본 논문은 비디오의 시간적 화질 향상을 위한 새로운 프레임율 증가 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 계층적 움직임 추정 시에 탐색범위를 적응적으로 변환하는 방법을 이용하며, 움직임 보상 시 보간되지 않은 부분에 한하여 양방향 움직임 추정 및 보상과 선형 보간법을 수행한다. 부정확한 움직임 벡터 추정으로 인한 오류를 방지하기 위하여 신뢰도를 기반으로 탐색범위를 적응적으로 조절하며, 움직임 추정에 대한 신뢰도를 높이기 위하여 분산이 높은 블록 순으로 움직임 추정을 수행한다. 또한, 보간되지 않은 영역에서 배경과 객체를 분리한 후 배경인 영역에서는 선형보간법을 수행하고, 객체로 추정된 영역에서는 양방향 움직임 추정 방법을 이용하여 보간한다. 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 원본 프레임과 제안한 알고리즘을 이용하여 보간한 프레임 사이의 PSNR을 측정하였다. 그 결과, 화질이 기존 알고리즘보다 약 2dB 정도 개선되었으며, 블록화 현상과 몽롱화 현상이 감소한 것을 확인할 수 있었다.
스테레오 카메라는 거리정보의 획득 이외에 대상의 부가적인 정보를 획득할 수 있는 장점이 있어 향후 지능 로봇 시스템에 필수적인 센서로 각광받고 있다. 하지만 건물의 벽면과 같이 대상 표면에 반복적인 무늬가 있는 영역, 질감도가 낮은 영역 등에서는 기존의 기법으로는 정합이 불가능하다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 2D 레이저 거리 측정기를 활용해 국소적으로 획득된 거리정보를 신뢰도 전파스테레오 정합 기법에 융합하여 정합 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 신뢰도 전파 스테레오 정합 기법의 국부-명백함수에 Quad-tree 기반 영상분할 정보를 참조하여 레이저 측정 정보를 추가하고, 영상의 과분할 정보를 참조하여 국부-적합성 함수를 계산한다. 제안한 기법을 모의 실험영상과 실영상에 적용한 결과 질감도가 낮은 영역에서도 부분적으로 거리정보를 획득할 수 있었으며, 영역분할 정보의 사용으로 깊이 정보의 불연속성이 유지되는 것을 관찰할 수 있었다.
도시철도 수요는 일반적으로 4단계 모형에 의해서 역별로 추정하는 경우에는 기존의 모형식으로는 한계를 가지고 있다. 기존의 모형은 행정동 기반으로 도시철도의 수요가 추정되기 때문에 도시철도의 공간적인 역세권의 특성을 반영하기 어렵다. 본 연구에서는 서울시 및 수도권의 역사를 대상으로 설문조사를 통하여 역세권의 공간적 범위별 수단선택의 행태를 분석하고, 모형개발을 위한 기초조사를 목적으로 한다. 본 연구에서는 국내 및 국외의 역세권 설정을 검토하고, 사례조사를 통한 역세권의 공간적 범위 연구, 공간적 범위에 따른 수단 선택 분석, 역세권의 사회, 경제지표의 자료를 토대로 역별 수요를 추정하는 방안이다. 이방안은 자료 수집과 분석에 많은 시간과 노력이 소요되므로 본 연구에서 설문조사한 역사를 대상으로 실적치와 모형치를 검증하는 것으로 한다. 본 연구의 추정결과 역세권을 500m,1000m로 구분하여 추정할 경우 역별 수요의 실적치와 모형치가 가장 근사한 결과를 나타내었다.
A lane detection based on a road model or feature all needs correct acquirement of information on the lane in an image. It is inefficient to implement a lane detection algorithm through the full range of an image when it is applied to a real road in real time because of the calculating time. This paper defines two (other proper terms including"modes") for detecting lanes on a road. First is searching mode that is searching the lane without any prior information of a road. Second is recognition mode, which is able to reduce the size and change the position of a searching range by predicting the position of a lane through the acquired information in a previous frame. It allows to extract accurately and efficiently the edge candidate points of a lane without any unnecessary searching. By means of inverse perspective transform which removes the perspective effect on the edge candidate points, we transform the edge candidate information in the Image Coordinate System(ICS) into the plan-view image in the World Coordinate System(WCS). We define a linear approximation filter and remove faulty edge candidate points by using it. This paper aims at approximating more correctly the lane of an actual road by applying the least-mean square method with the fault-removed edge information for curve fitting.e fitting.
알려지지 않은 실내에서 인간형 로봇의 이동경로 생성을 위해서는 주변 장애물의 형태를 정확히 인식하여 이에 적합한 로봇 움직임을 만들어야 한다. 이 때, 인식된 장애물의 형태에 따라 로봇이 접촉없이 통과할 수 있고, 발과 접촉하여 통과할 수도 있으며, 회피할 수도 있다. 이를 위해 장애물이 어떤 형태를 갖고 있는지를 분류하여 로봇의 이동경로를 생성할 때 활용 가능한 장애물 인식 및 분류 방법을 제안한다. 특히 장애물 형태를 정확히 인식하기 위한 기존 알고리즘은 많은 계산량으로 실시간 활용에 어려움이 있으며, 불필요한 장애물도 함께 추출하기 때문에 연산자원의 낭비가 불가피하다. 본 연구에서는 장애물 인식의 계산량을 줄이기 위해 장애물의 영역을 분류한 후 정확한 형상이 필요한 장애물에 한해 크기 및 형태를 추출하도록 알고리즘의 적용 범위를 제한하여 계산량을 줄이는 방법을 제안한다.
