기존의 많은 장면 전환 검출 알고리즘은 점진적 장면 전환을 검출하기보다는 급격한 장면 전환 검출에 중점이 맞추어졌다. 일반적으로 점진적 장면 전환 검출에 중점을 둔 알고리즘은 많은 연산량을 필요로 한다. 또한 장면 전환 검출에 오류 요소인 플래쉬 라이트, 카메라 움직임 및 특수효과 등의 다양한 오류 요소를 고려하지 못하는 경우가 많다. 또한 기존의 많은 방법들은 히스토그램 기반의 알고리즘을 제시하였지만 좋은 성능에 비해 처리속도에서 취약하다. 본 논문에서는 저장된 동영상으로 부터 수직과 수평 블록의 시간적 슬라이스 영상과 슬라이스 영상 내 매크로 블록에 해당되는 정보를 이용한 빠르고 정확한 장면 전환 검출 알고리즘을 제안한다. 슬라이스 영상으로부터 시, 공간 상관관계의 히스토그램을 구성하고, 이를 그래프 컷 분할 알고리즘에 적용하였다. 처리속도 향상을 위해 영상 전체가 아닌 각각 영상 내 수직, 수평 방향의 중심 부분의 해당되는 위치의 블록에서만 시공간 정보를 추출하여 히스토그램을 구성하였다. 또한 카메라, 물체의 움직임 및 특수효과 변화 등을 효과적으로 검출할 수 있도록 매크로 블록의 움직임과 형태 정보를 이용하여 상당한 변별력 향상을 보였다.
본 논문에서는 기존 MRMC와 다중후보와 인접블록을 이용한 시공간적 방법을 사용하여 MRMCS3와 MRMCS4를 구하여 나타내었다. 실험 결과 움직임 적은 영상에서는 4 레벨인 MRMCS4가 우수하고 움직임 큰 경우에는 3 레벨인 MRMCS3가 더 좋은 성능을 나타내었다. 제안한 다중해상도 방법이 기존방법에 비해 움직임이 적은 경우 PSNR에 있어서 0.01 - 0.35(㏈)정도 개선되었고, 또한 탐색 속도에 있어서도 10%정도 성능 향상을 나타내었다.
This paper presents a new morphological spatio-temporal segmentation algorithm. The algorithm incorporates intensity and motion information simultaneously, and uses morphological tools such as morphological filters and watershed algorithm. The procedure toward complete segmetnation consists of three steps: joint marker extraction, boundary decision, and motion-based region fusion. By incorporating spatial and temporal information simultaneously, we can obtain visually meaningful segmentation results. Simulation results demonstrates the efficiency of the proposed method.
한국연안에서 1984년까지는 적조발생시 규조류, 와편모조류, 혼합종 등이 상호 우세하게 출현하였으나, 이후 와편모 조류의 적조 발생율이 높아 1935년도에는92%를 차지하게 되었다(국립수산진흥원, 1997). 이러한 와편모조류의 주종은 1995년 이후 Cochlodinium polykrikoides로서 외양종 성향을 띄며, 고밀화, 장기화되는 경향을 보이기 시작했다 (국립수산진흥원, 박 등, 1998). (중략)
항공 영상 요약은 무인항공기를 통해 획득된 전체 영상의 내용을 제한된 시간 내에 효과적으로 브라우징 함으로써 감시 정찰 지역에 대한 상황 인식을 가능하게 하는 기술이다. 항공 영상의 정확한 요약을 수행하기 위해 본 논문에서는 센서 운용 모드를 집중감시, 전역감시 그리고 구역감시모드로 구분하고 해당 센서 운용 모드의 특성을 고려하여 항공 영상 요약을 수행한다. 특히 집중감시 모드에서의 영상 요약은 화면 내 움직임이 있는 관심 객체의 지속적인 추적을 기반으로 수행되며 이를 위해 본 논문에서는 지역 움직임 벡터(partitioning motion vector)와 해당 벡터가 발생한 영역에서의 시공간적 중요도 지도(spatiotemporal saliency map)를 활용한 움직임 반응 추적 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 효율성과 적합성을 확인하기 위해 실 항공 영상을 대상으로 실험을 수행하였다. 도출된 실험 결과를 통해 제안하는 방법은 전체 항공 영상에서의 영상 요약을 위해 센서 운용 모드에 따라 정확한 대표 프레임을 검출하였으며 이에 따라 대용량의 무인항공기 획득 영상이 효과적으로 요약될 수 있음을 확인하였다.
