의료영상에서의 노이즈는 환자 진단에 있어서 막대한 영향을 미치는 영상의 화질을 떨어트림으로써, 진단에 대한 유효성을 낮추게 된다. 특히, 현재 이슈화 되고 있는 저선량 의료영상은 기존의 고선량 의료영상보다 노이즈 레벨이 높으며, 이에 따라서 의료영상에서의 노이즈 제거 기술은 매우 중요한 사안으로 부각되고 있다. 본 논문에서 제시하는 노이즈 제거 기술은 각각의 투영 영상을 여러개의 부대역(sub-band)으로 분해하는 것으로부터 시작한다. 분해된 각각의 부대역 영상은 엣지 검출기를 통하여 엣지 부분과 평탄한 영역으로 구별되어 진다. 검출된 엣지는 0 ~ 1 사이의 값으로 정규화 되며, 퍼지기반의 연산을 통하여 엣지의 확실성을 나타내는 엣지맵으로 변환하게 된다. 이 엣지맵을 통하여 각 부대역 영상의 필터링 정도를 제어하고, 분해된 각 부대역을 결합하는 방식을 취함으로써 영상의 엣지 부분을 최대한 보존하면서 노이즈는 효과적으로 제거하도록 하였다.
이 연구의 목적은 소조사면 선량계측을 위하여 엣지검출기의 성능을 평가하기 위함이다. 다양한 소조사면과 깊이에서 엣지검출기(Model 1118 Edge)를 이용하여 6 MV 광자선의 선량 직선성, 선량률 의존도, 출력 계수, 선량 측면도 및 심부선량 백분율을 따라 측정하였으며, 이를 표준용적의 이온전리함(CC13)과 광자선 다이오드 검출기(PFD)와 비교하였다. 선량 직선성을 일차 선형 맞춤 함수와 비교하였을 때, 세 검출기 모두 1% 미만의 차이를 나타냈으며, 엣지검출기는 -0.08~0.08%의 가장 낮은 차이를 보였다. 선량율의 변화(100~600 MU/min)에 따라 PFD와 엣지검출기의 정규화된 반응비는 1% 미만의 일정한 값을 보였으나, CC13은 100 MU/min에서 약 -5%의 변화를 나타냈다. 조사면의 크기($4{\times}4\;cm^2{\sim}10{\times}10\;cm^2$)에 따른 출력계수는 세 검출기 모두 거의 같은 값을 보였으나, $4{\times}4\;cm^2$ 이하의 소조사면에서는 엣지검출기와 PFD의 출력 계수가 CC13과 최대 21%의 차이보였다. 각 조사면에서 20~80%의 반음영 폭을 측정하였을 때, 평균적으로 CC13은 엣지검출기보다 2배, PFD는 약 30% 정도 더 넓게 나타났다. 또한 10~90%의 반음영의 경우, CC13과 PFD가 각각 55%와 19% 정도 더 넓은 폭을 나타냈다. 엣지검출기는 선량 측면도의 반치폭이 조사면의 크기와 거의 일치하였으나, 다른 두 검출기는 조사면의 크기보다 약 8~10% 더 크게 나타났으며, 심부선량백분율은 각 조사면에서 세 검출기 모두 거의 일치하였다. 엣지검출기의 성능평가를 위한 선량특성을 분석한 결과, $4{\times}4\;cm^2$ 이하의 소조사면에서 가장 적합한 특성을 나타냈으며, CC13과 PFD와 같은 검출기는 조사면이 작을수록 상당한 오차를 나타낼 수 있음을 알 수 있었다.
