본 논문에서는 "Full-HD급($1920{\times}1080$) 축구 동영상" 분석을 위해 필수적인 "배경 분리"에서 "영상 다운 샘플링"이 배경 분리 성능에 미치는 영향에 대해 정량적으로 분석 및 고찰한다. 이를 위해 본 논문에서는 배경 분리 정확도 뿐만 아니라 배경 분리 속도 관점에서 영상 다운 샘플링이 미치는 영향을 평가하였다. 또한 실험의 신뢰성을 높이기 위하여 두 가지 서로 다른 배경 분리 알고리즘을 이용하였다. 정량적인 비교 평가를 위해 F-measure 및 FPS(frames per second)를 이용하였다. 본 논문에서 제시된 정량적인 분석 결과는 실시간 지능형 축구 동영상 분석 시스템 개발을 위해 고속 배경 분리 기술을 연구하고자 하는 연구자 및 개발자들에게 유용한 벤치마크가 될 것으로 예상된다.
본 논문에서는 전경과 배경을 동시에 고려하는 이동 물체 추적 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 이동 물체 추적 기법은 카메라가 고정되지 않은 동적인 환경에서 연속적으로 촬영된 동영상으로부터 배경과 전경을 분리한 후 배경으로부터는 카메라의 동작을, 그리고 전경으로부터는 이동 물체를 추적한다. 배경에서는 영상의 움직임을 나타내는 동작 벡터를 추출하여 2차원 파라미터 동작 모델인 어파인 동작 모델에 적합시키고, 회귀분석법을 통해 어파인 동작 모델을 구성하는 파라미터를 추출하여 분석함으로써 다양한 카메라의 동작을 구한다. 전경에서는 칼라 정보를 이용하여 물체들의 모델을 생성하고 매 시점마다 모델을 수정하면서 이동 물체를 추적한다. 본 논문에서는 카메라의 동작 및 이동 물체의 추적 시 예측 알고리즘인 칼만 필터를 활용함으로써 보다 효율적이고 강건한 추적이 가능하다. 또한, 배경에서 추출된 카메라의 동작 정보를 전경에서 추출하는 이동 물체의 이동궤적 정보 계산 시 활용함으로써 보다 정확하게 장면을 분석할 수 있다.
본 논문에서는 제작된 콘텐츠에 배경음을 간편하고 효과적으로 혼합하기 위해서 녹음된 신호(전경음)를 분석하여 배경음 에너지를 적응적으로 조절하는 배경음혼합 알고리즘을 제안한다. 이를 위해, 제안된 알고리즘은 등청감 곡선 (equal-loudness curve) 및 linear prediction (LP) 분석에 기반하여 전경음신호의 청감 에너지 및 음성신호 존재여부를 결정한다. 이에 따라 전경음에 음성신호가 존재하는 경우에는 음성이 명확하게 들릴 수 있도록 혼합된 배경음의 에너지를 하향 조절하고, 반대로 전경음에 음성신호가 존재하지 않는 경우에는 배경음이 명확하게 들릴 수 있도록 혼합된 배경음의 에너지를 상향 조절한다. 제안된 알고리즘의 효율성을 검증하기 위해, 고정 가중치를 이용하여 배경음을 혼합하는 경우와의 음질 선호도 조사를 실시한 결과, 제안된 알고리즘에 대한 높은 선호도를 보였다.
이글은 대의민주주의에서의 입법 메커니즘에 대한 이론적 논의를 전개한다. 이러한 논의를 근거로 한국 국회의원의 입법생산성에 영향을 미치는 변수들을 도출하고, 이 변수들이 16대와 17대 국회의 입법생산성에 미치는 효과를 분석한다. 이글의 경험분석은 국회의원의 입법생산성은 이들의 학력, 법조경력, 관직경력, 의정경력 같은 개인적 배경과 서로 무관하다는 사실을 보여준다. 이글의 경험분석에 의하면, 국회의원들의 개인배경보다는 원내 정당간의 역학관계와 소속정당의 여당지위, 그리고 의회요인들이 국회의원들의 입법생산성에 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 이러한 분석결과는 한국 대의민주주의의 작동과 관련된 함의를 제공한다. 국회의원의 입법활동에 대한 정보를 접하기 어려운 환경에서는 국회의원의 개인배경에 의존하는 국회충원 방식이 대리인문제를 유발할 가능성이 높다. 이글은 국회의원 입법활동에서 발견되는 대리인 문제의 해소를 위한 제도적 방안들에 대해 논의한다.
지반증폭특성과 퇴적층 두께를 분석할 때 배경잡음을 이용한 HVSR 방법을 적용할 수 있다. 본 연구는 배경잡음을 관측할 때 풍속과 강수량의 변화가 HVSR 분석 결과에 미치는 영향을 비교 분석하였다. 지진계는 매설 깊이를 다르게 하여 포항기상대에 설치하였다. 지진계가 지표에 노출된 상태에서 배경잡음을 관측하고 분석하면 부정확한 HVSR 결과가 도출된다. 바람이 강하게 부는 상황에서 관측한 배경잡음 또한 부정확한 HVSR 결과를 도출한다. 바람의 세기 3 ms-1 이하에서 배경잡음을 관측하여 분석하는 것이 적절하다. 지진계를 매설하면 강수량 변화에 상관없이 안정적인 HVSR 분석 결과를 도출하였다. 본 연구는 배경잡음 관측 시 지진계의 매설 깊이와 날씨의 영향을 최소화할 수 있는 설치환경과 관측환경을 제시함으로써 HVSR 분석 결과의 신뢰성과 정확성 향상을 도모한다.
