원거리의 표적을 탐지하기 위한 IRST시스템에서 표적은 배경영역에 포함된 많은 클러터로 인하여 검출이 매우 어렵다. 특히 해상 환경에서 획득된 영상의 경우, 불균일한 해수면 온도 분포는 원거리에서 접근하는 소형 표적의 검출을 어렵게 하는 요인으로 작용한다. 이에 본 논문에서는 형태학적 연산을 기반으로 하는 불균일한 해수면 온도 분포를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 정확한 해수면 온도 분포 추정을 위하여 상한 분포와 하한 분포로 나누어 추정하고, 추정된 결과의 평균값으로 최종 해수면 온도 분포를 도출한다. 또한 형태학적 연산을 적용함으로써 발생하는 서브샘플링 효과 문제를 해결하기 위하여 다양한 크기의 구조요소를 이용하는 다중 가중치(multi-weight) 기법을 적용한다. 제안 방법의 타당성을 검증하기 위하여 다양한 환경에서 획득된 해수면 영상에 대한 해수면 온도 분포 추정 결과를 기존 알고리즘과 비교 검증하였다.
본 연구에서는 하수관거 내부에서 촬영된 균열 데이터를 활용하여 균열검출에 대한 시계열 예측 성능을 개선하기 위해 GoogleNet의 전이학습과 CNN- LSTM(Long Short-Term Memory) 결합 방법을 제안하였다. LSTM은 합성곱방법(CNN)의 장기의존성 문제를 해결할 수 있으며 공간 및 시간적 특징을 동시에 모델링 할 수 있다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 하수관거 내부 균열 데이터를 활용하여 학습데이터, 초기학습률 및 최대 Epochs를 변화하면서 RMSE를 비교한 결과 모든 시험 구간에서 제안 방법의 예측 성능이 우수함을 알 수 있다. 또한 데이터가 발생하는 시점에 대한 예측 성능을 살펴본 결과 역시 제안방법이 우수하게 나타나 균열검출의 예측에서 제안 방법이 효율적인 것을 검증하였다. 기존 합성곱방법(CNN) 단독 모델과 비교함으로써 본 연구를 통해 확보된 제안 방법과 실험 결과를 활용할 경우 콘크리트 구조물의 균열데이터뿐만 아니라 시계열 데이터가 많이 발생하는 환경, 인문과학 등 다양한 영역에서 응용이 가능하다.
본 논문에서는 일차원 밀폐함 내의 광대역 소음을 제어하기 위한 에너지 밀도(energy density)제어 알고리듬의 성능을 평가한다. 주파수 영역에서 최적 능동 소음 제어 필터를 설계할 경우 종종 시간 영역에서 물리적으로 실현할 수 없는 결과를 얻게 된다. 이런 문제를 피하기 위해 본 논문에서는 시간 영역에서 문제를 해석한다. 이러한 접근 방법은 항상 물리적으로 실현 가능한 최적 제어기를 얻을 수 있게 해준다. 능동 소음 제어 시스템의 성능을 예측하기 위해 실시간 모의 실험 결과로부터 음압을 최소화 하는 것보다 에너지 밀도를 최소화 하는 것이 광대역 소음의 전역적인 감쇠(global attenuation)에 있어서 향상된 결과를 얻을 수 있음을 확인할 수 있다. 또한 특정 지점에서, 검출된 에너지 밀도를 최소화할 경우 밀폐함 내에 있는 위치 에너지를 최소화하는 방법에서 얻을 수 있는 결과와 유사한 정도의 소음 전역 감쇠를 얻을 수 있었다. 그리고 음압 자승 제어 방법과는 달리 에너지 밀도 제어 방법은 일차원 음장에서 사용하는 경우 오차 센서의 위치에 영향을 받지 않음을 알 수 있다. 본 논문은 또한 에너지 밀도 제어 알고리듬의 실제 구현시에 일반적으로 사용되는 두 개의 센서를 사용하는 구현 기술을 살펴보고, 이 기술이 큰 성능 저하 없이 에너지 밀도 제어 알고리듬을 구현할 수 있음을 보인다.
