본 논문은 외형 특징을 사용하지 않는 효율적인 다중 물체 추적 방법을 제안한다. 본 논문의 목적은 다중 물체 추적 방법이 합성곱 신경망 등의 외형 특징을 사용하지 않고 순수한 모션 모델의 힘으로 도달할 수 있는 최대의 성능을 찾는 것이다. 많은 다중 물체 추적 방법들이 추적 대상들 간의 유사성을 파악하기 위해 외형 특징을 사용한다. 하지만 다양한 외형 특징들을 갖는 방법들은 기본 특징 추출 알고리즘이 다르고, 다중 추적의 성능 향상이 어느 부분으로부터 오는지 정확히 파악할 수 없다. 또한, 각각 다른 매칭 알고리즘과 특징 디자인은 서로 다른 알고리즘의 효과를 순수하게 비교할 수 없다. 이러한 관점에서, 본 연구에서는 어떠한 외형 특징을 사용하지 않고 명확하게 추적 알고리즘의 효율성을 비교할 수 있는 가이드라인을 제시한다. 외형 특징을 사용하지 않고도 실용적으로 사용 가능한 성능에 도달할 수 있음을 공인 MOT2016, MOT2016 데이터셋에 대한 실험을 통해 증명한다. 이러한 방법은 GPU 를 사용하지 않고 200 fps 이상의 높은 속도를 보여 실시간 속도를 요구하는 임베디드 시스템 상의 어플리케이션에 적합하다.
본 연구는, 발전하는 3D 애니메이션 영상산업의 캐릭터 개발과 관련하여, 심리변화를 중심으로 감정의 표현방법을 위한 캐릭터의 외형별 특징 분석에 대한 연구로, 2015년 픽사의 인사이드 아웃을 중심으로 심리의 시각적 형태를 위한 5명 캐릭터의 감성별 외형 특징을 대상으로 분석논문을 진행하였다. 이를 위해 선행연구로 인간의 심리적 범주의 변화를 심리학자 Paul Ekman과 Robert Plutchik의 기본감정을 연구배경으로 선택, 이를 바탕으로 애니메이션 인사이드아웃 속 사춘기 소녀의 심리요소를 대표하는 다섯 캐릭터의 외형적 특징 요소를 감성별 표정변화와 감성별 색상변화를 심리적 관점에서 접근, 시각적인 표현의 방식에 대하여 분석하였다. 본 연구는 3D 애니메이션 제작과 관련하여 감성 표현을 통한 캐릭터 설정에 필수적인 외형 특징 연구가 필요하다고 판단, 향후 애니메이션 제작을 위한 차별화된 캐릭터 설정 및 개발에 필요한 가이드라인을 제시하는 것에 본 연구의 목적과 의의를 두었다.
이 논문의 주요 목적은 내용을 기반으로 하는 이미지 검색에서 이미지 객체의 외형특징을 추출하는 방법을 제시하는 것이다. 대부분의 실질적인 객체들의 외형은 불규칙적이고, 이러한 객체를 수치화하기위한 일반적인 방법은 없다. 특히 전자 카타로그들은 상품들을 나타내는 많은 이미지를 포함하고 있다. 이 논문에서는 이미지 전체가 아닌 이미지내의 개별 객체들을 기반으로 특징을 추출하는 방법을 제시한다. 왜냐하면 제시된 방법은 한 이미지내에서 RLC lines을 사용하여 각 객체들의 외형을 기반으로하는 방법을 사용하기 때문이다. 실험결과는 일반적으로 가장 많이 사용하는 특징인 Texture와 비교를 했고 제시된 외형을 나타내는 변수들이 전자카타로그의 이미지 객체들을 뚜렷하게 나타냈고, 보다 정확하게 객체들을 분류하고 구별하였다.
본 논문에서는 영상 내의 문맥 특징(context feature)과 외형 특징(appearance feature)을 함께 학습함으로써 의료영상 내의 비슷한 외형 특징을 가지는 장기들을 자동으로 검출하는 기법을 제안한다. 기존 검출 기법들은 외형 특징 정보만을 학습하여 분류기(classifier)를 생성하였기 때문에 의료영상 내에 외형이 비슷한 장기들이 다수 포함되어 있는 경우 검출 오류가 발생하였다. 제안하는 기법은 외형 특징을 이용하여 학습된 분류기를 통해 얻은 확률 값들을 바탕으로 관심 복셀(voxel) 주변의 확률 분포 특징을 반복적으로 학습함으로써 문맥 정보를 포함하는 분류기를 생성한다. 또한, 실험 단계(test stage)에서 '지역 기반 투표 방식'(region based voting scheme)을 도입함으로써 효율성과 정확성을 향상시킨다. 제안하는 기법의 성능 평가를 위해 SKI10 무릎 관절 데이터 셋 내에서 외형 특징이 비슷한 대퇴골(femur)과 경골(tibia)을 검출하는 실험을 진행하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 외형 특징만을 이용했던 검출 기법에 비해 개선된 검출 성능을 보이고 있음을 확인할 수 있었다.
