최근 국내에는 다차원 공간정보 구축을 위하여 디지털 항공사진 및 항공라이다 장비를 이용하고 있으나, 위 데이터만을 이용하여 세밀하고 사실감 있는 3차원 공간데이터를 구축하는데 제한적이며, 고품질의 Texture Mapping을 위해 지상사진을 이용하지만 인력 및 작업 시간이 많이 소요된다. 이에 해외에서는 사실감 있는 3차원 공간정보 구축을 위하여 연직과 경사사진을 동시에 촬영하는 다각사진촬영시스템을 이용하고 있으며, 본 연구에서는 다각사진촬영시스템 개발시 고려해야할 경사사진 촬영 설계요소에 대하여 분석하였다. 연구결과 촬영고도, 카메라각도에 의하여 경사사진 주점의 거리, 지상해상도, 카메라 화각(FOV), 촬영영역에 대하여 분석할 수 있었다.
이전 필름 카메라 시대에는 한 필름에 촬영 가능한 사진의 수가 제한되고 인화와 현상에 대한 비용과 시간 소모로 인해, 꼭 필요하거나 중요한 순간에 사진을 촬영하였다. 그러나 최근에는 디지털 카메라의 보급과 대용량화된 메모리로 인해, 이전의 필름 카메라 시대와는 달리 일반 사람들도 한번에 많은 양의 사진을 촬영하는 일이 많아졌다. 이와 같이 관리해야 할 사진의 수가 많아질수록 사진을 분류하고 관리하는 작업에 많은 노력과 비용이 소모된다. 본 논문에서는 윈도우와 우선순위 큐를 이용하여, 촬영시각 문맥 (temporal context)의 흐름이 약한 순서대로 사진들을 클러스터링하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 평가를 위해서, Cooper 가 제안한 이벤트 클러스터링 방법과 정확도와 재현율을 비교하였으며, 사진 촬영 시각 차이의 분포의 편차가 작을수록, 제안한 클러스터링 방법이 높은 정확도를 보였다. 본 논문에서 제안한 촬영 시각 클러스터링은 많은 수의 사진들을 이벤트 기반으로 자동 분류하는데 활용될 수 있으며, 클러스터링된 정보들을 그룹별로 시각화하기 위한 인터페이스를 개발하는 것을 향후 연구과제로 제시한다.
본 연구에서는 디지털 비디오 리코더를 이용하여 대상물을 촬영하고 이로부터 대상물의 3차원 위치정보 및 영상복원을 수행하고자 하였다. 이를 위하여 먼저 비디오 리코더에 의한 측량결과의 정확도를 분석함으로서 그 정도에 따른 활용성을 평가하는 한편, 실제 대상물에 적용시켜 3차원 복원을 수치적으로 수행하였다. 이때 비디오 리코더의 렌즈왜곡은 없고 모든 광속은 렌즈의 투영중심을 정확하게 지나가는 것으로 간주하였으며, 표정을 위한 영상의 크기는 CCD 칩의 크기와 영상소수를 이용하여 결정하였다. 디지털 비디오 리코더로부터 취득된 정보와 1초독 데오돌라이트를 이용하여 삼각측량한 성과를 비교한 결과 평균제곱근 오차가 평면오차 0.0173m로 나타났다. 또한 정확한 렌즈왜곡 정보나 투영중심의 좌표가 없음에도 불구하고 실제 대상물을 촬영하고 복원하는데 있어서 매우 양호한 결과를 나타내었으며, 디지털 비디오카메라에 의해 촬영된 영상과 카메라의 종류만 알면 대상물의 3차원 디지털복원이 가능하리라 사료된다.
아날로그방송에서 디지털방송의 전환은 국내에서 뿐만 아니라 국제적인 흐름으로, 국내는 2013년도 100%의 디지털방송을 목표로 하고 있다. 현재 디지털 방송의 중심역할을 하는 HD(High Definition) 영상포맷은 방송 및 영화분야에서 점차적으로 확대되고 있으며, 다양한 캠코더 및 편집시스템들은 빠르게 아날로그에서 디지털로 전환되어 현재 SD(Standard Definition)포맷 뿐 만 아니라 HD포맷 및 2K, 4K 등 다양한 영상포맷으로의 촬영 및 편집을 지원하고 있다. 오늘날까지 촬영단계에서 주로 사용되는 테이프 방식의 영상 저장시스템은 점차적으로 테이프 없이 영상데이터를 저장하는 테이프리스 시스템으로 발전되고 있으며, 따라서 본 연구에서는 테이프리스 캠코더인 Sony PMW-EX3로 촬영된 HD포맷의 영상압축 방식에 대하여 살펴보고 이를 비선형 편집 시스템인 Avid Media Composer에서의 효과적인 활용방안에 대해 살펴보았다.
