본 논문에서는 컬러 영상에서 색상과 에지 정보를 이용한 얼굴 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 YCbCr 색공간에서 Cb와 Cr성분을 이용하여 피부색 분할을 한 후에 형태학적 필터링과 레이블링을 통해 얼굴 후보 영역을 분리한다. 분리된 각 후보 영역에 대해 휘도 성분 Y에서 소벨 마스크의 수직 연산자를 적용한 후에 수평 투영을 통해 나타난 최대값을 눈의 위치로 검출해낸다. 비슷하게 얼굴의 지형적인 특징과 소벨 마스크의 수평 연산자를 적용하여 계산된 수평 투영의 최대값에 따라 턱 부분을 검출한다. 실험 결과, 기존의 연구와 검출율을 비슷하면서도 턱의 위치를 검출함으로써 목 부분이 얼굴 영역에 포함되는 것을 방지할 수 있음을 볼 수 있다.
이 논문에서는 카메라로 연속으로 촬영한 일련의 그레이레벨 영상으로부터 전방의 차량을 포착하기 위한 빠른 차선검출방법을 제안한다. 개별 영상에서 가려지지 않는 제한된 영역을 대상으로 차선의 위치를 검출하고, 에지 영상을 이용하여 차선의 기울기를 구한다. 이를 근거로 차량이 존재할 가능성이 있는 관심영역을 구하고 그 영역 내에서 에지 성분을 이용하여 구조적 방법으로 전방 차량의 위치를 포착한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차선검출알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도, 차량검지 등의 결과를 보인다.
본 논문에서는 이동형 패럴랙스 배리어 방식의 모바일 3D 디스플레이를 위해 급격한 조명 변화에도 강인한 시청자 시역위치 추정 알고리즘을 제안한다. 기존의 비올라-존스 검출기와 옵티컬-플로우를 선형 결합한 시역 위치 추정 알고리즘[1]은 급격하게 조명이 변하는 경우 잘못된 시역 위치를 추정하는 문제가 있음을 확인하였고, 특히 이러한 급격한 조명의 변화 문제는 모바일 환경에서 흔히 발생하는 환경조건이다. 그리고 어두운 공간에서 3D 디스플레이를 시청하는 경우 디스플레이 조명이 시청자의 얼굴에 비치기 때문에 조명 변화가 매우 크게 발생할 수 있다. 급격한 조명의 변화에 대한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 매 프레임마다 정확하게 옵티컬-플로우 얼굴 검출기의 정확도를 판단할 수 있는 방법을 새롭게 제안하고, 다양한 실험을 통해 그 효과를 검증한다. 조명의 변화등에 의해 옵티컬-플로우가 잘못된 추적 결과를 출력하는 경우, 기존의 두 알고리즘(비올라-존스 얼굴검출기+옵티컬-플로우 특징점 추적기)을 선별적으로 선택함으로써 강인한 얼굴검출 및 추적이 이루어지도록 하고, 다양한 실험 결과를 통해 그 효과를 검증한다.
UHF 센서를 사용한 GIS의 절연결함 패턴분석 및 위치판독에 대한 많은 연구가 이루어지고 있으나, 후자의 경우 GIS Bus bar의 형태에 의한 전자파의 전달속도를 고려한 결과들은 아직 보고된바 없다. 본 논문은 이러한 관점에서 부분방전 신호검출용 광대역 센서를 Fat-Dipole를 변형시켜 가장 넓은 대역을 얻도록 설계 제작하였으며, GIS Bus bar 내에서 발생하는 부분방전 신호의 전달 속도 계산결과 이론치의 약 2/3 정도였다. 또한 개발된 방법의 현장적용 가능성을 확인하기 위하여 자체 설계 제작한 외장형 UHF 센서를 중부발전소에서 운전중인 GIS에 부착하여 절연결함 위치를 추정 후 해체 작업을 통하여 확인한 결과 추정된 위치에서 결함이 발견되어 개발된 방법의 신뢰성을 입증하였다.
