디지털 워터마킹을 위하여 강인성, 연성 등 특징을 갖는 다양한 기술들의 개발이 완료된 상태이다. 그러나 원본 콘텐츠의 품질을 중요시하는 분야에서 가역 워터마킹 기술에 대한 필요성이 증가하고 있다. 현재 다양한 분야에서 가역 워터마킹의 기술에 대한 다양한 연구 개발이 진행 중이며, 본 논문에서는 아직 많은 연구들이 이루어지지 않은 의료영상에 대한 가역 워터마킹에 대해 연구한다. 본 연구팀이 보유하고 있는 추정 오차 확장 및 오류 예측 보정을 통한 다양한 고용량 가역 워터마킹 기술들을 의료영상에 변형하여 적용함으로서 삽입용량과 영상품질을 측정하였다. 이에 따르면 차이값 추정 오차가 적은 보간 기술을 사용한 방법이 삽입용량 대비 PSNR이 좋은 성능을 보여주었다.
최근 뇌-컴퓨터 인터페이스 분야에서는 뇌파 신호를 이용한 운동 심상 분류 연구가 활발히 이루어지고 있다. 뇌파는 개인별 차이가 큰 생체 신호로, 사용자에 독립적인 경우 추론이 어려워지는 문제가 있어 운동 심상 분류에서는 주로 피험자 종속적인 연구가 행해져 왔다. 본 논문에서는 컨볼루션 신경망 기반의 뇌파 분류 모델인 EEGNet 에 새로운 방식으로 개선한 Squeeze-and-Excitation block 을 적용해 피험자에 대해 독립적인 운동 심상 분류 성능을 향상시키는 방법을 제안하며, 제안한 Squeeze-and-Excitation block 을 적용한 모델이 기존 모델보다 높은 분류 성능을 보여주는 것을 실험적으로 확인하였다.
This research focuses on a network based data distribution and visualization system of Multi-functional Tran-port SATellite (MTSAT). Institute of Industrial Science (IIS) and Institute of Earthquake Research Institute (ERI) both at University of Tokyo have been receiving, processing, archiving and distributing of MTSAT imagery with a direct receiving of High Rate Information Transmit (HRIT) since October 2006. A software package, mtsatgeo, is developed including radiometric correction, geometric correction and spatial subset, and they are available on a web-based data distribution and processing service accessed at http://webgms.iis.u-tokyo.ac.jp/.
의료 영상은 원본 콘텐츠의 품질을 유지하는 것이 중요한 동시에 사생활 보호의 요구가 증가함에 따라서 가역 워터마킹 기술에 대한 필요성이 증가하고 있다. 기존의 가역 워터마킹 알고리즘은 의료 영상이 아닌 일반 영상에서는 고용량 고품질을 유지할 수 있으나 영상 전체에 왜곡을 야기한다. 따라서 촬영 대상물의 품질 유지가 중요한 의료 영상에 직접적으로 적용하기에는 부적합하다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 의료 영상의 촬영 대상물 영역의 영상 품질을 유지하며, 워터마크를 효율적으로 삽입할 수 있는 가역 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 먼저 대상물과 배경 영역을 분할하기 위한 알고리즘을 설계하고, 그 후에 분할된 대상물과 배경에 대해 추정오차 히스토그램에 기반하여 가역 워터마킹 기법을 적용한다. 대상물 영역에는 삽입 레벨을 낮게 설정하고, 배경 영역에 삽입 레벨을 높게 설정함으로써 대상물의 화질은 최소한으로 변형을 하며 효율적인 삽입이 가능하도록 하였다. 실험에서 다양한 의료 영상에 대하여 제안한 알고리즘을 기존 추정오차 히스토그램 기반 가역 워터마킹 기술과 삽입 용량 및 영상 품질에 대한 비교를 수행하였고, 그 결과 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 높은 영상 품질을 유지하면서 우수한 삽입 용량을 얻을 수 있었다.
