영상으로부터 검출된 에지는 원 영상에 대한 위치와 모양 등에 대한 다양한 정보를 포함하고 있으므로, 이러한 에지를 검출하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 그리고, 최근 신호처리 분야의 새로운 기법으로 제시된 웨이브렛 이론들의 발전과 더불어 웨이브렛 변환은 영상의 에지를 포함한 특이점들을 분석하는 분야에 널리 응용되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 영상의 라인 폭에 의존하지 않는 웨이브렛 함수를 사용하여, 웨이브렛 변환 데이터의 국부 최대값과 기울기의 방향, 그리고 위치 정보로부터 원 영상의 에지를 검출하였다.
본 논문에서는 웨이퍼 영상에서 다이 위치를 인식하기 위한 새로운 코너점 검출 방법을 제안한다. 웨이퍼 다이 위치 인식은 WSCSP(Wafer Scale Chip Scale Packaging)기술에 필수적인 과정으로서 웨이퍼 윗면의 다이 패턴을 얼마나 정확히 인식하느냐에 따라서 후 공정의 정확도가 결정된다. 본 논문에서는 정확한 다이 위치를 인식하기 위하여 계층적 명암 영상 코너 검출 방법을 제안한다. 새로운 코너 검출자는 코너 영역을 마스크 크기에 따라서 동심원으로 나누어 각각의 동심원에서의 코너성과 방향성을 구하여 정확한 코너점을 검출하도록 하였다. 또한 계층적 구조를 가지고 처리하여 기존의 명암 영상코너 검출자 보다 더 빠른 처리 속도를 얻을 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 다중객체 검출과 동시에 추적을 수행하는 이중계층구조의 파티클 샘플링을 제안한다. 제안된 방법은 다중 객체 검출을 위한 상위 계층 파티클 샘플링과 검출된 객체의 추적을 위한 하위 계층 파티클 샘플링으로 구성된다. 상위 계층에서는 빠른 객체 검출을 위해 슬라이딩 윈도우 대신 움직임 추정 기반의 부모 파티클 (parent particles; PP) 윈도우를 사용하여, 이동 객체 주위로 리샘플링된 파티클을 통해 객체를 검출한다. 하위 계층에서는 상위 계층에서 검출한 객체의 객체영역에 자식 파티클 (child particles; CP)을 생성하여 해당 객체를 추적한다. 실험결과를 통해 비디오 시스템에서 기존 객체 검출 방법보다 빠른 검출이 가능하고, 다중 객체를 효과적으로 추적할 수 있음을 확인하였다.
한국원자력연구소에서는 사람의 폐에 침착된 방사성핵종의 in vivo 측정을 위해 사용되고 있는 Ge 검출기의 교정을 위해 LLNL 팬텀을 구입하였다. 제작사는 팬팀 위에서 phoswich 검출기의 위치설정을 돕기 위해 팬텀의 몸통덮개판과 이의 오버레이판 위에 동심원을 그려 놓았으며, 그리고 동심원내에서 측정된 팬텀의 가습벽유효두께를 제공하였다. 그러나 Ge 검출기의 면적이 phoswich 검출기보다 작기때문에 phoswich 검출기를 위한 동심원은 한국원자력연구소에서 사용중인 Ge 검출기에는 적합하지 않는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 제작사에 의해 제공된 팬텀의 가슴벽 유효두께가 Ge 점출기에 적합한지, 새로운 자료가 교정에 사용되어야 하는지를 결정하기 위해 팬텀의 가슴벽유효두께를 재평가하였다 그결과 한국원자력연구소에서 새로 설정한 Ge 검출기영역과 phoswich 검출기영역에서의 가습벽유효두께는 다소 차이가 있는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 동영상 복사본 검출을 위해 시공간 정보를 이용한 새로운 동영상 서명 방법을 제안한다. 제안된 동영상 복사본 검출 방법은 각 키프레임에 대하여 동심원 구획방법에 기반을 두고 있다. 우선 입력 동영상으로부터 일정한 간격으로 시간적 이중 선형 보간법을 이용하여 키프레임을 추출하고 각 프레임은 동심원 형태로 구획된다. 구획된 세부영역에 대하여 상대적인 관계를 이용하여 평균 픽셀값, 평균 픽셀값의 차분값, 대칭적 차분값, 원형 차분값 분포의 4 가지 특징 분포를 추출한다. 최종적으로 이 특징 분포들은 간단한 해시 함수를 이용하여 이진 수열 형태로 변형되고 순서대로 병합된다. 제안된 동영상 서명에 대한 유사도 거리는 간단한 해밍 거리를 이용하여 계산되고 따라서 매우 빠른 정합 속도를 보인다. 실험 결과로부터 제안된 방법이 다양한 변형에 대하여 평균 97.4%의 높은 검출 성공률을 보이는 것을 알 수 있다. 그러므로 제안된 방법이 동영상 복사본 검출분야에서 폭넓게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 식품 이외에 다른 용도로 사용이 가능한 농·임산물 중 천연유래 보존료의 함유량을 조사하기 위하여 안식향산, 소브산 및 프로피온산의 함유량을 분석하였다. 