본 논문에서는 유방 초음파 볼륨영상에서 진단하고자 하는 종양 영역을 율왜곡 기반(rate-distortion based) 시드영역 확장 법으로 분할하는 알고리듬을 제안한다. 제안된 분할법에서는 율은 윤곽의 거친 정도를 나타내고 왜곡은 영역의 동질성 정도를 나타내는데, 흉부 종양 볼륨으로부터 획득한 2차원 단면 영상에서 설정된 초기 시드영역에서 시작하여 이러한 율과 왜곡을 동시에 최소화하는 주위영역 중 하나씩 시드영역으로 병합한다. 이러한 병합은 시드영역의 윤곽 화소당 평균 율왜곡 비용이 최대가 될 때까지 반복적으로 수행한다. 이렇게 함으로써 최종 시드영역은 동질성이 잘 유지되고 부드러운 윤곽을 갖게 된다. 마지막으로 모든 단면 영상에 있는 최종 시드영역의 윤곽들을 이용하여 3차원 흉부 종양을 추출한다. 실험 결과, 제안한 방법이 초음파 데이터에 대하여 평균 에러율이 약 4% 미만으로 나타났다.
The rapid growth of internet users and faster network speed are driving the new ICT services. ICT Technology has improved our way of thinking and style of life, but it has created security problems such as malware, ransomware, and so on. Therefore, we should research against the increase of malware and the emergence of malicious code. For this, it is necessary to accurately and quickly detect and classify malware family. In this paper, we analyzed and classified visualization technology, which is a preprocessing technology used for deep learning-based malware classification. The first method is to convert each byte into one pixel of the image to produce a grayscale image. The second method is to convert 2bytes of the binary to create a pair of coordinates. The third method is the method using LSH. We proposed improving the technique of using the entire existing malicious code file for visualization, extracting only the areas where important information is expected to exist and then visualizing it. As a result of experimenting in the method we proposed, it shows that selecting and visualizing important information and then classifying it, rather than containing all the information in malicious code, can produce better learning results.
2014년 현재 한국항공우주연구원에서는 아리랑 위성 2호와 3호 등 총 2기의 고해상도 광학위성을 운용 중이다. 특히 아리랑 위성 3호는 동일궤도 스테레오 영상 취득이 가능하기 때문에 목표 지역의 3차원 정보추출에 유리한 기능을 가지고 있으나, 위성운영의 특수성 및 영상 취득 효율 등의 이유로 특별한 경우를 제외하고는 주로 단영상 획득을 주로 수행한다. 따라서 본 연구에서는 아리랑 2호와 3호의 이종 영상 조합으로 관심 대상지에 대한 3차원 공간정보를 취득할 수 있도록 단일 영상 조합에 기반한 입체 기하를 분석하고 에피폴라 영상을 생성하여 그 품질을 확인하였다. 분석은 RPCs(Rational Polynomial Coefficients)에 기반한 piecewise기법을 이용하여 진행되었고, 2차원 포물선 형태의 에피폴라 커브 및 3차 다항식에 기반한 에피폴라 영상 변환이 필요함을 알 수 있었다. 최종적으로 생성된 에피폴라 영상은 영상 전반에 걸쳐 종시차가 1화소로 최소화될 수 있었으며 두 영상간의 해상도 또한 정규화 되어 3차원 디스플레이 및 디지타이징에 활용될 수 있다.
본 논문에서는 비교정 상태의 스테레오 입력영상에 영상보정 알고리즘을 적용한 새로운 중간시점 영상합성 기법을 제시하고 그 성능을 분석하였다. 제시된 방법에서는 먼저, 좌, 우 스테레오 영상의 각 화소 간들에 대한 유사도 및 모서리 검출을 통해 특징점을 추출한 다음, 이들 특징점을 이용하여 스테레오 영상간의 움직임 벡터와 에피폴라 선을 검출하였다. 그리고 스테레오 영상간의 수평선을 일치시킴으로써 좌, 우 스테레오 영상을 보정하고 최적으로 적응적 변위추정 기법을 이용하여 최적화된 중간시점 영상을 합성하였다. CCETT의 'Man' 영상과 스테레오 카메라를 사용하여 촬영한 '사람' 및 '자동차' 영상을 사용한 중간영상 합성 실험결과 본 논문에서 제안된 보정기법으로 교정된 스테레오 영상의 경우가 비교정 상태에 비해 'Man' 영상은 3.6㏈, '사람' 및 '자동차' 영상은 2.59㏈, 1.47㏈의 PSNR이 각각 개선됨이 분석됨으로써 본 논문에서 새로이 제시한 스테레오 영상 보정 알고리즘 기반의 중간시점 영상합성 기법의 실질적 응용 가능성을 제시하였다.
수치표면모형은 어떤 지역 표면의 고도를 표현하는 수치모형이다 이것은 항공사진으로부터 정사영상생성을 생성하는데 필수적인 것이며, 최근에는 항공사진에서 건물과 같은 인공구조물의 추출에도 자주 응용되고 있다 영상정합기술을 사용하면 수치표면모형을 자동적으로 생성할 수 있다. 이 연구에서는 건물지역에 대하여 수치표면모형을 자동적으로 생성하는데 적용할 수 있는 영상정합 방법을 제안하였다. 제안된 정합방법은 중복촬영된 항공사진상에서 공액점과 공액선을 찾아낸다. 공액점을 탐지하는데 있어서는 화소 값간의 상관계수뿐만 아니라 공액점쌍일가능성이 있는 것들간의 위치관계도 비교된다. 공액선 탐지에 있어서는 선 측면의 컬러 속성값, 선의 모양, 인접하는 점 및 선들간의 위치관계, 그리고 선들간의 연결관계가 비교된다. 제안된 정합방법은 건물지역을 포함하는 대상지역의 수치표면모형 자동생성에 유용할 것으로 생각된다.
