본 논문은 특징 클러스터에 대한 묘사에 기반한 새로운 특징 기반 영상 정합을 제안한다. 추출되는 특징들을 모두 동등하게 처리하는 기존 방법은 반복 패턴이 존재하는 영상에서는 매칭이 종종 실패하거나 적은 일치점만을 제공한다. 그 이유는 서로 닮아 있는 반복 패턴들로 인해 기하학적으로 일관되지 않은 매칭점들이 발생하거나 거리 비율 테스트를 통과하지 못하기 때문이다. 이에 반해 제안하는 방법은 더 많은 수의 일치점들을 발견할 수 있다. 이를 위해 제안하는 방법은 먼저 추출된 특징들을 반복 패턴으로부터 온 것들과 그렇지 않은 두드러진 특징들로 분리한다. 그런 후 support vector data description을 이용하여 각 반복 패턴들을 묘사한다. 동일하지 않은 영상이 매칭되는 경우를 제거하고 기하학적으로 일관된 일치점들을 제공하기 위해 매칭된 쌍에 대한 기하학적인 단서가 추가된다. 실험을 통해 제안하는 방법은 반복 패턴으로부터 추출된 특징들에 대해 일치점을 제공함으로써 더 많은 수의 일치점을 제공하게 되어 더 정확한 영상 정합을 수행한다는 것을 증명하였다.
기본행렬(fundamental matrix)을 정확하게 추정하기 위해서는 대상 스테레오 영상간의 일치점 정보에 존재하는 아웃라이어(outlier)에 의한 영향을 줄여야 한다. 계산된 기본행렬은 일치점 집합의 선택에 의해 많이 영향 받으며, 정확한 기본행렬을 구하기 위해서는 일치점 정보에서 아웃라이어를 제거해야 한다. 본 논문에서는 고르게 분포하는 일치점을 선택함으로써 보다 정화하게 기본행렬을 추정할 수 있음을 보이며, 이를 바탕으로 대상 영상 내에 고르게 분포하는 일치점들의 집합들을 효과적으로 선택하는 새로운 방법이 제안된다. 제안된 방법은 대상 영상을 균일한 부영역(subregion)으로 분할한 다음, 각 영역 상에 존재하는 대응점의 개수 및 각 영역의 면적을 고려하여 기본행렬 계산에 적합한 일치점 집합을 선택한다. 합성 및 실제 영상을 대상으로 일치점들의 분포를 고려하는 제안된 알고리즘이 보다 정확한 기본행렬을 구함을 확인하였다.
본 논문은 영상 모자이킹을 위한 사영 변환 행렬의 정밀도를 개선하는 방법을 제안한다. Shift Theorem을 이용하여 영상간의 전역 이동 성분을 추출하고 구해진 이동 성분을 이용하여 영상간의 일치점을 찾음으로서 기존의 일치점 검출의 문제점을 해결하였다. 일치점 집합을 RANSAC 알고리즘을 적용하여 신뢰도가 높은 일치점을 추출함으로서 잡음의 영향에 강인하도록 하였으며 일치점의 좌표를 정규화 하여 사영변환 행렬의 정밀도를 개선하였다.
본 논문은 지문 특징점 들에서 서로 연결되어진 구조 정보를 활용한 지문 매칭 알고리즘에 대해 연구하였다. 매칭에 이용한 특징은 분기점, 단점 그리고 융선의 방향 등이다. 한 융선 위에 존재하는 여러 특징점들의 연결정보를 찾고, 이를 저장하여 기준좌표축(한쌍의 특징)을 검출한다. 서로 일치하는 한 쌍의 특징을 이용해 입력지문을 이동하고 회전하여 원본지문과 일치시킨 후 각 특징들의 위치, 융선 방향이 일치하는 개수에 따라 지문의 동일여부를 판단하였다. 제안된 알고리즘은 회전과 이동에 무관한 지문인식이 가능하며, 처리 속도가 빨라 실시간 지문인식에 적용할 수 있다.
