인터넷을 통해 자료를 업로드하고 다운로드하는 것이 보편화되면서 개인 정보를 포함한 자료도 사용자들에게 쉽게 노출되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 입력되는 여러 가지의 컬러 영상으로부터 전경이 아닌 배경 부분을 제외하고 개인 정보를 포함하고 있는 대상 영역을 강인하게 검출한 다음, 주변의 상황에 적합한 블로킹 방법으로 검출된 대상 영역을 보호하는 알고리즘을 소개한다. 본 연구에서는 먼저 받아들인 영상 데이터로부터 배경 부분을 제거하고 개인 정보를 포함하고 있는 대상 영역만을 사람의 피부 색상을 기반으로 강인하게 분할한다. 그런 다음, 주변의 상황에 적합하게 해당 영역의 블러링(blurring)을 다단계로 수행하여 검출된 대상 영역을 효과적으로 블로킹함으로써 개인 정보가 외부에 노출되는 것을 보호할 수 있다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 입력되는 다수의 영상으로부터 개인 정보가 포함된 대상 객체 영역을 영상 블러링 방법으로 기존의 방법에 비해 2.3% 보다 정확하게 블로킹한다는 것을 보여준다. 본 연구에서 제안된 알고리즘은 영상 보안, 비디오 감시, 대상 물체 커버링 등과 같은 영상처리와 연관된 많은 유사한 분야에서 실제적으로 활용될 것으로 기대된다.
유기 전계발광 소자는 발광성 유기화합물을 양극과 음극사이에 형성한 후 전기적으로 여기시켜 그 발광을 이용하는 디스플레이로 1960년도에 처음 전기 적 발광현상이 안트라센 물질에서 처음 보고되었다[1]. 그 후 1987년에 코닥(Kodak)사의 Tang에 의해 적층형 유기 전계발광 소자가 처음 연구되어 소개된 후 실용화를 목표로 활발히 연구되기 시작하였으며[2], 1990년도 들어서는 유기물 재료 중에 전도성 고분자형 재료의 전기적 발광현상이 영국의 케임브리지 대학에서 보고되어 고분자형 유기 전계발광 소자연구가 진행되기 시작하였다[3]. 유기 전계발광 디스플레이는 평판 디스플레이의 한 종류로서 저전압 구동, 박형, 자체발광에 인한 고인식성 및 넓은 시야각, 빠른 응답속도 등의 많은 장점을 갖고 있어 현재 널리 사용되는 액정 디스플레이의 결점을 해결해줄 수 있는 차세대 디스플레이로 최근 들어 매우 높은 관심을 받고 있으며 연구개발 또한 가장n 활발한 분야로 알려져 있다 현재는 저분자형 유기물을 사용하는 저분자 유기 전계발광 소자와 전도성 고분자를 사용하는 고분자 유기 전계발광 소자가 전자발광 디스플레이 연구의 두 분야로 경쟁하면서 연구가 진행되고 있다. 이에 1990년도 후반부터 디스플레이로의 연구가 일본에서부터 활발히 진행되면서 수동형 (Passive Matrix) 구동의 유기 EID가 일본의 Pioneer,한국의 삼성 SDI등에 의해서 상업화되었다. 현재는 카오디오나 핸드폰 등에 이미 채용이 되고 있으며 일반인들이 쉽게 볼 수 있는 디스플레이로 바뀌어가고 있다. 또한 향후 중대형 디스플레이로 상업화하기 위하여 일본의 Sony, Sanyo, Toshiba, 한국의 삼성 SDI 등에서 능동구동 유기 EL (Active Matrix OLED (AM OLED))를 경쟁적으로 개발하고 있다. (그림 1 참조)유기 ELD는 이와 같이 빠른 속도로 발전하고 있으며, 향후 몇 년 내에 우리 주변의 일상적 인 디스플레이로 등장할 것으로 판단된다. 본 보고서에서는 현재 실용화가 급속히 진전되고 있는 유기 전계발광 디스플레이의 소자구조, 발광기구. 소자특성, 각종 재료, 풀컬러화 기술, 구동방법등에 대한 기술개요와 국내외 기술동향에 대하여 소개하고자 한다.
