이 논문에서는, 독립성분해석기법과 EM기법을 이용한 새로운 혼합영상분리 방법을 제안한다. 독립성분해석기법은 통계적으로 독립된 랜덤변수들의 선형조합으로 측정대상 랜덤신호를 표기하는 여러 통계신호처리 기법 중의 하나로, 정보의 분리, 특징 추출 통의 응용분야에 적용되고 있다. 기술적으로는, 독립성분기법은 주성분 분리기법의 확장이라 볼 수 있고, 근래에 혼합정보의 분리에 관련하여 많이 연구되고 있다. 현재까지의 연구 결과로는 혼합영상의 분리에 있어 독립성분해석기법만으로는 혼합영상분리의 해를 얻지 못하고 있다. 이러한 독립성분해석기법의 약점을 보완하는 방범으로, 최근에 이노베이션 프로세서를 전처리로 하는 독립성분해석기법을 혼합한 시스템을 이용한 혼합영상 분리가 시도되었다. 이노베이션 프로세서를 전처리로 첨가한 혼합영상분리의 과정도 독립성분해석기법만을 사용한 경우보다는 향상된 혼합영상분리를 하지만, 분류된 영상들이 원래의 혼합 전의 영상과 많이 다른 결과를 내고 있다. 기존의 방법들인 독립성분해석기법이나 이노베이션이 전처리로 적용된 경우에도 혼합이전의 영상간의 상관관계가 클 경우, 혼합영상의 분류가 잔 이루어지지 않는다. 본 논문에서는 이 약점을 보완하기 위하여. EM이론을 기존의 시스템에 전처리로 첨가하여 혼합 영상의 분리를 향상시키고자 하였다. 실험 결과에서는 최근에 연구된 이노베이션의 방법보다 EM을 적용시킨 경우가 향상된 혼합영상의 분리의 결과를 보여 주고 있다.
고온에서 열분해 과정을 겪는 복합재료의 탄화 및 삭마 과정의 표면 침식은 주로 두께 방향으로 진행된다. 본 논문에서는 다공성 복합재료의 면내 및 두께 방향 거동을 효과적으로 기술하기 위하여 분리-혼합 기법을 적용하였다. 섬유와 기지로 구성된 복합재료의 횡방향 등방성 가정을 통해 분리-혼합 방정식을 삼차원으로 확장하였으며, 기공 압력, 열팽창, 열분해 과정의 수축 효과를 포함하였다. 다공성 복합재료의 대표 체적 요소를 유한요소법으로 해석하여 면내 및 두께 방향의 물성 값을 상호 비교함으로써, 확장된 분리-혼합 기법의 타당성을 확인하였다.
본 논문에서는 일방향 섬유강화 복합재료의 열-기공-탄성 거동을 효과적으로 기술하기 위하여 미시역학에 기반을 둔 분리-혼합 기법을 적용하였다. 온도 증가에 따른 열팽창, 내부 기공에서의 가스 압력, 열분해 과정의 수축 변형 효과를 정식화 과정에 모두 포함하였다. 유도된 구성 방정식을 검증하기 위한 비교 대상으로서 복합재료 이차원 단층의 대표 체적 요소를 유한요소법으로 모델링하고, 다양한 하중 조건에 대하여 해석하였다. 즉, 대표 체적 요소에 분포된 전체 평균 응력과 변형도 등을 구하여, 분리-혼합 기법에 의해 예측된 해당 결과 값을 서로 비교하였다. 도출된 수치 결과를 분석함으로써 제안된 복합재료의 열-기공-탄성 거동 예측 기법의 유용성을 확인하였다.
