컬러 화상의 실제 색상은 한 픽셀을 나타내는 3가지 기본 색상 Red, Green, Blue 에 각각 1 바이트씩 할당된 것을 말한다. 실제 색상을 사용하면 거의 모든 색상을 표 현할 수 있는 장점을 갖고 있다. 그러나 많은 기억 용량이 요구되어 효율적인 화상 압축 기법이 필요하게 된다. 기존의 화상 압축 기법들은 대부분 실제 색상 화상의 특 성을 고려하지 않은 방법을 사용하여 효율적인 압축을 수행할 수 없었다. 실제 화상의 각 픽셀과 인접 픽셀들과의 차이는 미소하다. 각 픽셀을 나타내는 3바이트의 데이타 에서 몇개의 비트안이 다른 값을 갖게 된다. 그러나 서로 다른 비트들이 3바이트 내에 흩어져 있어서 효율적인 압축 결과를 얻을 수 없다. 따라서 본 연구에서는 실제 색상 화상의 구조를 변경시켜 데이타의 유사성을 증가시킨다. 이를 이용하여 효율적인 압 축을 수행할 수 있는 기법을 제안하였다.
인터넷의 급속한 수요의 증대와 단말 시스템 성능의 향상은 네트웍 멀티미디어의 사용과 성능에 대한 관심을 증대시키고 있다. 결과적으로 고 대역폭의 네트웍과 고 수준의 시스템을 요구하는 멀티미디어 데이터를 이용한 응용개발이 가능하게 되었다. H.261과 같은 기존의 화상회의 시스템에서 사용되는 비디오 코덱은 상대적으로 낮은 대역폭의 네트웍에서의 사용을 목적으로 설계되었다. MPEG-2 비디오 데이터는 해상도, 대역폭, 및 유연성을 갖춘 고 수준의 비디오 데이터로서 VOD나 영상전송시스템과 같은 응용에서 사용되어질 비디오 데이터로서 많은 연구와 개발이 진행되어지고 있다. 이 논문에서는 KLIMEX(KAIST LIve MPEG-2 EXtenstion)를 구성 및 구현하여 MPEG-2 비디오 데이터를 실시간으로 처리할 수 있도록 하였고 화상회의 운용툴인 vic[\ulcorner]에 통합하여 MPEG-2 비디오 데이터의 전송과 수신이 가능하도록 시스템을 구성하였다. KLIMEX를 구성은 인코딩, 디코딩과 패킷타이징을 핵심모듈로 하고 있고, 각 모듈의 구현상에서 요구사항, 성능향상의 방안과 화상회의 운용툴과의 통합에 대해서 논의 및 분석을 제시한다. MPEG-2를 이용한 네트웍 응용의 다양한 연구는 여기서 제시하는 KLIMEX와 통합시스템 프로토타입을 이용하여 고성능 화상회의 시스템의 연구에 적용할 수 있다.
목재산업에서 생산성과 품질 향상을 위해서는 공정의 자동화가 절실히 요구되고 있다. 화상처리시스템의 현장 적용성 개선을 위해 국산 소나무와 상수리나무 및 서어나무를 대상으로 옹이, 할렬, 수피 등과 같은 주요 결함들을 인식해내는 알고리듬을 개발하였다. 목재가공공정에서 컨베이어 위를 이동하고 있는 목재를 가상하여 제재목의 규격과 목제품의 품질에 영향을 주는 표면결함들을 대상으로 그 형태와 크기 및 위치를 인식할 수 있는 화상 처리기술을 개발하였다. 화상처리를 이용하여 결함으로 인식된 각 라벨에 대해 8가지의 특성을 개발, 결함인식의 기준으로 사용하였으며, 8가지 특성을 이용하여 수종별 결함 추출의 제한 조건을 마련한 후 필터링을 실시하여 실제 결함과 결함으로 인정되지 않는 라벨을 구분하였다. 또한 수종별로 가장 효과적인 기준의 적용절차를 밝히므로써 결함 인식의 오차를 줄이는 한편, 처리대상 수종에 대한 유연성을 확보하고자 하였다. 한편, 컨베이어를 이동하고 있는 목재의 규격이나 표면상태에 관련된 모든 자료들이 database의 형태로 작성되도록 하여 이후 실제 산업현장에 대한 적용 가능성을 타진하고자 하였다. 그 결과 소나무와 상수리나무 표변에 존재하는 옹이의 오인률은 1% 이하로 매우 우수하였으며, 상수리나무의 할렬과 서어나무의 수피에 대한 오인률도 13% 이하로 낮출 수 있었다.
