주행차량의 영상으로부터 개별차량이 포함하는 고유정보를 추출하는 과정은 선택된 프레임에 포함된 차량의 위치 및 상태에 의존적이다. 고정된 카메라에 의해 설정된 영상내의 기준을 불규칙적으로 진행하는 개별차량에 동일하게 적용하는 것은 특징요소의 검출과 인식에서 결과의 신뢰성에 영향을 준다. 프레임 선택과정에서는 도로상의 그림자가 차량검출을 어렵게 하는 요소이다. 본 논문에서는 그림자의 영향을 받지 않고 영상내 설정된 범위에 차량이 위치한 프레임을 선택하는 방법과 불규칙적으로 진행하는 개별적인 차량의 기준을 설정하는 방법을 제시하였고, 차량이 포함하는 패턴을 이용하여 특징요소의 위치를 인식하는 방법에 대해 실험하였다.
광선추적기법은 사진과 같은 고해상도의 영상을 만들어내는 렌더링 기법중의 하나이다. 이 기법은 이미지를 합성하는데 많은 양의 계산 시간을 필요로 한다. 병렬처리 기법이 광선추적에 계산양의 처리 기간을 감소하기 위하여 사용될 수 있다. 본 논문에서는 병렬 광선추적 기법을 MPI(Message Passing Interface)를 사용하여 IBM Supercomputer 상에서 노드의 개수의 증가에 따른 속도 향상과 노드간에 전달되는 메시지의 크기에 따른 성능 향상을 실험하였다. 본 논문에서 실험한 병렬 광선 추적 기법으로 IBM SP 시스템 상에서 다양한 영상을 생성하였다. 영상은 분할가능하고 노드에 분배할 수 있기 때문에 병렬화 범주에 들 수 있으며 부하균형을 맞출 수 있다. 실험에서 프로세서수의 증가에 따른 이상적인 속도향상률(Speed-up rate)을 15개의 프로세서를 사용하여 얻을 수 있었다. 광선을 추적하여 영상을 합성해 낼 때 표현하고자 하는 영상이 단순한 객체로 이루어져 있다면 각 노드에 분산해줘야 할 작업의 크기는 복잡한 객체들로 구성된 영상보다 클 때 더 놓은 성능을 나타내었다. 분산작업의 크기가 작아 상대적으로 통신횟수가 증가할 때 렌더링시 효율저하를 나타내었다.
계산량이 매우 큰 작업의 경우는 단일 프로세서를 이용할 경우 많은 계산 시간이 소요된다 이러한 문제점을 극복하고자 저비용 고효율의 PC Clustering 기법을 사용하면 비용적인 절감의 효과를 얻을 수 있다. 본 논문은 PC Clustering을 이용한 병렬처리를 수행함으로써 시간의 단축을 도모하되 표준 MPI 함수 중 Collective Communication을 취급하는 함수들의 성능을 향상시켜 개선하고 그 성능을 측정하는데 목적이 있다. 또한 표준 MPI 함수를 사용하는 MPICH와 표준 MPI 함수 중 Collective Communication을 사용하는 함수들의 데이터를 압축하여 전송하도록 MPI를 개선하였다. 실험은 윈도우 2000을 탑재한 20개의 노드를 가지는 시스템을 이용하였다. 본 실험의 견과로써 데이터의 양과 노드 수를 증가시킬수록 압축 MPI의 성능이 표준 MPI의 성능을 능가함을 확인할 수 있었다.
멀티미디어 데이터베이스 시스템의 구현 과정 중 제일 첫 번째 단계라 할 수 있는 장면전환의 검출은 비디오 데이터베이스 시스템에서뿐만 아니라 비디오 검출, 비디오 압축 비디오 문서의 군집 화 등 여러 분야에서 유용하게 다루어지고 있고. 또 이미 많은 알고리즘들이 개발되어 있다. 이미 개발되어져 있는 알고리즘들을 구현 비교하는 과정에서, 제시된 알고리즘들은 부분적으로는 장면전환의 정확한 검출을 하고 있으나 잡음이 삽입되거나 특수한 상황에서는 잘못된 견과를 나타내고 있다. 실세계에서 적용되는 뉴턴의 제 1법칙인 관성의 법칙이 지니는 특성을 장면전화 검출에 적용시키고자 하였다. 제시된 알고리즘의 성능을 증명하기 위하여, 본 논문에서는 이미 발표된 여러 알고리즘들의 성능과 관성의 법칙을 적용시킨 알고리즘의 성능을 비교하였다.