본 연구에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석과 원신호의 시간적 상관성을 고려한 견실 알고리즘의 독립성분분석을 혼합한 조합형 독립성분분석에 의한 혼합영상의 분리를 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법의 경신규칙을 이용함으로써 빠른 분리속도와 우수한 분리성능을 가지며, 견실 알고리즘은 2차적 통계성의 일괄처리 알고리즘으로 시간적 상관성 및 낮은 kurtosis를 가진 영상분리에 효과적이다. 이들 기법들을 $512{\times}512$ 픽셀의 4개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 흔합영상의 분리에 적용한 결과, 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석과 원 신호의 시간적 상관성을 고려한 견실 알고리즘의 독립성분분석을 각각 이용하여 혼합지문영상을 분리하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법의 경신규칙을 이용함으로써 빠른 분리속도를 가진다. 견실 알고리즘은 2차적 통계성의 일괄처리 알고리즘으로 시간적 상관성과 낮은 kurtosis를 가진 영상분리에 효과적이다. 이들 기법들을 $256{\times}256$ 픽셀의 8개 지문으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 지문의 분리에 적용한 결과, 견실 알고리즘이 고정점 알고리즘의 독립성분분석에 비해 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에 적응 조정이 가능한 학습파라미터를 이용한 신경망 기반 독립성분분석기법을 제안하였다. 이는 고정점 알고리즘의 1차 미분을 이용하는 뉴우턴법에서 역혼합행렬의 경신 상태에 따라 학습율과 모멘트가 적응조정되도록 함으로써 분리속도와 분리성능을 개선시키기 위함이다. 제안된 기법을 512$\times$512 픽셀의 10개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 영상들의 분리에 적용한 결과, 기존의 고정점 알고리즘에 의한 결과보다 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 할선법과 모멘트를 조합한 학습알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석 기법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 할선법과 모멘트에 기초를 둔 고정점 알고리즘의 독립성분분석 기법이다. 여기서 할선법은 독립성분 상호간의 정보를 최소화하기 위해 negentropy를 최대화는 과정에서 요구되는 1차 미분에 따른 계산량을 줄이기 위함이고, 모멘트는 최대화 과정에서 발생하는 발진을 억제하여 보다 빠른 학습을 위함이다. 제안된 기법을 256×256 픽셀의 8개 지문영상에서 임의 혼합행렬에 따라 발생되는 혼합지문들을 각각 대상으로 시뮬레이션한 결과, 할선법만에 기초한 기법보다 우수한 분리성능과 빠른 학습속도가 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 감시시스템이 갖추어진 환경 내에서 발생할 수 있는 특이 행동을 효율적으로 감지하기 위한 기법을 제시한다. 최근 대형 범죄 및 방화 사건 등의 방지목적으로 DVR 의 단순 녹화를 벗어나 지능형 감시시스템을 도입하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 이러한 시스템들은 아직 초기 연구 단계에 있으며 영상내의 관심물체 추출을 위한 전경과 배경의 분리 및 추적 단계에 그치고 있다. 이에 본 논문에서는 가우시안 혼합 모델을 통하여 전경과 배경을 분리하고, 관심영역에 한해서 Optical Flow 기법을 이용하여 폭력상황과 같은 특이 행동의 감지 여부를 판단 할 수 있는 방법에 대해 실험을 통해 평가하였다.
본 논문에서는 MPEG 의 3차원 비디오 시스템의 표준 깊이정보 맵에 대한 효율적인 부호화를 위하여 전처리 방법을 제안한다. 현재 3차원 비디오 부호화(3DVC)에 대한 표준화가 진행 중에 있지만 아직 깊이정보 맵의 부호화 방법에 대한 표준이 확정되지 않은 상태이다. 제안하는 기법에서는 우선, 입력된 깊이정보 맵에 대하여 원래의 히스토그램 분포를 가우시안 혼합모델(GMM)기반의 EM 군집화 기법에 의한 방법으로 분리 후, 분리된 히스토그램을 기반으로 깊이정보 맵을 여러 개의 영상으로 분리한다. 그 후 분리된 각각의 영상을 배경과 객체에 따라 다른 조건의 mean shift filter로 필터링한다. 결과적으로 영상내의 각 영역 경계는 최대한 살리면서 영역내의 화소 값에 대해서는 평균 연산을 취하여 부호화시 효율을 극대화 하고자 하였다. 실험조건은 $1024{\times}768$ 영상에 대해서 50 프레임으로 H.264/AVC base 프로파일로 부호화를 진행하였다. 최종 실험결과 bit rate는 대략 23% ~ 26% 정도 감소하고 부호화 시간도 다소 줄어드는 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 깊이 맵(depth map)에 대한 효율적인 부호화를 위하여 전처리 기법을 제안한다. 현재 3차원 비디오 부호화(3D video coding : 3DVC)에 대한 표준화가 진행 중에 있지만 아직 깊이 맵의 부호화 방법에 대한 표준은 확정되지 않은 상태이다. 제안하는 기법에서는 먼저 입력된 깊이 맵의 히스토그램 분포를 가우시안 혼합모델(Gaussian mixture model : GMM) 기반의 EM(expectation maximization) 군집화 기법을 이용하여 분리한다. 분리된 히스토그램을 기반으로 깊이 맵을 여러 개의 레이어로 분리하게 된다. 분리된 각각의 레이어에서 배경과 객체의 포함여부에 따라 다른 조건의 민쉬프트 필터(mean shift filter)를 적용한다. 결과적으로 영상내의 각 영역 경계는 최대한 살리면서 영역내의 화소 값에 대해서는 평균 연산을 취하여 부호화시 효율을 극대화 하고자 하였다. 다양한 실험영상에 대하여 제안한 기법을 적용한 깊이 맵을 부호화하여 비트율(bit rate)이 감소하고 부호화 시간도 다소 줄어드는 것을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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