이 논문에서는 영화, CF 같은 영상물 제작 시 CG/실사 합성을 위해 배경기하정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. Metric Reconstruction 은 카메라 자동 보정을 통해 이루어지며 이는 오랫동안 연구되어 온 분야이다. 접근방법은 영상의 특징점 추적 정보와 카메라 내부변수 가정으로부터 유도되는 자기 보정 방식과 공간상에서 미리 기하 정보를 알고 있는 보정틀을 사용하는 방식으로 크게 분류될 수 있다. CG/실사 합성의 작업 효율성을 위해서는 배경 영상에 보정틀이 보이지 않는 것이 좋은데 자연 특징점(Natural Feature)에만 의존하는 자기 보정 방식의 경우 2K 급 영상에서 CG 객체를 합성했을 때 떨림이 느껴지지 않을 만큼 정확한 결과를 얻기 힘들다. 이 논문에서는 Polleyfeys[2]가 제안하였던 영상 시퀀스를 입력으로 하는 자기 보정 시스템을 바탕으로 마야 작업 환경에서의 핀홀 카메라 모델에 맞도록 카메라 내부변수의 비선형 최적화를 수행하는 방법과 사용자 개입을 통한 카메라 변수 정확도 향상방법을 제안한다.
목적: 이중언어자에 있어서 각각의 언어가 대뇌에 어떻게 표상 되어 있는가에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 한국어/중국어 이중언어화자를 대상으로 사용한 언어와 과제에 따라 활성화된 부위에 차이가 있는지 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 이중언어자(화교) 자원자 8명을 대상으로 하였고, 모두 오른손잡이였다. 한국어와 중국어로 구성된 어휘판단과제(lexical decision task)와 의미판단과제 (semantic decision task)를 이용하여 언어 영역의 활성화를 유도하였다. 어휘판단과제는 화면에 제시되는 두 자극이 모두 단어인지 아닌지 판단하여 신호하도록 하였고(예:원개 · 교화, 토끼, 지욱), 의미판단과제는 화면에 제시되는 두 자극의 의미가 관련 있는지 없는지 판단하여 신호하도록 하였다. (예:가가 ·제제, 아침·저녁). 대조과제는 아랍어(예:equation omitted) 글자의 크기를 판단하여 신호하도록 하였다. 1.5T 초전도 자기공명영상장치에서 EPI BOLD 기법을 이용하여 기능적 영상을 얻었으며 8명에서 얻은 영상을 정상화(normalize)한 후 SPM 프로그램을 이용하여 통계분석을 하였다. p<0.000001을 기준으로 얻어진 활성화 영상에서 각 언어와 과제별로 나타난 활성화 신호의 차이를 육안적으로 분석하였다.
사이버나이프를 이용한 두경부와 체부 등의 정위방사선수술에서는 목표점의 식별 및 위치 추적에 대하여 높은 정확성을 요구한다. 본 연구에서는 사이버나이프의 targeting의 정확성을 평가하고자 한다. 사이버나이프의 targeting의 정확성을 평가하기 위하여 두상 팬텀을 사용하였다. 환자 치료시와 동일한 CT 영상 프로토콜로 두상 팬텀의 영상을 얻어 치료계획을 세웠다. 팬텀에 radiochromic 필름을 삽입한 뒤 수립된 치료계획에 맞춰 팬텀에 방사선을 조사하였다. 방사선 조사시 위치 추적은 skull과 fiducial 추적의 두 가지 방법을 사용하였다. 방사선에 조사된 radiochromic 필름을 분석하여 정확성을 평가하였다. 본 연구를 통하여 실시간 영상유도 기술을 사용하는 사이버나이프는 약 1 mm의 targeting 에러를 보였다.
본 논문은 보행중인 시각장애인에 장착된 카메라로부터 획득한 영상에서 보도와 차도 영역을 구분하기 위한 영역분할 기법과 질감 특징추출 기법에 대해 제안한다. 영상내의 허프 변환을 이용한 라인검출을 통해 도로 경계선을 검출하고, 분할된 영역을 원근에 따라 3 레벨로 구분하여 질감 특징성분을 추출함으로써 보도와 차도영역을 분리한다. 보도블럭이 가지는 복잡하고 다양한 특성의 패턴과 차도의 균일한 질감을 가진 영역의 특성을 비교하기 위하여 회전에 강건한 LBP, GLCM 질감 특징성분들을 이용함으로써 두 영역을 구분하였다. 제안된 방법은 낮과 밤 영상에 대해 실험한 결과 조도의 변화에 강건하게 영역을 분리할 수 있었고, 또한 보행자와 장애물이 많은 영상에서도 회전이나 폐색에 관계없이 영역 분리가 가능함을 검증하였다.
