현재 국내에서는 전국내륙습지 일반조사 및 습지보전기본계획 등의 장기적인 계획을 통해 습지 정책이 추진되고 있다. 그러나 대부분의 정책은 습지의 면적, 분포 및 생물다양성 등 현황 파악에 초점을 두고 있으며, 습지 생태계를 하나의 유기체로 보존 및 관리하는 것에 대한 인식이 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 홍수터, 생물다양성, 서식지 제공, 관광자원 등의 기능적인 측면을 고려하여 생태축 연결이 가능한 하천습지 후보지 선정을 위한 방법론을 제시하였다. 이를 토대로 본 연구에서는 낙동강 수계에 있는 우포늪, 화포천습지, 주남저수지 3개의 습지와 생태축 연결이 가능한 후보지를 선정하고자 하였다. 본 연구에서는 낙동강 수계의 15개 표준유역 내에 존재하는 63개의 습지와 7개의 후보지를 대상으로 적지 분석을 수행하였고, 산정된 점수를 이용하여 생태축 연결에 가장 적합한 하천습지 후보지를 선정하였다. 후보지 평가를 위해 9개의 평가요소를 선정하고, 해당 평가요소들에 분위수를 이용한 점수화 기법을 적용하여 분석을 실시하였다. 결과적으로, 우포늪2(호포)가 36점으로 가장 높은 점수를 받아 생태축 연결 가능성이 가장 높은 후보지로 선정되었다. 따라서 우포늪2(호포)가 홍수터, 서식지, 생물다양성 증진 및 관광자원으로서 역할이 가능한 동시에 생태축 연결에 가장 적합한 것으로 판단하였다.
본 논문은 실시간 파노라마를 위한 영상의 특징점 검출 방법을 제안한다. 파노라마 연구는 최근 실시간 지역탐색이나 DVR 등에 적용하는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 특히 특징 점 검출은 파노라마를 이루는 가장 중요한 요소이다. 특징 점 검출을 위해서는 어떠한 명암 변화에도 특징점은 불변이어야 하며 이미지의 크기와 회전이 변화하더라도 불변의 점을 찾아야 한다. 기존 연구방법은 고차원적인 벡터와 많은 후보 점을 선점하기 때문에 연산량이 많고 수행시간이 길어 실시간에 활용하기에는 어려운 점이 있다. 따라서 본 논문은 보다 빠른 실시간 특징 점 검출을 위해 LoG 방법을 비트단위로 분할 후 결합하는 BLoG 방법을 제안하고 다양한 실험을 통하여 속도와 연산량 그리고 검출 성능에 대하여 비교한다.
움직임 추정은 비디오신호의 압축에 중요한 역할을 한다. 본 논문은 효율적으로 움직임 벡터를 찾기 위하여 움직임 벡터의 시간적, 공간적 유사성을 이용하였다. 벡터를 검색하기 이전에 움직임 벡터의 검색 범위를 크게 9개의 영역으로 나눈 후, 이전 프레임에서 동일한 위치, 현재 프레임의 현재 매크로블록의 상위, 상우와 좌측의 매크로블록에서의 움직임 벡터까지 총 4개의 움직임 벡터를 이용하여 9개의 영역 중 한 영역을 제 1 후보, 그를 둘러싼 영역을 제 2 후보라 정하고 극소점들(Local Minima)을 피하였다. 모의실험을 통한 결과 NDS(New Diamond Search) 알고리즘에 비하여 매크로블록 당 평균 탐색 포인트 수가 5.79 포인트 감소하고, MSE는 최대 104.23 감소한 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서 얼굴 검출의 목적은 화상회의나 현금 자동 인출기 같이 복잡한 배경에서 압축이나 인식, 인증 등의 처리를 위해서 한 사람의 얼굴을 검출하는 데에 있다. 본 논문에서는 이러한 얼굴 검출 방법으로 스테레오와 컬러 정보를 이용한 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 크게 두 단계로 나눌 수 있는데 첫 번째 단계는 스테레오 영상으로 두개 영상의 차영상을 구해 깊이 정보를 이용하여 얼굴의 영역이 될만한 후보를 추출한다. 두번째 단계로는 후보들중에 크기가 큰 영역의 중심점에 영역성장을 하여서 얼굴 영역을 추출한다. 제안한 알고리즘을 사용한 결과 얼굴의 회전 및 표정 변화 등에 관계없이 얼굴검출을 하였다.
이 연구는 '맞다'가 의미론적 기본개념으로서의 진리에 대한 대체후보가 될 수 있는가의 물음을 배경으로 삼고 이 논문에서는 맞음의 개념이란 무엇인가라는 문제에 초점을 두고 다음의 다섯가지를 일차적으로 고찰한다. (1) '맞다'에 대한 일상언어분석을 통하여 이것은 두자 리 관계술어라는 점을 보이고 (2) 단어의 표면적 다의성은 그 반대어인 '틀이다'의 분석을 통하여 궁극적으로는 동일한 뿌리를 가지고 잇다는 것을 주장한다. (3) 맞음은 대칭적 논리구조를 일반적으로 가지지만 화자의 관심에 의해 비대칭적 구조를 가질 수도 있을 것이다. (4) '맞다'라는 단어를 해명할 수 있는 세가지 후보를 필요충분조건적 해석, 의미론적 접근, 표준론적 고찰에서 탐구하여 보지만 (5) '맞다'에 대한 진화론적 해석이 의미론적 기초개념일 수 있다고 생각하게 되었다.