이 연구의 목적은 화상처리 기법과 신경회로망을 이용하여 다섯가지 균열 패턴 즉, 횡방향, 종방향, 대각선($-45^{\circ}$) 대각선($+45^{\circ}$) 그리고 비방향성 균열의 패턴을 인식할 수 있는 기법을 제안하는 것이다. 제안된 화상처리 알고리즘과 인공 신경회로망 모델은 MATLAB 언어를 이용하여 구현하였다. 인공 신경회로망의 입력층에 들어갈 패턴인자는 Total projection technique를 통해 구하였으며, 인공 신경회로망의 구조(은닉층의 수와 은닉노드의 수)와 가중치 값은 가상 균열 화상을 사용하여 학습을 통해 결정하였다. 인공 신경회로망의 학습은 Bayesian regularization 기법을 도입함으로써 과적합 문제가 발생하지 않도록 하였으며, 이 연구에서 제안한 기법의 적합성을 판정하기 위하여 총 38개의 실제 균열 화상을 사용하여 시험하였다. 검증 시험 결과내에서는 이 연구에서 제안한 기법이 사람의 균열 패턴 인식결과와 정확히 일치하는 결과것으로 나타났다.
본 연구에서는 구조적 표현의 화상 처리 알고리즘인 BF(Breadth First) 선형 4진 트리 알고리즘(BFQT 알고리즘)의 압축, 재생부를 하드웨어화 하여 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)을 설계한다. ASIC과 IBM PC와의 인터페이스를 명시하며, 새로운 하드웨어 알고리즘을 도입하여 ASIC의 세부구조를 설계한다. 소프트웨어로 수행할 때 보다 제안된 ASIC으로 수행할 때가 압축은 약 21배, 재생은 약 4배 빨라지는 것으로 추정된다.
1. 삼차원 화상처리 계측시스템 일본 EHIME 대학 생물환경정보시스템학 Hashimoto (교본강)교수 연구실에서 개발한 식물체 삼차원형상을 계측하기 위한 장치와 계측센서 부분에는 레이저 변위계를 부착시킨 x-y아암로봇, 그리고 삼차원 화상처리를 소개하고자 한다. 레이저 삼차원 계측장치는 지향성, 단색성, 하간보성, 고광휘도성 등의 장점으로 다른 센서에서는 불가능한 기능을 가지고 있다. (중략)
우편물의 정보처리를 위하여 임의의 위치에 인쇄된 높이 변조 및 폭 변조 바코드를 인식할 수 있는 효율적인 화상 처리 알고리즘을 제안하였다. 바코드를 인식하기 위하여 주소와 바코드 등이 포함된 화상으로부터 바코드 영역을 분리시켜 추출하여야 한다, 본 연구에서는 Sobel 연산자로 계산한 바코드의 기울기 정보를 이용하여 임의의 각도로 회전된 바코드의 영역을 추출하였고, 추출된 바코드 영역을 이치화하여 폭과 높이 변조형 바코드를 해독 하였다. 제안한 화상처리 알고리즘은 다양한 조건하에서 4 state 및 폭 변조 바코드에 적용하였으며, 1통의 우편물을 처리하는데 0.86초가 소요되었고 98%이상의 인식률을 얻었다. 제안한 알고리즘은 폭과 높이 변조형 바코드의 인식에 함께 적용 가능하므로 향후 우정업무의 정보치리에 활용될 것으로 기대된다.
Erwinia amylovora에 의해 발생하는 화상병은 2015년에 국내에서 처음으로 보고된 이후 2021년 기준으로 전국 22개 지역으로 전파되었다. 우리나라는 식물방역법에 따라 화상병이 발생한 사과 및 배 과원은 발생주율을 기준으로 모든 기주식물들을 완전히 제거하여 구덩이에 매몰처리한다. 이후, 3년간 화상병균 전파를 막기 위해 매몰지 위에 기주식물 식재를 금하고 있다. 매몰처리법에 의한 화상병균 박멸 효과를 확인하기 위하여, 화상병 감수성 식물을 미끼식물로 이용하여 매몰지에 식재 후 화상병 재발 유무를 확인하였다. 이를 위해, 2019년부터 2021년에 매몰처리한 경기도 안성시와 충북 충주시 소재 매몰지 3곳을 선정하여 미끼식물 감시시설을 설치하였다. 화상병 감수성 식물인 사과(부사)를 미끼식물로 선정하고, 각 감시시설당 5주를 식재하였다. 감시시설은 울타리와 그물로 격리하였다. 또한, 실시간 모니터링을 위한 CCTV와 동작감지기, 그리고 현지 기상상황을 기록하는 센서를 설치하였다. 감시시설을 주기적으로 방문하여 육안으로 화상병 발병 유무를 확인하였다. 미끼식물로부터 화상병 의심 증상을 나타내는 표본을 채취하고 화상병균 특이적 프라이머를 이용하여 loop-mediated isothermal amplification polymerase chain reaction (PCR)과 conventional PCR을 통해 화상병균 감염 유무를 확인하였다. 그 결과, 현재까지 어떠한 미끼식물에서도 화상병균은 검출되지 않았다. 따라서, 현재 시행되고 있는 매몰 후 화상병 기주식물 3년 식재 금지 조항을 완화하는 근거로 본 연구 결과를 제시하고자 하며, 이를 통해 국내 과수산업과 농가의 피해를 최소화하는 데 기여할 수 있을 것이라 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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