21세기 지식정보화 사회를 당면하면서 정치, 경제, 문화 등의 환경이 다양한 형태로 급속히 변하고 있다. 다양한 형태의 정보를 적절한 기술을 이용하여 보다 효율적으로 수집하고 이를 신속하고 정확하게 분석하여 합리적인 의사결정을 하여야 하는데 사회변화의 속도가 급변함에 따라 당면한 문제들의 해결과 미래의 정보 수요에 부응하기 위한 핵심 기술로서 GIS는 정보화시대에서 무엇보다 정보시스템의 구축을 위한 계획 수립이 절실하게 되었다. 이러한 지리정보시스템에 동영상데이터의 연계기능을 더하여 영상을 기반으로 직접 사용자와 상호작용을 하며 데이터를 분석, 관리, 출력하는 동영상지리정보시스템(Video Geographic Information System: Video GIS)이 GIS 분야에 있어 새로운 연구 분야로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 사회변화의 속도가 급변하는 도시기반시설물들을 효율적으로 개발, 관리하고 비행선촬영시스템을 통하여 취득된 동영상 자료를 객체추적 알고리즘에 의해 데이터의 양을 줄였다. 수치지도와 동영상데이터의 공간정보를 연계시켜 도시지역에 존재하는 각종 시설물을 관리할 수 있는 동영상 정보시스템을 Prototype으로 구축하여 그 가능성을 제시하였다.
게놈 프로젝트에 의해 인간 유전자 영기서열이 밝혀지면서 개개인의 유전자에 나타나는 SNP(Single Nucleotide Polymorphism)을 분석하여 질병의 진단과 예후, 치료와 예방이 미래에 가능하게 되었다. 본 논문은 그러한 SNP 분석을 위한 자동 분석 시스템의 영상 처리 과정으로서, 기존의 육안을 통해 분석하였던 TDGS 영상을 본 시스템의 자동적인 영상 처리 과정을 통해 SNP 분석을 위한 디지털 패턴을 추출한다. SNP 분석을 위해 사용되는 샘플은 대략 수백개가 되는데, 실험이라는 특성상 영상에 나타나는 불규칙한 요소들이 많고. 영상의 상태가 좋지 않은 경우 명암도가 낮은 반점들의 구분이 힘들게 된다. 본 논문에서는 TDGS 영상의 지역적 특성을 가장 잘 반영하기 위한 동적 이진화의 새로운 척도를 제안하였고, 영상에서 잡영과 배경을 제거한 후 남겨진 관심영역을 반점으로 판별하여 이를 디지털 패턴으로 추출한 결과를 보여 준다.
본 논문에서는 영상보안시스템을 구성하는 장비 간의 상호연동 적합성을 평가하는 방법과 분석 결과를 제시한다. 꾸준한 성장세를 보이고 있는 영상보안시스템 분야는 기존의 아날로그 CCTV(Closed Circuit TeleVision) 체계 대신 네트워크 인터페이스 기반의 시스템으로 변화하고 있다. 이에 따라 IP(Internet Protocol) 기반의 네트워크 환경에서 장비 간 연동을 위해 국제적으로 ONVIF(Open Network Video Interface Forum), PSIA(Physical Security Interoperability Alliance)와 같이 여러 CCTV 제조사들이 모인 산업계 포럼에서 장비 간 상호호환성을 위해 인터페이스 프로토콜을 정의하고 자체 표준화를 주도하고 있다. 이에 본 논문은 TTA에서 국내 영상보안시스템의 상호운용성을 위해 개발한 ONVIF 기반의 상호연동 인증 기준을 기반으로 영상보안시스템 장비 중 하나인 IP 카메라와 NVR(Network Video Recorder)에 대해 상호연동 적합성을 평가하는 방법을 설명하고 분석 결과를 제시한다.
본 논문에서는 내용 기반 영상 검색 시스템(Content Based Image Retrieval System)의 특징 추출(feature extraction)과 분석(analysis)을 위한 방법으로 적응적 컴포넌트 분석(ACA: Adaptive Component Analysis)을 제안하고 있다. 검색을 위해서 영상에서 추출된 특징들은 영상의 도메인(domain)에 따라 적절하게 적용해야만 좋은 검색 결과를 얻을 수 있다. 이러한 조건을 만족시키기 위한 방법으로 본 논문에서는 검색 측정도(retrieval measurement)를 제안하고 있다. ACA는 알고리즘과 시스템적인 관점에서 볼 때, 기존의 내용 기반 영상 검색을 위한 중간 단계라고 할 수 있으며, 검색 속도향상 및 성능 개선에 목표를 두고 있다
본 논문에서는 내용 기반 영상 검색 시스템(Content Based Image Retrieval System)의 특징 추출(feature extraction)과 분석(analysis)을 위한 방법으로 적응적 컴포넌트 분석(ACA: Adaptive Component Analysis)을 제안하고 있다. 검색을 위해서 영상에서 추출된 특징들은 영상의 도메인(domain)에 따라 적절하게 적용해야만 좋은 검색 결과를 얻을 수 있다. 이러한 조건을 만족시키기 위한 방법으로 본 논문에서는 검색 측정도(retrieval measurement)를 제안하고 있다. ACA는 알고리즘과 시스템적인 관점에서 볼 때, 기존의 내용 기반 영상 검색을 위한 중간 단계라고 할 수 있으며, 검색 속도 향상 및 성능 개선에 목표를 두고 있다.
