일반적으로 일반화 파레토 분포(Generalized Pareto Distribution; GPD)에서 임계치를 결정하는 방법으로는 MEF-그래프나 Hill-그래프를 통한 주관적인 판단을 이용한다는 약점이 존재한다. 본 연구에서는 이와 같은 기존 방법의 약점을 해결하기 위하여 GPD에서 임계치를 결정하는 방법으로 로버스트 추정량을 이용하는 새로운 접근 방법을 제안하였다. 더불어 1987년 1월 5일부터 2009년 8월 3일까지 공시된 KOSPI지수의 일별수익률의 손실부분에 해당하는 왼쪽꼬리부분을 이용하여 실증분석을 실시하였다. 실증분석은 기존의 그래프를 이용한 임계치 결정방법과 본 연구에서 제안한 방법에서 계산된 VaR이 어떤 차이가 존재하는가를 알아보는 방법으로 실시되었다. 분석결과 본 논문에서 제안한 임계치 결정방법에 의하여 계산된 VaR값들은 기존 방법의 VaR과 큰 차이를 보이지 않았다. 아울러 본 연구에서 제안한 임계치 결정방법의 안정성을 파악한 결과 기존 방법과 큰 차이를 보이지 않았다. 이와 같은 결과들을 토대로 본 연구에서 제안한 로버스트 추정량을 이용한 임계치 결정방법은 기존의 그래프를 이용한 주관적인 임계치 결정방법에 대한 대안적인 방법으로 충분히 고려될 수 있을 것으로 생각된다.
본 논문에서는 비닐 튜브의 결함검사에 이용하기 위한 이진화 임계치의 자동 결정방법과 패턴매칭에 이용되는 패턴 모델의 자동 친정방법에 대하여 기술한다. 256 Gray 영상을 받아 들여 이진화 임계치를 결성하기 위해서, 휘도치 분포 곡선에서 2개의 극대값을 찾고, 두 극대 위치의 중간위치를 이진화 임계치로 결정하는 방법을 이용하였다. 그리고 패턴 모델을 생성하기 위하여는 수직, 수평 방향의 누적함(Profile)을 이용하였다. 이 방법은 인쇄물 검사 시스템뿐 아니라 비슷한 휘도치 분포를 같는 반도체 자동 검사 시스템을 비롯한 일반적인 건사 시스템에 적용이 가능하다.
대부분의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 분할을 위해 양봉(bimodal) 히스토그램으로 표현하여 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기(valley)를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을수 있으나, 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 그리고 한 영상에서는 넓은 영역에 걸쳐 명암도 변화가 일어나고 다양한 유형의 물체가 포함되어 있으므로 스케치 특징점 유무를 판별하는 임계치의 결정에는 애매 모호함이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 영상에 대해 삼각형 타입의 소속함수를 적용하여 임계치를 동적으로 설정하고 영상을 이진화하는 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 이진화 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀값의 거리를 계산하여 밝기의 조정률을 구하여 최소 밝기값과 최대 밝기 값을 설정하고 삼각형의 소속 함수에 적용한다. 소속 함수에 적용된 소속도를 a-cut 을 적용하여 영상을 이진화한다. 다양한 영상에 적용한 결과, 기존의 이진화 방법보다 제안된 퍼지 이진화 방법이 효율적인 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 비디오의 자동분류를 지원하기 위한 기반기술로서. 변형된 $x^{2}$-테스트와 자동 임계치 결정 알고리즘을 이용한 장면전환 검출 방법을 제안하였다. 변형된 $x^{2}$-테스트는 기존의 컬러 히스토그램과 각 채널 공간(RGB)에 NTSC표준에 따른 명암도 등급을 따로 계산하여 채널의 차이 값을 보다 세분화 할 수 있으며, 두 프레임사이의 상대적인 컬러 값 차이를 강조하는 기존의 $x^{2}$-테스트를 결합하여 보다 강건한 장면전환을 검출할 수 있다. 자동 임계치 결정 알고리즘은 연속된 프레임들로부터 변형된 $x^{2}$-테스트를 이용하여 추출된 차이 값을 이용한다. 먼저, 주어진 전체 차이 값들로부터 평균과 표준편차를 구하며, 이 평균값을 만족하는 차이 값들로부터 다시 평균과 표준편차를 계산하며, 이러한 연속적인 평균값 및 표준편차의 계산으로부터 표준편차가 가장 큰 시점에서의 평균값을 기준으로 임계치를 결정하는 방법이다. 제안된 방법은 다양한 비디오 데이터에서 실험되었으며, 실험결과 제안된 방법은 자동 임계치 결정에 효율적이며, 신뢰할만한 장면들을 검출하였다.
