본 논문에서는 신호를 해석하는데 유용한 웨이블렛 변환을 적용하여 장면전환 요소 중 cut과 fade를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 웨이블렛 저대역 부밴드로부터 각 프레임의 히스토그램을 구한 후 이전 프레임과 현재 프레임사이의 히스토그램 차를 구하여 이 값이 임계값 이상이면 급격한 장면전환(abrut shot transition)인 cut으로 분류한다. 다음으로 페이드인(fade in)이나 페이드 아웃(fade out)등 컷의 지점이 불분명한 점진적 장면전환(gradual scene transition)을 검출하기 위하여 고대역 부밴드에서 추출한 에지성분에 모멘트를 계산하여 인접한 프레임 사이의 변동율을 분석하여 값이 증가하면 페이드 인을 검출하고 반면에 감소하면 페이드 아웃을 검출하게된다. 성능평가를 위하여 실제의 비디오 분할에 적용한 결과 웨이블렛 적용 방법론이 매우 높은 Precision을 갖는다는 것을 알 수 있으며 윤곽정보에 모멘트 정보를 더함으로써 기존의 방법보다 정확한 페이드(fade) 구간을 검출할 수 있었다.
본 논문에서는 오디오 피크 검출을 적용한 TV 방송 프로그램내 배경음악 식별 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 음악 핑거프린트 추출 및 전송부, 음악구간 검출부, 음악 핑거프린트는 고속 매칭 및 정보전송부 세 부분으로 구성되어 있다. 음악 핑거프린트 추출 및 전송부에서는 음악 원음 오디오 데이터를 퓨리에 변환하여 스펙트럼 계수를 추출한다. 추출된 스펙트럼의 성분 중에서 일정한 문턱값 이상의 에너지를 가지는 값을 피크로 검출하고 검출된 피크를 이용하이 핑거프린트를 생성하고 데이터 베이스화한다. 음악구간 검출부에서는 입력된 방송 프로그램 오디오 데이터에 GMM(Gaussian Mixture Model)을 적용하여 음악과 음악 외 오디오 데이터를 분류한다. 음악 핑거프린트 고속 매칭 및 정보전송부에서는 음악구간이라고 인식된 쿼리 오디오 데이터를 음악 핑거프린트 추출 및 전송부와 동일한 과정을 통해 핑거프린트를 생성하고 데이터 베이스화된 음악 원음의 핑거프린트들과 비교하여 가장 유사한 음원의 정보를 TV의 화면에 자막으로 보여준다.
영산강 유역 생활하수처리장의 방류수의 분석 결과, 일일 처리량이 타지점들에 비해 다량이며 인구수가 많고 산업이 발달되어 있는 광주지역에 위치해 있는 광주 하수처리장과 송대 하수처리장에서 다종의 유기화합물이 검출되었다. 특히 polycyclic compounds, phenols, phthalates, pesticides는 여름철에 다종 고농도로 검출되어 여름철 영산강 유역 방류수의 주 오염물질로 판단된다. 이들 광주 하수처리장 방류수와 송대 하수처리장 방류수에서는 내분비계 장애물질인 diethylph thalate와 bis(2-ethyhexyl)phthalate가 4회 이상 검출되었다. 또한 송대, 장성 하수처리장에서 고농도로 검출된 물질이 대부분 산업용 화학물질이나 반응에 의해 2차로 생성되는 화학물질들이 다종으로 검출되었다. 따라서 이들 지점의 영향은 산업폐수에 의한 것으로 판단된다. 현재 각 하수처리장에서 실시하는 표준활성오니법, 회전원판접촉식 처리공정으로는 본 연구에서 검출된 물질과 같이 생태계나 인간의 건강에 유해한 유기화합물을 처리하기에는 역부족이라고 판단된다. 따라서 영산강 유역 수질 안정성을 확보하기 위해서는 polycycli compounds, phenols, phthalates, pesticides와 같은 난분해성 유기 화합물질을 처리할 수 있는 고도산화처리 시스템 도입이 필요하다.
최근 자동차 산업의 활성화로 인해 교통사고 급증이 사회 문제화 되면서 사고를 미연에 방지할 수 있는 운전자 보조 시스템 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일반적으로 자동차 사고 원인의 70% 이상이 운전자 과실에 의해서 발생되고 전체 추돌사고의 75%가 시속 29km 이하의 속도에서 발생한다. 이를 예방하기 위해서 운전자의 인지 판단을 보조하는 시스템의 개발이 많이 이루어지고 있는데, 예를 들어 자동 주차 시스템, AVM(Around View Monitoring) 시스템 등이 있다. 본 논문에서는 AVM 시스템 중 원근 왜곡을 보정하는 단계에서 직선 및 교점을 검출할 때, NMS(Non-Maximum Suppression)를 적용한 허프 변환 방법을 사용할 것이다. 또한 기존의 Sub-Pixel을 이용한 직선 및 교점 검출 방법과 NMS을 적용한 허프 변환 방법을 사용한 직선 및 교점을 검출하는 방법을 비교 분석함으로써 제안하는 NMS를 적용한 허프변환을 이용한 직선 및 교점을 검출하는 방법을 사용하여 보다 효율적인 AVM 시스템의 구현 가능성을 검증한다.