최근 컴퓨팅 환경은 네트워크의 급속한 확산과 더불어 신개념 컴퓨팅 디바이스의 등장으로 다양한 삶의 영역에 컴퓨팅을 적용하는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 되고 있다. 이러한 환경은 물리적 객체와 디지털 정보가 유기적으로 연계되어 사용자에게 컴퓨팅을 통한 편리한 생활 환경을 제공하는 방향으로 발전하고 있다. 이러한 컴퓨팅 발전 추세에 따라 다양한 물리적 객체와 디지털 정보를 연동하기 위하여 바코드 등의 이미지 코드나 RFID등을 이용한 태그 인터페이스에 관한 여러 연구가 진행중이다. 본 논문에서 제안하는 하이브리드 태그 인터페이스는 폭넓게 사용되고 있는 이미지 코드와 근래에 다양한 영역에 적용되는 RFID를 결합하여 사용하는 인터페이스 모델로서, 물리적 객체에 관련된 다양한 정보를 이미지 코드와 RFID를 혼용하여 그 관계에 따라 듀얼, 부분, 연관, 속박, 이산의 5가지 모델로 정립하였다. 하이브리드 태그 인터페이스는 이미지 코드와 RFID 같은 태그 인터페이스의 장단점을 분석하여 사용자의 편의성을 향상시키고 적용 어플리케이션을 다양화 함으로써 효율적이고 편리하게 적용가능한 태그 인터페이스이다.
감성 인식은 기계가 작업을 자동적으로 판단하여 인간의 감성을 인식하도록 하는 것이다. 인간의 감성은 매우 주관적이므로 객관적인 측정이 불가능하다. 따라서 감성 인식의 목표는 가급적 많은 사람들이 공감하는 척도를 만드는 것이다. 영상에서의 감성 인식은 영상의 여러 가지 특징을 감성과 매칭하는 방법으로 구현된다. 본 논문에서는 고바야시의 영상 척도를 참고하여 의류 영상에서 색상 특징을 이용한 감성 인식 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 영상 척도의 색상 정보를 데이터화하고, 입력 의류 영상에서 추출한 색상을 저장된 색상 데이터와 비교하여 가장 유사한 색상을 찾고, 이 색상과 연관된 감성을 출력한다. 제안된 시스템은 한 의류 영상에서 최대 3개까지 감성을 찾을 수 있다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 70명의 관찰자가 검사하였다. 그 결과에 따르면 제안한 시스템이 인식한 감성과 관찰자의 감성이 매우 유사하였다.
본 논문에서는 영상의 그래디언트의 히스토그램 (HOG)에 기반한 적응적 평활화 필터를 이용하여 스캔된 하프톤 문서의 하프톤 잡음 제거 방법을 제안한다. 하프톤 잡음은 잡음의 편차가 커서 에지 영역과 유사한 특성을 나타내므로 일반적인 에지 보존 평활화 필터를 적용할 경우에는 잡음 제거 효과가 떨어진다. 또한 인쇄물에 주로 사용되는 집중형 도트 방식의 하프톤은 컬러 영상에서 채널간의 간섭 현상으로 인해 모아레 패턴을 생성한다. 따라서 본 논문에서는 스캔된 하프톤 문서의 하프톤 잡음과 모아레 패턴을 효과적으로 제거하기 위해 하프톤 잡음의 방향성에 기반한 적응적 평활화 필터 방법을 제안한다. 하프톤 잡음의 경우 영상의 에지와 달리 등방성을 가지므로 영상을 블록 단위로 나누어 지배적인 에지의 크기와 방향성을 살핌으로써 적응적 평활화 필터를 구성할 수 있다. 실험 결과, 제안하는 방법은 다양한 인쇄 매체를 통해 생성된 하프톤 문서에 대하여 효과적으로 하프톤 잡음을 제거하면서도 영상의 에지를 보존하는 것을 확인할 수 있었다.
