본 논문에서는 다중 손 끝점 검출을 위해 특징 추출 기법 및 이를 기반으로 한 손 끝점 검출 알고리즘을 제안한다. 특징 추출을 위해 Local Binary Feature(LBP)을 사용하였고 특징의 차원을 축소하기 위해 Principal Component Analysis(PCA) 기법을 이용하였다. 손 끝점 판별을 위해 Reduced multivariate polynomial Model(RM) Classifier를 사용하여 실험 결과 제안된 손 끝점 검출 기법이 다양한 환경에서 동작 하는 것을 확인 하였다.
눈좌표 검출은 얼굴 인식 및 관련된 응용 분야 등에서 필요한 작업이다. 현재까지 보고된 대부분의 눈좌표 검출 방법은 성공적인 적용을 위해서는 여전히 정확도 및 검출 속도의 개선을 필요로 한다. 본 논문에서는 다중스케일 가버 특징 벡터 모델 기반의 개선된 눈좌표 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 다운샘플링된 입력 얼굴 이미지에서 초기 눈좌표에서의 가버 특징 벡터와 해당 스케일의 눈 모델 번치와의 가버젯 유사도를 이용하여 눈좌표를 추정한다. 이후 추정된 눈좌표를 상위 스케일의 얼굴 이미지에서의 눈좌표 초기값으로 취하고 상위 스케일 얼굴 이미지에서 같은 방법으로 눈좌표를 찾으며, 이를 반복적으로 하여 최종적으로 원래 얼굴 이미지에서의 눈좌표를 확정한다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 다중스케일 가버 특징 벡터 모델 기반 눈좌표 검출 방법이 계산량은 크게 증가시키지 않으면서 기존 연구들에서 보고된 다른 눈좌표 검출 방법에 비해 정확도가 개선된 검출 방법임을 확인하였다.
본 논문은 배경복잡성, 조명변화, 무질서한 라인, 문자와 배경색의 유사성 등에 취약한 기존 연구의 단점을 보완하기 위해 컬러분할과 LoG연산자의 폐곡선 에지 특징 및 합성논리모델을 이용한 다중 문자 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안된 다중 문자 검출 알고리즘은 특징 검출, 문자형성, 문자검출 단계로 구성된다. 본 논문에서 제안한 새로운 다중 문자 검출 알고리즘은 웨이브렛, 형태학과 허프변환을 이용한 전처리 후 각 컬러영역을 순차적 AND 연산 및 OR연산을 수행함으로써 완전한 문자가 아닌 불완전 문자부분마저도 취합하여 검출률을 높일 수 있는 효율적인 방법임을 확인하였다. 또한 영상의 크기나 해상도, 기울어짐 등에 상관없이 문자영역이 첨가된 자연 영상을 대상으로 하며, 동일 영상에 대하여 기존의 문자 검출 알고리즘과 비교함으로써 제안알고리즘이 검출률면에서 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 인공위성 자세제어 시스템의 고장 검출 기법을 제시하였다. 논문에서는 상호간섭 다중모델을 기반으로 벌점을 이용하여 인공위성 자세 시스템 중 구동기의 완전 고장과 구동력 저하 고장을 검출하였다. 제안한 고장 검출 기법은 2단계로 구분되는데, 먼저 11개의 구동기 고장 관련 모델을 구성하여 구동기 고장 검출을 수행한 후, 구동기의 고장이 검출되면 구동기의 고장 특성에 관련된 하위 모델을 생성하여 실제 발생한 고장이 완전 고장인지 구동력 저하 고장인지를 구분하게 된다. 또한 기존에 제안된 상호간섭 다중모델을 이용한 고장 검출 기법과 비교한 결과, 본 논문에서는 병렬로 구성되었던 고장 모델들을 2단계로 구성하고 각 단계별로 차등화된 벌점을 이용함으로써 구동기 고장 검출 시간을 줄였을 뿐만 아니라, 고장의 특성까지 빠르게 구분할 수 있는 장점이 있음을 확인 하였다.
본 논문에서는 임의의 안테나 배열 수신기 알고리즘에 의해 형성된 빔에 연속 간섭 제거 다중 사용자 검출기를 결합하여 수신기의 성능을 향상시키는 방법을 제안하고, 그 성능을 분석 한다. 안테나 배열 수신기는 사용자들의 신호를 공간적으로 분리하여 다중 사용자 간섭을 감소시켜 각 사용자에 대한 수신 성능을 향상시킬 수 있다. 그러나 형성된 빔에 사용자들이 작은 도래각 차이를 두고 집중 분포될 경우 그 성능이 저하된다. DS/CDMA시스템에서의 다중 사용자 검출기를 위한 간섭 제거 수신기는 간단한 구조와 방법에 비하여 성능이 우수하여 그와 관련된 방식이 많이 제안되어왔다. 본 논문에서는 그러한 성능 저하를 연속 간섭 제거 다중 사용자 검출기를 결합하여 극복하는 방법을 보인다.
