스테레오 영상에서 동일점을 찾는 과정은 스테레오 비전 시스템의 전체 성능에 가장 중요한 영향을 미치는 요소이다. 특히 동일점을 찾기 위해 두 화소의 유사도를 측정하는 많은 방법들이 있으나 기존의 대부분의 연구에서는 주로 화소의 밝기값이나 화소의 그레디어트 크기 등과 같이 한 두 가지의 특징값에 기초하여 유사도를 측정한다. 본 연구에서는 다수의 특징 요소를 이용하여 정합하는 다차원특징벡터 정합의 성능을 향상시키는 효과적인 정합 창틀 구현 방법을 제안한다. 깊이 불연속이 존재하는 항공영상을 실험에 사용하였으며 깊이 불연속에 강건한 정합 성능을 보임을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.
ITU와 ISO/IEC가 공동으로 UHD급 영상 부호화를 위해 표준화를 진행하고 있는 HEVC 코덱은 H.264/AVC 대비 2배 이상의 압축 효율을 갖는 것을 목표로 정하고 있다. HEVC 코덱은 다수의 개선된 기술을 사용하고 있기 때문에 부호화효율을 크게 향상시킬 수 있었지만, 다른 한편으로 동작 복잡도가 매우 높기 때문에 여러 가지 다양한 응용 제품에서 활용되기 위해서는 복잡도 문제가 개선되어야 한다. 본 논문에서는 HEVC의 움직임 벡터 예측 시 현재 블록의 주변 블록들이 가지고 있는 참조 영상 정보를 이용하여 움직임 벡터 추정 모듈의 복잡도를 감소시키는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 사용하면, 압축 영상의 화질 저하는 최소화하면서 부호화기의 동작속도를 크게 감소시킬 수 있음을 실험을 통해 알 수 있었다.
본 논문에서는 실제 도로 영상에서 움직이는 물체를 검출하고 판별하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 연속된 영상의 차영상에 적응적 임계간을 적용하여 움직임이 있는 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보영역에 관심의 대상이 되는 물체의 포함 여부를 판별하기 위해 신경망을 사용한다. 신경망의 입력으로 사용되는 특징 벡터들의 차원을 줄이기 위해, 후보 영역의 스케일 공간 웨이블릿 특징 벡터 (scale-space wavelet feature vector)들을 사용한다. 제안된 방법은 비디오 기반의 응용 프로그램에 유용하게 이용될 수 있으며 특히, 시간에 따라 조명이 변하거나 잡음이 포함된 비디오 영상에 대해 좋은 결과를 얻을 수 있다.
매칭방법은 기하 및 입체 모델링에서 재단 곡면과 이들에 대한 부울 연산에 사용되는 기초적인 연산이다. 그러나 매칭연산은 부드러움을 정확하게 표현하는데 고 차수의 미분계수 제약조건으로 인하여 많은 계산량이 필요할 뿐만 아니라 곡면상의 여러 점을 동시에 선택하여 이동하였을 때, 곡면표현에 사용되는 복잡한 함수식으로 인하여 일반해를 구하기 어려운 단점을 가진다. 본 논문은 분수식에 의하여 RMC(Rotation-Minimizing Curve)을 정의하고 이를 이용하여 자유 형태 곡면간에 변형 매칭 방법을 제안한다. RMC는 매칭곡선과 곡면의 접선벡터, 회전벡터, 곡률의 변화율과 같은 기하학적 기법을 기반으로 한다. 제안한 방법은 입력으로 주어지는 곡면의 기하학적 복잡도와는 무관하게 매칭을 수행할 수 있으며 수행 성능은 계산된 매칭 곡선의 복잡도에 의해서만 좌우된다. 또한 곡선 표현에 사용된 값들을 정의된 매칭 곡선식에 그대로 적용할 수 있었으므로 최적화 응용 문제에 효율적으로 적용할 수 있다.
본 논문에서는 여러 응용 분야의 GIS에서 기본 map으로 사용되는 지적도에 대하여 raster 영상데이타로부터 벡터(vector)영상을 구하는 벡터화 알고리즘 및 자동 지역 생성 알고리즘을 제시하고, 이들로부터 직선(edge)들로 이루어진 segment, region(polygon)등의 주요 지형 객체 인식 및 처리를 자동적으로 수행하는 고속 지형 객체 처리 소프트웨어 ARM(Automatic geographical en-tity Recognition and Modeling)에 대해서 설명한다.
