본 논문에서는 영역병합 방법을 이용한 칼라 영상 분할 방법을 제안하였다. 영상 분할 전단계에서 비선형 필터링 방법을 이용한 평활화와 채도 강화 및 명도 평균화를 수행하여, 영상 내 존재하는 비균질성을 줄이고, 칼라 히스토그램의 zero-crossing 정보를 이용한 비균일 양자화를 수행하여 유사한 칼라성분을 가지는 영역들을 분할하였다. 웨이브릿 변환의 고주파 대역 에너지를 이용하여 분할된 초기 영역의 윤곽성분 강도를 측정하였고, 이를 통해 병합 후 후보영역을 선정하였다. 영역병합을 위한 영역간 유사도 측정은 R, G, B 칼라성분의 유클리디안 거리를 측정하여 수행하였다. 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 불규칙한 광원으로 불필요한 영역이 분할되는 것을 줄일 수 있었고, 이를 실험을 통해 입증하였다.
기대효과란 행동이 시작하기 전에 반대반향으로 일어나는 행동을 위한 준비단계로 주로 이차원 애니메이션에서 행동을 강조하기 위해 사용되어 왔다. 본 논문은 영상을 매개로 하여 인식 기반의 기대효과를 자동 생성함으로써 시청자의 주의를 임의의 정보에 집중시키는 방법을 제안한다. 이미지 기반의 집중점을 찾는 문제와 영상속의 움직임을 찾는 방법을 바탕으로 집중성 강화 알고리즘을 역으로 풀어 기대효과를 생성하는 방법을 제시한다. 주요점에 정보를 반대로 약화시키는 기대효과를 통해 주요점을 더욱 역동적으로 강조 할 수 있다. 본 논문의 알고리즘을 통해 광고 등의 전보전달을 위한 영상 또는 역동적 표현이 필요한 영상의 보정이 가능해진다.
하천 수위 측정을 위해서 우물통을 기본으로 하는 부자식, 초음파식, 기포식, 압력식, 레이다식 등 다양한 장비가 사용되고 있다. 이와 같은 장비는 모두 간접적인 방법으로 수위를 측정하기 때문에 기준값을 바탕으로 보정이 필요하며, 장비의 특성에 따라 여러 가지 장단점을 지니고 있다. 부자식의 경우 오래 전부터 사용되어 안정적으로 수위를 측정할 수 있는 것으로 평가되고는 있으나 우물통 막힘 등으로 인해 오측 혹은 결측이 발생하는 경우가 있다. 최근에 많이 사용되고 있는 센서식 장비의 경우에는 센서에 대한 정기적인 보정이 필요하며, 일부 장비의 경우 온도에 따라 측정값이 변화하는 단점이 있다. 수위 측정 방식은 접촉식과 비접촉식으로 나누어 볼 수 있다. 접촉식의 경우 물속에 센서가 위치하고 있기 때문에 홍수시 센서 유실 및 고장의 우려가 있으며, 잦은 고장의 원인이 되기도 한다. 비접촉 방식인 초음파나 레이다 수위계의 경우 온도에 따라 보정이 필요하거나 수면과의 거리에 커지면 오차가 커지는 경향을 지니고 있다. 또한 이와 같은 간접방식에 의한 수위측정 방법은 수위가 많이 변화하는 경우 실제 수위와 측정되는 수위가 일치하는지를 확인하는 것이 불가능한 단점도 있다. 본 연구에서는 최근에 많이 일반화되고 있는 영상처리 기술을 이용하여 자동적으로 수위를 측정하는 장비인 영상수위계를 개발하였다. 영상수위계는 카메라(CCTV 포함)에 의해서 수위표를 촬영하여 직접 수위값으로 변환하는 원리를 사용하고 있어서 기존 수위측정 시설과는 달리 수위표를 직접 눈으로 확인할 수 있는 장점이 있다. 이로 인해 수위표를 육안으로 확인할 수 있기 때문에 측정된 수위를 검증할 수 있어 수위측정의 정확성을 한층 높일 수 있다. 그리고 수위표 영상과 더불어 수위표 주변의 전체 영상을 동시에 촬영하여 실시간으로 전송하기 때문에 홍수시 하천 상황에 대한 모니터링 목적으로 사용될 수 있다. 본 연구에서 개발한 영상수위계는 한강홍수통제소 관할의 전류, 청담대교 등 4개소 낙동강 홍수통제소 2개소, 지자체 등에 적용되었으며, 적용 결과 비교적 안정적이면서 정확하게 수위를 측정하는 것으로 나타났다. 한편 기존 CCD 카메라 이외에 CCTV를 이용한 영상수위계를 개발하여 영상의 화질 개선뿐 아니라 하천화상 감시 기능을 강화하였다.
