본 논문에서는 전형적인 실내 무선 채널 환경에서 초광대역 (Ultra Wide Band; UWB) 신호의 고속 동기 획득을 위한 두 단계 (Two-Step) 탐색 기법을 제안한다. 제안된 두 단계 탐색 기법은 Bit Reversal 탐색 알고리즘을 이용한 Single-Dwell 연속 동기 탐색 기법에 기초하고 있으며, 하나의 상관기에 연속적으로 두 개의 다른 임계값과 탐색창 (Search Window)을 적용한다. IEEE 802.15 Task Group 3a UWB 실내 무선 채널 환경에서의 모의실험 결과, 기존의 Single-Dwell Bit Reversal 탐색 알고리즘 뿐 아니라 두 개의 상관기를 이용하는 복잡한 구조의 Double-Dwell Bit Reversal 탐색 알고리즘보다도 제안된 두 단계 탐색 기법의 정규화된 평균 동기 획득 소요 시간이 은 폭으로 향상됨을 확인할 수 있었다. 특히, 제안 .기법은 잡음이 인가된 환경에서도 빠르고 신뢰성 있는 동기 획득 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 적응적 변이추정 기법을 이용한 새로운 중간시점영상합성 방법을 제시하였다. 즉, 스테레오 입력 영상으로부터 특징값을 추출하고, 설정된 임계값과 비교하여 특징값의 크기를 결정한 다음, 특징값의 크기에 따라 정합창의 크기를 적응적으로 선택하여 정합함으로써 중간시점의 영상을 합성하는 새로운 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 배경과 같인 특징값이 작은 영역에서는 비교적 큰 정합창에 의한 블록정합이 이루어지고 물체의 윤곽선과 같이 특징값이 큰 영역에서는 상대적으로 작은 정합창에 의한 미세한 정합이 적응적으로 수행되기 때문에 전체적인 정합성능의 개선뿐만 아니라 기존의 기법에서 나타나는 오정합이나 블록화 현상등의 문제점 해결의 가능성을 제시하였다. 또한, 'Parts' 및 'Piano' 영상을 사용한 실험결과 본 논문에서 새로이 제안한 중간시점 영상합성 방법은 기존의 방식에 비해 평균적으로 PSNR은 약 2.32∼4.16dB가 향상되었고, 수행시간은 약 39.34∼65.58% 감소됨을 확인하였다.
본 논문에서는 퍼지 추론 기법을 이용하여 구름의 종류를 분석하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 가시 영상과 적외 영상을 대상으로 육지 영역은 RGB 컬러 정보 중에 G 채널 값의 수치가 높고, 바다 영역에서는 B 채널 값의 수치가 높다는 정보를 이용한다. 이 정보를 이용하여 육지 영역에서는 R과 B 채널 값을 적용하고, 바다 영역에서는 R과 G 채널 값을 적용한다. 가시 영상과 적외 영상에서 임계치를 적용하여 잡음(구름 이외의 영역)을 제거하고, 잡음을 제거한 영상에서 육지 영역과 바다 영역을 구분한 후, 각 R, G, B 채널 정보를 퍼지 기법에 적용하여 구름 영역을 판별한다. 그리고 가시 영상과 적외 영상에 모두 포함된 구름 영역에 대해서는 두 영상을 합성하여 구름을 판별한다. 제안된 기법을 구름 분류에 적용한 결과, 제안된 방법 이 기존의 양자화를 적용한 방법보다 구름의 분석 성능이 개선된 것을 확인하였다.
본 연구의 목적은 재료 및 기하학적 비선형을 고려한 개선된 소성힌지 해석을 이용한 평면 강골조 시스템의 최적설계알고리즘 개발이다. 개발된 알고리즘을 이용하여 기둥의 유효길이계수(K-factor) 산정없이 골조의 최적설계를 수행하였다. 본 연구에서 2개의 파리미터를 이용한 다단계 이산화 최적화기법이 개발되어 적용되었다. 목적함수는 구조물의 중량을, 제약조건은 임계하중, 사용성, 유연성등이 고려되었다. 예제를 통해 개발된 프로그램의 효율성, 적용성, 유용성등을 보였다.
본 논문에서는 증강현실 게임을 위하여 마커 영역을 이진화 할 수 있는 경계선 기반 마커 이진화 방법을 제안한다. 먼저, 경계선을 검출하기 위해 원 영상을 그레이 스케일 영상으로 변환한 뒤 경계선을 검출하고 마커영역의 경계선을 폐구간으로 만들기 위해 모든 경계선 화소에 대해서 4방향 확장 연산을 수행한다. 그리고 검출된 모든 경계선에 대해서 좌 우 화소의 명도를 비교하여 낮은 쪽에 검은색, 높은 쪽에 흰색을 할당하여 씨앗 영역 확장 기법을 통해 내부 영역을 채우면 마커영역의 이진화가 완료된다. 제안된 방법은 조명의 영향에 민감하지 않은 경계선 정보를 이용하여, 기존 단일 임계값을 사용한 이진화 방법에 비해 단계적 조명이나 그림자의 영향을 받은 영상에서도 마커 인식이 가능한 이진화 결과를 보였으며, VGA급 영상을 대상으로 평균 51fps의 처리속도를 보여 실시간 처리가 가능함을 알 수 있었다.
