본 논문에서는 항만효율성 측정 시 문제가 되었던 두 가지 문제점(첫째, 각기 상이한 기본단위를 갖는 투입변수와 산출변수의 정규화문제, 둘째, DEA분석의 기본가정인 비음수조건에 벗어난 자료, 즉, 음수를 갖는 투입-산출자료의 변환불변성)를 해결하기 위해서 국내 26개항만의 자료를 이용하여 실증분석을 한 후에 검증을 함으로써 항만효율성 측정방법을 부분적으로 확장시켰다. 본 논문의 실증분석의 핵심적인 결과는 다음과 같다. 첫째, 항만효율성 측정 시 사용되는 자료의 정규성과 변환불변성은 실증분석 결과 분명하게 있는 것으로 검증되었다. 둘째, 항만효율성 측정 시 사용되는 자료가 마이너스(-)인 경우에 가장 큰 음수보다 더 큰 양수를 더해 주는 이른바 자료의 변환을 검증하는 변환불변성은 투입지향-산출지향 BCC 모형에서 확인되었다. 위와 같은 실증분석 결과는 다음과 같은 정책적인 함의를 갖고 있다. 즉, 효율성 측정시 사용되는 자료의 정규성과 변환불변성이 실증적으로 검증되었으므로, 국내 항만의 정책입안가들은 항만효율성 측정 시 이용되는 자료의 정규성과 변환불변성과 같은 사항을 고려하여 보다 세부적인 항만통계자료를 수집 정리 공표하는 것이 매우 필요하다. 예를 들면 항만사고와 같은 통계도 해역별이 아닌 항만별로 세부적으로 통계를 발행하도록 관련된 정책적인 지원이 필요하다.
본 논문에서는 어파인(affine) 변환에 불변하는 지역 검출기에 대하여 다양한 기술자의 성능을 비교하였다. 지난 수 년간 다양한 특징 기술자들이 연구되어 왔고, 이러한 특징 기술자들은 각각의 목적에 따라 상이한 특성을 갖고 있기 때문에 동일한 조건에서 다양한 기술자들의 성능을 비교하는 연구가 필요하다. 그러나 어파인 변환에 불변하는 지역 검출기에 대해 최적의 특징 기술자를 찾는 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 지역적인 패치 기반의 특징 기술자뿐만 아니라 바이너리 기술자와 최근에 제안된 기술자들의 성능을 비교하였다. 제안하는 실험에서는 MSER (maximally stable extremal regions) 검출기를 이용하여 어파인 변환에 불변하는 지역을 검출하였고, 영상 확대 및 축소, 회전, 시점 변환 및 변형 가능한 물체에 대하여 각각 기술자의 성능을 비교하였다.
본 논문에서는 대칭 변환을 지원하는 윤곽선 이미지 매칭 문제를 다룬다. 이미지 매칭에서 이미지의 대칭 변환을 지원하는 것은 직관적이고 정확한 매칭을 위해 매우 중요한 요소이다. 그러나, 기존 이미지 매칭에서는 이미지 회전-불변만 고려하였을 뿐 대칭 변환은 고려하지 않았다. 본 논문에서는 기존 회전-불변 윤곽선 이미지 매칭과 함께 대칭 변환을 지원하는 새로운 윤곽선 이미지 매칭을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 대칭 변환 매칭은 회전-불변만을 지원하는 기존 윤곽선 이미지 매칭에 비해 보다 정확하고 직관적인 결과를 도출하는 것으로 나타났다. 이 같은 결과는 대칭 변환 윤곽선 이미지 매칭이 이미지의 대칭 변환 문제를 시계열 도메인에서 해결한 우수한 해결책임을 의미한다.
본 논문에서는 대칭 변환을 지원하는 윤곽선 이미지 매칭 문제를 다룬다. 이미지 매칭에서 이미지의 대칭 변환을 지원하는 것은 직관적이고 정확한 매칭을 위한 매우 중요한 요소이다. 그러나 기존 이미지 매칭에서는 이미지의 회전 변환만 고려하였을 뿐 대칭 변환은 고려하지 않았다. 본 논문에서는 기존 회전-불변 윤곽선 이미지 매칭에 대칭 변환까지 지원하는 대칭-불변 윤곽선 이미지 매칭을 제안한다. 이를 위해, 먼저 이미지 대칭의 개념을 정의하고, 어떠한 대칭각을 사용하더라도 회전-불변 매칭의 결과는 동일함을 정형적으로 증명한다. 또한, 대칭 변환을 위해 이미지 윤곽선으로부터 대칭 시계열을 효율적으로 추출하는 방법을 제안한다. 그런 다음, 이미지를 대칭하여 생성한 대칭 시계열과 원본 이미지 시계열을 직접 대칭하여 생성한 대칭 시계열을 사용한 회전-불변 매칭 결과가 동일함을 정형적으로 증명한다. 실험 결과, 제안하는 대칭-불변 윤곽선 이미지 매칭은 회전 변환만을 지원하는 기존 이미지 매칭에 비해 보다 정확하고 직관적인 결과를 도출하는 것으로 나타났다. 이같은 결과는 대칭-불변 윤곽선 이미지 매칭이 이미지의 대칭 변환 문제를 시계열 도메인에서 해결한 우수한 해결책임을 의미한다.