최근 고해상도 위성영상이 다양한 분야에서 활발하게 이용하게 됨에 따라 지형자료의 정확한 경계검출에 대한 필요성이 대두되고 있다. 위성영상을 이용한 도로 경계 검출은 교통정보시스템을 포함한 도로계획, 도시계획 등의 지형 공간정보의 필수 연구로 인식되고 있다. 본 연구는 IKONOS 영상에서 도로 경계 검출을 위한 고주파와 저주파 필터링 비교분석에 관한 연구이다. 분석결과 저주파 필터링과 고주파 필터링은 입력영상의 경계부분에서 영상을 선택적으로 강조할 수 있었다. 저주파 필터링과 같은 영상강화 기법에서는 추출 가능한 경계부의 위치를 변화시키거나 영상의 화소값이 전체영상을 대상으로 변화시켜 비교적 도로 폭이 넓은 경우 효과적이었다. 고주파 필터링은 세부적인 영상정보를 선택적으로 강조할 수 있었다.
현대의 대량화된 영상 관리 시스템은 영상의 특징을 표현하는 영상식별자에 대해 왜곡에 강인하며 빠른 검색 속도, 정확성 및 효율적인 저장 등의 기본 성능을 요구한다. 영상식별자 설계 방법은 기하학적 왜곡에 강인한 지역 방식과 빠른 검색 및 적은 저장 용량의 속성을 지닌 전역방식으로 구분 할 수 있다. 본 논문에서는 왜곡에 강하고 지역적 공간적 제약으로 인한 서로간의 차별성이 강화된 지역 기술자들로부터 각각 개개 차원의 특징 분포도를 분석하여, 두 영상간의 유사도를 빠르고 정확하게 측정할 수 있는 지역 기술자 및 전역 기술자의 속성을 가지고 있는 LFH(Local Feature's Histogram)기반 영상식별자를 제안한다. 또한 GPU를 사용하여 LFH를 구현하는 방법을 제시하며, 제안한 LFH와 대표적인 지역, 전역 방식인 SIFT 및 EHD 방식과 저장용량, 추출 시간, 검색 속도 및 정확률에 대한 성능을 비교하였다.
과학 교육에서도 플립 러닝은 혁신적인 교수 방법으로 사용될 수 있다. 본 연구에서는 초등 예비교사들이 플립 러닝을 위해 제작한 동영상을 분석하고, 효과적인 시각화 구성 전략을 탐색하였다. 초등 예비교사들은 지구 영역의 과학수업을 위해 구체적 사례 선택하기 전략을 사용하여 거시적인 자연현상에 대한 정보를 제공하는 데 중점을 두고 있었다. 구체적 사례를 전달하기 위해 마커와 공간변환 요소를 효과적으로 사용하였으나, 학생들의 경험과 관련지으려는 노력이 부족하였다. 또한 학생들의 심상을 강화하기 위해 간단하게 도식화하거나 극단적인 사례를 제시하는 경우는 매우 드물었다. 마지막으로 효과적인 시각화 자료를 구성하기 위해서는 다중 표상의 구체적 사례를 제시하고, 친숙한 사례나 비유 모델을 통하여 학생들의 경험과 긴밀히 연결지어 주어야 한다. 또 심상을 강화하기 위해 간단하게 도식화하기, 극단적 사례를 제시하여 새로운 상황 추리할 수 있는 기회를 부여해야 한다.
