본 논문에서는 작전환경과 위장무늬 디자인 영상 간의 색상 및 구조 분석 기반의 새로운 정량적 위장무늬 평가 방법을 제안한다. 작전환경 및 위장무늬 디자인 영상 간 RGB, Lab 색상 공간에서의 화소간 평균 오차 및 색상 히스토그램 비교를 통해 색상 유사도를 계산한다. 또한, PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio), MSSIM(Mean Structural Similarity Index), UIQI, GMSD 및 딥러닝 기반 영상 간 구조 유사도를 계산한다. Random Forest Regressor를 통해 각각 계산된 색상 및 구조 유사도 파라미터를 회기 분석하여 최종 위장무늬 평가 결과를 계산한다. 20명의 피실험자를 대상으로 제안한 위장무늬 평가 방법과 기존 평가 방법을 비교함을 통해 제안한 방법의 성능을 검증하였다.
본 연구에서는 시청각 정보를 이용한 비교사 토론 인덱싱 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 BIC (Bayesian Information Criterion)에 의한 음성 클러스터링 결과와 거리기반 함수에 의한 영상 클러스터링 결과를 결합한다. 시청각 정보의 결합은 음성 또는 영상 정보를 개별적으로 사용하여 클러스터링할 때 나타나는 문제점을 줄일 수 있고, 토론 데이터의 효과적인 내용 기반의 분석이 가능하다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위해 서로 다른 5종류의 토론 데이터에 대해 음성, 영상 정보를 개별적으로 사용할 때와 두 가지 정보를 동시에 사용할 때의 성능 평가를 수행하였다. 실험 결과 음성과 영상 정보를 결합한 방법이 음성, 영상 정보를 개별적으로 사용할 때 보다 토론 인덱싱에 효과적임을 확인하였다.
최근 건축물과 교량 등 사회기반시설물들의 노후화로 인해 변위센서, 가속도센서 등 첨단 기술을 이용한 구조물 안전관리 기법이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 일반적으로 구조물의 안전관리를 위한 구조 건전성 모니터링 기술은 IT와 계측센서 기반으로 이러한 시스템을 구축하기 위해서는 많은 비용이 소요된다. 본 논문에서는 기존 계측센서 기반의 구조 건전성 모니터링 시스템에 비해 보다 경제적이고 효과적인 방법으로 구조물의 변위와 고유진동수를 추정하여 손상도를 평가하는 영상 기반의 구조물 동특성 분석 시스템을 개발하였다. 본 논문에서 개발한 시스템은 디지털 카메라와 같은 영상장치를 이용하여 구조물의 영상을 촬영하고, 영상처리를 위해 주로 사용되고 있는 정규상호상관기법인 NCC연산을 통해 변위와 고유 진동수를 분석하고, 구조물의 손상전후의 주파수응답비를 비교분석하여 손상도를 판별하여 문제가 발생 시 관리자에게 경보하는 기능을 지원한다. 본 시스템은 기존의 구조물에 부착하거나 고정해서 사용하는 계측 센서에 비해 설치 및 이동이 간편하고, 시스템이 단순하여 경제적이며 활용성이 높은 장점이 있다.
2013년 현재 클라우드(Cloud) 컴퓨팅 서비스는 정보통신기술분야의 핵심 기술 동향 중 하나로서 이에 관련된 기술이나 사업 응용 분야가 계속 발전, 확대되고 있다. 이러한 서비스를 개발할 수 있는 기반 요소인 클라우드 플랫폼 중에 하나인 OpenStack은 오픈소스 기반으로 몇 가지의 내부 기술 요소로 이루어져 있고, 서비스 목적에 따라 상업적 플랫폼에 의존하지 않고도 독자적인 공개 및 비공개 클라우드 컴퓨팅 환경을 구축할 수 있는 환경을 제공한다. 이번 연구에서는 위성영상정보 분석처리 시스템을 시범적인 클라우드 서비스 모델로 설정하여 OpenStack을 기반으로 비공개 클라우드 컴퓨팅 환경으로 설계, 구축하는 사례를 제시하고자 하였다. 구현된 서비스는 세부적으로 인스턴스 서버, 웹 서비스, 모바일 앱으로 구분하였다. 인스턴스 서버는 실제 위성영상정보 분석처리, 데이터베이스 등의 기능을 제공하고, 웹 서비스는 사용자로부터 위성영상정보를 저장 및 관리하는 기능을 제공한다. 한편 모바일 앱은 위성영상정보의 시각화 및 분석처리 요청 등의 기능을 수행한다.
영상의 깊이 정보를 추출하는 것은 매우 어려운 연구이다. 다양한 유형의 영상 구조의 분석이 필요하지만 많은 경우에 주관적인 판단의 도움이 필요하다. 본 논문에서는 로스 텍스처 필터를 기반으로 정지 영상의 깊이를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 로스 텍스처 필터는 단안 비전에서 3D 깊이를 얻기 위한 방법으로 활용되었는데, 실제 2D 영상에서 깊이를 예측하기 위해 텍스처 편차, 텍스처 기울기, 색상 등을 활용한다. 로스 필터는 $1{\times}5$ 벡터로부터 콘볼루션을 이용하여, 20여개의 $5{\times}5$ 콘볼루션 필터가 구해지는데, 영상에 필터를 적용하여 로스 에너지를 계산한다. 구해진 에너지를 깊이 맵으로 변환하고, 깊이 맵에서 특징 점을 구하고, 특징 점들로부터 델러노이 삼각화를 이용하여 삼각형 깊이 메쉬를 얻는다. 구해진 깊이 맵의 성능을 측정하기 위해 카메라 시점을 변경하면서 영상의 3D 구조를 분석하였으며, 입체영상을 생성하여 3D 입체 시청 결과를 분석하였다. 실험에서는 로스 텍스처 필터를 이용하는 깊이 생성 방법이 좋은 효과를 얻는 것을 확인하였다.
