본 논문은 영상내의 중요한 특징인 에지와 영역을 동시에 고려한 상호 보완적인 영상분할 기법을 제안한다. 에지 또는 영역에 기반한 기법은 서로 상반된 관점의 접근방식으로 에지의 국부적인 특성 또는 영역의 전 역적인 특성에 기반을 두고 있는 반면에. 제안한 하이브리드 기법은 에지 및 영역의 순차적 확장을 통해 이 두 가지 특성을 동시에 고려하고 있다 에지는 에지 검출기로부터 얻은 그래디언트의 임계값을 통해 확장해가며 영역은 Watershed 변환으로부터 얻은 초기분할의 영역간 유사성 및 경계선 길이를 이용해서 확장해 간다. 실험에서, 에지와 영역의 상호작용을 고려하지 알은 개별적인 기법들과 비교함으로써 제안한 알고리즘의 효과성을 확인할 수 있었다.
최근 가스터빈엔진의 신뢰성 높은 시동시스템 개발이 가스터빈 산업의 주요 이슈로 부각되고 있다. 통상 엔진 성능향상 연구는 아이들에서 최대 회전수 사이 영역에서 수행되어 왔으나, 시동성능 및 신뢰성 향상 요구에 따라 엔진 정지상태에서 아이들까지 영역에 대한 탈설계 연구가 활발히 진행 중이다. 아이들 이하영역에서의 엔진 구성품 특성 파악은 이러한 시동연구의 기초가 되나 일반적인 구성품 단위시험은 여러 이유로 이 영역에 관심을 기울이지 못하였다. 압축기의 경우 일반적인 맵을 아이들 이하영역으로 확장하는 다양한 해석적 연구가 시도되고 있다. 본 연구는 지금까지 제안된 압축기맵 확장기법을 분석하고, 새로운 확장기법을 제안하여 그 결과를 시험결과와 비교/검증하였다.
최근 가스터빈엔진의 신뢰성 높은 시동 능력을 확보하기 위한 시동성능 개발이 가스터빈 산업의 주요 이슈로 부각되고 있다. 통상 엔진 성능향상 연구는 아이들에서 최대 회전수 사이 영역에서 수행되어 왔으나, 이러한 개발요구에 따라 엔진 정지상태에서 아이들까지 영역에 대한 탈설계 연구가 활발히 진행 중이다. 아이들 이하영역에서의 엔진 구성품 특성 파악은 이러한 시동연구의 기초가 되나 일반적인 구성품 단위시험은 여러 이유로 이 영역에 관심을 기울이지 못하였다. 압축기의 경우 일반적인 맵을 아이들 이하영역으로 확장하는 다양한 해석적 연구가 시도되고 있다. 본 연구는 지금까지 제안된 압축기맵 확장기법을 분석하고, 새로운 확장기법을 제안하여 그 결과를 시험결과와 비교/검증하였다.
본 논문에서는 뉴스 비디오 자막의 구조적 문자 특성을 이용한 자동 자막추출방법을 기술하였다. 기존의 방법들은 경계 추출이나 이진화 과정 후에 화소값의 변화 profile에 나타나는 문자의 굵기, 간격 등의 문자 특징을 이용하는데 반해 본 논문에서 제안한 방식은 뉴스 비디오 자막에서 문자와 배경을 구분하는 테두리선을 배경과 문자를 구분하는 경계로 하여, 적절한 이진화 과정과 영역확장 기법을 이용하여 문자를 추출하였다. 제안한 방법은 문자에 대하 사전지식이 없어도 되며, 사용한 영역확장 기법은 기존의 방법에서의 경계 추출기법보다 간단하면서도 효과적인 문자추출 결과를 나타낸다.
자궁경부진 세포인식 시스템에 있어서 가장 중요한 것이 영상처리를 이용하여 세포핵과 세포질을 추출하여 세포의 형태적인 정보를 알아내는 과정이다. 기존의 전역 thresholding 기법이나 region growing의 경우는 pap smear 검사를 통해 얻어진 세포 영상을 분할할 수 있는 region growing 기법을 제안한다. 제안된 region growing 기법은 초기에 seed를 검출할 때 local threshold growing 기법을 제안한다. 제안된 region growing 기법은 초기에 seed를 검출할 때 local threshold 개념을 도입하여 seed의 검출을 고르게 하고, 2가지 확장 조건을 사용하여 영역을 확장한다. 첫 번째 확장 조건은 비정상 세포나 artifact가 많아서 어둡게 나타나는 영상이나 세포질과 배경의 경계가 뚜렷하지 않아서 세포질의 구별이 어려운 영상의 영역 분할이 가능하도록 그 특성을 반영하고, 두 번째 조건은 세포가 흡수하는 빛의 양이 일정하다는 가정으로 영상에서의 지역 특성(gray level, color 등을 반영한다. 제안된 기법은 정상세포 영상뿐만 아니라 비정상 세포 영상에 대하여 over-segment나 under-segment하는 경우를 줄여서 영역 분할에 좋은 결과를 보인다.
