본 논문에서는 오디오 피크 검출을 적용한 TV 방송 프로그램내 배경음악 식별 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 음악 핑거프린트 추출 및 전송부, 음악구간 검출부, 음악 핑거프린트는 고속 매칭 및 정보전송부 세 부분으로 구성되어 있다. 음악 핑거프린트 추출 및 전송부에서는 음악 원음 오디오 데이터를 퓨리에 변환하여 스펙트럼 계수를 추출한다. 추출된 스펙트럼의 성분 중에서 일정한 문턱값 이상의 에너지를 가지는 값을 피크로 검출하고 검출된 피크를 이용하이 핑거프린트를 생성하고 데이터 베이스화한다. 음악구간 검출부에서는 입력된 방송 프로그램 오디오 데이터에 GMM(Gaussian Mixture Model)을 적용하여 음악과 음악 외 오디오 데이터를 분류한다. 음악 핑거프린트 고속 매칭 및 정보전송부에서는 음악구간이라고 인식된 쿼리 오디오 데이터를 음악 핑거프린트 추출 및 전송부와 동일한 과정을 통해 핑거프린트를 생성하고 데이터 베이스화된 음악 원음의 핑거프린트들과 비교하여 가장 유사한 음원의 정보를 TV의 화면에 자막으로 보여준다.
본 연구에서는 항공기의 지상활주에 필요한 측방 경보장치를 구현 하였다. 장치는 장애물 검출부, 송신부, 수신부, 그리고 경보부로 구성하였다. 장애물 검출부는 40KHz대의 초음파에 의한 펄스비행법을 채택하였고 송/수신부는 447 MHz 대의 RF모듈을 사용하였다. 경보부는 컴퓨터를 사용하여 수신된 거리 데이터로부터 경보를 한다. 검출장치는 주날개의 좌우측 끝과 수평 안정판의 좌/우측 끝에 장착한다. 장애물 검출거리는 10m로 설정하였다. 실험 결과 만족한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 기존의 방법에 비해서 사용되는 메모리의 증가가 없이, 혹은 메모리의 증가를 최소화하는 영상 메모리의 회전 변환 기법을 개발하여 얼굴 회전 변화에 강인한 고성능 실시간 얼굴 검출 엔진 구조를 제안하였으며 FPGA 구현을 통하여 제안 구조의 타당성을 검증하였다. 고성능 얼굴 검출을 위해 기존에 사용하던 조명 변화에 강인한 MCT(Modified Census Transform) 변환 기법과 최적화된 학습데이터 생성을 위한 Adaboost 학습 기법 이외에 얼굴 회전 변환에 강인함을 위한 영상 회전 기법을 이용하였다. 제안한 하드웨어 구조는 색좌표 변환부, 잡음 제거부, 메모리 인터페이스부, 영상 회전부, 크기 조정부, MCT 생성부, 얼굴 후보 검출부/ 신뢰도 비교부, 좌표 재조정부, 데이터 검증부, 검출 결과 표시부/컬러 기반 검출 결과 표시부로 구성되어있다. 구현 및 검증을 위해 Virtex5 LX330 FPGA 보드와 QVGA급 CMOS 카메라, LCD Display를 이용하였으며, 다양한 실생활 환경 및 얼굴 검출 표준 데이터베이스에 대해서 뛰어난 성능을 나타냄을 검증하였다. 결과적으로 실생활 환경에서 초당 60프레임 이상의 속도로 실시간 처리가 가능하며, 조명 변화 및 얼굴 회전 변화에 강인하고, 동시에 32개의 다양한 크기의 얼굴 검출이 가능한 고성능 실시간 얼굴 검출 엔진을 개발하였다.
