영상으로부터 관심 영역을 추출하는 작업은 비젼을 이용한 응용 분야에서 첫 번째 단계로 이후 처리 단계에 영향을 미치는 중요한 작업이다. 하지만 관심 영역추출은 조명이나 카메라 등의 주변 환경에 민감하여 일반적으로 문제에 관련된 지식이나 후처리를 도입하여 추출된 영역을 보정하고 있다. 이 논문에서는 환경에 민감하지 않으며 이후 처리 과정에 독립적인 관심 영역 추출을 위한 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 차영상과 색상 분포를 이용하여 관심 영역을 추출하며 색상 분포를 학습함으로써 환경의 변화에 적응할 수 있다. 또한 프레임워크의 각 구성 요소들이 독립적으로 동작하는 유연한 구조를 가지므로 확장성이 뛰어나다. 제안하는 프레임워크의 유용성은 동영상에서 손 영역 추출을 통해 확인할 수 있다.
본 논문에서는 레퍼런스 시퀀스에 기가 시퀀싱데이터를 매핑하여 얻어지는 커버리지 데이터를 이용한 모양 기반의 단위반복변이 영역 (CNVR) 추출 방식을 제안한다. 제안하는 CNVR 검색 알고리즘은 후보 영역 추출 단계와 후처리 단계로 이루어진다. 후보 영역 추출 단계에서는 추출하고자 하는 CNV의 모양을 입력 변수로 조절하여 다양한 높이 및 크기를 갖는 CNV 후보 영역을 추출한다. 다음, 후처리 단계에서는 레퍼런스 시퀀스와 기가 시퀀싱 데이터에 포함되어 있는 시퀀싱 에러 문제를 보완하기 위하여, 레퍼런스 시퀀스의 에러 영역 보정, GC-content 영역 보정 등의 정제 과정을 거친 후, 최종 CNVR을 추출한다. 제안된 방식의 유용성을 보이기 위하여 "1000 게놈 프로젝트"에 의하여 공개된 실 데이터를 이용한 다양한 실험을 수행하였으며, DGV를 이용하여 추출된 CNVR의 정확도를 검증하였다. 실험 결과에 의하면 제안된 방식은 HLA 영역에 존재하는 반복되거나 결실되는 다양한 모양의 CNV를 효율적으로 검출하였다.
인간과 컴퓨터 사이의 보다 자연스러운 상호적인 인터페이스를 효과적으로 구현하기 위해서 사람의 제스처를 활용하려는 노력이 최근 들어 지속적으로 시도되고 있다. 본 논문에서는 연속적으로 입력되는 3차원의 깊이 영상을 받아들여서 손 모델을 정의하고, 정의된 손 모델을 기반으로 사람의 손 영역을 강인하게 추출하는 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시된 알고리즘에서는 먼저 21개의 관절을 사용하여 손 모델을 정의한다. 본 논문에서 정의한 손 모델은 6개의 손바닥 관절을 포함하는 손바닥 모델과 15개의 손가락 관절을 포함하는 손가락 모델로 구성된다. 그런 다음, 입력되는 3차원의 깊이 영상을 적응적으로 이진화함으로써, 배경과 같은 비관심 영역들은 제외하고, 관심 영역인 사람의 손 영역만을 정확하게 추출한다. 실험 결과에서는 제시된 알고리즘이 연속적으로 입력되는 깊이 영상으로부터 배경과 같은 영역들은 제외하고 사람의 손 영역만을 기존의 알고리즘에 비해 약 2.4% 보다 강인하게 검출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 손 영역 추출 알고리즘은 제스처 인식, 가상현실 구현, 3차원 운동 게임, 수화 인식 등과 같은 컴퓨터 비전 및 영상 처리와 관련된 여러 가지의 실제적인 분야에서 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 에지 향상과 활성 윤곽선을 이용한 용접 비드 영상의 영역화 알고리즘을 제안한다. 제안 방법에서는 에지 향상을 위하여 고주파 필터링과 대비개선을 수행하며, 이후 활성 윤곽선 방법을 적용하면 용접비드만의 영역을 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘은 고주파 필터링을 통하여 에지를 검출하며, 대비 개선을 이용하여 검출된 에지를 강화한다. 