본 논문에서는 획득한 차량 영상에서, 차량 번호판의 후보영역을 동적으로 할당하여 번호판을 추출하고, 이중 템플릿 매칭을 이용하여 인식하는 방법을 제안하였다. 차량 번호판 영역은 다른 영역에 비해 영상의 밀도값이 높다는 것을 근거로, 후보영역을 투영하여 추출된 영상의 밀도값과 기준밀도값을 비교하여 차이가 임계값 이하를 만족한 때 차량 번호판 영역으로 추출하고 만족하지 않을 때는 다음 후보영역을 투영하여 차량 번호판 영역을 추출하였다. 추출된 번호판 영역에서 문자와 숫자영역으로 분할된 입럭패턴과 표준패턴을 흑화소로 1차 매칭하고, 이 중 유사도가 높은 표준패턴과 다시 백화소로 2차 매칭하는 이중 템플릿 매칭으로 인식하였다.
터널과 지하시설물을 비롯한 콘크리트 토목구조물을 안전하게 관리하려면 균열 발생 여부를 정기적인 점검을 통해 알아내야 한다. 터널의 콘크리트 라이닝 표면에 발생한 균열의 위치와 형태를 검사하는 일은 주로 고소작업차를 투입하여 이루어진다. 이러한 작업은 차로를 통제한 채 이루어지므로 교통 체증을 일으키며, 점검 종사자가 위험한 환경에 노출되며, 매번 같은 종사자가 같은 터널의 같은 부위를 조사하기 어려우므로 검사 결과의 일관성이 저해된다. 본 연구는 기존 터널 영상 취득 시스템을 대상으로 딥러닝 기술을 적용해 터널 내 콘크리트 라이닝의 균열을 자동으로 탐지하는 방법을 다음과 같이 제시한다. 구체적으로는 의미론적 분할(semantic segmentation)을 수행하는 딥러닝 모델을 공개 데이터셋으로 학습시키고, 터널 영상 취득 시스템으로 취득한 데이터셋을 딥러닝 모델에 입력했을 때 성능을 알아본다. 첫 번째, 공개 데이터셋을 전부 학습시켰을 경우, 두 번째, 공개 데이터셋 중 기존 터널 영상 취득 시스템 데이터셋과 관련성이 높은 데이터셋만 선택하여 학습시켰을 경우, 마지막으로 관련성이 높은 데이터셋과 균열이 없는 영상(negative example)을 선택하여 학습시켰을 경우에 대하여 성능을 비교하여 효율적인 모델 학습 방안을 모색한다. 그 결과 공개 데이터셋에서 관련성이 높은 영상과 균열이 없는 영상을 골라 학습시켰을 경우의 성능이 가장 좋았다. 향후 딥러닝 알고리즘을 터널 영상 취득 시스템에 적용할 때 효율적인 모델 학습 방안을 수립하는데 기여할 것으로 기대한다.
항공 SAR(Synthetic Aperture Radar)에서는 일반적으로 바람과 같은 외부 영향에 의해 발생한 요동으로 인해 해상도가 저하될 뿐만 아니라, 사이드로브가 증가하게 되어 영상 화질이 저하되므로 본 논문에서는 사이드로브를 감소시키기 위한 기법을 제시한다. 이를 위해 비행경로를 분할한 다음, 분할된 경로에서 획득된 각각의 데이터에 대해 스퀸트 각도를 추정하여 임무영역을 계산한다. 또한, 재설정된 임무영역 중심에 대하여 1차 요동보상을 수행한 후, 생성된 SAR 영상에서 사이드로브 영향이 두드러지는 영역을 추출한 다음에, 사이드로브 감소 필터를 반복적으로 적용한 후 전체 영상에 대해 확장하여 영상 화질을 향상시키는 방법을 제시한다.
본 논문은 모델기반 다중이동물체 추적을 위한 모델생성 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 배경영상에 이동물체가 초기 진입했을 때의 초기모델생성 단계와 이동물체 추적 단계에서의 모델 갱신 단계로 구분하였다. 초기모델생성 단계에서는 차영상과 클러스터링 기법을 이용하여 분할된 분할영상과 현재프레임 영상에 대한 윤곽선 영상과의 로직 AND 연산을 수행하여 초기모델을 생성하였다. 모델갱신 단계에서는 하우스돌프 거리(Hausdorff Distance)와 2D-Logarithmic 탐색 알고리즘을 이용하여 추적중인 이동물체의 형태변화에 적응할 수 있도록 매 프레임 마다 새로운 모델을 갱신하였다. 실험은 도로에서 주행하는 자동차를 대상으로 도_의 실험을 수행하였다. 그 결과 도로에서 주행하는 자동차의 진입방향과 추적 대상 수가 불규칙한 경우에도 모델생성이 98% 이상 이루어짐을 알 수 있었다.
