보행자 인식은 차량자율주행 및 사고방지를 위해 중요한 요소기술로서 많이 연구되고 있다. 이 기술들은 크게 카메라기반과 LIDAR 기반, 두 가지로 구별할 수 있다. 카메라 기반 방법과 대비되어 LIDAR 기반 방법은 화각이 넓고 조도환경에 영향을 받지 않는다는 강점이 있다. 하지만 LIDAR 기반 방법은 먼 물체를 인식하기엔 센서 해상도가 낮고, 복잡한 환경에서는 분할 오류나 폐색 등의 원인으로 인식률이 낮아진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 3차원 LIDAR 기반 보행자 탐지 알고리즘의 낮은 인식률을 개선시키기 위해 다중객체추적 기법의 하나인 GM-PHD 필터를 이용한 두 가지 성능 향상 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 GM-PHD 필터를 이용해 이전 프레임의 포인트를 현재 프레임의 물체에 자동으로 누적하여 물체 해상도 및 보행자 분류 성능을 향상시킨다. 두 번째 방법은 인식 성능이 낮은 상황에 맞춰 개선된 GM-PHD 필터를 분류된 다중객체에 적용하여 탐지 성능을 더욱 강화시킨다. 직접 취득한 도로 주행 데이터에 두 방법을 적용하여 제안한 방법이 기존의 보행자 탐지 알고리즘 성능을 대폭 향상시키는 것을 정량적으로 증명하였다.
본 논문에서는 구조-텍스처 분할 기법을 기반으로 위성영상을 분할 융합하여 공간 해상도를 개선시키는 프레임워크를 제시한다. 위성영상은 센서가 감지하는 파장에 따라 다양한 공간해상도를 가진다. 전정 영상 (panchromatic image)은 일반적으로 높은 공간해상도를 가지지만 단일 흑백컬러를 가지고 있는 반면, 다중분광 영상 (multi-spectral image)나 적외선 영상은 전정 영상에 비해 낮은 공간해상도를 가지지만 다양한 분광 밴드정보와 열 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 다중분광 영상이나 적외선 영상의 공간 해상도를 향상시키기 위해 영상의 디테일이 텍스처 영상에만 존재한다는 것에 착안하여 본 프레임워크를 고안하였다. 고안된 프레임워크에서는 저해상도 영상과 고해상도 영상이 구조 영상과 텍스처 영상으로 분할된 뒤, 저해상도 구조영상은 고해상도 구조 영상을 참조하여 가이디드 필터링 된다. 구조-텍스처 영상 모델에 따라 필터링된 저해상도 영상의 구조 영역과 고해상도 영상의 텍스처 영역을 픽셀 단위로 더해져서 최종 영상이 생성된다. 생성된 영상은 저해상도 영상의 밴드와 고해상도 영상의 디테일을 포함한다. 제시하는 방법은 분광해상도와 공간해상도를 모두 보존할 수 있음을 실험적으로 확인하였다.
이 논문에서는 각기 다른 스케일에서 각각의 구조를 띤 텍스처를 합성하는 기법을 제안한다. 우리의 기법은 GPU로 실시간으로 수행되는 병렬 텍스처 합성 기법에 기반을 두었다. 새로 도입된 좌표 변환 연산자를 이용하면 이미 합성된 좌표 맵을 다른 스케일의 입력 텍스처로의 좌표 공간으로 변환할 수 있다. 이 연산자는 작은 룩업 테이블로 미리 연산될 수 있기 때문에 본 기법을 도입함으로써 생기는 오버헤드는 매우 적다. 우리의 업샘플 기법은 텍스처가 두드러전 이미지의 해상도를 높일 때 특히 유용하다. 그리고, 우리의 기법을 이용하여 저해상도 컨트롤 이미지를 이용한 텍스처 디자인도 가능하다. 이 디자인 툴은 지형을 특정한 스타일로 디자인하는 데에 유용하며 일반적인 높낮이 조절 브러시를 이용할 수 있으므로 직관적이다.
최근 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상의 거리 및 도플러 해상도가 높아짐에 따라 표적의 탐지 정확도는 향상되고 있지만 처리할 데이터 용량이 급증하고 있다. 기존의 단일 셀 기반 CFAR 검출기는 전체 영상 내에서 모든 거리 셀 데이터를 검사하여야 하므로 CFAR 검출기의 속도 성능 저하를 가져온다. 본 논문에서는 다중셀 기반 CFAR 처리 방법을 2단으로 개선하여 1단계에서는 다중 셀 평균 기반 CFAR 검출을 이용하여 예상 표적 지역을 검출하고, 2단계에서는 예상 표적 지역에 대해서만 단일 셀 기반 CFAR 검출을 수행함으로써 처리 시간을 줄이고 표적의 탐지 성능을 획기적으로 향상시켰다. 제안된 기법에 대한 성능은 실제 SAR 영상을 통하여 기존의 단일 셀 기반 방식과 다중 셀 평균 기반 검출 방식을 비교 분석하였다.
