수중 환경에서 물과 부유물에 의한 빛의 감쇄와 산란은 수중 영상의 색상을 열화시키고 가시성을 저하시키는 주요 원인이 된다. 이러한 수중 산란광은 피사체와의 거리의 함수로 표현되므로 깊이 정보는 빛의 전달률을 계산하기 위한 중요한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 깊이 영상을 이용하여 전달률을 측정하고 이를 기반으로 영상의 각 화소에 존재하는 산란에 의한 열화값을 제거함으로써 수중 스테레오 영상의 가시성을 개선하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 제거해야 하는 열화값이 영상의 화소값 보다 크지 않도록 보정하여 가사성 개선 시 나타날 수 있는 부분적인 영상 왜곡을 방지한다. 또한 수중 스테레오 영상의 심각한 문제점 중의 하나인 색상 불균형을 효과적으로 보정하여 가시성 개선 후 좌, 우 영상의 동일성을 유지한다. 실험 결과는 다양한 환경의 수중 영상에 대하여 제안하는 가시성 개선 후 색대비가 영상에 따라 5%에서 14%이상 향상되었음을 보여준다.
터치스크린 기능이 있는 LCD 패널이 부착된 임베디드 시스템의 경우, 사용자 입력 명령의 전달을 위해 사각형, 오각형, 원, 화살표 같은 다양한 도형들이 자주 사용된다. 이 경우, 특정 명령 입력 여부의 판단을 위해 터치된 지점이 그 명령을 의미하는 도형 내에 있는지의 여부를 판단하는 알고리즘이 필요하다. 그러나 이런 알고리즘들은 제한된 컴퓨팅 자원을 갖는 임베디드 시스템의 경우 상당한 오버헤드를 유발 할 수 있다. 본 논문은 도형 영역의 터치 여부의 판단을 위해 사용 되고 있는 사각형의 범위 검사법, 다각형의 교차 수(crossing number) 검사법, 원의 거리 측정법, 그리고 이런 모든 도형들에 적용 가능한 색상 비교법을 구현하고, 성능 평가를 위해 각 방법에 따라 사각형, 오각형, 원, 그림 같은 도형들의 영역 터치 여부를 판단하는데 걸리는 시간을 측정한다. 이 측정 결과, 사각형은 범위 검사법이, 원은 거리 측정법이, 다각형 및 그림을 이용한 도형일 경우에는 색상 비교법이 가장 적합한 것으로 나타났다.
현재의 언어자동인식은 목소리의 음성 정보와 얼굴영상의 화상정보를 병행처리하여 초기의 음성 정보만을 처리한 경우보다 높은 인식률을 가져왔다. 이러한 연구는 언어의 인식에서 뿐만 아니라, 신체가 부자연스러운 장애니에게는 간단한 의미 전달의 수단이나 각종 재활보조기기의 제어 등에도 매우 유용하게 활용될 수 있다. 음성정보처리를 배제한 영상정보처리 면에서, 본 논문의 대상이 되는 장애인은 신체의 부자연스러움으로 인해 처리되는 얼굴의 영상이 정상인과 같은 바른 자세가 되지 못하고, 기울어진다든지 틀어져서 기존의 방법들로는 정상인보다 현저히 낮은 입모양의 인식률을 보인다. 본 논문에서는 기존의 방법들과는 달리 청색 표식을 이용한 색상불할법과 라벨링을 통해 입 모양을 인식하는 방법을 제안하였으며, 이는 장애인과 같은 기울어진 얼굴영상에 대해서도 정상인과 같은 입 모양 인식률을 나타내었다.
