번호판 인식 시스템은 일반적으로 한 차선에 한 카메라를 사용한다. 만약 2개의 차로를 동시에 촬영하도록 카메라를 설치한다면 시스템 구축 비용이 많이 감소할 것이다. 본 논문은 이러한 시스템의 구축에 필요한 기본적인 방법으로써 이미지에서 번호판이 2개 이상 존재할 경우에도 그 위치를 모두 검출할 수 있는 방법에 대하여 제안한다. 번호판 후보 영역 추출은 모폴로지 연산을 통해 검출하고 각 후보 영역은 이진화후 제안한 검증 방법을 통해 후보 영역을 제거하고 번호판인 후보 영역에 대하여 정확한 번호판 영역을 검출한다. 제안한 검출 방법은 일반 번호판과 영업용 번호판 모두 검출할수 있다.
본 논문은 PC카메라 환경에서 명암왜곡에 강인한 얼굴검출을 위한 컴포넌트 기반 얼굴검출 기법을 제시한다. 영상 내의 얼굴검출을 위해 에지(edge) 분석, 색상 분석, 형판정합(template matching), 신경망(Neural Network), PCA(Principal Component Analysis), LDA(Linear Discriminant Analysis) 등의 기법들이 사용되고 있고, 영상의 왜곡을 보정하기 위해 히스토그램 분석(평활화, 명세화), gamma correction, log transform 등의 영상 보정 방법이 사용되고 있다. 그러나 기존의 얼굴검출 방법과 영상보정 방법은 검출대상 객체의 부분적인 잡음 및 조명의 왜곡에 대처하기가 어려운 단점이 있다. 특히 PC카메라 환경에서 획득된 이미지와 같이 전면과 후면, 상하좌우에서 비추어지는 조명에 의해 검출 대상 객체의 일부분이 왜곡되는 상황이 발생될 경우 기존의 방법으로는 높은 얼굴 검출 성능을 기대할 수 없는 상황이 발생된다. 본 논문에서는 기울어진 얼굴 및 부분적으로 명암 왜곡된 얼굴을 효율적으로 검출할 수 있도록 얼굴의 좌우 대칭성을 고려한 가로방향의 대칭평균화로 얼굴검출을 위한 모델을 생성하여 얼굴검출에 사용한다. 이 방법은 부분적으로 명암왜곡된 얼굴이미지를 기존의 영상 보정기법을 적용한 것 보다 잘 표현하며, 얼굴이 아닌 후보는 비얼굴 이미지의 형상을 가지게 하는 특성이 있다.
본 논문에서는 반향이 큰 로봇 환경에 강인한 음성 끝점 검출 방법을 제안한다. 양방향 대화 로봇과 같이 반향대 신호 비가 -5 dB 이하인 반향환경에서는, 반향제거기의 성능이 저하되어 사용자 음성 에너지와 비슷한 크기의 에너지를 갖는 잔여반향이 생긴다. 잡음에 강인한 기존의 음성 끝점검출 방법이라도, 사용자 음성과 비슷한 수준의 에너지를 갖는 잔여반향은 음성으로 오검출하기 때문에 정확한 음성 끝점검출이 어렵다. 반향 환경에 강인한 끝점검출을 위해, 본 논문에서는 음성/반향 구간 판별에 좋은 성능을 보이는 동시통화검출의 결과를 기존의 음성끝점검출 방법과 AND 연산하여 음성끝점검출기를 구성하였다. 제안하는 방법의 평가를 위해 반향이 큰 환경에서 고립단어 인식을 실험하였고, 다양한 실험환경에서 기존 음성 끝점검출 방법보다 평균 30 % 이상의 인식 성능 향상을 확인할 수 있었다.
본 논문은 지문인식률에 있어서 중요한 요소인 중심점(core point) 검출에 대하여 기존의 Poincare 지수를 이용하는 방법과 Sine을 취하는 방법의 결점을 해결하기 위해 마스크 블록을 이용하여 중심점을 검출 하는 방법을 제안하였다. 이에 대한 실험결과는 기존의 방법보다 빠르면서 검출 일관성에서도 좀더 나은 결과를 나타내었고 Arch형 지문의 중심점 검출에 있어서도 기존 방법들의 오류를 줄일 수 있었다.