이 연구는 2000년부터 2007년에 걸쳐 방송된 TV드라마 27편, 152명 여성등장인물의 연령대, 외형적 특징, 그리고 이들이 극의 주요갈등구도에서 수행하는 역할을 중심으로 TV드라마에 재현된 여성의 외형적 이미지와 여성이 수행하는 역할과 외형적 이미지의 관계를 파악하는 것을 목적으로 한다. 연구결과 2000년대 TV드라마에 등장하는 여성캐릭터의 45%가 20대 여성이며 대부분의 드라마가 그들을 주인공으로 설정하고 있음을 알 수 있다. 27편 가운데 3,40대 여성이 주인공으로 등장하는 드라마는 배우자의 외도를 소재로 삼은 4편에 불과하며 그 외는 예외없이 20대 남녀의 사랑과 결혼, 도전과 좌절을 드라마의 갈등구도로 사용하고 있다. 이러한 구도 속에서 4,50대 여성은 주인공의 어머니, 그 이상의 여성은 주인공의 할머니라는 제한된 모습으로 등장하고 있으며 이들은 삶을 성숙하게 바라보는 어른의 모습보다는 자녀의 연애사에 개입하거나 과거의 잘못된 처신으로 자녀세대에 갈등을 유발하는 모습으로, 혹은 가족이기주의에 젖어 일상적 갈등을 유발하거나 드라마의 주요갈등구도에서 소외되는 방관자의 모습으로 등장한다. 이러한 현상은 할머니 또래 여성들의 재현에 두드러져 60대 여성노인 15명 가운데 절반이 넘는 9명이 주책스럽고 우스꽝스러운 중성적 모습으로 재현된다. 또한 주인공 여성들은 사회가 규정한 여성적 아름다움의 기준을 충실히 재현하며 특히 꾸밈이 없는 자연스럽고 순수한 아름다움이 주인공 여성의 외형적 특징으로 부각되고 있음을 알 수 있다. 이에 반해 주인공 여성을 괴롭히는 주인공의 연적이나 악역 캐릭터는 치장된 아름다움으로 외형적 대비를 이루고 있어 사회적 성공을 위한 육체자본으로서 젊은 여성의 몸을 재현하되 꾸민 아름다움보다는 타고난 아름다움이 우위의 가치로 설정되고 있음을 알 수 있다. 또한 여성이 자신의 몸을 권력획득을 위한 육체자본으로 활용하려는 경우 그러한 여성의 몸을 위태롭고 강박적인 모습으로 묘사함으로 몸의 권력화를 경계한다.
전 세계 주요 생물군의 생물다양성 저하의 주요 요인은 외래종의 침입이다. 국내종의 보호를 위해서 외래종의 관리가 필요한 실정이며, 최근 들어 국내에서 생태계교란 외래종의 퇴치를 위해 그물을 이용한 개체 포획, 포획된 개체들에 대한 수매 사업 등 많은 노력을 기울이고 있으며, 외래종 거북의 개체수를 줄이기 위해 산란된 알을 집중적으로 찾아서 폐기하고 있다. 그러나 현재 남생이(Mauremys reevesii)와 생태계교란 민물거북의 산란지 형태나 알의 외형적 특징으로 종을 구분하는 기준은 제시된 바 없기에, 외래종 거북의 퇴치 과정에 외래종 거북의 알로 오인되어 폐기되는 남생이 알이 발생할 가능성을 배제할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 보다 많은 자료들을 바탕으로 붉은귀거북(Trachemys scripta elegans)과 리버쿠터(Pseudemys concinna), 남생이 간 알의 외형적 차이를 비교·분석하여 외래종 거북의 현장 퇴치 과정에 참고자료로 활용하고자 한다. 본 연구는 민물거북 3종의 알 특징을 측정하였다. 비교 결과 외래 거북과 남생이 알의 외형적 특성에서 모든 변수가 유의미한 차이를 보였다. 알의 모양 또한 붉은귀거북과 리버쿠터는 마름모형(Bicone), 남생이는 타원형(Ellipsoid)으로 차이를 보였다. 결론적으로, 선행 연구와 본 연구의 결과를 통하여 확인된 바와 같이 남생이와 붉은귀거북, 리버쿠터의 알은 모양과 구성 모두 다르기 때문에 현장에서 민물거북의 산란지를 발견할 경우 알을 이용하여 남생이와 외래거북의 구분이 가능할 것으로 판단된다.
