이 논문에서 겹쳐지고 잘린 이미지내의 타원형 객체들 가운데 부분적으로 겹쳐져 보이지 않는 외형과 영역을 재구성하고 계산하기 위한 방법을 제안한다. 대칭적인 속성에 기반을 두고, 불완전한 객체 인식을 위해 타원형 객체의 윤곽에 기반을 둔 방법이다. 이 방법은 한 객체 안에서 대칭 축을 이용하는 영역 복사를 통한 겹쳐져 보이지 않는 영역을 재구성하는 간결한 기교를 제공한다. 부분적으로 겹쳐져 보이지 않는 영역에 대한 측정된 변수에 기반을 두고, 분류 트리의 객체 인지를 수행하는데, 이 방법은 통계 수치보다 대칭에 기반을 둔 객체 재구성에 의존하기 때문이다. 이는 크기 변경과, 객체의 자세, 회전, 등에서 비록 객체 자세에는 한계를 가지고 있지만 부분적으로 겹쳐져 보이지 않는 객체의 인지에서 탁월하다.
본 논문에서는 주파수 영역 배열안테나의 계산량을 감소시키기 위한 센서링 부분적응 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 입력신호를 주파수 영역으로 변환한 후 CFAR(constant false alarm rate) 검파기법을 이용하여 간섭신호가 존재하는 주파수 대역을 찾아내고 이에 해당하는 가중치에 대해서만 적응 신호처리를 수행한다. 이때 CFAR 검파기의 오경보율은 출력신호의 전력 변화량을 이용하여 환경에 맞게 적응적으로 변화시켜서 최적 값으로 설정한다.
본 연구에서는 국부 비선형 정적 해석을 효율적으로 수행하기 위하여 강성응축(Static condensation)을 활용한 해석기법을 제시하였다. 강성응축기법은 자유도 기반의 유한요소 모델 축소기법이며, 해석 모델을 관심 대상(Target) 부분과 응축되어 생략될(Omitted) 부분으로 구분한다. 본 연구에서는, 관심 대상 부분에는 비선형 영역, 생략될 부분에는 선형 영역으로 지정하였고, 선형 영역에 대응되는 강성 행렬 및 하중 벡터를 비선형 영역, 즉 관심 대상 부분으로 모두 응축하였다. 모델 응축 후에는 비선형 영역에 대한 강성 행렬 및 하중 벡터만으로 이루어진 축소 모델을 구성하였으며, 이 축소 모델만을 뉴턴-랩슨 반복(Newton-Raphson iteration)을 통해 갱신하여 효율적으로 비선형 해석을 수행하였다. 끝으로, 제안된 기법을 다양한 수치 예제에 적용하여 해석기법의 효율성과 신뢰성을 제시하였다.
가스터빈 블레이드는 고온 고압의 환경 아래 장시간 가동하기 위하여 초합금 모재에 세라믹 코팅으로 이루어진 열차폐코팅(thermal barrier coating, TBC)은 필수요소이다. 하지만 TBC 또한 가스터빈 가동 중 일정 열화온도 및 가동시간에서 top coat의 박리현상이 일어난다. TBC의 박리는 블레이드의 손상과 직결되므로 가스 터빈의 안정적인 가동을 위해서 TBC의 박리 평가가 선행되어야 한다. 기존 비파괴평가 기법 연구는 산화알루미늄층(thermally grown oxide, TGO)의 생성 유무 또는 완전 박리의 정성적 평가가 이루어져 왔다. 본 연구에서는 TBC 박리를 정량적으로 평가하기 위해 초음파검사의 C-scan기법을 이용한 TBC의 부분박리손상 map을 구현하였다. 시편들은 $1,100^{\circ}C$로 등온열화하여 각각 열화시간을 변화시킨 시편들을 사용하였다. 단일 탐촉자를 이용한 펄스-에코법으로 C-scan을 수행하였고 TBC 내 부분박리를 검출하기 위해 초음파를 수침법으로 시편에 수직 탐상하였다. 그리고 Rogers-Van Buren과 Kim의 이론 반사식을 이용하여 부분박리영역 지름이 1 mm부터 6 mm까지 부분박리지수를 도출했다. 이를 적용하여 각 부분박리지수에 따른 부분박리 손상 map을 영상화하였다. TBC는 열화시간이 증가할수록 부분박리지수에 관계없이 부분박리영역이 모두 증가함을 확인할 수 있었다. 또한 단일 시편 내에서 부분박리지수가 증가할수록 부분박리영역이 감소하는 것을 확인하였다. 부분박리손상 map의 부분박리영역에 따른 분포를 이용하여 TBC의 완전박리 기준과 잔여 수명을 또한 도출할 수 있었다.
본 논문에서는 복원 영상의 화질을 최대한 유지시키면서 신속한 부호화가 가능하도록 에지 추출법 및 부영상 분할 방법을 도입하여 탐색 영역을 줄이는 방법을 제안하였다. 즉 원영상을 부영상으로 분할하므로써 탐색영역인 Domain영역을 1/64까지 줄였으며 에지 추출법으로 에지인 부분과 아닌 부분으로 나누어 같은 클레스에 있는 영역에서만 탐색하도록 하고 그외의 경우는 탐색 영역에서 제외시킴으로서 계산량을 줄였다. 분할된 부영상중 화질이 저하되는 부분은 부영상에 포함된 에지의 임계치에 따라 검색 방법을 달리함으로써 화질 개선을 시도하였다. 또한 부호화시 Range 블록의 크기를 $4{\times}4$와 $8{\times}8$로 했을 때의 압축율과 화질을 비교하여 보았다.
