무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)는 저고도 비행으로 인해 고해상도 영상을 취득할 수 있으며, 수시촬영이 가능하여 지도제작에 있어 수시갱신이 가능하다. 이러한 이점으로 인해 무인항공기 영상을 이용한 대축척 수치지도 제작 가능성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 정밀한 수치지도는 디지털트윈이나 스마트시티의 기반 데이터로 활용될 수 있다. 정밀한 수치지도를 제작하기 위해서는 지상기준점을 이용한 정밀 센서모델링이 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는, 자체 개발한 정밀 센서모델링 알고리즘을 통해 무인항공기 영상의 기하모델을 수립하였다. 그리고 수치지도를 제작하여 대축척 수치도화 가능성을 평가하였다. 연구 데이터는 인천 간석동과 서울 여의도를 대상으로 영상 및 지상기준점을 취득하였다. 정밀 센서모델링 정확도 분석 결과, 두 지역에 대해서 체크 점 평균오차 3 픽셀 이내, RMSE 4 픽셀 이내의 높은 정확도를 확인하였다. 수치도화 정확도 분석 결과, 국토지리정보원에서 고시한 1:1,000 세부도화 수평오차(0.4 m) 및 표고오차(0.4 m)를 만족하는 범위의 정확도를 확인하였다. 따라서 본 연구에서 자체개발한 정밀 센서모델링 기술은 무인항공기 영상의 1:1,000 대축척 수치도화 제작 가능성을 시사한다.
인간은 오감 (시각, 청각, 후각, 촉각, 미각) 중 시각 및 청각 정보를 위주로 사용하여 주변 물체를 인식한다. 최신의 객체 인식과 관련한 주요 연구에서는 주로 이미지센서 정보를 이용한 분석에 초점이 맞추어져 있다. 본 논문에서는 다양한 chirp 오디오 신호를 관측공간에 방출하고 2채널 수신센서를 통해 echo를 수집하여 스펙트럼 이미지로 변화시킨 후 딥러닝을 기반으로 이미지 학습 알고리즘을 이용하여 3D 공간상의 객체 인식 실험을 진행하였다. 본 실험은 무향실의 이상적 조건이 아닌 일반적인 실내 환경에서 발생하는 잡음 및 echo가 있는 환경에서 실험을 진행하였고 echo를 통해 객체 인식률을 83% 정확도로 물체의 위치 추정할 수 있었다. 또 한 추론 결과를 관측공간과 3D Sound 공간 신호로 mapping 하여 소리로 출력하여 3D 사운드의 학습을 통해 소리를 통한 시각 정보를 얻을 수 있었다. 이는 객체 인식 연구를 위해서 이미지 정보와 함께 다양한 echo 정보의 활용이 요구된다는 의미이며 이런 기술을 3D 사운드를 통한 증강현실 등에 활용 가능할 것이다.
본 논문에서는 가시광 통신 시스템의 발생하는 Dimming level 감소 및 Flicker 발생 문제를 해결하기 위한 연구를 진행하였다. 가시광 통신은 통신과 조명을 함께 제공하는 융합기술로, 통신 성능뿐만 아니라 조명의 성능을 함께 만족 해야한다. 그러나 기존의 데이터 전송 방식은 전송 Data sequence를 고려하지 않고 전송하기 때문에, Dimming level을 감소시키고 Flicker 현상을 발생시킨다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 Dimming improvement and Flicker Reduction Mapping 기법을 연구하였다. 기존의 시스템은 단순하게 '0'과 '1'의 데이터만 전송하였지만, 본 시스템에서는 RGB 채널에 Original data 전송채널과 DIFR(Dimming Improvement and Flicker Reduction) 전송채널을 할당한다. R채널에는 Original data를, DIFR-G채널에는 Original data or Inverse Original data를 할당하고, DIFR-B채널은 R채널과 G채널의 논리연산을 통해 전송함으로써, 최대 Dimming level을 유지하면서 동시에 'OFF' 패턴이 연속적으로 발생하지 않도록 하여 Flicker 현상을 방지하고 통신 기능뿐만 아니라 조명으로써의 역할을 충실히 할 수 있는 적응형 데이터 할당 알고리즘을 제안했다.
