LiDAR 자료의 전처리 방법에 관한 다양한 연구 및 이와 관련된 다양한 알고리즘이 개발되고 있으며 크게 원시 LiDAR 자료를 직접 활용하는 방법과 원시 LiDAR 자료를 DSM 혹은 영상(image)와 같은 정규격자형식의 자료로 변환하여 사용하는 방법으로 접근하고 있다. 정규격자형식으로 변환하여 사용하는 대표적인 방법인 영상처리 기법을 이용하는 방법은 수치해석기 법의 적용이 용이하고 평활화를 통하여 노이즈의 일부가 제거되고 모델링에 유리한 장점이 있으나 자료의 변환과정에서 원시자료의 정보손실의 단점이 있다. 본 연구에서는 일반적으로 정규격자형식의 자료에 적용되는 경계검출 알고리즘 및 필터링기법 등의 영상처리기법을 벡터형식의 LiDAR 원시자료에 직접 적용하기 위한 알고리즘을 제시하고 지면정보 추출 정확도를 비교함으로써 궁극적으로는 원시자료의 정보손실을 최소화한 지면정보 추출기법을 제시하고자 하였다.
JPEG 압축 영상과 같은 영상을 분할하여 압축을 하는 압축 알고리즘에서는 블록킹 아티팩트 잡음은 필수적으로 발생한다. 이런 잡음은 특히 압축률이 높을수록 더욱 눈에 뛰게 된다. 본 논문에서는 웨이브렛을 사용하여 블로킹 아티팩트 잡음을 감소하는 알고리즘을 제시한다. 그리고 영상 처리에 자주 사용되는 중간 값 필터에 대해서도 언급하였다. 본 논문의 알고리즘을 중간값 필터와 비교한 결과 본 논문의 알고리즘이 중간 값 필터보다 시각적 및 수치적 평가 모두 훨씬 월등한 결과를 얻었다.
최근 제품의 소형화로 인해 물품의 표면뿐 만 아니라 내부 부품 결함 검사 또한 필요하게 되었다. 일반적으로 생산 공정에서의 물품에 대한 검사로 광학 검사를 많이 이용한다. 하지만 이는 표면상의 결함만을 검사할 뿐 물품 내부의 검사는 하기 어렵다. 이러한 제한점을 극복하기 위해 광학 장치 대신 X-선 발생 장치를 이용하여 영상을 얻는 동시에 제품 불량을 판별할 수 있는 시스템을 개발하였다. 머신 비전 기능을 이용하여 X-선 영상을 얻은 후 영상 처리를 통해 설정한 기준 값에 설정한 오차범위 수준이면 통과, 그렇지 않으면 불량으로 인식되도록 프로그램 하였다. 또한, 물품의 불량 유무 결과와 그 수치는 사용자가 저장할 수 있도록 하였다.
오늘날 사회생활을 하는데 있어 대인관계는 원만한 조직의 운영에 필수적인 요소가 되고 있다. 그러나, 상대방의 성격을 잘 알지 못하거나 잘못 파악하여 실수하는 경우가 종종 일어난다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 영상공학적 기술을 이용하여 손톱 모양 및 크기에 따라 개인마다 보유하고 있는 성격의 특징을 연구하였다. 이를 위해 입력 영상에서 이진화 작업을 통해 1차 영상을 수집하고 필터링 및 스캐닝 작업을 통해 최종적으로 손톱의 영역을 추출하고 크기를 측정하는 방법을 사용하였다. 이를 기반으로 결과 영상 및 손톱의 수치값을 측정하고 손톱의 크기를 비교, 분석하였다. 결과적으로 실험값을 통해 손톱의 형태 및 크기를 비교, 분석하였으며 손톱의 크기에 따른 개인의 성격에 대해 분석하였다.
최근 들어 수치사진측량은 산업분야를 비롯한 여러 분야에 그 활용범위가 확대되면서 측정정확도의 향상을 위한 다각적인 연구가 진행되고 있으며 그중 다중영상을 이용한 해석방법은 많은 연구자들로 하여금 관심을 모으고 있다. 그러나 이 방법은 영상획득의 용이성과 높은 해석정확도의 확보가 가능한 반면 처리데이터양의 증가로 많은 처리시간과 노력을 요하게 되므로 처리과정의 자동화를 통한 작업의 효율성 향상을 기하여야 한다. 이에 본 연구에서는 정밀시공이 요구되는 전파망원경에 대해 다중영상을 획득하여 이를 해석하기 위한 영상해석과정의 자동화를 구현하고 대상물에 대한 정밀 측정 및 정확도 향상을 꾀하고자 하였다. 연구결과 정밀한 측정을 요하는 대상물에 대해 다중영상해석을 통한 정확도 향상을 도모할 수 있었으며 이를 토대로 전파망원경의 정밀 측정 및 곡률산출을 수행하여 대상물의 시공 후 조립정확도를 검사할 수 있었다.