본 연구는 현재 지상파 DMB의 방송자막에 대한 사용자들의 인식을 파악하여, 향후 방송자막 디자인 개선 방향을 제시하고자 하였다. 먼저 방송자막에 대한 기존 연구들을 고찰하였다. 그 결과 프로그램 시청 시 방송자막이 중요한 역할을 하며, 글자 수의 최소화, 명료성을 높이는 글자체와 색상의 배열, 구성 요소의 재배치가 방송자막의 가독성을 높이는 주요 요소로 파악되었다. 그러나 실제 지상파 DMB 사용자들을 대상으로 설문 조사를 한 결과 화질, 화면 구성, 색상 및 명암 등에서 긍정적인 평가가 낮았다. 또한 방송자막의 가독성, 정보의 전달, 자막 구성, 글자체, 글자 수 및 글자 크기 등의 평가에서는 더욱 부정적인 것으로 나타났다. 앞으로 방송자막 형태 및 구성, 정보량의 제한, 글자의 선명성 및 크기, 색상 배치 및 선명성 등에서 지상파 DMB 화면에 적합하고, 사용자의 편이성을 고려한 자막 디자인의 개발이 절실히 요청된다.
본 논문에서는 영상의 edge 정보를 이용하여 영상의 안개가 짙은 정도에 따라 영역을 분할 후 잘못 예상한 전달량을 보정하는 방법을 제안한다. 안개가 있는 날 얻은 영상은 가시성이 떨어질 뿐만 아니라 영상처리의 다양한 알고리즘을 사용하기 어렵기 때문에 안개가 짙은 정도인 전달량을 이용하여 안개를 제거한다. 안개제거를 위한 대표적인 방법중 하나인 Dark Channel Prior(DCP) 알고리즘은 날씨가 맑은 영상에서 일정 영역 안에서는 어두운 값이 존재하는 특성을 이용하여 안개의 전달량을 예상한다. 하지만 영상의 RGB 신호에서 전 채널 모두 높은 값을 갖고 있는 영역이 전달량을 찾는 영역보다 클 경우 전달량을 잘못 예상하게 된다. 따라서 제안하는 알고리즘을 사용하여 잘못된 전달량 보정을 통해 색이 왜곡되는 부분을 제거함으로서 기존의 알고리즘과 비교하여 영상 내의 색상이 자연스럽게 구현되고 안개가 제거된 결과를 얻었다.
디지털 TV 방송의 시작과 함께 온갖 종류의 정보를 쌍방향으로 전달할 수 있는 데이터 방송이 가능해졌다. 그 중 연동형 데이터 방송은 방송 프로그램을 전송하면서 그 프로그램과 관련된 데이터를 같이 제공하는 서비스이다. 본 논문에서는 TV 방송을 보면서 퀴즈 자막을 내보내고, 리모콘을 통해 즉각적인 정답확인이 가능한 데이터 방송 애플리케이션 Xlet을 개발하였다. 더불어 자막으로 내보내지는 퀴즈의 내용 및 유형 등을 제어하는 퀴즈 자막 편집기를 구현하였다. 프로그램 PD는 퀴즈 자막 편집기를 통해 퀴즈의 유형과 내용, 글자의 크기와 색상, 자막이 나가는 시간등을 선택하고. 제어된 내용을 파일에 저장할 수 있다. 실제 TV상의 에뮬레이터나 PC상의 에뮬레이터에서 데이터 방송 마스터 프로그램을 실행시키면 방송이 시작된다. 이 때 편집기를 통해 만들어진 파일의 내용을 읽어와 PD가 지정한 내용과 시간에 퀴즈를 내보내게 된다. 이것을 보는 시청자는 리모콘으로 답을 입력하고 그 에 대한 정답 여부를 확인할 수 있도록 한다.
본 연구는 이용자들이 지하철 하차 후, 환승 버스정류장까지 올바르게 길을 찾을 수 있도록 연계버스안내의 정보 디자인을 개선하는 데 목적이 있다. 연구 과정은 크게 세 단계로 진행하였다. 첫째, 문헌연구를 통해 정보 디자인과 길 찾기 정보 디자인에 대한 정의와 길 찾기 정보의 가장 효과적인 전달 방법을 알아보았다. 둘째, 국내외 사례조사로 문제점의 개선방안을 고찰하였다. 셋째, 쌍대비교법으로 길 찾기 지도를 평가하고, 인터뷰를 통해 이용자 요구를 도출하였다. 연구 결과 연계버스안내도의 활자 크기와 글자 간의 간격 그리고 일관성이 없는 정보와 표기로 정보 전달에 문제가 있었고, 다음과 같은 해결방안을 제시하였다. 먼저 정보구성의 일관성을 유지하고 심벌을 활용하여 불특정 다수의 이용자가 쉽게 인지할 수 있도록 한다. 그리고 활자는 최소판독 가능 거리 식으로 값을 산출하고, 색상은 바탕색과 글자색의 명도 대비를 70% 이상으로 적용하여 가시성을 높인다. 본 연구를 통해 향후 공공장소를 위한 정보 디자인의 개선과 발전에 도움이 되는 참고 자료로 활용될 것으로 기대한다.
