3구면경계에서 aplanat 조건을 해석적으로 유도하고 이를 바탕으로 3종의 3차수차가 보정된 3구면 경계의 형태 및 존재영역을 조사하였다. 실상을 맺으면서 aplanat 저건을 만족하는 3구면경계는 유효초점거리가 양수인 경우 PPN, NPP, PNP 형태의 해가 존재하였으며 N은 볼록 거울, P는 오목 거울을 나타낸다. 유효초점거리가 음수인 경우 NPN, NPP, PNP, NNP형의 4종류의 형태가 존재하였다. 3종의 3차수차가 보정된 3구면경계에서 astigmatic aplanat는 실상을 맺는 해가 존재하지 않았다. Flat field aplanat는 PPN, PNP, NPP형태의 해가 존재하였고 distortion free aplanat의 경우는 PPN, PNP, NPN, NPP, NNP형의 해가 존재하였다.
고해상도의 위성영상이 수집됨에 따라 이에서 지형지물을 자동 추출하려는 분야가 점차 중요해지고 있다. 지형지물을 수작업을 거치지 않고 추출하는 방법의 연구 중에서는 지형지물의 경계추출을 기반으로 하는 방법이 많이 이용된다. 그러나 일반적으로 추출된 지형지물 경계의 선형이 왜곡된 형태를 갖으며, 지형지물의 실제 경계의 형태와는 다소 차이가 있는 결과를 보인다. 이 연구에서는 선형이 굴곡이 있는 지형지물 중 건축물의 경계를 인접한 도로 정보를 이용하여 실제의 경계 형태에 가깝게 보정하는 방법을 검토하였다. context 정보로서 이것을 이용한다면 블록 내의 건축물의 경계를 보다 규칙적으로 정비할 수 있을 것이다. 이 연구에서는 이러한 전제를 가지고 도로로 분할된 블록 내 건축물 경계를 도로의 방향을 기반으로 보정하는 방법을 제안하였다.
본 연구는 한국어 동형다의 종결어미 '-(으)ㄹ걸'의 의미 변별에 작용하는 경계성조와 선행음절의 음높이와의 상관성을 지각실험을 통해 살펴보고 이를 바탕으로 '-(으)ㄹ걸'의 의미변별에 관여하는 핵심 운율변수가 무엇인지 살펴보았다. '-(으)ㄹ걸'은 추측과 후회를 전달하는 대표적인 동음다의어인데 이 두 의미가 동일한 통사·형태구조를 지닌 서술문의 형태로 제시된다. 이러한 연유로 의미 변별을 위해 문장 경계 억양의 역할이 중요하게 여겨졌다. 전통적으로 추측은 오름의 경계성조로, 후회는 내림의 경계성조로 실현되는 것으로 알려져 있다. 그러나 선행연구에서는 경계성조의 유형과 더불어 선행음절과의 음높이 차이 또한 '-(으)ㄹ걸'의 의미 변별에 핵심적 운율변수로 작용할 수 있음이 지적되었다. 이에 본 연구에서는 경계성조 형태가 '-(으)ㄹ걸'의 의미를 변별하는 유일한 운율변수가 아닐 수 있다는 가정하에, '-(으)ㄹ걸'의 마지막 두 음절의 음높이차가 경계성조 형태와 어떤 양상으로 상호작용하는지 한국어원어민 화자를 대상으로 한 지각실험을 통해 조사하였다. 지각 실험에 사용된 문장은 추측문장의 경계성조의 음높이를 선행음절의 평균음높이와 -5 Qt-15 Qt 차이로 조절한 21문장에 원 자료를 포함한 22문장과 후회문장의 경계성조의 음높이를 선행음절의 평균 음높이와 -10 Qt-10 Qt 차이로 조절한 21문장에 원 자료를 포함한 22문장, 그리고 이들 문장을 혼합한 44문장을 대상으로 이루어졌다. 지각실험은 이들 각각의 실험자료를 별개로 하여 3단계로 이루어졌다. 지각실험 참여자들은 청취하는 문장이 얼마나 추측(1단계) 또는 후회(2단계)에 가깝게 들리는지와 추측 또는 후회(3단계) 중 어떤 문장으로 지각되는지를 5단계로 평가하였다. 지각실험에는 30명의 한국어원어민 화자가 참여하였다. 지각실험 결과 추측과 후회로 발화된 문장의 경계성조 H%와 L%의 형태와는 상관없이 그 평균 음높이가 선행음절보다 높으면 추측으로 낮으면 후회로 지각되는 경향이 뚜렷이 나타났다. 즉 경계성조의 평균 음높이가 양의 방향으로 커질수록 추측으로, 음의 방향으로 작아질수록 후회로 지각되었다. 추측과 후회로 발화된 모든 문장의 경계성조의 형태가 동일한 H% 또는 L%로 고정되었지만 선행음절과의 음높이 차이에 따라 청지각적 판별은 다른 결과로 나타났다. 따라서 경계성조의 형태만으로는 '-(으)ㄹ걸'의 두 의미를 충분히 변별할 수 없음이 관찰되었다.
