본 논문은 NTSC 카메라로 부터 획득한 컬러 이미지를 흑백 이미지로 변환하여 영상 경계선 검출 후 Hough 변환을 통하여 영상 기울기를 검출하는 시스템을 고성능 DSP를 이용하여 구현하였다. 검출된 영상 기울기는 서보모터를 제어하여 카메라 지지대를 기울여도 카메라를 반대로 기울여 항상 기울어지지 않는 영상이 얻어지는 시스템을 구현 하였다.
본 논문에서는 선형적으로 기울어진 문서 영상의 기울기를 검출하기 위한 단순하면서도 효과적인 알고리즘을 제안한다. 문서 내의 인접한 두 행 사이에는 일정한 두께의 공백 행이 존재하며, 그 공백 행의 기울기는 실제 문서의 기울어진 정도를 반영한다는 사실에 기인한다. 먼저, 간단한 모폴로지 연산을 이용하여 문자행 영역과 공백행 영역을 분리한 후, 이를 일정 간격으로 수직 샘플링하여 수직선 상에 있는 모든 공백행의 중심점(행간점)을 찾는다. 전체 영상으로부터 동일한 공백 행상에 있는 임의의 두 행간점간에 계산된 기울기들의 분포를 보면 실제 문서의 기울기에서 최대 값을 가진다. 제안한 알고리즘을 다양한 형태의 가로쓰기 문서(검출 가능한 최대 기울기 : $\pm$45$^{\circ}$)에 적용하여 0.5$^{\circ}$의 오차범위 내에서 정확한 결과를 얻을 수 있음을 보인다.
심전도에서 QRS complex와 R-wave의 검출은 부정맥 진단, 심전도의 특성점 검출 기준, heart rate variability(HRV) 측정에 있어서 중요하나, 시시각각 변화하는 생리적 변화와 여러 가지 노이즈로 인해 검출이 쉽지 않다 제안된 알고리듬에서는 wavelet filter banks를 이용하여 대칭적 enhanced 신호와 noise 와 같은 very high frequency 성분이 제거된 ECG에 근사화 된 approximated 신호를 얻는다. Enhanced 신호로부터 QRS complex의 위치를 검출하고, 검출된 위치의 주변에서 대칭적 wavelet의 특성이 반영된 dominant한 peak의 위치정보, 즉 R wave의 후보점을 얻는다. 이 위치 정보를 이용하여 enhanced 신호에서 각 peak에서의 크기, approxi-mated 신호에서 각 peak 주변에서의 기울기 변화, 기울기 부호 등을 고려하여 R-wave의 위치를 원래의 ECG 신호에서 얻는다. MIT/BIH database에 적용한 결과 99.6%의 QRS complex검출률과 92.9%의 R-wave 검출률을 보였다.
본 연구에서는 갭 사이즈가 조절된 나노갭 소자[1]에 유기영동법을 이용하여 수용액 환경 내에 있는 금속 나노입자(금 나노입자)를 검출하였다. 수백 나노미터 사이즈로 제작된 나노갭 전극에 도금법으로 금을 성장시켜 갭 사이즈를 조절하고, 이로부터 전기장의 기울기를 극대화 할 수 있는 나노갭 소자를 제작함으로써 저농도 금 나노입자 검출의 효율성을 높였다. 제작된 나노갭 소자에 교류 신호를 이용한 유기영동법을 도입하여 수용액 환경 내 입자의 움직임을 제어하였다. 본 연구의 목표인 저농도 금 나노입자의 검출을 위해서는 100 kHz의 주파수를 이용하는 것이 가장 적절함을 실험을 통해 확인하였으며, 갭 사이즈가 조절된 나노갭 소자를 이용하여 전기장의 기울기를 극대화하고 입자의 움직임을 제어함으로써 50 aM의 저농도 금 나노입자를 검출할 수 있었다. 나노갭 소자를 이용한 금속 나노입자 검출에 관연 연구는 환경오염물질 검지용 입자센서 및 바이오센서 분야에 응용이 가능할 것으로 예상된다.
본 논문은 실내외에서 얻어진 자연 영상으로부터 텍스트를 추출하는 방법과 추출되어진 텍스트가 기울어져 있을 경우 기울기 각도를 추정하고 보정하는 방법을 제안한다 이런 모든 과정은 4단계로 수행된다. 명도 이미지를 대상으로 첫째 자연 영상에서 에지 검출 처리를 위한 전처리 단계와 둘째 에지 검출과 세선화를 통한 잡음영상 및 선 제거, 텍스트 특징을 이용한 후보영역 검출단계로 이루어지고 셋째 그 텍스트 후보영역 안에서 이진화를 수행하고 불필요한 비텍스트 연결 요소를 추려내어 제거 함으로써 텍스트를 추출한다. 마지막은 후처리로써 추출된 텍스트의 기울기 각도를 추정하고 추정 된 각도만큼 회전함으로써 기울어진 텍스트를 보정한다 본 연구는 다양한 자연 영상을 대상으로 실험한 결과, 본 논문의 유용성과 정확한 텍스트추출을 확인하였다.