본 논문에서는 비디오 카메라를 이용하여 촬영한 영상신호의 편집 시스템과 편집 방법, 그리고 효율적인 영상 관리를 수행하는 영상 시스템을 제안한다. 이를 위해 아날로그 비디오 카메라로 촬영한 아날로그 비디오 신호 또는 디지털 비디오 카메라로 촬영한 디지털 비디오 신호를 컴퓨터 시스템을 이용하여 볼 수 있는 비디오 스트림 데이터로 변환시킨다. 컴퓨터 시스템에 구비된 사용자 인터페이스를 이용하여 입력되는 사용자의 요구에 따라 변환된 비디오 스트림 데이터를 내용 또는 일자별로 인덱스화하여 저장하며 사용자가 인덱스 정보를 이용하여 비디오 스트림 데이터들을 검색하고 편집한다.
오늘날 디지털기술과 결합한 사진은 현실과 허구를 결합하는 상호 텍스트성으로서의 사진이미지로 빠르게 변모하며 예술, 과학, 산업이 혼융되어 새로운 기능과 역할을 제시하고 있다. 디지털 사진과 재현의 새로운 관계 모색을 위해 적용된 디지털 포토그램의 다양한 사례를 Scanography, 3D Scanning작품, 나노과학기술과 사진이 만나 결합한 Nanogrphy, 렌티큘러 필터를 이용한 즉석 입체영상 배경사진 촬영 등을 통해 살펴보고 다양한 문화현상을 형성하고 새로운 시각적 패러다임을 제시하면서 문화변동까지 이끌어내는 디지털 사진의 확장가능성에 대해 연구한다.
소셜미디어 사용이 증가하면서 성 착취물, 불법 촬영물과 같은 디지털 성범죄 또한 확산되는 추세이다. 소셜미디어에서 검색어 차단 정책 등을 통해 디지털 성범죄를 제재하기 위한 노력이 이루어지고 있으나, 은어 및 다양한 변형어를 사용한 우회 검색을 모두 차단하는 것이 어려울 뿐 아니라, 단시간에도 방대한 양의 데이터가 생성되는 소셜미디어 특성상 범죄 관련 게시글을 모두 식별해 내는 것이 현실적으로 불가능하다. 따라서 능동적이고 고도화된 크롤링 기술 개발을 통해 소셜미디어상의 범죄를 실시간 탐지하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 디지털 성범죄 관련 데이터가 빈번하게 관찰되는 트위터를 대상으로 성 착취물 및 불법 촬영물 정보를 수집하기 위한 검색 키워드를 정의하고, 실제 트위터 크롤링을 수행하여 텔레그램, 디스코드, 라인 등과 같은 다른 소셜미디어에 성범죄물이 유포되는 정황을 URL, 코드, 해시태그 추출을 통해 확보하는 수사 기술을 개발한다.
국내에 있어 하천피해지역 등의 피해조사를 위하여 주로 인적자원을 동원하여 조사자들이 개략적인 측량을 통해 피해규모를 산정하는 방식이 활용되고 있다. 그러나 하천피해지역 등과 같이 수적으로 대부분을 차지하는 국지피해지역을 주로 인적자원을 동원하여 피해규모를 산정하는 것은 한계가 있는 것으로 여겨진다. 따라서 실용적 측면에서 하천제방을 중심으로 한 디지털 스테레오 영상을 이용하여 피해범위를 산정하고, 피해액 산정 프로그램을 개발하여 적용하므로써 피해하천제방의 피해액 산정의 적용성을 검토하였다. 디지털 영상취득을 위하여 피해영상 촬영장비를 개발하였으며 피해영상을 통하여 얻어진 피해정보와 실제 측량을 통한 성과의 차이가 $0.12{\sim}0.34m$로 나타나 평균 0.24m의 차이를 나타내었다. 따라서 피해영상 촬영시스템을 통하여 얻어진 성과는 실무적 측면에서 상당히 유효한 결과로 여겨진다. 또한, 피해정보를 입력하여 피해액을 자동으로 산정하는 프로그램을 개발하였다. 본 연구 결과는 실제 피해현장에서 활용도가 매우 높을 것으로 판단되며 차후 지속적인 연구를 통하여 통합처리시스템이 구축될 경우 재해예방에 있어 보다 효율적이고 능동적인 시스템으로 자리 잡게 될 것으로 여겨진다.
