이동 물체 탐지(Object Detection) 기법은 대부분의 감시 시스템에서 가장 초기 단계로서, 이후에 물체 추적(Object Tracking) 및 물체 식별(Object Classification) 등의 지능 알고리듬에 입력으로 사용된다. 따라서 물체의 윤곽의 변화 없이 최대한 정교하게 이동 물체 영역 맵을 생성하는 것이 물체 탐지의 가장 중요한 요소가 된다. 카메라가 고정되어 있는 경우에는 현재 들어오는 영상에 대한 확률적 배경 모델을 생성할 수 있지만, 팬틸트 카메라와 같이 영상의 좌표가 변하는 환경에서는 배경 모델도 계속 변하기 때문에 기존의 배경 모델을 그대로 사용할 수 없다. 본 논문에서는 팬틸트 카메라와 같이 동적인 카메라에서 이동 물체 탐지를 위해, 국소 특징점(Local Feature)를 통해 카메라의 움직임을 판단하여 연속되는 영상간의 변환 행렬(Transformation Matrix)를 구하고 하고, 확률적 배경 모델링을 통한 이동 물체 탐지 기법을 제안한다. 자제 촬영한 이동 카메라 실험영상을 통해서 이 알고리듬이 동적 배경에서도 매우 강인하게 동작하는 것을 검증하였다.
본 논문에서는 이동 카메라를 이용하여 얻은 영상에서 이동 물체 자동 검출 알고리즘을 위한 배경 에지 생성을 제시한다. 배경 영상은 삼각대 위에 고정시킨 카메라를 수평방향으로 회전하여 얻은 영상을 정렬시켜 재구성하여 만든다. 입력영상과 배경영상간의 에지 매칭 방법과 함께 강건한 파노라믹 배경 에지 생성을 위한 효율적인 방법을 제시한다. 제안한 알고리즘은 실제 영상 열에 적용하였다. 제안된 방법은 비디오 감시는 물론 침입자 검출과 같은 여러 감시 시스템에 성공적으로 이용될 수 있다.
A Navier-Stokes code has been developed to simulate the flow through a cross flow fan. It is based on an unstructured finite volume method and uses moving grid technique to model the rotation of the fan. A low Reynolds number turbulence model is used to calculate eddy viscosity. The basic algorithm is SIMPLE. Numerical simulations over a wide range of flow rate aye carried out to validate the code. Comparison of all numerical solutions with experimental data confirms the validity of the present code. Present numerical solutions show a noticeable improvement over a previous numerical method which is based on a model of body force to simulate the rotation of the impeller.
본 논문에서는 실린더 파노라믹 영상을 생성하기 위한 효율적인 알고리즘을 제시한다. 먼저 영상 정렬 시 실린더와 영상간의 관계를 이용한 영상의 중심으로부터 같은 거리에 있는 영상 스트립을 비교하는 효율적인 영상 정렬 알고리즘을 기술하고, 원과 원에 접하는 다각형간의 관계를 이용하여 이분법으로부터 초점거리를 정확하게 추정하는 방법을 설명한다. 본논문에서 제안하는 알고리즘은 카메라 운동에 대한 제약점은 있지만, 빠르고 간단하기 때문에 실제 응용에서 효과적으로 사용 가능하다.
A Navier-Stokes code has been developed to simulate the flow through a cross flow fan. It is based on an unstructured finite volume method and uses moving grid technique to model the rotation of the fan. A low Reynolds number turbulence model is used to calculate eddy viscosity. The basic algorithm is SIMPLE. Numerical simulations over a wide range of flow rate are carried out to validate the code. Comparison of all numerical solutions with experimental data confirms the validity of the present code. Present numerical solutions show a noticeable improvement over a previous numerical method which is based on a model of body force to simulate the rotation of the impeller.
