본 논문은 HMM(Hidden Markov Model)을 이 용하여 인식을 수행할 경우의 오류를 최소화 할 수 있는 후처리 과정으로 신경망을 결합시켜 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 높은 인식률을 얻을 수 있는 HMM과 신경망의 하이브리드 시스템을 제안한다 HMM을 이용하여 학습한 후 학습에 참여하지 않은 데이터를 인식하였을 때 오인식 데이터를 정인식으로 인식하도록 HMM의 출력으로 얻은 각 출력확률을 후처리에 사용될 신경망의 학습용으로 사용하여 신경망을 학습하여 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 시스템을 만든다 이와 같은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 단독 숫자음에서 실험한 결과 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 MLP에서는 약 $4.5\%$ RBFN에서는 약 $2\%$의 인식률 향상이 있었다. 기존의 하이브리드 시스템이 갖는 많은 학습시간이 소요되는 문제점과 실시간 음성인식시스템을 구현할 패의 학습데이터의 부족으로 인한 인식률 저하를 해결할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다

최근 들어 초고속 정보통신기기 소자와 디지털 신호처리 기술에 힘입어 적응잡음제거 기술이 비약적인 발전을 이룩하게 되었다. 그러나 실제로 적응잡음제거, 에코제거 등의 여러 응용에서 만족할 만한 결과를 얻기 위해서는 수천이 넘는 적응필터계수가 요구된다. 계수의 수가 많은 적응 FIR 필터의 복잡한 계산 량을 줄이고 빠른 수렴을 얻기 위한 시도로 본 연구에서는 주파수영역 적응필터와 다중지연 주파수영역 적응필터 알고리즘을 실시간 처리 관점에서 서로 비교하였다. 긴 탭의 주파수영역 적응필터에서 발생하는 시간지연은 다중지연 주파수영역 적응필터를 적용하여 개선하려다. 또한 일반 적응잡음제거환경과 Cross talk 환경에 주파수영역 적응필터을 적용하여 그 알고리즘의 실시간 처리 가능성을 dSPACE 1103 보드를 통하여 확인하였다

선형 자귀회귀(AR) 모델을 근거로한 심박변동의 파워 스펙트럼 해석은 비침습적으로 자율신경의 반응을 정량화 하는데 폭넓게 사용된다. 본 연구는 짧은 데이터 저장(2분 미만)의 심전도와 맥파 신호의 심박변동에 대한 파워스펙트럼밀도을 추정한다 심박변동의 시계열은 정상인을 대상으로 검출한 심전도와 맥파신호의 특징점 사이의 시간간격(RRI, PPI)으로부터 구하였다. 발생된 시계열은 다항식 보간법에 의해 AR모델에 적합하게 새로운 시계열로 재구성하였다 AR모델에 의한 파워스펙트럼 밀도는 Burg 알고리즘을 사용하여 계산하였다 AR 모델을 적용한 단 구간의 심전도와 맥파의 심박변동에 대한 파워스펙트럼밀도는 저주파수와 고주파수 영역에서 매끄러운 스펙트럼 파워를 나타내고 있다. 또한 통일한 피험자의 심전도와 맥파의 파워스펙트럼밀도를 비교한 결과 유사한 모양을 나타내었다.

본 논문에서는 물체의 경계나 형태 추출을 위하여 레벨 세트 이론을 바탕으로 한 새로운 곡선 전개방법을 제안한다. 특히 전처리 과정에서 잡음의 효과적 처리를 위하여 기존의 필터 방식들이 가지는 단점인 경계 부분의 bluning 현상을 줄이고 정확한 에지 위치를 보존할 수 있는 비등방성 확산 필터(anisotropic diffusion filter)를 사용한다. 기존의 레벨 세트 방식이 수축이나 팽창 중 단지 한가지의 방식만 적용되어지는 반면, 제안한 방법은 물체의 경계 추출시 팽창과 수축이 통시에 가능하므로 특히 초기 곡선이 여러 물체에 걸쳐져 있는 경우에도 정확한 형태 추출이 가능하였다. 아울러 초기 곡선의 설정이 위치나 형태에 거의 제한을 받지 않기 때문에 추출을 원하는 영역이 아주 조금만 포함되어 있어도 정화한 형태 추출이 가능하였다.