기존의 번호판 검출 기법들은 대부분 일정한 거리와 방향에서 촬영되어 번호판의 크기가 유사하고, 배경이 단순한 차량 전면 영상에 적용되는 한계를 가지고 있어서 번호판의 위치가 변하거나 조명 혹은 크기의 변화에 매우 취약하다. 본 논문에서는 이러한 기존 기법들의 문제점들을 극복하기 위하여 에지기반 영역확장 기법을 사용하는 번호판 검출기법을 제안한다. 1단계에서는 입력영상에서 예지영상을 얻고 번호판의 기하학적 특성을 갖는 에지 영역들을 검출하여 이들을 번호판 검색영역으로 정한다. 검색영역의 에지들을 기반으로 주변의 화소들을 색상을 기반으로 영역확장을 통해 분할하여 번호판의 기하학적 특성을 만족하는 영역들을 번호판 후보영역으로 정한다. 후보영역들은 자동차의 조명등과 같은 구조물과의 위상특성을 고려하여 최종결정한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 번호판의 문자가 검출되지 않는 경우에도 번호판 위치의 검출이 가능하고 특히 작은 크기의 번호판 검출에 유리하며, 크기와 상관없이 번호판을 검출할 수 있음을 실험을 통해 입증하였다.
가상환경에서 분산된 참여자들이 공동작업을 원활히 수행하기 위해서는 효율적인 이벤트 메시지의 처리 메커니즘이 필수적으로 제공되어야 한다. 관심영역을 이용한 메시지 필터링 기법은 이벤트가 전파될 범위를 참여자의 주변 영역으로 제한함으로써 효과적으로 메시지 트래픽을 감소시킬 수 있다. 기존의 관심영역기법은 영역을 크기를 고정시킴으로써 가상환경 시스템의 성능에 영향을 미칠 수 있는 참여자 수의 변화에 능동적으로 적응하기 어려운 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 기존 방법의 단점을 개선하고자 환경의 동적인 변화에 적응도가 높은 확장관심영역모델을 제안하고자 한다. 제안된 연구는 관심영역의 기능을 확장하여 다중영역과 차등화된 이벤트 처리 알고리즘을 제공함으로써 필터링의 효율성을 향상하고자 하였다. 제안된 기법은 분산가상환경, MMORPG와 같은 대규모 참여자 시스템에서 이벤트 처리 시스템으로 활용될 수 있으며, 성능평가를 위해 기존 방법과의 비교실험을 수행하였다.
본 논문에서는 기울기 크기 기반의 3차원 영역확장 알고리즘을 사용하여 small animal PET(Positron Emission Tomography) 영상으로부터 종양을 분할하는 연구를 수행하였다. 픽셀 값의 범위가 다양하고 저해상도의 특성을 갖는 PET영상으로부터 대상영역을 정확하게 분할하기 위해서 전처리(preprocessing)과정으로 영상 픽셀값의 분포를 펼쳐줌으로써 영상의 가시화를 높이는 히스토그램 스트레칭(histogram stretching) 기법을 적용하고 대상영역과 픽셀값이 유사한 인접영역과의 경계를 찾기 위해 가우시안의 1차 미분 함수를 사용하여 계산된 기울기 크기(gradient magnitude) 기반의 3차원 영역확장(region growing) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영역확장의 결과에 가장 큰 영향을 미치는 적절한 동질성 기준의 선택으로 대상영역의 분할을 성공적으로 수행하여 일반적인 영역확장의 단점을 보완하였다.
데이터베이스의 활용도가 크게 증가되고 사용자가 증가되면서 데이터베이스의 가용성과 확장성이 중요시되고 있다. 이에 따라 확장 가능한 데이터베이스는 실시간 트랜잭션의 처리를 위해 온-라인 상태로 중단 없이 동작해야 한다. 사용자의 증가에 따른 질의의 집중 현상을 해결하기 위한 데이터베이스는 사용자의 질의를 처리하면서도 확장이 가능해야 한다. 또한, 온-라인 학장은 확장 가능한 고가용 데이터베이스에서 트랜잭션의 결과 응답 시간에 영향을 미치지 않고 트랜잭션의 처리량의 저하가 없어야 한다 본 논문에서는 질의 집중 현상을 해결하기 위해 기존의 데이터베이스에서 제안된 기법들을 살펴보고 온-라인 확장에 대한 기존 연구에서의 문제점을 보이며. 개선된 은-라인 확장 기법을 제안한다 제안되는 기법은 불필요한 확장 영역을 축소시키고 확장되는 노드에 대한 정책을 변형하여 내부 네트웍 사용을 줄임과 동시에, 데이터 복사의 병렬성을 향상시킨다. 본 연구를 통해 개선된 확장기법은 온-라인 확장 시 데이터베이스의 처리량과 트랜잭션 응답 속도를 향상시키고 확장성을 유지한다
데이타 중심 저장 방식의 센서 네트워크는 비슷한 값의 데이타를 같은 센서 노드에 저장한다. 따라서 센서 네트워크가 확장되고 비슷한 값의 데이타가 빈번히 발생 시 하나의 센서 노드에 저장이 집중되는 문제가 있다. 기존의 데이타 중심 저장 방식에서 센서 데이타 저장 기법들은 저장 데이타의 효율적인 관리에만 치우쳐 센서 네트워크의 확장 시 하나의 센서 노드에 저장이 집중되는 문제점을 고려하지 않았다. 본 논문은 센서 네트워크의 확장 시 다차원 센서 데이타 저장의 효율적인 scalability를 지원하는 비균등 분할 기법을 제안한다. 제안한 기법은 센서 네트워크를 센서 노드의 분포에 따라 같은 센서 노드 개수를 갖는 영역으로 분할하고 분할된 각 영역 내에서 측정된 센서 데이타를 해당 영역에서 저장 및 관리함으로써 센서 네트워크의 확장에 따른 저장 비용을 줄였다. 그리고, 생성한 영역 개수를 센서 네트워크의 크기와 센서 노드의 개수, 발생하는 데이타의 양에 따라 증가시킴으로서 전체 센서 노드의 에너지 소모가 분산되어 기존의 방식과 비교하였을 때 센서 네트워크의 수명과 scalability가 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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