본 논문은 도형 패턴에 대한 모서리를 결정하는 방법을 제안하였다. 도형 패턴의 윤곽선에 대한 라인 시그먼트(line segment)의 연결 상태로부터 후보 링크를 설정한다. 그리고 라인 시그먼트의 연결점으로부터 설정된 후보 링크에 대한 편차를 계산하여 모서리의 위치를 결정하는 알고리즘과 출. 철 구조의 모서리를 구분하여 식별하는 알고리즘을 제안한다. 그 결과 Freeman의 방법과 비교하여 훨씬 유연하고 효과적임을 화인하였다.
본 논문에서는 다양한 배경을 가지는 얼굴 영상에서 눈의 위치를 추출하고 누의 개폐 상태를 인식하는 방법에 대하여 제시한다. 얼굴 요소 중에서 눈은 얼굴 인식 분야에 있어서 주요한 특징을 나타내는 주 요소이며, 눈의 개폐 상태 인식은 인간의 물리적, 생체적 신호 감지 및 표정인식에도 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 후부영역을 강조하기 위한 전처리 과정을 수행하고 템플릿 매칭 방법을 사용하여 후부 영역을 추출한다. 추출된 1차 후부 영역들은 설정된 병합식을 사용하여 병합되며, 기하학적 사전지식과 Matching Value를 기반으로 최종 눈후보 영역을 추출한다. 검출된 눈 후보 영역은 검출영역 전처리와 특징점 산출 과정을 거쳐 최종적으로 개폐 판별식을 통해 눈의 개폐상태를 인식하게 된다. 제안한 방법은 눈위치 추출과 개폐인식에서 모두 높은 인식률을 보였으며 향후 운전자의 졸음인식 및 환자 감시장치 등 여러 응용에서 사용될 수 있다.
본 논문에서는 인체의 골격 위치와 깊이 정보를 사용하여 주위 환경에 강건한 특성을 지니는 움직이는 사람 영역 검출 방법을 제안한다. 먼저 영상 내에서 인체의 골격 위치를 검출한 다음 인체 골격의 중심이 될 수 있는 지점에 대해 인체의 평균적 깊이 범위 내에서 깊이 세분화를 수행한다. 그리고 깊이 세분화를 통하여 검출된 사람 영역의 후보군에 대해 윤곽선 기반의 움직임 검출기법을 사용하여 후보군 내에서 움직이는 사람에 해당하는 특징점을 검출한다. 마지막으로 잡음 제거 및 움직이는 사람에 해당하는 영역 검출을 위하여 개선된 깊이 세분화 과정을 수행한다.
본 논문에서는 얼굴의 특징 추출 알고리즘을 제안한다. 입력 영상을 이진 영상으로 처리한 후, 얼굴 요소 후보 블록의 면적, 둘레, 원형도, 종횡비를 이용하여 불변하는 눈, 코, 입의 특징 요소를 추출한다. 사람의 얼굴에 대한 특징 요소를 추출하기 위하여 우선 이진 영상을 생성한다. 하나 하나의 고립된 영역으로 분리하기 위하여 화소 레이블링을 한 후 만들어진 얼굴 요소 후보 블록 단위로 면적을 구하고, 윤곽선 추적 방법에 의하여 둘레를 구한 다음 면적, 둘레, 원형도 및 종횡비의 유사도를 구한다 블록의 종합 유사도, 대칭적 거리, 위치의 유사도를 활용하여 눈, 코, 입을 추출한다. 추출된 각 특징 요소간의 거리와 각도를 이용하여 12개의 특징 인수를 구하는 제안 알고리즘을 수행함으로써 얼굴의 특징 인수들을 추출한다. 각 특징점 사이의 거리와 각 거리간의 기울기를 이용하여 100명으로부터 획득한 297개의 원 영상을 대상으로 12개의 특징 파라미터를 추출한 결과 92.93%의 추출 성공률을 보였다. 이러한 결과는 외부 환경의 영향을 덜 받는 눈, 코, 입의 위치 관계의 블록을 근거로 특징 요소를 추출할 수 있도록 제안 알고리즘을 구성하였던 것으로 판단된다.
본 논문은 차량에 설치된 블랙박스 영상으로부터 도로 노면에 표시된 방향지시 기호를 효율적으로 검출하는 방안을 제안한다. 차량 내부에 설치된 블랙박스 영상은 카메라의 원근 효과로 인해 방향지시 기호 영역을 올바르게 검출하지 못하는 문제점이 존재한다. 따라서 제안한 연구에서는 원근 효과를 가진 입력 영상에서 역원근 변환 방법을 통해 원근 효과를 제거한 실세계 좌표로 맵핑한 평면 영상에서 방향지시 기호 영역을 신경망 검출기를 통해 검출한다. 입력 영상에서 역 원근 변환은 높은 계산량으로 인해 실시간 처리가 어려운 점이 존재한다. 이를 보완하기 위해 제안한 방안에서는 입력 영역의 도로노면 방향지시 기호 영역의 특징을 분석하여 도로노면 기호가 포함된 후보 ROI영역을 정의하고 후보 ROI 영역의 Gray 색상에서 역원근 변환을 수행한다. 제안한 방안을 도로노면 방향지시 기호 검출 및 인식 연구에 적용한 결과, 약 87% 이상 비교적 정확히 검출율을 제시하였으며, 다양한 도로 환경에서도 높은 검출율을 제시하였다. 따라서 제안한 방안을 운전자의 안전운전지원시스템에 적용함으로써 보다 정확한 도로정보 제공시스템 적용이 가능함을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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