차선 검출은 자율주행 자동차의 가장 기본 기능 중의 하나이다. 전방 카메라를 통하여 얻은 입력 영상을 변환하여 주행 방향을 정할 수 있도록 차로를 검출하는 방법은 여러 가지가 있는데, 본 논문에서는 버드아이뷰 영상을 활용하는 방법을 채택하고 여러 가지 성능이 제한적인 임베디드 시스템에서 이를 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 EPM(Expected Perspective Mapping) 방법과 변환 영상을 이용해 차로를 검출하는 슬라이딩 윈도우 알고리즘의 개선 방안을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 차선 검출 방법에 비해 약 30% 이상 적은 연산량으로 수행할 수 있으면서 기존 방법과 동일한 결과를 생성하여 실시간성이 중요한 상황에서 정확한 차선 검출을 할 수 있음을 보여 준다.
고해상도 위성영상을 이용하여 수치지도를 제작함에 있어 가장 큰 문제점은 레스터 자료인 위성영상에서 경계검출을 통해 벡터자료의 형태로 제작하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 경계검출을 통하여 위성영상에서 지형의 경계를 검출해내고, 이를 스크린 디지 타이징 기법을 적용하여 벡터라이징 한 후 나타난 결과를 국토지리정보원의 수치지도와 비교하여 정확도를 비교ㆍ평가하였다. 대상 범위는 대전광역시 유성구 가정동 일부지역을 IKONOS로 촬영된 공간해상도 1m의 위성영상을 사용하였다. 위성영상의 전처리는 기하보정과 정사보정을 거친 후 영상강조를 하였고, 여러 가지의 필터링을 적용하여 경계검출을 수행하였다. 경계검출 방법 중에 하나인 Sobel 연산자를 적용한 후 축척 1:5,000 수치지도와의 중첩을 통하여 표준편차(Root Mean Square Error : RMSE)를 산출하여 비교ㆍ분석하였다. 그리고 스크린 디지타이징 기법을 적용하여 추출한 벡터자료를 건물, 도로 및 임야로 분류하여 수치지도와 중첩하여 정확도를 분석하였다. 그 결과 건물과 도로의 경우에는 공공측량 작업규정에서 정하고 있는 축척 1:5,000의 평면위치 허용오차 기준을 만족하고 있지만, 임야의 경우는 축척 1:10,000 이상의 허용오차기준에 만족되고 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 맥파속도를 측정 하는데 간단한 방법으로 1채널 심전도 데이터와 4채널 광전식 용적맥파를 이용하여 취득한 데이터를 분석하는 알고리즘을 제안한다. 심전도의 R 피크점과 좌우 지첨, 족첨에서 발생하는 4 채널 맥파신호간 시간차를 이용하여 맥파 전달시간을 구하고 팔, 다리 길이로 나눠서 맥파전달속도를 구한다. 알고리즘은 심전도 R 피크점 검출, 4 채널 맥파에서의 피크점 검출 이후 검출된 피크정보를 이용하여 맥파의 시작지점인 기시점을 검출하는 간단한 방법을 개발하였고, 4 가지 맥파형태에 검출알고리즘을 적용하여 검증 하였다. 본 연구에서 개발한 방법으로 간단히 맥파속도를 측정하여 동맥경화나 고혈압, 당뇨 등 심혈관 관련 연구의 기반이 될 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 열화상 카메라 및 주변 환경요인 측정 시스템을 이용하여 각종 반도체 제조공정에 사용되는 화학물질의 누수를 검출하는 방안을 제안한다. 이는 대형화되고 복잡한 집적배관이 시공되어 있는 공장 환경에서 검출센서를 통한 화학물질 누수 관리를 열화상 시스템으로 대체함으로써 보다 정확하고 안정적인 모니터링을 통해 신속한 대응 및 관리가 가능할 것이다. 또한 본 연구를 통해 누수 배관표면의 열패턴을 실시간으로 모니터링 함으로 기존 누수 검출 센서(면적식 라인타입의 센서)에 대비하여 20% 이상 검출의 신속성 향상을 보장할 수 있다.
보병이 레이저로 표적을 지시하고 원격사격통제체계가 타격하는 방식의 유무인 복합체계에서 전자광학 추적장비를 통한 표적지시용 레이저 검출은 필수적이다. 이를 위해 본 연구에서는 영상기반 코릴레이션 필터를 통해 적외선 레이저를 기존의 색상기반, 기계학습 등의 기법보다 효과적으로 검출하는 방법을 구현하였다. 또한 실험을 통해 주간에는 직사광선 노이즈를 효과적으로 제거하고 200mw 출력의 적외선 레이저를 10-20m 거리에서 검출, 노이즈가 없는 야간에는 100m 이상의 거리에서 안정적으로 검출하는 것을 확인하였다. 이를 통하여 원격사격통제체계의 전자광학 추적장비를 통한 표적지시 레이저 검출 및 추적 구현의 기반을 마련하였다.
최근 산업 분야 자동화의 발전에 따라 이상 징후 검출에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 공장 자동화에 사용되는 이상 징후 검출의 응용분야로 카메라를 사용한 결함 검사가 있다. 비전 카메라 검사는 공장 자동화에서 높은 성능과 효율성을 보이지만, 조명과 환경조건의 불안정성을 극복하기가 어렵다. 딥러닝을 이용한 카메라 검사가 훨씬 더 높은 성능을 보이면서 비전 카메라 검사의 문제를 해결할 수 있지만 학습을 위해 엄청난 양의 정상 데이터 및 비정상 데이터를 요구하기 때문에 실제 산업 분야에 적용하기가 어렵다. 따라서 본 연구는 정상 데이터만을 사용한 72개의 기하학적 변환 딥러닝 방법으로 비정상 데이터 수집 문제를 극복하고, 성능 개선을 위한 특이치 노출 방법을 추가한 네트워크를 제안한다. 이를 자동차 부품 데이터 및 이상치 검출용 데이터베이스인 MVTec 데이터 셋에 적용하고 검증함에 의해 실제 산업 현장에서 적용할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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