본 연구에서는 저고도 원격탐사 기구인 Helikite를 이용하여 연안지역의 영상을 획득하였다. 그리고 획득된 영상에서 4 종류의 영역 분할 알고리즘을 이용하여 육지와 수괴의 영역을 분할해 낸 후 경계 검출법을 이용해 수륙경계선을 추출하였다. 실측데이터의 부재로 정량적인 비교는 불가능했으나, 수괴와 육지의 구분이 비교적 명확한 적외선(Infrared band) 영역의 영상을 기준으로 각 알고리즘들에 의해 추출된 수륙경계선을 비교하였다. 그 결과, 영상에서 수괴와 육지의 구분이 모호한 부분에서 각각의 알고리즘의 결과가 크게 차이가 나는 것을 발견할 수 있었다. 이는 각 알고리즘이 영역을 구분하는데 사용되는 영상의 수치값(Digital number)의 임계치를 선정하는 과정에서 생긴 차이라고 판단된다. 이와 같이 다양한 알고리즘을 통한 수륙경계선의 추출은 향후 연속 모니터링이 가능한 자동 관측시스템과 함께 활용하여 고정지역에서 얻은 수년의 장기간의 데이터를 통해 연안 지역 형태의 급격한 변화를 설명하는데 도움을 줄 것으로 기대된다.
본 연구에서는 입체 영상이 가지는 특성과 시청환경의 특성에 따라 입체 영상을 시청할 때 발생할 수 있는 시각적 피로도를 체계적으로 살펴보기 위해 깊이방향의 운동속도와 응시거리 각각을 입체 영상과 시청환경의 대표적인 특성으로 삼고 각 요인에 의해 발생되는 시각적 피로도를 측정하였다. 시각적 피로도는 눈통증 요인, 시각적 스트레스, 어지러움 요인, 신체 통증 요인, 상흐림 요인으로 구성된 피로도 측정도구를 이용하여 주관적인 시각적 피로도를 측정하였다. 실험 1에서는 깊이 방향의 운동속도를 변화시킨 자극을 40분간 제시하면서 10분, 20분, 40분에 시각적 피로도를 측정하였다. 측정결과 전체 피로도 점수는 시청시간이 증가함에 따라 높아졌지만 운동 속도에 따른 차이를 보이지 않았다. 다섯 개의 하위척도들 중 어지러움 하위척도 점수에 서만 운동 속도가 증가할수록 증가하는 것으로 나타났다. 실험 2에서는 동일한 입체 영상을 응시거리만 변화시켜가면서 시각적 피로도를 측정하였다. 전체 피로도 점수는 시청시간이 증가함에 따라 높아졌지만 응시거리에 따른 차이는 발견되지 않았다. 다섯 개의 하위 척도들 중 상흐림 하위척도 점수에서만 응시거리가 멀어질수록 감소하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 입체 영상의 특성이나 시청환경에 따라 시각피로도가 변화될 수 있음을 보여주며, 시각피로도를 발생시키는 요인에 따라 각기 다른 종류의 시각피로도가 발생할 수 있음을 보여준다.
고해상도 위성영상의 등장과 공간분해능의 발전은 위성영상을 활용한 다양한 연구들을 가능하게 하였다. 그 중에서도 고해상도 위성영상을 이용한 표적 탐지 기술은 광범위한 지역의 차량, 항공기, 선박 등의 탐지를 가능하게 하여 교통류 모델링, 군사적 목적의 감시 정찰을 효과적으로 수행하게 한다. 최근 다양한 국가에서 여러 위성을 발사함에 따라 위성영상 선택의 폭이 증가하였으나 고해상도 위성영상을 이용한 공간해상도 비교 연구는 많지 않으며 더욱이 표적 탐지에 미치는 공간 해상도의 영향에 관한 연구는 국내외로 매우 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 PSO 기반의 표적 탐지 연구를 바탕으로 공간해상도가 항공기 및 선박 표적 탐지에 미치는 영향을 분석하였다. 원영상에 대한 재배열 보간 기법을 통해 0.5m, 1m, 2m, 4m의 다양한 공간해상도의 시뮬레이션 영상을 생성하고 이때 최근린보간, 양선형보간, 3차회선보간과 같이 다양한 재배열 보간 기법을 적용하였다. 표적 탐지 정확도는 공간해상도 뿐만 아니라 보간 기법에 따라 비교 분석되었다. 연구 결과 0.5m의 고해상도 영상에서 그리고 최근린보간 기법을 이용한 재배열 영상에서 더 높은 표적 탐지 정확도를 얻을 수 있음을 확인하였다. 또한 50% 이상의 표적 탐지 정확도를 얻기 위해서는 항공기의 경우 2m, 선박의 경우 4m 이상의 영상이 필요하며 항공기의 형태적 특이성은 더 높은 공간 해상력을 필요로 함을 확인하였다. 본 연구는 항공기 및 선박 표적 탐지에 적합한 적정 공간분해능을 제안하고 위성 센서 설계의 기준을 제시하는데 큰 기여를 할 것으로 사료된다.
