본 논문에서는 획득된 차량 영상에서 수직 에지의 특징을 이용하여 번호판 영역과 개별 코드를 추출하고, 추출된 개별 코드는 퍼지 신경망 알고리즘을 이용하여 인식한다. 차량 번호판 영역을 검출하기 위해 프리윗 마스크에 의해 수직 에지를 찾고, 차량 번호판에 관한 특성 정보를 이용하여 잡음을 제거한 추에 차량 번호판 영역과 개별 코드를 추출한다 추출된 개별 코드를 인식하기 위해 퍼지 신경망 알고리즘을 제안하고 인식에 적용한다. 제안된 퍼지 신경망은 입력층과 중간층간의 학습 구조로는 FCM 알고리즘을 적용하고, 중간층과 출력층간의 학습 구조에는 Max_Min 신경망을 적용한다. 제안된 방법의 추출 및 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 차량 영상 150장을 대상으로 실험한 결과, 기존의 차량 번호판 인식 방법보다 효율적이고 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.
보안 방범설비 시스템 구축시 교차식 스테레오 카메라 방식으로 이동객체를 추적하고, 카메라에서 이동 객체까지 거리를 측정하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 이동 객체를 추출하기 위해서 스테레오 입력 영상을 화소 단위로 정합하였으며, 입력 영상의 주변명암 변화에 대한 오류를 보정하기 위하여 적응형 임계값으로 이동성분을 구한 후 잡음제거 알고리즘으로 이동객체 영역만 추출하였다. 그리고 이동 객체의 위치값을 이용하여 카메라의 팬/틸트를 제어함으로써 이동객체를 추적하였으며, 교차식 스테레오 카메라 시스템의 파라미터 특징을 이용하여 이동객체까지의 거리를 측정하는 방법을 제시하였다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 스테레오 방범 카메라 시스템에서 이동객체의 거리 측정과 추적이 가능함을 알 수 있었다. 거리측정 오차도 6%이내에 존재하였다. 따라서 제안한 알고리즘을 이용하여 시스템을 구현할 경우 스테레오 방범 시스템, 이동자율 로봇 시스템 및 스테레오 원격제어 시스템 등에 응용할 수 있을 것이다.
청각장애인들은 건청인에 비해 의사소통의 기회가 적어 원만한 상호관계를 유지하는데 어려움이 있다. 이러한 문제는 청각장애인들이 구화를 대신해 몸짓이나 손짓을 이용하여 의사를 전달하는 수화를 건청 인들이 대부분 습득하고 있지 않아 청각장애 인들과 의사소통이 거의 불가능 한 것에서 초래된다. 따라서 본 논문에서는 건청인과 청각장애인들 간의 의사소통을 가능하게 하기 위한 전단계로 FCM 알고리즘을 이용한 지화 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법 은 화상 카메라를 통해 얻어진 영상에서 YCbCr 컬러 공간과 HSI 컬러 공간을 이용하여 피부영역을 검출한 후, 추출된 피부영역에 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 두 손의 위치를 추적한다. 그리고 추적한 두손의 영역에 대해 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후, 최종적으로 두 손의 영역을 추출한다. 추출된 손의 영역은 FCM 알고리즘을 적용하여 지화의 특징들을 분류하고 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 화상 카메라에서 획득한 지화 영상을 대상으로 실험한 결과, 두 손 영역의 추출과 지화 인식에 있어서 효과적인 것을 확인하였다.
