DIBR(Depth Image Based Rendering)을 이용한 영상 합성 시에 발생하는 경계 잡음은 원래 전경 영역에 속하던 화소가 배경으로 흩어져 나와 생성된 잡음이며, 이는 주로 참조 영상과 깊이지도 간 경계 불일치나 참조 영상에서의 블러링 때문에 발생된다. 영상 합성 과정에서 발생된 홀 영역은 일반적으로 주위 화소를 이용하여 채워지게 되므로, 홀에 인접한 경계 잡음은 합성 영상의 화질을 저하시키는 주요 원인으로 작용한다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 깊이지도의 전처리를 이용한 새로운 경계 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 기존의 전처리 기법들은 경계 불일치에 따른 경계 잡음의 제거를 위해 참조 영상과 깊이지도의 경계가 일치되도록 깊이지도를 수정한다. 그러나 대부분의 기존 기법들이 신호 기울기 기반의 단순 경계 탐색 알고리즘에 기반을 두고 있어 블러링이 존재하는 경계에서는 탐색 성능의 저하가 나타난다. 제안 알고리즘은 이의 해결을 위해 2단계 경계 탐색을 이용함으로써 이행 영역과 배경 영역 간 경계를 보다 효과적으로 탐색할 수 있는 구조를 제안하였다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 우수한 경계 잡음 제거 성능을 가짐을 보인다.
고정된 패턴을 사용하는 기존의 고속 블록기반 움직임 추정법에서는 국소 최소해로 고립될 가능성이 있을 뿐만 아니라, 여러 움직임이 공존하는 움직임 경계에서 정확한 움직임의 추정이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 본 논문에서는 탐색점의 수를 줄이는 동시에 국소 최소해로의 고립을 피하기 위하여 탐색 후보영역을 적용한 다중 국소 탐색법(multiple local search method : MLSM)을 제안한다. 또한, 블록 내의 움직임 영역별 정합오차의 최소편차를 고려하는 새로운 정합함수를 제안함으로써 움직임 경계에서 움직임 벡터추정의 부정확성과 움직임 보상영상에서의 화질저하문제를 개선하고자 한다. 실험결과, 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 움직임 경계에서의 추정에서 우수한 결과를 보였으며, PSNR에 대해서도 전역탐색법과 유사한 결과를 얻을 수 있었고, 움직임 보상결과, 움직임 경계부근에서의 향상된 화질을 얻을 수 있었다.
본 논문은 현재의 지적불부합지 탐색 방법이 지적경계의 현행화 과정 없이 이루어지는 것을 보완하기 위하여 지적경계 현행화 기반의 탐색 기법인 MMAS를 제안하고자 한다. MMAS는 지적측량 시 취득한 측정점 주변 고정물을 이용하여 지적경계를 현행화한 후 지적불부합지를 탐색하는 기법이다. MMAS 처리 순서는 우선 지적도와 지형도로부터 동일한 대상 영역을 추출하여 대상 영역에 존재하는 지적측량 시 취득한 측정점 주변 고정물과 이에 대응하는 수치지형도의 시설물 그리고 지적 필계점과 담장 경계점을 이용하여 대응쌍을 생성한다. 생성된 대응쌍을 기준으로 현행화를 수행하고, 마지막으로 현행화 후의 면적 오차를 계산하여 공차범위 내 포함 여부를 확인하여 잠재적 지적불부합 대상 필지를 분류한다. 제안 기법은 현재의 지적불부합지 탐색기법이 지적경계의 현행화가 배제된 토지(임야)대장 상의 면적만을 고려한 방법의 한계점을 보완하고, 현행화된 지적경계에 의한 좌표면적의 산출을 통해 지적불부합지 현황 조사의 범위를 잠재된 지적불부합지까지 확장하는데 의의가 있다. 제안 기법에 의해 잠재된 지적불부합지 필지를 탐색한 결과 지적경계의 현행화 이전의 결과보다 증가된 불부합 필지를 탐색할 수 있었다. 제안 기법은 현재 잠재되어 있는 지적불부합 필지를 탐색할 수 있는 방법이 없는 상황에서 지적재조사를 위한 지적불부합지 탐색에 적용 가능할 것으로 판단된다.