최근 영상 기반 렌더링(image-based rendering)을 위한 새로운 접근방법으로서 광학 흐름 요소 렌더링(optical flow rendering)이 제안되었다. 이 방법은 좌우 영상 대응(stereo matching)에서 발생하는 오류와 무관하게 고품질의 영상을 생성할 수 있고 깊이 정보 비교를 통해 기존의 렌더링 방법으로 생성한 영상과 광학 흐름 요소로부터 생성한 영상을 합성할 수 있는 반면에, 한 화소 당 하나 이상의 광학 흐름 요소를 필요로하기 때문에 연산량이 많아져 영상 생성이 느려지는 단점이 있었다. 본 논문에서는 실시간 영상 생성을 위한 광학 흐름 요소 구성법과 영상 생성법을 제안한다. 각각의 광학 흐름 요소가 영상 내에서 화소들의 구간에 대응되도록 개선하여 전체 광학 흐름 요소의 수를 줄였으며, 필터링 탐색법 (filtering search)을 적용하여 전체 광학 흐름 요소를 모두 탐색하는 대신 실제로 영상 생성에 사용되는 광학 흐름 요소만을 탐색함으로써 전체 연산량을 크게 줄였다. 제안된 방법을 SGI Indigo2 Impact 워크스테이션(R10000 CPU; 128 Mbytes)상에서 구현한 결과, 초당 10장 이상의 고속 영상 생성이 가능했다.
영상처리 기반으로 의료영상을 분석하는 기법은 정상 환자와 비정상 환자를 분류, 병변 검출 및 장기나 병변의 분할 등에 사용되고 있다. 최근 인공지능 기술의 비약적 발전으로 의료영상 분석 연구들이 딥러닝 기술을 활용하여 시도되고 있다. 의료영상은 학습에 필요한 데이터를 충분히 모으기 어렵고 클래스별 데이터 수의 차이 때문에, 딥러닝 모델의 성능을 올리는데 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 연구가 시도되고 있으며, 이 중 하나가 학습 데이터를 증강하는 것이다. 본 종설에서는 회전, 역상, 밝기 변화 등과 같은 영상처리 기반의 데이터 증강, 적대적생성네트워크를 활용한 데이터 증강, 그리고 기존 영상의 속성들을 섞는 등의 최신 데이터 증강 기법을 알아보고, 의료영상 연구에 적용된 사례들과 그 결과를 조사해 보고자 한다. 끝으로 데이터 증강의 필요성을 고찰하고 앞으로의 방향을 짚어본다.
현재 국방과학연구소 수동 시험에서 생성된 영상데이터는 수작업에 의해 분석되어지고 있다. 이러한 방법은 관측자에 따라 정확성과 분석소요시간이 상이할 수 있다 . 본 논문에서는 개선된 영상데이터 처리와 분석을 위해 MATLAB을 기반으로 한 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 왜곡 보정 , 그레이 레벨 변환, 노이즈 제거, 이진화를 하는 영상 전처리 과정, 와류 궤적을 계측하는 영상 분석 과정으로 구성되어 있다 . 수동 시험에서 획득된 영상데이터를 이용하여 테스트 한 결과 제안된 알고리즘은 기존 영상데이터 분석 방법에 비해 정확성과 실행속도가 향상되었다.
본 연구에서는 2002년 4월에 획득된 Hyperion 초분광 원격탐사 자료를 이용하여 산불연료지도 제작을 위한 객체기반 분류 기법을 제시하였으며, 또한 객체기반 분석결과와 화소기반 분석결과를 비교해 보았다. 이를 위해 우선적으로 Hyperion 위성영상에 있는 잡음 화소 보정과 잡음 밴드를 제거하였으며, 또한 정확한 자료 처리를 위해 대기보정을 수행하였다. 산불 연료 지도 제작을 위한 방법은 분광혼합분석(SMA) 처리 결과를 재구성하여 얻었다. 객체 기반 접근 방법은 세그먼트 기반의 endmember 선택방법을 활용하였으며, 화소기반 분석은 표준 분광혼합분석기법을 적용하였다. 검증 및 비교를 위해서는 고해상도 칼라 항공정사영상이 활용되었다.
지문영상으로부터 특징점을 정확하게 추출하는 것은 효과적인 지문인식 시스템의 구축에 매우 중요하다. 하지만 지문영상의 품질에 따라 특징점 추출의 정확도가 달라지기 때문에 지문인식 시스템에서의 영상 전처리 과정은 시스템의 성능에 크게 영향을 미친다. 본 논문에서는 지문영상으로부터 명암값의 평균 및 분산, 블록 방향성 차, 방향성 변화도, 융선과 골의 두께 비율 등의 5가지 특징을 추출하고 계층적 클러스터링 알고리즘으로 클러스터링하여 영상의 품질 특성을 분석한 후 습성(oily), 보통(neutral), 건성(dry)의 특성에 적합하게 영상을 개선하는 지식기반 전처리 방법을 제안한다. NIST DB 4와 인하대학교 데이타를 이용하여 실험한 결과, 클러스터링 기법이 영상의 특성을 제대로 구분함을 확인할 수 있었다. 또한 제안한 방법의 성능 평가를 위해 품질 지수와 블록 방향성 차이를 측정하여 일반적인 전처리 방법보다 지식기반 전처리 방법이 품질 지수와 블록 방향성 차이를 향상시킴을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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