본 논문에서는 언어장애인용 문장발생장치의 통신율을 증진시키기 위한 처리방안으로 신경망을 이용하여 문장발생장치에 통사예측을 적용하는 방법을 제안하고 유용성을 확인하였다. 각 단어들은 구문론과 의미론에 따른 정보벡터로 표현되었으며 언어처리는 전통적으로 사전을 포함하는 방법과는 다르게 상태공간에서 다양한 영역으로 분류되어 개념적으로 유사한 단어는 상태공간에서의 위치를 통하여 알게 된다. 사용자가 의미심볼을 누르면 의미심볼에 해당하는 단어는 상태공간에서의 위치를 찾아가며 입력에 따른 동사예측의 중복성을 막기 위하여 신경망을 이용하여 클래스화한 후 동사를 예측하였고 그 결과 제한된 공간 내에서 약 $20\%$ 통신율 증진을 가져올 수 있었다.

본 논문에서는 칼라 CCD 카메라로부터 입력된 얼굴 영상에서 피부색 정보와 눈, 코, 입 등의 얼굴 영역 특징 자 및 턱 선의 선형 적 특징을 이용한 얼굴 영상 인식 알고리즘을 제안하져다. 제안한 알고리즘에서는 인간의 시각 체계와 비교적 유사한 HSI 좌표계 상에서 피부색에 대한 색상 정보와 명암값 정보를 함께 이용함으로써 얼굴영역 추출의 효율을 높였고, 인종에 따라 적응적인 추출이 가능하도록 하였다. 또한 추출된 얼굴 영역에서 얼굴 인식율 개선을 위해 눈, 코, 입 등의 구조적 위치정보와 턱선의 선형적인 특징값을 이용하여 얼굴 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 기존의 명암 정보를 이용하는 방법과는 달리 색상 정보와 명암 정보를 함께 이용함으로써 정확한 얼굴영역의 검출이 가긍하였으며 인식 방법에 있어서 구조적 특징자 외에 턱선의 선형적인 관계값을 이용함으로써 인식 효율을 개선하였다.

In this study, a new algorithm for canceling a MRI artifact due to the translational motion In the image plane is described. Unlike the conventional iterative phase retrieval algorithm, in which there is no guarantee for the convergence, a direct method for estimating the motion is presented. In previous approaches, the motions in the x(read out) direction and the y(phase encoding) direction were estimated simultaneously. However, the feature of x and y directional motions are different from each other. By analyzing their features, each x and y directional motion is canceled by the different algorithms in two steps. First, it is noticed that the x directional motion corresponds to a shift of the x directional spectrum of the MRI signal, and the non-zero area of the spectrum just corresponds to the projected area of the density function on the x axis. So the motion is estimated by tracing the edges between non-zero area and zero area of the spectrum, and the x directional motion is canceled by shifting the spectrum in an reverse direction. Next, the y directional motion is canceled by using a new constraint condition, with which the motion component and the true image component can be separated. This algorithm is shown to be effective by using a phantom image with simulated motion.

본 논문에서는 MPEG으로 압축된 영상에 대해서 급격한 장면 변화에 의한 shot 경계(cut)와 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계(dissolve)를 검출하여 비디오 shot을 분할하는 기법을 제안한다. 제안하는 shot 경계 검출 기법은 기존에 잘 검출하지 못하였던 점진적 장면 변화에 의한 shot의 경계검출을 위한 알고리즘이다. 먼저 압축영역의 기법 중 DCT DC 값을 비교하는 방법을 이용하여 급격한 장면 변화에 의한 shot 경계를 검출한다. 그리고 움직임 벡터(MV)의 비를 비교하는 방법을 사용하여 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계의 후보지들을 얻어내고, 선택된 후보지들 중 n번째와 n+2번째 후보지 영상으로 feded image를 만들어 n+1번째 후보지의 영상과 유사도를 비교하여 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계를 검출한다. 이와 같이 압축영역의 기법으로 급격한 장면 변화에 의한 shot 경계와 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계 후보지를 검출해 내고, 검출된 shot 경계 후보지들에서 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계를 검출하는 방법을 함으로서 MPEG 비디오 영상의 복원량을 최소화하여 수행 속도를 높이면서도 급격한 장면 변화에 의한 shot 경계와 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계, 두 가지 모두를 효과적으로 검출할 수 있었다.

