• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.529-537
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• 2011

본 논문에서는 물체를 구성하고 있는 컬러들의 기하학적 중심을 이용하여 물체의 크기에 적응적인 추적 알고리즘을 제안한다. 대부분의 크기 적응적 알고리즘은 표적윈도우의 크기를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용한다. 그러나, 이러한 방법은 표적의 배경에 표적의 색상과 유사한 물체가 존재하거나 표적의 일부분이 폐색되었을 때 표적의 크기를 추정하는데 실패한다. 이것은 히스토그램이 영역에 대한 기하학적인 공간정보를 상실한채 표적 컬러의 화소수하고만 연관되기 때문이다. 이러한 분석을 바탕으로 본 논문은 표적 컬러의 화소수의 변화에 상대적으로 덜 민감한 표적의 컬러 중심을 이용한 크기 적응 알고리즘을 제안한다. 컬러의 중심들은 공간정보를 가지고 있기 때문에 컬러중심과 표적 영역의 크기에는 직접적인 상관관계가 존재한다. 표적의 크기 변화를 추정하기 위하여 각각의 표적 컬러에 대한 줌팩터를 추정한 후, 적절한 필터링 과정을 통해 하나의 줌팩터를 추정한다. 제안한 크기 추정 알고리즘은 중심이동 기반의 추적 알고리즘과 결합된다. 제안된 크기 적응적 추적 알고리즘은 배경에 유사한 컬러가 존재하는 경우에도 안정적으로 작동하는 것을 실험으로 검증한다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권11호
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• pp.58-68
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• 2006

본 논문에서는 차세대 디지털 TV 및 무선 랜 등과 같이 고속에서 저전압, 저전력 및 소면적을 동시에 요구하는 고성능 집적시스템을 위한 10b 250MS/s $1.8mm^2$ 85mW 0.13um CMOS A/D 변환기 (ADC)를 제안한다. 제안하는 ADC는 요구되는 10b 해상도에서 250MS/s의 아주 빠른 속도 사양을 만족시키면서, 면적 및 전력 소모를 최소화하기 위해 3단 파이프라인 구조를 사용하였다. 입력단 SHA 회로는 게이트-부트스트래핑 (gate-bootstrapping) 기법을 적용한 샘플링 스위치 혹은 CMOS 샘플링스위치 등 어떤 형태를 사용할 경우에도 10비트 이상의 해상도를 유지하도록 하였으며, SHA 및 두개의 MDAC에 사용되는 증폭기는 트랜스컨덕턴스 비율을 적절히 조정한 2단 증폭기를 사용함으로써 10비트에서 요구되는 DC 전압 이득과 250MS/s에서 요구되는 대역폭을 얻음과 동시에 필요한 위상 여유를 갖도록 하였다. 또한, 2개의 MDAC의 커패시터 열에는 소자 부정합에 의한 영향을 최소화하기 위해서 인접신호에 덜 민감한 향상된 3차원 완전 대칭 구조의 커패시터 레이아웃 기법을 제안하였으며, 기준 전류 및 전압 발생기는 온-칩 RC 필터를 사용하여 잡음을 최소화하고, 필요시 선택적으로 다른 크기의 기준 전압을 외부에서 인가할 수 있도록 설계하였다. 제안하는 시제품 ADC는 0.13um 1P8M CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL 및 INL은 각각 최대 0.24LSB, 0.35LSB 수준을 보여준다. 또한, 동적 성능으로는 200MS/s와 250MS/s의 동작 속도에서 각각 최대 54dB, 48dB의 SNDR과 67dB, 61dB의 SFDR을 보여준다. 시제품 ADC의 칩 면적은 $1.8mm^2$이며 전력 소모는 1.2V 전원 전압에서 최대 동작 속도인 250MS/s일 때 85mW이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권3호
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• pp.181-193
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• 2024

기후변화에 의해 발생하는 대기 불균형은 강우량의 증가로 이어지고, 침수 발생 빈도가 증가함에 따라 이를 탐지할 수 있는 기술의 필요성이 증가하고 있다. 침수 피해를 최소화하기 위해 지속적인 모니터링이 필요하며, 날씨의 영향을 받지 않는 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상을 활용하여 침수지역을 탐지하였다. 관측된 데이터는 median 필터를 통해 노이즈를 감소시키는 전처리 과정을 진행하였으며, 객체 탐지 기법을 통해 수체와 비수체를 분류하여 각 기법의 침수탐지 활용성을 평가하고자 하였다. 본 연구에서는 Otsu 기법과 SVM 기법을 통해 수체 및 침수 탐지를 수행하였으며, Confusion Matrix를 통해 전체적인 모델의 성능을 평가하였다. Otsu 기법은 수체와 비수체의 경계를 구분하는데 적합함을 보였으나, 혼합물의 영향을 받아 오탐지의 비율이 높게 나타났다. 반면, SVM 기법을 사용한 경우, 오탐지 비율이 낮고 혼합물에 의한 영향에 민감하지 않은 것으로 관측되었다. 이에 따라 침수 상태를 제외한 다른 조건에서 SVM 기법의 정확도가 높게 나타났다. Otsu 기법이 침수 조건에서 SVM 기법보다 다소 높은 정확도를 보였지만, 정확도의 차이가 5% 미만임을 확인할 수 있었다(Otsu: 0.93, SVM: 0.90). SVM 기법이 Otsu 기법보다 침수 전, 침수 후의 조건에서 정확도 차이가 최대 15% 이상 발생하여 수체 및 침수탐지에 더 적합하게 나타났다(Otsu: 0.77, SVM: 0.92). 이러한 결과는 SVM 기법이 수체 및 침수탐지에서 효과적으로 활용될 수 있음을 시사하며, 미래의 수재해 탐지 시스템에 적용될 때 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.