본 논문에서는 한국어의 대표적 일치 현상으로 일컬어지는 존대법을 살펴보고, 영어의 일치 현상과 한국어 존대법 '일치' 현상을 동일한 차원에서 다루는데 대한 문제점을 지적한다. 적어도 최근 생성문법에서 영어나 인구어를 중심으로 도입, 활용되는 Agr과 한국어 존대법은 간과 할 수 없는 중요한 차이점이 있음을 밝힌다. 또한 존대법과 공손법 사이의 연관성을 바탕으로 하여 그 둘을 연결하는 공통의 존대요소를 설정하여 일치현상으로 설명하려 할 경우 모순이 생겨난다는 점과, 이러한 문제는 존대법 자체에도 마찬가지로 적용된다는 점을 지적한다.
스트레오 영상 처리에 있어서 가장 중요한 단계는 좌우 영상간의 일치점을 찾는 영상 정합 단계라고 할 수 있다. 일반적인 영상 정합 방법으로는 영역 기반에 의한 방법과 특징점에 기반한 방법으로 나누어질 수 있다. 영역 기반의 방법은 많은 계산량을 필요로 하는 단점이 있으며, 특징점에 기반한 방법은 처리 속도는 향상시킬 수 있으나 전체적인 변이도를 구할 수 없는 단점이 있다. 한편 이미지 데이터 자체의 애매함이나 잡음, 처리 과정에서 발생하는 모호성, 인식과 해석 단계에서의 불확실한 지식등을 효과적으로 다루기 위해 퍼지 기법을 이용한 영상 처리 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 각 픽셀의 밝기를 소속함수 값으로 변환한 후, 이 소속함수 값을 이용하여 좌우 영상의 일치점을 찾는 퍼지 스테레오 정합 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 몇 가지 스테레오 영상에 적용하여 그 유효성을 입증한다.
정확한 사위량 측정을 위한 전제조건이 되는 굴절이상의 완전교정과 광학중심점과 동공중심점의 일치가 선행되지 않을 때 발생할 수 있는 사위량 변동을 알아보기 위해 근시성 굴절이상안 120명을 대상으로 동공중심거리, 장용안경의 광학중심점거리, 안경장용 상태의 사위량을 Von Graefe법을 이용하여 측정하고, 검사대상자의 동공중심과 광학중심점을 정확하게 일치시키고 굴절이상도를 완전교정한 상태에서의 사위량을 각각 측정하여 다음과 같은 결과를 얻을 수 있었다. 1. 굴절이상도가 미교정되고 광학중심점과 동공중심점이 미조정 된 안경을 장용하고 측정한 사위량과 굴절이상도를 완전교정하고 광학중심점과 동공중심이 일치된 상태에서 측정한 사위량은 완전교 정시 정위는 10.0%에서 12.5%로 증가하였고, 외사위는 67.5%에서 62.5%로 감소, 내사위는 22.5%에서 25.0%로 증가하였다. 2. 평균 광학중심점 거리는 31.7024mm, 동공중심점 거리는 평균 31.4881mm로 안경의 Optical Center Distance가 동공중심거리보다 약 0.2143mm 큰 것으로 측정되었다. 3. 동공중심점과 광학중심점이 일치된 안경과 동공중심과 광학중심이 불일치된 안경을 장용한 사람은 각각 37.5%, 62.5%로 조사되었다. 4. 미교정된 근시안 가운데 동공중심과 광학중심이 일치한 사람을 대상으로 근시도를 완전교정하고 사위를 측정한 결과 근시도를 미교정했을 때 보다 외사위량은 53.33%가 감소하였고, 내사위량은 20.0%가 증가하였다. 5. 근시도를 완전교정하고 광학적중심과 동공중심을 정확하게 일치시켜 측정한 외사위량은 구안경 장용시보다 $1.11{\Delta}$ 감소하였고, 내사위량은 $0.39{\Delta}$ 증가한 것으로 나타나 검정결과 매우 유의하였다(p<0.05).
