절연파괴 강도에대한 특성분석을 위해 와이블 plot을 이용하였다. ENMMC에서 실란처리와 미처리특성에서 실란처리된 결과 형상파라미터가 상대적으로 높은 값을 나타내었다. 이는 절연파괴결과가 균질함을 분명하게 나타낸 결과이다. 또한 스케일파리미터에서도 처리된 결과가 상대적으로 높은 결과를 보이고 있다. 나노입자 충진함량에 대한 효과에서도 체적비로 6.2vol%가 24.87vol%보다 월등하게 높은 형상파리미터와 스케일 파리미터를 나타내었다. 현장에서는 B10의 수명이 누적확률(63.2%)보다 오히려 유효한 평가자료 라고 사료된다. 역시 실란처리 된 결과가 미처리된 것에 비하여 그리고 나노입자 충진함량이 적을수록 높은 결과를 나타내었다. 이로서 중전기기 산업절연재료로서 향후 전망을 크게 할 것으로 본다.
스케일러블 비디오 코딩은 레이어간 예측 기능을 이용하여 시뮬케스트 코딩에 비해 코딩 효율을 높인다. 하지만 스케일러블 비디오 코딩의 레이어간 예측으로는, 인트라 픽셀(inta pixel). 모션 정보(motion vector information), 레지듀얼(residual)등의 예측이 수행되는데, 이는 많은 계산 시간을 소요하게 되며, 시뮬케스트에 비해 코딩 시간이 증가하게 된다. 특히 인코더의 경우, 가장 최적의 모드를 선택하기 위하여, 기존 H.264 AVC에서 사용하는 예측을 수행한 뒤, 부가적으로 스케일러블 비디오 코딩의 레이어간 예측을 수행하기 때문에, 하나의 영상이 많은 레이어를 포함할수록 인코딩에 의한 계산부하가 매우 증가하게 된다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해, 멀티 코어 이용하여 레이어별로 병렬처리가 가능하도록 하는 스케일러블 비디오 인코더의 구조를 제안한다. 이로써 하나의 영상이 포함하는 레이어의 수가 증가함에 따라 발생하는 인코딩 계산 부하를 줄이도록 하였다. 그리하여 본 논문에서 제안하는 구조를 적용하였을 때, 2개의 공간영역으로의 스케일러빌리티를 가지는 영상들에 대해서는 평균 24.8%의 속도가 향상되었고, 1개의 공간영역과 1개의 화질 영역으로의 스케일러빌리티를 가지는 영상들에 대해서는 평균 82%의 속도 향상을 보였다.
기존의 딥러닝 모델을 활용한 얼굴 탐지 시스템은 영상을 처리할 때 이미지의 양이 과도하여 추론 속도가 영상 재생 속도보다 느려지게 되고, 이로 인해 지연 현상이 발생한다. 본 논문은 이미지 크기 조정 및 광학 흐름을 활용하여 얼굴 탐지에 필요한 추론량을 줄이는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 세 단계의 처리 과정으로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 프레임의 크기를 줄여 프레임 처리 속도를 효과적으로 향상시킨다. 두 번째 단계에서는 비탐지 구간이 아닌 프레임만을 배치 처리하여 딥러닝 모델로 추론하여 처리 시간을 단축시킨다. 세 번째 단계에서는 광학 흐름 알고리즘을 이용하여 비탐지 구간에서 얼굴 추적을 함으로써 정확도는 유지하면서 탐지 시간을 단축한다. 본 논문에서 제안하는 이미지 크기 조정 및 광학 흐름 알고리즘 기반 얼굴 탐지 시스템은 처리 시간을 수십 배 이상 단축하여 영상에서의 얼굴 탐지에 있어서 우수한 성능을 입증하였다.
퍼지제어기를 실제 플랜트에 적용할 경우, 모델링 오차와 플랜트에 대한 관련지식의 부족으로 만족할 만한 제어 결과를 기대하지 못한다. 이러한 경우 제어기 성능을 향상시키기 위해 제어인자를 다시 조정해야 하고, 이 조정과정은 시행착오방법으로 수행되기 때문에 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 퍼지 논리를 사용하여 스케일링 계수를 자동조정하는 퍼지 레귤레이터를 제안하였다. 스케일 계수의 출력 범위와 오차, 오차 변화량 따라 퍼지 레귤레이터는 적절한 스케일링 계수값을 결정함으로써 퍼지제어기의 성능을 향상시키게 된다. 제안한 방법의 타당성을 확인하기 위해 2차 플랜트에 적용하여 모의실험을 수행하였다.
본 논문은 웨이블릿 영역에서 인간지각시스템 특성, 적응 스케일(Scale) 개수와 가중치 함수를 이용하고 실험적 임계값을 적용하여 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위한 디지털 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 실험적 임계값을 기초로 하여 웨이블릿 영역에서 중요 계수를 찾아 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위한 워터마크를 삽입하였다. 원본영상을 3-레벨(Level)로 웨이블릿 변환하여, 저주파에 해당하는 기저대역을 제외한 나머지 모든 부대역을 워터마크 정보를 삽입하였다. 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위하여 인간시각시스템 특성을 근거로 한 적응 스케일 계수와 가중치 함수는 고려되었으며, 이 적응 스케일 계수와 가중치 함수는 강인성과 비가시성의 향상을 도모하였다. 워터마크는 가우시안 랜덤 시퀀스로 구성되어 있고 워터마크의 검출은 상관도를 이용하여 워터마크의 삽입 여부를 판단한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 모의 실험한 결과 비교적 우수한 화질에서 JPEG 손실 압축, 잡음 첨가, 잘라내기, 흐림, 예리화, 그리고 선형 및 비선형 필터링 등의 공격에 강인함을 알 수 있었다.
