을 Shot(장면이 바뀐 경우), Move(카메라 동작,객체움직임), Static(영상의 변화가 거의 없는 경우)로 세분화하고 해당 픽쳐 그룹의 P, B-frame을 검사하여 정확한 컷 발생 위치, 디졸브, 카메라동작, 객체 움직임을 검출하게 된다. 픽쳐그룹 분류에서 정확성을 높이기 위해 계층적 신경망과 다중 특징을 이용한다. 정확한 컷 발생위치 검출하기 위해서 P, B프레임의 메크로블럭 타입을 이용한 통계적 방법을 이용하고, 디졸브, 카메라 동작, 객체 움직임을 검출하기 위해서 P, B-frame의 메크로블럭 타입과 움직임 벡터를 이용한 신경망으로 검출한다. 본 연구에서는 계층적 탐색을 이용하여 시간을 단축할 수 있고, 계층적 신경망과 다중 특징을 이용하여 픽쳐 그룹을 세분화 할 수 있고, 메크로 블록 타입과 통계적 방법을 이용하여 정확한 컷 검출을 할수 있고, 신경망을 이용하여 디졸브, 카메라 동작, 객체움직임을 검출 할 수 있음을 확인한다.
본 논문은 SAR 영상에서 객체를 추출하는 새로운 방법으로 특징점 기반 분할 히스토그램 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상 히스토그램에서 객체로 추정될 수 있는 영역을 세밀하게 추출하기 위해 영상에서 특징점을 추출한 후, 특징점의 밝기를 기준으로 히스토그램을 분할한다. 분할 히스토그램이 배경과 객체 성분을 모두 포함하고 있을 경우 해당 영역의 혼합 확률밀도함수가 교차되는 임계점을 계산한다. 계산된 임계점을 기준으로 현재 영역이 전체 영상에서 차지하는 비율을 비교하여 배경과 객체 여부를 판단한다. 제안하는 방법은 무인 감시 정찰 시스템 등 다양한 응용 기술에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
레거시 애플리케이션 시스템(이하 LAS: Legacy Application System)은 차세대 비즈니스 시스템들로 통합되어야 하는 가치 있는 자산이다. 이러한 LAS의 이점을 얻기 위해, 레거시 비즈니스 시스템을 역공학적으로 분석할 수 있다. 본 논문은 LAS의 폼으로부터 의미 있는 정보를 파악하여 다음 세대의 시스템에 통합될 수 있도록 객체단위로 분할하여 분석한 다음, 이러한 정보를 이용하여 재사용 및 재공학을 할 수 있도록 하기 위한 역공학적 객체 분석 프로세스(이하 FOAP)를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 FOAP는 4단계 즉, 폼 사용사례 분석 단계, 폼 객체 분할 단계, 객체구조 모델링 단계, 객체 모델 통합 단계 등으로 구성되어있다. 폼 사용사례 분석 단계는 폼 구조 그리고 LAS와 사용자간의 상호작용 둥의 정보를 획득하는 단계다. 폼 객체분할 단계는 폼 정보를 의미 있는 필드들로 구분하는 단계다. 객체구조 모델링 단계는 폼 객체들간의 구조적 관계와 협력 관계를 파악하여 모델링하는 단계다. 마지막으로 객체 모델 통합단계는 객체 단위의 단위 모델들을 통합하여 추상화된 정보를 포함한 상위 수준의 통합 모텔을 유도하는 단계다. FOAP에 의해 결과적으로 생성된 객체 통합 모델은 역공학 기술자들의 LAS 이해와 LAS의 정보를 새로운 시스템에 적용하는데 있어 좀 더 용이한 효율성을 제공한다.
최근 GPS, 이동 전화, 무선 네트워크 등의 발달로 인해 넓은 공간상에서 시간의 흐름에 따라 변화하는 이동 객체에 대한 위치 정보를 수집하여 실생활에 활용하는 다양한 위치 기반 서비스의 사용이 늘어나고 있다. 그와 함께 대용량의 이동 객체를 빠르게 검색하기 위한 효율적인 색인 방법의 필요성이 대두 됨에 따라 관련된 많은 연구가 현재 진행 중이다. 본 논문에서는 이동 객체의 궤적에 대한 색인 과정에서 필요한 개선된 궤적 분할 방법을 제안한다. 궤적의 적절한 분할 위치를 찾아 근사치 영역을 나타내는 최소 경계 사각형(MBR)을 만드는 과정에서 평균적인 질의의 크기를 고려하여 형성되는 확장된 최소 경계 사각형(EMBR)의 영역을 이용한다. 이에 따라 EMBR의 총면적이 최소에 가까운 분할을 만들어내어 색인 구성 후 질의 수행 과정 동안에 불필요한 탐색 공간을 감소시키는 이점을 보이게 된다. 본 논문에서 제안하는 궤적 분할방법의 우수성을 입증하기 위해 최적의 궤적 분할 방법과 기존의 궤적 분할 방법을 구현하여 각각의 EMBR 면적을 비교 분석한다. 비교 결과 제안하는 궤적 분할 방법이 기존의 방법보다 최적의 분할에 더 가까운 EMBR의 총면적을 나타내는 것을 알 수 있었다.
