본 논문에서는 영상의 다차원 명암도 증감에 기반을 둔 유사도 측정에 의한 효율적인 영상정합 방법을 제안하였다. 여기서 다차원 명암도는 영상의 4방향을 고려한 유사성 판정으로 영상이 가지는 속성을 더욱 더 많이 반영하기 위함이고, 명암도 증감은 인접 픽셀간의 밝기변화를 고려함으로써 좀 더 포괄적으로 유사성을 측정하기 위함이다. 또한 측정된 4방향 각각의 명암도 증감에 대한 정규상호상관계수를 구하고, 그 각각에 바탕을 둔 전체 정규상호상관계수, 각 방향의 상관계수에 대한 산술평균과 단순 곱 및 최대값으로 정규화된 상관계수의 산술평균과 단순 곱으로 정의된 유사도 계수로 각각 정합을 측정하였다. 제안된 방법을 22개의 243*243 픽셀 얼굴영상과 9개의 500*500 픽셀 인물영상을 대상으로 각각 실험한 결과, 영상의 속성을 잘 반영한 우수한 정합성능이 있음을 확인하였다. 특히 각 방향의 상관계수에 대한 산술평균 유사도가 가장 우수한 신뢰성을 가지는 정합척도임을 알 수 있었다.
클러스터링은 동일한 클러스터에 속하는 데이타들 간에는 유사도가 크도록 하고 다른 클러스터에 속하는 데이타들 간에는 유사도가 작도록 주어진 데이타를 몇 개의 클러스터로 묶는 것이다. 어떤 대상을 기술하는 데이타는 수치 속성뿐만 아니라 정성적인 비수치 속성을 갖게 되고, 이들 속성값은 관측 오류, 불확실성, 주관적인 판정 등으로 인해서 정확한 값으로 주어지지 않고 애매한 값으로 주어지는 경우가 많다. 본 논문에서는 애매한 값을 퍼지값으로 표현하는 수치 속성과 비수치 속성을 포함한 데이타에 대한 비유사도 척도를 제안하고, 이 척도를 이용하여 퍼지값을 포함한 데이타에 대하여 퍼지 클러스터링하는 방법을 소개한 다음, 이를 이용한 실험 결과를 보인다. Abstract The objective of clustering is to group a set of data into some number of clusters in a way to minimize the similarity between data belonging to different clusters and to maximize the similarity between data belonging to the same cluster. Many data for real world objects consist of numeric attributes and non-numeric attributes whose values are fuzzily described due to observation error, uncertainty, subjective judgement, and so on. This paper proposes a dissimilarity measure applicable to such data and then introduces a fuzzy clustering method for such data using the proposed dissimilarity measure. It also presents some experiment results to show the applicability of the proposed clustering method and dissimilarity measure.
본 논문에서는 계층적 탐색기법을 이용한 동적 배경에서의 이동물체 추적 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 초기모델 생성단계와 이동물체 추적 단계로 구성되었으며, 이전프레임에 비해 이동 거리가 큰 경우에도 안정적으로 추적할 수 있었다. 그리고, 카메라의 흔들림과 추적물체의 3차원 운동으로 인한 형태 변화에도 전체 프레임에서 효과적으로 추적을 할 수 있었고, 이동물체의 정확한 위치를 검출하여 추적시간을 단축할 수 있었다. 정합모델과 윤곽선 영상에 사이에 이동물체의 유사도 판정은 Partial Hausdorff 거리를 이용하여 평가하였다. 제안한 알고리즘의 타당성 검토를 위해 도로에서 주행하는 차량을 대상으로 이동물체 검출 및 추적 실험을 한 결과 정합횟수는 평균 28.21회이고, 프레임 당 정합시간은 평균 53.21 ms로 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다. 추적위치와 실체위치를 비교하여 그 평균 자승오차를 계산한 결과 E=1.148임을 알 수 있었다. 차량의 크기, 색상 및 형태가 다른 경우 도로의 색과 차이가 있는 차량들은 98.66%의 추적 성능을 나타냈으며, 검정색 또는 적색 등과 같은 차량은 흑백 영상에서 도로의 색과 유사하여 배경의 영향을 많이 받으므로 95.33%이었고, 전체 평균은 97%로 우수한 추적 성능을 나타내었다.
