암반 절취면에 분포하는 면과 선구조를 원격으로 측정하는 단순 장치를 소개한다. 지질구조의 배열은 구조면이나 선분상에 존재하는 3개 이상의 점에 대한 3차원 좌표를 이용하여 계산된다. 좌표들은 두 폐쇄회로 카메라의 영상에서 계산되며, 계산에 활용되는 변수들은 (1) 영상에서의 동일지점에 대한 좌표 (2) 카메라의 초점거리 (3) 두 카메라의 기선거리 이다. 영상측량을 위하여 영상 획득을 위한 장치와 Visual Baisc 언어와 GIS 콤퍼넌트를 이용한 전산 프로그램이 개발되었다. 개발된 방법을 이용한 측정결과 179cm의 거리에서 원격으로 측정된자료가 1cm 이하의 오차를 보이고 있다. 원격측정법을 이용하여 배재대학 교내의 암반 절취면에 분포하는 면구조를 측정한 결과 수작업으로 측정한 면의 배열방향과 허용 오차범위 이내에서 일치하는 결과를 보이고 있다.
본 논문에서는 스테레오 영상에서 좌ㆍ우측 영상을 입력받아 거리 변화에 따른 얼굴인식률을 PCA(Principal Component Analysis) 알고리듬으로 비교한다. 제안된 방법에서는 RGB컬러공간에서 YCbCr컬러공간으로 변환하여 얼굴영역을 검출한다. 또한 스테레오 영상을 이용하여 거리를 취득한 후 추출된 얼굴영상의 확대 및 축소하여 보다 강건한 얼굴영역을 추출하고, PCA 알고리듬으로 인식률을 실험하였다. 취득된 얼굴영상의 평균적인 인식결과로 98.61%(30cm), 98.91%(50cm), 99.05%(100cm), 99.90%(120cm), 97.31%(150cm), 96.71%(200cm)의 인식률을 얻을 수 있었다. 따라서 실험을 통하여 제안된 방법은 거리에 따라 확대 및 축소를 적용하면 높은 인식률을 얻을 수 있음을 보였다.
각종 시설물들의 건설로 인해 형성된 사면은 붕괴의 위험성을 앉고 있기 때문에 사면의 현장에 대한 정보를 수집하기 위한 기존의 조사 방법들은 조사기간의 장기화, 계측장비에 대한 비용 및 접근성 등의 문제점이 제기되고 있으며, 이는 자료 수집의 한계점으로 제시되고 있다. 본 연구에서는 어느 위치에서든지 줌렌즈를 사용하여 영상을 취득할 수 있도록 하기 위하여 줌렌즈를 초점거리별로 검정하여 자유로이 줌을 사용할 수 있도록 하였다. 초점 거리별 검정 데이터 값은 DB(Date Base)화하여 여러 종류의 카메라나 또는 다른 렌즈를 사용하여 측정을 하더라도 자동으로 촬영한 초점거리의 카메라 검정데이터 값과 카메라정보를 불러오도록 Image Loader 시스템을 개발하였다. 또한, 취득한 대상물의 입체영상으로부터 3차원 공간영상정보를 구축함으로써 사면측량 및 조사에 효율적인 기초 자료로 제공하고자 하며, 사람이 접근할 수 없는 위험사면에 대한 정확한 측량방법을 제시하고자 한다.
Ladar (LAser Detection And Ranging, Lidar)는 레이저 신호를 이용하여 대상지역에 대하여 정밀한 3차원 거리를 취득하는 센서로 최근 들어 미사일, 항공기 등에 탑재되어 자동표적인식 등에 활용되고 있다. 기존의 영상기반센서와 달리 센서와 표적과의 거리를 밝기나 색상 값으로 표현한 range 영상을 제공하며, 이로부터 표적의 정밀한 3차원 모델의 생성이 가능하기 때문에 표적의 인식과 식별을 가능하게 한다. 이러한 Ladar 센서의 데이터를 모의 생성한다면, 센서의 개선 및 개발 또는 센서 데이터 처리 알고리즘의 개발을 더욱 효율적으로 수행할 수 있게 될 것이다. 이에 본 연구에서는 특히 Linear FM 기반의 Ladar 센서의 신호 생성 및 신호처리 과정을 시뮬레이션하여 Ladar 영상을 모의 생성하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 우선 FM chirp modulator를 탑재한 시스템의 레이저 신호를 모의로 생성하고, FFT기반 신호처리를 통해 센서와 표적과의 거리를 획득하였으며, 최종적으로 Ladar range 영상을 성공적으로 모의 생성하였다.
