본 논문에서는 이미지에서 돌출되는 객체를 검출하기 위해 Saliency Attention을 이용한 딥러닝 기반의 검출 방법을 제안하였다. 돌출 객체 검출은 사람의 시선이 집중되는 물체를 배경으로부터 분리시키는 것이며, 이미지에서 관련성이 높은 부분을 결정한다. 객체 추적 및 검출, 인식 등의 다양한 분야에서 유용하게 사용된다. 기존의 딥러닝 기반 방법들은 대부분 오토인코더 구조로, 특징을 압축 및 추출하는 인코더와 추출된 특징을 복원 및 확장하는 디코더에서 많은 특징 손실이 발생한다. 이러한 손실로 돌출 객체 영역에 손실이 발생하거나 배경을 객체로 검출하는 문제가 있다. 제안하는 방법은 오토인코더 구조에서 특징 손실을 감소시키고 배경 영역을 억제하기 위해 Saliency Attention을 제안하였다. ELU 활성화 함수를 이용해 특징 값의 영향력을 결정하며 각각 정규화된 음수 및 양수 영역의 특징값에 Attention을 진행하였다. 제안하는 Attention 기법을 통해 배경 영역을 억제하며 돌출 객체 영역을 강조하였다. 실험 결과에서는 제안하는 방법이 기존 방법과 비교하여 향상된 검출 결과를 보였다.
신호등은 운전자가 반드시 인지하고 조치를 취해야 할 교통 정보를 포함하고 있으며 이를 실시간으로 검출하여 운전자에게 알리는 것은 매우 중요하다. 그러나 신호등의 크기가 전체 영상에서 차지하는 비율이 낮고, 다른 객체에 의하여 가려지는 경우가 많아 실제 신호등 검출이 어려운 실정이다. 본 논문에서는 색상 기반 돌출맵과 형태학 정보를 이용한 신호등을 검출 방법을 제안한다. 돌출맵은 시각적 주의집중 영역을 검출하는데 사용되는데, 이를 개량한 색상 기반 돌출맵은 신호등의 색상과 형태를 검출 것에 적합함을 실험을 통하여 확인하였으며, 제안된 모델은 PC 환경에서 98.14%의 검출율과 83.52%의 재현율을 달성하였다.
돌출방류수로에 의하여 동일한 수심의 개수로에 방류되는 부력방류에 의한 연안귀환이 수리실험에 의하여 해석되었다. 부력방류는 온수를 방류하여 발생된다. 돌출방류로 인하여 부력류 하류에 형성되는 재순환영역의 크기는 비돌출방류에서 보다 증가하는 경향을 갖으나 황온도분포는 균일하고 횡단면 최대온도는 감소를 나타낸다. 높은 부력흐름율과는 반대로 낮은 부력흐름율 조건에서 단면평균온도 또는 열흐름율은 돌출길이의 영향이 무시할 정도이다. 비돌출의 경우에는 연안귀환에 유속비가 지배적인 매개변수이었으나 돌출방류의 경우에는 유속비와 후르드수가 다같이 지배적인 인자로 나타났다.
본 논문에서는 Saliency map과 Max Filter를 이용한 영상의 자막영역을 추출 한다. Saliency map은 눈에 띄는 영역, 즉 영상에서 주변영역에 비해 밝기 차이가 심한 영역과 윤곽선에 대한 특징이 강한 영역을 돌출하는 것을 말하며, MaxFilter는 중심 픽셀을 최대 윈도우 값을 사용하는 것으로 극단적인 Impulse Noise를 제거하는데 효과적이며 특히 어두운 스파이크를 제거하는데 유용하게 사용된다. 이 두 가지의 특징들을 이용하여 영상의 자막 영역을 추출한다.
본 논문은 3차원 기하 모델에서 돌출된 특징 영역을 유지하며 단순화하기 위한 방법에 관한 것으로서 3차원 레인지 스캐닝 시스템으로 부터 삼각형 기하 데이터를 입력받아 기하 데이터의 각 점들에 대해 근사화 표면을 생성하고, 생성된 표면에서의 점들에 대한 곡률과 곡률 미분 값을 측정한 후, 기하 데이터의 에지에 대해 제로-클로싱을 측정하여 특정점을 찾아낸다. 특정점을 주 곡률 방향으로 연결하여 특정 선을 생성하고, 거리기반오차에 특정에지오차를 조합한 FQEM(Feature Quadric Error Metric)을 이용하여 단순화를 수행하게 된다. 본 논문에서는 제안방법의 우수성을 기존 방법과의 실험결과의 비교를 통하여 보여 준다.