본 논문에서는 다중 환경에서의 Wavelet Pulse를 이용한 TR-UWB 시스템의 성능에 대하여 DPSS 펄스와 2차 가우시안 펄스와 비교 분석하였다. TR-UWB 시스템은 데이터 신호와 레퍼런스 신호를 일정 시간 간격을 두고 같이 보낸다. 이때 두 개의 신호는 동일한 채널을 통과 하므로 수신기에서는 이 레퍼런스 신호를 템플릿으로 사용하여 채널 추정 없이 복조 할 수 있어 수신기의 복잡도를 낮출 수 있는 장점이 있다. 하지만 기존의 가우시안 신호기반의 TR-UWB 시스템은 다중 사용자 환경에서 사용자간의 간섭으로 인한 수신기 성능이 저하되는 단점이 있다. 이 단점을 극복하기 위해 DPSS(Discrete Prolate Shperoidal Sequence)를 이용한 사용자간의 간섭을 줄이는 방법이 있다. 본 논문에서 제안하는 기법은 다 해상도 기법을 이용하여 직교 하는 Wavelet 기저 함수를 생성하고 이 함수를 전송 펄스로 이용하여 사용자간의 간섭을 없애 다중 사용자 환경에서 비트 오율 성능이 향상된 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 이종 환경에서 효과적으로 사용할 수 있도록 다중 계층형 비트열을 생성할 수 있는 계층형 동영상 부호화 방식을 제안한다. 제안하는 부호화 기법에서는 시축 해상도의 확장성(scalability)을 지원하기 위해 시축 계층구조에서 새로운 움직임 추정 구조를 가지도록 하고, 웨이브릿 분할을 이용하여 공간 확장성까지도 지원하도록 한다. 움직임 추정과 보상을 사용하여 시축 중복성을 더욱 줄여 조건 갱신 방식보다 압축률을 향상시킬 뿐만 아니라‘분산 부대역 인트라 갱신’기법을 사용하여 동적 적응이나 에러에 대해서도 효과적으로 동작할 수 있다. 또한 EZW (embedded zerotree wavelet) 기법을 사용하여 임베디드 비트열을 생성함으로써 추후에 데이터율 확장성을 쉽게 얻을 수 있도록 하였다. 따라서 제안하는 부호화 기법은 인터넷이나 ATM, 무선망과 같이 상호 운용과 확장성을 필요로 하는 네트웍 상에서 매우 효과적으로 사용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 DTV(Digital Television) 기반의 수동형 레이다와 다중 채널 융합 기법을 이용한 항공기 표적 인식 방법을 제안하였다. DTV에서 송신되는 다수의 채널을 융합하여 표적인식에 필요한 해상도의 HRRP(High Resolution Range Profile)를 획득하였다. HRRP는 AR(Auto Regressive) 기법 또는 제로 패딩 기법을 이용하여 획득하였다. 획득한 HRRP로부터, 경사하강법을 이용한 CLEAN 기법을 통해 산란점을 추출한 후 특성벡터를 생성하였으며, 이를 신경망 구분기에 학습시켜 표적 인식을 수행하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 실제 국내에서 운용되고 있는 3개의 송신소(관악산, 용문산, 견월악)의 주파수 대역을 가정하고, 4종의 항공기 실스케일 3D 캐드 모델을 이용하여 제안된 방법과 각 송신소의 단일 채널 주파수를 이용하였을 때의 표적인식 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방법이 3개의 송신소 모두에서 각 송신소의 단일 채널 주파수를 이용하였을 때보다 높은 표적 인식 성능을 보였다.