본 논문은 퓨리에 변환을 이용한 3차원 폐곡면 객체의 특징 벡터 추출 기법을 제시한다. 특징 벡터는 3차원극좌표계를 이용하여 폐곡면 객체의 회전각도별 내측거리값을 퓨리에 변환을 통해 주파수 영역으로 변환하여 추출한다. 특징 벡터는 폐곡면 표면점과 중심점과의 관계를 나타내는 내측거리값을 활용하므로 위치 이동에 불변이고 내측거리값은 퓨리에 변환 전 정규화되기 때문에 크기 변화에 불변이며 퓨리에 변환 후 파워 스펙트럼을 적용하여 회전 변화 불변임을 보여주고 있다. 실험 결과 위치 이동, 크기 변화, 회전 변화에 불변임을 알 수 있고 서로 상이한 객체간에 변별력이 있어 객체 고유의 특징 벡터로써 활용이 가능함을 제시한다.
본 논문에서는 항만효율성 측정 시 문제가 되었던 두 가지 문제점(첫째, 각기 상이한 기본단위를 갖는 투입변수와 산출변수의 정규화문제, 둘째, DEA분석의 기본가정인 비음수조건에 벗어난 자료, 즉, 음수를 갖는 투입-산출자료의 변환불변성)를 해결하기 위해서 국내 26개항만의 자료를 이용하여 실증분석을 한 후에 검증을 함으로써 항만효율성 측정방법을 부분적으로 확장시켰다. 본 논문의 실증분석의 핵심적인 결과는 다음과 같다. 첫째, 항만효율성 측정 시 사용되는 자료의 정규성과 변환불변성은 실증분석 결과 분명하게 있는 것으로 검증되었다. 둘째, 항만효율성 측정 시 사용되는 자료가 마이너스(-)인 경우에 가장 큰 음수보다 더 큰 양수를 더해 주는 이른바 자료의 변환를 검증하는 변환불변성은 투입지향-산출지향 BCC 모형에서 확인되었다. 위와 같은 실증분석 결과는 다음과 같은 정책적인 함의를 갖고 있다. 즉, 효율성 측정 시 사용되는 자료의 정규성과 변환불변성이 실증적으로 검증되었으므로, 국내 항만의 정책입안가들은 항만효율성 측정 시 이용되는 자료의 정규성과 변환불변성과 같은 사항을 고려하여 보다 세부적인 항만통계자료를 수집 ${\cdot}$ 정리 ${\cdot}$ 공표하는 것이 매우 필요하다. 예를 들면 항만사고와 같은 통계도 해역별이 아닌 항만별로 세부적으로 통계를 발행하도록 관련된 정책적인 지원이 필요하다.
표준 웨이브렛 변환은 많은 장점에도 불구하고 이동 불변을 만족하지 못하는 단점으로 인해 많은 제약을 받았다. 이 단점은 다운 샘플링 과정으로 인한 표본수의 부족에서 기인한다. 고밀도 이산 웨이브렛 변환은 생성되는 부대역 신호의 수를 증가시켜서 이동 불변의 단점을 극복한 방법이다. 본 논문에서는 세 개의 채널로 구성된 삼중 밀도 이산 웨이브렛 변환을 설계하고 2차원 영상처리에 적용하였다. 이 변환은 부대역의 수가 표준 웨이브렛 변환보다 세배가 되어서 과표본화가 되지만 이동 불변을 잘 만족한다. 그리고 생성된 부대역 영상은 대역별로 다양한 크기를 갖으며, 다양한 방향 선택성을 갖는다. 이 방향성은 영상처리에서 최적의 부대역을 제공할 수 있다.
시간 영역과 주파수 영역을 사이의 공간을 뜻하는 부분 푸리에 영역으로 (fractional Fourier domains) 선형 시간-주파수 분포의 옮김 불변 특성을 일반화한다. 다른 선형 사주파수 분포와 달리 짧은 시간 푸리에 변환은(short time Fourier transform: STFT) 부분 푸리에 영역에서 크기 (magnitude-wise) 옮김 불변을 지니는데, 이 짧은 시간 푸리에 변환을 쓰면 분포를 좀더 쉽게 해석할 수 있다. 특히, 부분 푸리에 영역에서 크기 옮김 불변인 선형 분포는 짧은 시간 푸리에 변환뿐이라는 것을 밝힌다.
변형불변 패턴인식을 실현하기 위하여 크기와 회전변위에 대해 불변인 극-로가리즘 좌표변환을 이용하였고, 좌표 변환을 수행하기 위하여 Lee 방식의 투과함수를 갖는 CGH를 CAD용 포토(UV light)패턴 발생기에 의해 마스크로 제작하였다. 광학적으로 좌표변환된 입력패턴은 본 논문에서 제시한 광상관기에 입력되었으며, 실시간 홀로그래피에 의한 기록매질로서 $BaTiO_3$ 단결정을 정합필터로 사용하였다. 본 논문에서 제시한 광상관기를 사용하여 크기와 입력에 대한 자기상관값의 변화를 실험적으로 제시함으로서 변형불변 패턴인식을 증명하였다.
본 논문에서는 라돈 변환(Radon transform)을 변형한 R-변환(R-transform)을 이용하여 객체의 크기 변환과 회전에 불변하는 보행 인식 방법을 제안한다. R-변환은 라돈 변환의 결과를 제곱한 후 투영선에 대해 적분한 것으로서, 평행이동에 불변하고 크기 변환은 변환계수의 진폭과 비례하고, 회전의 경우는 변환계수가 평행으로 이동하는 성질을 갖기 때문에 임의의 위치에서 교정되지 않은 카메라를 이용해서 객체 정보를 추출하는 데 효과적이다. 추출된 정보는 상관도(Correlation)를 이용하여 신원을 파악한다. 제안된 방법은 기하학적 변환에 강인하기 때문에 보행인식 단계에서 기하학적인 정렬 과정이 필요 없고, 객체와 카메라의 거리에 무관하게 인식이 가능하며, 카메라의 비정상적인 회전이 발생한 경우에도 강인한 인식이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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