본 연구에서는 대학수학 교육을 향상시키기 위한 참조 지표를 얻기 위하여 AHP를 이용하여 대학수학 성취도 요인의 상대적 중요도를 추정하는 방법을 연구하였다. 이를 위하여 AHP의 개요 및 역사를 고찰하고 설문조사에 의해 얻은 자료를 통해 쌍대비교행렬을 작성하고 고유벡터방법으로 중요도를 추정하였다.
본 논문에서는 H.264 부호기의 복잡도를 낮추기 위한 고속 움직임 탐색 기법을 제안한다. H.264 부호기는 움직임 탐색 알고리즘 및 다양한 모드 결정으로 인해 매우 높은 복잡도를 갖기 때문에 고해상도 영상의 압축에 시간적 부담을 준다. 따라서, 우리는 비디오 프레임에 계층적으로 양자화를 적용한 뒤, 각 단계마다 움직임 탐색 영역을 적절히 분배함으로써 최적의 움직임 벡터를 예측하는 기법을 제시한다. 제안 기법은 H.264 부호기의 한가지 예측 모듈로 제안되며, 부가적으로 움직임 벡터 예측자 주변을 탐색하는 모듈이 수행된다. 실험 결과에서 제안 알고리즘이 기존의 H.264 부호기에 비해 매우 빠르면서 안정된 비트율-왜곡 성능을 가짐을 보인다.
본 논문에서는 Full-HD 영상에서 사용되는 H264/AVC의 정수 단위 고속 움직임 예측 방법을 제안한다. 제안되는 알고리즘에서는 다중 해상도 고속 움직임 예측 기법에 기반을 두어 두 계층이 각기 탐색된다. 낮은 해상도의 계층에서는 움직임 벡터 예측자를 중심으로 좁은 탐색 영역을 2 단계로 탐색하여 최적의 점을 찾는다. 높은 해상도의 계층에서는 4 단계로 탐색을 하여 탐색점의 개수를 줄인다. 그리고 두 계층에서 각기 구해진 탐색점들의 비용을 비교하여 매크로블록의 최종 움직임 벡터를 구한다. 시뮬레이션 결과에서는 기존의 연구 결과보다 JM을 기준으로 BD-Rate는 1.55 % 높았고, BD-PSNR은 0.05 dB 낮아진데 비해 시간은 63% 만큼 감소하여 높은 속도를 낼 수 있었다.
한국어 Propbank를 구축하기 위해서는 유사 동사를 군집화하고 군집에 포함되는 동사들의 구문 및 의미 특성을 모아놓은 정보가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 군집화의 초기 단계로써 개별 동사들의 격틀 구조에 기반하여 동사간의 유사도를 추정하여 유사 동사를 추출하고자 하였다. 본 연구는 개별 동사의 격틀 정보를 추출하기 위하여 세종 계획의 용언 사전과 KAIST 언어자원의 동사 격틀 사전을 활용하였다. 또한 격틀을 세분화하여 보다 상세한 격틀 정보를 생성하기 위하여 격틀이 가지고 있는 논항의 특성을 활용하였다. 동사의 유사도를 측정하기 위하여 개별 동사들은 벡터로 표현하였고, 벡터의 원소는 해당 동사가 다른 동사와 세분화된 격틀을 공유하는 정도로 하였다. 실험에서는 두 용언 사전에서 개별적으로 위의 과정을 진행하여 각 동사와 유사한 동사들을 추출하였다.
최근 반도체기술의 발달과 마이크로프로세서 제어기술의 발달로 유도전동기의 정밀제어가 가능해졌다. 유도전동기로서 고 응답성을 확보하기 위하여 주로 벡터제어방식을 도입하였다. 그러나 시스템이 모터 파라미터의 변화에 따라서 성능이 저하되거나 또는 불안정해질 수 도 있다. 특히 모터 파라미터변화의 하나로서 온도상승에 따른 모터 2차저항값의 변화는 시스템 성능에 심한 영향을 끼친다. 본 논문에서는 이에 대한 대책으로 파라미터를 동정하는 벡터제어방식을 연구하였다. 유도전동기의 2차저항을 동정하기 위해서 2차쇄교자속상의 1차전류에 교류분을 중첩시키는 것이 필요하였으며 동정시점의 결정은 2차전류가 정격의 1.5배에서 1분 경과한 때를 동정의 시점으로 하였다. 동정알고리즘은 등가 피이드백계를 도출하고 그것을 이용해 안정성이 확보되는 것을 확인할 수 있었다.본 논문에서는 온도변화가 클 경우에만 모터 파라미터를 동정하여 제어 파라미터를 수정하므로써 정밀도의 향상뿐만 아니라 속응성의 향상도 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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