가압중수로(PHWR)형 원자력발전소의 저장수조에 보관중인 사용후핵연료를 대상으로 하는 핵물질 보장조치(safeguards) 이행에 필요한 핵연료다발 수중검증장치를 개발하였다. 본 장치는 CdTe 감마선검출기, 차폐체 및 시준기등으로 구성된 검출부와 이를 지지 및 구동하기 위한 구동부로 구성되어 있다. 검출부에 대하여 감마선 표준선원 및 사용후핵연료 시료를 사용하여 성능시험을 수행한 결과 현장검증시의 요건을 만족하였고, 구동부의 경우 건식조(dry pit)에서 수행한 예비실험 결과 검증목적에 적합하였다. 따라서, PHWR형 원자력발전소인 월성 1 호기의 수중저장조에 있는 사용후CANDU핵연료에 대한 현장성능시험을 현재 준비중에 있으며 그 결과를 바탕으로 하여 국가사찰시에 본 장치를 사용할 예정이며, 향후 IAEA의 공인을 획득하여 IAEA 사찰용 장비로도 활용할 계획이다.
본 논문에서는 로봇 시각 처리 활용을 위한 실시간 얼굴 검출 하드웨어 구조를 제안한다. 제안한 구조는 조명 변화에 강인하고 초당 60 프레임 이상의 속도로 처리된다. 조명 변화에 강인한 얼굴 특성 추출을 위해 MCT(Modified Census Transform) 변환을 이용하였다. 그리고 AdaBoost 알고리즘은 얼굴 특징 데이터의 학습 및 생성을 하며, 이 생성된 학습 데이터를 이용해 얼굴 검출을 하게 된다. 본 논문에서는 메모리 인터페이스부, 이미지 크기 조정부, MCT 생성부, 후보 얼굴 검출부, 신뢰도 비교부, 좌표 재조정부, 데이터 그룹화부, 검출 결과 표시부로 구성된 얼굴 검출 하드웨어 구조 및 Xilinx사의 Virtex5 LX330 FPGA를 이용한 하드웨어 구현 검증 결과에 대해 설명한다. 카메라로 부터 입력받은 이미지를 이용해 검증한 결과로 초당 최대 149프레임의 속도로 한 프레엠 당 최대 32개 얼굴을 검출함을 확인하였다.
본 연구는 물체의 좌우측 상단에 연결된 와이어로프를 모터 및 드럼을 통하여 감아 올리거나 내려 놓는 과정에서 물체가 수평상태를 유지하여 이동될 수 있도록 Two Motor-Two Drum 형식의 권양기를 제어 하는 권양기의 밸런스제어장치에 관한 것이다. 본 연구에 Two Motor-Two Drum 형식의 권양기 제어장치에 있어서, 물체의 상단에 연견된 일측 와이어로프와 타측 와이어로프의 이동길이를 실시간으로 검출하는 와이어로프 이동길이검출부와, 이 와이어로프 이동길이검출부를 통하여 검출되는 일측 와이어로프와 타측 와이어로프의 이동길이를 비교하여 물체의 기울어진 좌 우 편차를 검출하는 편차검출부와, 이 편차검출부를 통해 검출되는 좌우 편차를 제거하기 위하여 일측 또는 타측 와이어로프가 감겨있는 드럼을 회전시키는 모터의 구동속도를 조절하여 물체를 수평상태로 보정하는 밸런스제어부로 구성 되어 있다.
AFD(Active Frequency Drift), SMS(Slip-Mode frequency Shift)를 비롯한 주파수 이동 단독 운전 검출 방법은 단독 운전 발생 후, 계통의 주파수를 정상 운전 범위 밖으로 이동시켜 OUF(Over/Under Frequency) 릴레이를 동작하게 만들어 단독 운전을 검출한다. 이 방법들의 불검출 영역은 알고리즘에 의한 전류 위상각 변화율과 부하 역률 각 변화율 사이의 관계, 그리고 단독 운전 후 정상 상태(steady state) 운전 주파수에 의해 결정된다. 본 논문에서는 불검출 영역에 영향을 미치는 부하 역률 각 변화율을 분석하고 그를 바탕으로, 설계한 Q(Quality)-factor보다 낮은 Q-factor를 갖는 부하 조건에서는 항상 단독 운전을 검출할 수 있는 설계 방법을 제시한다. 제안된 방법의 유효성은 모의실험 및 실험으로 검증되었다.
