동영상을 효율적으로 검색하기 위해서 동영상을 장면 단위로 분할하는 과정이 필요하다 이 논문에서는 동영상에서 장면이 전환되는 지점을 빠르게 검출하는 방법을 제안한다. 먼저 MPEG 압축 영상에 대하여 시간적 표본화를 통하여 추출된 압축 영역의 데이터를 사용하여 장면 전환의 후보 구간들을 정하고, 다음으로 이들 구간 안에서 각 프레임의 화소값을 얻고, 이를 사용하여 정확한 장면 전환 지점을 찾아낸다. 제안된 방법은 빠른 검출 속도와 함께 높은 정확성을 갖는다. 또한 카메라 플래시 때문에 장면 전환으로 잘못 검출되는 것을 방지할 수 있는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 심장질환의 진단 알고리즘의 개발에 있어서 필수적으로 요구되는 심장질환별 ECG 데이터의 수집에 관하여 기술한다. 또한, 진단 알고리즘을 개발하기 위한 전단계로서 심전도 신호에서 각 특징들을 검출하는 알고리즘에 관하여 설명하고, 이를 MITDB와 수집한 ECG 신호에 적용한 결과를 보인다. QRS-complex의 검출은 99% 이상의 정확도를 보이나, P-wave와 T-wave의 검출에서는 아직까지 보완할 점이 많은 것으로 나타난다. 심장질환별 12-채널 ECG 데이터베이스의 구축은 보다 정확하고 현실적인 진단 알고리즘을 개발하는 데 크게 기여할 것으로 기대한다.
최근 손 동작 인식은 새로운 맨머신인터페이스(man-machine interface)를 위한 기술로 주목 받고 있으며, 이를 위한 손 검출은 손 동작 인식이나 손 추적을 위해 반드시 선행되어야 하는 중요한 기술이다. 기존에 연구되어온 대부분의 손 검출 방법으로는 색상을 기반으로 한 손 검출이었다. 하지만 색상을 기반으로 한 손 검출은 조명의 영향을 많이 받아 신뢰성을 보장하기 어렵다. 이러한 조명의 영향은 깊이 정보(depth information)를 이용함으로써 조명 변화에 강인한 손 검출을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 손 검출을 깊이 정보를 활용하여 수행할 수 있는 방법을 제안하였다. 실시간으로 깊이 정보를 생성할 수 있는 depth sensor 하나를 사용하여 깊이 영상을 얻고 노이즈를 개선 해 준 후에 정의된 모션을 사용하여 손의 특징을 추출하여 손 검출을 하였다.
본 논문에서는 인체의 골격 위치와 깊이 정보를 사용하여 주위 환경에 강건한 특성을 지니는 움직이는 사람 영역 검출 방법을 제안한다. 먼저 영상 내에서 인체의 골격 위치를 검출한 다음 인체 골격의 중심이 될 수 있는 지점에 대해 인체의 평균적 깊이 범위 내에서 깊이 세분화를 수행한다. 그리고 깊이 세분화를 통하여 검출된 사람 영역의 후보군에 대해 윤곽선 기반의 움직임 검출기법을 사용하여 후보군 내에서 움직이는 사람에 해당하는 특징점을 검출한다. 마지막으로 잡음 제거 및 움직이는 사람에 해당하는 영역 검출을 위하여 개선된 깊이 세분화 과정을 수행한다.
본 논문은 차량에 설치된 블랙박스 영상으로부터 도로 노면에 표시된 방향지시 기호를 효율적으로 검출하는 방안을 제안한다. 차량 내부에 설치된 블랙박스 영상은 카메라의 원근 효과로 인해 방향지시 기호 영역을 올바르게 검출하지 못하는 문제점이 존재한다. 따라서 제안한 연구에서는 원근 효과를 가진 입력 영상에서 역원근 변환 방법을 통해 원근 효과를 제거한 실세계 좌표로 맵핑한 평면 영상에서 방향지시 기호 영역을 신경망 검출기를 통해 검출한다. 입력 영상에서 역 원근 변환은 높은 계산량으로 인해 실시간 처리가 어려운 점이 존재한다. 이를 보완하기 위해 제안한 방안에서는 입력 영역의 도로노면 방향지시 기호 영역의 특징을 분석하여 도로노면 기호가 포함된 후보 ROI영역을 정의하고 후보 ROI 영역의 Gray 색상에서 역원근 변환을 수행한다. 제안한 방안을 도로노면 방향지시 기호 검출 및 인식 연구에 적용한 결과, 약 87% 이상 비교적 정확히 검출율을 제시하였으며, 다양한 도로 환경에서도 높은 검출율을 제시하였다. 따라서 제안한 방안을 운전자의 안전운전지원시스템에 적용함으로써 보다 정확한 도로정보 제공시스템 적용이 가능함을 알 수 있다.
