본 연구는 컬러항공사진을 이용하여 컬러영상, 그레이영상 그리고 각 밴드별(RGB) 수치표고모형(DEM)을 생성하여 정확도를 평가하고 좌우 영상간의 상관관계를 분석하기 위한 것이다. 수치표고모형을 생성하기 위한 대표적인 방법으로 수치지도를 이용하는 방법과 영상정합기법을 이용하여 수치표고모형을 생성할 수 있다. 영상정합기법에 의한 수치표고모형 생성 방법은 입체위성영상 또는 항공사진을 이용하는 방법이 있으며 컬러항공사진의 경우 스캐너에서 3개의 밴드(RGB)로 스캔된 영상을 사용한다. 본 연구에서는 컬러항공사진의 수치표고모형 정확도를 분석하기 위하여 모두 5가지 영상(컬러영상, 그레이영상, Red 영상, Green 영상, Blue 영상)을 획득하였다. 각 밴드별 수치표고모형을 생성하여 수치지도에서 추출된 표고점 자료와의 평균제곱근오차(RMSE) 값을 비교하였고, 정확도 분석을 수행하였다. 정확도의 원인을 검증하고자 각 밴드의 좌우 영상에 대한 유사성을 분석하였으며, 그 결과 Red 영상을 이용하는 경우 가장 정확한 수치표고모형을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 평활화 기법이 적용된 새로운 적응적 변이추정 알고리즘을 제시하고 이를 이용하여 스테레오 영상을 효과적으로 복원하는 방법을 제시하였다. 적응적 변이추정 방식은 기존 방식들에 비해 복원된 영상의 PSNR 이 크게 개선되는 것으로 분석되고 있지만 정합창의 크기가 입력 영상의 특징값에 따라 적응적으로 변하기 때문에 정합창이 겹쳐지거나 할당되지 않는 영역이 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 적응력 변이추정 방식에 임계값을 설정하여 경계값을 보존하는 평활화 기법을 적용하여 보다 효율적인 스테레오 영상 복원기법을 제시하였다. 즉, 추정된 인접 변이벡터들 사이의 유사성을 이용하여 인접 변이 벡터들을 평활화해 줌으로써 기존의 적응적 정합창에서 발생했던 잘못된 변이벡터의 보정 뿐만 아니라 경계부분에서는 최적의 경계 보존값을 찾아 복원함으로써 보다 효율적인 예측영상의 복원이 가능하였다. CCETT의 'Man'과 'Claud' 영상을 사용한 실험 결과, 제안된 변이추정 기법에 의해 복원된 영상의 PSNR 기존의 화소기반에 비해 10.89dB, 6.13dB, 적응기반에 비해서는 1.41dB, 0.81dB 각각 개선됨이 분석되었다.
서열데이터베이스에 있는 자주 발현하는 부분 서열을 패턴으로 찾아내는 순차패턴 탐색은 넓은 응용 분야를 가지는 중요한 데이터 마이닝 문제이다. DNA 서열에서 순차패턴이 모티프가 될 수 있으므로 DNA 서열에서 순차패턴을 찾는 것을 연구하였다. 대부분의 기존 마이닝 방법은 순차패턴의 정의에 따라 정확한 정합에 주력하여 노이즈가 있는 환경이나 실제 문제에서 발생하는 부정확한 데이터에 대하여 제대로 작동하지 않을 수 있다. 이러한 문제가 생물 데이터인 DNA 서열에서 자주 나타난다. 이러한 문제를 다루기 위한 근사 정합 방법을 연구하였다. 본 연구의 아이디어는 자주 발생하는 패턴을 근사 패턴이라 부르는 그룹으로 분류할 수 있다는 관찰에서 기반을 둔다. 기존의 Prefixspan 알고리즘은 주어진 긴 서열에서 순차패턴을 잘 찾을 수 있다. 본 연구는 Prefixspan 알고리즘을 개선하여 유사한 순차패턴을 찾을 수 있게 하였다. 실험 결과는 PreFixSpan보다 제안한 방법이 패턴 길이가 4일 때, 근사 순차패턴의 빈도가 5배 높아짐을 보였다.
본 논문은 움직임 벡터를 보다 빠르고 정확하게 추정해나가는 탐색 방법으로 상 좌 우 3 방향을 고려한 TDS(T-Shape Diamond Search) 알고리즘을 제안하였다. 이 방법에서는 실제 움직임 벡터가 탐색 영역의 중심과 상ㆍ하 ㆍ좌 ㆍ우 방향에 집중되어 있는 특성을 이용하여 먼저 탐색 원점을 중심으로 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 4 방향으로 탐색 점을 배치한 후 블록 정합을 실행한다 이들 중 정합 오차가 가장 삭은 지점을 기준점으로 상 방향으로 탐색 점을 확장하여 정합 오차를 측정해보고 기준점토다 오차가 작으면 계속 상 방향으로 확장해 나가고 그렇지 않으면 기준점을 충심으로 좌우 두 점 중 정합오차가 작은 점을 선택한다. 예측된 방향으로 위의 과정을 반복하며 움직임을 추정한다. 특히 움직임이 십자방향에 집중되는 영상의 경우 접근이 빠르고, 단계적으로 움직임 가능성이 낮은 부분을 탐색 대상에서 제외해 나감으로써 탐색이 비교적 빠르고 정확하게 이루어진다. 이 방법은 기존의 부분 최적 탐색 기법인 NTSS, DS, 그리고 HEXBS 등의 탐색법과 비교할 때 유사한 화질을 유지하면서도 탐색 점수에서는 평균 38%의 개선된 결과를 얻을 수 있었다. 특히 움직임이 적은 영상에서의 탐색 점수는 50%의 향상된 결과를 얻었다.