번호판인식은 번호판 영역분할, 개별문자 추출, 문자 인식의 세 가지 핵심부분으로 구성된다. 이 가운데 번호판 영역분할의 정확성은 전체 인식률을 결정한다. 본 논문에서는 다양한 도로주변 환경을 고려해야하는 불법주정차 무인단속 현장으로부터 획득된 영상에서 차량의 번호판 영역을 정확하고 빠르게 분할하는 방법을 제안한다. 접근방법은 현장영상으로부터 번호판영역의 분할성능을 높이기 위하여 번호판색상의 수학적 모델을 제시하고, 이를 이용한 이진화를 수행하며, Gaussian Smoothing과 Double Threshold을 이용한 잡영제거, 1-패스 경계추적 레이블링 및 레이블링 이후 MBR을 이용한 번호판 영역후보 판정과 판정된 번호판 영역후보에서 개별문자 추출을 통한 번호판영역 검증과정을 통해 최종적으로 번호판영역을 분할하는 방법이다. 본 연구는 기존방법의 번호판 테두리 훼손에 따른 번호판 영역분할 실패의 문제점을 해결하고 시간소요의 문제를 실시간 안에 처리함으로서 실용적 응용이 가능하게 되었다.
정보통신기술과 디지털기술의 발전으로 수용가의 설비의 전기적인 내성은 낮아지고 있는 반면 배전계통의 외란은 증가하고 있다. 특히 고조파는 변압기 등 기기의 수명저하와 원판형계전기 오동작 등의 원인이 되고 있어 배전계통의 고조파 현황분석은 매우 중요한 의미를 갖는다. 한국전력공사에서는 연구과제의 수행을 통해 2006년부터 1년간 저압 배전계통의 고조파 현황을 측정하고 이를 분석하였다. 측정개소는 기준임피던스의 기준이 되는 저압측 전력량계 1차측으로 하고 전국 100 개소를 부하특성에 따라 선정하였다. 1년간 측정한 고조파를 차수별로 분석한 결과 영상분에 해당하는 9차와 15차 고조파가 IEC61000-3-6의 저압계통 고조파 기준과 비교하여 높게 나타났다.
Moving Object segmentation extracts an interested moving object on a consecutive image frames, and has been used for factory automation, autonomous navigation, video surveillance, and VOP(Video Object Plane) detection in a MPEG-4 method. This paper proposes new segmentation method using difference images are calculated with three consecutive input image frames, and used to calculate both coarse object area(AI) and it's movement area(OI). An AI is extracted by removing background using background area projection(BAP). Missing parts in the AI is recovered with help of the OI. Boundary information of the OI confines missing parts of the object and gives inital curves for active contour optimization. The optimized contours in addition to the AI make the boundaries of the moving object. Experimental results of a fast moving object on a complex background scene are included.
