본 논문은 어류영상 검색을 위해 어류영상에서 어류객체를 추출하기 위한 영상분할 알고리즘을 제안하고 있다. 명암 유사도를 이용한 기존 알고리즘은 객체와 배경의 명암이 유사한 경계 영역에서 잘못된 영상분할 결과를 초래한다. 제안된 알고리즘은 대비가 약한 경계영역에 대응하기 위해 강화된 에지와 적응적 블록단위의 임계값을 사용하고, 대비가 없는 경계 영역에서 침식 혹은 단절된 객체를 개선하기 위해 가상 객체를 사용하고 있다. 모의실험 결과는 시각적으로 좋은 어류객체를 추출하는 비율이 기존 알고리즘에서는 90% 이하인 반면 제안된 알고리즘에서는 97.7%인 것을 보여주고 있다.
최근 기후변화로 빈번하게 발생하는 국지성 집중호우로 인해 홍수 피해가 증가하고 있으며, 이에 따라 유량 계측 자료의 필요성이 더욱 증대되고 있다. 현재까지 하천의 홍수 유량측정은 대부분 부자법에 의해 수행되어 왔지만, 측정 작업의 위험성이나 측정 정확도에 대해 여러 문제점이 지적되고 있다. 이에 비접촉식 측정 방법으로 안전하고 측정방식이 간편하며 높은 정확도를 갖춘 표면영상유속측정법(Surface Image Velocimetry, SIV)에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 다만 표면영상유속측정법의 경우 질 좋은 영상 촬영을 위해 밝은 빛이 필요하고, 일반적으로 매우 작은 규모의 하천을 제외하고는 영상 획득이 어렵다는 한계가 있다. 이와 같은 문제들을 해결하기 위해 최근 류권규 등(2015)은 영상 획득 장비로 원적외선 카메라의 적용성을 검토한 바 있다. 원적외선 카메라의 경우 별도의 조명을 필요로 하지 않기 때문에 주야간 구분 없이 사용 가능하다는 장점이 있으며 실제 하천에서 홍수와 함께 발생하는 안개의 영향 또한 받지 않아 고정식으로 설치하여 하천 유량측정 시스템을 구성하는 좋은 대안이 될 수 있음을 강조하였다. 다만, 원적외선 카메라는 야간에 적용시 주간과 비교하여 수표면의 움직임이 느리게 분석되는 경향이 있다고 하였다. 실험 결과를 보면, 소형 프로펠러 유속계로 측정한 수표면의 유속값에 비교하여 일반 캠코더 영상으로 산정한 유속 산정 결과의 상대오차는 최대 -10%인 반면, 원적외선 카메라 영상으로 산정한 유속 산정 결과의 오차는 -9%에서 -19%(주간), -10% 에서 -23%까지의 오차 범위를 나타내는 등 일반 캠코더에 비해 원적외선 카메라의 정확도가 다소 떨어지는 결과를 나타냈으며, 이러한 문제를 해결하기 위해서는 원적외선 영상의 명암값 분포 차이를 해결하기 위해 영상 처리 기법에 대한 추가적인 연구가 필요할 것이라고 하였다. 이에 본 연구에서는 원적외선 영상에 대한 다양한 영상 개선을 통해 표면영상유속계의 유속 측정 정확도를 높이고자 하였다. 이를 위해 우선, 적정 해상도와 시간간격을 제시하였으며, 영상의 색 보정과 영상 강화 등의 영상 개선을 통해 원적외선 영상을 이용한 유속 산정 정확도를 향상하였고, 마지막으로 다양한 야간 하천 흐름 조건에 적용하여 원적외선 영상을 활용한 표면영상유속계의 유속 측정 정확도를 높이고자 하였다.