본 논문에서는 영상을 구성하는 객체들이 가지고있는 형태 특징을 이용한 영상 검색 시스템을 제안한다. 형태 특징을 추출하기 위한 과정은 입력 영상에 Chain Code를 이용 경계면의 좌표와 길이를 구하는 과정, 경계면에 대한 무게 중심 추출과정으로 구성되고, 무게 중심으로부터 경계면 까지 거리의 합, 표준 편차, 장축/단축 비율 그리고 히스토그램 등을 특징 정보로 이용한다. 영상을 이루는 객체의 회전이나, 이동 등으로 인한 변화에 둔감하게 하고 형태 특징 중심으로 영상을 검색하도록 설계하였다. 실험 대상으로는 170개의 폐곡선을 이루는 이진 도형 영상에 대한 검색 실험을 실시하였다.
변형방법은 물체의 일부분 혹은 전체를 사용자가 원하는 결과의 형태로 변형하는 것으로서, 복잡하고 다양한 자유 형태 곡면들을 모델링하는데 필수적인 방법이다. 이러한 객체들을 제어하기 위한 기존의 방법은 접선벡터와 경계 교차 곡선들로 구성되는 패치들을 정의하고, 물체상의 이동된 점들에 대한 변화량을 계산하기 위하여 많은 계산량이 필요한 문제점이 있었다. 본 논문에서는 분할 경계 패치들을 이용하여 이러한 문제점들을 해결한 새로운 구간 변형 방법을 제시한다. 이 방법은 물체상의 변화량을 분할 경계 곡선에 필요한 형태 제어점으로 간주하여 형태 제어점을 이용하여 불규칙한 패치들을 계산하고 이를 이용하여 접속과 제어 및 국부수정의 변형 제어 방법을 제안한다. 또한 NURBs 보간을 이용하여 변형범위를 효과적으로 제어할 수 있는 방법을 제시한다.
본 논문은 입술의 경계선을 효과적으로 추출하는 방법을 제안하였다. 입술 형태는 PDM(Point Distribution Model)과 주성분 분석법을 이용하여 표현하고 입술 경계선은 GLDM(Gray Level Distribution Model)을 기반으로 표현하였다 입술 경계선 추출은 모델에 대한 입력영상의 정확도에 대한 목적함수를 최적화하는 문제로 단순화하였으며, 최적화를 위해 다운힐 심플렉스(Down Hill Simplex) 알고리즘을 이용하였다. 탐색과정에서 지역 최소점으로 수렴하는 문제를 해결하기 위하여 입술 형태 모델의 형태계수를 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 표현하였다. 형태계수에 대한 GMM을 이용하여 입술의 대략적인 형태를 찾고, 이때 사용된 mixture 성분을 이용하여 탐색과정에서 입술의 형태를 조정함으로써 지역 최소점에 수렴하여 입술의 정확한 위치를 찾지 못하는 문제점을 해결하였다. 여러 영상을 대상으로 실험하여 좋은 결과를 얻었다.
