본 논문에서는 함정의 주요 식별인자인 천이소음을 측정하기 위하여 웨이브렛 패킷을 이용한 수중 배경잡음 및 외부 잡음을 제거하는 새로운 방법을 제안한다. 함정 천이소음은 해양환경 특성상 낮은 신호대 잡음비를 가지므로, 개별센서로 측정하기 위해서는 잡음 제거가 필수적으로 요구된다. 배경잡음을 제거하기 위해 웨이브렛 임계치를 각 노드에 일괄적으로 적용하는 기존의 잡음제거 방법은 다양한 외부 잡음이 존재하는 수중환경에서는 적합하지 못하다. 따라서 본 연구에서는 배경잡음 및 외부 잡음을 제거하기 위해 신호와 잡음을 구분하여 각 노드별 임계치를 차별 적용하며, 이러한 임계치에 따른 변형된 소프트임계처리법을 제안한다. 제안 기법의 타당성은 모의 시뮬레이션과 다중 개별센서를 이용한 해상실험을 통하여 확인한다.
대부분의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기 분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 분할을 위해 양봉 히스토그램을 보일 때는 최적의 임계치를 한기 위해 히스토그램 골짜기를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을 수 있으나, 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 자기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 본 논문에서는 RGB 컬러 모형의 각 색상에 대하여 퍼지 소속 함수를 적용하고, 그 결과를 이용해 배경에 비해 가독성이 높은 특징들을 배경과 분리하는 방법을 제시한다. 제안된 이진화 방법은 RGB의 각 색상에 퍼지 소속 함수를 적용하여 얻은 값들을 이용해 이진화한다. 기존의 임계치를 이용한 이진화 방법에 비해 잡음 영역을 상당히 제거 할 수 있으며, 컨테이너 영상에 적용한 결과, 기존의 방법에 비해 효율적인 것을 확인하였다.
매질의 공진주파수 근처에서는 주파수가 커짐에 따라 매질의 굴절률이 감소하는 비정상 분산 특성을 나타낸다. 본 실험에서는 세슘원자의 비정상 분산 특성을 실험적으로 관측할 수 있는 방법을 연구하였다. 가열된 세슘원자셀(16$0^{\circ}C$)에 CS D$_2$ 전이선에 공진되는 레이저빔을 입사하여 레이저의 주파수에 따른 레이저빔의 굴절각도를 측정하였다(그림1) 레이저빔의 굴절각의 변화를 용이하게 측정하기 위해 원자셀 벽에 굴절률이 1.5 인 프리즘을 장착하고 원자빔을 전반사의 임계각보다 조금 작은 각도로 입사하여 투과광의 굴절각을 측정하였다. (중략)
본 논문에서는 협력하고자하는 소출력 기기들이 협력 스펙트럼 센싱 할 경우 협력 노드들이 같은 FA(False Alarm)가지고 있다 가정하며, 이때 최적의 임계값을 셋팅하고 서로 정보를 공유하는 시스템 모델을 제안하고 성능을 분석한다. 협력하고자하는 모든 노드의 False alarm이 같아도 각 채널에 따라 임계값이 달라지게 된다. 임계값이 낮아지면 검출확률이 낮아지게 되고, 반대로 임계값이 높을 때 검출확률은 높아지는 특성을 가지기 때문에, 따라서 가장 높음 임계값을 선택하여 세팅하고 공유하게 된다. 이는 협력스펙트럼 센싱시 가장 높은 임계값을 공유함으로써 고정되어 있는 임계값을 보다 높은 검출성능을 보일 수 있다.
캐비테이션 벤츄리는 후단 압력에 상관없이 액체의 유량을 일정하게 유지시켜주는 장치로, 일정한 추진제 유량의 공급을 필요로 하는 액체로켓엔진 시스템에 성공적으로 사용되고 있다. 본 연구에서는 축소되는 유입각과 팽창하는 출구각 만이 다른 네 개의 캐비테이션 벤츄리를 설계, 제작하였다. 압력을변경시켜가며 벤츄리를 통과하는 유량과 전/후단의 압력을 측정하였다. 실험결과로부터 각 벤츄리에 대한 유량계수와 임계 압력비를 계산하였다. 캐비테이션 벤츄리의 입구각과 출구각은 유량계수에 영향을 주었으며, 출구각은 임계 압력비에도 영향을 주는 것을 확인하였다.
