가상현실 기기의 렌즈는 사용자의 편의성을 위한 적은 부피와 높은 현실감을 위한 넓은 시야각을 동시에 만족시켜야 하기 때문에 왜곡 수차가 필연적으로 발생하는데, 일반적인 렌즈보다 시야각이 넓고 왜곡 수차가 크기 때문에 측정이 어렵다. 본 논문에서는 가상현실 기기의 특성을 고려한 두 가지 왜곡 측정 방법을 제안하였다. 하나는 카메라 교정 방법 기반의 다중 이미지를 이용한 왜곡 측정법이며, 또 다른 하나는 카메라를 포함한 측정부를 직접 회전시켜 왜곡을 측정하는 다중 측정점을 이용한 왜곡 측정법이다. 제안된 방법들의 검증을 위해 시판된 가상현실 기기인 Google Cardboard 제품의 왜곡을 측정하고 설계 데이터를 통한 시뮬레이션 결과와 비교하였으며, 두 방법으로 측정된 왜곡 값은 시뮬레이션 결과와 비교했을 때 잘 부합하는 것으로 나타났다.
한국형 UTM 좌표계는 현행 좌표계의 문제점 및 한계를 극복할 수 있으며 GIS를 기반으로 하는 첨단 산업에도 다양하게 적용 될 수 있도록 도입되었다. 본 연구에서는 한반도 전역에 적용 가능한 최적의 UTM-K 투영 중앙자오선과 축척계수를 결정하기 위하여 여러 가지 조합을 설정한 후 각각의 경우에 발생하는 지도의 누적 투영 왜곡량을 비교함으로써 결론을 도출하였다. 남한 지역에 적용하기 위해 도입된 현행 UTM-K에서 정의한 기준을 한반도 전역에 적용해 본 결과, 지도 투영으로 인한 누적 투영 왜곡량은 $47.0837{\times}10^{-2}$로 나타났다. 반면에 투영 중앙 자오선을 $127^{\circ}26'$, 축척계수를 0.99991로 설정했을 경우 누적 투영 왜곡량이 $21.0495{\times}10^{-2}$으로 최소값을 보였다. 따라서 한반도 전역에 적용할 최적의 UTM-K 투영 자오선은 $127^{\circ}26'$, 축척계수는 0.99991라는 결론을 얻었다.
영상의 왜곡보정은 영상 좌표계(이미지)와 전역 좌표계(대상체)의 상관관계를 규정하는 것이다. 기존의 왜곡영상에 대한 보정은 카메라의 광학적 특성을 모델링하여 영상 좌표계와 전역 좌표계의 물리적 관계를 찾는 방식이 주를 이루고 있다. 본 논문에서는 성능 지수기반 다항식 모델을 이용하여 왜곡영상의 보정을 시도하였다. 성능지수기반 다항식 모델은 영상 좌표계와 전역 좌표계 사이의 상관관계를 다항식으로 가정한 후, 이미지와 대상체의 좌표 데이터와 성능지수를 이용하여 다항식 모델의 계수와 차수를 결정하는 방식이다. 제안한 성능지수기반 다항식 모델을 이용하여 기존의 왜곡영상을 보정방식이 가진 과대적합 문제와 같은 한계를 극복하고자 한다. 제안한 방법을 레이저 스캔 카메라로 획득한 2차원 영상에 적용하여 모델의 유효성을 검증하였다.
현대의 대량화된 영상 관리 시스템은 영상의 특징을 표현하는 영상식별자에 대해 왜곡에 강인하며 빠른 검색 속도, 정확성 및 효율적인 저장 등의 기본 성능을 요구한다. 영상식별자 설계 방법은 기하학적 왜곡에 강인한 지역 방식과 빠른 검색 및 적은 저장 용량의 속성을 지닌 전역방식으로 구분 할 수 있다. 본 논문에서는 왜곡에 강하고 지역적 공간적 제약으로 인한 서로간의 차별성이 강화된 지역 기술자들로부터 각각 개개 차원의 특징 분포도를 분석하여, 두 영상간의 유사도를 빠르고 정확하게 측정할 수 있는 지역 기술자 및 전역 기술자의 속성을 가지고 있는 LFH(Local Feature's Histogram)기반 영상식별자를 제안한다. 또한 GPU를 사용하여 LFH를 구현하는 방법을 제시하며, 제안한 LFH와 대표적인 지역, 전역 방식인 SIFT 및 EHD 방식과 저장용량, 추출 시간, 검색 속도 및 정확률에 대한 성능을 비교하였다.
본 논문의 연구 목적은 대동여지도의 평면기하 정확성에 대한 GIS적 접근을 통해 대동여지도의 도법과 축척에 대한 하나의 해답을 제시하는 것이다. MapAnalyst를 활용한 분석은 크게 전역적 분석과 국지적 분석으로 나뉘어 수행되었다. 전역적 분석의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 대동여지도의 전역적 축척은 대략1:158,000~1:162,000 정도인 것으로 분석되었다. 둘째, 회전각은 $2{\sim}3^{\circ}$ 정도인 것으로 드러났는데, 정거원통도법이 가장 작은 회전 왜곡도를 보여주었다. 셋째, 위치 정확도의 측면에서 대동여지도의 도법은 정형원통 도법에 가장 근접한 것으로 드러났다. 정형원통 도법과 정거방위 도법에 대해 국지적 분석이 실시되었는데, 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 전위 벡터와 왜곡 그리드 지도를 살펴본 결과, 가장 왜곡이 심한 곳은 북부 국경 지역으로 나타났다. 둘째, 축척 등치선을 살펴본 결과, 서울을 중심으로 한 중부 지역에서 1:170,000~1:175,000 정도의 축척이 나타나고, 그것으로부터 남북 방향으로 멀어질수록 보다 대축척으로 표현되며, 동서 말단부에서는 보다 소축척으로 표현되어 있다. 셋째, 회전 등치선을 살펴본 결과, 중강진을 중심으로 서부는 서쪽으로 심대하게 회전해 있고, 동부는 동쪽으로 심대하게 회전해 있는 것으로 드러났다. 시론적 연구의 한계를 벗어나기 위해서는 통제 지점 수의 증대, 투영법에 대한 보다 정확한 추정, 국지적 분석을 위한 방법론적 진보 등이 요구된다.