디자이너는 디자인과정에서 디자인에 도움이 될만한 시각적 정보를 취득함으로서 이 정보를 활용해 새로운 대안을 창출해내고 있다. 이때 디자인할 제품과 직접적인 이미지를 활용하는 것이 보다 세련되고 멋있는 디자인이 될까 아니면 간접적인 이미지를 취득하는 것이 더 효과적일까\ulcorner 본 연구에서는 이와같은 목적으로 시각정보의 특성에 따른 디자인대안의 특성을 밝히고자 하였다. 이에 A집단에게는 시각정보로서 직접적인 이미지를 제시하여 시각적 심상을 형성하도록 조작하였고 B집단에게는 간접적인 이미지를 제시하였다. 그리고 이 두집단에게 전화기를 디자인하시오 라는 과제를 주었다. 이 두집단에서 행한 디자인은 차별성, 세련성이라는 척도로 이루어진 설문을 통해 C집단에 의해 평가되었다. 실험결과 차별성 및 세련성 모두 두 집단간의 통계적 차이가 유의미한 것으로 밝혀졌다. 그러나 세련성은 통계적 차이는 유의미했지만 연구가설과는 반대의 결과를 보였다. 이 두가지의 실험결과로 기존제품과 차별되는 디자인개발을 위해서는 간접적인 이미지가 효과적이며, 세련된 디자인이 되기 위해서는 디자이너의 인지적 집중이 중요한 것으로 밝혀졌다. 이러한 두 실험을 통해서 디자인 프로세스에서 새로운 유형의 디자인을 도출하기 위해서는 간접적인 이미지가, 새로운 스타일의 디자인을 도출하기 위해서는 직접적인 이미지가 효과적임을 제시한다.
기존의 위성 영상 분류를 위한 훈련 집합의 선택은 대부분 사용자가 직접 측량하 거나 지도로부터 얻어진 데이터를 이용하여 수작업을 통하여 얻는 것이 보통이다. 그러나 이러한 작업에는 시간과 비용이 많이 소요되며, 같은 지역 내에서도 사용하는 특징값의 변화가 다양하게 나타날 수 있다. 이러한 다양성은 신경망으로 하여금 분류 데이터에 대한 강인성은 줄 수 있으나, 학습 시간이 많이 소요되는 단점을 수반하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 훈련 집합의 선택시 먼저 분류 하고자 하는 지역의 대역별 밝기 분포를 조사하여 일정한 조건을 만족하는 화소들만을 훈련 집합으로 선택하는 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘을 사용하여 SPOT의 위성 으로부터 얻은 다중 분광 영상에 대해 훈련 집합을 선택하고 역전과 신경망에 의해 학습한 후 분류한 결과, 기존의 사용자에 의해 선택된 훈련 집합보다 수렴속도가 빠르고, 분류 성능이 놓은 결과를 보였다. 또한 밝기 정보의에 NDVI( NormalizelD Vegetation Index)와 텍스쳐 특징을 이용 함으로써 분류 성능이 개선됨을 확인하였다.
For daily life interaction with human, robots need the capability of encoding and storing cognitive information and retrieving it contextually. In this paper, spatiotemporal grounding of cognitive information for a language based cognitive system is presented. The cognitive information of the event occurred at a robot is described with a sentence, stored in a memory, and retrieved contextually. Each sentence is parsed, discriminated with the functional type of it, and analyzed with argument structure for connecting to cognitive information. With the proposed grounding, the cognitive information is encoded to sentence form and stored in sentence memory with object descriptor. Sentences are retrieved for answering questions of human by searching temporal information from the sentence memory and doing spatial reasoning in schematic imagery. An experiment shows the feasibility and efficiency of the spatiotemporal grounding for advanced service robot.