본 논문에서는 거리변환 기반의 정밀한 fiducial 마크 정렬 알고리즘을 제안한다. 거리변환은 물체의 중심에 가중치를 가지는 특성이 있는데 이는 AOI 공정에서 에칭, 이동과 같은 다양한 요소들로부터 획득되는 타겟영상에 대하여 강인하게 물체의 중심으로 매칭할 수 있도록 한다. 제안한 방법은 우선 입력 타겟영상에 대하여 이진화를 진행하고, 다음 모델과 타겟영상에 대하여 거리변환을 이용하여 거리특징을 추출하고, 추출된 모델과 타겟영상에 대한 거리특징을 NCC(Normalized Cross Correlation)를 이용하여 매칭한 후, 매칭 스코어에 대하여 Sub-pixel 분석을 진행하여 sub-pixel 레벨의 정확도를 가지도록 한다. 실험결과로부터 제안한 거리특징을 이용한 매칭 알고리즘이 기존의 픽셀 밝기 값을 이용한 매칭보다 강인하고 정확하게 매칭됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 최근 스마트 폰의 급격한 보급과 음성 위주의 이동 통신 서비스가 무선 멀티미디어 콘텐츠를 중심으로 하는 데이터 위주의 서비스로 전환되고 있음을 보였고, 셀 서비스 문제인 음영(shadowing) 지역을 해결할 수 있는 방안으로 다중점 송수신(CoMP:Coordinated Multi-Point Transmission and Reception) 기법을 소개하였다. 간섭 신호의 영향을 줄이기 위해서는 원하지 않는 간섭 신호를 직교하도록 제어하는 것이 이상적이지만, 현실적인 응용에서는 간섭을 정렬하거나 회피하는 방법이 이용된다. 간섭을 적이 아닌 친구처럼 대할 수 있도록 하는 방법이 간섭 정렬 기법이다. 강한 간섭이 존재하는 가우시안 채널 에서 격자 부호가 랜덤 부호처럼 Shannon 채널 용량을 달성할 수 있음을 확인하였고, 세 명의 사용자가 존재하는 대칭 간섭 채널의 간섭 정렬에 격자 부호를 적용하여 채널 매개 변수 a와 자유도(DoF:Degree of Freedom)의 상관관계를 보였다.
인공위성은 우주궤도에서의 임무수행 및 작동 특성을 가지고 있기 때문에 수리 불가능한 특성을 지니고 있다. 따라서 인공위성에 사용되는 탑재체들이 정상적인 기능을 발휘하기 위해서는 정확한 조립 및 설치가 되어야 한다. 또한 극심한 발사환경과 우주환경에서 변화와 이상이 발생하지 않아야 하므로 발사환경시험, 우주환경시험 전 후로 정렬 측정이 수행되어 부품 및 시스템 레벨에서의 변화에 대한 측정이 요구되어지는 실정이다. 최근 중 대형 산업품에 대한 비접촉식 3차원 정밀 측정 장비가 개발되고 있다. 이러한 장비 중 하나인 데오도라이트 측정 시스템이 항공우주산업에 널리 활용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 다목적실용위성의 자세제어에 사용되는 이중 추력기 모듈의 각도를 데오도라이트를 이용하여 정렬 측정 및 이에 대한 신뢰도 분석을 수행하였다.
연직벽 교대에서의 국부세굴심을 측정한 실험실 자료들이다. 이들 자료들은 교대의 끝단형상, 정렬각도, 흐름수심, 흐름경사에 따라 국부 세굴심의 영향을 주는 자료들로 포함한다. 모형교대 끝단 형상이 직사각형, 타원형, 끝단을 깎아낸 직사각형, 예연형인 교대에서 국부세굴의 양상이 실험적 연구에 의하여 분석되었다. 실험들은 4개의 교대 형상에 대하여 흐름수심을 약 1cm씩 증가시켜서 이동상 세굴 조건하에 실험을 하였다. 수로의 하상경사는 0.01%, 0.03% 0.05% 0.1%, 0.2%로 정렬각도는 30 $^{\circ}$, 60 $^{\circ}$, 90 $^{\circ}$, 120 $^{\circ}$, 150 $^{\circ}$로 변화시켜 실험을 실시하였다. 최대 세굴심은 끝단 형상이 직사각형, 타원형, 끝단을 깎아낸 직사각형, 예연형의 순서로 분석되었다. 실험결과들은 세굴심이 교대의 형상뿐만 아니라 정렬각도, 흐름수심, 수로경사에 따라 다르게 나타나는 것을 보여주었다.
급증하는 디지털 사진 데이터를 내용정보를 고려하여 효율적으로 관리하기 위해서는 무엇보다도 각 사진 이미지들이 얼마나 유사한지를 밝히는 것이 중요하다. 이를 위해 사진을 블록 단위로 분할하고 높은 유사도를 가지는 상위 블록 쌍을 이용하여, 그리디 알고리즘에 기반한 2차원 정렬(alignment)을 통해 주변 블록으로 유사 매칭 영역을 확장함으로써 동일한 객체 혹은 배경을 공유하고 있는지를 판별한다. 제안하는 정렬 알고리즘을 이용해 전체 이미지상에서 최적의 매칭 유사도 값을 가지는 블록영역을 추출해낼 수 있으며, 객체의 이동이나 자세의 변경 및 카메라의 줌 변경에 구애 받지 않으면서 계산이 가능하다. 실험을 통해 다양한 사진에 대해서 제안한 방법이 어떻게 적용될 수있는 지를 알아보고, 추후의 디지털 사진 클러스터링 및 대용량 사진 관리에 유용하게 활용될 수 있음을 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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