바닥에서 생성되는 난류는 순간적으로 강한 모멘텀을 바닥에 전달함과 동시에 바닥에 있는 입자를 움직이게 한다. 경계층 내 난류 운동에 대한 분석은 다양한 유사 이송 문제를 이해하기 위해 필수적이며 이에 따라 많은 선행 연구들은 실험실 실험을 통해 해당 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 선행 연구에서 사용하지 못했던 진보된 실험 방법을 활용하여 바닥 경계층 내의 난류 운동에 대해 확인하고 해당 운동에 의해 관성 입자의 움직임이 어떻게 발생하는지에 대하여 물리적으로 설명하고자 한다. 다양한 흐름 조건에서 3가지의 입경 크기를 가지는 모래 입자를 가지고 실험을 수행하였으며, 실험 조건별 고해상도 유속장 및 관성 입자의 움직임은 3차원 입자 영상 유속계 (Particle Image Velocimetry; 이하 PIV)와 입자 추적 유속계 (Particle Tracking Velocimetry; 이하 PTV)를 동시에 적용하여 파악하였다. 취득된 3차원 유속장과 입자 궤적을 기반으로 실험 조건별 흐름 및 입자 거동 특성에 대해 분석하였으며, 관성 입자의 움직임을 발생시키는 3차원 난류 운동은 측정된 유속장에서 산정한 Q-criterion 값을 기반으로 도식화하였다. 측정값 내에는 난류 운동에 대한 정보와 더불어 잡음이 포함되어 있으므로 이를 제거하고자 적합 직교 분해 (Proper Orthogonal Decomposition; 이하 POD) 방법을 적용하였다. 그리고 POD로 추출한 유속장을 통해 바닥면 부근에 존재하는 헤어핀 와류 운동 혹은 와류 묶음과 같은 난류 고유 구조를 파악하였다. 해당 와류 운동들의 3차원 난류 특성을 확인하고자 비등방성 불변 지도(anisotropy invariant map)를 활용하였으며 경계층 내부에서 난류의 형태가 흐름 방향으로 늘어진 럭비공 형태임을 확인하였다. 마지막으로, 입자의 움직임을 발생시키는 난류 이벤트를 결정하고자 사방구 분석 (Quadrant analysis) 기법을 적용하였으며 흐름 조건별로 입자를 움직이게 하는 난류 이벤트는 달라짐을 확인하였다.
최근 부호화기의 성능 및 전력이 제한된 환경을 위한 비디오 부호화 기술로 분산 비디오 부호화 기술 (DVC : Distributed Video Coding)이 각광받고 있으며, Wyner-Ziv (WZ) 부호화 기술은 이의 대표적인 기술이다. WZ 부호화기는 기존 인트라 부호화 기술과 채널 부호를 사용하여 각각 키 (key)프레임과 WZ 프레임을 독립적으로 부호화한다. WZ 복호화기는 프레임 간 시간적 유사도를 기반으로, 복호화 된 키 프레임으로부터 보조 정보 (Side Information)를 생성한다. 보조 정보는 가상의 채널 잡음이 존재하는 WZ 프레임으로 간주되고, 가상의 채널 잡음은 채널 부호 복호화 과정을 통해 제거된다. 따라서 WZ 부호화 기술의 성능은 채널 부호의 성능에 크게 좌우된다. 현존하는 채널 부호 중 LPDC 채널 부호와 Turbo 채널 부호는 강력한 에러 정정 능력을 가지고 있으며, 확률적인 계산을 기반으로 반복적인 복호화 알고리즘을 수행하는 것이 특징이다. 하지만 반복적인 복호화 과정은 상당히 소모적인 과정으로 WZ 복호화기의 복잡도를 증가시킨다. 실제 WZ 부호화 기술에 LDPCA 채널 부호를 사용한 경우, WZ 복호화기 전체 복잡도에서 채널 복호화 과정이 차지하는 비율은 평균 60%에 이른다. 채널 복호화 과정 복잡도의 감소를 위해 채널 부호 분야에서 제안되었던 HDA (Hard Decision Aided) 방법을 LDPCA 채널 부호에 적용할 경우, 채널 복호화 과정의 복잡도는 상당히 줄어든다. 하지만 HDA 방법 적용을 위해 설정할 경계치에 따라 율 왜곡 측면에서 상당한 성능 저하가 있을 수 있으며. 적정 경계치는 영상마다 각각 다르다. 이에 본 논문에서는 영상의 특성에 따라 경계치가 설정되는 적응적 HDA 방법을 제안한다. 제안 방법은 적정 율 왜곡 성능을 유지하며, 채널 복호화 과정 및 WZ 복호화 과정에서 각각 약 62%, 32%의 시간 절감 성능을 보인다.
