본 논문에서는 영상에서의 물체 인식에 주로 사용되었던 공간 피라미드를 변형시킨 각도 피라미드를 이용한 bag-of-features 방법으로 회전 변화에도 강한 물체 인식에도 적용할 수 있도록 한다. 기존의 공간 피라미드에서 수직의 격자 모양으로 영상을 나누었던 것에 비해 각도 피라미드는 영상의 중심을 기준으로 동일한 각도로 영상을 분할하여 피라미드로 만든다. 각 영역 안에서 특징들의 히스토그램으로 영상을 표현하고 영상간의 유사도는 각도 피라미드를 단계별로 순환적 자리옮김을 통해 회전시켜가며 히스토그램 교집합을 구하여 측정한다. 이 방법을 Caltech-101 데이터베이스에 적용해본 결과 회전 변환을 준 테스트 영상에 대해 기존의 공간 피라미드를 사용한 방법에 비해 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다. 따라서 이 방법을 통하여 다양한 상황의 일반적인 물체 분류할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문은 무인수상정의 자율운항을 위한 장애물 탐지 및 회피기동을 위해 3차원 라이다를 사용하였다. 단일센서만을 사용해서 해상조건에서의 무인수상정 장애물 회피운항을 하는데 목적이 있다. 3차원 라이다는 Quanergy사의 M8센서를 사용하여 주변 환경 장애물 데이터를 (r, , )로 수집하며 장애물 정보에는 Layer 정보와 Intensity 정보를 포함한다. 수집된 데이터를 3차원 직각좌표계로 변환을 하고, 이를 2차원 좌표계로 사상한다. 2차원 좌표계로 변환한 장애물 정보를 포함하는 데이터는 수면위의 잡음데이터를 포함하고 있다. 그래서 기본적으로 무인수상정을 기준으로 가상의 관심영역을 정의하여서 규칙적으로 생성되는 잡음데이터에 대해서 삭제를 하였으며, 그 이후에 발생하는 잡음데이터는 Vector Field Histogram으로 계산된 히스토그램 데이터에서 Threshold를 정해 밀도값에 비례하여 잡음데이터를 제거하였다. 제거된 데이터를 이용하여 무인수상정의 움직임에 따른 상대물체를 탐색하여 가상의 격자지도에 1 Cell씩 저정하면서 데이터의 밀도 지도를 작성하였다. 작성된 장애물 지도를 폴라 히스토그램을 생성하고, 경계값을 이용하여 회피방향을 선정하였다.
The purpose of this study is to build and manage environment models with line segments from sonar range data on obstacles in unknown and varied environments. The proposed method therefore employs a two-stage data-transform process in order to extract environmental line segments from range data on obstacles. In the first stage, the occupancy grid extracted from the range data is accumulated to form a two-dimensional local histogram grid. In the second stage, a line histogram extracted from a local histogram grid is based on a Hough transform, and matching serves as a means of comparing each of the segments on a global line segments map against the line segments to detect the degree of similarity in the overlap, orientation, and arrangement. Each of these tests is formulated by comparing one of the parameters in the segment representation. After the tests, new line segments can be found at maximum-density cells in the line histogram, and they are composed onto the global line segment map. The proposed technique is demonstrated in experiments in an indoor environment.