야외에서 인지되는 자연 경치는 다양한 개체, 빛의 산란, 또는 변화를 주는 많은 요소들 때문에 컴퓨터 영상처리에서 인식하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 다층 인지 신경망을 이용하여 도로가 포함된 야외영상에 나타나는 개체들을 인식하는 방법을 연구하였다. 자연 영상을 영역화한 후, 각각의 영역들에 대하여 색상과 기하학적인 특성에 근거하여 특성벡터를 추출하고 이를 신경망에 입력하여 각 영역을 구분하는 2단계의 알고리듬을 제안한다. 먼저 야외 영상들을 개선된 영역 확장법과 병합과정에 의하여 개체별로 영역화하였다. 영역화된 연상은 자연 영상과 함께 영상 데이타베이스에 저장되고, 이 자료들을 이용하여 각 영역의 특성벡터를 계산하였다. 이 특성 벡터를 구성된 신경망의 입력층에 전달하면, 각 영역은 27개의 개체 중의 하나로 출력층에서 인식된다. 제안된 방법은 학습에 사용된 데이타, 학스베 사용되지 않은 새로운 데이타, 그리고 모두 합하여 놓은 데이타의 세가지 데이타 군에서 무작위로 선별하여 인식률을 측정하였다. 학습된 데이타에서는 99.4%까지의 인식률을 보여주었고, 학습되지 않은 데이타에 대해서도 최고 89.1%까지의 인식률을 나타내었다. 제안된 방법은 평균적으로 88.1%~97.9%의 인식률을 보여주어 자연 경치의 인식에 신뢰성이 있는 방법으로 사용될 수 있음을 증명하였다.
현재 인간처럼 직립 보행을 하거나 강아지처럼 인간과 함께 공존하도록 고안된 다양한 형태의 로봇이 개발되고 있다. 인간에게 보다 친숙한 로봇의 시대가 도래한 것이다. 본 논문에서는 뱀처럼 동작할 수 있는 뱀 형태의 로봇을 구현하고자 한다. 각 모듈은 수직, 수평 이동의 동작을 할 수 있는, 2 DOF를 가지는 모듈을 구성하였다. 여러 개의 모듈의 동작을 동시에 제어 합으로써 뱀의 다양한 동작을 구현하였으며 시각정보의 입력을 받아 물체의 색상과 물체의 형태를 인식할 수 있도록 구현하였다. 각 모듈에서는 2개의 모터 제어기를 내장하고 있으며, 전체 모듈의 제어를 담당하는 중앙처리 장치에서는 실시간 각 모듈의 모터에 동작 신호를 전달하도록 구성하였다. 생물학적으로 관찰한 결과 뱀의 이동은 이동 지점의 환경에 따라 매우 다양하다. 사막에서의 이동과 정글에서의 이동이 다른 형태로 이루어짐을 알 수 있다. 이에, 본 논문에서는 뱀의 다양한 이동 동작을 모방하도록 각 모듈을 제어하였으며, 전체 동작을 관찰하였다. 로봇의 구현 결과 뱀의 이동시 보이는 다양한 동작과 유사한 형태의 동작을 구현할 수 있다
객체 추적 및 모니터링 시스템에서 안개와 같은 환경적 불완전 요소는 비전 처리 성능에 많은 영향을 준다. 특히 안개는 빛의 산란과 흡수에 의한 감쇠로 탐지 영역내의 물체의 색상이 비슷해지고 채도가 매우 떨어지게 되어 객체의 형태를 구별하기 어려워진다. 따라서 실외에서 신뢰할 수 있는 비전 처리를 위해서는 안개와 같은 환경적 불완전 요소의 제거가 필수라 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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