무선 이동통신환경에서는 시간에 따라 네트워크에 의한 데이터 손실, 일관성 없는 패킷의 도착 간격 등과 같은 문제와 전송 속도의 저하가 발생함으로써 일정한 수준의 QoS 를 제공하기 어렵다. 이러한 문제점에 대처하기 위하여 다중 비트율 코딩, 트랜스코딩 등과 같은 기술이 제안되었다. 그러나 이러한 방식들은 서버의 과도한 연산량 요구나 저장 공간 낭비라는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 다중 비트율 코딩 방식과 스케일러블 코딩 방식을 결합하여 네트워크 QoS 변화에 유연하게 적응될 수 있는 방식을 제시한다. 기존의 심플 혹은 메인 프로파일이 네트워크의 상태가 일정하다는 것을 전제로 하는 반면, 스케일러블 프로파일은 기본 데이터와 부가 데이터를 분리하여 하나의 파일로 관리되므로 서버의 연산량을 줄이고, 저장 공간도 절약한다. 또한 같은 스트림에 대해서도 단말기의 능력에 따라서 부가 데이터를 복호화 할지를 결정할 수 있어 여러 사용자에게 같은 스트림 데이터를 전송할 수 있는 장점이 있다.
면접자나 면접관이나 인재들이 해당 조직에서 일을 해보지 않고서는 조직문화와 직무에 적합한지에 대해 확신 할 수 없고 만약 적합하지 않다면 면접자나 조직이나 서로 피해를 입는 상황이 발생한다. 이러한 상황들을 개선하기 위해 감성 어휘를 기반으로 한 이미지 스케일과 감성어휘 분류 시스템을 분석한다. 또한 면접자들의 이력서와 자기소개서에 있는 단어들을 분석하여 조직문화와 해당 직무에 적합한 인재 선발에 참고 자료를 제공할 수 있는 감성 어휘를 기반으로 한 인재 검색 시스템에 기초가 되는 이미지 스케일과 감성 어휘 분류체계에 대해 연구한다.
영상을 이용한 물체인식은 컴퓨터 비젼분야의 주요한 관심분야중 하나이다. 이중 특정기반 물체인식은 영상이 가지고 있는 특징점을 이용하는 방법으로 입력영상과 물체에 대한 질의 영상의 특징점을 검출하고 매칭을 수행하여 물체를 인식하게 된다. 특징점은 스케일, 회전, 어파인 변화 등에 변하지 않는 특징을 가지고 있는 점을 말한다. 이러한 특징점을 구하기 위하여 사용하는 방범으로는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)가 있다. SIFT는 스케일, 회선, 어파인 변화에 우수한 성능을 보여주기는 하나 많은 연산으로 인하여 처리속도가 느리다는 단점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 SIFT를 사용한 특징기반 물체인식에서 속도 개선 방법에 대하여 제안하였다. 제안한 방법을 사용하였을 경우 물체인식을 위한 특징점을 검출하고 매칭을 수행하는데 소모된 시간이 줄어드는 것을 실험을 통하여 확인 하였다.
기존에 H.264를 기본 계층으로 SVC와 MVC를 결합한 스케일러블 다시점 비디오 부호화기를 SVC와 MVC의 DPB를 통합한 통합형 DPB(Decoded Picture Buffer) 설계를 바탕으로 구현하였다. 그러나 구현된 비디오 부호화기로 HD급 이상의 해상도를 갖는 영상을 압축하는데 있어서 효과적인 성능이 나오지 않았다. 이러한 이유로 SHVC와 MV-HEVC의 부호화 구조를 결합하여 고해상도 처리를 위한 스케일러블 다시점 부호화기 설계를 제안한다. 제안된 방법을 통해서 SHVC와 MV-HEVC가 통합된 스케일러블 다시점 비디오 부호화를 효율적으로 구현할 수 있을 것으로 예상한다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환을 멀티스케일 매치 필터의 관점에서 해석하고, 이를 위하여 마르코프 랜덤 필드에 묻혀있는 가우시안 형태의 작은 물체를 검출하는 이론적 근거를 제시하며, 이의 응용으로 맘모그램에 존재하는 마이크로캘시피케이션을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 검출하고자 하는 물체가 가우시안 형태이고 그 스케일이 웨이블릿 변환에 의해 계산된 것과 일치하며, 그 주변의 잡영이 마르코프 프로세스이면, LoG(Laplacian of Gaussian) 웨이블릿은 멀티스케일 매치 필터로 작용하며, 적절한 디테일 이미지를 단순히 이진화함으로써 최적의 검출기를 구현할 수 있다. 그런데, 마이크로캘시피케이션은 정확한 가우시안 형태를 갖지 않고, 게다가 맘모그램의 배경이미지도 마르코프 프로세스라는 가정에서 벗어난다. 이러한 불일치를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 멀티스케일 웨이블릿 계수에서 추출한 특징벡터를 Hotelling observer에 입력하여 처리함으로써 이를 보상하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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