본 논문에서는 영상 부호화시 전처리 과정을 수행함으로써 잡음을 제거하는 새로운 알고리듬을 제안하였다. 제안한 알고리듬은 영상의 선명도를 유지할뿐아니라 전체적인 부호화 효율을 높여준다. 효율향상 과정은 다음과 같다. 첫째 블록 특성에 다라 영역을 분류하며, 둘째로는 Canny 연산자와 Sobel 연산자를 이용하여 경계선 방향을 얻는다. 세 번째로 블록 특성과 경계선 방향에 따라 방향성 형태학적 필터를 구한다. 형태학적 필터링은 영상내 존재하는 잡음을 제거하고, 표준 영상의 경우 인간이 시각적으로 느낄 수 없는 성분을 제거한다. 형태학적 필터링은 경계선 성분을 손실시키는 결과가 발생하지만, 제안한 알고리듬은 손실된 경계선 영역을 복원하는 과정을 거친다. 그러한 과정의 결과로, 전체적인 부호화 효율이 향상된다. 특히, 제안한 알고리듬을 적용한 표준영상의 경우, 약 50-50%의 비트 발생량이 줄어드는 결과를 나타내었다. 잡음 분산값을 달리하여 만든 잡음 영상에 제안한 방법을 적용한 결과, 영상의 선명도를 유지하였다. 제안한 알고리듬은 인간의 시각 특성을 고려한 미세한 잡음 제거 방법에서 우수한 성능을 나타내었으며, 영상의 선명도를 유지하는 것을 보여 주었다.
본 연구에서는 입력된 영상을 구성하는 객체의 형태 특징을 이용한 영상 검색 시스템을 제안한다. 현재 MPEG-7의 XM에서 제안된 영상 검색 기술은 정확한 검색이나 유사도를 측정한 수 있는 기능을 가지는 객체정보를 정확하게 추출했다는 가정하에서 기술되고 있다. 그러나 실제 영상에서 물체의 외곽선을 정확히 추출하는 것은 매우 어려우며 물체 내부에 중요한 특징이 있을 때 이를 표현하기도 어렵다. 따라서 현재의 영상 검색 시스템에서는 물체의 추출 없이 물체 외곽선 및 내부 특징에 대한 대략적인 정보를 이용하여 검색을 할 수 있는 형태 위주의 정보가 필요하다. 이를 위해 8방향 chain code를 이용하여 입력 영상으로부터 물체의 중요한 특징 중 하나인 물체의 내부 외부의 경계선을 추출하여 영상의 특징으로 이용한다. 이렇게 함으로써 기존의 물체 추출의 과정없이 형태에 대한 영상 검색을 수행한 수 있다. 형태특징을 얻기 위해서 먼저 체인코드를 이용하여 경계선 추출을 추출하였다. 형태특징으로 객체의 경계선과 무게중심까지의 합, 표준편차 그리고 객체의 장축과 단축 비율 등을 추출하였다. 이러한 형태특징 정보를 이용하여 데이터 베이스에 저장된 영상과 질의 영상을 비교하여 유사도 순위에 따라 후보 영상들을 검색하였다. 환 실험의 결과 크기, 회전 이동 등의 변화에 둔감하였다.
본 논문에서는 물체의 경계나 형태 추출을 위하여 레벨 세트 이론을 바탕으로 한 새로운 곡선 전개 방법을 제안한다. 특히 전처리 과정에서 잡음의 효과적 처리를 위하여 기존의 필터 방식들이 가지는 단점인 경계 부분의 blurring 현상을 줄이고 정확한 에지 위치를 보존할 수 있는 비등방성 확산필터(anisotropic diffusion filter)를 사용한다. 기존의 레벨 세트 방식이 수축이나 팽창 중 단지 한가지의 방식만 적용되어지는 반면, 제안한 방법은 물체의 경계 추출시 팽창과 수축이 동시에 가능하므로 특히 초기 곡선이 여러 물체에 걸쳐져 있는 경우에도 정확한 형태 추출이 가능하였다. 아울러 초기 곡선의 설정이 위치나 형태에 거의 제한을 받지 않기 때문에 추출을 원하는 영역이 아주 조금만 포함되어 있어도 정확한 형태 추출이 가능하였다.
본 논문에서는 홍채 인식을 할 때 여러 가지 자세 변화에 민감한 홍채 패턴을 일정한 기준에 따라 항상 고정된 형태로 추출하기 위해 눈꺼풀의 윤곽을 검출하여 눈의 모양을 바로잡는 방법을 소개한다. 이와 더불어 효과적인 홍채 영역 검출을 위한 정확한 동공의 경계 측정과 공막 경계 측정을 위한 새로운 방법을 제시한다. Template Matching과 Mean Shape을 이용하여 여러 가지 다양한 눈의 형태와 눈썹의 영향 때문에 판단이 까다로운 눈꺼풀의 경계를 검출하였다. 동공 경계의 자세한 검출은 Hough Transform을 이용하였고 공막의 경계는 최소 자승법을 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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