홍채 인식을 위해서는 먼저 홍채 영역을 추출해야 하는데 이를 위해서는 홍채의 안쪽 경계인 동공 경계와 바깥쪽 경계인 홍채 경계를 검출해야 한다. 경계를 검출하는데는 Daugman이 제안한 원형경계 검출기가 가장 일반적이고 효과적인 방법으로 알려져 있다. 이 방법은 전역적인 탐색에 의존하기 때문에 정확하지만 계산 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 계산 시간을 줄이기 위해 경험적 방법들이 사용되기도 하지만 정확성이 떨어지는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 정확성을 떨어뜨리지 않으면서 계산 속도를 줄이는 홍채 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 동공 경계와 홍채 경계가 가지는 문제에 대한 지식(problem knowledge)을 사용하여 제한조건을 부가하여 탐색한다. 경계 검출을 위한 탐색 영역은 동공을 포함하는 최대 원과 최소 원을 이용하여 제한하여 탐색 시간을 줄인다 동공 경계의 경우 이진화된 동공 영상에서 최대 원과 최소 원을 구하고, 홍채 경계의 경우 영상의 분산을 이용하여 얻은 경계점으로부터 최대 원과 최소 원을 구한다. 제안된 방법을 Daugman방법, 히스토그램 분석법, 가중치를 이용한 허프변환 방법 둥과 실험을 통해 비교하였다. 그 결과 제안된 방법은 Daugman방법과 동일한 정확도를 보이며, Daugman방법이나 가중치를 이용한 허프변환 방법보다 빠르다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 경계점의 절대 오차 평균을 이용한 개선된 연속제거알고리즘을 제안 하였다. 움직임추정에서 탐색점은 경계점의 절대오차 평균을 이용하여 많은 연산량을 필요로 하는 정합 평가 없이 제거될 수 있다. 적응적 MAD계산 알고리즘을 적용하여 신속하게 탐색점을 제거한다. 따라서 제안된 알고리즘에서는 정합평가 횟수가 감소하게 되고 탐색점제거가 신속하게 발생하여 연산량이 감소하게 된다. 제안된 알고리즘의 효율성을 실험결과로 증명하였다.
최근 사용자에게 자신과 가장 가까운 k 개의 주유소, 레스토랑, 은행 등의 POI(Point Of Interest) 정보를 추천해주는 위치 기반 서비스가 텔레매틱스, ITS(Intelligent Transport Systems), 키오스크(kiosk)등의 어플리케이션에서 필요로 하고 있다. 이를 위해, 보로노이 다이어그램 k-최근접점 탐색 알고리즘이 제안되었다. 이는 보로노이 다이어그램에서 각 POI의 네트워크의 거리를 미리 계산한 파일을 이용하여 k-최근접점 탐색을 수행한다. 그러나 이 알고리즘은 보로노이 다이어그램 확장에 따른 비용 문제를 야기한다. 따라서 본 논문에서는 보로노이 다이어그램의 경계지점마다 각각에 대하여 최소거리 행렬을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 또한 k 개의 POI를 탐색하기 위해, 최소거리 행렬을 이용한 k-최근접점 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 미리 계산된 경계 지점 간 최소거리 행렬을 통해 탐색하므로, k-최근 접점 탐색 시 보로노이 다이어그램의 확장비용을 최소화한다. 아울러 기존 연구와의 성능비교를 통해 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 검색시간 측면에서 성능이 우수함을 보인다.