대부분의 전기화재는 전기제품의 전원코드나 확장형 콘센트 등 저압 배선에서 주로 발생한다. 최초발화에 기인한 단락흔(1차 단락흔)의 외형적 판단기준을 제시하고자 발화원인이 규명된 전기화재의 감정사례로부터 비닐평형코드에 형성된 단락흔의 형태학적 비교분석결과 단락흔 자체 형태만으로 1차단락으로 판정하기는 용이하지 않지만 1차 단락흔은 2차 단락흔과 달리 용융방울이 미세하게 형성되고, 흑색으로 착색되는 경향이 있으며, 특히 절연피복의 손상을 줄 수 있는 선행된 원인이 있는 곳에서 만 특징을 나타내는 것을 알 수 있었다.
예방 의학에 대한 관심이 증대되고 있는 현대 생활에서 사상체질 진단을 통한 건강 유지는 누구나 쉽게 접근할 수 있는 방법 중에 하나이며, 이를 위해 사상의학(四象醫學)적 이론이 많이 사용되고 있다. 그러나, 사상의학에서 사상체질 진단 및 분류는 매우 중요한 과제로서 많은 학자들에 의해 연구되고 있으나 지금까지 객관적으로 인정된 방법이나 기술은 없다고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 외형적 특징을 통한 사상 체질 분류를 연구하기 위한 목적으로 안면부의 형태학적인 특징을 도출하였다. 즉, 안면 영상에서 눈과 입을 추출하여 결과 영상과 사상체질 간의 상관성을 규명하기 위하여 안면 영상의 형태학적 분석을 이용한 사상체질의 판별을 시도하였다. 특히, 한방의 망진(望診) 방법에 근거하여 사상체질을 객관적으로 진단, 분류하기 위한 연구를 수행하였다. 최종적으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
울릉도산 홍조 산호말과 식물 4종, Amphiroa beauvoisii Lamouroux, Jania yenoshimensis (Yendo) Silva 및 Corallina officinalis Linnaeus에 대한 분류학적 검토를 수행하였다. S. maxima (Yendo) Silva는 본 연구를 통하여 처음으로 보고되는 한국산 미기록 식물이다. J. yenoshimensis (Yendo) Yendo는 형태적 특징이 기준표본의 기재와 잘 일치하였고, 외형적 특성에서 J. arborescens와 다소 유사하지만 식물체의 크기와 분지양상에서 뚜렷이 구분되었다. C. officinalis는 다수의 수세포층을 갖는다는 점을 제외하고 유럽산 식물과 형태적 특징이 일치하였다.
최근 인터넷과 멀티미디어 기술이 발달함에 따라 이미지 데이터의 양이 급속히 증가하고 있다. 증가하는 이미지를 효과적으로 관리하고 검색하기 위해 내용기반 이미지 검색에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 내용 기반 이미지 검색 시스템은 색상, 모양, 질감 특징을 이용한 유사도-기반검색에 초점을 맞추고 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지에 나타나는 주요 색상과 색상의 공간적 특성을 포함하는 픽셀샘플링, 그리고 이미지의 외형적 변경에 강인함을 갖는 불변 모멘트 값을 이용한 내용기반 이미지 검색 시스템을 제안한다. 첫 번째 유사성 검사 단계에서는 이미지의 영역별로 가중치를 부여하여 추출한 대표색상을 사용하여, 유사하지 않은 이미지를 제거하여 검색대상의 수를 줄이며, 두 번째 유사성 검사 단계에서는 첫 번째 단계에서 선별된 후보 이미지에 색상의 공간적 정보를 포함한 픽셀샘플링을 이용하여 색상의 공간적인 위치까지 유사한 이미지만을 선별한다. 두 번째 유사성 검사단계에서 이미지가 외형적으로 변형된 유사이미지의 검출이 어려운 점을 보완하는 방법으로 이미지의 불변 모멘트를 이용하여 검색의 정확성을 높인다. 제안한 이미지 검색 방법은 10000개의 다양한 이미지로 구성된 데이터베이스에서 검색을 효율성을 실험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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