그레이 스케일 이미지를 이용한 차량 감지 방법은 주차장에서 빈 공간으로 진입하는 차량의 안내나 기타 유사한 목적들을 위해 제안되고 있다. 본 논문은 그레이레벨 이미지를 이용하여 주차여부를 확인하고, 주차공간을 분석하는 방법을 제안한다. 실험결과로써 각기 2일 동안 새벽부터 해질녘까지 야외 주차장을 이용하여 획득한 129개의 영상을 이용하여 실험한 결과 98.7%의 성공률을 나타내었다.
본 논문은 탈영역화에 치우친 초국가주의 공간 담론을 시정하고 탈영역화와 재영역화의 동시적 과정을 통해 초국가적 공간이 생성됨을 규명하고자 하였다. 이를 위해 초국가적 사회적 장, 트랜스로컬리티, 다문화공간, 초국가적 장소 등 초국가적 공간에 대한 국내외의 연구들을 검토하면서 사례지역인 대학로 '리틀마닐라'를 해석하는데 접목하고자 하였다. 필리핀이주자들의 주말집거지인 리틀마닐라의 사례연구를 통해 탈영역화와 재영역화, 다규모적 스케일에서 작동하는 네트워크, 혼성적 다문화성 등 초국가적 공간의 주요 쟁점들을 고찰하면서 초국가적 공간의 성격을 탐색하였다. 리틀마닐라는 로컬에 착근된 트랜스로컬리티의 특징을 나타내며, 글로벌-로컬의 이분법이 아닌 다양한 스케일에서의 네트워크를 통해 작동하고 있다. 필리핀이주자들이라는 집단도 내부적 다양성이 혼재하는 집단이며 그들이 상상하는 고향도 단일한 특정 장소가 아니었다. 뿐만 아니라 필리핀이주자들의 주말해방구로서 인식되는 리틀마닐라는 다양한 소수자에게도 열려 있는 공간이며, 이는 대안적 공간정치와 진정한 다문화주의의 가능성을 상상할 수 있는 조건을 만들어 주고 있다.
최근 HD(High Definition)화질 및 UHD(Ultra High Definition)화질과 같은 고품질 방송 서비스가 등장하고, 무선 네트워크 기술의 발달로 스마트폰, 태블릿 PC 등과 같은 휴대용 멀티미디어 기기들이 보편화됨에 따라, 비디오 콘텐츠의 전달 및 소비 환경이 다양화되고 있다. 따라서 스케일러빌러티(Scalability)의 현실적 필요성이 점점 절실해 졌으며, 시간, 공간, 화질 등의 확장성을 제공하는 Scalable Video Coding(SVC)이 등장하였다. 최근 ISO/IEC의 MPEG(Moving Picture Experts Group)와 ITU-T의 VCEG(Video Coding Experts Group)이 공동으로 결성한 Joint Collaborative Team on Video Coding(JCT-VC)에 의해 Scalable High Efficiency Video Coding(SHVC) 표준이 제정되었다. 본 논문은 공간적, 시간적, 화질적 스케일러빌러티를 제공하기 위하여 SHVC의 표준에 포함된 툴 뿐만 아니라 SHVC 표준화 과정에서 논의되었던 다양한 스케일러블 부호화 툴들을 소개하고, 기존 단일 계층 부호화 방식으로 부호화한 결과와 비교하여 SHVC의 부호화 효율에 대한 성능을 분석하였다. 이러한 성능 분석은 향후 부호화 성능 향상을 위한 알고리즘 개발 및 고속 부호화기 개발을 위한 부호화 툴의 선별 및 조정에 유용할 것으로 판단된다.
