본 논문에서는 지능적인 교통감시를 위해 궤적 정합을 이용한 특징 기반의 새로운 차량 추적 시스템을 제안한다. 제안된 차량 추적 시스템의 전체적인 알고리즘은 특징 추출, 특징 추적 및 궤적 정합을 통한 그룹핑의 세 단계로 구성된다. 특징 추출 및 추적 단계에서는 입력된 영상에서 차량으로 추정할 수 있는 부속 정보를 추출하기 위해 꼭지점 추출 영상처리 기법을 적용하여 차량의 특징점으로 추출하고 선형 칼만 필터을 이용하여 특징들을 추적한다. 그룹핑 단계에서는 개별 차량에 소속된 특징점들을 하나의 그룹으로 분류한다. 이때, 특징 기반 추적방식의 문제점인 객체 중첩 문제를 해결하기 위해 특징들의 위치 정보와 궤적 정합을 이용한 새로운 그룹핑 방법을 제시한다 마지막으로, 차량들이 근접하거나 부분 겹침이 일어나는 경우의 교통영상에 적용하여 제안된 추적 시스템의 성능을 보인다.
X선이 객체를 투과할 때 산란 방사선이 발생한다. 이를 방지하기 위하여 산란 방지 그리드를 사용하는데, 이때 투영 방사선 영상에 그리드 영상이 중첩되어 나타난다. 이러한 영상이 출력되면 영상에 무아레 무늬가 나타나 해부학적 정보를 가리게 된다. 그리드에 의한 잡음을 제거하기 위하여 현재까지 수행된 연구에서는 1차원 주파수 영역에서 그리드의 주파수를 계산하거나 2차원 웨이블릿 변환 및 푸리에 변환을 사용하여 잡음의 주파수를 제거하였다. 이러한 방법들은 그리드 잡음뿐만 아니라 영상에서의 진단 정보도 함께 제거하였다. 본 연구에서는 웨이블릿 패킷과 푸리에 변환 방법을 조합하여 CR 영상에서 그리드 잡음을 제거하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 팬텀영상에 적용한 결과 신호 대 잡음 비율이 기존 방법에 비하여 5.2 - 7.4 dB 향상 되었으며, 실제 CR영상에 적용한 결과 그리드에 의한 주파수 대역을 효과적으로 제거하고 나머지 주파수 대역을 보호함으로써 영상 정보의 손실을 최소화한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 기본적인 신호 처리 기능 블록들을 시각 프로그래밍 기법으로 조합하여 원하는 신호 분석 작업을 수행할 수 있는 신호 분석 환경 시스템에 대해 기술하였다. 기본적인 신호 처리 알고리즘들을 기본 기능 블록의 형태로 내장하고 있으며, 사용자가 스스로 개발한 신호 처리 알고리즘들은 정해진 형식에 맞추어 기능 블록의 형태로 구현하기만 하면, 코드의 변경 없이 신호 분석 환경에 추가할 수 있다. 기본적으로 제공되는 시각화 기능 블록을 사용하여 생체신호를 비롯한 각종 1차원 신호들과 신호 처리 알고리즘에 의해 변화된 파형들을 비교 관찰할 수 있을 뿐 아니라, 신호 검출 알고리즘에 의해 검출된 사건 정보들을 신호에 중첩하여 관찰할 수도 있다. 본 연구에서 개발된 신호 분석 환경 시스템은 객체지향 개념에 의거하여 설계, 구현되었으며, Windows NT 환경에서 동작한다.
도로의 노선선정에 필요한 지형공간정보의 분석 및 처리에 따른 효율성을 증진시키기 위해서는 지형공간정보체계의 분석기능이 필요하다. 또한 합리적인 노선 선정을 위해서는 각 노선을 정량적으로 평가할 수 있는 기법으로 전문가의 지식과 경험을 필요로 하는 체계의 연계성이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 지형공간정보체계의 위치정보 구축과 분석과정을 통한 노선선정모형을 제시하고 전문가 체계를 연계한 노선선정체계를 개발하였다. 개발한 체계는 세 단계 계층 기반의 객체지향기법을 적용한 도형 사용자 접속 환경의 윈도우용 체계로서 조건에 따른 노선선형을 제시할 수 있도록 사용과 유지관리를 손쉽게 하였다. 지형공간정보체계를 이용하여 노선선정에 필요한 다양한 정보를 데이터베이스에 구축하고 3차원 지형 분석을 실시하여 대상지역의 특성을 효과적으로 파악하였으며, 영향권 및 중첩 분석과 위치정보연산을 통해 통제지역을 추출하였다. 노선선정체계를 통해 입력된 시종점간에 3개의 비교노선을 선정할 수 있었다. 따라서 본 개발 체계를 실제 대상지역에 적용하여 구체적인 비교 평가를 시도함으로써 노선선정체계의 적용 가능성을 입증하고자 하였다.