에피폴라 Rectification은 서로 다른 시점에서 얻은 두 영상에 대해 각 영상의 에피폴을 미리 정해진 점으로 옮기는 호모그래피를 적용함으로써 두 영상의 에피폴라 지오메트리를 동일한 기준 평면으로 변환하여 에피폴라 라인을 수평 방향으로 정렬시키는 과정이다. 이때 호모그래피에 의해 변환된 영상 사이에서도 에피폴라 제약조건이 성립해야 하며, 이를 만족시키는 호모그래피가 여러 개 존재하므로 제약조건을 추가하여 응용에 적합한 호모그래피를 구하게 된다. Rectification 결과 두 영상은 스테레오 영상화되어 쉽게 변위값을 구할 수 있으므로 영상 내객체의 3차원 정보를 추정하여 영상분할에 활용할 수 있다. 본 논문에서는 객체분할에 적용할 수 있는 Rectification 방법을 제안하고 이 결과를 객체분할에 적용하였다. 객체분할을 위해 색상정보와 상대적인 변위값의 연속성을 동시에 이용하면 단일 객체가 색상에 의해 분할되거나 혹은 색상이 비슷하여 다른 객체가 병합되는 문제를 보완할 수 있다. 실험을 통해 Rectification 결과영상으로부터 획득한 단일 객체의 변위값이 연속성을 갖음을 확인하였고 이를 통해 제안하는 Rectification 방법이 객체분할에 적합함을 보였다.
본 논문에서는 분산 객체 지향 데이타베이스에서 객체를 여러 사이트에 분산시키는 기법에 관하여 연구하였다. 제안된 객체의 분산 기법은 클래스의 분할 과정과 할당 과정으로 구성된다. 클래스의 분할 과정에서는 메소드, 계승 및 복합 객체와 같은 객체 지향 데이터베이스의 특성을 반영한 애트리뷰트 분할 알고리즘의 정의하였고 할당 과정에서는 함께 참조되는 다른 클래스의 프래그먼트들은 같은 사이트에 할당함으로써 데이타 전송량을 줄일 수 있는 할당 수식을 정의하였다.
본 논문에서는 멀티미디어 방송 및 인터넷 등에서 객체기반 멀티미디어 방송 서비스를 제공하기 위한 영상 객체 추출 및 편집 부호화 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 연속된 영상에서 객체추출을 위해 카메라로부터 입력되는 영상에 대한 자동분할과 사용자의 조력에 의한 반자동분할 기능을 가지고 있다. 또한 추출된 객체를 기존의 저장매체에 저장되어 있는 객체 흑은 배경 영상과 합성하는 편집 기능을 제공하고, 합성된 영상을 국제표준인 MPEG튿 영상부호화 방식을 이용하여 부호화를 수행한다. 따라서 구현한 시스템은 비디오 정보 제공자가 편리하게 객체를 분할하고 편집할 수 있으며 비디오 정보를 단기간에 효율적으로 비디오 정보 사용자에게 공급할 수 있는 기능을 제공한다.
비디오객체 추출 기법은 MPEG-4 및 MPEG-7의 응용을 목표로 최근 활발하게 연구되고 있다. 이들 연구는 객체 추출의 전체적인 구조와 정확한 윤곽선 검출 알고리즘의 개발에 초점을 맞추고 있으며 제한적인 조건하에서 만족할 만한 성능을 내고 있다 그러나, 카메라 움직임, 객체의 빠른 움직임, 비강체 운동 등 보다 일반적인 상황에서는 객체 추출의 안정성이 떨어진다. 본 논문에서는 객체 추출의 안정성을 높이기 위해 칼라, 움직임 정보 등의 특징정보(feature)가 균일한 영역으로 사전분할하고, 분할된 균일영역을 추적하는 알고리즘을 제안한다. 추적된 균일 영역간의 경계는 각 영역의 통계적 분포와 영역경계의 윤곽선으로 정의된 에너지를 레벨셑 방법으로 최소화함으로 조정된다.
영상분할은 관심대상이 되는 물체의 영역을 추출하기 위한 객체기반 영상분류의 전처리과정으로서 원격 탐사 영상분석에서 그 중요성 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상의 분광 및 공간정보를 반영할 수 있는 새로운 분할방법을 제안한다. 이를 위해 우선 다중분광 에지정보의 지역적 변이특성을 이용하여 영상에서 자동으로 초기시드 점을 추출하였다. 추출된 시드 점과 이웃하는 점들과의 유사성을 기반으로 영역 확장의 우선순위를 결정하는 MSRG가법을 이용하여 영상분할을 수행하였다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기 위해 기존에 위성영상분할에 많이 사용된 유역분할법과 영역성장기법과의 시각적/정량적 비교평가를 수행하였다. 정량적 비교평가 방법으로는 무감독 영상분할 평가 측정치와 동일한 조건하에서 수행된 객체기반 분류 정확도를 이용하였다. 실험 결과 제안한 기법은 고해상도 위성영상의 객체기반분석에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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