연구목적: 본 논문에서는 IR-UWB를 활용하여 실내 위치 추정을 위한 거리 추정 기술을 제안하고 연구 수행한다. 실내 환경에서 clutter(클러터)나 noise(노이즈) 환경으로 인해 낮아진 목표 신호의 검출과 세기를 높일 수 있는 알고리즘을 제안한다. 연구방법: 클러터 억제와 미약 신호를 검출하기 위해 기존 연구인 Background Remover, Corelation, Singular Vector Decomposition 연구를 분석하고 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 평가를 위해 일반 실내 건물에서 2~11.5m 까지 목표물을 측정하는 실험을 진행하고 평균 에러율을 통해 성능평가 및 검증을 진행한다. 연구결과: 제안하는 알고리즘을 통해 11.5m까지 평균에러 0.57m, 6m이상에서 11.5m까지 에러율 0.49m였다. 기존 연구 대비하여 평균 에러율 약 1m를 줄이는 결과를 보였다. 결론: 본 연구에서 제안하는 알고리즘을 실험을 통해 검증했다. 거리나 위치 추정을 위한 클러터, 노이즈 환경에서 미약 신호 검출하는 기법으로 활용이 가능할 뿐 아니라 투과성이 높은 UWB 레이더를 활용하여 제난 상황에서 인명을 피해를 줄이기 위한 인명 검출 기법으로 활용될 수 있다.
PET scanner는 양전자의 소멸복사에 의한 511 Kev의 감마선을 검출한다. multi ring detector에서 선원과 검출기사이의 기하학적 위치에 따른 감마선 검출에 대한 균등성(uniformity)을 검토 분석하였다. 감마선원과 검출기의 배열위치에 따른 이론적 검토와 일정한 크기의 phantom 내에서 방출되는 감마선을 2차원적으로 preset count하고, 검출기의 위치에 따라 평균계수치에 대한 편차율의 분포를 통하여 그 균등성을 비교 분석하였다. 1 bed data를 얻을 수 있는 47개의 검출기군으로 분류하고, 각 검출기군의 위치에 따른 편차율을 비교분석한 결과, 산란선과 산란되지 않은 모든 방사선량의 분포가 많은 중심군인 3번째부터 45번째까지에서는 평균편차의 비율이 $0.1{\sim}0.7%$로 비교적 균등도가 높게 나타났으나, 주변부에서는 편차율의 분포가 $1.1{\sim}5.2%$의 차이를 나타내고 있어, 주변부에서의 균등성이 중심부보다 감소되었다. 이것은 검출기 위치에 따른 계수율의 차이에 대한 이론적 근거와 일치하고 있으며, 감도를 알기위한 계수측정 부분에서도 중심부와 주변부와의 차이가 크게 다르게 나타났다. 이와같은 불균등성을 감소시키기 위하여 선원으로부터 모든 검출기 유효시야(UFOV) 내에서 충분한 방사능이 검출될 수 있도록 하는 우선적 조치가 필요하다고 판단된다.
단백질 2차원 전기영동은 다양한 단백질 분리 방법 중 가장 널리 쓰이는 방법으로 실험 결과를 촬영한 영상을 분석하여 얻은 단백질 스팟의 위치나 질량, 발현 유무 등을 이용하여 각종 질병의 발생 원인 진행 상태, 생리적인 변화 등에 대해 분석할 수 있다. 실험 영상에 다수의 단백질이 존재하므로 이를 수작업으로 처리할 경우에 많은 시간과 노력이 소요되므로 본 논문에서는 자동화된 단백질 스팟 검출 방법을 제안하였으며 단백질 스팟이 같은 위치에 겹쳐서 나타나는 경우가 많은 단백질 2차원 전기영동 실험 영상의 특성을 고려하여 여러 개의 단백질이 겹쳐진 복잡한 스팟 영역에 대해서 스팟의 형태 정보를 이용하여 스팟의 개수를 추정하고 개별 스팟으로 분리하여 보다 신뢰성 있는 분석이 가능하게 하였다 본 논문에서 제안된 방법의 효용성을 검증하기 위해 기존에 널리 사용되고 있는 상용 소프트웨어와 비교 실험을 수행한 결과 겹친 정도가 60%이상인 경우 기존 방법에 비해 우수한 결과를 보였다.