반사경의 광학면이 넓어질수록 높은 공간 주파수 형상이 광학계의 성능에 큰 영향을 주므로, 대형 반사경 성능 평가에서 이를 측정할 수 있어야 한다. 따라서 높은 주파수의 형상을 샘플링할 수 있는 고해상도 형상 측정 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 반사경의 고해상도 형상 측정을 위한 회전 프리즘 정합 간섭계(rotational prism stitching interferometer, RPSI)라는 새로운 방법을 제안한다. RPSI는 기존에 사용되고 있는 상용 간섭계에 빔 확장 렌즈, 이송 거울, 회전 프리즘 등을 추가하여 구성되었으며, 간섭계를 움직이지 않고 원통 좌표계를 기준으로 전체 구경을 아우르는 부분 구경 형상들을 측정한다. 측정된 부분 구경들은 최소자승법을 이용한 부분 구경 정합법을 이용하여 정합되며, 빔확장 렌즈 배율의 제곱만큼 높은 샘플링 밀도로 전체 구경 형상 정보를 복원 가능하다. 3배율을 가지는 RPSI를 이용하여 직경 40 mm의 구면 반사경 형상을 측정하였고, 간섭계 단독으로 측정한 전체 구경 형상과 비교 검증하였다. 약 1 nm RMS의 근소한 차이로 유사한 형상을 잘 복원할 수 있었으며, 간섭계 단독으로 사용한 형상 측정 결과보다 렌즈의 배율의 제곱배만큼 향상된 샘플링 밀도로 형상 측정이 가능함을 확인하였다.
본 연구는 경관계획 내용 중 경관 미래상의 작성 현황을 분석하여 문제점을 도출하고 이에 대한 향후 개선방안을 제안함으로써 향후 지자체 경관향상을 위한 실용적인 경관계획을 위한 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 본 연구는 경관 미래상을 작성하고 있는 실무자 대상 인터뷰를 통하여 미래상 작성 방법을 조사하였고, 수도권 32개 지자체에 수립된 경관계획을 조사하여 경관 미래상의 작성 형식과 내용을 분석하였다. 그리고 경관 미래상과 유사한 목적과 형태로 작성되고 있는 도시계획 상의 도시 미래상과 지자체 비전을 담고 있는 도시 슬로건을 함께 조사하여 경관 미래상과 작성 경향 및 내용을 비교 분석함으로써 경관 미래상의 작성 방향 및 시사점을 도출하고자 하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 경관 미래상은 주로 경관계획 수립을 위해 기본구상 작성에 앞서 조사한 경관자원현황과 관련 상위 계획의 미래상 및 목표를 참조하는 것으로 나타났다. 이는 경관계획의 세부 내용 간 일치성과 관련 계획 간의 정합성을 높이는 방법이 될 수 있으므로 이러한 방법을 경관계획 수립 지침에 구체적으로 언급되는 것이 바람직하다. 또한 현재 경관 미래상은 도시 슬로건과 유사하게 구호 형태로 작성되고 있으나, 경관 미래상은 홍보의 수단이나 응용되어 활용되지 않으므로 일괄적으로 작성되고 있는 구호형 경관 미래상에 대한 검토가 필요하다. 그리고 경관 미래상과 도시 미래상, 도시 슬로건의 내용적 연관성을 분석한 결과 경관 미래상은 도시 슬로건에 비해 도시 미래상과 내용적 일치성이 높은 것으로 나타났으며, 이는 상위계획과의 정합성을 고려하여 작성하고 있다는 측면에서 긍정적 분석 결과라 판단된다. 다만 향후 이러한 정합성이 유지 및 증진될 수 있도록 경관계획수립지침에서 경관 미래상 작성과 관련한 구체적인 방법을 제시할 필요가 있다.