본 논문은 초광대역 임펄스를 이용한 지반탐사 영상레이더 시스템 (Ground Penetrating Image Radar; GPIR) 설계에서 수직심도의 해상도를 높이기 위한 시간영역 관점에서의 최적화 설계방법을 제시하였다. 시스템의 핵심 부분인 임펄스 발생원 및 초광대역 안테나에 대하여 시간영역에서의 해석 기법을 제시하였고, 시뮬레이션에 의해 최적 설계 파라미터를 설정하였다. 특히, 임펄스 신호의 파형을 정형화하여 임펄스 신호의 스펙트럼 효율을 높였으며, 초광대역 안테나로는 U자형 평판형 다이폴 안테나를 사용하였다. 제안된 안테나는 반사체를 사용하여 외부 잡음을 차단하였고, 지중과의 신호 결합을 개선하였다. 또한 시스템의 성능을 열화시키는 안테나에 의한 떨림을 제거하기 위해, 저항을 사용하였고, 송수신 안테나는 시간영역 시뮬레이션을 통하여 최적화 하였다. 지중 매질의 영상화를 위해 마이그레이션을 기법을 사용하였으며, 지면의 영향 등에 의한 수신된 펄스의 왜곡 현상은 시간영역에서의 잡음 및 신호 왜곡 저감 기법을 사용하여 성능을 개선하였다. 최적화된 설계 방법의 평가를 위하여, 지중 매설물 탐지용 레이더 시제품을 개발하였고, 성능 시험을 위한 시험장을 활용하였다. 측정 결과 수직 심도는 이론적 인 해 상도만큼 우수한 성능을 보였다.
광대역 유도 분극 (spectral induced polarization, SIP) 탐사는 일정 주파수 영역에서 임피던스 자료를 측정하고, 이 자료로부터 광대역 주파수 특성을 추정하기 위한 주파수 분석으로 이루어진다. 지하매질에 대한 광대역 주파수 특성을 정확하고 정량적으로 추정하기 위해서는 기존의 방법보다 정교하고 안정적인 역산 알고리듬이 필요하다. 이를 위해 이 연구에서는 SIP 변수의 공간적인 분포를 계산하기 위하여 두 단계로 이루어진 역산 알고리듬을 개발하였다. 첫 번째 단계에서 각각의 주파수 자료에 대한 복소 전기비저항들 사이에 제한조건을 가하여 모든 SIP 탐사자료를 한꺼번에 역산한다. 새로운 제약조건은 각각의 주파수 자료들로부터 역산된 복소 전기비저항들이 모두 유사한 특성을 보일 것이라는 가정을 통해 역산 과정에서의 잡음 특성을 향상시킬 수 있는 특정을 가진다. 수치 실험을 통하여 이 연구에서 채택한 상호 제한 조건은 역산 과정상의 인위적인 잡음을 성공적으로 제거하고 있음을 확인하였다. 두 번째 단계로서 이전 단계에서 얻어진 각각의 주파수에 대한 복소 전기비저항 자료로부터 SIP 변수의 공간적인 분포를 계산하기 위하여, Cole-Cole 모델을 이용하여 SIP 변수들을 역산을 통해 계산하게 된다. 수치 실험을 통하여 역산된 SIP 변수의 영상이 실제 모델과 잘 일치하고 있음을 확인하였다. 개발된 SIP 해석기법은 일반적인 전기비저항 탐사보다 유용한 지하 영상을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 복잡한 도로 환경에서 차선을 정확하게 찾는 실시간 차선 검출법을 보인다. 기존의 많은 방법들은 대게 후처리 과정에서 차선 안쪽에 존재하는 잡음을 찾아 차선의 위치를 찾지만, 제안하는 방법은 특징 추출 단계에서 가능한 많은 잡음을 제거하므로 후처리 과정에서 검색 영역을 최소화한다. grid기반 모폴로지 연산은 우선 관심영역을 능동적으로 생성한 후, 모폴로지의 닫기 연산을 통해 에지 들을 연결한다. 그리고 방향성 에지 연결 기법을 통하여 유효한 방향에지를 찾고 사전에 구해진 영상 내 차선의 높이와 두 차선 간의 폭 관계를 이용하여 두 개의 차선을 군집화한다. 마지막으로 차선의 색상은 YUV색상 공간에서 두 개의 연결된 에지 안쪽을 검사하여 Bayesian확률 모델을 사용하여 추정한다. 제안하는 방법의 실험 결과는 다수의 불필요한 에지 군집이 존재하는 복잡한 도로 환경에서 효과적으로 도로 에지를 감별하였으며, 제안하는 알고리즘은 해상도 $320{\times}240$ 영상으로 10ms/frame의 속도에서 약92%의 정확도를 보였다.