본 논문에서는 인간 뇌의 내부에 존재하는 해마를 모델링한 해마 신경망을 사용하여 도시방범용 CCTV를 위한 얼굴영역 인식 시스템을 제안한다. 이 시스템은 특징추출 부분과 학습 및 인식 부분으로 구성되어 있으며, 특징 추출 부분은 PCA(Principal Component Analysis)와 LDA(Linear Discriminant Analysis) 사용하여 구성한다. 학습부분에서는 해마의 구조의 순서에 따라 입력되는 영상 데이터들의 특징을 치아 이랑 영역에서 호감도 조정에 의해 반응 패턴을 이진화 하고, 다음으로 CA3 영역에서의 자기 연상을 통해 영상에 포함되어 있는 노이즈를 제거하게 된다. 노이즈가 제거된 데이터는 CA1 영역에서 신경망을 통해 장기기억이 이루어진다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위해 형태변화와 조명변화에 따른 인식률 실험을 실시하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 특징 추출 및 학습 방법을 다른 학습 방법들과 비교하였을 때, 우수한 인식률을 가짐을 확인하였다.
본 논문에서는 Knoop 등이 2004년에 제안한 추론적 부분 중복 제거 알고리즘을 개선한다. 본 연구에서는 기존 추론적 부분 중복 제거에서 최적화가 적용되지 않는 영역이 발생될 수 있는 문제를 제기하고 이 문제에 대한 해법을 제안한다. 개선된 추론적 부분 중복 제거 알고리즘은 컴파일러의 프로필링 기법을 통해 얻어진 실행 빈도에 대한 정보를 통해 실행 속도 최적화를 수행하며 메모리 최적화도 수행한다.
카메라 영상에 의한 자동차 번호판 인식시스템은 영상 획득, 번호판 추출, 전처리, 문자 분리, 문자 인식 등 크게 5자기의 핵심 부분으로 구성된다. 따라서 자동차 번호판 인식시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 이들 부분들 각각의 성능의 최적화가 필요하다. 본 연구는 자동차 번호판 인식시스템의 여러 단계 중 전처리에 해당하는 번호판 영역의 이진화에 관한 연구로서, 기존의 단일 임계치 방법과 다중 임계치 방법이 해결하지 못했던 부분을 보완하는 새로운 다중 임계치 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 다중 임계치 알고리즘(Adaptive Multi-threshold Algorithm)을 사용함으로써 gray-level 번호판 영상에 대해서 보다 깨끗한 이진 영상을 얻을 수 있었으며, 또한 이 알고리즘은 번호판 영역의 밝기값이 고르지 않은 영상에 대해서도 효율적인 알고리즘 임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 임의 형태 영상 영역에 대한 새로운 변환 부호화 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 영상 영역을 구성하는 각 열의 화소들을 변환 블록의 상단으로 이동시킨 후, 비어 있는 부분을 각 열의 화소 평균값으로 외삽한다. 그리고 수직 방향 1차원 변환을 실행한 후 외삽된 부분의 변환 계수들을 삭제한다. 수평 방향 1차원 변환은 각 행의 변환 계수들을 변환 블록의 좌측단으로 이동시킨 후, 수직 방향 1차원 변환에서와 동일한 과정을 실행함으로써 이루어진다. 복호화를 위해서는 먼저 삭제된 변환계수들을 복원한 후에 수평 방향 1차원 역변환 과정을 수행하며, 역변환 계수들 중 복원된 부분의 계수들을 삭제한다. 그리고 수평방향의 1차원 역변환 과정은 수직 방향 1차원 역변환 과정과 동일한 방식으로 수행한다. 역변환으로 만들어진 재생 영상은 변환 계수와 함께 전송된 형태 정보를 이용하여 원 위치로 이동된다. 모의 실험 결과는 제안된 방법의 압축 성능이 낮은 비트율에서 특히 우수함을 보여준다.
영상을 처리하는 과정에서 광학시스템과 전기시스템의 특성으로 인해 흐려지고 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는 경우에 일반적으로 정칙화 반복복원방법이 사용된다. 기존의 방법은 영상의 국부적인 특성을 고려하지 않고 영상전체에 일률적으로 정칙화 연산자를 사용함으로써 윤곽부분에서는 리플잡음을 초래하고 평면부분에서도 잡음증폭을 피할 수 없으며, 또한 시각적으로 효율적이지 못한 면이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여, 영상의 국부적인 특성을 고려하여 적응 정칙화 파라메타와 적응 정칙화 연산지를 사용하여 평면영역과 윤곽영역의 방향특성에 따라 적응적으로 처리하는 반복복원방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 평면영역에서의 잡음 평활화가 개선되고 시각적으로 중요한 윤곽부분 복원에 효율적임을 실험결과를 통해 알 수 있었으며 ISNR 면에서도 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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