현재 다양한 인터넷 콘텐츠들에 의해 많은 정보가 공유되고 있으며, 유익한 정보들과 더불어 성인물과 같은 유해한 정보들이 있다. 이로 인하여 여러 문제점들이 야기되고 있으며, 이를 해결하기 위해 다양한 방법들이 제안되고 있다. 그 중에서 성인 영상 차단을 위한 연구도 많이 행해지고 있으며 주로 색상을 이용한 방법을 사용하고 있다. 그러나 살색과 유사한 영상이나 노출이 심한 영상에는 성인 영상 검출의 신뢰성이 떨어지는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해 새로운 성인 영상 차단 방법을 제안한다. 기존의 제안된 살색 검출을 이용한 방법을 기반으로 성인 영상물로 판정될 수 있는 신체 부위를 검출함으로써 강인한 성인 영상 차단을 한다. 신체 부위에 대한 판별을 위해 여러 기저 영상에서 특징 벡터를 추출하고. 이 벡터를 Back Propagation(BP) 신경망의 데이터로 이용하여 학습한다. 제안한 성인 영상 차단 방법의 성능을 여러 장의 살색과 유사한 색상의 물체 영상과 노출이 심한 영상, 성인 영상을 이용한 종합적인 실험 결과인 성인 영상 검출률을 통해 증명한다.
본 연구에서는 초분광영상을 이용한 표적탐지에 있어 배경 신호 특징에 포함되는 표적 신호가 탐지성능에 미치는 영향을 살펴보고, 분광각을 기준으로 표적과 유사한 분광반사 특성을 가지는 화소들을 배경 특징화 과정에서 제외함으로써 표적탐지 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안하였다. 초분광 표적탐지를 위해 가장 흔히 이용되는 matched Filter와 adaptive cosine estimator 기법에 대해 실제 항공 초분광영상 자료와 여기에 인공표적을 삽입하여 생성한 모의 자료를 이용한 실험 결과, 배경 특징화를 위한 공분산행렬 계산 시 표적 스펙트럼과 유사도가 높은 표적 유사화소들을 제외함으로써 탐지 성능이 크게 향상될 수 있음이 확인되었다. 분광각외에 다양한 유사도 판정 기준들에 대한 적용성 연구와 함께, 제외되는 표적 유사화소들의 양이 최적으로 결정될 수 있는 방법에 대한 추가 연구가 이루어진다면 사용이 간편하고 성능이 우수한 초분광 표적탐지 기법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
일반적인 지하수에 대해서는 지반공학적 방법((1)지반을 굴착한 후 지중연속벽체의 육안 확인, (2)벽체의 코아 채취 후 일축압축강도시험, (3)벽체 코아 채취 시 현장 투수시험)으로 주열식 지중연속벽체의 차수효과를 확인할 수 있다. 그러나, 폐기물 매립장내에서 발생하는 침출수와 같은 고농도 오염수 유출이나 침투의 차단에 대해서는 주변 지하수 등을 대상으로 현장에서 pH, 수온, 염분 농도 등을 측정하고 이들의 성분시험을 실시하여 기본 성분 및 성분비 등의 특성을 분석한 후 일치성 유사성을 판정하며, GC-MS를 이용하여서는 이들 시료수의 크로마토그램에 대한 피크의 높고 낮음의 차이 등 전반적인 분포패턴을 비교하여 간편하게 유사성 판정을 추가적으로 실시함으로써 객관성 있게 주열식 지중연속벽체의 차수효과를 확인하여야 한다.
전동기 회전시 발생되는 소음이 전동기 구조상의 소손부분 및 정도에 따라 서로 다른 소음의 특징을 갖는다는 점을 고려하여 신경회로망을 이용한 시그널(소음)인식 시스템으로써 전동기의 고장부분 탐지에 적용하였다. 적용된 신경회로망은 역전파(back-propagation)알고리즘을 써서 학습하였고 2개의 은역층을 갖는 4단 신경회로망으로 구성 되었다. 실혐 결과 전동기의 구조와 출력이 거의 일치하는 경우에는 고정 부분에 대한 항상 바른 판정을 내릴 수 있었으나 출력은 유사하더라도 전동기의 구조가 상이한 경우나 전동기 제작회사가 다른 경우에는 부정확한 판정으로 나타난다.