본 연구에서는 사용자 스스로가 바른 자세를 교정 할 수 있도록 도움을 줄 수 있는 스마트폰 기반의 자이로 센서를 이용한 착용형 자세 교정 시스템을 구현하였다. 이를 위하여 2개의 자이로 센서를 Y자 서스펜더 상, 하에 각각 부착하여 신체의 기울기를 측정하였으며, 블루투스 통신을 이용하여 스마트폰으로 데이터를 전송하였다. 전송된 신체의 기울기 정보는 바른 자세에 대한 평균 기울기 정보와 비교하여 바른 자세와 잘못된 자세를 판단하고자 하였으며, 이를 위한 스마트폰 기반의 어플리케이션을 구현하였다. 구현된 어플리케이션은 자세 판별뿐만 아니라 현재의 자세 정보를 직관적으로 표현하기 위한 모니터링 부와 잘못된 자세 검출 시 진동이나 알림 음 또는 팝업 메시지를 통해 사용자에게 전달하는 알림 기능을 구성하였다. 또한 구현된 시스템으로부터 대표적인 잘못된 자세 4가지에 대한 검출 실험을 수행하였으며, 그 결과 100% 검출이 가능함을 확인하였다.
최근 각 종 분야에서 센서들을 이용한 연구 및 활용도가 증가하고 있다. 본 논문에서 는 3축 가속도 센서를 이용해 serial 통신을 통한 물체의 기울기를 감지 및 검출 하고 사용자는 실시간으로 모니터링 할 수 있는 GUI 환경 및 기울기 감지 시스템을 제안하였다. 기존 전자식 액체충전 방식의 기울기 센서의 불안정한 데이터와 오차의 단점을 줄이고자 AD 변환기가 내장된 디지털식 3축 가속도 센서를 이용함으로서, 보다 정확한 데이터를 검출하여 정확도를 높이고 사용자는 이상 여부를 보다 쉽게 인식할 수 있었다.
단백질 연구에 획기적인 기여를 한 2차원 전기영동법에 의한 결과영상을 처리하기 위하여 일반적으로 제안되었던 기존의 영상처리기법들이 가지는 문제점 중 하나인 단백질을 나타내는 여러 개의 스팟들이 겹치고 포화되고 있는 복잡영역에서 단백질 스팟을 하나로 인식하거나 검출이 불가능하여 오류를 범하게 되는 문제점에 대한 해법을 제안한다. 복잡영역내의 각 각점의 누적 기울기를 산출하고 누적 기울기 영상을 워터쉐드 기법으로 영역 분할하여 스팟을 분리한다. 그 결과 스팟 분리에 있어서 기존의 기법들을 적용하였을 때 보다 더 우수하고 효율적인 결과를 나타내며, 2차원 전기영동 결과영상에 숨겨져 있었던 단백질 스팟을 더 많이 검출할 수 있고, 예측의 범위 또한 확장시킨다.
일반적으로 필기자의 습관이나 필기방향 등의 원인으로 종종 필기 문자열에서 기울어짐이 발생한다.이러한 문자열의 기울어짐은 문자 단위 분할시 분할 알고리즘을 복잡하게 만들고 결과적으로 문자인식 성능에도 큰영향을 미친다. 본연구에서는 선 성분의 검출 및 기울기 측정에 유용한 Hough 변환을 이용하여 단어내 수직획의 기울기를 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력 필기 문자열 영상의 윤곽선을 Hough 변환에 적용하여 신 성분을 검출하고 기술어진 가도를 추정한다.실제로는 수직획이 아닌 점들이 모여 선 성분으로 검출된 경우을 제거하기 위해 임계치 이하의 길이를 갖는 선 성분은 기울기 추정 대상에서 제외한다.기울기 교정은 x좌표 값만 변환시키는 밀림 변환을 사용한다.제안된 방법의 성능을 검증하기 위해 실제 우편봉투에서 얻은 주소 영상에 대해 실험한 결과 오프라인 필기 한글 문자열의 기울기 추정 및 교정에 있어서 제안된 방법이 기존의 방법보다 우수함을 알수 있었다.
본 논문에서는 칼라 영상으로부터 피부색 정보 및 모멘트를 이용하여 눈 영역 및 얼굴 영역을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 눈 영역을 추출함으로써 보다 정확한 얼굴 영역을 검출할 수 있다. 이를 위해 먼저 입력된 칼라 영상의 피부색 정보를 기반으로 추출한 영역으로부터 레이블 영역의 면적과 크기 정보를 이용해 1차, 2차 얼굴 후보 영역을 선택하고 선택된 얼굴 후보 영역간의 기울기 모멘트를 계산하여 3차 얼굴 후보 영역을 추출한다. 또한 추출한 3차 후보 영역으로부터 레이블 영역의 크기 및 구조적 관계를 고려하여 영역 내에서의 눈의 위치를 검출한다. 따라서 제안한 방법은 눈의 기울기 관계를 이용함으로써 얼굴의 크기와 얼굴이 좌우로 기울어진 영상에 대하여 강인한 얼굴 검출 능력을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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