최근에는 항측기에 GPS/INS 장비를 탑재하여 사진의 촬영과 동시에 외부표정요소를 직접 결정할 수 있는 Direct Georeferencing기술의 개발로 인하여 지상기준점을 최소로 측량하거나 생략이 가능하게 되었다. Direct Georeferencing 기법을 이용하게 되면 외부표정요소를 구하기 위한 전처리 과정을 생략할 수 있다. 따라서 지상기준점을 이용한 사진기준점측량(AT)을 수행하지 않더라도 수치표고모델만 미리 확보되어 있으면 촬영과 동시에 수치정사사진을 생성할 수 있다. 본 연구에서는 촬영과 동시에 GPS/INS에 의해 획득한 외부표정요소와 항공사진을 이용하여 영상매칭에 의하여 수치표고모델(DEM)을 자동 생성하고, 이 결과를 바탕으로 정사사진을 제작하였다. 실제 도화데이터와 Direct Georeferencing 정사영상과의 오차를 평가한 결과, 표준편차가 X는 약 62cm, Y는 약 76cm 정도가 발생하였다. 이 결과는 축적 1:5,000 수치지도의 정확도 요구를 충분히 만족시킬 수 있는 양호한 결과임을 알 수 있다. Direct Georeferencing에 의한 정사영상의 제작방법은 큰 크기의 과대오차가 발생하는 부분을 수작업 또는 반자동으로 해결할 수 있으면 효율적으로 수치지도를 수정/갱신 할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 대역 저지 특성을 갖는 휴대 단말기용 초소형 UWB 안테나를 제안하였다. 안테나를 소형화하면서 광대역 특성을 얻기 위해 안테나의 방사체와 밑면 및 옆면의 그라운드 간격을 조절하였다. 안테나의 POB 뒷면으로 방사체를 연장하여 안테나 소형화를 구현하였으며, 안테나의 급전부를 tapered feeding structure로 변환하여 매칭 특성을 향상시켰다. 제안된 안테나의 주어진 공간은 $14{\times}14\;mm^2$로 설계되었으며, 안테나의 방사체 크기는 $10{\times}7\;mm^2$의 크기를 갖는다. 제안된 안테나는 VSWR<2 기준으로 저주파 UWB 대역인 $3.15{\times}4.75\;GHz$와 고주파 UWB 대역인 $7.2{\sim}10.2\;GHz$를 모두 커버하고, 5.8 GHz 대역에서는 대역 저지 특성을 갖도록 하였다. 상용화된 케이스에 장착하여 측정된 반사 손실 역시 유사한 특성이 나타남을 확인하였다. 측정된 이득은 케이스를 고려하지 않는 경우, 최대 5.85 dEi의 높은 이득 값을 나타내었으며, 케이스를 고려하더라도 $-2{\sim}-3\;dBi$의 최대 이득 값이 유지됨을 확인하였다.
본 연구는 스마트폰에서 OTT 서비스 이용이 활성화되고 있는 것에 주목하여 텔레비전 콘텐츠 시청 행위 추적 방법의 설계를 제안한다. 이를 위해 기존 OTT서비스 어플리케이션을 활용하여 시청 맥락의 흐름(flow)과 패턴을 기록하는 로그 파일 기록 어플리케이션을 개발하였다. 본 논문에서 제시한 로그 파일 포맷은 기존의 분단위 시청률 조사방법이 아닌 초단위 측정으로 이용자 스마트폰을 통한 시청 행위와 시청 시간을 정확하고 정밀하게 측정할 수 있었다. 또한 실시간 방송 VOD 광고 콘텐츠 속성 및 플레이 모드에 따라 나타나는 시청 행태를 발생 이벤트에 따라 추적할 수 있었으며, GPS 데이터를 로그 파일 기록과 매칭한 결과 시청의 공간적 맥락을 분석할 수 있었다. 연구 결과를 바탕으로 패널을 이용한 통합시청률 조사 또는 모바일 민속지학(Mobile Ethnography) 에서의 방법론적 활용과 같은 학문적 실무적 의의를 논의하였다.