본 논문은 MPEG4 SNHC의 얼굴 모델 인코딩을 구현하기 위하여 연속된 2차원 영상으로부터 얼굴영역을 검출하고, 얼굴의 특징데이터들을 추출한 후, 얼굴의 3차원 모양 및 움직임 정보를 복원하는 알고리즘과 결과를 제시한다. 얼굴 영역 검출을 위해서 영상의 거리, 피부색상, 움직임 색상정보등을 융합시킨 멀티모달합성의 방법이 사용되었다. 결정된 얼굴영역에서는 MPEG4의 FDP(Face Definition Parameter) 에서 제시된 특징점 위치중 23개의 주요 얼굴 특징점을 추출하며 추출성능을 향상시키기 위하여 GSCD(Generalized Skin Color Distribution), BWCD(Black and White Color Distribution)등의 움직임색상 변환기법과 형태연산 방법이 제시되었다. 추출된 2차원 얼팔 특징점들로부터 얼굴의 3차원 모양, 움직임 정보를 복원하기 위하여 준원근 카메라 모델을 적용하여 SVD(Singular Value Decomposition)에 의한 인수분해연산을 수행하였다. 본 논문에서 제시된 방법들의 성능을 객관적으로 평가하기 위하여 크기와 위치가 알려진 3차원 물체에 대해 실험을 행하였으며, 복원된 얼굴의 움직임 정보는 MPEG4 FAP(Face Animation Parameter)로 변환된 후, 인터넷상에서 확인이 가능한 가상얼굴모델에 인코딩되어 실제 얼굴파 일치하는 모습을 확인하였다.
As three-dimensional range scanners make large point clouds a more common initial representation of real world objects, a need arises for algorithms that can efficiently process point sets. In this paper, we present a method for extracting smooth surfaces from dense point clouds. Given an unorganized set of points in space as input, our algorithm first uses principal component analysis to estimate the surface variation at each point. After defining conditions for determining the geometric compatibility of a point and a surface, we examine the points in order of increasing surface variation to find points whose neighborhoods can be closely approximated by a single surface. These neighborhoods become seed regions for region growing. The region growing step clusters points that are geometrically compatible with the approximating surface and refines the surface as the region grows to obtain the best approximation of the largest number of points. When no more points can be added to a region, the algorithm stores the extracted surface. Our algorithm works quickly with little user interaction and requires a fraction of the memory needed for a standard mesh data structure. To demonstrate its usefulness, we show results on large point clouds acquired from real-world objects.
The Purposes of this study were to segment Chinese consumers by clothing Purchase motive, and then to analyze and compare the clothing purchasing behavior among the segmented groups. The subjects were 655 career women of middle and high class in their 20's and 30's living in Benjing, Shanghai, Shenzhen, and Changchun. A total of 655 questionnaires were analyzed by using frequency, mean, factor analysis, ANOVA, Duncan's multiple range test, cluster analysis, and X^2 _ test. The results were as follows: 1. Chinese consumers were segmented into clothing high-involvement group, fashion pursuing group, practicality pursuing group, and characterless group. 2. The clothing purchase behavior variables such as purchasing motive, using informants, clothing selection standards, store selection standards, purchasing place, satisfaction after purchasing clothes, price of purchase, shopping time, shopping companion, and paying method were significantly different among the 4 segmented groups. 3. The demographic variables such as a city, marriage, total monthly income, and average monthly expenditure on clothing were significantly different among the 4 segmented groups.
Nowadays, sports and outdoor market has been popular and expanding since the implementation of the five-day workweek and change of lifestyle. Outdoor clothing considered exclusive property of the middle-aged individuals in the past. Recently there is a drift towards having outdoor looking at the age of 10-20. The purpose of this study was to analyze the features of purchasing behaviors and demographics by each groups targeting middle school and high school students. The study was conducted with questionnaires towards people who live in the city of Busan and who have experiences of buying outdoor clothing. Data analysis was conducted via SPSS 18.0 with factor analysis, cluster analysis, ANOVA, cross tabulation, frequency analysis and Duncan's multiple range test. The results showed that there were five factors sought for outdoor wear benefits: Individuality/Fashion, Brand, Attractive appearance, Economic value, Comfort/Functional. Cluster analysis showed that there were four groups of outdoor wear benefits sought. Overall, the four groups were different in regard to purchasing behaviors and demographics. Based upon the results mentioned above, this study summarizes the key features of each group and can provide applicable suggestion for conducting strategic marketing activities.
본 논문에서는 IMT-2000 시스템에 응용될 수 있는 새로운 구조의 광대역 단일 패치 안테나를 제안하였다. 이 안테나는 사각형 금속 패치의 두 방사 모서리에 역시 사각형의 스티브가 각각 연결되어 있는 작고 간결한 구조이면서도 IMT-2000에 할당된 주파수 대역을 포함하는 광대역 특성을 나타내었다. 세그멘테이션 방법과 공동 모델을 함께 사용하여 안테나의 특성을 이론적으로 해석하였고, 실험 결과를 통해 비교.분석하였다. 제안된 구조로 제작된 안테나의 대역폭은 정재파비(VSWR) 2.0 이하를 기준으로 할 때, 230 MHz(11.9%)로 측정되었으며, 스티브가 달려 있지 않은 사각형 패치 안테나(4.5%)에 비해 대역폭이 2.65배만큼 넓어졌음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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