최근 횡단보도 및 교차로에서 보행자 충돌사고 예방의 중요성이 증가하고 있다. C-ITS 서비스에서 이러한 사고를 줄이기 위하여 보행자 충돌방지 경고 서비스를 제시하고 있다. 그러나 현재 C-ITS 표준에 따른 보행자 충돌방지 경고 서비스는 현장의 카메라에서 보행자를 바로 검출하여 서비스를 제공하는 것이 아니라 관제 센터의 영상분석 서버에서 보행자를 검출하고 ITS 시스템과 연계하여 서비스를 제공하기 때문에 실시간성을 만족하기 어렵다. 본 논문에서는 엣지 카메라를 이용하여 현장에서 보행자를 검출하고 검출결과를 V2X 인프라를 통해 바로 운전자에게 제공하는 보행자 충돌방지 경고 시스템을 제안하고, 구현한 후 성능 평가를 시행하였다. 평가 결과, 최악의 상황에서도 보행자 충돌방지 경고 메시지를 C-ITS 표준에서 요구하고 있는 300ms 이내의 지연시간을 만족하여 전달할 수 있음을 확인하였다.
섀도우 매핑 알고리즘에서 섀도우 맵이 확대되면 계단형 섀도우 실루엣이 나타난다. 본 논문에서는 재구성된 실루엣을 이용하여 소프트 섀도우를 생성한다. 먼저 섀도우 실루엣은 선형 또는 2차 곡선 모델을 기반으로 한 서브 텍셀 엣지 검출 방법을 통해 확보한다. 그리고 적분을 이용하여 정확한 섀도우 밝기의 평균을 얻기 위해 적분 기반 섀도우 필터링 알고리즘을 사용한다. 본 논문은 상기 과정을 통해 앨리어싱 현상이 두드러지는 실루엣을 효과적으로 제거하며 소프트 섀도우를 효율적으로 생성하는 방법을 제시한다.
최근에는 우수한 성능의 딥러닝 기술을 활용한 장비와 프로그램이 개발되고 있으나 기술의 특성상 모든 환경에서 우수한 성능을 보여주지 못하고 고 사양의 서버와 같은 환경에서의 성능만을 보장하고 있다. 따라서 이에 대한 개선으로 엣지 디바이스 독립적으로 혹은 클라우드 의존과 인터넷 연결을 최소화 할 수 있는 엣지 컴퓨팅 기술이 제안되고 있으며 경량 내장형 시스템에 적합한 인공지능 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 객체검출 모델을 적은 연산과 효율적인 구조로 설계하고 생성된 모델을 임베디드 보드에서 원활하게 실행할 수 있도록 중립 모델로 변환하고 경량화 하는 방법에 대해 소개한다. Qualcomm snapdragon 프로세서가 갖춰진 임베디드 보드를 목표로 하였고 편의를 위해 SNPE(snapdragon neural processing engine) SDK를 이용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과 변환된 중립모델이 기존 모델과 비교하여 압축된 모델 크기 대비 미미한 성능 저하가 발생함을 확인할 수 있었다.
최근 가시광원을 사용하는 카메라 통신 기술의 발전과 더불어 디스플레이를 통해 가시광 데이터를 표출하고 이를 인식하는 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 기존의 디스플레이 기반 CamCom 기법은 사용자가 설정한 RoI 영역 기반의 2차원 컬러코드를 인식하는 방식을 사용하였으나, 이는 보행 상황 등 수신위치가 변동되는 상황에 적합하지 않은 단점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 카메라 통신에서 자동 RoI 설정을 위해 적용될 수 있는 Lambertian 색상 분할과 Canny 엣지 검출이 결합된 알고리즘 기반의 자동 디스플레이 검출 기법에 대하여 제안하였다. 기존 디스플레이 검출 기법은 디스플레이에서 표출되고 있는 콘텐츠의 변화가 발생하면 검출율이 현저히 감소하는 문제점이 존재하며, 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 lambertian 색상 분할 및 canny 엣지 검출을 결합한 알고리즘 적용을 통헤 자동으로 디스플레이를 검출 할 수 있는 기법을 제안하였다. 본 연구에서는 디스플레이 엣지 인식을 위해 사용되는 다양한 알고리즘을 분석하고 변화하는 컬러코드 콘텐츠 인식시 성능을 측정하였으며, 제안한 저속 카메라 통신용 자동 디스플레이 검출을 위한 lambertian 색상 분할 및 Canny Edge Detection 알고리즘을 적용한 실험 결과 약 96%의 검출율을 달성함을 확인하였다.