본 논문은 카메라의 고정 초점방식 렌즈를 통해 얻은 영상의 왜곡을 보상하여 왜곡된 이미지 좌표에서 본래의 좌표를 갖는 원영상으로 복원하는 연구이다. 이미지 센서의 다양한 영상 기기 발달과 활용으로 다방면의 산업분야에 확대 이용되고 있으나, 카메라의 소형화와 경량화 필요로 인해 렌즈의 굴곡에 의한 수신 영상의 왜곡이 영향을 미치는 경향이 많다. 특히, 입체 영상 카메라 응용 기기인 경우 좌, 우측 렌즈의 서로 다른 왜곡으로 입체감 저하 및 좌우 이미지 왜곡 등이 수반된다. 좌, 우측 카메라 수신 영상의 각 부분별로 본래의 좌표로 환산하는 근사식을 세우고 이들을 종합하는 방식으로 접근했다. 적응 뉴로-퍼지 추론시스템을 구성하여 소속 함수를 통해 분할하고 1차 Sugeno fuzzy 모델식으로 추정하여 좌, 우측 본래의 영상에 근접한 결과를 얻었다. 이로서 저가이며 소형 렌즈를 활용한 영상으로도 정확한 입체 영상 센싱 기능과 판별을 기대할 수 있게 된다.
최근에는 증강 현실 기술과 가상 현실 기술이 사용되는 의료 영상 분야에서 Low-end 시스템에 대한 정확한 인체 모델을 시각화하는 것이 중요하다. 모델의 기하구조를 줄이면 원래 모양과 다른 점이 나타나고 그 차이를 오류로 간주한다. 따라서 기하구조를 축소하면서 오류를 최소화해야 한다. 본 연구에서는 CT 나 MRI 등의 단층 영상에서 인체 장기에 해당하는 영역을 분할하여 3 차원 기하학적 모델을 생성함으로써 다중 해상도의 상세 단계 모델의 재구성 방법을 구현했다. 실험에서 가상 현실 플랫폼은 척추 영역을 재구성한 모델의 모양을 검증하기 위해 구축되었다. 가상 현실 플랫폼을 이용하여 3D 인체 모델과 환자 정보를 확인할 수 있다.
본 논문은 실시간 파노라마를 위한 영상의 특징점 검출 방법을 제안한다. 파노라마 연구는 최근 실시간 지역탐색이나 DVR 등에 적용하는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 특히 특징점 검출은 파노라마를 이루는 가장 중요한 요소이다. 특징점 검출을 위해서는 어떠한 명암 변화에도 특징점은 불변이어야 하며 이미지의 크기와 회전이 변화하더라도 불변의 점을 찾아야 한다. 기존 연구방법은 고차원적인 벡터와 많은 후보점을 선점하기 때문에 연산량이 많고 수행시간이 길어 실시간에 활용하기에는 어려운 점이 있다. 따라서 본 논문은 보다 빠른 실시간 특징점 검출을 위해 LOG 방법을 비트 단위로 분할 후 결합하는 BLOG 방법을 제안하고 다양한 실험을 통하여 속도와 연산량 그리고 검출 성능에 대하여 비교한다.
저어콘 음극선발광영상의 입체적 연구를 위해, 단계적 연마를 사용한 연쇄단층촬영과 영상 후처리작업으로 저어콘 내부 누대구조의 3차원 복원을 최초로 시도하였다. 연구에 사용된 시료는 경상분지 북동부 영덕화강암체에서 분리한 고생대말 시기의 저어콘으로 평면 음극선발광영상에서는 전형적인 진동누대구조가 관찰된다. 시료의 연쇄단층촬영을 위해 에폭시마운트 제작 후 $3{\mu}m$과 $1{\mu}m$ 연마액을 이용한 연마와 후방산란전자영상과 음극선발광영상 촬영을 시료가 소진될 때까지 반복하였다. 단계별 두께의 차이는 약 $3{\mu}m$이며, 약 80여개의 저어콘 중 7개를 선정하여 같은 면적 영상파일로 저장한 후 영상편집 소프트웨어인 Image J와 Volume Viewer를 이용하여 3차원 내부구조를 복원하여, 저어콘의 진동누대 및 덧성장구조를 입체적으로 재현하는데 성공하였다. 3차원적 내부구조 영상은 2차원적으로 관찰하는 단면영상의 내부구조와 달리 특정방향에 따른 단면관찰이 가능하고 다양한 변화양상을 재현할 수 있다. 이 방법은 고분해능 이차이온질량분석기 연대결과가 복잡하게 나오는 저어콘이나 미세구조 파악이 필요한 다른 지질시료의 입체적인 성장 및 재결정작용의 내부 구조연구에 응용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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