본 논문은 대학의 복도와 같은 넓고 복잡한 환경에서 레이저 스캐너와 이미지 센서와 같은 다중센서 데이터 융합을 이용한 복수의 사람들에 대한 동작 인식 및 패턴 분석을 소개하였다. 제안한 방법의 인식 시스템은 첫째, 인물 추적을 위한 전 처리 기능과 둘째 이동궤적 특징, 보행특징, 이미지 특징, 환경(글로벌) 특징을 요구하는 특징부 추출에 대한 이론적 근거를 제시하였다. 최적의 영상을 기반으로 한 복잡환경 내에서의 복수의 사람들을 인식하고 움직임에 대한 패턴은 HMM과 SVM을 통한 학습 및 식별을 수행하였다. 학습 및 식별에서는 HMM을 이용한 이동 경로의 추정과 SVM을 이용한 비정상 보행 검색의 실례를 제시하였다. 또한 제안 방법을 검증하기 위하여 대학교의 복도에서 실시한 실험결과를 통해 타당성을 검증하였다.
표는 중요한 정보를 함축적으로 담고 있는 문서 요소로서 문서 영상에서 표의 내용과 구조를 분석하고 이해하려는 연구가 많이 진행되어 왔다. 이러한 표의 검출과 인식에 관한 기존의 연구들은 평판 스캐너로 취득한 문서 영상을 대상으로 이루어졌는데 최근에는 디지털 카메라와 스마트폰이 보급됨에 따라 평판 스캐너 대신 카메라를 이용한 표 인식의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 카메라로 획득한 문서 영상에서 표 인식에 대한 알고리듬을 제안한다. 먼저 표가 선들의 집합으로 이루어져 있다는 가정 아래 문서 이미지에 존재하는 선을 이진화와 강인한 곡선 맞춤 알고리듬을 사용하여 검출한다. 검출된 선들의 교차점은 표의 요소일 수도 있으며 오검출의 결과일 수도 있는데 교차점 주변의 관찰 결과와 교차점 사이의 연관 관계를 에너지 식으로 표현하고 이 식을 최소화함으로써 각각의 교차점에 최적의 레이블을 할당한다. 얻어진 레이블은 표로 유일하게 변환되며 표의 구조를 셀 단위까지 추정할 수 있다. 다양한 표 영상에 대한 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 문서영상의 기하학적인 왜곡에도 불구하고 영상에 존재하는 표를 성공적으로 인식함을 보여준다.
최근 들어 보행자 내비게이션을 위한 3차원 공간데이터의 요구가 급증하고 있다. 보행자 내비게이션에 있어서, 3차원 모델은 일반인의 시각에서 구체적으로 표현되어야 할 필요가 있다. 보행자 내비게이션을 위한 공간을 상세하게 구현하기 위해서는 실외 환경뿐만 아니라 지하쇼핑센터와 같은 실내 환경에서도 적용될 수 있는 3차원 모델을 개발하는 것이 필수적이다. 그러나 GPS 없이 모바일 맵핑만으로 3차원 데이터를 효율적으로 취득하기란 대단히 어렵다. 본 연구에서는 3차원 형상을 레이저 스캐너로 측정하고, 표면 텍스쳐는 CCD 센서로 취득하였으며, 계속적으로 변화하는 센서의 위치와 높이는 IMU를 통해 측정하였다. 또한 IMU의 위치데이터는 GPS의 위치보정 없이 CCD 이미지의 상대 표정을 통해 수정하였다. 연구결과로써, 디지털 카메라 및 레이저 스캐너와 IMU와의 통합을 통해 실내 환경에서 신뢰성 높고, 빠르며, 간편하게 3차원 공간 데이터를 취득할 수 있는 방법을 제안하였다.
본 논문은 CIS를 이용한 문서의 전자문서화 또는 OMR, OCR 인식에 적합한 고속 스캐너스케닝시스템 설계 및 구현에 관한 연구이며 설계기법은 CIS스케닝 센서를 고정한 상태에서 스텝모터를 이용한 기구적 조사방식을 적용하였다. 최적화 시스템을 구현하기 위해 전용의 영상처리프로세서를 사용하였다. 센서를 통해 피딩 스텝단위의 라인 당 입력된 데이터는 시스템 메모리에 저장되고 스케닝 종료위치에 이르면 페이지 당 보관된 메모리의 데이터는 USB 인터페이스 방식을 이용하여 PC로 전송하도록 설계하였다. 구현된 시스템은 소형이며 최대 A4 사이즈의 이미지 스케닝이 가능하고 이미지 스캐닝 시스템 처리속도는 초당 300mm를 유지한다 인식률은 OCR과 바 코드에서 98%이다.