본 논문에서는 채널부호화 다중 안테나 시스템에서 공간다중화 전송된 신호들을 효과적으로 복조하기 위한 저연산 연판정 복조 다중 안테나 반복검출 기법을 제시한다. 반복 검출기법의 경우 우수한 성능에도 불구하고 연산량의 복잡성으로 수신단에 높은 복잡도를 요청하게 된다. 이러한 복잡도 감소를 위해 차원감소 소프트 검출 기법 (DRSD)과 모든 순서 순차적 간섭 제거(AOSIC) 기법을 사용한다. 이 기법의 경우 기존 기법들에 비해 반복검출 기법의 연산량의 복잡성을 줄일 수 있으며 향상된 성능을 얻을 수 있다.
제안된 동판 표면 검사 시스템은 PC-기반으로 다중 스레드 기법과 다중 CPU를 이용해 동판 표면의 결함을 실시간으로 검사하는 시스템이다. 초고속 라인 스캔 카메라로 영상 취득 보드에 영상을 실시간으로 취득하여 처리할 때, 더블 버퍼링 방법으로 입출력과 처리가 동시에 수행되어 처리 속도를 높인다. 다중 스레드 기법에서는 시스템 자원 활용과 다중 스레드로 CPU의 사용을 최대화하여 실시간 처리하며, 다중 스레드 구조로도 실시간 처리가 어려운 경우에는 다중 CPU를 사용하여 이를 해결한다. 또한 동판 표면 영상에서 결함 검출하여 분류할 때, 실시간 처리를 만족시키기 위해서 결함영상의 공분산 행렬의 고유치 비율, 명암차 등의 연산으로 분류할 수 있는 방법을 제시한다. 결함의 검출은 조명 불균형에 대한 보상 처리가 적용된 다음 임계치에 의해 검출된다. 검출된 결함은 제안된 분류 방법으로 특징을 분석한 뒤 결함의 형태를 분류한다. 특징은 결함 너비와 고유치 비율, 명암차 등이 사용되었다. 제시된 방법을 검증하기 위해서 총 141개의 결함을 분류하는 실험이 진행되었고, 결과로는 89.4% 성공률을 보였다.
본 논문은 다중 해상도 영상에서 3차 페이싯 모델을 이용하여 적외선 영상의 원거리에 위치하고 있는 초소형 표적의 위치와 크기를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 먼저, 원 영상을 점차 축소하여 여려 단계의 다중 해상도의 영상들로 구성한다. 각 단계에서의 다중 해상도 영상들에 대해 페이싯 모델과 국부 극대 조건을 적용하여 초소형 표적의 위치를 검출한다. 다중 해상도 영상에서 각 페이싯 모델의 국부 극대값을 의미하는 $D_2$값 중 최대 크기를 가지는 위치를 표적의 위치라고 평가한다. 이 경우 각 단계의 다중 해상도 영상들에 대해 크기가 다른 표적의 검출이 가능하게 된다. 본 논문에서 제안한 초소형 표적 검출 방법은 초소형 표적이 있는 다양한 적외선 영상에서 실험하였다. 기존의 페이싯 모델을 이용한 방법에서는 하나의 마스크만 적용시킨 것에 반해 제안된 방법은 하나의 마스크를 다중 해상도 영상에서 적용하였다. 고정된 마스크를 다중 해상도 영상에 적용함으로써 마스크의 크기를 달리하는 효과를 확인하였고 그에 따라 검출하는 표적의 크기도 다름을 확인하였다. 이를 이용해서 표적의 위치뿐만 아니라 크기도 검출할 수 있음을 확인하였다.
다성 음악 신호의 주요 멜로디 검출 기술은 프레임 단위로 다중 피치를 검색하고 멜로디 피치를 선택하여 최종 멜로디를 검출한다. 그러나 다중 피치 검색의 한계와 피치 검색에서의 더블링(doubling)과 하빙(halving) 등으로 인하여 멜로디 피치 검출의 정확도가 저하되는 문제점을 가진다. 따라서 다성 음악의 주요 멜로디 검출 과정은 프레임 사이의 멜로디 피치를 분석하여 추가적으로 멜로디 피치를 보정하는 과정이 필요하다. 본 고에서는 다성 음악 신호에서 프레임 단위로 검출된 멜로디 피치를 보정하여 주요 멜로디 검출의 정확도를 추가로 향상시키는 기술들을 소개한다. 다양한 기술들을 접근 방식에 따라 분류하여 설명하고, 대표적인 기술의 검출 정확도 향상 성능을 간단히 정리한다.
본 논문에서 무선 다중경로 채널 환경에서 관심 있는 신호를 효과적으로 탐색하기 위해서 다중 경로 탐색기의 검출 능력을 향상시키기 위한 공-시간 탐색기 구조를 제안한다. 이러한 탐색기는 새롭게 발생한 신호 경로를 탐색하기 위해 공시간 신호 구조를 사용한다. 제안된 다중경로 탐색기는 기존의 탐색기에 비해 보다 나은 검출 능력을 제공하고 다중 경로 신호의 평균 획득 시간(Mean Acquisition Time)을 감소시킨다. 새로운 방식과 기존의 방식의 검출 확률(Detection Probability)과 오경보 확률(False Alarm Probability)을 계산하고 평균 획득 시간의 수학적인 예를 들어서 제안된 방법의 성능을 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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