이동 객체 검출은 입력 영상에서 배경과 다른 전경 객체를 찾는 것을 말하는 것으로 지능 영상 감시, HCI, 객체 기반 영상 압축 등의 여러 영상 처리 응용 분야에서 필요한 과정이다. 기존의 이동 객체 검출 알고리즘은 상당한 계산량을 요구하여 다채널 영상 감시 응용, 또는 임베디드 시스템에서의 단일 채널의 실시간 응용에 사용하는 데 애로가 많다. 보다 정확한 이동 객체 검출을 위하여 필요한 과정인 전경 마스크 정정은 보통 열림, 닫힘 등의 모폴로지 연산을 통해 수행된다. 모폴로지 연산은 계산량이 적지 않고 게다가 프로세싱 방법이 달라 이동 객체 검출의 다음 단계인 연결 요소 레이블링 루틴과 동시에 처리되기 어렵다. 본 논문에서는 먼저 모폴로지 연산과는 달리 연결 요소 레이블링 루틴에서 사용되는 주변 픽셀 점검 과정을 활용한 전경 마스크 정정 알고리즘인 "주변 전경 픽셀 전파"을 고안하고, 이를 활용하여 전경 마스크 정정과 연결 요소 레이블링이 동시에 수행될 수 있는 이동 객체 검출 방법을 제안한다. 실험을 통해, 제안된 이동 객체 검출 방법이 기존의 모폴로지 연산을 사용한 방법 보다 정확하게 이동 객체를 검출하였으며, 대상 실험 영상 프레임 및 비디오에 대해서는 최소 4배 이상 신속하게 처리됨을 확인하였다.
미디어 이용자는 미디어에 노출되는 순간 다양한 심리적 반응을 겪게 된다. 3DTV 콘텐츠 역시 미디어 이용자가 그것을 시청하면서 여러 가지 심리적 지각을 하게 되는데, 본 연구는 3D 영상의 시청 시간 변인에 따른 수용자 인식에 대하여 알아보았다. 즉 3DTV 음악 프로그램을 본 수용자들이 시청시간(20분 vs. 40분)에 따라 3D 영상의 긍정적 요소인 인지된 특성과 인상, 프레즌스, 즐거움과 부정적 요소인 피로도와 부자연스러움을 느끼는데 차이가 있는지 알아보았다. 40명의 피험자를 대상으로 실험연구를 진행한 후, 연구문제를 해결하기 위해 다변량분석, 다변량공분산분석, 그리고 일원변량분석을 실시하였다. 연구 결과, 인지된 특성에서는 집단 간 유의미한 차이는 발견되지 않았지만 근접감, 선명도, 메시지 전달력 등 하위 차원에서 유의미한 차이가 나타났으며, 그 중 메시지 전달력에서 가장 큰 차이를 보였다. 인상과 관련해서는 시청시간별로 집단 간 유의미한 차이가 없었으나 하위요인 중에서는 화려함과 창의감이 시청시간 변인에 따른 차이를 보였다. 프레즌스의 경우, 시청시간별로 집단 간 유의미한 차이가 나타났고, 특히 하위차원인 시간관여에서 유의미한 차이가 가장 크게 나타났다. 즐거움에서는 시청시간 별로 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 부정적 요소에서는 시청시간 별로 집단 간 유의미한 차이가 없었으나, 하위 차원인 부자연스러움에서 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다.
조사 선량의 분포를 저해하지 않으면서 정확한 차폐가 가능하며, 짧은 시간 내에 쉽게 환자를 고정할 수 있으며, 치료 중에 환자가 의식을 잃는 경우에도 다치지 않고 지지될 수 있는, 한국인의 체형에 맞는 전신방사선치료를 위한 고정장치를 개발하고 그 효과를 평가하였다. 230 cm의 키, 100 kg의 체중을 가진 성인 환자도 지지될 수 있도록 지름 5 cm의 스텐레스 원형 봉을 사용하여 프레임을 제작하였고, 의자는 환자가 서 있는 상태에서 환자의 키, 몸의 두께에 맞추어 위치 조절이 가능하도록 고안하였다. 가슴부위의 전면 지지대는 1 cm 두께의 아크릴을 사용하여 지지의 기능과 차폐물의 고정 기능을 겸하게 하였고, 등면의 지지대는 1 cm 두께의 아크릴을 5 mm 두께, 3 cm 넓이의 스텐레스 스틸로 테를 둘러 환자의 지지와 엑스선 필름 카세트 고정장치를 겸하도록 고안하였으며 2개의 상부 도르래와 측면의 핸들로 쉽고 정확하게 조절할 수 있도록 하였다. 머리 고정장치는 비닐과 특수 스펀지를 사용하여 쇠약한 환자의 작은 흔들림도 방지할 수 있도록 하였다. 환자를 원하는 위치에 고정하는데 평균 4분 25초가 소요되었고 반복되는 분할조사의 검교정 필름에서 폐의 차폐물의 위치에 차이가 없었으며, 펜텀 실험과 환자치료에서 $\pm$5%의 선량차이를 보였다. 치료중 환자가 의식을 잃은 경우도 수차 있었으나 쓰러지지 않고 지지할 수 있었다.