본 논문에서는 대형 TFT-LCD 장치에서 소모전력 개선방안의 하나로 사용되는 Local Dimming 백라이트 제어방식을 휴대 단말기와 같은 소형 디스플레이에 적용하고자 이에 적합한 영상 컨트라스트 향상기법을 제안한다. 대형 디스플레이뿐만 아니라 소형 디스플레이 장치로 널리 각광받는 TFT-LCD의 광원인 백라이트 LED의 배치는 기존에 측면조사 구조로써 Global Dimming 방법이 사용되어졌으나 근래 진보된 기술을 통해 액정 후면에 배치, Local Dimming 방법이 제안되면서 입력영상을 블록단위로 분할 처리해야할 필요성이 대두되고 있다. 즉, 분할된 블록의 영상이 어두울 경우 해당 백라이트 LED의 공급전류를 감소시켜 명암대비를 극대화시킴과 동시에 소모전력량을 감소시키는 방법이다. 본 논문에서는 입력영상을 같은 크기의 블록단위로 분할한후 각 블록 내 화소정보를 분석하여 밝기성분(Y)에 대한 히스토그램과 평균, 표준편차 등의 정보를 획득하여 블록단위로 독립적인 컨트라스트 향상과정을 수행함으로써 영상정보를 통한 1차 컨트라스트 향상을 실현하고 동시에 블록단위 결과 정보를 Local Dimming을 조절하는 백라이트 제어부로 전달하여 광원제어를 통한 2차 컨트라스트 향상과 동시에 전류소모 감소 목표를 실현하고자 한다.
본 논문에서는 이진 분열(binary split)에 의한 새로운 계층구조(hierarchical structure)의 형태학적 영상분할 알고리즘을 제안하였다. 이는 각 계층에서 화질이 가장 낮은 하나의 영역에서 생성된 여러 마커중에서 단지 밝기 차가 가장 큰 두 개의 마커를 이용하여 두 영역으로 분할한다. 따라서 제안한 알고리즘은 기존의 방법보다 제한된 개수의 영역으로 화질의 개선을 가져오고 부호화 비용이 많이 소요되고, 인간시각에 민감하지 않는 경계선 정보를 감소시킨다. 또한 분할되는 영역의 개수를 조절할 수 있어 대역폭이 매우 제한된 PSTN(public switched telephone network), LAN, 그리고 이동통신망과 같은 환경에서 사용하기에 적합하다. 그리고 분할 결과에서 작은 영역을 없애기 위한 후처리 과정이 필요 없고, 각 계층의 단순화 단계에서 작은 크기의 형태소만을 사용하므로 기존의 방법보다 연산량이 적고 구조적으로 매우 간단하다.
연구의 목적은 의사호흡정지(QBH) 바이오 피드백이 의료영상획득 시간의 큰변화 없이 잔류 호흡 운동을 조절함으로써 호흡 운동에 의한 영상 오류를 줄이고, 게이트 3차 흉부 자기 공명 영상을 향상시킬 수 있다는 가설을 실험하는 것이다. 가설을 확인하기 위해 건강한 다섯 사람을 대상으로 3T 지멘스 엠알아이의 호흡 탐색기가 포함된 T2 가중 스페이스 엠알 펄스 시퀀스를 이용해 두번의 게이트 자기공명 영상 연구를 시행 하였다: 자유 호흡 상태와 의사호흡정지 바이오 피드백 호흡상태, 의사호흡정지 바이오 피드백 시스템은 알피엠(RPM) 시스템(실시간 위치 관리시스템, 베리안)을 사용하여, 복부의 외부 위치를 측정하고, 음향과 시각적으로 각각의 호흡주기의 90% 위치에서 2초 숨을 정지하도록 안내하는 방법을 사용했다. 평가방법은 의사호흡정지 바이오 피드백 시스템을 이용시 간 상부의 호흡정지모습의 재현성이 게이팅 영역 내에서 향상되는지를 지원자의 실험을 통해 평가하였다. 자유호흡상태와 의사호흡정지 바이오 피드백상태에서 3차 흉부자기공명영상내에 호흡 운동에 의한 영상 오류와 게이팅영역 내에서의 잔류 호흡 운동 조절여부도 함께 평가했다. 또한, 복부 변위의 RMSE도 (제곱근오차) 조사되었다. 의사호흡정지 바이오 피드백방법을 사용함으로 자유호흡의 경우보다 게이트 3차 흉부 엠알 영상에서 폐와 간에서 호흡운동에 의한 영상오류의 감소 결과를 획득했다(영상획득시간: ~6분). 이는 의사호흡정지 바이오 피드백사용시, 게이팅 영역에서 복부 운동 감소와 횡경막의 잔류 움직임 감소가 일치함을 의미한다. 따라서, 알피엠을 통해 얻은 복부 변위의 전체 자료에서평균 RMSE는 (제곱근오차) 자유 호흡의 2.0 mm에 비해 7 mm (67% 감소, p값=0.02)로 감소하였으며, 게이팅영역만을 고려했을때는 자유 호흡의 1.7 mm가 의사호흡정지 바이오 피드백 호흡을 사용함으로써 0.7 mm (58 % 감소, p값=0.14) 로 개선되었다. 선형 피팅을 사용하여 얻은 평균 기준 이동값은 의사호흡정지 바이오 피드백 을 사용하면 자유 호흡 5.5 mm/분보다 0.6 mm/분(89% 감소, p값=0.017)으로 감소되었다. 이 연구는 의사호흡정지 바이오 피드백을 이용해 게이트 3차 흉부 자기 공명 영상 중에 간 상부의 호흡정지 재현성이 향상되는 것을 보여 주었다. 이 시스템은 내부 해부학의 운동을 조절함으로써 게이트 의료 영상과 방사선 치료에 임상적으로 적용 할 수 있다.