이동 통신 채널과 같은 저대역 통신망에서는 비디오 전송을 위해서는 높은 압축율을 갖는 부호화 방법들이 사용된다. 본 논문에서는 저대역 폭 통신을 위한 비디오 부호화 표준인 H.263 부호화를 기반으로 전송도중 손상된 움직임 벡터의 복원기법을 제안하고 실험하였다. 공간적으로 인접한 블록간에는 움직임 벡터의 상관성이 높기 때문에 손실블록 또한 이 블록들과 움직임이 비슷할 가능성이 높다. 이러한 특성을 이용하여 손실블록의 주변블록 중에서 같은 방향으로 움직임을 갖는 블록들로 구성된 동일 움직임 영역을 추출하고, 이 블록들을 이용하여 손실블록의 움직임벡터를 복구한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 정확한 손실블록의 움직임 벡터를 찾아 거의 완벽하게 복원하기도 하지만 정확한 움직임벡터를 찾지 못한 경우에는 주변블록과 가장 비슷한 움직임벡터를 찾아서 에러를 은닉하는 효과가 있다. 제안한 방법으로 복원한 영상은 전체적으로 눈에 거슬리는 오류가 생기지 않으므로 주관적인 화질이 좋았다. 또한 객관적인 척도인 PSNR 측면에서는 영상의 움직임 정도에 따라 기존 BMA 방법보다 약 0.5㏈∼l㏈까지의 향상이 있었다.
이동 통신 채널과 같은 저대역 통신망에서는 비디오 전송을 위해서는 높은 압축율을 갖는 부호화 방법들이 사용된다. 본 논문에서는 저대역폭 통신을 위한 비디오 부호화 표준인 H.263 부호화를 기반으로 전송도중 손상된 움직임 벡터의 복원기법을 제안하고 실험하였다. 공간적으로 인접한 블록간에는 움직임 벡터의 상관성이 높기 때문에 손실블록 또한 이 블록들과 움직임이 비슷할 가능성이 높다. 이러한 특성을 이용하여 손실블록의 주변블록 중에서 같은 방향으로 움직임을 갖는 블록들로 구성된 동일 움직임 영역을 추출하고, 이 블록들을 이용하여 손실블록의 움직임벡터를 복구한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 정확한 손실블록의 움직임 벡터를 찾아 거의 완벽하게 복원하기도 하지만 정확한 움직임벡터를 찾지 못한 경우에는 주변블록과 가장 비슷한 움직임벡터를 찾아서 에러를 복원하는 효과가 있다. 제안한 방법으로 복원한 영상은 전체적으로 눈에 거슬리는 오류가 생기지 않으므로 주관적인 화질이 좋았다. 또한 객관적인 척도인 PSNR 측면에서는 영상의 움직임 정도에 따라 기존 BMA 방법보다 약 0.5㏈∼1㏈ 정도 향상이 있었다.
보안이 중요시되는 공간에서 임의의 사람을 추적하고 인식할 수 있는 시스템의 필요성이 점차 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 영상과 음원 추적 기반의 임베디드 모바일 로봇을 개발함으로써 무인 지능형 시스템을 구현하였고 영상에서 객체 추적을 위해 블록 매칭 알고리즘을 이용하고 음원 추적을 위해 소리의 시간차와 세기차를 이용하여 시스템을 구현 하였다. 본 논문에서는 Pan-Tilt 카메라와 음원 추적 모듈을 이용한 시스템, Network 카메라와 모바일 로봇을 이용한 시스템과 모바일 로봇을 이용한 시스템을 구현함으로써 침입자 추적 알고리즘을 검증하였다. 각 구현된 시스템에서 문제점을 보완하고 서로 연동이 가능한 시스템을 구현하여 지능형 무인 감시 시스템으로 신뢰성을 더할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 윤곽선의 순열을 기반으로 하여 형상 시그너쳐를 추출하고, 주도적 특징을 기반으로 형상 정열 및 정규화한 뒤, 기존 절대각도기반 관계성질 대신 기하 관계성질을 이용하는 새로운 형상 기술자, 기하학적 중심거리값(Geometrical Centroid Contour Distance : GCCD)을 제안하였다. 비교 실험을 통하여 제안 방식은 기존 기술자들에 비해 시간 복잡도와 공간 복잡도가 작아 실시간 처리에 유리하면서, 2차원 객체의 크기와 회전 변화에 강건함을 보였다. 또한 MPEG-7 표준 영상을 대상으로 한 정확도 실험을 통하여 다양한 영상군에 대한 비교를 수행하여 제안 방식이 기존 방식들보다 높은 정확도를 보임을 확인하였다. 하지만 제안 방식은 볼록형 객체에 대한 높은 정확도를 보이는 반면 오목형이면서 복잡한 형상을 가지는 객체에 대하여는 형상 변별력이 제한된다는 것도 알게 되었다.