최근에 지리 정보를 검색, 관리, 분석 할 수 있는 지리 정보 시스템(Geographic Information System, CIS)의 사용이 확대됨에 따라 단순한 수치지도 정보 이외에 좀 더 현실적이고, 사실적인 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템에 대한 요구가 커지고 있으며 이동통신 기술의 발달과 모바일 단말의 급속한 확산으로 인하여 지리 정보 시스템의 모바일 시스템화가 급속히 진행중이다. 이러한 현상에 맞추어 무선 인터넷 환경에서 공간 객체의 실제 영상 정보를 보여주는 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 현장에서 공간 객체에 대한 영상 정보를 검색 할 수 있는 시스템은 현실적 모습 및 상태에 대한 정보를 실시간으로 제공해 줄 수 있어. 공간 객체의 실제 모습이 필요한 여러 분석이나 의사결정이 필요한 분야에서 효율적으로 이용될 수 있다. 공간 객체의 실제 영상 정보를 제공하기 위해 현재 영상을 고려하는 지리 정보 시스템이 개발 중이기는 하나, 이러한 시스템들은 무선 인터넷 환경을 고려하지 않고 있어, 현장에서 공간 객체에 대한 영상을 효율적으로 얻기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 무선 인터넷 환경에서의 공간 객체에 대한 영상 정보 검색 시스템을 설계하고 구현한다. 이를 위 해 1) 수치 지도 및 영상, 그리고 그 매핑 정보의 구축 방안을 제시한다. 그리고, 2) 제안된 시스템을 전체적으로 설계 및 구현함으로써, 그 유용성을 보인다.
본 논문에서는 다양한 재난치안안전 임무 상황에서 적용할 수 있는 드론 영상 종합정보 처리 및 분석용 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 드론에서 획득한 영상을 서버에 저장하고, 다양한 시나리오에 따른 영상 처리 및 분석을 수행한다. 각 임무에 따라 필요한 기능은 딥러닝을 활용하여 드론으로부터 확보하는 영상에서 영상분석 시스템을 구성한다. 실험 영상을 통해 교통량 측정, 용의자 및 차량 추적, 조난자 식별 및 해상 초계 임무에 적용할 수 있음을 확인했다. 드론 운용자가 임무에 따른 필요 기능을 선택하고 신속하게 대처할 수 있는 시스템을 구현하였다.
목적: 고자장 자기공명영상 시스템 등으로 신호대잡음비가 향상됨에 따라 데이터 측정에서 analog-to-digital converter (ADC)의 quantization noise 가 중요한 시스템 사양으로 부각되고 있다. 특히 자기공명영상은 공간주파수 영역에서 데이터를 측정하기 때문에 dc와 ac간의 신호 차이가 매우 크며, 이러한 dynmic range는 3-D 영상에서 더욱 커진다. 본 연구에서는 다양한 자기총명 영상기법 및 실험 파라미터에 따른 신호의 dynamic range와 ADC의 bit 수에 따른 quantization noise를 살펴봄으로써, 주어진 시스템에 적합한 ADC의 bit 수를 분석하고자 한다. 대상 및 방법: 펄스 시퀀스의 종류, 파라미터, 2D/3D 등에 따른 각 신호의 크기를 수학적으로 모델링하여 신호의 크기를 예측하였다. 또한 whole body MRI 시스템에서 실험을 통하여 신호의 크기를 비교하였다. ADC의 quantization noise를 실험과 시뮬레이션을 통하여 살펴보았다. 시뮬레이션은 test 영상을 Inverse FFT 하여 spatial frequency domain data를 만든 후, 다양한 bit 수의 ADC로 quantization을 한 후 다시 영상을 재구성하였다. 재구성된 영상과 원영상 간의 error가 quantization noise가 된다. 또한 이러한 error가 주파수 영역에서의 error 값과 일치하는지를 확인하였다.
최근 국내 공공기관 지방이전이 본격적으로 추진됨에 따라 영상회의 시스템의 활용과 중요성이 증대되고 있다. 영상회의 시스템은 출장으로 발생하는 온실가스 배출을 감소시키는데 중요한 역할을 할 것으로 기대되는 그린 IT 시스템이지만 이에 대한 경제적 효과 분석은 미비한 실정이다. 본 연구에서는 비용편익분석법을 활용하여 영상회의 시스템을 통한 온실가스 배출 감축 효과를 정량적으로 분석하였다. 한국정보화진흥원 19개 부서에 대한 설문결과를 바탕으로 투자비용 대비 경제적 효과를 추정하고 157개의 지방이전 공공기관으로 확대한 결과 영상회의 시스템 도입은 약 1,800억원의 경제적 효용이 있으며 향후 5년간 약 580톤에 달하는 이산화탄소를 감축할 수 있는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 유사산업 분야의 그린 IT 시스템 도입에 대한 의사결정시 경제적 타당성 평가를 위한 중요한 분석틀로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 조명을 제거한 차영상을 이용하여 객체의 움직임을 탐지하는 시스템을 제안한다. 먼저, 입력받은 RGB영상을 Lab영상으로 변환하여 L채널 영상을 분리해낸다. 분리해낸 L채널 영상을 반전시켜 역 조명 영상을 만들어 원 영상과 합성한다. 그 후 만들어진 영상에 모폴로지 기법을 적용하고, 잡음 제거를 위해 크기 필터링을 사용한다. 그리고 배경 영상과 현재 영상의 차영상을 이용하여 객체의 움직임을 탐지한다. 실험 결과 제안된 시스템은 조명이 밝거나 어두워 영상 분석이 힘든 경우, 제대로 분석되지 않은 배경과 전경에 있어서 더욱 효과적으로 작동함을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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