최근 손등이나 손바닥, 손가락의 정맥 혈관 패턴정보를 이용하여 개인을 인증하는 기술은 훼손, 복제 및 위조가 불가능하다는 장점으로 인해 연구가 활발하게 진행 중이다. 정맥영상은 피부층과 내부 골격등에 의한 빛의 산란 및 불균일한 내부 조직 때문에 정맥 영역이 뚜렷하게 나타나지 않아, 영상처리 방법을 통해 정맥 영역을 정확하게 분리하는 것이 어렵다. 특히 한 장의 영상에서도 밝기가 균일하지 않아서 지역 영역 단위로 다른 이진 임계치를 사용함으로 인해 처리시간이 오래 걸리고 혈관의 불연속면이 발생한다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 조명 정규화 기반의 고속 정맥 영역 추출 방법을 제안한다. 본 연구는 기존의 방법에 비해 다음과 같은 장점을 가지고 있다. 첫째, 정맥영상의 불균일한 조명을 제거하기 위해 저역통과필터를 통해 조명 성분을 취득하고 이를 통해 조명성분이 균일한 영상을 얻었다. 둘째, 조명 정규화 영상으로부터 단일 임계치를 통해 얻어진 이진 영상의 처리를 통해 혈관 경로를 추출함으로써, 처리시간을 단축하였다. 실험을 통해 기존 방법들에 비해 혈관 영역 추출 정확도가 상승하고, 처리속도가 단축된 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 영상 속 객체와 배경의 컬러 특징을 이용한 주요 객체의 자동 추출 방법에 관한 연구이다. 인간이 객체를 판단할 때에는 배경과 객체의 색상 차이를 이용하는데 이러한 요소를 객체 추출 방법에 적용시키기 위해서는 배경과 객체의 색차를 강조하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 원 RGB 영상을 인간의 시각 시스템과 유사한 HSV 색 공간으로 변환하고 각기 다른 분포도의 메디안 필터를 적용한 두 개의 영상을 생성한 뒤 두 개의 메디안 필터가 적용된 영상들을 합산하였고 데이터 군집화 방법인 Mean Shift 알고리즘을 적용하여 색상 특징을 그룹화 하였다. 마지막으로 이진화 작업을 위하여 영상의 채널 수를 3 채널에서 1 채널로 정규화 한 뒤 영상 내 픽셀들의 평균값을 임계값으로 이용하는 이진화 방법으로 객체 지도 영상을 생성하였고 주요 객체를 추출하였다.
본 논문에서는 전력이 제한된 환경에서 사용이 고려되고 있는 터보 TCM(Turbo Trellis Coded Modulation)에 대하여 낮은 복잡도를 갖는 효율적인 반복복호 제어기법을 제안한다. 터보 부호의 복호 과정에서 반복 복호수를 증가하면 성능이 향상되지만 어느 정도의 반복 복호수 이상에서는 성능 향상이 거의 나타나지 않는다. 따라서 복호 계산량과 복호지연을 감소시킬 수 있도록 반복 복호과정을 효율적으로 정지시킬 수 있는 반복복호 제어가 필요하다. 본 논문은 복호지연 및 반복복호 첫수를 줄일 수 있는 효율적인 알고리즘을 제시한다. 제안 기법은 터보 TCM 복호화 과정에서 궤환되는 외부부가정보의 특성에 따른 임계치를 이용하여 반복 복호수를 가변적으로 제어하는 기법이다. 성능 분석 결과 제안구조는 복호과정의 계산량과 지연을 성능 저하 없이 효율적으로 감소시킬 수 있음을 보여준다.
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 전송 신호의 PAPR (Peak-to-Average Power Ratio)을 효과적으로 감소시키기 위하여 클리핑 잡음 (Clipping Noise)을 이용한 적응적 톤 삽입 (Adaptive Tone Reservation; ATR) 기법을 제안한다. 제안된 ATR 기법은 기존 TR 방법에서의 복잡도 문제를 개선하기 위해, IFFT (Inverse Fast Fourier Transform) 출력 가운데 임계 진폭값 보다 큰 신호들을 클리핑 하는 과정, 클리핑된 신호에 대해 클리핑 잡음을 계산 후 주파수 영역 클리핑 잡음의 심벌 중에서 가장 큰 전력이 할당된 톤을 추출하는 과정, 추출된 톤을 예약하여 PAPR을 감소하는 과정의 총 3단계로 구성된다. 모의실험 결과, 제안된 ATR 기법은 톤 예약이 가능한 최적의 톤을 클리핑 잡음을 이용하여 추출함으로써 기존 TR 방법의 계산량을 획기적으로 줄이면서도 성능이 최적의 TR 방법에 근접한 것을 보여준다.
본 연구에서는 신장 조직 영상으로부터 자동적으로 사구체 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 사구체 조직은 신장의 상태를 나타내는 많은 정보를 포함하고 있기 때문에 사구체 영역의 추출은 신장검사를 자동화하기위한 첫 번째 단계이다. 신장 조직 영상은 신장조직조각을 현미경을 통해서 CCD 카메라로 촬영함으로써 얻어진다. 특히, 사구체 영역과 타 영역과의 차이는 명확치 않아 기존 분할방법에 의해 그 배경으로부터 사구체 영역을 추출하는 일은 쉽지않다. 이에 여러 가지 모양을 갖는 사구체 영역의 경계 에지를 공통의 특징으로서 주목하였다. 우선 가우스 함수에 의한 원영상의 몽롱화 영상을 동적인 임계값으로서 사용하여 이 임계값에 의해 원영상을 2치화 한다. 다음으로 획득한 영상으로부터 일반적인 패턴처리 기법으로 사구체 영역의 경계 에지를 포함하는 모든 에지를 추출한다. 그 다음으로 사구체 영역은 폐곡선에 의해 둘러쌓인 원영상내의 영역을 추출함으로써 얻어진다. 그 결과 사구체 영역이 85%정도 정확하게 추출되어 제안 방법의 유효성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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