RGB나 다중분광영상은 높은 공간 해상도로 인해 크기가 작은 물질의 클래스를 부여하는데 있어서는 효과적이지만 분광해상도가 낮아 다양한 종류의 지표물 분류 및 분광적으로 미세한 차이를 보이는 대상 체간의 분류에는 한계를 가지고 있다. 그러나 초분광 영상(Hyperspectral Image)은 대상 객체의 분광 반사곡선을 수백개의 연속적인 분광 파장대 영역으로 상세하게 해당 물체의 정보를 취득할 수 있는 기능을 가지고 있다. 최근 국내에서도 초분광 영상을 이용한 토지피복도 작성 및 환경 모니터링 등 다양한 분야에 적용하기 위한 연구가 시도되고 있다. 최근에는 드론과 같은 소형 UAV를 활용하여 경제적인 비용으로 시공간해상도가 높은 영상을 획득하는 것이 가능하게 되었으며 분광정보를 수집하는 영상 장비의 발전으로 드론에 탑재가 가능한 경량의 소형 초분광센서가 개발됨으로써 보다 높은 분광해상도의 영상을 취득할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 효율적인 하천환경조사를 위해 UAV를 활용하여 고해상도 초분광 영상을 취득하였으며, 차원축소법과 분류기 적용에 따른 공간 분류 정확도 분석을 통해 하천환경에 대한 분류 및 평가를 실시하였다. 연구지역에서 획득한 초분광 영상은 노이즈로 인한 영향을 줄이고자 MNF와 PCA 기법으로 차원축소를 수행하였으며, MLC(Maximum Likelihood Classification)와 SVM(Support Vector Machine), SAM(Spectral Angle Mapping) 감독분류기법을 적용하여 하천환경특성에 따른 공간분류를 수행하였다. 연구 결과 MNF기법으로 차원 축소한 영상을 적용하여 MLC 감독분류를 수행하였을 때 가장 높은 분류정확도를 얻을 수 있었으나, 일부 클래스 및 수역의 경계와 그림자 공간에서 주로 오분류가 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
산림은 우리나라 토지피복 면적의 64%에 해당하는 넓은 면적을 차지한다. 이와 같이 넓은 면적의 산림을 조사, 모니터링, 관리하기 위해서는 원격탐사 및 지리정보시스템 기술이 필수적이다. 위성영상의 분광반사 특성을 이용하여 임상 및 수종분류가 가능하며, 이를 통해 임상도를 제작할 수 있다. 3차원 자료인 LiDAR를 이용하여 개체목의 위치와 수고 측정, 이를 통해 바이오매스와 탄소량 추정이 가능하다. 그 외에도 대상물의 반사특성을 이용해서 각종 지수들이 추출될 수 있는데, 예를 들어 식생지수와 표면토양지수 등을 통해 식생의 활력도와 산림 황폐화 정도를 파악 할 수 있다. 이러한 식생지수들의 변이를 파악하여 소나무 재선충병, 참나무 시들음병 등의 조기탐지 및 관리도 가능하다. 또한 A/R CDM, REDD+ 등 최근 기후변화 대응 사업에 있어서 원격탐사는 사업성 판단과 이산화탄소 흡수 및 저장량을 산정하는데 중요한 역할을 하고 있다. 기후변화 취약성 평가에서는 지리정보시스템의 시공간자료를 이용하여 국가 및 지자체 단위의 취약성이 시공간적으로 평가되고 있다. 또한, 시공간자료를 영향변수로 추가시킨 각종 모델을 통해 산림생장, 입목고사, 산사태 및 산불 등의 예측이 시공간적으로 이루어 질 수 있다.