최근 출시되는 주차보조시스템에서 후방물체와의 거리정보를 알아내는 방법으로는 초음파 센서나 레이더 등의 추가 센서장비를 활용하는 방법들이 있다. 하지만, 추가적인 장비의 사용은 추가적인 비용과 함께 기존 차량에서의 도입이 쉽지 않은 문제점을 가지고 있다. 다른 방법으로는 움직임 스테레오 기법이 제안되었다. 하지만, 스테레오 조정(Stereo Rectification) 단계에서 좋은 특징점의 검출과 정확한 매칭결과가 필요하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 후방카메라 1대만을 사용하여 취득한 연속영상정보를 바탕으로 평행주차상황에서 영상의 사각화 변환과 라인단위 적분 사영화 및 블록화 기반 유사도 조사를 통하여 연속거리정보를 추출하는 방법을 제안하고자 한다. 실험에는 Magna Parallel 영상을 사용하였으며, 수행한 실험결과 후방공간에 대한 화면의 라인단위 연속거리의 측정이 가능함을 보였다.
유비쿼터스 환경에서 획득되는 정보들은 시공간의 틀 속에서 서로 만나 관계성을 가지게 됨으로써 지식화되고, 업무 또는 어플리케이션 모델과 결합하여 지능화된 콘텐츠로 변화하게 된다. 따라서, 유시티 콘텐츠를 구성하는 개체들은 복잡한 관계들을 가진다. 유시티 콘텐츠는 사용자의 의도를 파악하여 개인화된 응답을 제공하는 지능성을 갖추어야 한다. 본 연구에서는 SPIRIT의 공간 온톨로지 설계 방법을 확장하여 사람 또는 사물에 대하여도 유형, 관계, 인스턴스의 세 가지 온톨로지로 구성하였다. 공유된 개념의 관계 모델이 없는 경우의 인스턴스들 간의 관계는 어떤 시공간적 사건을 통한 관계로 설정하였다. 이렇게 함으로써 문자열 매칭에 의한 연관어에 비하여, 반드시 의미적 관련성을 갖는 연관어들을 추천할 수 있게 하였다.
k-최근접 질의와 같은 거리 브라우징 질의는 지리정보시스템(GIS)과 같은 공간 데이터베이스 응용에서 아주 중요한 질의이다. 최근 GIS 응용은 웹과 같은 다중 사용자 환경으로 확장되고 있는 추세이다. 이러한 질의를 처리하기 위한 많은 기법들 중에서 Hjaltason과 Samet이 제안한 알고리즘이 가장 우수하지만, 하나의 질의 처리에 대해서만 최적화가 이루어졌다. 따라서 다중 사용자 환경에 적합하도록 이러한 기법들을 보완할 필요성이 있다. 이전에 처리된 질의 결과를 캐쉬에 저장해 두고(즉, 질의 결과 캐슁 기법) 후속 질의를 처리할 때 질의 결과를 이용하는 (즉, 질의 결과 매칭 기법) 것은 하나의 좋은 접근 방법이라 할 수 있다. 본 논문은 다중 사용자 GIS 환경에서 거리 브라우징 질의를 효율적으로 처리하기 위해서 캐쉬된 이전 질의 결과를 재사용할 수 있도록 보완된 Hjaltason & Samet의 알고리즘을 제안한다. 실험 결과를 통해 우리의 접근 방법이 효율적임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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