본 논문은 컴퓨터 비전 기술을 기반으로 자동 차량 감시 시스템을 제안하였다. 실시간 주행표시 시스템은 ITS의 필수 요건을 충족하면서, 자동 감시제어가 가능한 시스템이다. 이러한 장점은 확실한 자동차 추적에 대해 주요 장애물 처리 시스템 적용할 경우, 움직이는 물체에 대한 그림자 추적이다. 추적 차량 이미지에서 모든 종류의 정보를 획득하기 위해 차량을 확실하게 감시 화면에 나타나게 하였다. 시간이 지남에 따라 차량을 정밀 추적 제어 할 필요가 있고, 입체 모델 기반접근 방식 또한 필요한 방식으로 적용하였다. 일반적으로 개체 또는 와이어 프레임 모델의 골격에 의해 차량의 각각의 유형을 나타내었고, 시스템이 실시간 실행되지 않더라도 차량 궤적은 3D기반 방식에서 높은 정밀도로 측정 될 수 있다는 점을 보여 준다. 본 논문에서는 차량, 배경, 그림자에 적용 가능하고, 도로 교통 감시의 시스템을 분할 방법을 역시 적용하였다. 과속 자동차의 속도 추적을 통해 낮은 레벨의 차량제어 추적기의 유효성 역시 실행 하였다. 결론에서 개발된 추적 제어 시스템에서 향상된 자동차 추적의 방법을 개선하고자 하였으며 고속도로 감시제어 시스템을 개발하고자 하였다.
뉴-럴 네트워크와 자동운전 데이터 셋을 개발하는 목표중의 하나가 데이터 셋을 분할함에 따라서 움직이는 물체를 검출하는 성능을 개선하는 방법이 있다. 다크넷 (DarkNet) 프레임 워크에 있어서, YOLOv4 네트워크는 Udacity 데이터 셋에서 훈련하는 셋과 검증 셋으로 사용되었다. Udacity 데이터 셋의 7개 비율에 따라서 이 데이터 셋은 훈련 셋, 검증 셋, 테스트 셋을 포함한 3개의 부분 셋으로 나누어진다. K-means++ 알고리즘은 7개 그룹에서 개체 Box 차원 군집화를 수행하기 위해 사용되었다. 훈련을 위한 YOLOv4 네트워크의 슈퍼 파라메타를 조절하여 7개 그룹들에 대하여 최적 모델 파라메타가 각각 구해졌다. 이 모델 파라메타는 각각 7 개 테스트 셋 데이터에 비교하고 검출에 사용되었다. 실험결과에서 YOLOv4 네트워크는 Udacity 데이터 셋에서 트럭, 자동차, 행인으로 표현되는 움직이는 물체에 대하여 대/중/소 물체 검출을 할수 있음을 보여 주었다. 훈련 셋과 검증 셋, 테스트 셋의 비율이 7 ; 1.5 ; 1.5 일 때 최적의 모델 파라메타로서 가장 높은 검출 성능이었다. 그 결과값은, mAP50가 80.89%, mAP75가 47.08%에 달하고, 검출 속도는 10.56 FPS에 달한다.
'10분 이내의 짧은 동영상 콘텐츠'를 뜻하는 숏폼 콘텐츠(short-form contents)는 그 콘텐츠의 특성상 짧은 러닝타임으로 틈날 때마다 시청할 수 있다는 장점을 기반으로 MZ세대들 사이에서 최근의 트렌드로 급부상하고 있으며 이들은 물리적으로 짧고, 다채로우며, 그 압축된 시간 내에 많은 정보를 순식간에 전달하기 때문에 롱폼 콘텐츠와 내용과 형식에서 모두 상이점을 보인다. 또한 정보전달성 영상이나, 먹방, 웹예능, 댄스 챌린지 등 오락성을 띤 영상들이 주로 제작되고 유통되기 때문에 이전처럼 영상전문가의 창작물로서의 전문성을 띠지 않아도 되며 스마트폰과 같은 보급형 장비를 이용하여 제작에 직접 참여함으로써 소비자가 곧 생산자가 되는 경우가 많다. 이러한 이유들로 인해 숏폼 콘텐츠는 롱폼 콘텐츠(long-form contents)와 같은 일반적인 기존의 영상 형태가 아닌 새로운 영상 스타일을 만들어내고 있으며 본 연구는 그중 편집 스타일의 변화에 집중하여 연구한다. 본 연구는 롱폼 콘텐츠에 대비하여 달라진 숏폼 콘텐츠의 편집 스타일을 '시각적' 측면에 따라 분석하여 다음 다섯 가지의 특징적 변화를 정리하였다. 프레임의 사용, 밈의 활용, 화면분할, 블루 스크린 그리고 자막의 활용이 그것인데 각각의 특징을 정리함으로써, 최근 트렌드로 떠오르고 있는 숏폼 콘텐츠의 편집 스타일에 대해 파악하고, 그 변화에 대해 알아보았다.