본 논문은 CIS를 이용한 문서의 전자문서화 또는 OMR, OCR 인식에 적합한 고속 스캐너스케닝시스템 설계 및 구현에 관한 연구이며 설계기법은 CIS스케닝 센서를 고정한 상태에서 스텝모터를 이용한 기구적 조사방식을 적용하였다. 최적화 시스템을 구현하기 위해 전용의 영상처리프로세서를 사용하였다. 센서를 통해 피딩 스텝단위의 라인 당 입력된 데이터는 시스템 메모리에 저장되고 스케닝 종료위치에 이르면 페이지 당 보관된 메모리의 데이터는 USB 인터페이스 방식을 이용하여 PC로 전송하도록 설계하였다. 구현된 시스템은 소형이며 최대 A4 사이즈의 이미지 스케닝이 가능하고 이미지 스케닝 시스템 처리속도는 초당 300mm를 유지한다. 인식률은 OCR과 바 코드에서 98%이다.
본 논문에서는 워터마크가 삽입된 데이터의 저작권 보호를 위하여 데이터의 복제 시 신속한 위치추적을 통한 불법 복제 방지 시스템을 제안하고 시뮬레이션 하였다. 제안된 방법은 복사기, 프린터, 스캐너 등에 부착된 워터마크 검출 장치로부터 워터마크 검출 시 원 워터마크 이미지와 추출된 워터마크이미지가 일정 비 이상의 상관관계가 있을 경우 불법 복제 상황으로 간주하고, 디지털 데이터로 변환된 워터마크 이미지와 주소 정보가 전력선을 통하여 전송된다. 수신단에서는 수신된 데이터의 발신자 정보를 통해 위치정보를 알아내어 불법 복제 작업현장의 위치를 추적한다. 전력선을 통신선로로 이용 시 전송신호는 전력선 채널 환경에서 임펄스 잡음에 많은 영향을 받기 때문에 본 논문에서는 제안한 시스템의 검증을 위해 AWGN과 임펄스 잡음을 고려하고 잡음 특성이 우수하고 신뢰성이 비교적 강한 DS-CDMA/BPSK 시스템을 통해 제안된 시스템을 시뮬레이션 하였다. 또한, 열악한 채널 환경으로부터 수신성능을 개선하기 위해 컨벌루션 부호화기법을 적용하여 성능 개선 전 후의 복원 이미지의 성능을 비교 분석 하였다.
갈비뼈 병변 진단 과정은 방사선 전문의가 CT 스캐너를 통해 생성된 2 차원 CT 이미지들을 해석하며 진행된다. 병변의 위치를 파악하고 정확한 진단을 내리기 위해 수백장의 2차원 CT 이미지들이 세밀하게 검토되며 갈비뼈를 분류한다. 본 연구는 이런 노동 집약적 작업의 문제점을 개선시키기 위해 Biaxial Rib Segmentation(BARS)을 제안한다. BARS 는 흉부 CT 볼륨의 관상면과 수평면으로 구성된 2 차원 이미지들을 U-Net 모델에 학습한다. 모델이 산출한 세그멘테이션 마스크들의 조합은 서로 다른 평면의 공간 정보를 보완하며 3 차원 갈비뼈 볼륨을 재건한다. BARS 의 성능은 DSC, Recall, Precision 지표를 사용해 평가하며, DSC 90.29%, Recall 89.74%, Precision 90.72%를 보인다. 향후에는 이를 기반으로 순차적 갈비뼈 레이블링 연구를 진행할 계획이다.