Cronobacter spp.는 Salmonella spp.와 함께 조제분유에서 발견되는 미생물 중 위험도가 가장 높은 category A에 속하는 균으로 알려져 있다. 1958년 영국에서 처음으로 유아의 뇌수 막염의 원인균으로 보고되었으며, 감염 후 신생아에게서 괴사성 장염, 패혈증 등을 일으켜 후유증으로 시력과 청력 상실 및 신경마비를 일으키기도 한다. 이러한 위험성 때문에 Cronobacter spp.의 신속 검출 및 진단은 식중독 예방에 있어서 중요하다. 따라서 2002년 미국 식품의약품안전국에서는 분유에서의 Cronobacter spp.를 EE broth, VRBG 배지를 이용해 균을 분리 하고, TSA 배지에 순수분리 후 노란색을 발하는 colony를 생화학적 실험을 통해 검출하는 방법을 제시했다. 또한, 우리나라 식품공전에서도 배지를 이용하여 Cronobacter spp.를 검출 하는 방법에 대해 등재하였다. 하지만 배지배양법을 기반으로 하는 Cronobacter spp.의 검출방법은 검출에 소요되는 시간과 노동력 등이 비효율적이라는 단점이 있다. 따라서 많은 시간이 소요되는 배지배양법을 보완하고자 PCR, real-time PCR 방법 및 최근에는 PCR기법과 ELISA, CE-LIF 등을 결합하여 검출하는 방법이 개발되어 Cronobacter spp.의 검출에 사용되기도 하였다. Cronobacter spp.의 검출에 사용되고 있는 분자생물학적 기반의 PCR 및 real-time PCR 기법은 민감도와 특이도가 좋으며, 배지배양법에 의한 검출방법에 비해 검출 시간을 획기적으로 줄일 수 있다는 장점이 있다. 하지만 까다로운 실험과정과 조작에 있어서 필요한 전문적인 기술이 필요함은 한계점으로 사료된다. 면역학적 방법에 의한 Cronobacter spp. 검출에 관한 연구를 통해, 분석에 소요되는 상당시간을 단축할 수 있었으며, 민감하고 특이적인 검출이 가능함을 보여주었다. 특히 일부 연구보고에서 면역학적 검출방법은 고가의 장비가 필요 없으며, 간단한 지침에 따라 모니터링 업무의 수행이 가능하다고 하였다. 면역학적 검출방법에는 ELISA 방법 외에도 immunomagnetic bead, liposome, immunochromatographic strip 등이 개발되고 있다. 우리나라 식품의약품안전처에서는 영 유아 대상 식품의 안전관리를 강화하고자 Cronobacter spp.에 대해서는 '불검출'로 기준을 설정 운영하고 있으며, 지속적으로 이에 관한 규정을 강화하고 있는 실정이다. 따라서, 식품산업체 및 식품 의 제조, 가공, 유통 현장에서 쉽게 모니터링이 가능하며, 신속, 민감하고 특이적인 검출방법의 개발은 지속되어야 한다.
현재 국내에서 시판되고 있는 생물공학 의약품매 혼입될수 있는 숙주유래 단백질을 검출하기 위하여 숙주계로 사용되고 있는 Saccaromyces cerevisiae KCTC 1720과 Escherichis coli k12의 total protein을 분리 정제하여 토끼와 guinea pig으로부터 total protein 항체를 얻었다. 이때 토끼항체의 단백질 농도는 yeast의 경우에 4.05mg/m1, E. coli의 경우에 7.14mg/m1이었고, guinea pig의 단백질농도는 yeasat의 경우에 1.90mg/m1이었고 E. coli의 경우에 7.17mg/m1이었다. S. cerevisiae와 E. coli를 숙주로 하여 생산된 생물공학 의약품의 숙주유래 단백질을 검출하기 위하여 guinea pig항체를 96 well microptate에 흡착시키고 검체와 토끼항체의 순으로 microplate에 첨가하는 방법인 sandwich ELISA방법올 사용하였다. 이 방법을 생물공학 의약품의 숙주유래 단백질 검출에 적용한 결과 사람 성장 호르몬의 경우에는 5ng/vial 이하로 검출되었다. 또한 생물학적 제제 생물공학 제품의 경우에는, B형 간염백신제재와 인터페론 감마는 1ng/vial 이하로 검출되었고 인터페론 알파의 경우에는 25ng/vial이하로 검출되었다. 또한 이 방법은 현재 개발되어 시판되고 있는 생물공학 의약품 내에 혼입된 숙주유래 단백질을 검출하는데 쓰일 것이다.