본 논문에서는 학습 기반 압축 센싱 기법을 이용한 측면주사 소나 영상의 비균일 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 Iterative Shrinkage and Thresholding Algorithm(ISTA) 알고리즘을 기반으로 하고 있으며 성능 향상을 위해 학습네트워크의 비선형성을 강화시키는 전략을 선택하였다. 제안된 구조는 입력 신호를 비선형 변환과 초기화 하는 부분, Sparse 공간으로 변환 및 역변환하는 ISTA block, 특징 공간에서 픽셀 공간으로 변환하는 부분으로 구성된다. 제안된 기법은 다양한 모의 실험을 통해 잡음 제거 성능 및 메모리 효율성 측면에서 우수함이 입증되었다.
본 논문은 저해상도 적외선영상을 사양이 낮은 임베디드 시스템에서 추론 가능하도록 강화된 VGG 스타일과 Global Average Pooling 조합으로 정확도를 증가시키면서 연산량을 최소화하는 딥러닝 컨볼루션 신경망을 이용한 저해상도 적외선 표적 분류 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 OKTAL-SE로 생성한 합성영상 클래스 9개 3,723,328개를 분류하였다. 최초 임베디드 추론 가능하도록 파라메터 수가 최소화된 최대풀링 레이어 기준 입력단 8개와 출력단 8개 조합에 비해 강화된 VGG 스타일을 적용한 입력단 4개와 출력단 16개 필터수 조합을 이용하여 연산량은 약 34% 감소시켰으며, 정확도는 약 2.4% 증가시켜 최종 정확도 96.1%을 획득하였다. 추가로 C 코드로 포팅하여 수행시간을 확인하였으며, 줄어든 연산량 만큼 수행 시간이 약 32% 줄어든 것을 확인할 수 있었다.
IP 카메라는 사용자의 위치와 상관없이 실시간으로 영상을 시청할 수 있다. 이러한 장점으로 가정에서는 영유아, 반려동물, 노인의 상태 등을 모니터링하는데 사용되고, 기업에서는 데이터센터나 창고와 같이 보안 구역의 물리적 보안 통제 및 감시의 목적으로 널리 사용되고 있다. 그러나 적절한 보안기술이 적용되지 않은 IP 카메라는 악의적인 공격자에 의해 영상 정보를 감청당할 수 있다. 본 연구에서 무차별 대입 공격과 같이 IP 카메라의 여러 가지 보안 취약점을 가지고 해킹 공격이 수행 가능함을 보인다. 이에 따라 IP 카메라의 취약점에 대응하는 아키텍쳐를 제시하여 IP 카메라의 보안성을 강화하기 위해 할 수 있는 방안을 제안하고 보안성 검증 및 가용성 평가를 통해 제안 기법이 안전하고 효과적으로 IP 카메라의 영상 정보 암호화와 사용자 인증을 제공할 수 있음을 보였다.
다시점 비디오는 하나의 장면을 여러 대의 카메라를 이용하여 여러 시점에서 촬영한 것이다. 따라서 사용자의 요구에 의해서 원하는 시점의 비디오를 제공할 수 있는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 보다 향상된 기법을 활용하여 계층적 깊이 영상 구조 표현의 압축 성능을 향상시켰다. 계층적 깊이 영상을 H.264 기술로 부호화시켜 압축된 데이터 크기를 확인하고, 복원된 각 영상의 품질 성능을 알아보았다. H.264/AVC 기술은 쉽게 비디오와 관련된 콘텐트에 대한 H.264 기술로 확장될 수 있다. 그래서 깊이 정보를 포함하는 다시점 영상을 효과적으로 압축할 수 있는 계층적 깊이 영상 구조라는 새로운 콘텐트에 적용하는 방법을 제안하였다. 다시점 비디오 영상의 막대한 데이터 양이 감소되며, 고품질의 영상을 제공되고, 에러 복원 기능이 강화하는 장점이 있는 것을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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