본 논문에서 에지를 검출하기 위해 개선된 에지 검출 방법들이 제안되었으며, 정확하고 빠른 검출을 위해서 임계값을 사용한 이진화 영상들이 실험에 사용되었다. 각 방법들의 실험적인 분석을 위해서 기존방법들과 개선된 방법들을 비교 분석하였다. 여기에서 기존방법들은 소벨, 로버트, 프리위트방법들이다. 그리고 개선된 방법들은 기존 방법들의 마스크 변위를 적용하였다. 개선된 방법들의 장점은 에지들의 침식이 많이 발생하지 않았고, 명확하게 에지를 검출할 수 있었다. 특히, 실험적인 분석을 위해서 의료영상에 그레이 영상을 사용하였고, 명확한 에지를 검출하기 위해서 결과영상에 대해서 임계값을 적용하였다. 각 방법들의 정량화 된 분석을 위해서 의료영상에 대해서 히스토그램을 적용하였다. 결론적으로, 기존 방법들과 개선된 방법들을 다수의 의료영상들의 분석적인 그래프에 적용시켜서 개선된 방법들의 장점을 증명하였다.
교통사고는 인적요인, 도로 기하구조, 교통류, 환경적요인 등 복합적인 요인에 의해 발생하며, 그 중 운전자의 특성과 운전행태는 교통사고에 큰 영향을 미치고 있다. 특히 졸음운전 및 음주운전으로 인한 사행운전은 사고발생 확률이 높고, 사고 발생 시 심각도가 높다. 따라서 본 연구에서는 사행운전을 검지하는 알고리즘을 개발하고, 알고리즘을 통해 사행운전을 검지하여 운전자 및 후방차량에 경고정보를 제공하는 적용방안에 대한 방법론을 제시하였다. 본 연구에서는 사행운전을 위험도에 따라 1차로 사행운전과 2차로 사행운전으로 구분하여 정의하였으며, 사행운전 시 관찰되는 횡방향 각 속도 변화의 특성을 분석하였고, 통계적 분석을 통해 정상주행과 사행운전을 분류하기 위한 임계값과 1차로 사행운전과 2차로 사행운전을 분류하기 위한 임계값을 설정하였다. 설정된 임계값을 이용하여 사행운전 검지 및 위험운전 판단 알고리즘을 평가하였다. 평가결과 제안된 사행운전 검지 알고리즘은 현장적용 시 높은 신뢰도를 가지는 정보를 제공 가능한 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 방법론은 교통안전성 증진에 기여할 뿐만 아니라, 자이로센서와 무선통신이 가능한 장비만 있으면 적용 가능한 방법론으로 스마트폰에도 적용 가능할 것으로 판단되어 도래하는 유비쿼터스 교통서비스의 새로운 컨텐츠로 활용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 1m 공간해상도를 가지는 도시 지역의 위성영상에서 스테레오 정합의 성능을 향상시키기 위해 그레디언트(gradient)의 히스토그램을 이용하여 스테레오 정합 창틀의 크기를 자동적으로 결정하는 방법을 제안한다. 영상의 각 화소에 대해 한 화소 거리의 대각 방향에 놓여진 4 개 화소들의 수직 및 수평 방향에 존재하는 화소간의 밝기값 차로 정의되는 그레디언트를 계산하여 평탄화 지수 영상(Flatness Index Image)을 생성한다. 평탄화 지수 영상에서 에지 등과 같이 주변 화소의 밝기값과 차이가 큰 화소는 상대적으로 높은 평탄화 지수를,비에지 화소의 경우에는 낮은 평탄화 지수를 가지게 된다. 에지와 비에지를 판정하는 평탄화 임계값을 결정하기 위해 평탄화 지수 영상의 히스토그램 분포를 이용한다. 결정된 평탄화 임계값보다 작은 평탄화 지수를 가지는 정합 창틀 내의 화소들이 일정 비율보다 크면 비에지 화소로 판정하고 정합 창틀을 한 단계 더 크게 설정하는 방법으로 정합 창틀의 크기를 각 화소마다 가변적으로 변화시킨다. 제안한 방법을 IKONOS 스테레오 위성영상에 적용하여 고정 크기의 정합 창툴에 비해 정합 성능이 향상되는 것을 보였다.
