디지털 영상에서 그림자는 영산 분석에 부정적인 영향을 미칠 수 있기 때문에 효과적으로 이동물체 검출 및 추적을 위해서는 그림자 제거가 필수적인 전처리 과정이다. 본 논문에서는 색도 영상, 밝기 변화 및 이동물체의 그림자 방향 특성을 이용해 그림자를 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 방법은 크게 두 단계로 구성이 되며, 첫 번째 단계로 현재 영상의 색도와 밝기 변화를 이용해 그림자 후보 영역을 제거하고, 두 번째 단계에서 이동물체의 최하위 화소 위치를 구하여그림자의 방향에 해당하는 그림자를 제거하였다. 그림자는 이동물체의 아래 영역에 위치하기 때문에 이동물체의 최하위 화소와 그림자의 방향을 알면 그림자를 제거할 수 있다. 실험 결과, 실제 이동물체 영역과 그림자 영역의 분리가 효과적으로 이루어졌으며, 이동물체 검출 및 추적 성능이 향상되었다.
본 논문에서는 HSV 색 공간을 이용한 야간 차량의 검출 시스템을 제안한다. 주정차 감시등 도로변에서 자동차를 감시하는 경우 자동차 번호판 추출하는 것이 중요하다. 일반적으로 번호판 추출을 위해서는 원거리에서 자동차 검출후 Pan-Tilt-Zoom 카메라로 자동차를 일정한 크기로 확대한 영상을 획득하여 번호판을 추출한다. 그리고 자동차 검출 및 추적을 위해 Mean-Shift 혹은 Optical Flow 알고리듬이 많이 이용되고 있다. 그러나 이러한 알고리즘은 주간에는 성공적으로 자동차를 검출 및 추적 할수 있었으나 야간에는 검출 및 추적에 어려움이 있었다. 그래서 본 논문에서는 입력 영상을 HSV 색 공간으로 변환하면 자동차의 전조등 혹은 후미등의 위치가 두드러지게 나타나는 것을 이용하여 자동차의 위치를 검출하였다. 실험 결과 정면 차량의 경우 93.9%, 후면 차량의 경우 97.7%의 차량을 검출하여 제안된 방법이 야간 차량 검출에 효율적임을 증명하였다.
최근 LCD TV와 같은 순차 주사형 디스플레이의 보급에 따라 HDTV등의 전송에 사용된 비월 주사 영상을 순차 주사 영상으로 변환하는 기존의 디인터레이싱 기술에 대한 화질 개선 요구가 커지고 있다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠에 따른 움직임 정보의 통계값을 계산하여 영상 콘텐츠의 종류별로 미리 설정된 임계값에 따라 공간적, 시간적 디인터레이싱 방법을 선택적으로 적용하는 움직임 적응형 디인터레이싱 기법을 제안한다. 또한 공간적 디인터레이싱의 화질을 개선하기 위하여 소벨 연산을 이용하여 수직 에지와 수평 에지의 비율에 따라 M-ELA 방법과 DOI 방법을 선택적으로 사용하는 개선된 공간적 디인터레이싱 방법을 제안한다. 다양한 실험 영상에 대한 객관적, 주관적 평가를 통하여 제안한 방법이 기존의 디인터레이싱 방법에 비해 우수한 화질을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 블루투스 기기간 전송되는 데이터에 대한 보안성을 향상시키기 위하여 인증과정에서의 PIN 코드를 특정 피코넷을 구성하는 블루투스 기기틀에 동일하게 부여하였다. 블루투스 피코넷의 구현을 위하여 블루투tm 기기들에 고유의 ID를 부여하고 기기간 데이터 포맷을 달리한 통신 알고리즘을 설계하였고, uCOS-II RTOS 기반의 ARM프로세서를 사용한 임베디드 하드웨어 모듈을 구현하였다. 여기서는 block 인수글 갖는 함수들을 nonblocking 화하고 커널을 간소화함으로써 CPU 의 효율을 약 30 % 정도 향상시켜 전체 피코넷의 효율을 증대시킴으고써 access point로 사용이 가능하도록 하였으며, 채널 상태에 따라 효과적으로 패킷을 선택함으고써 최대 10 frames의 영상신호 전송 및 음성신호 전송을 가능하게 하였다. 상기의 과정을 통하여 블루투스 피코넷을 제어하기 위한 운영 프로그램을 설계하여 영상 및 음성 그리고 데이터의 처리가 수행됨을 보였고, 이로써 블루투스 기술을 이용한 원격제어 시스템의 상용화 가능성을 제시하였다.
최근의 유비쿼터스 미디어의 오디오/ 비디오 기술의 발전은 미디어 화면사이즈와 같은 외형적 특성의 다양화를 가져왔고, 이런 새로운 시청환경은 시청자의 매개 커뮤니케이션 경험을 바꿀 수 있게 되었다. 이에 따라 최근 미디어효과 연구 분야에서는 미디어 자체의 외형적 특성에 대한 관심이 증가되고 있다. 이런 관점에서 본 연구는 유비쿼터스 환경의 DMB폰(2.1인치), PMP(4.3인치), PC모니터(19인치)가 지니는 서로 다른 화면사이즈 특성이 시청자의 화면내용에 대한 기억과 감동에 어떤 영향을 미치는지 실험연구를 통해 고찰한 것이다. 검증결과 화면사이즈가 시청자의 기억과 감동에 미치는 효과는 유의미했고, 큰 화면을 지닌 미디어일수록 시청한 콘텐츠에 대한 화면정보에 대한 기억 및 콘텐츠에 대한 감동에 있어서 더 유리하게 작용하는 것으로 나타났다.