고정식 초점형 격자가 적용된 비정질 실리콘 평판형 검출기에서 초점-격자간 중심변위와 두부 팬텀의 검출기내 위치 변위가 영상 특성에 미치는 영향을 조사하여, 디지털 의료영상 장비의 올바른 사용 방법을 제안하고자 한다. 고정식 초점형 격자를 적용한 비정질 실리콘 평판형 검출기에서 두부 팬텀을 사용하여 초점-격자간 중심 변위와 두부 팬텀의 위치 변위에 따라 영상을 획득 하였다. 획득된 영상을 NIH(Image J) 영상 분석 프로그램을 이용하여 동일 영역에서의 픽셀값(Pixel value), 히스토그램(Histogram), 도면형상(plot profile), 표면도(Surface plot)등을 분석하고, 표준 촬영 영상과 비교 하였다. 초점-격자간 측 방향 중심 변위와 초점-격자와 두부 팬텀의 이중 변위는 수평, 대각선으로 증가할수록 픽셀의 평균값과 표준편차값이 비례적으로 감소하였다. 또한 높은 픽셀값의 빈도수가 상당히 감소하여 영상의 대조도를 저하시켰고, 변위가 증가할수록 영상 왜곡현상도 증가하였다. 다음으로 두부 팬텀 위치 변위의 픽셀 평균값은 큰 변화가 없었으나 수평, 대각선으로 증가할수록 높은 픽셀값의 빈도수가 감소하는 양상을 보여 영상의 대조도가 저하 되었다. 디지털 검출기의 넓은 관용도와 후처리 능력은 영상의 화소 잡음이 증가하여도 방사선사들이 인지하지 못할 수 있다. 따라서 방사선사는 격자가 장착된 디지털 검출기에서 화소 잡음을 증가시키는 촬영 요인들을 정확히 인지하여 검사에 임해야 할 것이다.
산림의 보존과 관리에 대한 필요성이 점차 증가하면서 항공 라이다데이터를 이용한 산림연구가 활발히 수행되고 있다. 이러한 산림연구에서 수목고도는 정량적인 산림측정을 위한 중요한 변수로 이용된다. 이에 본 연구는 항공 라이다데이터로부터 수목고도 추정을 위한 대표적인 두 종류의 방법을 적용하고 그 결과를 비교분석한다. Local maximum 필터링에 기반한 개별수목탐지 방법으로 개별수목의 수, 위치, 높이 및 평균수고를, 수목고도모델 또는 히스토그램을 이용한 평균수고 추정방법으로 개별격자 또는 전체영역에 대한 최대, 평균수고, 평균 수관고를 추정한다. 현장에서 실측한 검증데이터와 비교한 결과 개별 수목은 76.6%의 정확도로 탐지되었으며 개별수고는 전체 수종의 경우 1.91m, 침엽수종에 대해서는 0.75m의 RMSE로 추정되었다. 반면 수목고도모델을 이용하여 추정된 평균수고는 약 1~2m의 RMSE를 보였으며, 히스토그램을 이용하여 추정된 평균수고는 약 0.6m 과소 추정되었다. 정확하고 다양한 산림정보 추출을 위해 수종 및 추정인자에 따라 적합한 상호보완적인 방법을 선택하고 융합하는 것이 필요하다.
본 연구에서는 연속된 비디오 프레임을 대상으로 움직임을 검출하고, 이에 따른 움직임 벡터를 이용하여 카메라를 좌우 상하로 제어함으로써 이동 객체 중심의 비디오 프레임을 지속적으로 확보할 수 있는 웹 기반의 이동 객체 추적방법을 제안한다. 비디오 스트림에서 두 프레임간 일정 간격의 격자점에서의 차분을 계산하고, 임계치 이상의 차분을 갖는 격자점들에 대한 수평 및 수직 투영 히스토그램을 이용하여 움직임의 방향과 거리를 결정한다. 이 방향과 거리 정보를 이용하여 RCM을 제어함으로써 이동 객체의 움직임 영역이 비디오 스트림의 중앙에 위치하도록 한다. 실험 결과, 움직임이 있는 부분이 비디오 프레임의 중앙에 위치하는 것을 확인할 수 있었으며, 웹상의 서버/클라이언트 방식으로 구현함으로써 인터넷을 이용하여 원격의 클라이언트가 비디오 스트림을 모니터할 수 있었다.