본 논문에서는 에너지 검출 기법의 성능을 향상시키기 위해 각각의 SU(Secondary User)에서 수신한 PU(Primaty User) 신호의 크기를 바탕으로 대수적 연산을 통해 에러 확률이 가장 낮은 최적의 임계값을 찾아 PU의 신호를 검출하는 기법을 제안하며 최적의 임계값을 고려해 생성된 local decision을 바탕으로 가장 낮은 에러 확률을 보이는 K-out-of-n 법칙에 적용하는 방법을 연구한다. 각각의 SU에서 최적의 임계값을 찾고 본 논문에서 제안하는 기법의 성능 평가를 위해 Matlab을 이용하여 이를 시뮬레이션하고, 기존의 협력 스펙트럼 검출 기법 중 하나인 OR 법칙과 비교 분석한다. Matlab을 이용한 시뮬레이션 결과, 최적의 임계값을 이용한 K-out-of-n 법칙이 기존의 OR 법칙에 비해 오 경보 확률 및 미 검출 확률이 감소한 것을 알 수 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅을 가능하게 해주는 기반기술의 하나인 유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Networks)란, 주변 사물과 환경을 인식하고 네트워크를 통해 실시간 정보를 구축, 활용토록 하는 초소형, 저전력 센서들로 구성된 무선 통신망이라 할 수 있다. 유비쿼터스 센서 네트워크에서의 MAC 프로토콜은 그 특성상 기존의 MAC 프로토콜과는 달리 에너지 사용량을 최소화하여 네트워크 수명을 오랫동안 유지하도록 하는 것이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 센서 네트워크의 수명의 최대화를 고려한 DT (Dynmic-Threshold) MAC프로토콜을 제안한다. DTMAC프로토콜은 각 노드의 버퍼에 임계값을 적용하여 전송 주기를 지연시켜 에너지 절감성을 극대화하게 되며 멀티 홉 환경에서 에너지 절감성의 효과론 더욱 높이기 위해 각 노드의 버퍼에 싱크와의 홉 수에 따른 차등적 임계값을 적용하며, 또한 이로 인해 야기되는 데이터 전송지연 문제를 해결키 위하여 긴급 데이터에 대한 빠른 전송을 보장하는 알고리즘을 포함한다.
본 논문은 16비트 칼라 LCD 디스플레이 장치를 갖는 휴대용 단말기에 영상을 이용한 그래픽 사용자 인터페이스(Graphic User Interface : GUI)를 제공함에 있어 단말기의 저장 공간을 효율적으로 사용하기 위하여 대부분 비손실 영상 압축 기법을 사용하는데, 이들 압축 기법의 압축 효과를 높이기 위한 전처리 과정 방법에 대하여 기술한다. 전처리 과정은 일반적인 칼라 영상의 각 8비트로 구성된 R, G, B 컴포넌트를 16비트로 구성된 RGB 비트 수에 맞도록 원 영상의 칼라를 조정, 16비트로 축소된 칼라 영상에서 사용된 칼라 수를 계산하는 단계 칼라 수가 사용자가 입력한 칼라수의 임계값 보다 작은 경우 인덱스 칼라 이미지를 만드는 단계, 인덱스화된 영상과 칼라 수가 임계값 보다 큰 경우 16비트 칼라 영상을 대상으로 영상을 겹치지 않게 분할하는 단계 분할된 영상의 각 블록 단위로 Run의 평균 개수가 가장 많은 스캐닝 방법을 결정하는 단계 그리고 스케닝 순서에 따른 기존의 비손실 압축 기법을 적용의 순으로 이루어진다. 본 논문에서 기술한 전처리 단계를 거친 영상을 JPEG-LS에 적용하였을 경우 동일한 영상에서 약 $10{\sim}20%$의 압축 효율을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 WPD (Wavelet Packet Decomposition) 계수에 Teager 에너지를 적용한 특징 계수를 임계값 알고리듬에 적용하여 잡음에 강인한 VAD 알고리듬을 제안하였다. 임계값은 비음성 구간의 평균과 표준편차를 추산하여 설정하였다. TIMIT 음성과 NOISEX 잡음 데이터베이스를 사용한 실험 결과, 제안된 알고리듬이 기존의 대표적인 비교 대상 알고리듬보다 우수함을 보였다. 정확도는 SNR 10 dB부터 -10 dB까지 ROC (Receiver Operating Characteristics) 곡선을 사용하여 비교하였다.