증강현실기술을 사용하는 증강현실 게임이 늘어남에 따라 사용자들의 요구도 많아지고 있다. 증강현실 게임에서 사용되는 게임 기술에는 MARKER, MARKERLESS, GPS등을 활용한 게임이 주를 이루고 있다. 이러한 기술을 활용한 게임은 배경과 다른 오브젝트를 증강할 수가 있다. 이 문제를 해결하기 위해 증강현실의 중요한 요소인 배경에서 객체를 분석하여 증강현실 게임을 개발하는데 도움을 주고자 한다. 증강현실 게임에서 배경을 분석하기 위해 UNITY엔진에서 TensorFlow Lite를 활용하여 딥러닝 모델을 적용하여 배경 객체를 분석하였다. 이 결과를 활용하여 배경에서 분석된 객체의 종류에 맞춰 게임에 증강되는 오브젝트를 배치 할 수 있다는 결과를 얻었다. 이 연구를 활용하여 배경에 맞는 오브젝트를 증강하여 향상된 증강현실 게임을 개발 할 수 있을 것이다.
연구목적: 본 연구는 이주배경청소년을 대상으로 한 재난 안전교육에 대한 자료를 분석하고 그에 따른 사회적 인식을 확인하고자 하였다. 연구방법: Textom과 Ucinet을 이용하여 이주배경청소년 재난 안전 교육에 대한 자료를 수집 및 분석하였다. 연구에서 사용한 자료는 2016년부터 2023년까지 포털 웹사이트에서 '이주배경청소년+재난+안전교육'을 키워드로 검색하였다. 연구결과: 분석결과 교육(306)'이 가장 높은 빈도를, 그 뒤로 '안전(287)', '학교(97)', '사회(85)', '지원(77)'이 높은 빈도인 것으로 나타났으며, 연결중심성 및 근접중심성, 매개중심성이 가장 높은 키워드는 '교육', '안전', '사회'이며 '가정'은 빈도분석, 연결중심성이나 근접중심성 순위보다 더 높은 순위로 나타나 이주배경청소년 재난안전교육의 네트워크 연결망에서 '가정'이 중재자 역할로 많은 영향을 미치고 있음을 알 수 있다. 결론:이주배경 청소년의 재난안전교육의 사회적 인식을 살펴봄으로써 이주배경청소년의 재난취약계층 특성을 고려한 재난 안전 교육 정책 및 전략에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 바둑 대국 동영상에서 배경 영상과의 차이를 이용하여 바둑판 내에서의 움직임을 분석하고, 분석 결과를 이용하여 바둑돌의 착수 위치 및 바둑돌의 종류를 인식하는 자동 바둑 기보 저장 알고리즘을 제안한다. 카메라의 내부 특성이 변하지 않고 렌즈 왜곡이 존재하지 않는다고 가정하였을 때, 바둑판 위에 움직임이 없는 배경 영상과 현재의 영상 간의 차이의 변화량을 블록 단위로 누적한 블록 단위 움직임 맵(Block Motion Map)을 기반으로 움직임의 존재 여부를 판단하고, 착수 후 물체의 움직임이 없어진 영상을 배경 영상으로 갱신하며, 해당 영상과 이전 배경 영상의 패치(Patch)를 이용하여 착수 위치 및 바둑돌의 종류를 인식한다.
본 논문에서는 "축구 동영상" 분석을 위한 "최적의" 배경 분리 알고리즘을 결정하기 위하여 정량적인 비교 평가 연구를 수행하였다. 이를 위해 본 논문에서는 다섯 가지 서로 다른 배경 분리 알고리즘을 동일한 실험 환경에서 비교 평가하였다. 정량적인 비교 평가를 위해 Precision, Recall 및 F-measure를 이용하였다. 본 논문에서 제시된 정량적 비교 평가 결과는 지능형 축구 동영상 분석 시스템 개발을 위해 배경 분리 기술을 이용하거나 축구 동영상에 특화된 배경 분리 기술을 연구하고자 하는 연구자 및 개발자들에게 실질적인 도움이 될 것으로 예상된다.
본 논문에서는 적응적 이진화 기법을 적용하여 흠집 영역을 검출한다. 제안된 방법은 안경 렌즈 영상에서 명암 대비를 적용하여 렌즈의 명암을 강조한다. 명암이 강조된 영상에서 렌즈 밖의 배경 영역은 흠집 검출에 불필요하므로 개선된 평균 이진화 기법을 적용한 후에 렌즈의 윤곽선을 검출하여 렌즈 이외의 배경을 제거한다. 렌즈 이외의 배경이 제거된 렌즈 영상에서 렌즈 내부에 명암대비를 적용하여 렌즈 내부의 배경과 흠집의 명암을 강조한다. 명암이 강조된 렌즈 내부 영역에서 적응적 이진화 기법을 적용하여 흠집과 잡음을 검출한다. 잡음은 중간값 필터를 적용하여 제거한 후에 흠집 영역을 추출한다. 추출된 흠집 영역을 렌즈의 중심으로부터의 거리와 흠집의 크기를 퍼지 추론 규칙을 적용하여 눈에 미치는 영향 정도를 분석한다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 분석하기 위해 CHEMI, MID, HL, HM과 같은 시력 보정용 렌즈 영상 6장을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존 렌즈 흠집 추출 방법보다 흠집 영역이 정확하게 추출되었고 눈에 미치는 영향을 효과적으로 분석할 수 있는 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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