디지털 기술의 발달과 함께 색 정보를 획득하고 색 정보를 다양한 콘텐츠와 결합하여 활용할 수 있는 새로운 방법들이 등장하고 있다. 색은 이미지의 요소로서 이미지와 관련된 정보를 주거나 우리의 감성에 영향을 준다. 또한, 색 자극에 의한 감성의 변화나 감각의 변화는 인지 기능에 변화를 가져온다. 본 연구는 인지 기능에 있어서 사용자의 감성에 따른 색 오버레이의 효과에 대해 조사한다. 이 목적에 따라, 20대 성인 남녀 각각 10명을 대상으로 영상을 이용하여 긍정적인 감정과 부정적인 감정을 유도 한 후에 적색/주황색/녹색 오버레이를 적용했을 때의 문제 풀이 능력을 테스트 하였다. 실험 분석 결과 긍정적인 감정 상태에서는 적색이 문제 풀이 능력을 저하시켰고, 부정적인 감정 상태에서는 녹색이 문제풀이 능력을 향상 시켰다. 또한, 색 오버레이 적용애 따른 초기 감정 상태가 인지에 주는 영향을 분석한 결과, 색 오버레이 적용시에는 초기 감정 상태에 따른 차이가 발생하지 않는 반면, 색 오버레이 미적용시에는 긍정적 감정 상태에서 언어 인지 능력이 통계적으로 유의미하게 부정적인 감정 상태에서 보다 향상됨을 보였다.
음식은 그것을 둘러싼 조리법과 문화적 감수성, 베풀고-나누는 관계를 통해 내러티브를 확장하는 문화텍스트로 기능한다. 이 연구는 식당을 매개로 한 한일 영상텍스트인 <윤식당>과 <카모메식당>의 특징을 사이공간과 젠더를 중심으로 살펴보고, 한일 영상문화 텍스트의 보편성과 특수성을 살펴보는 데 목표가 있다. 사이공간의 입장에서 영화 <카모메 식당>이 현실의 세계를 허구적으로 재현했다면 예능 <윤식당>은 허구적 세계를 현실적으로 재현함으로써 차별성을 보이지만, 보편적으로는 하이퍼리얼리티를 창조한 것을 알 수 있다. 둘째, 젠더의 차원에서 두 영상은 성역할의 해체가 역설적으로 상품이 되는 보편성을 제시한다. 다만 윤식당의 경우 젠더평등의 양상을 좀 더 구체적으로 제시했다는 데서 차별성을 갖는다.
본 논문에서는 영상 내의 움직임은 시간 공간적으로 높은 상관관계를 가지는 특성을 고려하여 움직임 추정을 실행하는 블록을 참조 프레임과의 상관관계에 따라 평균 움직임 블록(AMB)과 부분 움직임 블록(LMB)으로 구분한다. 수정된 고속 탐색 패턴을 통해 적은 연산량을 가지며 블록의 구분, 하위 블록 사용 및 정합도 계산 시 인접 블록을 포함하는 블록 확장(BE)으로 움직임 추정의 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해서 제안된 알고리즘이 평균적으로 전역 탐색의 7.5%의 연산량으로 전역 탐색 보다 0.5dB, 다이아몬드 탐색 에서 보다 1.7dB의 화질의 향상을 가져오는 것을 확인 하였다. 제안한 알고리즘은 영상 압축이나 프레임률 변환(FRC)에 적용 가능하다.
본 논문은 자동으로 분류된 음악 신호의 감정을 기반으로 하는 음악 검색 의 성능을 분석하였다. 음성, 영상 등의 다른 미디어 신호와 마찬가지로 음악은 인간에게 특정한 감정을 불러일으킬 수 있다. 이러한 감정은 사람들이 음악을 검색할 때 중요한 고려요소가 될 수 있다. 그렇지만 아직까지 음악의 감정을 직접 인식하여 음악 검색을 수행하고 성능을 검증한 경우는 거의 없었다. 본 논문에서는 음악 감정을 표현하는 주요한 세 축인 유발성, 활성, 긴장 과 기본 5대 감정인 행복, 슬픔, 위안, 분노, 불안의 정도를 구하고, 그 값들의 유사도를 기반으로 음악 검색을 수행하였다. 장르와 가수 데이터셋에서 실험을 수행하였다. 제안된 감정 기반 음악 검색 성능은 기존의 특징 기반 방법의 성능에 대비해서 최대 75 % 수준의 검색 정확도를 보였다. 또한 특징 기반 방법을 제안된 감정 기반 방법과 병합할 경우 최대 14 % 검색 성능 향상을 이룰 수 있었다.
차선검출시스템은 지능형 차량 시스템의 중요한 요소이다. 차선검출 시, 주변 환경과 날씨의 변화 때문에 차선검출은 다양한 어려움에 직면하게 된다. 본 논문에서는 차선검출 및 추적을 위해 다양한 환경에서도 안정적으로 동작하는 간단하면서 효율적인 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 차선을 추적하고 차선의 기울기를 수정하기 위해 확률적 허프 변환(Probabilistic Hough Transform, PHT)과 최소자승법(Least-square method, LSM)를 이용한다. 일반적으로 차량의 내부에 설치된 카메라로부터 획득된 영상은 영상의 하단부분에서 차선이 비교적 뚜렷이 나타나고, 주변의 간섭을 적게 받는다는 가정 하에 제안된 방법에서는 차선검출 및 추적의 효율성을 증대시키기 위해 영상의 하단부분에 관심의 대상이 되는 두 개의 영역을 설정한다. 제안된 방법의 효율성을 입증하기 위해 정지영상과 비디오영상을 사용하여 실험하였고, 실험결과 제안된 방법이 강건하고, 신뢰성있는 결과를 얻었음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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