본 논문에서는 강우시 빗방울로 인해 왜곡된 연안 파랑 비디오 영상에서 빗방울 제거와 제거된 영역에 대한 배경 정보를 복원하기 위한 적대적생성신경망을 이용한 영상 강화 방법을 제안하고자 한다. 영상 변환에 널리 사용되는 Pix2Pix 네트워크와 현재 단일 이미지에 대한 빗방울 제거에 좋은 성능을 보여주고 있는 Attentive GAN을 실험 대상 모델로 구현하고, 빗방울 제거를 위한 공개 데이터 셋을 이용하여 두 모델을 학습한 후 빗방울 왜곡 연안 파랑 영상의 빗방울 제거 및 배경 정보 복원 성능을 평가하였다. 연안 파랑 비디오에 영상에 대한 빗방울 왜곡 보정 성능을 향상시키기 위해 실제 연안에서 빗방울 유무가 짝을 이룬 데이터 셋을 직접 획득한 후 사전 학습된 모델에 대하여 전이 학습에 사용하여 빗방울 왜곡 보정에 대한 성능 향상을 확인하였다. 모델의 성능은 빗방울 왜곡 영상으로부터 파랑 정보 복원 성능을 최대 신호 대 잡음비와 구조적 유사도를 이용하여 평가하였으며, 전이 학습을 통해 파인 튜닝된 Pix2Pix 모델이 연안 파랑 비디오 영상의 빗방울 왜곡에 대한 가장 우수한 복원 성능을 보였다.
국내 및 국외 최초 대면적 TSP용 강화 Cover Glass Edge Grinding 공정을 개발하였다. 이를 위해 기존의 Cover Glass Grinding 공정에서 문제가 되고 있는 기술을 중점적으로 연구하여 해결하였고, 생산성 향상과 가공품질을 높이는데도 중점을 두어서 개발하였다. 개발 과정에서는 데모기기의 제작과 운영을 통해 전체 공정 기술을 개발하였다. 개발 결과 강화 Cover Glass Grinding 공정 기술, 영상처리기술, 기구 메카니즘 & 제어 알고리즘 확보하였다.
비디오 시스템으로 영상 획득하는 과정에서 다양한 조명상태는 얼굴인식에 있어서 심각한 영향을 준다. 본 논문에서는 웨이블렛 변환을 이용하여 영상을 나눈 후 각각의 영역에 얼굴영상을 인식에 알맞은 조명상태로 변환한다. 변환과정은 얼굴을 히스토그램 지정연산으로 명암에 대해 개선과 경계부분을 강화하여 얼굴인식을 위한 영상을 만들어 인식률을 높였다.
현재의 게임 영상 작품 중에서 파괴 특수효과는 그 강렬한 충격과 놀라움으로 광범위하게 사용된다. 360도 파노라마 영상이 가져다 주는 몰입감과 공간 감각은 파괴 특수효과의 시각 충격력을 더 강화시킨다. 본 논문의 핵심은 Houdini의 RBDSolver를 통해서 연서 소재를 모의하여 사실적인 파괴 특수효과를 제작에 있으며 또한 실질적인 제작의 방식으로 작업 흐름을 표현하고 분석하는데 있다. 따라서 Houdini이 제작한 파괴 특수효과와 360도 파노라마 영상을 결합하고 거기에다 Youtube를 사용하여 표현하는 것이 이번 연구의 새로운 포인트가 된다.
가상 현실을 위한 360 영상 비디오 전송기술이 활발히 연구되고 있다. 그러나 현재 가상현실 기기의 컴퓨팅 연산능력과 대역폭은 고화질 360 영상을 재생하기에 한계가 있다. 이 한계를 극복하기 위해 본 논문은 High Efficiency Video Coding (HEVC)와 Scalability Extension of HEVC (SHVC)를 활용하여 타일 기반의 360 도 영상 전송 기법을 제안한다. 제안하는 HEVC 와 SHVC 인코더는 타일을 독립적으로 전송 할 수 있는 비트 스트림을 생성한다. 제안하는 추출기는 사용자 시점에 해당하는 타일의 비트 스트림을 추출한다. 제안하는 기법에 의해 추출된 SHVC 비트스트림의 기본계층은 전체화면을 나타내며, 강화계층은 사용자 시점에 해당하는 타일로 구성된다. 제안하는 HEVC 인코더를 사용할 때에는 저화질과 고화질을 따로 인코딩하여 고화질만 사용자 시점에 해당하는 타일을 추출한다. 전체화면을 고화질로 보내는 대신에 전체화면을 저화질로, 사용자화면을 고화질로 보내기 때문에 제안하는 기법은 디코더의 컴퓨팅 연산과 네트워크 bitrate 를 대폭 줄일 수 있다. 본 제안 기법의 실험 결과는 전체화면 전송 대비 47%이상의 bitrate 를 줄인다.