본 논문에서 취급한 제동권선이 없는 철극선의 3상단락현상을 해명하는데 있어 우선 임의력율의 전류를 횡축분과 직축분으로 분리해서 취급하는 소위 Blonde의 2반작용법(two reaction method)를 썼고, 각종 Reactance를 표시하는데는 편리한 단위법(perunit notation)을 사용했으며, 전기자의 1상저항은 각종 Reactance ( $X_{x}$, $X_{q}$ )의 어느것 보담도 극소치임으로 실제계산에는 무시했으나 과도전류의 변화를 좌우하는 감쇠정수[decrement factor)에는 큰 영향을 준다는 것이 규명되었다. 해석결과로서 3상단락전류의 초기치는 특수치보다 훨씬 큰 이유로서 단락전류가 계자자속을 약하게 만들어 그 반동으로 계자회로에 일정자속을 유지하기 위하여 부문적으로 개자전류가 증대함을 알게되었고, 단락전류의 직축분과 횡축분의 구성분이 규명검토되었고, 발전기의 돌발단락저류는 일반적으로 직류분, 기본파교류분 및 제2조파등을 포함하나 그 전부가 시정수의 역수인 감쇠정수에 지배되어서 지수함수곡선에 따라 감쇠되어 결국에는 지속단락전류에 귀착한다는 사실과 3상단락은 평형단락사고임으로 영상전류는 영이며 각상과도전류의 위상차가 120.deg.라는 것엔 변함이 없다는 것과 끝으로 철극기를 정격속도로 운전해 놓고 이것을 여자해서 무부하전압을 수기시켜 그의 3상전단자를 돌연 단락해서 그의 과도전류의 파형을 Oscillograph로 촬영하면 본론에서 해석한 결과식의 그것과 일치하게 됨을 알 수 있을 것이다.것이다.
본 논문은 조도, 형태, 배경의 변화에 강인한 다중 비디오카메라에서 색 정보를 이용한 보행자 추적에 대하여 제안한다. 제안된 방법은 비디오카메라로부터 입력되는 영상의 색조만을 이용하여 배경영상과 물체가 존재하는 영상에서 차영상 기법과 가산투영 기법을 사용하여 이동물체를 검출한다. 검출된 이동물체 영역의 색조는 0도부터 360도 사이에서 15도씩 24단계로 분할된다. 검출된 이동물체 영역의 색조 분포도를 구한 후, 가장 높은 분포를 갖는 3개의 색조 레벨과 3개의 색조 레벨 사이의 차를 이동물체의 특징파라미터로 사용하였다. 제안된 방법의 유용성을 증명하기 위하여 조도와 형태의 변화가 발생한 보행자 영상과 조도, 형태, 배경의 변화가 발생한 보행자 영상을 이용하여 보행자를 감시한 결과 카메라에서 검출된 특정사람의 색조 분포 레벨과 색조 레벨 사이의 차는 2레벨 이하로 유지함을 보였고, 제안된 특징 파라미터로 특정사람이 자동 추적감시 됨을 확인하였다.
위성 영상은 핵 활동 탐지와 검증을 위한 효율적인 보조자료로 핵시설과 같이 접근이 어렵고 정보가 제한된 지역에 매우 유용하다. 특히 장비의 이동 또는 시설물의 변화와 같이 핵실험을 준비하는 과정은 시계열 분석을 통해 충분히 식별 가능하다. 본 연구에서는 핵 활동과 관련된 주요 객체의 변화를 탐지하기 위하여, 다시기 영상의 의미론적 분할 결과의 차이를 이용하였다. AIHub에서 제공하는 KOMPSAT 3/3A 영상으로 구성된 객체 판독 데이터셋에서 건물, 도로, 소형 객체의 정보를 추출하여 학습하였으며, U-Net, PSPNet, Attention U-Net에 대하여 주요 파라미터를 변경하며 대상 객체 추출에 적합한 의미론적 분할 모델을 분석하였다. 의미론적 분할 결과의 차영상으로 생성된 결과에 객체 정보를 포함하여 최종 변화 탐지를 수행하였으며, 제안 기법을 임의의 변화를 포함한 시뮬레이션 영상에 적용한 결과, 변화 객체를 효과적으로 추출할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 변화 탐지 기법을 적용하기 위해서는, 의미론적 분할의 정확도가 우선적으로 확보되어야 하는 제약이 있으나, 추후 실험 대상 지역에 대한 학습데이터셋이 증가할 수록 적용 가능한 분석 범위가 증가할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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