이 논문에서는 작물 분류를 목적으로 작물의 시공간 특징을 고려할 수 있는 딥러닝 모델 2D convolution with bidirectional long short-term memory(2DCBLSTM)을 제안하였다. 제안 모델은 우선 작물의 공간 특징을 추출하기 위해 2차원의 합성곱 연산자를 적용하고, 추출된 공간 특징을 시간 특징을 고려할 수 있는 양방향 LSTM 모델의 입력 자료로 이용한다. 제안 모델의 분류 성능을 평가하기 위해 안반덕에서 수집된 다중시기 무인기 영상을 이용한 밭작물 구분 사례 연구를 수행하였다. 비교를 목적으로 기존 딥러닝 모델인 2차원의 공간 특징을 이용하는 2D convolutional neural network(CNN), 시간 특징을 이용하는 LSTM과 3차원의 시공간 특징을 이용하는 3D CNN을 적용하였다. 하이퍼 파라미터의 영향 분석을 통해, 시공간 특징을 이용함으로써 작물의 오분류 양상을 현저히 줄일 수 있었으며, 제안 모델이 공간 특징이나 시간 특징만을 고려하는 기존 딥러닝 모델에 비해 가장 우수한 분류 정확도를 나타냈다. 따라서 이 연구에서 제안된 모델은 작물의 시공간 특징을 고려할 수 있기 때문에 작물 분류에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 동영상으로부터 추출된 움직임 크기와 방향을 이용한 통계적 움직임 활동(Motion Activity) 특징 기술(Description) 방법과 이를 이용한 비디오 검색에 관한 것이다. 본 논문의 움직임 활동 기술자를 이용하여 동영상 전체, 대표 영상 사이, 시간상 특정 구간에 대한 시공간적 분포 및 변화 정도에 패턴 등에 대한 지각적 특징을 기술할 수 있어, 이러한 움직임 정도가 중요한 특징이 되는 동영상 검색(video retrieval), 원격감시(surveilance), 멀티미디어 데이터베이스, 방송 필터링(broadcasting filtering) 등의 디지털 비디오 서비스 응용들에 효과적으로 활용될 수 있다. 제안한 방법의 효율성을 보이기 위하여 MPEG-7 표준화 과정에서 사용된 다양한 비디오를 가지고 검색 결과를 보인다.
본 논문은 MPEG-4와 같이 객체 및 내용 기반 영상 부호화에 필요한 동영상의 자동 영역 분할 알고리즘을 제안한다. 통계적 가설 검증(statistical hypothesis test)을 사용하여 영상 시퀀스내에 포함된 비디오 객체들(video objects)을 움직임 물체(moving objects)와 배경 (background)으로 자동 분할하는 새로운 영상 분할 알고리즘을 제안한다. 기존 방법들이 두 개의 연속된 영상을 사용하는 반면에, 제안된 방법은 3개의 연속된 영상을 사용하여, 2개의 차영상의 평균값을 비교하여 가설검증을 행함으로써 잡음에 강한 특성을 나타낸다. 그리고 제안된 방법은 기존 방법과는 달리 참분산(true variance)을 사전에 알고 있을 필요가 없는 장점을 갖고 있다[18]. 또한 시간정보만을 이용한 변화 검출 방법의 문제점인 불규칙하고 부정확한 영역의 경계를 공간정보를 이용하여 보정하는 새로운 방법을 제안한다. 시험 결과에서 주어진 것처럼 제안된 시공간정보를 이용한 영상 분할 알고리즘이 시각적으로 의미있는 분할 결과를 제공함을 알 수 있고, 정확한 영역 경계를 추출할 수 있기 때문에 MPEG-4와 같은 객체 기반 영상 부호화에 적용할 경우에 영역 경계에서 상당히 우수한 재생 화질을 얻을 수 있다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.