현대 사회는 다양한 사회적 생활과 활동을 통해서 에너지를 소비하는 형태이기에 이로 인한 스트레스 등을 해결하기 위해 매운 음식을 선호하는 사람들이 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 매운 음식을 섭취했을 경우, 사람의 체질에 따라 얼굴의 주요 영역에 대한 색상 변화를 측정하고 이를 비교, 분석하는 실험을 수행하였다. 이를 위해 체질감별 설문 검사지를 통해 피실험자를 체질에 따라 5명씩 구성하였으며 매운 음식을 섭취하기 전과 후의 얼굴 영상을 수집하였다. 수집된 얼굴 영상을 입력 신호로 받아 Lab 색체계를 적용하여 붉은색의 정도를 수치 값으로 표현해주는 a*값의 변화를 비교 분석하는 연구를 수행하였다.
본 논문은 병리진단지식을 활용한 조직세포 영상의 암진단을 위한 온톨로지 기반의 진단 프레임워크를 제안한다. 병리진단 분야는 환자로부터 획득한 조직셈플을 전자현미경을 이용하여 조직의 구조적 특징과 형태학적특징을 기반으로 진단을 한다. 이러한 형태의 진단은 의사의 주관적인 경험에 많이 의존하기 때문에 같은 병증에 대해서도 의사들마다 다른 진단을 하게 된다. 최근 이러한 주관적인 경험에 의한 오진을 줄이고자 주어진 조직세포 영상의 형태학적 특징들의 정량적인 수치들을 이용하는 컴퓨터 보조진단(CAD)시스템들이 많이 이용되고 있다. 그러나 이러한 진단 시스템의 요소기법들은 하나의 병증만을 진단하는데 활용되기 때문에 구성기술의 재사용성은 매우 떨어진다. 따라서 본 논문은 요소기술들의 재활용성을 높이고, 객관화된 병리진단을 위한 온톨로지 기반의 진단 프레임워크를 제시한다.
도시화에 따른 이산화탄소의 발생이 증대되고 있는 실정에서 이를 해결할 수 있는 대안으로 도시의 녹지화가 추진되고 있다. 도시지역에서 수목은 이산화탄소를 저감시킬 뿐만 아니라 심미적인 효과가 있다. 본 연구에서는 이러한 수목의 공간정보를 효율적으로 추출하기 위하여 라이다 자료를 이용하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론에서는 수목추출에 따른 작업의 효율성을 향상시키기 위하여 점, 면, 영상기반의 복합적 자료처리를 수행하였다. 기존의 정규화된 수치표면모델은 건물과 수목정보를 모두 포함하고 있어 수목 추출 시 자료처리의 복잡성이 높은 문제점을 안고 있다. 따라서 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 연구에서는 건물추정영역을 제거한 수치표면모델을 이용하였다. 제안한 방법론의 적용성을 평가하기 위하여 도시지역 내의 건물과 수목이 공존하는 3개의 지역을 선정하였으며 수목추출의 정확도는 디지털 카메라에 의해 촬영된 디지털 영상과 비교하였다.
최근 1m 내외의 공간해상도를 가지는 고해상도 위성영상이 일반인에게 공개되고 상업적으로 이용이 가능해짐에 따라 고해상도 위성영상을 이용하여 정사영상을 제작하고 지도제작과 갱신 및 지형공간정보체계의 자료기반으로 활용하려는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 IKONOS 위성영상을 이용하여 정사영상을 제작하고, 인공지물중 도시지역에서 많은 분포를 나타내고 있는 건물을 자동 추출하는 처리기법을 정립하고, 관련된 알고리즘을 개발하는데 목적이 있다. 연구결과 전체 건물중 72%를 자동 추출할 수 있었으며, 대상영상과 중첩, 대상지역의 수치지도 및 수동으로 도화한 결과와 비교함으로써 오류발생의 경향을 분석하고, 본 연구에서 제시한 기법이 건물의 자동 추출에 비교적 양호한 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다.
수치화된 영상에 의해서 대상물에 대한 위치정보를 취득하면 자료의 처리 및 저장, 갱신이 매우 용이하다. 위성을 이용한 위치결정체계인 GPS는 전 세계 어디에서나 3차원 좌표를 쉽게 얻을 수 있다는 장점 때문에 여러 분야에서 그 효용성이 증대하고 있다. 공간상에 존재하는 대상물에 대한 위치정보를 효율적으로 취득하기 위해서는 수치사진측량의 자동화가 이루어져야 하며 자료취득과 처리과정이 실시간적으로 수행되어야 한다. 본 연구에서는 수치사진측량공정의 자동화를 위한 프로그램을 개발하였으며, CCD 사진기와 GPS 수신기를 장착한 이동차량을 제작함으로써 이동용 위치결정체계를 구축하였다. 또한 CCD 사진기의 좌ㆍ우측 정지영상과 GPS를 이용하여 지면에 대해 수직인 20개의 대상물에 대한 3차원 위치결정을 실시하였으며, 실시간 사진측량을 위한 기초 연구로서 동영상과 GPS를 이용하여 대상물에 대한 3차원 위치결정을 수행하고 정확도를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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