본 논문에서는 5G NR (new radio) 시스템에서 PSS/SSS (primary synchronization signal/secondary synchronization signal)를 이용한 cell ID (cell identity) 검출 방법들을 제시하고 성능을 평가한다. 시간 영역에서 PSS를 먼저 검출한 후 검출된 PSS 정보를 이용하여 채널 추정 및 SSS의 시퀀스 검출에 사용하는 2단계(2-stage) 검출 방법과 PSS와 SSS 시퀀스를 결합하여 동시에 검출하는 결합 검출(joint detection) 방법을 사용한다. 또한, 추정한 채널 이득을 이용하여 주어진 PSS 및 SSS의 전체 시퀀스 길이의 상관(correlation) 값을 계산하는 coherent 방법과 시퀀스의 전체 길이를 여러 개의 그룹으로 나누어 각 그룹 내에서는 coherent 상관을 계산하고, 이들을 결합하여 전체 그룹의 상관 값을 계산하는 non-coherent combining 방법을 제시한다. 본 논문에서 고려한 검출 방법들에 대해 전산 실험을 통하여 PSS 및 SSS의 개별 검출 에러율과 전체 cell ID 검출 에러율 성능을 비교한다. 전산 실험 결과는 가산 백색 가우시안 잡음환경과 고정 및 이동 환경에서 non-coherent combining 방법이 coherent 방법에 비해 우수한 검출 성능을 보이며, 결합 검출 방법은 2단계 검출 방법에 비해 우수한 성능을 보이나 계산 복잡도 측면에서는 2단계 검출 방법이 보다 낮은 복잡도를 갖는다는 것을 보여준다.
8B/10B 선로부호를 채택한 기가비트 이더넷 PCS 수신측에서는 동기부의 바이트 동기획득과 수신부의 디코딩을 위해 Running Disparity(RD) 에러인 데이터열을 검출해야 한다. 기존의 RD 에러 검출 방법은 직렬 입력 비트에서 RD 에러를 검출하였으나 제안하는 RD 에러 검출 방법은 125MHz 속도의 10비트 데이터열을 받아 4비트열과 6비트열로 나누어 바이트 클럭에 따라 RD를 계산하고 계산된 이전의 RD값과 현재의 RD값을 비교하며 RD 위반 에러 데이터를 검출한다. 이는 기존의 RD 에러 검출 방법이 비트 클럭과 니블 클럭에 따라 RD 에러를 검출하기 때문에 야기되는 초고속 처리에 대한 한계를 해결한 것이며 기가비트 이더넷에 적합한 새로운 RD 에러 검출 방법이다.
배경 영상에서 움직이는 물체 검출은 대상의 정확한 분류나 움직임, 패턴의 이해 또는 감시 시스템에 활용이 된다. 동적 물체 검출을 위한 여러 방법이 연구되고 제시되었으며, 그 중 일반적으로 차 영상 검출 방법이 많이 사용된다. 이는 시간적으로 연속된 영상 프레임간의 차를 구하고, 이 차 영상에 임계값을 설정하여 이진 영상을 만들어 물체를 검출한다. 기존 여러 연구에서는 이 임계값을 대부분을 고정하여 사용하거나 특정 환경에만 적합하게 설정하였다. 본 논문에서는 주변 환경에 적응하여 임계값을 자동으로 설정하는 방법을 제시하였고, 차 영상 검출 방법에 실제 적용하여 기존 방법에 비해 더 나은 결과를 확인하였다.
본 논문에서는 기존에 제안되었던 컬러 히스토그램과 $X^2$ 히스토그램을 합성한 방법을 새로운 장면 전환 검출 방법을 제시한다. 이 방법은 차이값 추출 방법들의 단점을 극복하고 장점을 최대한 활용한 방법이다. 또한 급진적 장면 전환 검출에서 점진적 장면 전환 검출까지 모두 검출할 수 있다. 실험을 통해서 기존의 방법보다 제안된 방법이 우수함을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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