신경망의 테스트 단계를 실시간으로 처리하기 위해 많은 노력이 있었다 본 논문은 일반적인 그래픽스 하드웨어를 이용하여 더욱 빠른 신경망을 구현하고, 구현된 시스템을 영상 처리 분야에 적용함으로써 효용성을 검증한다. GPU는 CPU보다 병렬연산에 효과적이다. GPU의 병렬성을 효율적으로 사용하기 위하여, 다수의 신경망 입력벡터와 웨이트벡터를 모아서 많은 내적연산을 하나의 행렬곱 연산으로 대체하였고, 시그모이드와 바이어스 항 덧셈 연산도 픽셀세이더로 병렬 구현하였다. ATI RADEON 9800 XT 보드를 이용하여 구현된 신경망 시스템은 CPU를 사용한 기존의 시스템과 비교하여 정악도의 차이 없이 30배 정도의 속도 향상을 얻을 수 있었다.
자료행렬에서의 개체와 변수간의 관계 또는 분할표 자료에서의 열 범주와 행 범주간의 밀접도를 표준화된 자료행렬에 대한 요인행렬도에서 개체(행)와 변수(열)에 해당하는 두 벡터의 사이각의 코사인으로 정의하였다. 본 논문에서 정의한 개체와 변수간의 밀접도를 15대 및 16대 국회의원 선거자료에 적용하여 보았다.
차종 별 교통량 자료는 도로의 유지관리나 분석 등의 행정 처리 업무에 필요한 기본 자료임과 동시에 각종 연구에 활용된다. 본 시스템은 그 일환으로서 화물차나 일반차량을 구분하여 특정 도로의 화물차 비율이나 교통량을 파악하는데 활용할 수 있다. 머신 러닝 알고리즘 중에서 높은 성능을 보이는 Support Vector Machine (SVM) 알고리즘을 이용하여 도로 위의 일반차량과 화물차를 구분하였다. 우선, 화물차와 일반차량의 차이를 구분하고자 각각의 영상에 대해 Histogram of Oriented Gradients (HOG) 기반 특징점을 추출하고 이에 따라 1 차원 벡터로 표현된 데이터를 SVM 으로 분류하여 구분한다.
부싱의 형상에 따라 전계 분포를 비교하여 가장 효율적인 형상을 설계하고자 하였다. 본 연구에서 형상 변화는 12 조건이며 전극 길이의 변화로 벡터 분포도는 0.7[%], 전계 분포도는 약 $21{\sim}26[%]$의 절연 성능을 향상시킬 수 있었다. 그리고 고압부 절연물 두께의 변화는 벡터 분포도는 2[%], 전계 분포도는 약 $23{\sim}43[%]$의 절연 성능을 향상시킬 수 있었다. 따라서 조건변화에 따라 절연성능이 향상되는 것을 알 수 있으므로 부분방전 개시전압 소멸전압을 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.
고해상도 컬러항공영상은 공간정보생성을 위한 지형의 상세한 정량적 및 정성적 정보를 제공해준다. 하지만 도심지역에서 빌딩 또는 숲에 의한 그림자의 발생으로 인하여 지물 추출 및 분류시 부정확한 결과를 초래 시킬 수 있다. 현재까지 그림자 효과에 대한 여러 연구가 이뤄졌으나 도심지에서 그림자의 발생으로 야기된 분광정보 왜곡의 문제점을 해결하여 도로추출에 대한 연구가 매우 부족한 실정이다 본 연구에서는 컬러항공사진과 LIDAR(LIght Detection and Ranging) 고도 자료를 이용하여 아스팔트 도로 경계선을 추출하는 기법을 제안하였다. 구체적으로 그림자 영향의 제거를 통한 아스팔트 도로 경계선의 추출과정은 다음과 같다. 첫 번째, 항공사진에서 그림자 영역을 LIDAR자료부터 생성된 DSM(Digital Surface Model)과 태양각으로부터 추출하였다. 그 후 도로영역추출기법, 경계선 검출기법을 통하여 도로의 경계를 추출하였으며 이 자료를 벡터화하므로서 GIS벡터의 선분 자료로 생성하였다. 본 연구의 실험결과 제안된 방법은 그림자의 영향을 소거하여 원활한 아스팔트 도로의 경계를 추출하는데 있어서 효과적임을 알 수 있었다.
본 논문은 차량에 설치된 블랙박스 영상으로부터 도로노면에 표시된 방향지시기호를 효율적으로 검출하는 방안을 제안한다. 제안한 연구에서는 원근 효과를 가진 입력영상에서 역원근변환 방법을 통해 원근 효과를 제거한 실세계 좌표로 매핑 한 평면 영상에서 BOF 특징정보 기반의 신경망 인식기를 통해 검출한다. 입력영상에서 역원근변환과 특징정보의 검출 및 인식은 높은 계산량 때문에 실시간 처리가 어려운 점이 있다. 이를 보완하기 위해 제안한 방안에서는 입력영역의 도로노면 방향지시기호 영역의 특징을 분석하여 도로노면 기호가 포함된 후보 ROI영역을 정의하고 후보 ROI영역의 Gray 색상에서 역원근변환을 수행한다. 그리고 각 도로기호 영역들을 실시간 검출 및 인식하기 위해 인식코자 하는 영역 극소 특징벡터를 추출하고 이를 근소화시킨 클래스로 군집화하여 BOF를 생성한 후 이를 활용한 신경망을 통해 검출한다. 제안한 방안을 도로노면 방향지시기호 검출 연구에 적용한 결과, 약 89% 이상 비교적 정확한 검출률을 제시하였으며, 다양한 도로 환경에서도 높은 검출률을 제시하였다. 따라서 제안한 방안을 안전운전지원시스템을 위한 보다 정확한 도로정보 제공시스템에 적용 가능함을 보인다.