본 논문은 병렬 처리 시스템 환경에서 효율적인 태스크 스케줄링에 관한 연구로써 태스크 그래프의 재구성에 의해 전체 수행 시간을 단축시키는데 목적을 두고 있다. 태스크 스케줄링은 m개의 테스크를 n개의 프로세서에 할당하는 연구인데 이는 많은 문제점을 갖고 있다.[1, 4, 9] 일반적으로 이 문제를 해결하는 것은 NP-hard 문제로 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 주어진 태스크 그래프를 재구성하여 스케줄링 하는 방법을 제시하였다. 태스크 그래프와 시스템 그래프를 이용하여 효과적으로 수행이 될 수 있는 재구성 태스크 그래프(RTG)를 만들고 이를 스케줄링 함으로써 기존의 논문에서 준 최적의 결과를 얻기 위해 태스크 스케줄링후에 재할당 및 반복 수행의 과정이 사용하였는데 이를 없애면서 빠른 시간안에 스케줄링이 이루어지도록 하였고 스케줄링의 결과 또한 향상시켰다.
본 논문에서는 3차원의 얼굴모델을 생성하여 사용자의 얼굴을 애니메이션 캐릭터의 얼굴에 자연스럽게 합성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 정면과 측면의 직교하는 2장의 2차원 얼굴영상을 입력 받아 얼굴의 주요 특징을 템플릿 스테이크를 이용하여 추출하고, 추출된 특징점에 맞게 일반적인 3차원 얼굴 모델을 변형시킴으로써 사용자의 얼굴 형태에 적합한 얼굴 모델을 생성한다. 그리고 2장의 얼굴 영상으로부터 얻어지는 텍스처 맵을 3차원의 얼굴 모델에 매핑하여 현실감 있는 개인화된 얼굴 모델을 생성한다. 그런 다음, 개인화된 3차원의 얼굴모델을 애니메이션 캐릭터 얼굴의 위치, 크기, 표정, 회전 정보를 반영하여 캐릭터 얼굴에 자연스럽게 합성함으로써 현실감 있는 사용자 맞춤형 애니메이션을 제작한다. 실험에서는 제안된 캐릭터 얼굴 합성 방법의 성능을 검증하기 위해서 수행한 여러 가지 실험결과를 보인다. 본 논문에서 제안된 방법은 애니메이션 영화, 게임, 캐릭터를 이용한 여러 가지 응용 분야에서 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
내츄럴 유저 인터페이스는 마우스, 키보드, 펜과 마커를 이용하지 않는 신체를 이용한 자연스런 모션 인터페이스이다. 지금까지 대표적인 동작 인식 방법은 마커를 이용하는 방식이었고 그 인식 방법은 각 마커의 좌표를 상대적인 데이터로 입력 받아 데이터베이스에 각 좌표 값을 저장하는 것이었다. 그러나 정확한 동작을 인식하기 위해서는 더 많은 마커들이 필요하고 그 마커들을 붙이는 것과 데이터들을 처리하는 데에 상당한 시간이 걸린다. 또, NUI/NUX 프레임워크를 개발하면서, 가장 중요한 직관성을 배제한 개발로 사용상에 문제가 생겼고 계속해서 사용자에게 암기만을 강요하고 있다. 이 문제를 보완하기 위해, 본 논문에서는 마커를 이용하지 않았고 남녀노소 누구나 다룰 수 있도록 구현했다. 또, 목소리, 신체 동작, 얼굴 표정 등을 동시에 인식하는 멀티모달 NUI/NUX 프레임 워크를 설계했고, 직관적인 손동작을 인식하는 것과 모니터에 그것을 매핑하기 위해 새로운 마우스 이벤트 알고리즘을 제안했다. 우리는 사용자들이 쉽고 직관적으로 핸드마우스 이벤트를 다루도록 구현했다.