발사 이전에 OSMI 모의 복사량을 산출함은 실제로 관측할 자료를 추정하고, 자료처리를 위한 준비에 매우 유용하다. 1999년 발사예정인 다목적 실용위성의 탑재체 중의 하나인 OSMI 자료처리 시스템은 SeaWIFS 자료처리 시스템을 OSMI에 맞추어 재개발된 것이다. 모의 복사량 계산은 OSMI 센서의 파장대역 및 스캔방식, 다목적 실용위성의 궤도에 관한 정보가 고려되어야 한다. 본 연구에서는 대양에서의 OSMI 모의 복사량을 산출하기 위해 CZCS에서 관측한 엽록소를 다목적 실용위성이 관측한다는 가정을 하게 되었다. 궤도 예측에는 수정된 Brouwer-Lyddane 모델이, water-leaving 복사량을 산출하기 위해 CZCS 엽록소 농도가, OSMI가 관측할 대기에 의한 복사량 계산에는 여러 가지 복사모델이 이용되었다. OSMI의 412, 443, 490, 555, 765, 865nm 6가시광선 파장대역에서 모의 복사량을 산출하였다. 예상대로, 총 복사량 중 water-leaving 복사량은 아주 작으며 (10% 미만), 태양해면반사에 의한 영향은 태양 적위 근처에서 관측된다. 그러므로 대기보정은 총 복사량으로부터 엽록소 농도를 계산하는데 매우 중요하다. 태양해면반사에 의해 영향을 받는 자료는 사용할 수 없으므로 OSMI 임무 기간내에 지속적인 전구 해양관측을 위해서는 체계적인 자료수집 계획이 요구된다.
본 연구에서는 기존에 구축된 고해상도 항공영상을 이용한 영상변화 탐지과정에서 보다 정확도 높은 풍수해 정보를 추출하는 방법에 대해 연구하였다. 연구 대상지역은 2008년 국지성 호우로 인해 큰 피해를 입은 경상북도 봉화군의 춘양면 일대를 선정하였다. 연구에서 활용된 항공영상은 해상도 30cm의 피해 전 흑백영상과 40cm의 피해 후 칼라 영상을 사용하였다. 영상분석에 있어 전처리 단계로서 피해 전 후 영상의 해상도 차이나 시계열적인 차이로 인한 오차 보정을 위하여 노멀라이징과 대비강조, 이퀄라이징의 기법을 적용하여 오차를 최소화하였다. 피해규모는 피해 전 후 영상을 구성하는 각 화소의 밝기 값을 1:1로 비교하는 방식으로 산정하였으며, 이 과정에서 피해 전 후 화소 밝기의 차이 값을 설정하여 조사자가 원하는 피해규모를 추출할 수 있도록 임계치를 설정하였다. 최적의 영상처리 및 임계치 선정의 결과는 오차매트릭스를 이용하여 확인하였다. 본 연구의 결과는 피해정보 추출 과정에서 동일한 제원을 갖는 항공영상을 이용하여 신속한 자연재해로 인한 피해규모의 산출이 가능하도록 하였다. 아울러 피해 전 후 다중밴드 영상을 추가로 확보하여 활용한다면 보다 다양한 피해항목에 대한 적용이 가능할 것으로 판단되었다. 나아가 토지피복분류도나 지적도 등 다양한 주제도를 영상변화 탐지에 활용한다면 정량적인 피해규모의 산출도 가능할 것으로 사료된다.
Bhang, Kon-Joon;Schwartz, Franklin Walter;Park, Seok-Soon
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.173-176
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2008
Lake studies play an important role in water management, ecology, and other environmental issues. Typically, monitoring lake levels is the first step on the lake studies. However, for the Prairie Pothole Region (PPR) of North America having millions of small lakes and potholes, on-site measurement for lake levels is almost impossible with the conventional gage stations. Therefore, we employed Geographic Information System (GIS) and remote sensing approach with the Shuttle Radar Topography Mission data to extract lake levels. Several image processing techniques were used to extract lake levels for January, 2000 as a one-time snapshot which will be useful in historic lake level reconstruction. This study is associated with other remote sensing datasets such as Landsat imagery and Digital Orthophoto Quadrangle (DOQ). In this research, firstly, image processing techniques like FFT filtering, Lee-sigma, masking with Canny Edge Detector, and contouring were tested for lake level estimation. The semi-automated contouring technique was developed to accomplish the bulk processing for large amount of lakes in this region. Also, effectiveness of each method for bulk processing was evaluated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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