본 논문에서는 새로운 변환 기법인 셀룰라 오토마타 변환을 이용한 워터마킹 방법과 기존의 DWT를 이용한 방법을 비교한다. 이 두 방법 모두 서로 상반되는 임의의 패턴 정보를 사용하여 워터마크 정보를 영상에 삽입한다. 셀룰라 오토마타 변환은 DWT와 달리 더 많은 정보 즉, 룰 번호, 초기 값, 격자 크기 등 다양한 초기값을 이용하여 기저함수를 생성하여 변환한다. DWT와 셀룰라 오토마타 변환을 이용하여 변환된 영상의 계수를 분석 및 비교한 후 워터마킹 성능을 비교한다. 모의실험에서는 워터마크 정보가 삽입된 영상에 대한 PSNR 및 정규화 상관계수를 이용하여 원영상과의 가시적인 동일성과 다양한 외부 공격에 대한 강인성을 비교한다. 셀룰라 오토마타 변환을 이용한 워터마킹 방법이 DWT를 이용한 방법보다 JPEG 압축, 미디언 필터, 크기 변환, 잘라내기 및 히스토그램 평활화 등 대부분의 공격에 대하여 강인함을 보여준다.
최근 디지털 사진의 보급으로 인해, 일반 사람들 또한 한번에 수백장의 사진을 촬영하는 일이 많아졌고 최근에 사진 관리에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 대부분의 사진 관리에 사용되는 썸네일 기반의 순차적인 격자 인터페이스는 사진의 한가지 특성에 따라 각 사진을 정렬하는 방식을 사용한다. 이러한 방식은 사용자가 많은 수의 사진을 관리하기에는 많은 스크롤링과 클릭을 요구하게 되므로 많은 시간과 집중력이 요구된다. 본 논문에서는, 색상 유사도와 촬영 시각을 이용하여, 각 사진을 클러스터링하고 촬영 시각의 흐름에 따라 배열하는 인터페이스를 제안한다. 제안한 인터페이스는 사진의 촬영시각에 따라 먼저 각 사진들을 클러스터링하고 한번 분류된 클러스터 사진들은 서로 유사한 색상의 사진들끼리 2차로 재분류한다. 이 때 사용한 2차 클러스터링 방법은 구간 그래프의 최대 클리크 찾기 찾기 알고리즘을 이용한 방법으로 25가지 색상의 히스토그램을 비교한다. 분류된 사진들은 클러스터의 순서에 따라 연속적으로 각 클러스터들을 배치한다. 제안한 클러스터링 기능과 사진 배치 인터페이스를 평가하기 위해서, 설문조사 기반의 사용자 평가를 수행하였다.
정위적 방사선 수술은 한 번에 두 개내 병소에는 고선량의 방사선을 조사하면서, 주위 정상조직에는 최소한의 방사선이 조사되도록 시술하는 치료기법이다. 본 연구는 정위적 방사선 수술시 자동적 치료계획을 수행하기 위하여, 선형가속기와 감마나이프의 다수의 회전중심점을 이용하는 치료계획에 대한 물리적 격자구조에 기반한 새로운 방법을 개발하였다. 최적의 방사선 수술계획은 많은 빔관련 변수들의 조합으로서 만들어진다. 본 연구에서는 선형가속기와 감마나이프 수술시 빔 측면도의 50% 수준에서의 선량분포가 콜리메이터/헬멧의 구멍 크기와 일치하는 점을 이용하여 하나의 회전중심점을 중심으로 선량분포를 구형으로 모델화시켰다. 그리고, 다수의 회전중심점들은 병소내 위치와 크기를 고려한 정육면체 구조와 1×1×1 ㎣의 체적소 단위의 계산에 의해 자동적으로 배치시켰다. 이 기법에 의한 치료계획 방법은 선량체적히스토그램, 선량의 일치성, 선량의 균질성의 병소내 선량분포로서 평가되었다. 그 결과, 새로운 기법은 불규칙한 병소들에 대하여 프로그램 시스템에 의해 빠르게 다수의 회전중심점들을 배치시켰다. 또한, RTOG의 권고사항에 언급된 병소내 선량분포의 일치성, 균질성이 기준을 잘 만족하였고, 병소들은 50% 이상의 등선량 곡선 내에 포함되었다. 이와 같은 성과는 불규칙하게 형성된 병소와 선형가속기나 감마나이프와 같은 다른 치료 장치 기법들에서 특별한 제약없이 보편적으로 적용이 될 수 있을 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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