본 논문에서는 연속된 프레임들의 차이 값으로부터 획득된 평균과 표준편차를 이용한 새로운 자동 임계치-결정 알고리즘을 제안하였다. 먼저, 연속된 프레임사이의 차이 값들에 대한 계산은 기존의 컬러 히스토그램과 ${\chi}^2$-테스트를 병합한 변형된 ${\chi}^2$-테스트 알고리즘을 이용하였다. 변형된 ${\chi}^2$-테스트는 각 컬러공간에 명암도 등급에 따른 가중치를 적용하여 보다 세분화된 값들에 의한 장면전환 검출을 시도할 수 있는 장점이 있다. 제안된 자동 임계치 결정 알고리즘은 획득된 전체 차이값들의 분포로부터 1차 평균과 표준편차를 구한 후, 이를 다시 주어진 차이 값들에 적용하여 1차 평균을 만족하는 차이 값들로부터 2차 평균과 표준편차를 구하며, 이러한 연속적인 평균과 표준편차의 계산으로부터 표준편차가 최대지점으로부터 작아지는 시점의 평균을 기준으로 임계치를 결정하는 방법이다. 제안된 방법은 다양한 비디오 데이터에서 실험되었으며, 실험결과 자동 임계치 결정에 효율적이며, 신뢰할만한 장면들을 검출하였다.
본 연구에서는 피해 전 후 고해상도 항공영상을 이용하여 풍수해 피해정보를 자동 추출하는데 있어 결과물의 신뢰성 제고 방안에 대해 연구하였다. 연구 대상지역은 2008년 집중호우로 인해 큰 피해를 입은 경상북도 봉화지역을 선정하였으며, 해당 지역 중 특히 피해가 집중된 서벽리, 애당리 지역에 대하여 피해 전 후 영상을 확보하고 자동탐지를 수행하였다. 피해 지역의 자동탐지 수행 전 Normalizing, 대비강조, Equalizing 등의 영상처리를 수행하고, 자동추출 결과의 정확도를 비교하여 피해항목별 최적의 영상처리를 결정하였다. 최적의 영상처리가 적용된 영상에 대하여 피해 항목별 피해형태를 파악하였으며, 가장 정확한 결과물이 추출되는 최적의 임계치를 결정하였다. 도로 항목의 경우 Normalizing 영상처리를 수행하고 임계치를 120으로 부여하여 자동탐지를 수행한 경우 가장 정확한 추출 결과가 나타났으며, 농경지 항목의 경우 대비강조 영상처리와 임계치가 100으로 부여된 경우 피해 지역의 추출이 가장 정확하게 나타났다. 본 연구결과는 향후 유사한 재해 발생 시 초기 신속한 피해규모 산출이 가능하게 하여 적절한 후속 조치를 취할 수 있도록 한다. 또한, 다중밴드 피해 전 후 영상 확보가 가능할 경우 추가적인 피해 항목의 최적 영상처리와 임계치 결정이 가능해지며, 토지피복 분류를 거쳐 피해지역 자동탐지 수행 시 원하는 피해항목만을 선택적으로 추출하는 것도 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 비디오 시퀀스의 자동분류를 지원하기 위한 기반기술로서, 변형된 $\chi^2$-테스트와 자동 임계치-결정 알고리즘을 이용한 장면전환 검출 기법을 제안하였다. 변형된 $\chi^2$-테스트는 기존의 컬러 히스토그램에서 컬러의 각 채널공간(RGB)에 NTSC표준에 따른 명암도 등급을 따로 계산하여 채널의 차이 값을 보다 세분화 할 수 있으며, 인접한 두 프레임사이의 상대적인 컬러 값의 차이를 강조하는$\chi^2$- 테스트를 결합하여 보다 강건한 장면전환 곁출을 시도하고 있다. 자동 임계치-결정 알고리즘은 변형된 $\chi^2$-테스트를 통하여 획득된 인접한 프레임들 사이의 차이 값들을 이용한다. 먼저, 차이 값들에 대한 전체 평균값을 계산한 후, 이 평균값을 만족하는 차이 값들만을 이용하여 다시 평균값을 계산하며, 이러한 평균값의 연속적인 계산 및 누적을 통하여 분산된 차이 값들로부터 가장 최적의 중간 평균값을 취하여 임계치로 설정하는 방법이다. 실험결과 제안된 장면전환 검출 방법과 자동 임계치-결정 알고리즘은 기존의 접근방법보다 효과적이며, 그 우수성을 보여주었다.