본 연구는 웹 콘텐츠 표현의 기본 4요소라고 할 수 있는 동영상, 오디오 이미지, 텍스트의 서로 다른 활용이 수용자의 정보처리과정에 어떤 영향을 미치는지를 특히 어린이 뉴스 사이트를 중심으로 실험연구를 통해 고찰한 것이다. 이를 위해 다섯 개의 어린이 피험자 그룹별로 똑같은 스토리의 뉴스정보를 각각 "동영상1(화면과 음성정보 중복)", "동영상2(화면과 음성정보 분리)", "오디오", "텍스트", "텍스트+이미지(사진)"의 서로 다른 형태로 제작한 웹사이트를 통해 전달하고 집단간 뉴스정보기억차이를 검증했다. 검증결과 동영상으로 뉴스를 전달하도록 디자인된 사이트는 다른 형식의 사이트에 비해 어린이의 뉴스정보기억과 관련하여 가장 효율적인 것으로 나타났고, 이런 동영상의 장점은 동영상내의 화면과 음성정보가 중복될 때 특히 강화되는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 원영상의 에너지 크기에 기반하여 워터마크를 생성하고, 이를 치환을 통해 영상 내에 삽입하는 새로운 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 원영상의 에너지와 일정 비율이 되는 에너지를 갖도록 생성된 워터마크는 영상에 삽입된 후에도 영상의 에너지를 유지시켜 주어 워터마킹된 영상의 품질 훼손을 줄 일 뿐만 아니라, 큰 에너지를 갖고 삽입되기에 공격에 대한 견고성도 강화시켜 준다. 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘이 평균 PSNR 47.6dB의 우수한 비가시성을 가지며, 다양한 공격이 가해진 후에도 평균 98.9%의 메시지를 복원해 내는 우수한 견고성을 가짐을 확인할 수 있다.
본 논문은 얼굴인식 분야에 있어서 필수 과정인 얼굴 및 얼굴의 주요소인 눈과 입의 추출에 관한 방법을 제시한다. 얼굴 영역 추출은 복잡한 배경하에서 움직임 정보나 색상정보를 사용하지 않고 통계적인 모델에 기반한 일종의 형찬정합 방법을 사용하였다. 통계적인 모델은 입력된 얼굴 영상들의 Hotelling변환 과정에서 생성되는 고유 얼굴로, 복잡한 얼굴 영상을 몇 개의 주성분 갑으로 나타낼 수 있게 한다. 얼굴의 크기, 영상의 명암, 얼굴의 위치에 무관하게 얼굴을 추출하기 위해서, 단계적인 크기를 가지는 탐색 윈도우를 이용하여 영상을 검색하고 영상 강화 기법을 적용한 후, 영상을 고유얼굴 공간으로 투영하고 복원하는 과정을 통해 얼굴을 추출한다. 얼굴 요소의 추출은 각 요소별 특성을 고려한 엣지 추출과 이진화에 따른 프로젝션 히스토그램 분석에 의하여 눈과 입의 경계영역을 추출한다. 얼굴 영상에 관련된 윤곽선 추출에 관한 기존의 연구에서 주로 기하학적인 모양을 갖는 눈과 입의 경우에는 주로 가변 템플릿(Deformable Template)방법을 사용하여 특징을 추출하고, 비교적 다양한 모양을 갖는 눈썹, 얼굴 윤곽선 추출에는 스네이크(Snakes: Active Contour Model)를 이용하는 연구들이 이루어지고 있는데, 본 논문에서는 이러한 기존의 연구와는 달리 스네이크를 이용하여 적절한 파라미터의 선택과 에너지함수를 정의하여 눈과 입의 윤곽선 추출을 실험하였다. 복잡한 배경하에서 얼굴 영역의 추출, 추출된 얼굴 영역에서 눈과 입의 영역 추출 및 윤곽선 추출이 비교적 좋은 결과를 보이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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