멀티미디어 단말기에서 사용자 인터페이스를 위한 한글 문자 인식기술은 빠른 처리시간과 높은 인식률을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 특징점, 특징벡터, 가상벡터, 획간의 위치관계와 한글의 특성정보를 이용한 자소와 문자 인식기술을 제안한다. 그리고 사용자의 다양한 필체 유형에 따른 자소와 문자 인식을 위해서 한글의 특성정보와 다양한 획 정보로 구성된 한글데이터 베이스를 구축한다. 또한, 복잡한 자소 분리와 처리과정의 단순화를 위해서 획간의 위치관계에 의한 순차적 처리와 각 자소들이 가지는 획 수의 변경에 의한 백트래킹 처리를 사용한다. 제안된 온라인 한글 문자 인식기는 상용 1,200단어 중 10명이 필기한 총 600문자를 대상으로 실험한 결과 $95^{\circ}C$이상의 인식률과 13msec의 평균문자처리시간을 얻었다.

기존의 전용선을 사용하는 화상 감시 시스템의 문제점을 해결하기 위해 인터넷을 이용한 3계층 웹기반 화상 감시 모델을 제안하고 시스템으로 구현하였다. 개발된 시스템은 3계층 웹기반 분산제어 모델을 채택함으로써 기존의 중앙 집중제어 방식의 시스템 안정성 문제를 해결하였고, 원격 웹브라우저에서 그룹으로 등록된 복수의 화상 감시 싸이트(Site)를 인터넷을 통해 원격제어 및 자동감시가 가능하다. 또한 자바 가상 기계(Java Virtual Machine) 코드와 가상 인스트루먼트(Virtual Instrument) 개념에 의한 운용 소프트웨어 설계로 다양한 종류의 컴퓨터와 OS에서도 운용이 가능하다. 또한 인터넷을 통한 네트워크 구성이므로 별도의 네트워크 구축비용이 들지 않으며, 웹서버를 사용한 운용 소프트웨어의 배포 및 보수 유지가 이루어지므로 소프트웨어 갱신 등에 따른 관리의 효율성을 크게 개선 할 수 있다.

본 논문에서는 S+P 웨이브릿 변환과 정수 웨이브릿 필터들을 비교 분석하고, 9/7텝 정수 웨이브릿 필터를 이용하여 웨이브릿 변환을 하고, 점진적 전송에 적합하고, 다중 분해능 구조의 종속성과 예측 오차의 피드백을 고려한 컨텍스트 모델링 예측과 적응산술부호화에 의한 엔트로피 코딩 방법을 제안하였다. 다양한 영상들에 대한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 무손실 정지영상 압축알고리즘을 S+P 웨이브릿을 이용한 결과와 비교하였다

본 논문에서는 이동 통신용 단말기에 주로 사용되는 RF-chip inductor의 자동 외관검사를 위한 시스템에 필요한 알고리즘을 제안하였다 제안한 방법은 취득한 영상에 국부적응 이진화 방법, 가산투영 기법을 적용하여 코일 부분과 코어 부분을 분리한다. 분리된 코일부분에 세선화(thinning) 방법, 체인코드(chain-code) 방법, 라벨링(labeling) 방법 등을 적용하여 코일성분을 추출하여 코일의 길이, 연결성, 코일의 turn수 그리고 피치간격에 의한 불균일 검사를 수행하여 소자의 불량 유무를 검사한다. 제안한 방법의 성능을 시험하기 위해 여러 가지 부품에 대한 모의실험을 통해 제안된 알고리즘의 성능을 검증하였다.