마이크로소프트에서 게임용 자연스러운 사용자 인터페이스를 위해 개발된 깊이 카메라인 키넥트 깊이 측정 센서는 컴퓨터 비전 분야에 있어 매우 유용한 도구이다. 키넥트의 깊이 측정 센서와 그 높은 프레임률로 인해, 본 논문에서는 키넥트 카메라를 사용해 거리 측정 시스템을 개발하였으며, 이를 이동 시 인간과 같이 사물을 감지하는데 주변 환경을 인지하기 위해 시각 시스템이 필요한 무인 차량에 시험하였다. 즉, 키넥트 깊이 측정 센서를 이용해 가시 범위 내 사물을 감지하고 사물에서 시각 센서의 거리 측정 시스템을 개선한다. 감지된 사물을 정밀하게 확인하여 실제 사물인지, 또는 픽셀 노즈(nose)인지 판단해 실제 사물이 아닌 픽셀을 무시함으로써 처리 시간을 줄인다. 이미지 처리를 위한 오픈 CV 라이브러리와 함께 깊이 분할 기법을 활용하여, 키넥트 카메라의 가시 범위 내 사물을 확인할 수 있으며, 해당 사물과 센서 사이의 거리를 측정할 수 있다. 시험 결과에 따르면 본 시스템은 저가 범위 센서인 키넥트 카메라가 장착된 자율주행차에 사용하여 감지된 사물로부터 측정 거리에 이르면 어플리케이션 방식에 따라 프로세스를 처리할 수 있는 것으로 나타났다.
컴퓨터 비젼에 관한 고전적인 연구 주제들 중의 하나는 두 개 이상의 이미지로부터 3차원 형상을 재구성하는 3차원 변환에 관한 것이다. 본 논문은 단안 카메라로 촬영한 일반적인 2차원 영상물에서 능동적으로 움직이는 3차원 영상의 깊이 정보를 추출하는 문제를 다룬다. 연속하는 프레임들간의 영상 블록의 움직임을 평가하여 카메라의 회전과 배율효과를 보상하고 다음과 같은 두 개의 단계에 걸쳐 블록의 움직임을 추출한다. (i) 블록의 위치와 움직임을 이용하여 카메라의 이동과 초점거리에 대한 전역 파라메타를 계산한다. (ii) 전역 파라메타, 블록의 위치와 움직임을 이용하여 평균 영상 깊이에 대한 상대적인 블록의 깊이를 계산한다. 다양한 동영상을 대상으로 특이점인 경우와 그렇지 않은 경우를 실험하였다. 결과로 얻어지는 상대적인 깊이 정보와 객체는 인간이 판단하는 경우와 동일함을 보였다.
도로지도 생성은 인공위성 촬영이나 현장실사를 기반으로 한다. 그리하여 도로지도를 생성하고 수정하는데 많은 시간과 비용이 든다. 이러한 이유로 차량 GPS 데이터를 이용해 도로지도를 생성하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 도로지도 생성 연구에서 가장 중요한 문제는 주도로와 같은 대표궤적을 추출하는 것이다. 대표궤적 추출을 수행할 때에는 시작과 끝이 비슷한 궤적데이터들의 집합을 전제로 하여 궤적을 추출한다. 따라서 대표궤적을 추출하기에 앞서 전처리 과정으로 궤적 클러스터링 작업이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 하나의 영역을 일정한 격자로 분할하고, Sweep Line 알고리즘을 응용해 유사궤적들을 탐색한다. 마지막으로 프레쉐거리를 이용하여 궤적 간 유사도를 계산하였다. 실제로 서울의 강남구 지역에 있는 500대의 차량 GPS 궤적을 가지고 클러스터링 작업을 수행하였다. 또한, 실험을 통하여 격자분할 접근방식의 빠른 수행시간과 안정성을 보였다.
본 논문에서는 입자 기반 유체 시뮬레이션에서 과하게 보존되는 액체 시트를 제거함으로써 유체 표면의 디테일을 개선시키는 새로운 방법을 제안한다. 지금까지 울퉁불퉁하고 구멍이 생기는 유체 표면의 고질적인 문제를 해결하기 위한 다양한 비등방성 접근법들은 제안되었지만, 액체 시트의 보존과 분해를 안정적으로 표현할 수 있는 방법은 제시되지 않았다. 본 연구에서는 비등방성 커널과 밀도를 기반으로 하여 물 입자를 동적으로 추가/삭제함으로 입자 기반 유체시뮬레이션에서 액체 시트의 보존과 분해라는 두 가지 특징을 동시에 표현할 수 있는 새로운 프레임워크를 제안한다. 이 방법은 입자 기반 유체 시뮬레이션 접근법에서 과하게 보존되는 액체 시트를 제거함으로써 분열되는 유체 시트의 특징을 잘 표현했으며, 결과적으로 노이즈를 없애 액체 시트의 품질을 개선시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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