로스앤젤레스 한인타운은 지난 10여 년에 걸쳐 소수민족 이민자들의 엔클레이브(enclave)에서 초국적 경제공간으로 변모하고 있다. 도시정부의 재개발 계획과 지역 한인들의 경제재활성화를 위한 노력이 진행됨과 동시에, 한국으로부터의 초국적 행위자들은 기업부문뿐만 아니라 부동산 시장에 공격적으로 투자하고 있다. 그러나 모순적이게도 이러한 다중스케일적 지리적 변동은 한인타운을 로스앤젤레스에서 가장 빈곤하고 위험한 내부도시의 하나로 전락시키는 데에 기여하고 있다. 본 논문은 장소에 기반한 아래로부터의 접근을 토대로 이러한 공간적 모순의 본질을 탐색하는데, 특히 헤게모니를 쥔 로컬 행위자들, 도시정부, 초국적 행위자들이 형성하는 다중스케일적 네트워크가 최근 한인타운이 지니는 일상적 삶과 유리된 재현의 경제를 발달시키고 있음을 지적한다. 또한, 본 연구는 이러한 한인타운의 도시재생이 이 구역에 거주하는 한인들과 라티노 노동자들을 포함하는 커뮤니티 구성원을 배제시키고 착취하고 있음을 밝히고자 한다. 결론적으로 본 연구는 한인타운의 지속가능한 미래는 민족 담론을 극복하고 인종, 민족을 횡단할수 있는 '장소기반의' 커뮤니티 의식에서 논의되어야 함을 주장한다.
네트워크 기술과 멀티미디어 압축 기술이 발달함에 따라 사용자들은 고화질의 멀티미디어 콘텐츠를 무선 환경에서도 끊김 없이 제공 받기를 원하고 있다. 또한, 스마트폰과 스마트패드와 같은 다양한 멀티미디어 장치가 일상생활에서 보편적으로 사용되면서 디바이스 간에 끊김 없는 미디어의 연동을 가능케 하는 N-스크린 서비스가 점차 확산되고 있다. 이러한 시장의 흐름에 발맞춰 JCT-VC (Joint Collaborative Team on Video Coding)는 차세대 동영상 압축 표준 기술인 HEVC (High Efficiency Video Coding)를 바탕으로 공간적 (Spatial), 화질적 (Temporal) 스케일러빌리티 (Scalability)를 제공하는 확장 표준인 SHVC (Scalable HEVC)를 표준화 중에 있다. JCT-VC는 SHVC 부호화 기술들을 평가하기 위하여 SCE (Scalable Core Experiment)를 진행하고 있으며, SHVC 표준은 2014년 6월에 표준화가 완료 될 것으로 예상된다. 본 고에서는 비디오 스케일 러빌리티의 기본 개념 및 SHVC 표준화 과정에서 제안된 주요부호화 기술들과 이슈들을 소개한다.
MPEG-4와 같은 객체 기반 부호화는 멀티미디어 응용을 위한 다양한 내용 기반 기능들을 제공한다. 압축 효율의 향상과 더불어 이러한 기능들이 지원되도록 하기 위해서는 비디오 데이터의 각 프레임은 비디오 객체로 분할되어야 한다. 본 논문에서는 비선형 다중스케일 필터링과 시공간 정보를 사용한 효과적인 비디오 객체 분할 기법을 제안한다. 제안된 방법은 안정화된 역 확산 방정식(Stabilized Inverse Diffusion Equation : SIDE)에 기반한 비선형 다중스케일 필터링을 사용하여 공간적 분할을 수행한다. 또한 구해진 초기 분할된 영역들은 인접 영역 그래프 (Region Adjacency Graph : RAG)를 사용하여 병합된다. 본 논문에서는 통계적 유의성 검사(Statistical significance test)와 시변 메모리(Time-variant memory)를 시간적 분할 방법으로 사용하며 구해진 공간적 분할과 시간적 분할을 결합하여 최종 객체 영역을 효과적으로 분할한다. 본 논문에서 제안된 공간적 분할 방법은 기존의 형태학적 Watershed 알고리즘에 비해 잡음에 강인한 분할 특성을 나타내었으며 기존의 A. Neri의 방법과 비교하였을 때, 최종 분할된 객체 영역의 정확도 비율이 Akiyo는 43%, Claire는 29% 정도 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 FAST(Features from Accelerated Segment Test) 특징점 검출기와 SURF 특징점 표현자(descriptor)를 수정하고 조합하여 영상의 왜곡에 강인하면서 정합을 수행할 수 있는 새로운 특징점 정합 기법을 제안한다. 스케일 공간을 생성하여 스케일 변화를 고려하고 잡음에 강인하기 위해 영상에서 특징점 후보군을 결정한다. 기존의 FAST는 에지 부분에서 특징점을 많이 검출하게 되는데 이러한 단점을 주곡률(principal curvatures)을 적용하여 개선하고자 한다. 또한 영상의 회전 변화에 강인하기 위해 SURF 특징점 표현자를 사용한다. 제안하는 정합 기법은 적은 계산량으로 기존의 특징점 정합 기법보다 우수한 성능을 나타낸다. 특별히 잡음이 존재하는 영상에서의 정합에 강인함을 보여준다.