팔의 사용이 자유롭지 못한 장애인들을 위하여 발의 움직임 검출을 통하여 로봇 팔을 제어할 수 있는 시스템을 구현하였다. 발의 움직임에 대한 영상을 얻기 위하여 양쪽 발 앞에 두 대의 카메라를 설치하였으며, 획득된 영상에 대해 LabView 기반 Vision Assistant를 이용하여 다중 관심영역을 설정한 후, 좌/우영역내에서 검출된 좌/우, 상/하 엣지를 기반으로 발의 움직임을 검출하였다. 좌/우 두발의 영상으로부터 좌/우 엣지와 상/하 엣지 검출 수에 따라 6관절 로봇 팔을 제어할 수 있는 제어용 데이터를 시리얼 통신을 통해 전송한 후 로봇 팔을 발로 상/하, 좌/우 제어할 수 있는 시스템을 구현하였다. 실험 결과 0.5초 이내의 반응속도와 88% 이상의 동작 인식률을 얻을 수 있었다.
본 논문은 전통적인 자원 집약적인 컴퓨터 비전 모델의 한계를 해결하기 위해 저전력 엣지 장치에 최적화된 새로운 경량 객체 검출 모델을 제안합니다. 제안된 검출기는 Single Shot Detector (SSD)에 기반하여 소형이면서도 견고한 네트워크를 설계하였고, 작은 객체를 효율적으로 감지하는 데 있어 효율성을 크게 향상시키도록 모델을 구성하였다. 이 모델은 주로 두 가지 구성요소로 구성되어 있습니다: Depthwise 와 Pointwise Convolution 레이어를 사용하여 효율적인 특징 추출을 위한 Light_Block, 그리고 작은 객체의 향상된 감지를 위한 Enhancer_Block 으로 나누었다. 우리의 모델은 300x480 의 이미지 크기를 가진 Udacity 주석이 달린 데이터셋에서 처음부터 훈련되었으며, 사전 훈련된 분류 가중치의 필요성을 제거하였다. 약 0.43M 의 파라미터로 5.5MB 만의 무게를 가진 우리의 검출기는 평균 정밀도 (mAP) 27.7%와 140 FPS 의 처리 속도를 달성하여, 정밀도와 효율성 모두에서 기존 모델을 능가하였다. 따라서, 본 논문은 추론의 정확성을 손상시키지 않으면서 엣지 장치를 위한 객체 검출에서의 효과적인 경량화를 보여주고 있다.
고객사에 납품하는 웨이퍼의 안정적인 공급을 위한 웨이퍼 엣지의 결함 검출 장비다. 본 연구에서는 OpenCV와 임베디드 시스템, 머신러닝, 전자 회로 그리고 센서/카메라 기술을 핵심 기술로 R&D 한다. 고객사에서 불량 웨이퍼 발생에 대응하기 위한 장비의 데이터를 생산하여 고객과의 신뢰도 향상 및 유지를 할 수 있다. 그리고 결함이 특정 공정 지점에서 발생하는지 탐색할 수 있다.
최근 많은 도서관에서 RFID(Radio Frequency IDentification) 태그를 도서에 부착하여 대출 및 반납 업무를 처리하고 있다. 그러나 이러한 RFID 인식 시스템은 부착된 RFID 태그와 안테나의 위치 및 주변 환경의 영향에 따라 인식률이 좌우되는 단점이 있다. 따라서 이를 극복하기 위해서는 별도 인식시스템과의 상호 보완이 필요하다. 본 논문에서는 입력 영상을 기반으로 도서의 권수를 판별하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 입력 영상에 대해서 도서가 존재하는 영역을 관심영역으로 설정한 후, Canny 엣지 검출 알고리즘을 실행한다. 엣지로 검출된 부분에 대해 Hough 직선 변환 알고리즘을 이용하여 도서가 몇 권인지 판별한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위해서 350장의 다양한 도서 이미지에 대해서 도서의 권수를 정인식과 오인식으로 판별하여 분석하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 알고리즘은 도서 권수 판별 정확도에서 97.1%의 우수한 성능을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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