본 논문에서는 비파괴 검사를 이용하여 획득한 세라믹 소재 영상에서 효율적으로 결함을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세라믹 소재 영상에 비등방성 필터링 기법과 가우시안 필터링 기법을 반복 적용하여 잡음을 제거하고, Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한다. 명암 대비가 강조된 영상에 $7{\times}7$ Sobel 마스크를 적용하여 윤곽선을 추출한 후, 임계치 이진화 기법을 적용하여 영역을 세분화하기 위한 기울기를 계산한다. 계산된 기울기를 이용하여 영상을 세분화한 후에 Glassfire 기법을 적용한다. Glassfire 기법이 적용된 영상과 Ends-in Search Stretching 기법이 적용된 영상을 비교하여 중복되는 영역만을 추출한다. 추출된 영역에 퍼지 이진화 기법과 침식 연산을 적용하여 잡음을 제거하고 결함을 검출한다. 제안된 방법을 세라믹 소재 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 결함 검출 방법보다 효율적으로 결함이 검출되는 것을 확인할 수 있었다.
Ad Hoc 네트워크 환경에서 노드 스스로가 자신의 공개키와 비밀키를 생성하고 이를 시스템 인증 권한자에 의해 서명 받는 자기 초기화(또는 자기 조직화)기법에서 어떻게 인증서를 발급할 것이냐 하는 것은 인증 권한자가 초기에만 네트워크에 존재하는 시스템에서 해결해야하는 중요한 문제 중에 하나이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 앞선 연구들은 자기 초기화 기법에 관련된 연구들에서는 시스템 인증 권한자 자체를 처음부터 시스템에서 없는 것으로 가정하였거나, 인증서를 획득한 노드가 다시 부분 인증 권한자가 되어 다른 노드들을 부분 서명해주는 인증 확산 방식을 사용하였다. 이 논문에서는 대리 서명과 임계 서명 기법을 사용하여 기존의 연구에서 나타났던 여러 문제를 해결하는 방법을 소개하며, 이를 모의실험 등의 방법을 통해 성능과 보안성에 대해서 살펴보았다.
본 논문에서는 직교 주파수 분할 다중화 전송방식(OFDM:Orthogonal Frequency Division Multiplexing)에서 비트 오류율(BER)과 시스템에서 사용할 수 있는 총 송신 파워가 제한된 상태에서 데이터 전송률을 최대화 시키는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 미리 계산된 비트수별 신호대잡음비 임계값(threshold)과 부반송파의 신호대잡음비를 비교한 후 부반송파별 송신 파워를 최적화 시켜 비트를 할당한다. 이 기법은 송신 파워 및 비트를 할당하는 최적의 기법이라고 알려진 HughesHartogs 기법과 거의 동일한 데이터 전송률을 가질 수 있으면서, 부반송파의 송신 파워 및 비트수를 할당하기 위해 필요한 반복작업을 줄일 수 있다.
영상 분할 (Image Segmentation)은 패턴 인식, 환경 인식, 문서 분석을 위한 영상 처리 과정에서 가장 기본적인 단계이다. 영상 분할 방법들 중 Otsu의 영상의 정규화된 히스토그램의 분포 정보를 이용하여 클래스 간의 분산을 최대화 시키는 임계치값을 결정하는 자동 임계치값 선정방법이 가장 잘 알려진 방법이다. Otsu의 방법은 영상의 전 영역에 대한 히스토그램을 분석함으로써 영상의 부분적인 특성을 반영하여 임계치값을 결정하기는 어렵다. 본 논문에서는 이 어려움 해소하기 위하여 Context Fuzzy c-Means 알고리즘을 이용하여 영상을 여러 개의 부분 영역으로 나누고, 정의된 부 영역에 영상 분할 기법을 적용함으로써 부 영역들에 적합한 여러 개의 임계치값을 계산함으로써 영상 분할 성능을 개선하고자 하였다.
오차확산법은 연속계조 화상을 이진화상으로 표현하는데 있어서 연속계조 화상의 재현 능력뿐만 아니라, 우수한 경계 재현 능력을 가지고 있다. 그러나 이진화상에 눈에 거슬리는 패턴이 발생하는 단점을 가지고 있다. 한편 연속계조 화상의 화소와 청색잡음 마스크(blue noise mask)의 각 임계값을 화소별로 비교하여 이진화상으로 나타내는 방법도 있다. 이것은 규칙적인 패턴은 없지만 양자화 오차로 인해 이진화상이 흐려보이는 현상이 있다. 본 논문에서는 청색잡음 마스크 임계값변조를 이용한 경계강조 오차확산법을 제안한다. 제안하는 이진화 기법을 적용한 이진화상은 규칙적인 패턴이 없고 경계가 강조되어 시각적으로 선명하다. 제안하는 이진화 기법을 등가화상 개념으로 분석하며, 환상 평균 전력 스펙트럼과 경계상관도를 이용하여 기존의 알고리듬과 비교한다.