섬유 패턴 디자인의 감성 예측 모형을 개발하기 위한 전 단계로서 패턴 디자인 요소의 분석체계 개발 가능성을 이론적으로 검증하였다. 먼저 패턴 디자인의 최소 단위를 pattern primitive, 최소반복단위를 Repeated Pattern Unit로 개념화 한 후 'PP들의', 'RPU의',그리고 'RPU간의 특징'이라는 세개 영역에 걸쳐 24개의 지각적 특징들을 추출하였다. 24개의 지각적 특징들은 예비조사를 통해 섬유패턴 디자인을 충실히 기술할 수 있는 것으로 확인되었다. 추출된 지각적 특징들을 'PP의 모양에 의한 돌출성', 'PP의 색채에 의한 돌출성', 'PP들 모양의 다양성','PP들의 변화도', 'PP들 색채의 다양성', 'PRU의 돌출정도', 'PRU의 다양성'이라는 4개의 최상위 특징으로 수렴시키는 방식으로 위계화 하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제36권1호
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pp.57-63
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2012
열전달 향상을 위하여 이차유동을 발생시켜 열전달을 증가시키는 방법에는 여러 가지가 있다. 본 연구에서는 수평채널에 딤플과 돌출을 설치하여 각각의 깊이와 높이를 변화시켰을 때의 압력강하 및 열전달 특성을 수치해석을 통하여 연구하였다. 딤플과 돌출은 수평채널의 윗면과 아래면 에 설치되었으며, 깊이 및 높이를 0.125, 0.25, 0.25, 0.3, 0.375로 하였다. 딤플의 경우, 후면부에서 높은 Nusselt 수가 나타났고 깊이가 커질수록 평균 Nusselt 수가 감소하였다. 돌출의 경우, 전면부에서 높은 Nusselt 수가 나타났고 높이가 커질수록 Nusselt 수가 증가하였다. 딤플과 돌출 모두 유속이 증가함에 따라 열전달이 향상되는 경향을 보였지만 성능계수는 감소하였다. 성능계수는 유속이 낮은 영역에서 가장 크게 나타났다.
적외선영상에서 표적을 효율적으로 탐지하는 새로운 자동표적탐지 알고리즘을 제안한다. 이 연구의 목적은 실제 야지환경에서 획득된 적외선영상에서 낮은 오경보 확률로 표적의 위치를 정확히 찾는 것이다. 제안한 방법이 기존의 방법과 다른 점은 초기 탐지단계에서 사용되는 모폴로지 필터링 기법을 밝기정보를 갖고 있는 원래 입력 영상이 아닌 가버(Gabor) 응답 영상에 적용한 것과 표적과 클러터를 구분하기 위해 표적의 정확한 윤곽선 추출을 필요로 하지않는 것이다. 제안한 방법은 크게 3단계로 구성된다. 첫째로, 영상에서 돌출된 영역을 찾기 위해 입력영상으로부터 4 방향의 가버 응답을 구하고 픽셀별로 가버응답 합 영상을 구한다. 이 영상에 모폴로지 기법을 적용하여 돌출된 영역의 위치를 찾는다. 둘째로, 원래의 입력영상의 돌출된 영역에서 지역적인 질감특징 정보들을 찾는다. 마지막 단계로, 찾아진 지역적 특징 정보들이 신경회로망인 다층퍼셉트론 (Multi-Layer Perceptron)으로 입력되어 학습된 훈련 데이터들과의 비교를 통해 실제 표적과 클러터를 구분한다. 실험에서는 제안한 방법을 군사용 적외선 영상장비를 사용하여 실제 야지 환경에 획득된 영상에 적용하여 우수성과 실용가능성을 확인한다.
본 논문에서는 완성도 높은 3D 콘텐츠가 부족한 상황에서 고품질의 3D 콘텐츠 제작을 위한 입체 값 분석을 통한 과도한 입체 장면 및 장면 전환 영상을 검출하여 3D 콘텐츠 제작 가이드라인에 맞는 안정적인 입체 영상을 제작할 수 있는 입체 값 분석 기술을 제안한다. 입력된 좌, 우 영상을 이용하여 탐색범위 제한을 통하여 깊이 맵을 구하고 상영되는 스크린 크기에 맞춰 전경 및 배경의 대상 물체의 돌출 영역과 후퇴 영역의 입체 값을 계산한다. 돌출과 후퇴영역이 3D 입체 영상 제작 가이드라인에 벗어나는 장면 및 이전 장면과 과도하게 입체 값 변화가 일어나는 장면을 검출한다. 입체 값 분석 툴을 통해 검출된 장면은 후반 작업에서 입체 값 조절을 통해 안정적인 3D 입체 영상을 제작하는데 도움을 줄 수 있다.
본 논문에서는 척추 자기공명영상에 대하여 자동적으로 질환에 관련된 특징 벡터들을 추출하고 디스크 질환을 인식하는 방법을 제안하였다. 척추 자기공명영상은 절단면에 따라 시상 단면 영상과 축 단면 영상으로 나누어 진다. 두가지 영상에서 질환에 관련된 특징 벡터를 추출하여 질환의 유무와 종류를 인식하는데 사용하였다. 시상 단면 영상에서는 각 부위에 해당하는 영역의 동질성을 이용하여 디스크 부분을 추출한 후 영역레이블링 과정을 통해 전체적인 크기와 돌출 정도를 구해서 질환을 나타내는 특징으로 이용하였다. 축 단면 영상에서는 템플릿 정합을 이용하여 디스크 영역을 찾고 경계선을 추출하기 위해 세기와 방향성을 고려한 연산자를 사용했다. 경계선의 모양을 분석해서 디스크 돌출 정도에 관한 수치를 얻었다. 이렇게 얻은 특징벡터들은 유사한 질환을 가진 환자의 영상을 찾기 위한 의료 영상 데이터 베이스에 사용될 수 있으며, 많은 양의 영상에서 질환이 나타나 있는 것을 일차적으로 선별하여 전문의에게 제공하는데 이용될 수 있을 것으로 예상한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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