폐기물 환경 시설에서 폐기물 운반 차량의 폐기물 매립장 내 이동 경로와 폐기물 투척 위치를 추적하여 기록함으로써 향 후 폐기물 매립지 재사용을 위한 이력관리를 효율적으로 진행할 수 있다. 이들 폐기물 매립 위치 정보들을 3D 로 매핑하고 위치를 추출하여 최종 매립위치와 매립물 기록을 추출하기 위한 새로운 연구 방법이 다양한 실험조건하에서 구현되었다. 본 연구에서는 쓰레기 매립장 내에서의 차량의 이동경로와 매립시점을 판단할 수 있는 방법을 제시한다. 현재의 영상과 배경영상의 차를 구하여 차량의 이동경로를 추적하고 이동경로의 형태로부터 정차 여부를 판단할 수 있으며, 정차시의 영상과 배출구의 개방영상과의 비교를 통해 폐기물의 매립시점을 검출할 수 있도록 한다. 감시 카메라의 설치정보를 이용하며 매립지 평면상의 좌표와 화면좌표를 변환할 수 있는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 인간시각시스템 모델에 기반하여 회전과 이동은 물론 유손실 압축과 잘라내기 및 신축에 대해서도 견고한 디지털 영상 워터마킹을 제안하였다. 기존의 퓨리에 변환과 로그폴라맵핑을 이용하여 회전및 이동에 불변하도록함과 동시에 인간시각스템 모델의 공간주파수 감도를 감안하여 비가시성이 떨어지지 않는 범위 내에서 워터마크 에너지를 최대한 인가하고, 각 워터마크 비트들의 정보를 임의 섞음하여 전 영역에 분산 삽입하였다. 이와 같이 함으로써 잘라내기와 유손실 압축과 같은 영상처리나 회전, 이동 및 신축과 같은 기하학적 변형 등에 대해 워터마크 견고성을 더욱 향상시켰다. 또한 워터마크와 템플릿을 교차하지 않게 삽입함으로써 이들의 교차로 인한 비가시성과 견고성의 저하를 방지하였다. 실험을 통하여 제안한 워터마킹 방법은 유손실 압축, 잘라내기 및 신축에 대하여 기존방법보다 약 30∼75 [%]정도 더 견고성이 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 특정 매개변수(parameter)의 입력 없이 속성(attribute)에 따른 목적속성(class)값의 분포를 고려하여 연속형(continuous) 속성 값을 범주형(categorical)의 형태로 변환시키는 새로운 방법을 제안하였다. 각각의 속성에 대해 목적속성의 분포를 1차원 공간에 사상(mapping)하고, 각 목적속성의 밀도, 다른 목적속성과의 중복 정도 등의 기준에 따라 구간을 군집화 한다. 이렇게 생성된 군집들은 각각 목적속성을 예측할 수 있는 확률적 수치에 기반한 것으로, 각 속성이 제공하는 정보의 손실을 최소화 하는 이산화 경계선을 갖고 있다. 제안된 데이터 이산화 방법의 향상된 성능은 C4.5 알고리즘과 UCI Machine Learning Data Repository 데이터를 사용하여 확인할 수 있다.
본 논문에서는 의학적 진단 및 처치 방법의 결정에 중요한 역할을 하는 뇌경색 환자의 각 시기별 특징을 정량화하기 위해 3 가지 MRI 촬영기법을 이용하여 획득한 영상의 특징과 그들의 상관관계들을 객체중심 계층적계획기법을 이용하여 분석하였다. 3 가지 영상의 비교를 위하여 다항워핑 알고리즘과 어파인 변환기법을 수행하여 영상을 정합하였으며, 정합된 영상을 기반으로 뇌경색 시기별 정량화를 수행하였다. 그리고 각 시기별로 색을 설정하여 수 작업으로 얻어진 데이터를 바탕으로 의사 컬러로 나타내었다. 본 연구에서 구한 뇌경색 시기별 정량화 자료를 바탕으로 구분된 결과와 전문의가 판단한 결과를 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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