현재 QR 코드는 가장 흔히 사용되고 있는 2차원 바코드이다. QR코드는 작은 크기, 높은 부호화 및 에러 보정 능력, 손쉬운 생성 및 읽기 과정 등의 장점으로 인해 많은 응용에 활용되고 있다. 최근에는 인쇄된 컬러 QR코드 응용을 통하여 제한된 정보 저장 능력을 개선하려는 연구가 진행되고 있다. 그러나 컬러 정보를 QR코드에 다중화함으로써, 정보 추출을 위한 색상 간의 간섭 왜곡뿐만 아니라 기하왜곡 등으로 인하여 삽입 정보를 제대로 추출하는데 어려움을 갖게 된다. 본 논문에서는 색상차 왜곡과 기하 왜곡을 극복하기 위한 강인하고 효과적인 정보 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 CMYK 컬러 모델에 기반하여 컬러 QR코드를 생성함과 더불어 정보 읽기 과정에서 전역 공간 정합과 국부 공간 탐색을 적응적으로 사용함으로써 삽입 정보 인식률을 개선하는 것이다. 인쇄된 QR코드에 대한 다양한 실험을 통해 제안한 방법은 실제 삽입된 정보를 추출함에 있어서 3% ~ 5% 정도의 비트 인식률 개선효과를 보인다.
전국 규모의 연속적인 자료구조를 가진 기본지리정보의 생산 및 구축을 효율적으로 수행하기 위해서는 하나의 원점을 가진 좌표계의 도입이 요구된다. 이를 위해서 우리나라는 한반도 전역을 포괄하는 한국형 UTM 좌표계(UTM-K)를 도입하였으며, 본 연구에서는 UTM-K 좌표계에서 설정된 투영중앙 자오선 및 투영중앙 자오선의 축척계수에 대한 왜곡정도를 분석하였다. 투영왜곡의 분석을 위해서 2005년 말까지 제작된 1/25,000 수치지도들의 중심 경위도 좌표를 이용하여 투영으로 인한 축척계수를 계산하고, 이를 왜곡정도의 지표로 사용하였다. 그 결과, 현행 UTM-K에서 정의한 것을 근거로 했을 경우 지도투영으로 인한 축척계수의 누적 왜곡량은 $23.744{\times}10^{-2}$로 나타났다. 반면에 투영중앙 자오선이 $127^{\circ}\;42'$이고, 이때의 축척계수가 0.99994로 설정했을 경우 $5.1435{\times}10^{-2}$의 최소 누적 왜곡량을 보였다.
디지털 카메라는 제한된 크기의 다이내믹레인지를 갖는 이미지 센서의 한계로 인하여 인간의 눈으로 보는 것과 동일한 화질의 영상을 얻을 수 없기 때문에 이를 개선해야 할 필요성이 있다. 기존의 화질개선방법으로는 Land의 인간의 시각적 모델을 바탕으로 한 Retinex 알고리즘이 대표적이다. Retinex 알고리즘은 칼라의 일관성과 시각적인 개선을 제공하지만, 전역적인 contrast 감소와 후광효과 및 색왜곡 문제를 발생시키기도 한다. 이러한 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 YCbCr 색공간에서 휘도성분의 주파수성분에 대한 처리를 통해 전역적 contrast를 향상시키고, 색차성분에 대한 처리를 통해 칼라 선명도를 향상시키는 방법을 제안한다. 실험 결과영상의 비교를 통해 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 연산량 감소효과가 뛰어나며 전역적 contrast 향상과 색상 보전 성능이 우수하고 후광효과를 효과적으로 제거함을 확인하였다.
영상 평활화(Image Smoothing) 작업은 영상 신호 표본화, 정량화, 통신 이동과 같은 과정을 거치면서 잡음 등의 불필요한 신호가 포함된 디지털 영상의 잡음을 감소키는데 많이 이용되고 있다. 이와 같은 영상 평활화 작업에는 대부분 전역적인 공간 영역 혹은 주파수 영역의 전역적인 필터링 기법이 이용되고 있다. 그러나, 기존의 방법들은 왜곡된 잡음 픽셀들의 정보를 그대로 반영하기 때문에 잡음 제거 결과 복원 영상의 선명도는 크게 저해된다. 본 논문에서는 특히나 양자화 과정을 통해 잡음 정보의 변형이 극대화되어지는 압축 영상을 대상으로 하여 적절한 잡음제거 기법을 제안하고자 한다. 특히, 압축 영상의 잡음 추출은 1차 복호화 후의 공간 도메인에서, 추출된 잡음 제거는 주파수 도메인에서 수행함으로써 2차 복호화 후의 잡음제거 결과 영상은 압축 영상의 잡음 제거에 따른 본질적인 문제를 해결하였으며, 실험 결과 역시 다른 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 발휘하였다.
본 논문은 비디오 코딩에서 조절된 부분 영상 블럭의 차이값을 이용한 빠른 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 적은 계산량을 통하여 매우 정확한 움직임 벡터를 구할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 방법은 전역 검색 방법(Full Search)가 매우 유사한 정확도를 보인 반면, 전역 검색 방법 보다 6에서 28배의 속도 향상을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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