본 논문에서는 퍼지 기반 잡음 제거 방법과 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특징이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외한 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지를 이용한 잡음 판단 방법을 적용하여 식별자 영역과 잡음을 구별한다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 개별 식별자 인식을 위해 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 개별 식별자 인식에 적용한다. ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었다. 그리고 기존의 식별자 인식 알고리즘보다 제안된 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 식별자의 학습 및 인식에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
표적에 대한 레이더 영상 중의 하나인 ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상은 표적에 대한 전자파 산란 특성에 대한 2차원 공간 분포를 나타낸다. 이러한 ISAR 영상은 원거리에서 레이더를 이용한 표적 식별에 주로 사용된다. 본 논문에서는 움직이는 실제 항공기에 대한 ISAR 영상을 얻기 위하여, 국방과학연구소에서 제작 및 운용하고 있는 KOMSAR(Korea Miniature Synthetic Aperture Radar) 장비를 이용하여 측정을 수행하였다 이렇게 얻어진 측정된 데이터에 포함되어 있는 표적의 움직임에 의한 위상 오차를 제거하기 위하여, 엔트로피 기반 ISAR 자동 초점 기법(autofocusing technique)을 사용하였다. 실험 결과, 실제 움직이는 항공기에 대한 ISAR 영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, 이는 향후 레이더를 이용한 표적식별에 중요한 기술적 토대가 마련되었음을 의미한다.
DBS 알고리즘은 레이다가 방위각 해상도 성능을 향상시키는 방안이다. DBS 영상에는 레이다의 탐색영역 정보를 포함하기 때문에 탐지하고자 하는 표적외에도 다양한 클러터 성분이 존재한다. DBS 영상에서 원하는 표적을 탐지/추적하기 위해서는 표적과 클러터 성분을 식별할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 DBS 영상에서 표적을 식별하기 위하여 영상크기와 지형 정보(DTED)를 이용하는 방안을 서술한다. 형태연산(morphological) 필터, 체인코드를 이용하여 영상의 크기정보를 획득하고 클러터 성분을 배제하였고, DTED와 정합하여 표적을 결정한다.
선행 연구개발한 집단감시 디지털 시스템(Group Digital Surveillance System for Fishery Safety and Security, GDSS- F2S)은 대단위 양식장에 침입하는 도적을 방어하기 위하여 레이더 추적정보와 적아식별 정보를 제공하는 시스템이다. 그러나 GDSS-F2S에서 제공하는 두 가지 정보만으로는 도적행위를 입증할 수 있는 법적 증거자료로 미흡하다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결방안의 하나로 CCD 카메라를 이용한 영상획득 장치를 개발하여 GDSS-F2S에 부가한 연구내용을 기술한다. 영상획득 장치 개발에 앞서, 실험지역의 지리적인 특성을 고려한 도적침입 예상경로 분석과 도적행위 시나리오를 기반으로 유효한 대응수단을 검토한 결과, 영상획득 장치가 유효한 대응수단임을 확인하였다. 영상획득 장치는 저가이변서 성능이 우수한 0.0001 룩스의 초저조도 CCD 카메라와 부가장치를 이용하여 개발하였다. 6개월 이상의 장기 현장실험을 통하여 본 연구에서 개발한 시스템을 평가한 결과, 주간은 물론 1 미터 앞도 식별할 수 없는 야간에도 차량의 행동과 번호판 및 사람의 행동과 인상착의 등의 영상정보를 확보할 수 있었다.
본 논문에서는 CCTV 감시 영상에서 취득한 얼굴 이미지를 이용하여, 범죄자 감시목록에 등록된 범죄 용의자를 탐지 식별하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 특히 본 논문에서 제안한 SVDD와 SRC를 혼합한 계층적 구조의 범죄 용의자 식별 모듈은 다음과 같은 특성을 갖는다: 1) 먼저 SVDD를 이용하여 범죄 용의자만을 빠르게 인식함으로써, 일반인에 대한 불필요한 범죄자 식별 연산을 수행하지 않는다; 2) 다양한 식별 성능을 저해하는 환경에서도 이미 강인한 성능이 검증된 SRC를 범죄 용의자 식별과정에 적용함으로써 안정적이고 정확한 식별 시스템을 보장한다; 3) 동일 생체 특정의 반복적 사용을 통한 다수결 투표전략을 취함으로써 시스템의 신뢰도를 보장한다; 4) 점증적 갱신의 학습 능력으로 인하여 범죄 용의자 감시목록 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응한다 실제 KUFD(Korea University Face Database)를 자체 제작하고 캠퍼스 내에서 CCTV 환경의 얼굴 인식 기반 범죄 용의자 탐지 및 식별 시스템 환경을 모의 구축하여 실험적으로 제안된 시스템의 성능을 검증한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 다양한 위치 기반 서비스(LBS)를 위해 객체 식별은 필수적인 기술이다. 객체 식별을 위해서 영상 분석 식별, 무선 신호(RF: Radio Frequency) 식별, MIT Cricket 시스템의 RF 신호와 초음파를 활용한 객체 식별 등의 시스템들이 제안되었다. 그 중 가장 널리 이용되는 Cricket 시스템은 RF 신호에 객체의 식별 정보를 포함시켜 초음파 신호와 동시에 송신하고, 수신단에서 RF 신호의 정보를 통해 객체를 식별하는 방식을 이용한다. 하지만 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 이용되는 단말 노드의 소형의 특성을 유지하기위해 다수의 장치 모듈을 내장하기 힘들다. 본 논문에서는 신호의 정확도가 높은 초음파를 활용하여 RF 통신모듈 없이 신호 중첩 분석으로 통해 다중 객체를 인식하기 위한 기술을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘의 가능성을 시뮬레이션을 통해 입증하였다.