본 논문에서는 영상간의 거리에 반비례하고 상관성에 비례하는 조합형 유사성 척도에 의한 효율적인 서명인식 방법을 제안하였다. 여기서 거리는 영상의 공간적 속성을 반영하기 위함이고, 상관성은 통계적 속성을 반영하기 위함이다. 이렇게 하면 서명의 위치, 크기, 회전과 같은 기하학적 변화와 모양변화에 강건한 인식이 가능하다. 상관성의 척도로 이진영상의 히스토그램에 기반을 둔 4 방향의 위치를 고려한 정규상호상관계수를 이용함으로써 서명사이의 유사성을 좀 더 빠르고 정확하게 반영하였다. 제안된 방법을 20개의 288$\times$288 픽셀 트럭영상과 105개의 256$\times$256 픽셀의 서명영상을 대상으로 각각 실험한 결과, 영상의 속성을 잘 반영한 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다. 특히 정규상호상관계수와 순서값의 거리를 조합한 척도가 city-block이나 Euclidean 거리를 각각 조합한 척도보다 우수한 인식성능이 있음도 알 수 있었다.
단층 촬영한 영상을 삼차원적으로 재구성해서 가시화 또는 자동처리와 분석을 하기 위해서는 등방 해상도의 삼차원 영상 자료를 생성하는 보간이 필수적이다. 최근에 제시된 형태기반 보간 방법은 먼저 형태를 분할한 이후, 보간을 행하므로 구조적으로 객체간 뚜렷한 보간 영상을 생성하는데는 유리하지만 대부분 이진 영상을 대상으로 보간을 수행하므로 영상을 이루는 주요 객체들을 표현할 수 없으며 내부 구조를 가시화할 수 없으며 방법상 보간을 위하여 행하는 최소거리 계산시 많은 수행시간을 소모한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 영상을 이루는 주요 구성 객체를 표현할 수 있는 그레이-스케일 영상을 대상으로 보간 영상을 생성하고 이차원 평면상의 최소거리 맵 구성과 삼차원 공간 개념을 고려한 최소거리 맵 수정으로 계산시간을 효율적으로 단축시키면서 고질의 보간 영상을 생성할 수 있는 새로운 형태기반 보간법을 제시하였다.