X-선 스펙트럼 데이터는 물질의 성분과 관련이 없는 신호(백그라운드, 노이즈)들을 포함 하고 있다. XRF는 스펙트럼에서 가우시안 형태의 피크 위치와 크기를 이용하여 시료의 성분을 분석하며, 시료의 성분을 정확히 분석하기 위해서는 노이즈와 백그라운드를 제거 하여야 한다. 백그라운드를 제거하기 위한 방법으로는 SNIP, Threshold, Morphology 방법 등을 적용하고 있으며, Threshold 기법을 중에서 블록별로 각기 다른 임계값을 적용하는 Interval Threshold기법이 하나의 임계값을 적용하는 Level Threshold 방법보다 더 좋은 성능을 발휘한다. 본 논문에서는 Interval Threshold를 적용하기 위하여 웨이블릿을 이용하여 블록을 분리하는 알고리즘을 제안하였다.
본 논문에서 디지털 워터마킹을 위해 제안한 방법은 다중 해상도 웨이블릿 변환을 기본으로 하고 있다. 영상 데이터의 저작권 보호를 위해 필요한 워터마크로 $2N_{wx}{\times}2N_{wy}$ 크기의 이진 로고영상의 1 레벨 DWT(discrete wavelet transform) 계수값을 사용하였다. 대상 영상을 3 레벨 DWT한 후 LL 영역과 중주파수 대역을 $N_{wx}{\times}N_{wy}$ 크기로 분할하고, 분할된 블록내 값이 큰 계수값들을 이용하여 임계값을 설정한다. 대상 영상의 각 주파수 대역마다 설정되는 임계값은 동일 대역의 워터마크가 다 삽입될 수 있는 값을 기준으로 정한다 즉, 각 주파수 대역마다 임계값을 설정해야 한다. 대상 영상의 화질 저하를 막기 위해 블록내 임계값 이상인 부분에 대해 워터마크의 동일 위치 값을 삽입한다. 워터마크를 대상 영상의 LL 영역 및 중주파수 대역에 삽입한다. 워터마크를 인간의 시각 시스템으로부터 감추기 위해 워터마크에 HVS(human visual system)을 적용하여 삽입하였다 따라서 본 논문에서 제안한 기법은 워터마크의 빠르고 정확한 검출이 가능하며, HVS가 적용된 작은 크기의 워터마크를 삽입함으로써 비가시성과 강건성이 뛰어나다는 장점이 있다.
에지는 영상에서 객체와 객체 사이의 경계를 나타내는 중요 정보로서 Sobel, Prewitt, Roberts, Canny 등의 미분 연산자에 기반한 다양한 에지 검출 기법이 있다. 그러나 이러한 기법들은 밝기값 변화가 완만한 부분에서의 에지 검출에는 둔감하며, 한 픽셀의 두께로 이루어진 에지의 경우 2중 에지를 검출하는 문제점이 있다. 또한 에지를 검출하기 위해서는 효과적 에지 검출 연산자뿐만 아니라 적절한 임계값이 필수적이다. 그러나 적절한 임계값을 찾는 것은 매우 까다로운 문제이다. 본 논문에서는 기존의 미분 연산자에 기반한 에지 검출 기법의 문제점을 극복하기 위해서 픽셀간의 미분값이 아니라 영역과 영역의 분할정도를 기반으로 에지를 검출하는 기법과 이에 대한 임계값 결정 기법을 제안한다. 그리고 기존의 미분 연산자에 기반한 에지 추출 기법과 제안한 기법을 시험 영상에 적용하여 얻어진 결과를 통하여 제안한 기법의 효용성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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