오늘날 인터넷 상의 디지털 콘텐츠는 기하급수적으로 증가하여, 콘텐츠를 관리하기 위한 다양한 시스템과 관리 체계가 연구 개발되고 있다. 특히 2000 년대부터 식별체계에 대한 표준화 연구가 진행되면서 논문등의 문헌 정보와 음악, 영상 등의 콘텐츠에 식별 체계를 적용하고 관리하려는 연구가 활발히 진행중이다. 특히 국내에서는 정보통신부와 한국소프트웨어진흥원이 디지털콘텐츠 유통기반을 구축하기 위해 CONPIA.COM 사이트를 개발하였고, 2000 년 정보화지원사업으로 한국데이터베이스진흥센터에서 디지털콘텐츠 식별체계 사업을 진행하었다. 이후 2001 년 정보통신부가 한국전산원를 디지털콘텐츠 운영기관으로 지정하면서 확장개발 및 운영 시험 등 향후 서비스 운영에 대한 기술개발에 집중하고 있다. 이러한 시스템에 적용된 식별 체계는 체계적인 구문 구조를 가지고 있으며 구문구조에 맞는 식별 코드를 해석하여 디지털콘텐츠를 찾는 구조를 가진다. 그렇지만 기존의 시스템은 식별체계의 확장과 변화에 따라 시스템 인터페이스를 재설계하고 내부 처리 알고리즘을 수정해야 하는 등 많은 수정이 요구된다. 이에 본 논문에서는 DDDS 알고리즘을 적용하여 식별 코드를 해석하기 위한 시스템을 구성하고 사용자 인터페이스를 설계하였다.
본 논문에서는 디지털 영상을 비교하기 위해 평균값을 이용한 영상에서의 거리 측정 방법을 제안한다. 이 제안된 방법은 그레이 블록 거리(Grey Block Distance: GBD)를 이용하여 완전 영상 해상도를 도입하여 해상도를 다르게 하여 영상을 비교하였다. 영상간의 거리 측정 결과, 주어진 해상도에 블록의 최대 직경은 스칼라 ${\gamma}$이 증가하면 제로에 접근하는 것을 알 수가 있었으나, 상대적 식별이 용이하지 않음을 살펴 볼 수가 있었다.
원거리에서의 얼굴 식별은 낮은 영상 해상도를 비롯하여 블러와 잡음으로 인한 어려움이 크다. 더욱이 모바일 장치에서 실시간 처리를 하기 위하여 느린 수행속도와 제한된 메모리 등 모바일 계산환경을 필히 고려하여야 한다. 본 논문은 모바일 환경에서 주파수 영역의 정합 필터를 이용한 얼굴 식별 방법을 제안한다. 얼굴 식별은 선형(linear) 및 위상(phase-only) 필터, 순차적인 검증 단계를 이용하여 수행된다. 얼굴 후보 윈도우 영역은 선형 필터와 위상 필터를 수행하여 검출하고 순차적인 검증 단계는 피부색 테스트와 경계 마스크 필터링 테스트로 구성한다. 제안된 방법은 Android 플랫폼에서 Java을 이용하여 모바일 폰에서 개발하였다. 예비실험 결과는 모바일 환경에서 얼굴 식별이 실시간으로 성공적으로 수행될 수 있음을 보인다.
양돈을 관리하는 데에 있어 비정상 개체를 식별하고 사전에 추적하거나 격리할 수 있는 양돈업 시스템을 구축하는 것은 효율적인 돈사관리를 위한 필수 요소이다. 그러나 돈사내의 이상 상황을 탐지하는 연구는 보고되었지만, 이상 상황이 발생한 돼지를 특정하여 식별하는 연구는 찾아보기 힘들다. 따라서, 본 연구에서는 소리를 활용하여 이상 상황이 발생함을 탐지한 후 영상을 활용하여 소리를 낸 특정 돼지를 식별할 수 있는 시스템을 제안한다. 해당 시스템의 주요 알고리즘은 활성 화자 탐지 문제에서 착안하여 이를 돈사에 맞게 적용하여, 비정상 소리를 내는 활성 돼지를 식별 가능하도록 구현하였다. 제안한 방법론은 모의 실험을 통해 돈사 내의 이상 상황이 발생한 돼지를 식별할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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