이렇게 에지 정보를 향상시킨 후에 활성 윤곽선 방법을 적용하여 용접비드 영역을 추출할 수 있다. 제안 알고리즘은 용접 비드 영역화를 위한 기존의 방법들 보다 우수한 성능을 보였다. 제안된 알고리즘의 객관적 신뢰성을 위해 기존의 다양한 고주파 필터링 방법들과 비교하여 용접 비드 영역화가 우수함을 확인하였다. 제안된 방법은 영역화된 용접 비드에 대해 추가적인 절차를 통하여 용접 비드의 품질 평가를 하는데 있어 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 평균 명암 필터와 개선된 2D 허프 변환을 이용하여 영상에서 가슴 영역을 검출함으로써 음란영상을 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 유해물 영상 검출 방법은 크게 학습 단계, 인식 단계, 검증 단계의 3가지 주요 단계로 구성된다. 학습 단계에서는 가슴의 유두 부분 영상의 학습을 통하여 인식 단계에서 사용할 유두 평균 명암 필터를 생성한다. 인식 단계에서는 입력 영상을 받아들여 에지를 추출하고, 에지의 밀도를 이용해 연결성분을 추출한 후. 추출된 연결성분의 가로와 세로외 길이 비율을 고려하여 유두 후보영역을 결정한다. 그리고 학습된 유두 평균 명암 필터와 입력 영상의 유두 후보영역 사이의 유사도를 측정하여 가장 유사도가 높은 영역을 최종적인 유두후보영역으로 결정하며, 개선된 2D 허프 변환을 이용하여 영상에서 가슴 라인을 검출한다. 검증 단계에서는 인식 단계에서 획득한 유두 후보영역과 가슴 라인의 위치를 고려하여 가슴 영역을 판단함으로써 유해물 영상의 최종 유무를 결정한다. 실험 결과에서는 다양한 영상을 이용한 실험을 통해 제안한 방법이 가슴 영역을 효과적으로 인식할 수 있음을 보여 주었으며, 결과적으로 제안된 방법이 음란 영상의 검출에 유용하게 활용될 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문은 다양한 웹 이미지로부터 문자영역(text block)의 위치를 알아내고 문자영역을 추출하는 방법을 제안한다. 인터넷 사용자관점에서 볼 때, 웹 이미지에 포함되어 있는 문자정보는 중요한 정보이지만 최근까지 이 분야의 연구는 그리 활발하지 못했다. 본 연구에서 제안된 알고리즘은 문자의 경사방향(skew)과 문자의 크기나 폰트에 관한 사전 정보 없이 수행되어 질 수 있도록 제안되었다 폰트 스타일과 크기에 제약되지 않고 문자영역을 적합하게 추출하기 위해 유용한 에지 검출, 문자 클러스터링 영역으로 정의되는 문자의 고유한 특성을 위한 히스토그램을 사용하였다. 다수의 실험을 통하여 제안된 방법을 테스트하고 수용할 만한 결과를 도출했다.
전기, 전자분야에 반도체가 폭넓게 사용됨에 따라 발 변전소에서 Noise에 의한 보호계전기 오동작 사례가 늘어나고 있어, 이것을 효과적으로 차단하고 설비의 오동작을 예방할 수 있는 필터개발이 필요 하였다. 현재 시중에서 사용하고 있는 Ferrite Filter는 일반 가전 및 OA를 대상으로 개발하였기 때문에 송변전계통의 변전소에서 발생하는 Noise와 차단 영역이 다르다. 따라서 송변전설비 보호계전기의 오동작원인을 분석하고, 변전소에서 발생하는 Noise의 형태를 측정하여 그것을 차단하기에 적합한 Clamp형의 Ferrite Filter를 개발하였다. Ferrite Filter는 재질에 따라 고주파 차단 영역이 결정된다. 일반적인 전자설비에 사용하는 니켈계(Ni-Zn) 재질의 Filter는 수MHz~수GHz 영역이며, 변전소에 주로 발생하는 고주파 수KHz~수MHz 영역은 망간계(Mn-Zn) 재질을 혼합하여 만들었다. 