본 연구는 소양호 상류 유역의 지류 하천을 대상으로 부착조류의 생물학적 지수의 수질 대표성을 검토하였으며 총체적인 수질환경평가를 시도하였다. 북한강 상류의 4개 수계에 대한 하천(북천-한계천, 내린천, 인북천, 소양강)에서 배수구역을 중심으로 총 9개 지점을 조사 지점으로 선정하여 현장조사를 하였다. 하천 주변의 토지 이용은 농경지중심과 임야 중심으로 뚜렷한 분포차이를 보였고, 소양강 상류 하천 유역은, 농경지 중심 지역에서는 오염된 수역의 대표종인 남조강이 높은 출현률을 보였고, 임야 중심 지역에서는 남조강, 녹조강, 규조강이 비교적 고르게 출현하였다. 따라서 오염원의 분포와 부착조류의 현존량 및 군집 분포는 밀접한 연관이 있으며, BOD, SS 그리고 종다양도, 균등도의 생물지수들은 조사지점 대부분에서 유사한 값을 보였으며, 국내 하천에서 소양강 상류 하천 조사 지점의 하천 수질에 대해 전체적으로 빈부수성이며 양호하다는 단편적인 결과를 나타내었다. 따라서 하천수질과 영양 상태에 대한 평가에 사용되는 기존 생물지수 및 하천등급판정기준은 수체 내 영양염류에 민감하여 부영양화 판정에 효과적인 부착조류의 생지화학적 특성을 충분히 활용하지 못하였다.
본 논문에서는 문헌의 적합성수준을 적합성정도에 따라 4그룹(부적합한, 조금 적합한, 적합한, 매우 적합한)으로 나눈 후 서로 다른 심사자가 적합성 판정을 내린 4개의 적합성 판정세트(A, B, C, D)에서 "조금 적합한" 문헌을 부적합문헌으로 분류했을 때와 적합문헌으로 분류하였을 때에, 초록/표제 시스템과 전문검색시스템에서 적합성피드백으로 인한 검색효율성의 증진은 어느 쪽이 더 혜택을 받게 되는 지를 연구하였다. "조금 적합한" 문헌을 적합문헌으로 포함시켰을 때 초록/표제시스템이 전문검색시스템보다 모든 적합성판정세트에서 검색효율성의 증가율이 높았고, 반면에 전문검색시스템에서는 "조금 적합한" 문헌을 적합문헌그룹에서 제외시켰을 때 검색효율성의 증가율이 일관성 있게 높아지는 것을 발견하였다. 이는 전문검색시스템에서는 적합문헌으로 포함된 "조금 적합한" 문헌으로부터 얻어지는 적합성피드백 정보는 잡음의 역할을 하게 되어 검색효율성의 증진에 도움이 안 되고 있음을 암시하고 있다. 특히, 매우 동질적인 문헌을 색인 및 검색대상으로 하고 있는 전문검색시스템에서는 잡음에 의해 초래되는 낮은 정확률을 개선하는 정교한 검색기법에 대한 연구가 지속되어야만 한다.
최근 제안된 FsGr 모델은 가속도 센서 기반의 제스처 인식을 위한 방법으로 DTW 알고리즘을 두 단계로 적용하여 인식률을 개선하였다. FsGr 모델에서는 유사제스처 집합 개념을 정의하는데 훈련과정에서 유사제스처 집합들을 생성한다. 제스처 인식의 1차 인식 시도에서 유사제스처 집합이 정의된 제스처로 판정되면, 이 유사제스처 집합의 제스처들에 대해 특징이 강조된 부분들을 추출해 DTW를 통한 2차 인식을 시도한다. 그러나 동일 제스처도 사용자의 신체 크기, 나이, 성별, 등의 신체적인 특징에 따라 매우 다른 특성을 보이고 있어 FsGr 모델을 다중 사용자 환경에 적용하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이를 다중 사용자 환경으로 확장한 FsGrM 모델을 제안하고 이를 사용한 스마트TV의 채널 및 볼륨 제어 프로그램을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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