컬러 이미지는 Cray-Scale 이미지와는 달리 3가지 채널의 조합으로 이루어지고 방대한 정보량 때문에 효과적인 에지 검출이 어렵다. 본 논문에서는 범용성 있는 Color Morphological Pyramids(CMP)구조를 제안하고, 그를 이용한 에지 검출을 보인다. 이미지 피라미드 구조는 최초 이미지의 반복적인 필터링과 샘플링에 의해 면적비가 2$_{-ι}$(ι=1,2, …, N)이 되는 순차적 이미지 계열이다. CMP는 RCB, HSI, CMY 등의 컬러 공간에서 컬러 모폴로지를 이용하여 연속적인 필터링 처리로 불필요한 크기의 물체 및 잡음을 제거하고, 부샘플링과정으로 해상도를 낮춰주는 방식이다. 생성된 CMP에서 인접 레벨간을 이웃한 픽셀 벡터간의 상대거리를 이용한 연결식을 사용하여 새 레벨의 이미지를 생성하며, 이를 에지 검출한다. 실험을 통하여 본 방법의 유효성을 검증한다.다.
수문변량 사이의 관계는 대부분 비선형 관계를 보이고 있다. 일반적으로 이런 비선형 관계는 어떤 선행하는 명백한 하나의 함수적인 형태로 표현할 수 없는 것이 일반적이다. 본 논문에서는, 비매개변수적 다변량 회귀분석 방법을 지역적으로 가중된 다항식을 이용하여 비선형 예상 함수를 추정하였다. 지역적으로 가중된 다항식은 추정치 각 점에서의 인접한 이웃자료를 가지고 목적 함수를 테일러 급수 확장을 통하여 고려하였다. 이런 비매개변수적 회귀분석을 실용성을 Great Salt Lake의 격주 체적자료에 대한 단기간 예측을 통하여 보여주었다.
새로운 무선 통신 인프라로 크게 부각되고 있는 HAPS(High Altitude Platform Station) 시스템은 국제 표준화 및 기술 기준을 정립하는 국제전기통신연합(ITU)의 최고 의결회의인 세계전파통신회의(WRC)에서 HAPS용 주파수를 분배함에 따라, 선진국을 중심으로 HAPS 상용화를 위한 연구개발이 활발히 진행중에 있다. 특히, 우리나라와 인접한 일본은 정부의 적극적인 지원과 산/학/연의 효율적인 공조 체제를 바탕으로 HAPS 개발과 관련하여 과히 세계 선두 진열에 들어서 있다고 해도 과언이 아니다. 아직 HAPS 개발에 필요한 기술적, 재정적 기반이 부족한 우리나라로서는 이웃한 일본의 연구개발 동향을 항시 주시하고 정확하게 분석한다면 향후 독자적인 연구개발 수행 시 많은 도움이 될 것이다.
파노라마 가상현실이란 특정 장소의 경험을 재현하는 방식으로, 현실 세계의 장소에 직접 가보지 않고 가상 현실 속의 사물이나 정보를 보다 쉽고 빠르게 탐색하고 습득 할 수 있다. 본 논문에서는, 우리는 이상적인 키 포인트를 탐지하는 동적 프로그래밍을 사용하여 함께 이 지점과 인접한 이미지를 병합하고, 부드러운 색상 전환을 위해 이미지를 혼합하는데 사용된다. FAST와 SURF 탐지는 이미지의 확실한 특징을 찾는데 사용되고, 가장 가까운 이웃 알고리즘은 해당되는 특징을 일치시키는데 사용되며, RANSAC을 사용하여 일치하는 키 포인트를 homography로 판단한다. 이러한 방법으로 이미지를 자동 선택하여 스티칭하는 방법을 사용한다.
고성능 단말기와 다양한 컨텐츠가 제공되면서 제스처 기반 사용자 인터페이스에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 기존의 알고리즘을 사용하기 위해서는 센서 장치를 사용하거나 사용자가 부자연스러운 장비를 착용해야 하는 경우가 많다. 본 논문에서는 카메라를 통해 입력된 영상 정보만으로 사용자가 착용한 색상 마커를 실시간으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문이 제안하는 마커 인식 알고리즘은 색상 감지와 움직임 감지로 나뉜다. 단일 프레임에서 영상 성분 평균을 이용한 조건검사를 통하여 색상 영역을 검출한다. 다음으로, 인접한 프레임간의 평균 영상과 현재 영상과의 차를 가중치로 이용하여 배경 범위를 설정하고 이 범위를 벗어난 영역을 움직임 영역으로 검출한다. 마지막으로 색상 검출 영역과 움직임 검출 영역을 동시에 만족하고 이웃한 픽셀들도 위 조건을 동시에 만족하면 최종적으로 사용자의 마커로 인식한다. 본 논문이 제안하는 알고리즘은 영상 정보만 사용하기 때문에 사용자는 센서나 부자연스러운 장비를 착용할 필요가 없고 일조량에 따른 조도의 변화에 강건하기 때문에 효과적인 사용자 움직임 검출이 가능하다.
본 논문에서는 애드혹 네트워크에서 임의의 source 노드 및 sink 노드 간의 경로 설정 시 두 노드의 위치 정보를 이용하여 노드간의 기울기를 구하고, 이 기울기에 인접한 노드들 가운데 통신 가능한 상태 및 배터리 정보를 고려하여 라우팅 경로를 결정하기 위한 위치정보 기반 기울기 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안한 기울기 라우팅 알고리즘은 데이터 전송 시 8 방향으로 이웃한 노드들 가운데 하나의 forwarding 노드를 선택하는 가상 구조를 갖게 되며, 부분적으로 경로 설정이 이루어짐으로써 트래픽의 감소와 전달 지연시간이 줄어들 것으로 기대한다.