개발한 Filter의 성능 확인을 위해 공인시험기관인 KERI(한국전기연구원)에서 다양한 형태로 고주파 차단 특성 시험을 시행한 결과, 망간계와 니켈계 Ferrite Filter를 직렬로 설치함으로서 Noise를 효과적으로 차단함을 확인 하였고 5개소에 2개월간시범적용을 통하여 그 성능을 검증하였다. 본 연구결과는 Clamp형 Ferrite Filter의 기술적 한계로 여겨졌던 고주파 차단특성을 발변전소 등의 전력설비에서 발생하는 대역까지 확대하였으며, 경제적으로도 기존의 L-C Filter 대비 약 4%의 비용으로 설치할 수 있어 그 비용을 획기적으로 절감하였고, 설비의 정지 없이 언제든지 간편하게 설치할 수 있어 현장에서 적용하기에 매우 유용하다. 그 성능을 지속적으로 향상시켜 많은 분야에서 활용할 수 있도록 추가적인 연구개발이 필요할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 영상 감시 시스템을 위한 이동물체 추적 및 얼굴 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 두 단계로 구성되어 있으며, 첫 번째의 이동 물체 감지 단계에서는 각각의 입력 프레임에 대하여 화소값의 변화를 기반으로 한 세 종류의 특징값들을 추출한 다음, 그 값들에 의하여 입력 프레임을 다섯 종류의 클래스로 분류한다. 분류 결과 현재의 프레임이 이동물체를 포함하고 있다면 두 번째의 얼굴 영역 분리 단계에서 컬러 정보와 프레임간의 차이를 이용하여 그 얼굴 영역을 추출하게 된다. 제안된 알고리즘은 광류등 계산시간이 많이 걸리는 특징값들에 의존하지 않으므로 실시간 처리에 적합하다. 또한 여러 테스트 영상시퀀스에 대하여 실험을 수행한 결과 본 논문에서 제안된 알고리즘의 유용성이 입증되었다.
이전에 여러가지 주파수영역 해석법에 의해 핀라인의 주파수 종속 특성이 해석되었다. 그러나 본 논문에서 제시된 시간영역 TLM법은 핀라인의 주파수영역 해를 얻기 위한 또 다른 독립된 해석법이다. 이와 같은 알고리즘을 이용하여 해석된 구조는 WR-62 도파관에 내재된 단방향 핀라인이며 Huygen의 산란 모델 특성에 근거한 대칭압축노드가 사용되었다. TLM 결과로부터 시간영역 데이타를 퓨리어 변환함에 의해 단방향 핀라인의 주파수 종속 산란 파라메터가 계산되었다. 수치해석 결과는 다른 논문과 잘 일치하며 따라서 제안된 방법의 타당성과 유용성을 입증하였다.
본 논문에서는 반복하중이나 지진하중을 받는 지반-구조물 시스템의 설계에 필수적인 변수인 전단탄성계수와 감쇠비에 대한 연구를 국내에 존재하는 비점성토 지반에 대하여 수행하였다. 국내 퇴적토지반 및 풍화토지반에서 채취된 자연시료와 입도분포를 조정하여 제작한 시료를 포함하여 총 60개의 시료에 대하여 20kPa에서 500kPa의 구속응력 범위에서 공진주 시험을 수행하고, 이를 조립질 사질토, 실트 및 실트질 모래, 풍화토의 3개의 그룹으로 나누어 결과를 정리하였다. 저변형률 영역의 변형특성인 최대전단탄성계수와 최소감쇠비에 대하여 구속응력의 영향을 확인하였다. 최대전단탄성계수를 예측하는 경험식을 3개의 그룹별로 제안하였다. 최소감쇠비는 구속응력에 따른 분포영역을 제시하였다. 세립분이 적은 조립질 사질토의 경우, 비선형 변형특성이 구속응력의 영향을 뚜렷이 받고 있어 이를 주요한 변수로 고려하여 대표곡선과 분포영역을 제안하였다. 구속응력의 영향을 적게 받는 실트 및 실트질 모래와 풍화토는 구속응력에 관계없이 대표곡선과 분포영역을 제안하였다. 제안된 각 시료의 대표곡선과 기존의 Vucetic-Dobry와 Seed-Idriss가 제안한 곡선과 비교하였다. 본 논문의 연구결과는 국내지반의 비점성토 지반에 대한 지진해석이나 동하중을 받는 시스템의 해석시 유용하게 사용될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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