본 논문은 입력 영상에 따라 적응적으로 구해진 임계 값을 이용하여 움직임을 검출하는 블럭 단위 움직임 검출 기법을 제안한다 우선, 현재 영상을 블럭의 크기에 따라 블럭화 한 후 각 블럭의 특정 값을 구하고 이 전 영상에서 저장된 블럭 특정 값과의 차이 값을 구한 다음 임계 값을 이용하여 움직임을 검출한다. 본 논문 에서는 적응적인 임계 값을 구하기 위해서 움직임 벡터를 이용하여 움직임 블럭과 배경 블럭을 구분하고 각 각의 영역에 대한 통계척인 분포를 해석하여 움직임 판별을 위한 각 특정 값의 임계 값을 입력 영상에 따라 자동 조정한다 모의 실험을 통하여 블럭의 크기가 움직임 검출 성능에 미치는 영향, 노이즈의 영향, 특정 값의 종류에 따른 검출의 정확도 기존의 움직임 검출 알고리즘과의 성능을 비교 분석한다
본 논문에서는 고속 동영상 방식의 스킵 블록 예측을 이용한 변환 과정 및 양자화 과정 생략 기법에 대해 제안한다. 정수여현 변환과 양자화 과정을 이용하여 생략 가능 블록을 예측하고, 이를 이용하여 압축 효율에 영향 없이 효과적으로 양자화 생략하는 방식에 대해 기술한다. 실험 결과를 통해 제안 방식을 이용한 예측된 블록이 부가적인 계산 없이 효과적으로 예측되어 생략되었음을 확인할 수 있었다.
이동성관리 및 패킷전달에 의해 발생되는 전체 네트워크의 트래픽을 줄이기 위한 목적으로 PMIPv6(Proxy Mobile IPv6)에서 포인터전송을 기반으로 효율적인 이동성관리 기법을 제안한다. 제안기법은 개별적이며 동적인 모바일사용자 기반이다. 전체 네트워크의 트래픽을 최소화하기 위한 포워딩체인 길이의 최적 임계값과 사용자의 특정 이동성과 서비스 패턴을 기준으로 결정된다. 포워딩체인 길이의 최적 임계값이 존재하는 것을 주어진 특정 이동성과 모바일 사용자의 서비스 패턴을 특징화한 매개변수로 입증한다. 또한 제안기법이 모든 모바일 사용자에게 정적 임계값을 적용하는 방식보다 상당히 더 좋은 성능을 내는 것을 보여준다. 수학적 분석법은 포인터 포워딩 기법이 PMIPv6에서의 라우팅기반 이동성관리 프로토콜에 비해 뛰어난 성능을 보여준다.
IP 네트워크 상에 TCP 데이터 트래픽의 제공은 처리율과 공정성을 향상시키기 위해 특별한 기법이 필요하다. 여기에는 DT와 RED와 같은 많은 기법들이 제안되었다. RED 알고리즘은 폭주를 회피하고 적은 지연과 높은 처리율을 유지하기 위한 목적으로 제안되었다. 현재의 TCP/IP 환경에서 TCP 근원지는 Slow-Start 단계에 들어감으로써 드롭된 패킷에 반응하지만, 네트워크 이용률은 급속히 떨어진다. 폭주를 탐지하고, 이를 무작위로 선택된 연결에 통보하므로써 RED는 글로벌 동기화 및 공정성 문제를 유발한다. 본 논문에서는 성능을 향상시키기 위해 공정성을 유지하고, 글로벌 동기화 문제를 해결할 수 있는 능동적인 큐 관리 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 버퍼크기와 임계치 변화에 따른 goodput, 처리율, 공정성의 평가인자를 이용하여 기존의 기법인 DT, RED와 비교 분석을 수행하고, 제안된 기법의 타당성을 보인다.
자동화 지문인식을 위한 과정에서 지문영상의 정보를 보존하면서 최적의 세선화와 특이점추출을 위한 중요한 부분은 이진화 과정이다. 이진화 과정은 그레이-스케일 레벨의 영상을 0과 255값으로 바꾸는 과정이다. 이 과정에서 적절한 임계값(Threshold Value)을 설정해 주지 않으면 지문영상의 정보가 손실된다 본 논문에서는 이진화 과정 부분에 인공지능 기법을 적용하여 입력되는 지문영상에서 실시간으로 기준레벨(Threshold)을 추출하는 방법을 제안한다. 실험결과 기존의 방법과 비교하여 좋은 성능을 보여주고 있음을 나타낸다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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