이 연구의 목적은 증강현실기술을 활용하여 치과 방사선 촬영술의 반복 연습이 가능한 디지털 콘텐츠를 개발하는데 있다. 성인 모델의 외형을 사진 촬영하고, 실습용 마네킹 팬텀을 컴퓨터 단층 촬영한 후, 이를 중첩하여 삼차원 객체를 제작하였다. 또한, 결과로 출력되는 106장의 방사선사진은 촬영법과 관련된 치아 정보를 활용하여 데이터베이스화하였고, 학습자가 성공적인 촬영을 수행하면 각 촬영조건에 맞는 부위별 영상이 호출되도록 시스템을 구축하였다. 이를 통해 임상 전 단계에서의 연습을 반복적으로 시행할 수 있었다. 이 콘텐츠를 이용하여 치과위생사의 방사선 촬영 임상 실무역량을 향상하는데 기여하고자 한다. 다만, 직접 얼굴인식을 통해 촬영하는 것이 실습효용 가치가 클 것으로 예상하기 때문에 이에 관련한 후속 연구가 필요하다.
중적외선(mid-wave infrared, MWIR) 영상은 피복 및 객체의 온도를 파악할 수 있어 환경, 국방 등 다양한 분야에서 핵심 데이터로 사용된다. KOMPSAT-3A 위성은 타 위성에 비해 높은 공간해상도의 MWIR 영상을 제공하지만, 광학(electro-optical, EO) 영상에 비해 상대적으로 낮은 시인성을 가져 활용성의 확대에 어려움을 겪는다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-3A 전정색(panchromatic, PAN) 영상의 윤곽 정보를 기반으로 시인성이 높은 MWIR 융합 영상을 제작하고자 한다. 먼저, 이종 센서에서 취득된 PAN 영상과 MWIR 영상의 상대 기하오차를 제거하는 전처리를 수행하고, 딥러닝 기반 윤곽 정보 추출 기술인 Pixel difference network (PiDiNet)의 사전 학습 모델을 이용하여 PAN 영상에 대한 윤곽 정보를 추출한다. 이후 전처리된 MWIR 영상과 추출된 윤곽 정보를 중첩하여 객체 경계면이 강조된 MWIR 융합 영상을 제작한다. 제안 방법을 이용하여 서로 다른 세 지역에 대한 MWIR 융합 영상을 제작하였으며, 이를 시각적으로 분석하였다. 본 기법을 통해 제작된 MWIR 융합 영상은 지형 및 지물의 경계면이 강조되어 시인성이 개선되었으며, 세부적으로 관심 지역에 대한 열 정보를 전달할 수 있었다. 특히, MWIR 융합 영상에서는 저해상도의 원본 MWIR 영상에서 식별할 수 없었던 비행기, 선박 등의 객체를 육안으로 판독할 수 있었다. 본 연구는 가시적인 정보와 열 정보를 동시에 고려할 수 있는 단일 영상 제작 방법론을 제시하였으며, 이는 MWIR 영상의 활용성 확대에 이바지할 수 있을 것으로 사료된다.
대부분의 모바일 공간정보 획득시스템은 촬영범위가 좁고 기선 길이에 대한 제약이 따르는 프레임 카메라를 탑재하고 있다, 촬영지점을 기준으로 모든 방향으로의 영상정보 획득이 기능한 전방위 카메라 탑재를 통해 프레임 카메라의 촬영 범위 및 기선 거리에 대한 문제점을 해결할 수 있다. 광속조정법(Bundle Block Adjustment)은 다수의 중첩된 영상의 외부표정요소를 결정하는 대표적인 지오레퍼런싱(Georeferencing) 방법이다. 본 연구에서는 전방위 영상에 적합한 광속조정법의 수학적 모델을 제안하여 전방위 영상의 외부표정요소 및 지상점을 추정하고자 한다. 먼저 전방위 영상에 적합한 공선조건식을 이용해 관측방정식을 수립한다. 그리고 지상 모바일매핑시스템(GMMS, Ground Mobile Mapping System)에 탑재되어 있는 GPS/INS로부터 획득된 데이터와 정지 GPS 및 토털 스테이션(Total Station)을 통해 측정한 지상기준점을 이용한 확률제약조건 (Stochastic Constraints)식을 수립한다. 마지막으로 확률제약조건 요소 및 추정 미지수를 조합하여 다양한 종류의 수학적 모델을 수립하고 모델별로 추정된 지상점 좌표의 정확도를 검증한다. 그 결과, 지상기준점을 확률제약조건으로 사용하는 모델에 적용한 경우에 지상점이 ${\pm}5cm$ 정도로 정확하게 추정되었다. 연구의 결과를 통해 전방위 카메라 영상으로부터 대상객체의 3차원 모델 추출이 가능함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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