현재 인터넷으로 감시 카메라를 이용하여 교통량을 보여주는 서비스가 제공되고 있으나, 일반적으로 사용자가 지도 위의 일정 위치를 지정하면 카메라가 장착되어 있는 기준으로 영상을 보여준다. 본 논문에서는 상단이 북쪽으로 표시되는 일반적인 지도에 현재 카메라에서 촬영되고 있는 도로의 영상을 지도 기준으로 위에서 바라보는 시점(Bird's-eye view)으로 변형(Warping)하여 보여줌으로써 사용자가 직관적으로 현재의 도로 상황을 한눈에 볼 수 있는 시스템을 제안하였다. 본 논문에서는 카메라 영상에서 보여주고 있는 도로 평면을 강인하게 추정하기 위해 밝기 변화에 강인할 수 있는 움직임 벡터를 이용하여 도로 평면을 추정하는 방법을 제안하며, 지도와 같은 방향성을 가질 수 있도록 재조정하는 과정을 적용하고 지도 위에 표시할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 제시하였다. 실험결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 지도와 같이 사용자가 인지하기 편리한 영상으로 변형되는 결과를 확인하였다.
본 논문에서는 한국어 문서의 분류 정밀도 향상을 위해 애매어와 해소어 정보를 이용한 확장된 벡터 공간 모델을 제안하였다. 벡터 공간 모델에 사용된 벡터는 같은 정도의 가중치를 갖는 축이 하나 더 존재하지만, 기존의 방법은 그 축에 아무런 처리가 이루어지지 않았기 때문에 벡터끼리의 비교를 할 때 문제가 발생한다. 같은 가중치를 갖는 축이 되는 단어를 애매어라 정의하고, 단어와 분야 사이의 상호정보량을 계산하여 애매어를 결정하였다. 애매어에 의해 애매성을 해소하는 단어를 해소어라 정의하고, 애매어와 동일한 문서에서 출현하는 단어 중에서 상호정보량을 계산하여 해소어의 세기를 결정하였다. 본 논문에서는 애매어와 해소어를 이용하여 벡터의 차원을 확장하여 문서 분류의 정밀도를 향상시키는 방법을 제안하였다.
본 논문에서는 H.264 표준 동영상 부호화 방식을 위한 순차적 움직임 벡터 오류 은닉 기법에 대해 제안한다. H.264 표준 동영상 부호화 방식에서의 움직임 예측과정은 다양한 크기의 서브 매크로 블록 모드에 따라 각기 다른 움직임 벡터 개수를 갖게 되고, 이로 인해 움직임 벡터는 기존의 표준 부호화 방식에 비해 상대적으로 적은 영역을 대표하게 된다. 그러므로 이웃한 블록의 움직임 벡터간의 상관관계는 서브 매크로 블록의 크기가 작을수록 더 커지게 된다. 제안 방식에서는 변화된 국부 통계 특성에 대한 적응도에 따른 $\alpha$-trimmed mean 필터를 이용하여 움직임 벡터를 순차적으로 복구하는 움직임 벡터 오류 은닉기법에 대해 제안한다. 실험 결과를 통해 제안한 방식이 실시간 동영상 전송에 적합하며 기존의 블록 경계 정합 방식 및 라그랑즈 보간 방식과 유사한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 3차원 비디오 압축을 위한 표준으로서 3D-AVC와 3D-HEVC에 채택된 주위 블록의 변위 벡터정보를 이용한 블록 기반의 변위 벡터 추정 기법 (Neighboring block-based disparity vector, NBDV)을 설명하고 성능을 평가하여 분석한다. NBDV에서는 시간적 공간적으로 인접한 주위 블록에서 부호화를 완료한 변위 움직임 벡터 (disparity motion vector)를 이용하여 변위 벡터로 변환한다. 변위 벡터는 인접 시점에서 현재 블록에 대응하는 블록을 지시하는 벡터로 시점간 통계적 연관성을 이용함으로써 3차원 동영상의 부호화 효율을 증대하는데 중요한 기능을 제공한다. 제안 기술은 저 복잡도와 동일 화질에서 약 20%의 부호화 효율 증가, 그리고 네트워크 내 미디어 게이트웨이의 효율적인 동작을 제공하는 텍스쳐 비디오 우선 부호화 방식을 지원하여 3차원 비디오 압축 표준 기술로 최종 채택되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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