본 논문에서는 지능형 영상 감시 시스템에서 보행자를 검출하고 추적을 수행하기 위해 은닉층 활성함수에 가우시안 대신 FCM를 사용한 RBFNNs 패턴분류기와 객체 추적 알고리즘인 Mean Shift를 융합한 시뮬레이터를 개발한다. 시뮬레이터는 검출부과 추적부로 나누며, 검출부에서는 입력 영상으로부터 기울기의 방향성을 이용한 HOG(Histogram of Oriented Gradient) 특징을 구하고 빠른 처리속도를 위해 PCA 알고리즘을 통해 차원수를 축소하고 pRBFNNs 패턴분류기를 통해 보행자를 검출 한다. 다음 추적부에서 객체 추적 알고리즘인 Mean Shift를 이용하여 검출된 보행자 추적을 수행한다.
Viola와 Jones가 제안한 에이다부스트 얼굴 검출기는 속도와 정확도면에서 매우 훌륭한 성능을 보이고 있는 얼굴 검출기이다. 하지만 에이다부스트 얼굴 검출기에도 여전히 오검출이 발생하며, 이를 줄이기 위해서는 더욱 많은 계산이 필요하다. 에이다부스트 얼굴 검출기는 흑백 영상만을 사용하므로, 색상정보를 사용하면 더 적은 연산으로 오검출율을 낮출 수 있다. 본 논문은 얼굴 색상 정보를 이용하여 대상 영상에서 부 윈도우를 효율적으로 검색하고, 에이다부스트 얼굴 검출기의 첫 단계에 계산속도가 매우 빠른 얼굴 색상을 이용한 얼굴/비얼굴 분류기를 채용하여 더 빠른 얼굴 검출 속도와 더 낮은 오검출율을 달성할 수 있는 단계별 얼굴 검출 모텔을 제안하였다. 얼굴색상 필터링을 위해 정의된 얼굴색상 소속함수를 이용하여 얼굴색상 필터 영상과 그 누적영상을 계산한다. 누적 영상에 의해 빠른 속도로 임의의 부 윈도우의 밀도를 계산할 수 있다. 제안된 검색 방법은 이 색상 밀도에 기반하여 얼굴일 가능성이 없는 부 윈도우들을 생략하게 된다. 그리고 부 윈도우의 밀도를 이용한 얼굴/비얼굴 분류기는 단계별 얼굴 검출기의 앞단에서 얼굴이 아닌 부 윈도우를 빠르게 거절한다. 제안된 얼굴 검출 모델은 적은 계산으로 오검출율을 낮출 수 있었으며, 실시간 얼굴 검출 속도를 비약적으로 향상시킬 수 있었다.
최근 COVID-19로 인해 마스크 착용 여부 자동 검사 시스템에 신경망 기술들을 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 신경망 적용 방식에 있어서 1단계 검출 방식 또는 2단계 검출 방식을 사용하며, 데이터를 충분히 확보할 수 없는 경우 사전 학습된 신경망에 대해 가중치 미세 조절 기법을 적용하여 학습한다. 본 논문에서는 얼굴 인식부와 마스크 검출부로 구성되는 2단계 검출 방식을 적용하였으며, 얼굴 인식부에는 MTCNN 모델, 마스크 검출부에는 ResNet 모델을 사용하였다. 마스크 검출부는 다양한 실 상황에서의 인식률과 추론 속도 향상을 위하여 5개의 ResNet모델을 적용하여 실험하였다. 학습 데이터는 웹 크롤러를 이용하여 수집한 17,219개의 정지 영상을 이용하였으며, 1,913개의 정지 영상과 1분 동영상 2개에 대해 각각 추론을 실시하였다. 실험 결과 정지 영상인 경우 96.39%, 동영상인 경우 92.98%의 높은 정확도를 보였고, 동영상 추론 속도는 10.78fps임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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