본 논문에서는 점 계열 유사도에 기반하여 모션 대응에 대한 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 점 계열은 x좌표를 기준으로 하여 오름 차순으로 정렬된 일련의 점 들의 리스트이다. 본 연구에서는 국부근접성에 기반하여 현재 프레임 전 프레임의 점들을 클러스터링 하고, 각 그룹에 있는 점 들의 순서를 변경해 가면서 여러 개의 가상 점 계열들을 구성하며, 가상 점 계열은 근접 제약조건에 근거한 유사도를 이용하여 현재 프레임의 점 계열과 정합한다. 국부적 애매함을 해결하기 위해 두 개 점 계열간의 가장 긴부분 문자열을 찾는 방법이 전체적인 정보로 사용된다. PETS2009과 CAVIAR데이터 집합들과 같은 다양한 영상 이미지 시퀀스에 대해 본 연구의 모션 대응 알고리즘은 90%이상의 정확도를 보여준다.
본 논문은 영상 시퀸스로부터 이미지 모자이킹의 구성을 위한 효율적인 알고리즘을 기술한다. 영상의 기하학적인 특징을 이용하거나 비선형 방정식을 풀었던 기존의 알고리즘과는 달리, 제안한 알고리즘은 4개의 유사특징점을 이용해 영상간 사영 변환식의 8개 파라미터를 직접 계산한다. 본 논문에서 정의된 유사특징점은 영상의 그레이레벨의 분산을 기반으로 하고, 두 영상의 중첩 영역에서만 결정된다. 또한 선택된 4개의 유사특징점에 대한 대응점 검출을 위해 카메라 이동 및 조명 변화에 의한 영상의 변화를 고려한 블록 정합 알고리즘을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 영상에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 모의 실험 결과는 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 계산량을 감소시키면서, 정확한 사영 변환식을 유도하여 모자이킹 영상을 구성하는 것을 보여주고 있다.
얼굴과 얼굴 구성 요소를 자동으로 검출하는 것은 얼굴 인식 시스템에서 반드시 필요한 과정이다. 본 논문에서는 얼굴의 크기와 회전 변화가 동시에 존재하는 영상에서 log-polar 사상(mapping)에 기반한 단일 log-polar 얼굴 탬플릿(template)을 사용하는 밝기 기반 템플릿 정합(matching)으로 얼굴과 눈을 자동으로 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 템플릿 정합에서는 입력 영상의 크기와 회전 변화를 템플릿의 크기와 회전 각도에 대하여 정규화시키는 과정이 필요하다. 그런데 인간 시각 시스템의 space-variant 특성과 유사한 구조를 가지는 log-polar 사상은 입력 영상의 크기와 회전 변화를 log-polar 평면상에서 수평과 수직 순환 이동으로 변화시키는 특성을 갖는다. 이러한 특성을 이용하여 입력 상반신 영상의 fixation point들에서 사상된 후보 log-polar 얼굴들은 log-polar 얼굴들을 log-polar 평면상에서 수평과 수직 이동시켜 템플릿과 정합한다. 따라서 제안한 방법은 얼굴의 크기와 회전 변화에 대응하기 위하여 계산량이 증대되는 multitemplate와 multiresolution 기법들은 적용할 필요성이 없게된다. 이러한 크기와 회전 불변 정합을 이용하여 제안된 방법은 얼굴과 눈을 동시에 검출할 수 있다. 얼굴의 크기와 회전 변화가 존재하는 상반신 영상 795장에 제안한 방법을 적용하여 98.7%의 얼굴과 눈의 검출율을 달성하였다.
최근 국내외에서 많은 지구관측위성들이 발사됨에 따라서 위성영상의 활용 분야가 넓어지고 있고 이에 따라서 위성영상의 기하정확도 향상을 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 본 논문은 2025년에 발사예정인 5 m 해상도 영상을 촬영할 수 있는 농림위성을 위한 자동기준점 추출 가능성을 파악하기 위해서 수행되었다. 특히 본 연구에서는 국토위성용으로 구축된 25 cm 해상도의 지상기준점 Chip을 농림위성영상에 사용할 수 있는지를 검토하고 농림위성영상용 지상기준점 추출 시 정합 성능 향상을 위한 적절한 공간해상도가 있는지를 검토하고자 한다. 실제 실험은 농림위성영상과 유사한 사양을 가진 RapidEye 위성영상을 활용하여 연구를 수행하였다. 먼저, 5 m 해상도의 원본 RapidEye 영상을 3배~7배로 분할하여 여러 해상도를 가진 영상으로 만들고, 해상도를 가지는 지상기준점 Chip은 크기를 축소하여 위성영상의 해상도에 맞게 조절하였다. 각각의 해상도를 가지는 위성영상과 지상기준점 Chip을 매칭하고 이 결과로 수립된 정밀센서모델의 정확도를 분석하였다. 분석결과 5 m의 원본 해상도에서 정합하는 것보다 위성영상의 해상도를 높여서 정합하는 것이 개선된 정확도를 보여주었다. 특히, 원본 영상을 1.25~1.67 m 해상도로 분할하여 지상기준점 Chip과 정합 할 경우 평균 약 2.74 m 내외의 위치정확도를 얻을 수 있었다. 본 연구결과가 향후 농림위성영상의 자동기준점 추출 및 정밀정사영상 생산에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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