본 논문에서는 차량의 영상을 통하여 동일한 차종을 검출하는 알고리즘에 관한 성능을 제시하였다. 차량 영상의 특성값을 정리하여 동일한 차종을 검출하였다. 특히 차량 전면부 영역의 라디에이터 그릴부분에 텍스춰를 적용하여 일반적인 속성인 거침과 부드러움의 특성 추출을 통해서 통해 동일 차종을 검출하는 방법을 제안하였다. 통계적인 질감 분석 방법중의 하나인 GLCM(eray Level co-occurrence Matrix)의 콘트라스트, 에너지, 엔트로피 그리고 호모지녀티 특성 추출 방법을 통하여 전반적인 차량의 인식율은 약 82.75%의 결과를 얻었다.
동영상의 장면 전환의 검출은 특정 객체의 검출, 비디오 압축 또는 비디오 문서의 군집화, 비디오 데이터베이스 시스템 등 많은 응용프로그램에서 유용하게 다루어진다. 특히 멀티미디어 데이터베이스에서 이미지를 검출하는 처음 단계로서 Shot Change 검출은 아주 중요하다. 이미 장면 전환의 검출을 위한 여러 알고리즘이 개발되어 발표되었다. 본 논문에서는 대용량의 영상 데이터 사이즈를 고려하여 검출에 소요되는 시간과 검출의 정확도의 상쇄관계를 알아보기 위해서 히스토그램의 분포에 의한 알고리즘과 이미지의 평균과 분산을 이용한 알고리즘을 구현하고 그 알고리즘 간의 성능의 차이를 비교하였다.
금속의 기계적 강화방법인 결정립미세화의 일종으로 미세한 쌍정을 도입하여 기계적강도를 향상시키면서 전기전도도는 감소시키지 않는 방안으로 nanotwin 구조의 Cu가 보고되고 있다. Nanotwin 구조는 FCC결정구조에서 특정 결정면을 [(111) mirror plane]을 기준으로 정합계면을 유지하면서 원자층의 배열이 역전되는 구조가 수~수십나노 수준의 간격으로 이뤄진 미세조직을 의미한다. 전해도금법을 이용한 nanotwin Cu의 형성방법으로는 pulse 파형을 사용하는데, pulse파형의 on time동안의 높은 전류밀도로 인해 발생한 도금층의 stress가 off time동안에 release되면서 nanotwin구조가 형성되는 것으로 보고되고 있다. Nanotwin형성 조건으로 보고된 pulse 도금 조건은 수에서 수십밀리초의 on time에 duty cycle($t_{on}/(t_{off}+t_{on})$)이 1/100~1/10 수준이다. 본 연구에서는 전기이중층의 이온고갈에 필요한 회복시간인 수에서 수십 밀리초 보다 짧은 시간인 마이크로 초($1{\mu}s$, $10{\mu}s$ 및 $100{\mu}s$)의 pulse 전류를 인가하였을 때에 발생하는 구리 도금층의 미세조직의 변화에 대해 알아보고자 한다.
폐쇄회로 TV는 우리의 생활에 밀접하게 접근할 수 있는 수준에 다다르게 되었다. 따라서 중요한 작업은 영상에서 우리가 원하는 개체를 검출해내는 것이라 할 수 있다. 그 중에서 사람의 모습을 촬영해서 사람의 특징을 추출하는 연구가 많이 진행되었고 이를 이용해서 실제 CCTV 영상을 토대로 개체를 검출해내는 시스템에 대해 고찰하였다. 여러 가지 개체 검출 알고리즘 중에서 오픈소스로 제공이 되며, 다중 개체를 검출하기 위해서 Haar-like feature를 이용한 개체 추출 알고리즘을 이용하여 CCTV 다중대체 검출에 대해 실험을 진행하였다. 정지영상에서는 정면을 응시하는 얼굴영역 검출에서는 높은 성능을 보이며 다른 각도에서는 차이가 있지만 무난한 성능을 보이지만 실시간에서는 보정 작업이 필요하게 되었다.
Atmospheric particle removal is a challenging task and attacks wide interests in computer vision filed. In this paper, we proposed a single image snow removal framework based on deep residual networks. According to the fact that there are various snow sizes in a snow image, the inception module which consists of different filter kernels was adopted to extract multiple resolution features of the input snow image. Except the traditional mean square error loss, the perceptual loss and total variation loss were employed to generate more clean images. Experimental results on synthetic and realistic snow images indicated that the proposed method achieves superior performance in respect of visual perception and objective evaluation.
Although the work of neural style transfer has shown successful applications in transferring the style of a certain type of artistic painting, it is less effective in transferring Oriental paintings. In this paper, we explore three methods which are effective in transferring Oriental paintings. Then, we take a typical network from each method to carry on the experiment, in view of three different methods to Oriental paintings style transfer effect has carried on the discussion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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