3차원 모델링을 위한 방법 중 서로 다른 위치에서 획득한 두 영상으로부터 3차원 거리 정보를 추출하는 스테레오 영상 기법은 매우 유용한 방법이다. 일반적으로 2D 스테레오 영상으로부터 3차원 모델을 생성하기 위해서는 좌측 영상과 우측 영상의 일치하는 화소를 찾는 정합 과정에 의한 변위 추정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 스테레오 영상의 변위 추정 문제를 해결하기 위해 기존 방법들의 장단점을 고려하여 변위의 정확성과 시간상의 효율성을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 빠른 수행을 위하여 먼저 스테레오 영상에 대하여 웨이블릿 변환을 수행하고 특징점 정합을 통하여 영상에서 기준이 될만한 기준점을 설정한다. 이 기준점은 95% 이상의 매칭 확률을 가지고 있는 점으로 이러한 기준점에 기초하여 영역 기반 방법의 조밀한 변위 추정을 위한 가변 블록 탐색창의 크기 결정과 오정합을 막기 위한 ordering constraint가 적용된다. 이렇게 하여 빠른 수행 시간안에 변위를 추정할 수 있었고, 영역 기반 방법의 문제점이었던 일정 크기의 윈도우를 일률적으로 적용하기 때문에 나타나는 폐색 영역의 문제나 반복 패턴으로 인한 오차를 해결할 수 있었다.
성폭력은 강간, 강제 추행, 성희롱, 도촬 등 상대방의 의사에 반하여 성적 자기 결정권을 침해하는 모든 신체적 정신적 폭력을 말한다. 남성이 가해자이고 여성이 피해자인 경우가 많은 범죄 행위 중 하나이다. 그 중에서 성폭력의 하나인 성추행은 강제추행을 뜻한다. 본 논문에서는 승강기 내에서 여성의 성 추행 사건을 평균 명암 측정을 통하여 추출하도록 한다. 각 픽셀은 RGB의 3개의 컬러 구성요소를 가질 경우의 컬러 프레임을 고려했다. 현재 프레임과 다음 프레임 사이의 절대 차이의 평균은 현재 프레임과 이전 프레임 사이의 절대 차이로 나눠진다. 하지만, 이전 장면 전환 쌍 사이에 차이가 있다면 장면 전환 검출 나타내는 불연속 값이 상대적으로 작을 수 있다. 따라서 식을 재정의 하여 사용하고 재정의 한 알고리즘이 훨씬 더 우수함을 실험을 통해 알 수 있다.
본 논문에서는 다시점 영상에서 영상의 특성을 고려하여 효율적으로 미세 변이를 추정하고 중간 시점 영상을 합성하는 알고리듬을 제안하며 이를 모의 실험을 통해 검증한다. 제안한 방법은 영역분할 양방향 화소정합을 통해 변이 추정의 수행 속도를 향상시키는 동시에 신뢰도를 높이며, 적절한 비용함수의 제안과 유사 영역에 대한 정합 창 확장 알고리듬, 변이 평활화와 불확실 영역 변이 할당 알고리듬을 통해 잘못 할당된 변이와 불확실 영역을 제거함으로서 변이의 신뢰도를 더욱 높일 수 있다. 이렇게 추정된 변이는 다시점 영상의 중간 시점 영상 합성을 위해 사용된다. 제안된 방식을 통해 기존의 방식들보다 더욱 안정적인 변이 정보를 얻을 수 있었고, 합성된 중간 시점 영상도 객관적으로나 주관적으로나 더욱 좋은 결과를 보였으며, 또한 전체적인 수행 시간도 줄어들어 더 효율적인 알고리듬임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 스테레오 영상으로부터 중간 시점 영상을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 사람이 3차원 영상을 자연스럽게 인지하기 위해서는 다시점의 영상이 필요하다. 이를 위해 많은 수의 카메라를 이용하면 시스템이 복잡하고 커지며 전송량도 문제가 된다. 따라서 송신측에서 스테레오 영상만을 촬영하여 송신하고, 수신측에서 여러 장의 중간 시점 영상을 생성하는 방법을 생각할 수 있다. 제안하는 방법은 스테레오 영상간의 시차에 따른 화소의 차로 표현되는 시차공간영상을 생성한다. 시차공간영상을 이용하여 최적의 시차 경로를 탐색하여 시차 지도를 만든다. 최종적으로 정합이 이루어지지 않은 가려짐 영역을 처리한 후에 중간 시점의 영상을 생성한다. 제안한 방법으로 생성한 영상은 30 dB PSNR 이상의 결과를 얻었다.
최근 이미지를 사용한 가상착용기술 (Virtual try-on: VTON)에 대한 일련의 연구들이 발표되었다. 이에 의상과 사용자 이미지를 사용한 대표적 방식 (SCMM 기반의 비-딥러닝 방식, 딥러닝 기반 VITON 과 CP-VITON)에 대해 인물의 자세 및 체형, 의상의 가려짐 정도, 의상의 특성 등에 따라 분석한 연구가 보고되었다. 본 논문에서는 이중 가장 좋은 성능을 보이는 CP-VTON의 문제점을 살펴보고 이에 따른 해결책을 제시한다. 구체적으로 대상인물의 분할 표현 문제, 교체 대상이 아닌 영역이 유지되지 못하는 문제, 합성 마스크 생성네트워크의 학습에 사용되는 비용함수 문제, 합성 네트워크의 마스크 문제를 지적하고 이를 개선하는 알고리즘을 제안하였다. 그 결과 SSIM 등에서 5%내외의 주관적으로는 상당한 개선을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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