본 논문은 비디오 시퀀스에 카메라 패닝 보상과 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 추출한 객체포함영역을 대상으로 영상 분할을 수행하는 이동 객체 분할 기법에 관한 것이다. 우선, 웨이블렛 변환에 의해 구성한 피라미드 계층 구조상에서 카메라 패닝 벡터를 추정하여 전역 움직임을 보상한다. 이후, 전역 움직임이 보상된 기준영상을 대상으로 각 프레임간에서 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 이동 객체가 포함될 가능성이 있는 영역을 블록 단위로 추출한다. 다음으로, 2차원 시공간 엔트로피 입계법에 의해 분류된 영역을 토대로 각 블록을 움직임블록, 준 움직임 블록, 비 움직임 블록 중 어느 하나로 분류한 검색 테이블을 작성한다. 이어서, 검색 테이블을 참조하여 초기 탐색 계층 및 탐색 영역을 적응적으로 선정함으로써 피라미드 계층 구조상에서 효율적인 고속 움직임 추정을 수행하여 이동 객체에 해당하는 객체포함영역만을 추출한다. 최종적으로, 이렇게 추출된 객체포함영역에서 임계 기울기 영상을 정의한 후, 이를 기준 삼아 객체포함영역에 화소 단위의 형태학 기반 영상 분할 알고리즘을 적용함으로써 비디오 시퀀스에 포함된 이동 객체를 분할한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방법은 이동 객체에 대한 상대적으로 우수한 분할 특성을 제공할 수 있고, 특히 저대조 경계면의 분할 특성을 제고시키고 있음을 확인할 수 있다.
영상의 이진화(image binarization)는 문자 인식, 영상 분석 등의 전처리 과정으로 다양한 분야에 적용되고 있다. 이진화는 임계치의 설정에 따라 작업 성능이 평가되며 대부분의 이진화 방법은 히스토그램을 사용하여 평균 밝기값이나 히스토그램의 골짜기(valley)를 임계치로 결정한다. 이와 같은 방법은 양봉의 특징을 보이지 않거나 특정 영상을 추출할 경우에는 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 그레이스케일 영상에서 밝기 값을 여러 구간으로 분해하여 구간 밝기값의 평균값을 구하고, 각 구간의 평균값 사이 공간을, 각 구간의 양극과의 거리 비율로 나누어서 계산된 값을 임계치로 설정한다. 제안된 이진화 방법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 영상에 적용한 결과, 기존의 이진화 방법들보다 효율적인 것을 확인하였다.
기존의 많은 빈발 패턴 마이닝은 단일 최소 임계치를 전체 트랜잭션 데이터베이스의 각 아이템에 똑같이 적용하고 빈발 패턴을 마이닝해왔다. 단일 최소 임계치를 설정함으로써, 모든 아이템이 동일한 임계치가 적용되므로 레어 아이템 문제가 발생한다. 한편, 일정 주기마다 발생하는 정규 패턴이라고 한다. 실 세계에서는 빈발한 아이템 뿐만 아니라 주기적으로 발생하는 패턴정보의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문은 레어 아이템 문제를 해결하는 빈발한 정규 패턴을 마이닝하는 기법을 제시한다.
본 연구는 비축출형 우선순위 2-계층 대기행렬을 다룬다. 각 계층별 고객들은 마코비안 도착과정(Markovian arrival process, MAP)에 의하여 시스템에 도착하고, 각 계층마다 고유의 임계점을 갖는다. 시스템 내에 고객들이 존재하지 않으면 서어버는 유휴해지고 어느 계층이든지 상관없이 계층에 부여된 임계점에 먼저 도달하면 서어버는 서비스를 시작한다. 우선순위가 높은 고객들을 먼저 서비스하는 비축출형 우선순위 서비스규칙을 따른다. 본 연구에서는 각 계층별 고객들의 대기시간분포에 대한 라플라스(Laplace-Stieltjes) 변환과 평균 대기시간을 유도한다.
본 논문에서는 HMM 기반의 인식시스템에서 신뢰성이 낮은 입력패턴을 거절하기 위해 필요한 임계 문턱값을 효과적으로 추정하는 방법을 제안한다. Anti-model을 이용한 거절방식은 통계적 가설(statistical hypothesis)에 근거하여 주어진 입력에 대한 HMM과 anti-model 간의 유사도를 임계 문턱값과 비교하여 거절 여부를 결정한다. HMM은 각 클래스 별로 출력값의 편차가 심하게 나타나므로 일률적인 문턱값을 적용하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 각 클래스 별로 HMM 생성을 위해 사용된 학습데이터를 이용하여 클래스에 종속적인 임계 문턱값을 추정하는 방법을 제안한다. 각 클래스에서의 임계 문턱값은 학습데이터에 대한 HMM과 anti-model 간의 유사도로부터 추정된다. 실험에서는 HMM 기반의 3차원 손 제스처 인식시스템에 대해 제안한 문턱값 추정방법을 적용하여 거절검사를 수행하였다. 실험 결과로부터 제안한 임계 문턱값 추정방법이 anti-model 구현 방식에 관계없이 적용이 가능하고 추정된 문턱값을 이용하여 부적절한 입력 패턴을 적절하게 거절할 수 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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