컴퓨터 비전을 이용한 눈동자 추적 기술은 Human-Computer Interface(HCI)의 중요성이 높아짐에 따라 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 HCI 장치를 위한 눈동자 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기울어진 얼굴에서도 눈동자를 검출하기 위해 Principal Component Analysis(PCA) 방법을 이용하여 얼굴의 기울어진 정도를 검출하고 기울어진 정도를 이용하여 눈동자 영역의 위치를 계산한다. 최종적으로 눈 위치의 검출을 위해 눈동자 영역의 밝기 정보를 사용한다. FERET DB의 얼굴영상을 사용하여 실험한 결과, 기울어진 얼굴에서도 눈동자를 효과적으로 검출 할 수 있음을 확인하였다.
Time of flight diffraction(TOFD)법은 초음파의 회절현상을 이용한 검사방법으로 일반적인 pulse echo 법에 비해 검사수행 속도가 빠르며, 보다 알기 쉽게 결함을 유무를 표시하고 검사표면의 상태와 결함의 방향에 의한 검사 결과가 기존에 방법에 비해 안정적인 특징을 갖는다. 그러나 TOFD 법은 결함의 위치가 검사체의 표면 근처에 위치하는 경우 표면을 따라 전파되는 lateral wave의 영향으로 결함의 검출에 어려움이 따른다. 본 연구에서는 TOFD 법을 이용한 초음파 탐상 시스템을 개발하였고, TOFD 법의 단점이라 할 수 있는 표면 근처에 존재하는 결함을 보다 쉽게 검출하기 위하여 deconvolution 법을 사용하여 근거리 분해능을 향상시켰다.
적은 수의 광센서를 사용하는 검출기를 설계하고, 최대우도함수를 통해 감마선과 상호작용한 섬광 픽셀의 위치를 디지털 위치로 측정하는 연구를 수행하였다. 이를 위해 섬광체 내에서 빛의 이동을 모사할 수 있는 DETECT2000을 사용하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 위치 측정의 정확도를 평가하였다. 6 × 6의 섬광 픽셀 배열과 4개의 광센서를 사용하여 검출기를 구성하였으며, 각 섬광 픽셀 중심에서 감마선 이벤트를 발생시켜 수집된 빛의 비율을 통해 순람표를 작성하였다. 새로운 위치에서 발생된 감마선 이벤트를 최대우도함수의 입력값으로 적용하여 순람표와 비교후 섬광 픽셀의 위치를 디지털 위치로 변환하였다. 모든 섬광 픽셀들에서 평가하였으며, 그 결과 99.1%의 높은 정확도를 획득하였다. 이러한 방법을 현재 사용되는 시스템에 적용할 경우 섬광 픽셀의 위치를 판별하는 과정의 간소화를 이룰 것으로 판단된다.
등부표는 조류, 바람 등 외력에 영향을 받아 위치가 항상 유동적이고 위치는 항로표지용 AIS 또는 RTU를 통해 확인할 수 있다. 위치 확인이 가능한 등부표의 최근 5년간(2017~2021년) 위치 데이터 분석 결과 위치 오류 데이터는 평균 15.4%로 나타났으며 항해 안전사고예방 및 관리를 위해서는 위치 오류 데이터를 검출하고 정제된 위치 데이터 획득이 필요하다. 본 연구에서는 항로표지용 AIS 또는 RTU를 통해 획득한 위치 데이터를 DBSCAN Clustering하여 위치 오류 데이터를 검출하고 정제된 위치 데이터를 획득하고자 한다. 이를 위하여 위치 오류가 가장 많은 서해 해역 중 RTU가 설치된 군산항 1호 등부표의 21년도 위치 데이터를 Python library를 사용하여 DBSCAN Clustering 하였다. DBSCAN Clustering에 필요한 minPts는 2차원 데이터에 일반적으로 사용하는 값을 적용하였고 epsilon은 k-NN(최근접 이웃)알고리즘을 사용하여 값을 산출 및 적용하였다. DBSCAN Clustering 결과 minPts와 epsilon을 만족하지 못하는 위치 오류 데이터를 검출하였고 정제된 위치 데이터를 획득할 수 있었다. 본 연구는 항로표지용 AIS 또는 RTU가 설치된 등부표의 신뢰성 있는 위치 데이터를 획득할 수 있는 기초 자료로 활용할 수 있으며 항해 안전사고 예방에도 큰 도움이 될 것으로 판단된다.