기존의 DWT(Discrete Wavelet Transform) 영역에서 프랙탈 영상압축은 B${\times}$B 블록 크기로 정의역과 치역블록을 구분한 후, 임의의 치역 블록에 대하여 모든 정의역 블록을 탐색하였다. 이러한 기존의 방법은 전체영상 대하여 정의역을 탐색함으로 부호화시 많은 시간이 소요되었다. 이러한 단점을 개선하고 화질을 개선하기 위해 본 논문에서는 DWT 영역에서 레벨과 대역별로 스케일 인자를 갖는 웨이브릿 기반 프랙탈 영상압축 방법을 제안한다. 제안한 방법은 웨이브릿 기반 영역에서 셀프 아핀 시스템을 이용하여 각각의 치역 블록에 대하여 정의역 블록을 선택할 때, 공간적으로 같은 위치에 있는 상위 레벨과 대역별로 AC 계수를 정의역으로 선택한다. 그래서 부호화 시간과 화질을 개선할 수 있다.
영상 매칭 기술은 컴퓨터 비전 분야에서 다양하게 응용될 수 있는 기초적인 기술 중에 하나이다. 대표적인 영상 매칭 기술인 SIFT나 SURF는 강인한 영상 매칭 성능을 나타내지만 계산량이 방대하여 실시간 기술에 사용될 수 없는 문제점을 가진다. 최근에 ORB나 BRISK는 FAST 특징점 검출기와 BRIEF 특징점 표현자를 조합하여 실시간 영상 매칭을 가능하게 하면서 기존의 영상 매칭 기술과 견줄만한 성능을 나타내었다. 본 논문에서는 FAST와 BRIEF를 수정하여 영상 왜곡에 강인하면서 실시간으로 매칭을 수행할 수 있는 영상 매칭 알고리즘을 제안한다. 노이즈에 강인하면서 스케일 변화를 고려하기 위하여 특징점 후보 영역을 제한하고 스케일 공간을 생성하여 특징점을 검출한다. 또한 영상의 회전 변화에 강인한 영상 매칭을 가능하게 하기 위하여 주변 픽셀 패턴의 Gradient로 특징점 방향을 결정하여 픽셀 밝기 값 비교로 이진 특징점 표현자를 생성한다. 제안하는 영상 매칭 알고리즘은 적은 계산량으로 기존의 알고리즘보다 우수한 영상 매칭 성능을 나타낸다. 특별히 노이즈가 존재하는 영상의 매칭에서 노이즈의 영향에 강인한 매칭 성능을 보여준다.
도시지역에서 관찰되는 대기오염현상은 거의 예외 없이 대단히 복잡한 양상을 띈다. 그 결과 모델링을 통하여 도시지역의 대기오염현상을 정확히 묘사하는 것은 매우 어렵다. 주가변동, 기상변화 등의 다양한 시간(/공간) 스케일을 지니는 복잡한 현상도 충분히 긴 시간(/ 공간)에 대해 평균을 칠할 경우 일반적으로 비교적 단순한 경향을 보인다. 1990년부터 2001년까지 서울지역에 대한 관측자료를 분석해본 결과, 대기오염현상 역시 예외는 아닌 것으로 나타났다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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