경계 검출은 영상 인식의 성능을 좌우하는 중요한 단계로서 지금까지 많은 경계 검출 방법들이 연구되어 왔음에도 불구하고 여전히 어려운 문제로 남아있으며, 영상에서 객체를 인식하거나 특정 영역을 추적하는 등의 유일한 방법은 아니지만 영상 인식 응용 분야에서 중요한 요소들 중의 하나이다. 본 논문에서는 미분 연산자를 이용한 경계검출 방법과는 달리 이진화 영상에서 2개의 이웃된 픽셀 정보를 참조하여 미리 정의된 4개의 경계 픽셀 패턴과 비교하여 경계 픽셀을 찾고, 다음 경계 검출 탐색 픽셀에 대한 방향을 결정하여 영역의 경계를 검출하며, 다음 영역의 경계 검출을 위하여 방문하지 않은 픽셀들을 탐색하면서 경계 검출 단계를 반복 수행하여 이진화 영상의 경계를 검출하는 방법을 제안하였다. 영상 인식에 있어 미분 연산자를 이용하여 경계 검출을 할 경우 경계 검출 다음 단계인 세선화 과정을 생략할 수 있었으며, 기존의 영역 경계 추적 방법에 비해 경계 검출 알고리즘 수행 시간을 단축하여 실시간으로 영상을 인식하는 시스템에 적용하여 전체적인 영상 인식 시간을 단축할 수 있었다.
본 논문은 공연예술 콘텐츠 조직이 공공 지원 축소라는 환경 불확실성에 유연하게 대처하며 지속적인 콘텐츠 활동을 영위할 수 있는 전략은 무엇인지를 알아보는 것이 목적이다. '창조경제, 문화융성'의 실현이 문화예술진흥기금의 고갈로 어려움에 처하고, 예술 콘텐츠 환경의 불확실성은 날로 증가하고 있다. 콘텐츠 진흥이란 훌륭한 콘텐츠가 원활하게 창조되고 매개되어 모두가 공연예술 콘텐츠를 풍부하게 향유하는 환경을 만드는 일이다. 영역과 경계를 넘어 다양한 정보를 획득하고, 정보 분석과 지식활동의 확산을 통해 환경에 대응하는 통합된 콘텐츠 진흥 전략이 필요하다. 외부 위기를 기회로 전환하여 불확실성에 대처하고, 내부 약점을 보완하여 혁신을 추진하면, 지속적인 공연예술 콘텐츠 활동이 가능하다. 경계탐색 전략은 환경 변화와 관련한 모든 정보를 취합하고 분석하는 지식활동의 방법으로 불확실성에 대처할 뿐 아니라 조직 내부의 강점들을 외부 환경에 노출시키는 방법으로 조직 활동의 정당성이 외부로 확산되는 혁신 전략이다.
본 논문에서는 이동에지와 휴리스틱 탐색을 이용하여 움직이는 물체의 경계를 추출하는 간단한 방법을 제안한다. 실제 연속 영상에서 효율적으로 이동에지를 검출하는 방법을 제안하였으며, 그 결과 나타난 이동에지를 따라 간단한 휴리스틱 탐색을 수행하게 된다. 이상의 과정에서 나타나지 않은 움직이는 물체의 경계를 앞서 찾아간 신들의 끝점들로부터 휴리스틱하게 추출한다. 세 종류의 실제 연속영상에 제안한 방법을 적용하여 본 결과 적은 계산량으로 움직이는 물체의 경계검출이 가능함을 보였다.
정렬되지 않은 3차원 측정 점들로부터 이들을 근사하는 표면을 재구성하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 경계면 축소포장 방식에 의한 표면 재구성 방법 (shrink-wrapped boundary face : SWBF)으로, 측정 점으로부터 경계셀과 경계면을 구해 초기 메쉬를 생성하고 이를 연속적으로 축소하는 방식에 의해 표면을 재구성한다 제안된 방법은 기존의 표면 축소포장 방식의 메쉬 생성 방법의 문제점인 물체의 토폴로지에 대한 제악이 없이 어떠한 형태의 표면 재구성에도 적용이 가능하며, 기존 방법이 축소 단계에서 각 메쉬 정점에 대한 최단거리 측정점을 찾는 전역 탐색을 해야 하는데 비해 지역 탐색만으로 최적의 측정 점을 찾을 수 있으므로 처리 시간 측면에서도 우월하다. 실험을 통해 제안된 표면 재구성 알고리즘이 측정 점들간의 관계를 알 수 없는 정렬되지 않은 3차원 정들에 대한 표면 재구성에 매우 안정적이고 효과적임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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