본 논문은 색 일관성을 달성하기 위해 $\chi$-색도 공간에서 고유벡터를 이용하여 본질 영상의 획득에 중대한 영향을 미치는 불변 방향을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해, 우선 영상을 Finlayson 등이 제안한 방법을 활용하여 $\chi$-색도 공간으로 변환한다. 두 번째로, 불변 방향에 영향을 줄 수 있는 잡음 같은 낮은 빈도를 갖는 데이터들을 제거한다. 세 번째로, 주축 방향과 일치하는 불변 방향을 검출하기 위해, 위 단계에서 추출된 데이터들로부터 가장 큰 고유값에 해당하는 고유벡터를 계산한다. 마지막으로, 검출된 불변 방향을 사용하여 복원함으로써, 본질 영상을 획득한다. 실험 영상은 Barnard 등이 사용한 영상 데이터들 중 일부를 사용하였고, 불변 방향의 검출 성능은 엔트로피 최소화 기법과 비교되었다. 실험 결과, 제안한 기법은 기존 기법에 비해 표준편차가 낮아 불변 방향이 일정하게 검출되었으며, 시간적 측면에서 기존의 기법에 비해 3배 이상 효율적이었다.
본 연구에서는 Landsat TM을 이용하여 연안해역의 수질을 모니터링하기 위해 현장에서 조사된 수중광학 측정자료를 Landsat TM 밴드에 적용하여 Landsat TM 밴드비율 알고리듬을 구성하였다. 수중광학 측정장치인 PRR(profiling reflectance radiometer)을 이용하여 획득된 수중 광 반사도를 Landsat TM 밴드 폭으로 보정한 후 현장에서 실측된 피그먼트와 통계적으로 분석하여 관계식을 도출하였다. 수중 광 반사도를 TM 밴드 1과 밴드 2 의 비율에 의한 알고리듬으로 구성하여 $Y=3.8352{\times}(R(band\;1)/R(band\;2))^{-2.1978}$ ($R^2$=0.7069)과 같은 관계식을 도출하였고, 밴드 1과 밴드 3의 비율에 의한 반사도와 피그먼트의 관계는 $Y=23.288{\times}(R(band\;1)/R(band\;3))^{-1.5243}$ ($R^2$=0.8062) 이다. 수면 위로 올라오는 광량과 TM의 레이디언스 값을 각각 구하여 대기효과 중의 Rayleigh 산란과 Mie 산란에 의한 대기중의 잡음비율을 파악하였으며, 연안해역의 조사지점에서 80% 이상의 대기잡음이 있음을 제시하였다. 본 연구에서 도출된 수중 광 알고리듬을 Landsat TM에서 수신된 영상신호에 적용하여 시화호와 연안해역의 수질을 정량적으로 분석하기 위해서는 수중 구성 성분들의 수중 광학 특성을 고려한 수중 알고리듬의 보정과 대기중의 잡음을 효율적으로 제거할 수 있는 대기보정기법의 적용이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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