객체 컴포넌트 기반 웹 정보 저장/검색 시스템인 IHWA 시스템의 정보 수집 효율을 중대하기 위하여 이동에이전트를 이용한 분산 정보수집 시스템을 구현하였다. 분산 정보수집 시스템은 이동 에이전트를 약간의 제약을 갖는 준 협약 사이트로 파견하여 XML 문서를 파싱하고, 정보를 추출하여 IHWA시스템의 데이터베이스에 저장하도록 한다. 이동 에이전트는 준 협약 사이트에서 XML파서를 활용하여 필요한 정보만을 수집하여 전송하므로 정보의 전송량을 최소화하여 네트워크의 부하를 줄일 수 있으며, 동시에 IHWA 시스템의 처리 부하를 크게 줄일 수 있다. 또한 향후 원격 사이트의 고유한 문서 특성에 적합한 정보 추출이 가능하도록 확장할 수 있다.
본 연구에서는 객체 코너의 분산치에 기반한 코렐로그램 형태검출 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다음 단계로 진행된다. 먼저 영상 내 객체의 코너 점을 추출한 후 이들의 분산치를 구한다. 그리고 각각의 코너영역들의 분산치 중 최대/최소값을 추출한다. 그리고 이 최대/최소값을 이용하여 코렐로그램 매핑을 한 후 유사도를 측정하게 된다. 제안된 기법은 영상 내에서 형태 구조가 분명한 객체의 실험에서 성능이 우수하였으며 객체의 이동이나 회전에도 강인하였으며 코너 패치 히스토그램을 이용한 형태 검색에 비해 약 0.03%의 향상된 recall을 나타내었다.
본 논문에서는 객체 위주의 3D 파노라마를 생성하기 위하여 객체를 중심으로 영상을 촬영할 시, 조명의 위치나 방향에 의해 나타나는 영상 내 음영과 같은 휘도의 차이를 보정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 촬영한 영상을 그레이스케일 영상으로 변환한 후, 임계값(threshold)을 기반으로 객체 내 어두운 영역과 밝은 영역을 분류하고, 그레이스케일 영상의 히스토그램을 분석하여 분류한 영역의 차이를 완화시킬 수 있는 최적의 휘도 경계 값을 도출한다. 다음으로는 어두운 영역(shadow)과 밝은 영역(non-shadow)에 해당하는 히스토그램의 요소들을 추출하고, 추출한 요소들을 휘도 경계 값으로 이동하여 조명에 의해 발생된 영사의 휘도 차이를 보정한다. 제안한 방법을 건조물 문화재를 중심으로 촬영한 영상에 적용하였을 시, 조명에 의해 발생된 영상 내 급격한 휘도의 차이를 보정할 수 있었으며, 보정된 결과에서는 보정 전 어두운 영역에서는 관찰하기 어려웠던 건조물 문화재의 내부문양과 같은 정보들을 보다 명확히 확인할 수 있었다.
이 논문은 응급상황을 인식하기 위하여 어안렌즈를 통해 획득된 영상을 이용하여 기절 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 거실의 천장 중앙에 위치한 어안렌즈(fish-eye lens)를 장착한 카메라로부터 영상을 입력 받은 뒤, 가우시안 혼합 모델 기반의 적응적 배경 모델링 방법을 이용하여 전경 픽셀을 추출한다. 그리고 연결되어 있는 전경픽셀 영역들의 외곽점들을 추적하여 타원으로 매핑한다. 이 타원을 추적하면서 어안 렌즈 영상을 투시 영상으로 변환한 다음 타원의 크기 변화, 위치 변화, 이동 속도정보를 추출하여 이동과 정지 및 움직임이 기절동작과 유사한지를 판단한다. 실험 결과 어안 렌즈 영상을 그대로 사용하는 것보다 투시 영상으로 변환하여 타원의 크기변화, 위치변화, 이동속도 정보를 추출하는 방법이 보다 높은 인식률을 보였다.
디지털 카메라의 대중화와 고용량 저장매체의 보편화로 인해 대중들은 손쉽게 디지털 사진 촬영이 가능하게 되었다. 디지털 사진은 필름 사진과 달리 촬영을 하는데 있어 비용이 들지 않을 뿐만 아니라 플래쉬 메모리의 증가로 인해 다수의 사진들을 촬영할 수 있게 되었으나 그만큼 많은 사진들을 관리하고 분류하는 것은 쉽지 않은 일이 되었다. 따라서 디지털 사진을 자동으로 분류하고 관리하는 기능은 중요한 과제가 되었지만, 현재까지 나온 방법들은 사진 내의 객체가 확대, 축소 및 이동하거나 배경이 바뀌는 영상에 있어서 정확한 유사도를 측정하여 분류하는데 어려움이 있었다. 본 논문에서는 이와 같은 어려움을 보완한 디지털 사진의 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 입력영상을 그리드 형태로 나누어 각 블록별로 측정한 유사도 값을 바탕으로 클러스터링하며, 이때 디지털 사진 내에 포함되어 있는 촬영정보인 EXIF를 이용하여 입력 영상에 따라 적응적(adaptive)으로 그리드를 나누어 비교한다. 또한, 영상에 따라 각기 다른 색상의 분포 정도를 고려해 색상 가중치를 고려하여 사진을 비교함으로써, 영상의 고수준(high-level) 분석에서처럼 객체와 배경을 추출하여 따로 분리하지 않고도 객체의 배경이 다른 사진들을 저수준(low-level) 에서 분석이 가능토록 하였다. 제안한 방법으로 실험한 결과 객체의 크기 및 이동이나 배경에 큰 영향을 받지 않으면서 입력영상들을 클러스터링 할 수 있었다.