최근 3D 이미지 스캔(image scan) 작업을 통해 획득한 3D 포인트 클라우드(point cloud)를 활용하는 사례가 점차 많아지고 있다. 특히, 도시나 건물 차원의 실내/실외, 기계 플랜트 등 3D 공간정보 콘텐츠를 활용한 서비스 개발 필요성이 증가하면서, 3D 이미지 스캔 기술의 수요가 급격히 늘고 있다. 기존의 3D 이미지 스캔 방법을 사용하는 경우, 이미지 스캔 작업은 노동집약적인 수작업으로 진행되는 것이 일반적이다. 따라서, 사용자가 복잡한 설비로 이루어진 공간을 스캐닝 할 때나, 사용자가 내부로 진입하기 어려운 좁은 공간을 스캐닝하기에는 어려움이 있으며, 결과적으로 그림자 영역 문제로 인한 품질 저하 문제를 발생시킨다. 본 연구는 사람이 진입하기 어려운 영역에 스캐너가 장착된 로버를 활용해 이미지 스캔을 하는 방법을 제안한다. 스캔 경로를 정확히 제어하기 위해, 로버 이동 규칙 정의 기반 3D 이미지 원격 스캔 자동화 방법을 기술한다. 이 방법을 통해, 사용자는 로버의 스캔 경로를 규칙 기반으로 정의함으로써 3D 스캔 계획을 자동화할 수 있다.
목적: 본 연구에서는 실제 환자의 석고모형의 콘빔CT (Cone Beam Computed Tomography)이미지로 디지털 모델을 제작하고 이 디지털 모델을 동일한 석고모형을 3차원 광학 스캐너로 스캔 하여 얻은 디지털 모델과 비교하였다. 연구 재료 및 방법: 총 11쌍의 석고모형에 대하여 실험을 진행 하였다. 콘빔CT를 이용하여 CT 영상을 촬영하여 디지털 모델을 제작 하였고 3차원 광학 스캐너를 사용해 대조군이 되는 디지털 모델을 제작하였다. 이를 이용해 각 석고모형에 대하여 콘빔CT와 3차원 광학 스캐너를 이용하여 만든 디지털 모델을 한 쌍으로 묶어 상, 하악 11개의 비교 쌍을 구성하고 각 쌍에 대하여 차이점을 분석하였다. 결과: 대조군과 비교 시 콘빔CT 영상으로부터 구성된 디지털 모델이 대조군 보다 과다 추정된 부분인 양의 오차의 평균은 0.059 - 0.117 mm, 과소 추정된 부분인 음의 오차의 평균은 0.066 - 0.146 mm의 범위 내에 존재했다. 또한 유의수준 0.05에서 양의 오차의 평균은 $70-100{\mu}m$, 음의 오차의 평균은 $100-120{\mu}m$ 내에 존재 함을 확인하였다. 결론: 석고모형의 콘빔CT 영상으로부터 구성된 디지털 모델은 최종 수복물 제작에는 부적합하나 임시수복물 제작 및 교정 진단 과정에 활용될 수 있는 가능성이 있다.
본논문에서는 3차원 3D 얼굴 스캔 데이터와 사진 이미지를 이용하여 3D 얼굴 모델을 생성하고 향후의 얼굴을 예측하는 시스템 개발에 대해 기술한다. 본 시스템은 3차원 텍스처매핑, 얼굴 정의 파라미터 입력 도구, 3차원 예측 알고리즘으로 구성 되어 있다. 3차원 텍스처매핑 기능에서는 3D 스캐너로 획득한 얼굴 모델과 사진 이미지를 이용하여 특정 연령에서의 새로운 얼굴모델을 생성한다. 텍스처매핑은 3D 스캐너로부터 획득한 메쉬 데이터에 정면과 좌우 측면의 세 방향의 사진 이미지를 이용하여 매핑하였다. 얼굴 정의 파라미터 입력도구는 3차원 텍스처매핑에 필요한 사용자 인터페이스 도구로서, 얼굴 모델의 정확한 재질값을 얼굴 사진으로부터 얻기 워하여 사진과 3D 얼굴 모델의 특징점을 일치시키는데 사용된다. 본 연구에서는 한 얼굴의 향후 연령대에서의 얼굴 모델을 구하기 위하여 100여개의 얼굴 스캔 데이터베이스를 이용한 통계적 분석에 의해 재질값을 예측 계산하여 해상도 높은 재질값을 가지는 모든 연령대의 3D 얼굴모델을 구성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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