TV를 보면서 방송에 관련된 정보를 검색하려는 많은 시청자들은 정보 검색을 위해 주로 포털 사이트를 이용하고 있으며, 무분별한 정보 속에서 원하는 정보를 찾기 위해 많은 시간을 소비하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 연구로써, 인터랙티브 비디오에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 인터랙티브 비디오는 일반적인 비디오에 추가 정보를 갖는 클릭 가능한 객체, 영역, 또는 핫스팟을 동시에 제공하여 사용자와 상호작용이 가능한 비디오를 말한다. 클릭 가능한 객체를 제공하는 인터랙티브 비디오를 저작하기 위해서는 첫째, 증강 객체를 생성하고, 둘째, 어노테이터가 비디오 위에 클릭 가능한 객체의 영역과 객체가 등장할 시간을 지정하고, 셋째, 객체를 클릭할 때 사용자에게 제공할 추가 정보를 지정하는 과정을 인터랙티브 비디오 저작 도구를 이용하여 수행한다. 그러나 기존의 저작 도구를 이용하여 인터랙티브 비디오를 저작할 때, 객체의 영역과 등장할 시간을 지정하는데 많은 시간을 소비하고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 유사한 샷들의 모임인 샷 시퀀스의 모든 샷에서 얼굴 영역을 검출한 샷 시퀀스 메타데이터 모델과 객체의 어노테이션 결과를 저장할 인터랙티브 오브젝트 메타데이터 모델, 그리고 어노테이션 후 발생될 수 있는 부정확한 객체의 위치 문제를 보완할 사용자 피드백 모델을 적용한 얼굴영역을 기반으로 하는 새로운 형태의 어노테이션 방법을 제안한다. 마지막으로 제안한 어노테이션 방법의 성능을 검증하기 위해서 인터랙티브 비디오 저작 시스템을 구현하여 기존의 저작도구들과 저작 시간을 비교하였고, 사용자 평가를 진행 하였다. 비교 분석 결과 평균 저작 시간이 다른 저작 도구에 비해 2배 감소하였고, 사용자 평가 결과 약 10% 더 유용한다고 평가 되었다.
엑스선 디지털 검출기의 내부 픽셀들은 조금씩 다른 감도와 오프셋 변동을 가지게 되어 불균일한 영상이 얻어진다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 flat-field 보정 방법이 개발되었고, 이는 디지털 의료 영상 시스템의 전처리 과정에서 필수적으로 수행된다. 그럼에도 불구하고 여러 가지 이유로 균일하지 않은 영상이 획득되는 경우가 종종 발생한다. 본 연구에서는 디지털 의료 영상 장비에서 획득된 불균일한 영상에 flat-field 보정을 다시 적용시켜 화질이 개선되는 것을 확인하였다. 그리고 객관적인 화질의 평가를 위해 보정 전후의 NPS를 각각 산출하여 비교하였다. 주파수 영역에서 잡음의 변화를 분석한 결과 저주파수 성분의 잡음이 flat-field 보정 후에 크게 제거된 것을 확인할 수 있었다.
자이로스콥은 네비게이션을 가이드하거나 특성을 제어하는데 적절한 관성 측정도구로 사용되었다. 매우 민감 한 센서로서의 정확성은 저회전율 역전파 사이의 진동수 커플링으로 인한 폐쇄영역(데드 밴드)으로 결정된다. 이 진동 커플링은 위상차가 없으며, 각증분 값은 검출되지 않는다. 이 문제는 자이로스콥의 기계적인 진동으로 해결될 수 있다. 본 논문은 FEM을 통해 이론적 식들의 이론적 고려사항과 증명의 방법으로 기계 진동의 설계방법을 제시한 것 이다. 결과적으로, 공명 진동수와 최대 진동률의 최대 예측 오차는 5 %이하였다. 진동의 기계적 성능을 위한 이론식 들은 타당하다고 할 수 있다.
양자점은 전통적인 유기 염료에 비해 흡광영역이 넓고 발광 피크의 폭이 좁으며, 흡광과 발광 사이의 에너지 차가 커서 검출이 용이하고, 광안정성이 우수할 뿐만 아니라, 단순히 크기를 조절함으로써 발광 피크의 에너지를 제어할 수 있는 특장 때문에 많은 연구가 진행되었다. 그러나 많은 나노입자들과 마찬가지로 실질적인 응용을 위해서는 양자점 나노입자들도 대부분 표면개질을 거쳐야 하는데, 이 과정이 까다롭고 또 표면개질 중에 나노입자들의 응집이 일어나거나 광특성이 나빠지는 등의 문제가 흔히 발생한다. 한편, 서브미크론 크기의 입자들은 나노입자에 비해 응집현상이 미미해서 상대적으로 취급이 용이하다. 그 중에서도 실리카 입자들은 합성방법도 쉽게 확립되어 있고 생체친화성이 우수하며 그 표면화학 반응이 이미 잘 알려져 있어서 활용하기가 매우 용이하다. 따라서 양자점 층을 실리카 표면 가까이에 자기조립을 통해 배열한 하이브리드 구조는 양자점의 장점을 편리하게 이용할 뿐만 아니라 실리카의 표면개질 특성도 그대로 이용할 수 있다는 이중의 장점이 있다. 본 논문에서는 코어/쉘 구조로 안정화된 II-VI 반도체 양자점 층을 아래 그림 1과 같이 실리카 콜로이드 내에 배열한 하이브리드 구조를 소개하고, 이 하이브리드 구조를 표면개질 하여 LED 칩 위에 패키징 함으로써 백색광을 제조한 연구 및 더 나아가 중심에 초상자성 클러스터 핵을 배치하고 이를 둘러싼 실리카 콜로이드 표면 가까이에 양자점 층을 배열한 초상자성 하이브리드 구조를 합성하여 이를 on-site sensor에 적용한 연구 결과를 소개한다.