본 논문에서는 VTS 레이더 이미지 기반 객체의 탐지, 인식, 추적 알고리즘의 설계에 대해 소개한다. 레이더 이미지 기반 객체 탐지는 인공지능 기술을 이용하여 객체 유무 여부를 확인하고, 탐지의 경우 인공지능 기술을 이용하여 선종을 구분하게 된다. 추적은 탐지된 객체에 대해 시간에 따른 연속적 추적을 실시하며 이동경로의 혼선을 방지하는 기술이 포함되어 있다. 특히 육상레이더의 경우 지형지물에 따라 탐지가 불필요한 영역이 있어, 레이더 이미지에서 관심영역(ROI)을 설정하여 영역 내 선박을 탐지하고 인식하는 기능이 포함되어 있다. 또한, 추출한 좌표정보를 통해 속도와 방향 등을 계산하여 다양한 응용 해석이 가능하도록 설계하였다.
위치기반서비스와 지능형교통시스템 등의 응용분야에서는 이동 중인 경로 상에 존재하는 모든 지점에 대해 k개의 최근접 객체를 탐색하는 연속 k 최근접 객체 탐색 질의가 폭넓게 사용되고 있다. 최근접 질의는 위와 같은 응용에 빠른 응답을 요구하고, 공간 네트워크 데이터베이스에 적용가능해야 한다. 또한 잦은 POI(Point of Interest) 객체의 변경에 유연하게 대처해야 한다. 이 논문에서는 도로 네트워크에서 이동 중인 질의 객체를 위한 최근접 객체를 효율적으로 탐색하는 새로운 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 다수의 분할점과 그에 상응하는 k개의 최근접 객체 집합들을 결과로 추출하며, POI들 간에는 순서가 없다. 실제 데이터를 이용한 실험은 제안한 기법에 기존 기법에 비해 우수함을 보인다. 최적의 조건에서 제안한 기법이 기존 기법에 비해 짧은 연산 시간(15%)을 보인다.
본 논문에서는 움직임 추정 (motion estimation, ME), 컬러 라벨링(labeling) 그리고 Non-local mean 필터를 이용하여 2D 영상을 3D 업체 영상으로 변환하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 먼저 프레임 간의 움직임을 추정하여 객체의 움직임 벡터를 추출하고 주어진 영상에 대해 컬러 라벨링 작업을 수행하여 영상을 분리한다. 움직임 추정 결과와 컬러 라벨링 결과를 비교 분석하여 영상내의 객체를 추출하고 추출된 객체를 이동하여 우 영상을 생성하게 되는데 이때 우 영상을 생성하는 과정에서 채워지지 않은 가려짐 영역이 발생하며 전체 화소간의 상관도를 고려하는 Non-local mean 필터를 사용하여 보상한다. 이후 원본 영상인 좌 영상과 생성된 우 영상으로 비윌 주사하여 최종 3D 업체 영상을 재현한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법으로 생성된 3D 업체 영상에서 객체위주의 안정된 업체 변환이 수행되는 것을 확인할 수 있었다.
항공 레이저 스캐너(ALS)로부터 획득한 라이다(LiDAR) 데이터는 지형지물을 모델링하기 위해서 널리 사용되고 있으며, 특히 정밀 3차원 건축물 및 도시모델, 엄밀정사영상 등 고품질의 공간정보를 효율적으로 구축하기 위하여 라이다 데이터를 이용한 3차원 모델링에 관한 연구가 지속적으로 수행되고 있다. 불규칙적으로 분포된 고밀도의 라이다 데이터로부터 객체를 3차원으로 모델링하기 위해서는 시스템 캘리브레이션, 노이즈 제거 및 지면과 객체를 분리하기 위한 필터링, 객체의 종류 및 특성에 따른 데이터 분류, 기하학적 특성 및 동질성에 기반한 데이터 분할, 분할면의 군집화 및 묘사, 분할면의 재구성과 조합에 의한 모델링, 품질검사 등 일련의 복잡한 과정들이 수반된다. 라이다 데이터를 이용한 많은 모델링 방법들은 데이터 분할 과정을 포함하고 있지만, 본 논문에서는 라이다 데이터를 분할하지 않고 객체를 구성하는 중요하고 대표적인 특징점들을 추출하여 건물 모델링에 활용하는 방법을 제안하고 있다. 복잡하고 다양한 건물 형태를 시뮬레이션한 데이터와 실제 데이터에 적용하여 제안한 방법의 타당성 및 정확도를 검증하였다.
본 논문에서는 분산된 XML 문서를 수집 처리하여 상호 제공하는 과정에서 활용될 통합된 XML 문서의 전역 스키마를 생성하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 분산 환경에 존재하는 개별적인 XML 문서들에 대한 지역 스키마 정보를 관계형 데이터베이스로 구축하고, 통합된 XML 문서의 데이터를 기반으로 각각의 지역 스키마 데이터베이스를 검색한 후 데이터에 적합한 스키마 정의를 추출하게 된다. 또한 추출과정에서 중복 정의에 의한 충돌 범주를 분석하고, 이를 해결하는 방법도 제시하였다. 시스템 모델링 결과 XML 문서의 구조와 검증을 명확하게 보장하는 통합된 XHL 문서의 전역 스키마 생성과 지역 스키마간 발생되는 충돌문제 해결이 가능함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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