돈(豚)콜레라는 세계각처(世界各處)에서 널리 유행(流行)되는 돼지의 중요(重要)한 질병(疾病)이다. 그러나 이 질병(疾病)을 혈청학적(血淸學的)으로 진단(診斷)할 수 있는 간단(簡單)하고 고도(高度)로 특이(特異)한 방법(方法)은 아직 없다. 이 연구(硏究)에서는 보체결합반응(補體結合反應)을 이용(利用)한 보다 우수한 혈청적진단법(血淸的診斷法)을 실험(實驗)하여 좋은 성적(成績)을 얻었다. 검출항원(檢出抗原)은 감염돈(感染豚)의 췌장유제(膵臟乳劑)이 양성예(陽性例)에서의 역가(力價)는 1/16 이상이였다. 항혈청(抗血淸)은 조직배양원(組織培養源) 바이러스 재료(材料)를 가토(家兎)에 접종(接種)하여 만들었고 이의 역가(力價)는 1/32 이상이었다. 보체(補體)는 1.1~1.2 충분단위(充分單位)를 사용하였고 감작적혈구(感作赤血球)는 2 단위(單位) 2%로 하였다. 이 방법(方法)으로써 감염돈(感染豚)의 95% 이상이 특이적(特異的)으로 검출(檢出)될 수 있었고, 비감염돈(非感染豚)은 97% 이상이 음성(陰性)으로 검출(檢出)될 수 있었다. 따라서 이 방법(方法)은 돈(豚)콜레라를 진단(診斷)하는데 이용(利用)될 수 있는 보다 낳은 혈청학적(血淸學的) 방법(方法)으로 믿어진다.
본 연구에서는 Vision Transformer 기반의 Anomaly Detection and Localization (VT-ADL) 모델에 초점을 맞추고, 손실 함수의 변경이 MVTec 데이터셋에 대한 이상 검출 및 지역화 성능에 미치는 영향을 비교 분석한다. 기존의 손실 함수를 KL Divergence와 Log-Likelihood Loss의 조합인 VAE Loss로 대체하여, 성능 변화를 심층적으로 조사했다. 실험을 통해 VAE Loss로의 전환은 VT-ADL 모델의 이상 검출 능력을 현저히 향상시키며, 특히 PRO-score에서 기존 대비 약 5%의 개선을 보였다는 점을 확인하였다. 이러한 결과는 손실 함수의 최적화가 VT-ADL 모델의 전반적인 성능에 중요한 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 또한, 이 연구는 Vision Transformer 기반 모델의 이상 검출과 지역화 작업에 있어서 손실 함수 선택의 중요성을 강조하며, 향후 관련 연구에 유용한 기준을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 마이크로 내시경용 바이오 센서로 응용하기 위한 Al/PZT/RuO$_2$로 이루어진 마이크로 캔틸레버를 제작하였으며, 공진 특성 및 병원체의 흡착에 따른 공진 특성 그리고 검출 감도(sensitivity)에 미치는 구조적인 영향을 전산모사를 통하여 알아보았다. 길이 100$mu extrm{m}$, 폭 50$\mu\textrm{m}$, 두께 0.3$\mu\textrm{m}$/0.25$\mu\textrm{m}$/0.7$\mu\textrm{m}$ (Al/PZT/RuO$_2$)의 크기의 제작된 마이크로 캔틸레버는 89kHz의 공진주파수를 가지고 있음을 전산모사를 통해 알 수 있었다. 바이오 센서로 응용될 때의 검출 감도는 흡착 질량의 증가에 비례하여 향상되었으며, 5% 이상의 검출 감도를 갖기 위해서는 흡착 질량이 약 5 나노그램 이상이 되어야 함을 확인할 수 있었다. 캔틸레버의 크기를 결정하는 길이, 폭, 두께중 사용 주파수 대역은 길이의 조절을 통하여 결정할 수 있고, 검출 감도의 향상을 위해서는 가능한 한 두께를 얇게 해야 함을 알 수 있었다. 반면에 폭의 변화는 공진주파수나 검출 감도에 거의 영향을 미치지 않았다.
동영상에서 장면이 전환되는 지점을 빠르고 정확하게 검출하는 방법을 설계하였다. 이 방법은 MPEG 압축 영상에 대하여 시간적 표본화를 통하여 추출된 압축 영역의 데이터를 사용하여 장면 전환의 후보 구간들을 정하는 첫 번째 단계와, 이들 구간 안에서 각 프레임의 화소값을 얻고, 이를 사용하여 정확한 장면 전환 지점을 찾아내는 두 번째 단계로 구성된다. 두 번째 단계에서는 명암과 윤곽선 변화를 결합하여 장면 전환을 검출하였다. 또한 카메라 플래시 때문에 장면 전환으로 잘못 검출되는 것을 방지할 수 있는 방법을 연구하였다. 이상의 방법들을 통합함으로써 장면 전환을 빠르고 정확하게 검출할 수 있는 구조를 제안한다.
본 논문에서는 터널 내 유고 상황에서 심각한 사고의 원인이 되는 정지 차량, 역주행 차량 인식을 위한 전조등, 후미등 검출 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 차량등 컬러 정보의 실험적 분석을 통하여 효과적으로 정차 및 역주행 차량을 검출하도록 하였다. 모의 실험 결과는 HD (High Definition) 터널 비디오 영상에 대하여 정지 차량 검출율이 95% 이상이고 역주행 차량 검출율이 96% 이상임을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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