식품 이외에 다른 용도로 사용이 가능한 농·임산물 중 안식향산 및 소브산 함량을 정량, 정성 분석하기 위하여 액체크로마토그래프(HPLC-DAD) 및 액체크로마토그래프 질량분석기(LC-MS/MS)를 이용하였고, 프로피온산 함량분석을 위하여 가스크로마토그래프(GC-FID) 및 가스크로마토그래프 질량분석기(GC-MS)를 사용하였다. 에탄올을 사용하여 용매추출 후 원심분리 하여 상층액을 카트리지를 이용하여 정제하는 방법으로 전처리 방법을 확립하였고, 직선성, 검출한계, 정량한계, 회수율 측정으로 분석방법을 검증하였다. 식품 이외에 다른 용도로 사용이 가능한 농·임산물 497건을 수거하여 분석한 결과, 안식향산, 소브산, 프로피온산의 검출 범위는 각각 불검출-27.3 mg/kg, 불검출-1,057 mg/kg, 불검출-175 mg/kg이었다. 안식향산, 소브산, 프로피온산의 평균 검출량이 가장 높게 나타난 품목은 각각 작약(337 mg/kg), 비자(12.1 mg/kg), 몰약(64.8 mg/kg)이었다. 본 연구에서 확립된 분석 방법은 다양한 식품 이외에 다른 용도로 사용이 가능한 농·임산물을 대상으로 미량의 함량의 천연유래 안식향산, 소브산, 프로피온산을 분석할 수 있는 적합한 방법이며, 분석 결과는 식품 이외에 다른 용도로 사용이 가능한 농·임산물 중 천연유래 안식향산, 소브산, 프로피온산의 함유량을 알 수 있는 근거자료로 향후 식품 검사 시 보존료 사용기준 위반 판정으로 인한 민원제기나 국가간 무역 마찰 시 기초자료로 활용될 것으로 사료된다.
대화시스템은 인간과 컴퓨터 사이의 새로운 의사소통 수단으로 떠오르고 있다. 대화시스템은 인간의 음성을 입력으로 취하여, 적절한 음성 답변 또는 서비스를 제공하게 된다. 아마존 에코, 네이버 웨이브 등과 같은 대화시스템 제품들이 등장하고 있음에도 불구하고, 이 대화시스템들은 공통적으로 미지원 도메인을 제대로 처리하지 못한다는 문제점을 안고 있다. 이와 관련한 몇몇 연구들이 있었지만, 이 문제를 풀기 위한 더욱 많은 연구가 진행될 필요가 있다. 이 논문에서는, 미지원 도메인 검출과 관련한 기존 연구들에 대하여 3가지 관점, 즉 데이터, 자질, 방법에 대한 관점으로 요약한 정보를 제공한다. 데이터셋이 부족하다는 점으로 인해 타 연구분야에 비해 적은 연구가 수행되어왔으므로, 앞으로 가장 시급한 연구 주제는 대화시스템의 미지원 도메인 검출을 위한 공개용 데이터셋을 구축하고 배포하는 것이다.
본 논문에서는 어레이 센서 위치보정 알고리즘을 적용한 광대역 다중 신호원 빔형성 및 추적에 있어서 새로운 신호원이 검출되었을 때 초기 도래방향을 추정하는 새로운 방법을 제안한다. 초기 도래방향 추정에 있어 빔패턴 형성식을 이용함으로써 추정오차를 추적범위 내에 있도록 한다. 제안한 방법은 추정 도래방향 각의 해상도를 조정할 수 있으므로 주엽폭 특성이 다른 다양한 빔형성기에 적용할 수 있다. 모의 시험을 통하여 양호한 신호원 검출 및 추적성능을 확인하였다.
광도 측정의 기본단위인 칸델라 눈금을 확립하는 방법에는 흑체에서 방출되는 분광복사휘도를 기준으로 사용하는 광원 기반 방법과 극저온 절대 복사계(absolute cryogenic radiometer; ACR)로 부터 출발하여 실현하는 검출기 기반의 두 가지 방법이 사용된다. ACR를 사용하면서 검출기 기반 칸델라 눈금의 불확도가 흑체의 온도 측정 불확도로부터 전파되는 불확도 보다 휠씬 작기 때문에 각국의 국가 측정 표준 대표기관에서 검출기 기반 칸텔라 눈금을 실현하고, 교정이나 측정 서비스를 제공하고 있다. (중략)
컴퓨터 비전을 이용한 이진 영상 데이터 처리는 사용자가 원하는 객체를 배경과 분리하여 추출하는 데에 유용하며 객체 위치 검출에는 테두리 검출(edge detection), 센트로이드 검출 (centroid detection) 등 다양한 기법들이 사용되어 왔다. 연속해서 움직이는 객체의 위치를 테두리 검출 기법을 이용하여 추종 시, 조명과 환경 잡음에 민감한 영상 데이터의 특성상 객체의 테두리 부분은 매 프레임마다 조금씩 차이가 있어 위치를 검출하는 데에 오차가 발생하기 쉽다. 그러나 센트로이드 기법으로 구할 경우 많은 픽셀의 무게중심을 구하는 것이므로 그 오차를 줄여 빠르고 정확한 위치 검출에 유용하다. 본 논문에서는 LabVIEW를 이용하여 진자운동 하는 물체의 센트로이드 점을 구하여 실시간 위치 검출을 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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