최근 급격히 발전한 휴대폰은 다양한 기능을 가지고 있다. 그 중 디지털 카메라의 기능을 겸비한 휴대폰은 디지털 카메라의 판매량을 앞서고 있고, 메가픽셀의 고화소 디카폰의 개발로 대중화가 더욱 가속화되고 있다. 카메라폰을 응용한 연구분야로는 생체인식기술을 적용할 수 있으며, 본 논문은 제약이 많은 휴대폰 환경에서 홍채인식기술을 적용하기 위한 휴대폰 카메라로 취득된 얼굴영상에서의 눈 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 얼굴영상에서 눈은 피부나 머리카락보다 빛에 대한 반사율이 높아 각막에 specular reflection이 생기게 되고, 동공은 눈의 다른 지역에 비해 흑화소가 많다는 특징을 가지고 있다. 이러한 두 가지 특징을 이용하여 동공 후보 영역을 선정하였고, 선정된 이진영상에서 수평 프로파일과 수직 프로파일을 적용하여 동공 후보 영역을 줄이면서 동공의 중심 위치를 검출한다. 본 연구는 휴대폰 환경을 고려하였기 때문에 최소한의 메모리 사용과 적은 연산량을 목표로 하여 눈의 위치를 검출 한다. 실험 결과, 입력 영상 내에 일정크기의 동공영역이 존재할 경우 높은 눈 영역 추출 성공률을 보이며, 본 연구에서 제안한 알고리즘을 실제 휴대폰에서 수행한 결과 평균571.6ms의 시간이 소요됨을 알 수 있었다.
본 연구에서는 운전중인 직류전동기의 브러시를 임의로 회전하여 브러시와 정류자편에 불꽃을 발생시켰을 때, 초음파센서와 AE센서를 이용하여 각각의 기계적 노이즈 신호를 검출하였으며, 이를 주파수 스펙트럼으로 분석하였다. 또한 직류전동기의 브러시가 중성축에 정상적으로 위치하여 운전하고 있을 때, 초음파센서와 AE센서를 이용하여 각각의 자기적 노이즈 신호를 검출하였으며, 이를 주파수 스펙트럼으로 분석하였다. 그리고 직류전동기의 브러시를 임의로 회전한 경우의 기계적 노이즈 신호 및 브러시가 중성축에 위치한 경우의 자기적 노이즈 신호를 비교ㆍ분석하였다. 실험 결과, 운전중인 직류전동기의 브러시를 회전방향으로 임의로 회전하여 검출한 초음파의 기계적 노이즈 신호는 브러시가 중성축에 정상적으로 위치하여 검출한 초음파의 자기적 노이즈 신호보다 대략 2.5∼3.0배 증가되었다. 또한 운전중인 직류전동기의 브러시를 회전방향으로 임의로 회전하여 불꽃을 발생시켰을 때, AE의 기계적 노이즈 신호를 검출하여 주파수 스펙트럼으로 분석한 결과 주된 주파수 영역이 대략 1.3[MHz]∼l.5[MHz]인 것으로 나타났다
최근 딥 러닝의 발전과 함께 보행자 검출 기술의 성능이 발전하면서 다양한 분야에서 응용되고 있다. 영상 내 보행자의 위치나 움직임을 파악함으로써 위험 지역이나 보안 지역에 접근하는 보행자를 찾아낼 수 있다. 일반적인 딥 러닝 기반의 물체 검출기는 멀리 있는 보행자와 같은 작은 물체를 검출 하는 데에 적합하지 않다. 또, 검출을 수행하기 위해서 큰 계산량을 필요로 하기 때문에, 동영상의 매 프레임 마다 수행하기 부적합 하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 작은 물체도 잘 검출할 수 있도록 기존 YOLO 네트워크의 구조를 변경하고, 보행자 데이터를 이용하여 추가로 학습함으로써 보행자를 검출하는 성능을 증가시켰다. 그리고 검출한 보행자들에 대해 추적 기법을 이용함으로써, 동영상의 매 프레임 마다 검출을 수행하는 것을 피할 수 있도록 하였다. 실제로 DukeMTMC Dataset을 이용하여 실험을 해본 결과, YOLO 네트워크의 구조를 변경하고 추가 학습을 함으로써 검출 정확도가 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 또, 추적 기법을 이용했을 때, 성능이 크게 떨어지지 않으면서 검출 속도를 개선할 수 있는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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