도시화에 따른 도시문제발생이라는 결과로 미루어 볼 때, 지속적인 도시 성장을 위한 도시 성장 관리는 필수적이며, 이것을 위해서 도시지역을 추출하는 것은 도시의 성장 추이를 파악할 수 있게 한다는 점에서 매우 의미 있는 일이다. 본 연구에서는 도시 성장 모니터링에 있어서 정규식생지수(NDVI)와 정규시가지화지수(NDBI)를 결합한 방법의 활용성을 규명하는데 목적을 두었다. 이를 위해 토지피복분류에 일반적으로 사용되는 감독 분류기법과 도시지역추출에 이용되는 NDVI와 NDBI를 결합한 방법(식생지수결합법)으로 1988년과 2000년 두 시기의 Landsat TM 영상을 이용하여 도시지역을 추출하고 일치도를 분석하였다. 분석 결과, 1988년 식생지수결합법과 감독분류기법으로 추출한 도시지역의 일치도는 98%, 식생지수결합법 비도시지역으로 추출된 지역이 감독분류기법으로는 도시지역으로 추출될 확률은 37.35%로 나타났고, 같은 경우 2000년은 각각 99.3%와 7.7%로 나타났다. 이를 통해 식생지수결합법을 사용한 도시지역 추출 결과와 감독분류기법을 사용한 도시지역 추출 결과의 일치도가 비교적 높게 나타남을 알 수 있었다. 또, 각 기법을 통한 도시지역 추출 결과와 실제 도시 검사점과의 일치도의 분석을 통해서도 도시지역 추출 결과의 일치도가 비교적 높게 나타났다. 따라서 분류를 통한 도시지역 추출 방법에 비해 식생지수결합법을 이용한 도시지역 추출이 절차상 수월한 점을 감안하면 도시지역 추출에 있어서 식생지수결합법의 효율성을 입증할 수 있었다.
본 논문은 지문의 특징점들이 융선으로 서로 연결되어진 구조 정보를 활용한 지문 매칭 알고리즘에 대해 연구하였다. 매칭에 이용한 특징은 분기점과 단점의 위치 및 분기점과 단점에서 융선의 진행 방향 등이다. 동일 융선 상에 존재하는 특징점들에 대한 연결정보를 추출하고, 이를 이용하여 원문지문과 입력지문간의 좌표 변환의 기준이 되는 특징점 쌍을 검출한다. 서로 일치하는 한 쌍의 특징을 이용해 입력지문을 이동 회전하여 원문지문과 일치시킨 후 각 특징들의 위치, 융선 방향이 일치하는 개수에 따라 지문의 동일여부를 판단하였다. 제안된 알고리즘은 회전과 이동에 무관한 지문인식이 가능하다. 89명으로부터 얻은 445매의 지문영상에 대한 실험결과, 지문매칭의 처리속도가 31%향상되었다.
본 논문에서는 LFT와 같은 고점도 수지의 점도를 추정하기 위한 방법을 제시하였다. 실제 사출공정에서의 점도를 추정함으로써 신뢰할 수 있는 점도데이터를 제공하기 위한 방법을 제시 하였다. 우선 금형 내에 캐비티 압력을 측정할 수 있는 시스템을 구성하였고, 이 시스템을 이용해서 실제 사출과정에서 나타나는 압력 변화를 측정하는 것이다. 상용화 된 CAE 프로그램(Moldflow)은 사출공정에서 캐비티 내부를 흐르는 수지의 압력변화를 모사할 수 있다. 만약, CAE D/B에 있는 수지의 점도 데이터가 정확하다고 가정하면, 실험에서 측정한 압력 프로파일과 CAE로부터 계산 된 압력 프로파일이 일치해야 한다. 이것이 실험값과 일치하지 않으면 가정한 값을 CAE D/B에 입력해서 일치할 때까지 반복함으로써 신뢰성 있는 점도를 추정 할 수 있다. 한편, LFT에 대하여 적용하여 최적화 된 점도 데이터도 추정할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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