본 논문은 펨토셀 환경에서의 셀 간 간섭 회피를 위한 자기 조직화된 자완 할당 기법을 제안하고 컴퓨터 모의실험을 통해 성능을 평가한다. 두 단계로 이루어진 제안 기법은 선(先) 생성된 펨토셀의 기(旣) 사용 주파수를 후(後)생성된 펨토셀에게 양보 가능하다는 개념을 도입함으로써 펨토셀 등록 실패율을 줄이고 간섭을 회피하는 주파수 할당이 가능하도록 한다. 첫 번째 "초기 주파수 할당" 단계에서 각 펨토셀은 생성과 동시에 스캐닝을 통해 인접 펨토셀 정보를 수집하고 이 정보를 기반으로 이웃 펨토셀과 간섭이 없는 주파수를 사용 주파수로 선택한다. 첫 번째 단계에서 사용 주파수를 획득하지 못한 경우, 생성된 펨토셀은 두 번째 "주파수 조정" 단계를 통해 이웃 펨토셀이 사용하는 주파수를 조정함으로써 자신이 사용할 주파수를 획득한다. 컴퓨터 모의실험 결과는 등록 실패율 측면에서 제안한 방식이 기존 방식보다 우수함을 보여준다.
본 논문에서는 여객선의 비상 상황에서의 승객 탈출 시 승객의 집단 행동을 고려한 cellular automata 모델을 제안하였다. 승객이 이동 가능한 영역을 규칙적인 격자 형태의 cell들로 표현하고, 한 명의 승객이 일반적으로 차지하는 공간의 크기를 cell 의 크기로 정의한다. 각 cell은 이웃 cell들의 상태를 고려하여 정해진 규칙에 따라 승객이 이동함으로써 매 단위 시간마다 cell의 상태가 업데이트 된다. 규칙은 탈출구로의 이동 규칙과 집단 행동 규칙의 두 가지로 구성되어 있다. 첫째, 탈출구로의 이동 규칙을 정의하기 위해 각 cell에는 탈출구로의 최단 거리가 저장되어 있고, 인접한 8개의 이웃 cell에 저장된 거리 값들을 비교하여 거리 값이 작아지는 방향으로 승객이 이동한다. 둘째, 집단 행동 규칙은 응집(cohesion), 분리(separation), 정렬(alignment) 행동 규칙으로 구성되어 있다. 이러한 승객의 집단 행동을 규칙화 한 cellular automata 모델을 사용하여 International Maritime Organization, Maritime Safety Committee / Circulation 1238(IMO MSC/Circ. 1238) 기반의 여객선 승객 탈출 분석을 수행하여 승객의 이동 경로 및 탈출 시간을 계산하였다.
본 논문에서는 무선 매쉬 네트워크에서 제공하는 라우팅 프로토콜이 적용된 라우팅 메트릭(metric)에 따라 간섭 경로를 얼마나 잘 회피하는가에 관한 논문이다. 무선 메쉬 네트워크는 기존 네트워크 기술과는 달리 노드의 이동성이 적고 에너지 영향도 덜 제한적인 특징을 가지고 있다. 따라서 이러한 네트워크 특성을 반영할 수 있는 경로 설정 기술이 필요하며 적합한 경로를 결정하기 위한 새로운 라우팅 메트릭이 요구된다. 최근에 제시된 라우팅 메트릭은 링크 품질(Link Quality)를 정확히 나타내도록 설계되어 있지만, 주변에 인접한 노드들의 트래픽 상황을 고려하지 않고 경로를 설정한다. 이웃 노드의 간섭으로 인하여 트래픽 혼잡이 빈번히 발생하게 되어 전송율과 종단간의 지연이 발생하는 문제점이 있다. 따라서 이웃 노드의 트래픽 상황을 고려하여 효율적으로 데이터를 전송할 수 있는 링크 메트릭을 찾아 라우팅 경로를 설정하는 메트릭을 제안한다. 시뮬레이션을 통해서 제안하는 라우팅 메트릭에서 주변 노드의 트래픽 간섭을 회피 경로가 설정되어 종단간의 지연을 감소시키는 것을 확인하였다.
2D 영상의 특징점을 추적하는 이산동적 모델을 고안한다. 종래의 스네이크 접근은 내외 추진력으로 구성된 에너지함수를 최소화하도록 구획을 변형시켜가면서 영상 내의 원하는 특징에 밀착시켜간다. 이 때 스네이크화소를 중심한 인접화소군은 사각형 같은 평면 2차 행렬이다. 본 논문에서는 유사 특성점들을 상호 연결하는 모델 구조를 제시한다. 에너지모델은 그 국부최소점이 활성처리에 유용한 교차 해법에 적합하도록 설계한다. 추적시 선 형태의 1차 행렬 블록을 사용한다. 진행 방향의 반대 끝 라인으로부터 굴곡상태를 만족하는 시발점들을 선정하고 에너지 최소처리를 통해 이웃 라인으로 순차 자동 이동한다. 추적 경로는 상승 하강점 또는 극대 극소점과 같은 굴곡 한계에 의존한다. 이와 같은 층위적 접근은 인접데이터 라인 사이에 수직 또는 수평 방향으로 높은 상관성을 갖는 일방향 특성이 있는 디지털 영상의 특징점 추적에 유용하다. 그리고 인체 경동맥초음파영상에서 그 내 외막 시점을 추적하는 실험으로 알고리즘의 효과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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