본 논문에서는 프레임율의 저하없이 개선된 해상도를 얻을 수 있는 동시 다중 송신집속 기법을 제안한다. 제안한 기법은 짧은 펄스를 사용하여 한 영역에 고정 송신 집속하는 기존의 방법과는 달리 여러 송신 집속점에 서로 독립적으로 집속된 쳐프 신호들을 동시에 송신한다. 수신된 신호는 정합 과정을 통하여 송신 집속 위치에 따라 각 쳐프 신호로 분리되고 짧은 펄스로 압축된다. 이렇게 압축되고 분리된 신호들은 각각 수신 동적 집속된 후 거리에 따라 집속 위치별로 선택되고 하나의 신호로 결합되어 개선된 측방향 해상도의 영상을 구성한다. 송신시 동시에 여러 위치에 초음파를 집속하고 수신시 이를 분리하기 위해서 사용된 터프 신호들은 주파수 대역에서 분할되어 서로 직교 특성을 갖도록 설계되었는데 변환자의 제한된 대역폭내에 많은 수의 의미있는 쳐프 신호를 설계하기 위해서 인접한 두 쳐프 신호의 주파수 대역 겹침을 허용하였다. 이때 대역 겹침으로 발생한 상호상관값의 상승을 억제하기 위해 인접한 두 쳐프 신호의 주파수 변화 방향을 엇갈리게 하는 밥법을 제안하였다. 특히 대역분할로 설계된 쳐프 신호중 낮은 주파수 성분의 신호를 변환자로부터 가까운 지역에 집속하고 높은 주파수 성분의 쳐프 신호를 먼 지역에 집속함으로써 깊이에 따라 영상의 해상도의 질을 일정하게 유지시켰다 더욱이 상관기를 이용한 정합 과정에서 신호가 압축되기 때문에 펄스 압축 기법에서 얻는 SNR를 증가시키는 이점이 있다 이때 상관기를 통한 압축 과정에서 쳐프 신호의 첨두값이 쳐프 신호의 길이에 따라 증가하기 때문에 깊이에 따를 높은 주파수 성분의 감쇄에도 불구하고 이렇게 높은 주파수 성분의 터프 신호를 깊은 지역에 사용할 수 있었다. 제안한 동시 다중 송신집속 기반의 시스템을 상관기의 위치에 따라 이상적인 구조와 현실적인 구조로 나타냈으며, 모사 실험을 통하여 기존의 펄스 집속 기법과 비교하여 그 성능을 검증하였다.hrough the medium. By digitizing the analog receiver outputs, and recording the signals for spectral analysis, surface wave velocities can be identified. Modifications to the SASW method includes the reduction of boundary reflections as adopted on the surface waves before the point where the reflected compression waves reach the receivers. In this study, the correlation between the surface wave velocity and the compressive strength of cement mortar is developed using one 36"x36"x4"(91.44$\times$91.44$\times$91.44 cm) cement mortar slab of 2,000 psi (140 kgf/$\textrm{cm}^2$) and two 36"x36"x4"(91.44$\times$91.44$\times$91.44 cm) cement mortar slabs of 3,000 psi (210 kgf/$\textrm{cm}^2$). public transportation, and availability of locally grown food were the important factors for deciding the place compared to those who had higher education. The price was the factor which
위성 SAR 영상의 활용이 증가하면서 영상의 해석 및 융합을 위한 정밀 기하보정에 대한 필요성이 높아지고 있다. 특히 광역감시 목적으로 활용되기 위해 서로 다른 해상도를 갖는 SAR 영상간 정보융합도 활발해지고 있다. 일반적으로 SAR 영상의 기하보정은 위성의 궤도 및 자세정보를 활용하여 수행할 수 있지만 SAR 센서의 궤도 및 시스템 오차, 대상지형 특성에 의한 왜곡으로 인해 추가적인 보정이 필요하게 된다. SAR 영상을 통한 변화탐지나 타 영상과의 융합에 적용하기 위해서는 기하 오차 보정이 반드시 선행되어야 한다. 이를 위해 다수의 지상 기준점을 선정하고 이를 포함하는 기준 영상과 비교하여 원본 영상에서 대응점을 찾는 방식으로 정밀 기하보정을 수행할 수 있다. Speeded Up Robust Feature (SURF) 기법은 쉽고 빠르게 영상의 기준점을 찾을 수 있지만 상대적으로 해상도가 낮고 스펙클 잡음에 영향을 받는 SAR 영상에서는 활용하기가 어렵다고 알려져 있다. 본 논문에서는 SURF 기법을 위성 SAR 영상에 적용할 때 발생할 수 있는 오차를 추출하고 영상 특성에 따른 성능 변화를 분석하였다. SURF 알고리즘의 적용이 가능한 입력 변수의 적정 범위를 제시하고 그에 따른 영상 정합의 오차를 분석하여 중저해상도의 위성 SAR 영상에 대해서도 SURF 기법을 통한 기하 보정 및 영상 정합이 적용될 수 있음을 검증하였다.
본 논문에서는 사람의 얼굴표정과 음성 속에 담긴 6개의 기본감정(기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 혐오, 공포)에 대한 특징을 추출하고 인식하고자 한다. 이를 위해 얼굴표정을 이용한 감정인식에서는 이산 웨이블렛 기반 다해상도 분석을 이용하여 선형판별분석기법으로 특징을 추출하고 최소 거리 분류 방법을 이용하여 감정을 인식한다. 음성에서의 감정인식은 웨이블렛 필터뱅크를 이용하여 독립적인 감정을 확인한 후 다중의사 결정 기법에 외해 감정인식을 한다. 최종적으로 얼굴 표정에서의 감정인식과 음성에서의 감정인식을 융합하는 단계로 퍼지 소속함수를 이용하며, 각 감정에 대하여 소속도로 표현된 매칭 감은 얼굴에서의 감정과 음성에서의 감정별로 더하고 그중 가장 큰 값을 인식 대상의 감정으로 선정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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