HEIF (High Efficiency File Format)는 MPEG에서 개발된 이미지 포맷으로써, 비디오 코덱인 H.265를 활용하여 정지된 화면을 하나의 이미지 형태로 저장할 수 있도록 개발된 컨테이너이다. 아이폰은 2017년부터 HEIF를 사용하고 있으며, 2019년부터는 갤럭시 S10과 같은 안드로이드 기기도 해당 포맷을 지원하고 있다. 이 포맷은 우수한 압축률을 가지도록 이미지를 제공할 수 있으나, 복잡한 내부 구조를 가지고 있으며 기기나 소프트웨어 간 호환성이 현저하게 부족하여 일반적으로 사용되는 JPEG(또는 JPG) 파일을 대체하기에는 아직 대중적이지 못한 상황이다. 하지만 이미 많은 기기에서 HEIF를 사용하고 있음에도 불구하고 디지털 포렌식 연구는 부족한 상황이다. 이는 디지털 포렌식 조사 과정에서 파일 내부에 포함된 정보의 파악이 미흡하여 잠재적인 증거를 놓칠 수 있는 위험에 노출될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 아이폰에서 촬영된 HEIF 형식의 사진 파일과 갤럭시에서 촬영된 모션 포토 파일을 분석하여 파일 내부에 포함된 정보와 특징들을 알아본다. 또한 이미지 뷰어기능을 지원하는 소프트웨어를 대상으로 HEIF에 대한 지원 여부를 조사하고 HEIF 뷰어를 분석하는 포렌식 도구의 요구사항을 제시한다.
영상해석을 통한 흐름해석의 방법인 Large-Scale Particle Image Velocimetry (LSPIV)는 실험실내의 소규모 흐름해석에 이용하던 Particle Image Velocimetry (PIV)를 자연하천이나 실험실에서 넓은 영역($4m^2{\sim}45,000m^2$)에 적용할 수 있도록 확장시킨 것으로 지난 10여년전부터 세계적으로 널리 이에 대한 연구가 진행되고 있다. PIV는 seeding, illumination, recording 그리고 image processing으로 구성된다. LSPIV(Large Scale PIV)는 PIV의 기본원리를 근거로 하여 기존의 PIV에 비하여 실험실 내에서의 수리모형실험이나 일반 하천에서의 유속측정과 같은 큰 규모의 흐름해석을 할 수 있도록 seeding, illumination에 대한 조정이 필요 하고, 촬영된 image에 대한 왜곡을 없애는 작업이 필요하다. LSPIV는 PIV의 네 가지 단계를 포함하여 seeding, illumination, recording, image transformation, image processing 및 post-processing의 여섯 단계로 구성되어진다 (Li, 2002). LSPIV의 적용시 각 단계마다 유속계산시 오차를 발생시키는 27가지의 요인들이 존재하고 있는바 (Kim, 2006), 본 연구에서는 이들 중 실내의 실험실에서 파악이 가능한 인자들에 대해 그들 각각의 인자들이 유속 측정에 미치는 오차의 정도를 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 LSPIV의 적용시 이용되는 이미지의 개수와 이미지 촬영시 적용된 이미지의 해상도에 따른 오차의 발생 정도를 조사하였다. 이미지 촬영에 있어서 비디오카메라를 이용할 경우 촬영시간에 따라 많은 수의 이미지를 취득할 수 있은바 이미지의 수에 따른 유속계산오차를 파악하고자 하였다. 또한 디지털 카메라를 이용할 경우 여러 가지 이미지 해상도를 이용할 수 있으므로 적용한 이미지 해상도에 따른 유속계산에 미치는 오차의 크기를 파악하고자 하였다. 이미지의 갯수가 유속계산시 미치는 오차의 영향의 정도를 조사하기 위해서 초당 30 frame을 촬영할 수 있는 비디오카메라를 이용하여 91초 동안 촬영된 이미지로부터 매 5번째의 이미지를 추출하여 455개의 이미지를 준비하였고 이로부터 이미지수를 10, 50, 100, 200, 300, 400의 순서로 증가시키면서 이미지 개수로부터 나타나는 유속계산 오차를 조사한 결과 이미지의 개수가 50매 이상인 경우는 이로 인한 오차가 1% 이하로 감소함을 파악하였다. 촬영된 이미지의 해상도가 유속계산시 미치는 영향을 조사하기 위해 디지털카메라를 적용하여 세가지 이미지 해상도(640*480, 1280*960, 2048*1536 pixel)로 변화시키면서 유속측정 오차를 분석한 결과 저해상도의 이미지를 이용한 경우 고해상도 이미지를 이용한 경우와 비교하여 3% 가량의 차이를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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