본 논문에서는 반도체 산업 영상에서 반도체의 결함 원인 진단 기법을 제안한다. 제안 기법은 먼저 결함 영상에 대한 특징 데이터베이스를 구축한다. 다음으로 결함 영상과 입력 영상을 블록 단위로 영역 분할을 수행한 후 컬러 히스토그램을 계산하여 블록들 사이의 히스토그램 카이 제곱 거리를 이용한 블록 유사성을 측정한다. 다음으로 각 영상에서 탐색된 블록들에 대하여 클러스터링을 수행하여 영역을 연결된 객체 단위로 군집한다. 마지막으로 각 클러스터들의 특징을 추출하여 클러스터 간 유사성 측정으로 가장 유사성이 높은 결함 영상을 특징 DB에서 탐색하여 결함 원인 정보와 함께 제시한다. 검색 결과 유사도 상위 n개의 영상 중에서 입력 영상과 동일한 범주의 결함을 갖는 영상이 검색되는 비율을 구하여 제안 기법의 정확성을 검증하였다. n = 1, 2, 3에 대해서 결함 범주에 상관없이 검색 정확도는 모두 100%로 제안 기법은 실제 산업 응용이 가능한 정확한 검색 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 스테레오 영상에서 좌·우측 영상을 입력 받아 거리변화와 임베디드 데이터를 이용해 얼굴인식률을 PCA알고리듬으로 비교한다. 제안된 방법에서는 RGB컬러공간에서 YCbCr컬러공간으로 변환하여 얼굴영역을 검출한다. 또한 거리변화에 따라 추출된 얼굴영상의 확대 및 축소하여 보다 강건한 얼굴영역을 추출한다. 실험을 통하여 제안된 방법은 30cm∼200cm 정도의 거리에서 기준 거리(100cm)를 설정하고, 스케일 변화에 따른 평균적인 인식결과로 99.05%(100cm)의 인식률을 얻을 수 있었다. 정규화된 크기(92×112)에서 특정영역인 슈퍼 상태를 정의하고, 각각 정의된 슈퍼 상태의 내부요소인 임베디드 데이터만을 추출하여 PCA 알고리듬을 통하여 얼굴인식을 수행하였다. 원본영상을 모두 학습하는 것이 아니라 임베디드 데이터만을 학습시키기 때문에 제한된 영상의 크기(92×112)에서 특정 데이터를 받아들일 수 있으며, 평균적으로 92×112크기의 영상에서는 99.05%, 실험1은 99.05%, 실험2는 98.93%, 실험3은 98.54%, 실험4는 97.85%의 얼굴인식률을 보였다. 따라서 실험을 통하여 제안된 방법은 거리변화율을 적용하면 높은 인식률을 얻을 수 있음을 보였으며, 얼굴정보를 축소할 뿐만 아니라 처리속도도 향상되었다.
최근 고 해상도의 콘텐츠의 보급이 늘어나는데 이에 따라 암호화를 위한 계산 량과 시간이 증가하였다. 본 논문은 고 해상도의 콘텐츠에서 많은 양의 암호화 계산과 시간을 줄이기 위해 프레넬 변환을 이용한 암호화 방법을 제안하였다. 프레넬 변환을 통하여 획득한 회절 영상은 거리에 따라 가운데로 집중되는 특성을 가지는데, 고 해상도의 영상을 먼 거리에서의 회절 영상을 획득하여 가운데의 집중된 영역에 암호화를 수행하여 암호화 영역을 줄여 계산 량을 줄일 수 있다. 본 논문에서 제안하는 암호화 알고리즘을 구현하여 10m의 거리일 때 0.004%의 데이터만 암호화 하여 모든 데이터를 숨길 수 있다.
오늘날 태양의 흑점과 흑점군의 개수는 각 국의 천문대에서 관측자가 태양을 스케치하여 직접 산출하고 있다. 이렇게 산출된 자료는 해당 천문대의 관측 특성을 나타내는 상수를 사용하여 국제 흑점 상대수로 변환되고, 이는 태양의 활동성을 나타내는 중요한 지표로 사용된다. 하지만 이들의 수를 직접 산출하는 것은 인력과 시간을 필요로 하고, 관측자의 주관적인 판단이 개입될 수 있다. 우리는 이러한 점을 개선하기 위하여 컴퓨터 프로그래밍을 통한 흑점과 흑점군의 개수를 산출하는 방법을 연구하였다. 우선 태양 백색광 영상에서 광도 히스토그램를 통해 경계값을 찾아 이진화하고, 흑점을 분리하기 위해 경계검출기법과 채움기법을 사용하였다. 그리고 분리된 흑점들의 거리를 계산하여 이들의 거리가 경험적 기준거리보다 가까운 흑점을 군집화하였다. 이 방법을 20개의 영상에 적용한 결과, 관측자가 직접 산출한 흑점수와 컴퓨터 프로그램을 사용하여 얻은 흑점수가 서로 매우 좋은 상관관계(r=0.91)를 보였다. 이 연구 결과를 토대로 흑점수 자동 산출 프로그램의 발전방향과 활용방안에 대해 논의하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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