LPMS(Loose Part Monitoring System)는 원자로 및 냉각재계통내에서 발생하는 금속파편의 검출 및 분석을 위하여 사용되는 진단 장비이다. 본 논문에서는 RPV(Reactor Pressure Vessel)의 상부헤드(closure head)와 하부헤드(lower head)에서의 금속파편의 충격위치를 평가하는 LPMS를 위한 새로운 기법을 제안하고, Mock-up에서의 실험을 통하여 그 효용성을 검증하였다. 즉, 수정된 원교차법을 제안하고, 이를 반구로 모델링된 RPV의 상ㆍ하부헤드에 존재하는 금속파편의 위치평가에 적용하므로써 정확한 충격위치를 찾을 수 있음을 보였다. 이들 결과는 충격물질의 질량이나 에너지를 계산하는데 정확한 정보를 제공해 줄 수가 있다.
최근 멀티미디어 정보 시스템에서의 음성 핀 시각적 내용의 분류에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 농구 경기의 비디오 데이터로부터 특정 음성 정보를 추출하는 방법과 이를 농구 게임의 중요 이벤트 검출에 이용하는 방법을 제안한다. MFCC 특징들과 LPC 엔트로피의 조합을 이용하여 검출된 관중들의 환호 소리로부터 중요한 이벤트의 위치를 예측할 수 있다. 농구 경기의 다양한 소리들 중에서 관중들의 환호 소리를 분류하여 이를 농구 비디오 데이터에서 중요한 이벤트들을 검출하는데 사용함으로써 매우 효과적 결과를 얻을 수 있었다.
운송 컨테이너의 식별자를 추출하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 각각 이용하여 개별 식별자를 추출한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험 결과, 제안된 컨테이너 식별자 추출 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 확인하였다.
정확한 오이의 형상 및 위치를 인식하기 위하여 형상인식 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 실제 영상에서 오이의 형상과 위치를 판정할 수 있도록 알고리즘을 개발한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 오이의 특징형상 검출은 $15{\times}15$ 간격으로 자동검출 되도록 처리하였다. 오이로 인식된 출력패턴 중에서 오검출된 출력패턴의 비율은 0.1~4.2%로 나타났다. 오류역전파 알고리즘은 영상크기를 $445{\times}363$, $501{\times}391$, $300{\times}421$, $450{\times}271$, $297{\times}421$의 크기에 따라 출력패턴을 얻은 결과 영상의 크기에 따른 검출 값의 변화는 없는 것으로 나타났다. 학습패턴 수가 25개로 증가하면 영상에서 다른 패턴을 검출하는 비율이 16.02%로 나타났다. 또한 학습패턴이 2개인 경우 40개의 영상에서 8개의 오이를 검출하지 못하였다. 학습패턴의 수가 7~9개인 경우 오이의 검출이 가장 좋은 것으로 나타났다.
본 연구는 투명 성질을 가진 물방울의 윤곽선에 대한 효율적인 검출을 통해 분석 장비의 자동 측정에 대한 정확성을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 투명성질을 가지는 원의 윤곽선 검출을 위해 밝기 분포에 대한 국소적 미분 대신에 적응성 방향 미분(Adaptive Directional Derivative;ADD)이라는 비국소적 연산자를 도입함으로써 에지의 램프 폭의 변화에 무관하게 에지 검출에 적용할 수 있는 MADD(Modified Adaptive Directional Derivative) 알고리즘을 사용한다. 이 방법은 램프 구간 내에서 방향 미분 값을 가중치로 사용하여 픽셀들의 위치를 평균한 방향 미분의 국소 중심(Local Center of Directional Derivative;LCDD)등의 위치를 찾는 추가적인 과정없이, 정확한 에지 픽셀의 위치가 완전 선명화 사상에 의한 단순 계단 함수의 위치로 자연스럽게 결정될 수 있다. 제시된 에지 검출 방법을 표면분석 기술인 접촉각 연산에 적용하여 실험 및 결과 분석을 통해 제안 기법의 타당성 및 효율성을 검증한다.
전력을 공급하는 변전소 등의 주요 위치에 시설되는 GIS는 사고를 미연에 방지하기 위해 여러 가지 진단방법을 이용하여 이상여부를 판별한다. 이러한 진단 방법 중 현재 국내외적으로 각광을 받고 있는 방법이 UHF센서를 이용한 부분방전 검출방법이다. 따라서, 본 논문에서는 부분방전을 발생시키기 위한 인공결함을 제작하여 GIS 내부에 삽입하고 부분 방전을 발생시켰으며, 이때 발생된 부분방전 신호를 UHF센서를 이용하여 검출하였다. 검출된 부분방전 신호는 phi-f-q 방법으로 분석 하였으며, 그 결과 발생된 파라메터를 인공신경망에 적용하여 각각의 결함에 따른 인식률에 대하여 알아보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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