화자확인은 기본적으로 각 입력 음성에 대해 하나의 임계치를 기준으로 수락과 거부의 두 가지 결정을 내리나, 본 논문은 네 자리의 비밀번호를 음성으로 입력하였을 때 각 숫자음성에 대한 지역적인 결정을 두 개의 임계치를 이용하여 수락, 거부, 결정유보의 세 가지로 구분하고, 비밀번호 전체에 대한 판단 규칙을 제안하였다. 지역적 결정에 필요한 화자에 대한 신뢰척도의 측정치는 확률신경망을 통해 구하였다. 다섯 명의 화자를 대상으로 수행한 실험에서 하나의 임계치를 이용한 기존의 방식은 5.3%의 오류를 나타냈고, 본 논문에서 제안한 방식은 2.1%의 오류를 보였다.
대부문의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 분할을 위해 양봉(bimadal) 히스토그램으로 표현하여 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기(valley)를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을 수 있다. 하지만 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성이 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 그리고 한 영상에서는 넓은 영역에 걸쳐 명암도 변화가 일어나고 다양한 유형의 물체가 있을 때 스케치 특징점의 유무를 판별하는 임계치의 결정에는 애매모호함이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 영상에 대한 삼각형 타입의 소속함수를 적용하여 임계치를 동적으로 설정하고 영상을 이진화하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 퍼지 이진화 알고리즘은 원 영상을 특정 크기의 윈도우로 나누어서 윈도우의 소속 함수에 대한 소속도를 구하여 영상을 이진화한다. 다양한 영상에 적용한 결과, 기존의 이진화 기법보다 제안된 퍼지 이진화 알고리즘이 효율적인 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 직접확산 코드분할 다중접속 시스템의 PN 코드 동기획득에서 다중 임계치를 사용하는 결정방식에 대해서 설명하기로 한다. 본 논문에서 제안하는 다중 임계치 결정방식을 이중적분 직렬동기획득 알고리듬에 적용하고, 평균 동기획득 시간 측면에서 분석한다. 분석을 위해, 제안된 방식의 수학적 모델을 제시하고, IMT-2000 채널모델에서 시뮬레이션을 수행한다. 수식적인 분석 결과는 제안된 방식이 한 쌍의 임계치를 사용하는 기존 방식에 비해 평균 동기획득 시간에서 약 0.2초 내지 0.5초 정도의 성능향상을 가져오는 것을 보여준다. 이것은 다중 임계치가 하나의 임계치를 사용함으로써 발생했던 탐색 성능 저하를 보상할 수 있기 때문이라고 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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