최근 자동차 배기 가스 유출에 의한 환경문제가 심각하게 대두되고 있고, 이에 따라 그 중 NOx, SOx 등의 유해가스 검출을 위한 센서 개발이 강력히 요구되고 있다. 본 실험은 자동차에서 배출되는 NO 가스에 대한 민감한 센서 제작을 목적으로 In2O3 박막을 성장시켜 그 특성을 측정하였고, NO 가스에 대한 민감도를 증가시키기 위해 7 ~32 정도의 초박막 Co 촉매를 증착하여 NO 감도에 미치는 현상을 조사하였다. In2O3 2˝ target(순도 99.99%)을 사용하여 RF power와 Ar/O2의 비를 변화시켜가면서 상온에서 알루미나 기판위에 In2O3 박막 성장시켰다. 박막을 성장시킨 후 10$0^{\circ}C$에서 5$0^{\circ}C$까지 온도를 변화시키면서 공기 중에서 열처리를 하였다. In2O3 박막의 결정성은 XRD를 이용하여 측정하였고 표면 특성을 알아보기 위해 AFM과 SEM 측정을 하였다. XRD 분석결과 상온에서부터 50$0^{\circ}C$까지 회절 peck의 강도차이는 있었지만 모든 시편에서 In2O3 박막이 cubic 구조로 성장함을 알 수 있었다. 100ppm 농도 NO 가스에 대한 센서 소자의 감도를 20$0^{\circ}C$~40$0^{\circ}C$ 온도 영역에서 측정하였다. 순수한 In2O3 의 경우 감도(S=Ra/Rg)는 25$0^{\circ}C$에서 S 6 정도로 가장 좋았다. 반면에 Co 촉매를 표면에 흡착시킨 경우 20$0^{\circ}C$~25$0^{\circ}C$ 부근에서 반응속도가 매우 빨라지고, 150 정도 Co를 흡착시킨 센서의 경우 S 14 로 감도가 매우 향상됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 최근 다양한 분야에서 많이 활용되고 있는 YOLO와 EAST 신경망을 이미지 속 문자열 탐지문제에 적용해보고 이들의 성능을 비교분석 해 보았다. YOLO 신경망은 일반적으로 이미지 속 문자영역 탐지에 낮은 성능을 보인다고 알려졌으나, 실험결과 YOLOv3는 문자열 탐지에 비교적 약점을 보이지만 최근 출시된 YOLOv4와 YOLOv5의 경우 다양한 형태의 이미지 속에 있는 한글과 영문 문자열 탐지에 뛰어난 성능을 보여줌을 확인하였다. 따라서, 이들 YOLO 신경망 기반 문자열 탐지방법이 향후 문자 인식 분야에서 많이 활용될 것으로 전망한다.
H.264와 같은 고압축 비디오처리 기법의 등장으로 기존의 MPEG2와 같은 비디오 압축에서 H.264로의 비디오 트랜스코딩이 증가되고 있지만, 고압축 비디오 콘텐츠의 온라인과 오프라인에서 불법배포는 현재 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 다이렉트쇼 환경 기반에서 고압축과 저작권 보호를 위한 비디오 트랜스 코딩과 워터마킹을 구현한다. 제안한 방법은 다이렉트쇼의 필터를 이용하여 MPG,WMV를 H.264로 비디오 트랜스코딩을 하고 이와 함께 비디오의 공간영역 특성을 이용하여 저작권 보호를 위한 강인한 워터마킹을 구현한다. 실험 결과 MPG,WMV를 H.264로 트랜스코딩에서 H.264의 QP(Quantization parameter)를 15로 하고 화면간 반복을 10프레임으로 하였을 경우 저작권 보호를 위하여 삽입된 워터마크는 평균 99% 검출됨을 확인하였고, 또한 트랜스코딩중 워터마크삽입에 따른 시간지연은 전체 트랜스코딩시간의 5.7%가 됨을 확인할 수 있었다. 제안한 방법은 저작권 삽입 기능가지는 트랜스코딩 소프트웨어를 필요로 하는 Digital TV방송, IPTV, DVD 사업에 사용 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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