다목적댐의 유입량 예측과 더불어 유출량의 이용율을 극대화 하면서 홍수 피해를 극소화 시킬 수 있는 방류량을 결정할 수 있는 실시간(實時間) 홍수제어(洪水制御) 문제에 있어서는 수문(水文) 및 기상자료 등 많은 정보의 실시간(實時間) 온라인 취득과 컴퓨터를 사용한 분석이 필수적이다. 입수된 자료의 정확한 분석으로부터 내용이 압축된 컬러 그래픽 등 사람과 컴퓨터간의 대화매체를 도입하면 홍수방류를 결정할 수 있는 책임자에게 분석된 정보를 보다 쉽고 신속하게 전달할 수 있다. 개발된 PC-REFCON은 개인용 컴퓨터를 주축으로 한 실시간 홍수예측 및 저수지 운영을 위한 쇄신된 의사결정 지원 시스템으로서, 자료의 실시간 취득과 가공을 위한 데이타 베이스와 유입량 예측과 댐 방류량 결정을 위한 모형을 포함하였을 뿐 아니라 지금까지와는 전혀 새로운 차원으로 모든 정보를 그래픽과 테이블로 제공하여 주는 대화형 시tm템으로 구성되었다. PC-REFCON은 1992년부터 우리나라의 9개 전 다목적댐 저수지를 홍수시에 실시간으로 홍수량 예측과 방류량을 결정할 수 있는 시스템으로 이용될 것이다.
21세기 교육환경의 급격한 변화로 각 대학들은 새로운 대학이미지 구축의 바람 즉, 이미지통합화를 위한 UI(University Identity)를 개발하고 있다. 외적으로는 대학을 상징하며 대학의 이미지 전달의 역할을 하고 내적으로는 소속된 집단의 올바른 의식을 갖게 하는 UI개발에서, 심볼 마크는 그 시각적 효과가 커 대학 이미지의 확립에 중요한 요인이 되고, 또 대학의 자긍심과 단결심 그리고 연대감을 고취시키는 것은 물론이고 타 대학과의 식별도 용이하게 해 주는 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구에서는 대학 이미지를 구축하는 요소들 중 심볼 마크가 차별화 효과와 고유의 아이덴티티를 나타내는 중요한 브랜드 자산이라는 점을 제시하고, 2000년대 개발된 국내 대학의 심볼 마크 디자인 상황을 36개 대학을 대상으로 조형 형태별과 적용 컬러별로 각각 분류하고, 엠블럼 활용 현황도 조사하여 각 심볼 마크의 특성과 개발 현황을 분석하였다. 이에 본 연구의 결과물은 국내 대학 심볼 마크의 유형을 이해하고 향후 대학들의 차별화 전략을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 고가의 디지털 설진 장비와 특별한 장치 없이 누구나 손쉽게 사용할 수 있는 디지털 설진 시스템의 첫 단계로 미각 영역별 균열 유무를 판별하는 시스템을 제안한다. 훈련 DB는 한방 병원에서 수집한 사진 261장을 바탕으로 Haar-like feature, Adaboost 학습을 하였다. 학습된 결과를 통하여 입력영상으로부터 혀 후보영역을 검출하고, 검출된 혀 후보영역으로부터 혀 영역만을 분리하기 위하여 261장의 훈련 DB의 HSV 컬러모델의 Hue 성분 평균 값을 산출하였다. 검출된 혀 윤곽으로부터 Connected Component Labeling을 통하여 혀 영역을 분리 하였다. 분리된 혀 영역의 상대적 너비와 높이를 이용하여 미각 영역별 로 분할하였다. 분할된 미각 영역별 영상은 Gray영상으로 변환하고, 각각의 영역별 평균 밝기를 산출하여 이진화하였다. 이진화 영상에 Connected Component Labeling을 통하여 균열 유무를 판별하였다.
본 논문에서는 복잡한 배경의 차량 영상에서 번호판 영역의 색상 및 배치 정보를 이용하여 번호판 숫자 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 번호판에서 숫자의 색상은 흰색과 유사 검정색이며, 숫자는 일정한 간격으로 배치되어 있다. 먼저, 컬러로 획득된 영상에 대해 색상특성을 이용하여 번호판 숫자의 후보영역과 비관심 영역으로 분할하고, 평균값을 이진화해 이진 영상으로 변환한다. 이진 영상에서 숫자의 종횡비로 잘못된 후보영역을 제거하고, 숫자의 간격 정보를 이용하여 번호판 숫자 영역을 추출한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위하여 다양한 시간과 장소에서 촬영된 영상 292장을 사용하고, 실험의 결과로 녹색 번호판과 흰색 번호판의 숫자 영역에 대해서 각각 약 89.8%, 95.5%를 추출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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