본 논문에서는 색상-깊이 영상간의 좌표 변환 관계 검출 시스템 및 변환 정확도 측정 시스템의 알고리즘을 제안한다. 자체 제작한 3D 체크 패턴 구조물을 이용하여 두 영상간의 대응점을 찾고, 이들 간에 관계식을 수치적 분석 또는 수학적인 분석을 통해 관계를 유도하였다. 키넥트 카메라를 이용하여 실험을 하였고, 3차원 영상으로 기존의 방법과 비교하여 성능이 향상됨을 확인 할 수 있었다.
이 논문에서는 대기 굴절이 다목적 실용 위성 영상과 같은 고해상도 영상의 기하학적 성 질에 미치는 영향이 연구되었다. 대기 굴절 모델이 유도 되었고, 기준 대기 모델을 사용하여 영상 의 기하학적 오차를 시뮬레이션을 통하여 구하였다. 표준 대기 중에서 최대 약 7m (1 pixel의 크 기)의 오차가 대기 굴절에 의해 발생하며 이상 대기 상에서는 더 큰 오차를 일으킬 수도 있을 것 이다.
본 논문은 90/150 NBCA(Null Boundary Cellular Automata)에 기반한 여원 MLCA(Maximum Length Cellular Automata)를 이용하여 영상을 암호화하는 방법을 제안한다. 암호화 방법은 먼저 선형 MLCA에서 유도된 여원 MLCA를 이용하여 원 영상의 크기만큼 PN(pseudo noise) 수열을 생성한다. 그 후 생성된 여원 MLCA 수열을 원 영상과 XOR 연산하여 암호화를 한다. 마지막으로 실험을 통하여 본 방법의 유효성을 검증한다.
최근 들어 근로자의 이동시간 단축을 통한 에너지 절감뿐만 아니라 저출산 고령화에 따른 노인 인구의 경제활동 유도, 출산여성에 대한 경력단축 방지, 장애인에 대한 근로활동 제공 등을 위한 근로 환경의 변화가 요구되고 있다. 이러한 근로환경을 제공하기 위한 스마트워크는 기존 사무실에서 근무하는 환경을 탈피하여 댁내, 스마트워크 센터, 또는 이동 중에도 마치 직장에서 근무하는 것처럼 업무를 효율적으로 수행할 수 있는 환경을 제공한다. 스마트워크는 현재 사용중인 여러 가지의 기술들을 근로환경에 맞게 채택하여 구현할 수 있으며, 특히 근로자의 업무 생산성을 높이기 위한 협업기능이 제공될 필요가 있다. 영상협업 기능은 영상, 음성 및 콘텐츠 공유를 통해 원격지 간에 효과적인 업무를 수행할 수 있도록 제공하는 기능이다. 본 논문은 스마트워크에서 영상협업을 제공하기 위하여 요구되는 상호연동 기능확장을 위한 표준화 이슈에 대하여 기술한다.
본 논문은 물체 검출(Object Detection)과 물체영역분할(Object Segmentation)의 CNN 추론 결과를 MPEG-7 서술자 이진화를 통해 표현함으로써 원본과의 용량을 비교한다. 영상의 사용 목적에 따라 CNN 추론 결과를 압축하여 활용할 시 원본 영상 대비 용량을 측정하여 그 효율성을 판단하는 것이 목표이다. 물체 검출과 물체영역분할에 대한 추론 결과를 MPEG-7 서술자를 이용해 압축하였으며, 비교를 위해 원본 영상, CNN 추론 결과 파일, MPEG-7 서술자, MPEG-7 서술자 이진화 파일의 크기를 측정하였다. 실험 결과, MPEG-7 서술자를 이진화를 통한 표현 방식이 원본 영상 및 추론 결과 파일에 비해 효율적임을 알 수 있었다.
스토리를 제대로 전달하려는 관점에서 제작자는 관객들이 무엇을 보게 할 것인가에 대한 고민이 필요하다. 즉, 관객의 시선을 시종일관 끌고 다녀야 한다. 그러한 관점과 더불어 관객이 일상에서 익숙한 공간감을 스크린 내에서도 확보해 줄 필요가 있다. 그러기 위해서는 영상의 깊이를 충분히 고려해야 하는데 이는 관객의 시선을 유도하는 반면에 현실 공간감을 확보하는 것이다. 스크린 내의 물체들을 자연 그대로의 원근감을 갖도록 촬영 환경을 구성하는 것도 필요하지만 스토리를 전개하는 피사체를 배경과 분리시킴으로써 자연스럽게 초점과 영점을 맞출 수 있도록 장면을 구현하는 것이다. 이를 위해서 제작(production) 단계에서는 촬영기법으로, 후반작업(post-production) 단계에서는 아웃 포커싱 등의 효과를 적용하는 방법 등이 고려될 수 있다. 본 논문에서는 영상의 깊이를 확보해야만 하는 이유와 이의 방법 등을 고찰해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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