곤충의 발자국 패턴을 이용하여 곤충을 인식하고자 할 때에는 특징을 추출하기 위한 기본 단위의 영역을 추출할 필요가 있다. 이 논문에서는 기본 단위 영역의 추출을 위한 전 단계 처리 과정으로서 군집화 기법을 사용하였다. 인식의 대상이 되는 곤충들의 크기와 종류에 따라 남겨지는 발자국 패턴의 크기 및 간격이 다르게 나타난다. 따라서 이 논문에서는 패턴의 크기와 간격에 관계없이 인식의 기본 단위가 되는 영역을 추출할 수 있도록 하는 개선된 ART2 알고리즘을 제안하였다. 제안한 ART2 알고리즘에서는 군집화를 위한 임계값이 군집화의 대상이 되는 모든 패턴들의 거리를 축적한 그래프의 형태에 따라 자동으로 설정되도록 하였다. 제안한 기법으로 2 가지 종류의 곤충 발자국 패턴에 대하여 군집화를 실험한 결과 모두 바르게 군집화가 이루어짐을 알 수 있었다.
본 논문에서는 신용카드 결제시스템에서 실시간으로 본인인증을 할 수 있는 빠르고 간단한 특징추출기법을 제안한다. 제안하는 기법은 흑백 구분이 명확한 서명 이미지의 특성에 기반하여 이진화에 필요한 임계값을 미리 설정하고, 서명의 특징점을 6가지로 분류하여 추출하였다. 또한, 실험을 통해 이 방법이 적은 계산량과 빠른 처리속도를 보인다는 것을 확인하였다.
본 논문은 일반적으로 제약 없는 형식 문서 즉, 논-맨하탄(non-manhattan) 형식의 이진문서영상을 분석하는 기법으로서, 연결요소기법에 기반한 특징추출과 이를 이용한 영역분리 및 분류에 관한 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방식은 바텀-업(bottom-up)방식으로서 먼저 처리속도의 고속화와 축소시 특징 영역보존을 위해 임계치 축소기법을 사용하고, 축소된 이진 문서영상내의 각 연결된 검은 화소의 집합을 개체화하고 개체의 특성에 따라 텍스트, 신성분, 해프톤, 도형 그리고 표 등으로 분류한다. 영역분류는 두단계로 이루어지는데, 1차분류에서는 우선, B/W 비, 면적, 외각 테두리의 높이와 너비 비, 테두리선유무 등의 특징을 이용하여 해프톤, 수평 수직선, 테두리(표 및 도형)영역을 분리한다. 이후 2차 분류에서는 문자성분의 수평결합을 통한 텍스트행 성분을 추출한다. 마지막 후처리 과정으로 표분석 알고리듬을 통하여 테두리 영역중 표와 도형을 정확히 구분하고, 또한 도형에 관련한 문서성분을 해당 도형 개체에 연결하는 작업을 수행함으로써 완벽한 영역분류를 한다. 다양한 문서영상을 이용한 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리듬의 성능을 입증한다.
본 연구는 온라인 지문 인식 기법의 속도 향상을 주목적으로 하여 기존의 지문 인식 기법과 비교하여 개선된 전처리 방법을 이용하여 적은 계산량으로 보다 높은 정확도를 확보하여 궁극적으로 지문 인식 및 대조 시스템이 적합한 특징점 추출 알고리즘 개발을 목적으로 한다. 먼저 방향성이미지에서 방향성추출에서는 4$\times$4화소를 하나의 Block으로 나눈 후, 3$\times$3의 Sobel 연산자를 이용하였고, 이 방향성 정보를 이용하여 지문영상의 품질 측정과 배경 분리를 하였으며, 또한 부분 영역간의 밝기 차이 등으로 발생하는 오류를 최소화하기 위하여 이진화 수행 과정에서 가장 애로점인 임계치(threshold value) 설정을 지문의 대상 영역의 밝기 등에 적응하여 스스로 변하도록 할 수 있게 Slit sum의 방법을 응용한 적응 이진화를 하였다. 세선화와 특징점 추출에서는 VHN(Vertical & horizontal Number)값을 이용하여 보정(Interpolation)효과를 주어 오류특징점을 배제하고, 자동 지문 인식 시스템의 인식성능을 향상시켰다.
본 논문에서는 거동이 불편한 환자를 위하여 주변 환경에 놓여 있는 기기들에 대한 제어와 간호사를 호출하는 간단한 의사소통 등을 위한 몇 가지 사각형 형태의 마커를 제시하고 이 마커들을 카메라 영상으로부터 검출하고 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사각형 형태의 마커 검출을 위하여 다중 임계값을 사용하여 입력 영상을 이진 영상으로 변환하고 객체들의 윤곽선을 추출한 다음에 윤곽선을 선분으로 근사화한다. 근사화 된 선분으로부터 기하학적 특징을 이용하여 사각형을 찾는다. 마커의 사각형 영역을 찾은 다음에는 워핑 기법을 이용하여 사각형 마커 영상을 정사각형 형태로 정규화한다. 마커 영상을 정규화한 다음에는 주성분 분석을 통하여 마커 영상으로부터 특징 벡터를 추출하고 마커의 종류를 인식한다. 본 논문의 시스템은 다중 임계값을 이용하여 조명에 견고하며 워핑 기법과 주성분 분석을 이용하여 촬영 각도에 견고하다. 총 21개의 마커를 설계하여 인식 실험한 결과 최대 100%의 인식률을 얻을 수 있었고 초당 12프레임의 수행속도로 조명과 각도 변화에 견고한 인식 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 웨이브릿 영역에서의 영역 분류와 대역간 예측 및 선택적 벡터 양자화를 이용한 다분광 화상테이타 압축 기법을 제안하였다. 이 방법에서는 각 대역을 웨이브릿 변환 후, 각 대역의 기저밴드의 대역별 특성을 이용하여 영역 분류를 행하였다. 그리고, 다른 대역과 해상도가 동일하고 공간적 분산이 작으며 분광적 상관성이 큰 기준대역 (reference channel)을 결정한 뒤, 이를 영역별 스칼라 및 분류별 가변 벡터 양자화를 행하여 부호화 하였다. 또한 기준대역과의 대역간 상관성이 큰 대역들에 대해서는 영역별 대역간 예측을 행한 후, 활동도가 높은 블록에 대해서만 선택적 벡터 양자화로 부호화를 행하였다. 이때, 활동도가 높은 블록들의 위치정보는 기준대역으로부터 얻어지는 임계치 지도 (threshold map; THMAP)를 이용하였다. 즉, 제안한 방법에서는 각 대역에 대해 웨이브릿 영역에서의 영역 분류 후 영역별 대역간 예측을 행함으로써 다분광 화상데이타에 존재하는 대역간 중복성을 제거하고 선택적 벡터 양자화를 행함으로써 대역내 중복성을 효과적으로 제거하여 압축효율을 향상시킨다. 실제 원격 센싱된 인공위성 화상데이타에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.
최근 고속 데이터 서비스에 대한 수요가 증대됨에 따라 이를 위한 효율적인 서비스에 대한 관심이 집중되고 있다. ATM 망에서는 고속전송과 트래픽 다중화를 하기 때문에 반응제어 보다는 예방제어에 중점을 두고 있으나, 망 내에서 데이터 트래픽의 예측할 수 없는 통계적 흐름과 버스등환 특성은 망에 제공되는 서비스 품질을 떨어뜨리고 과잉 밀집에 의해 폭주가 발생할 수 있다. 따라서 반응적 제어 방법이 연구되어 왔다. 특히 ATM Forum에서는 새로운 ATM 서비스인 ABR(Available Bit Rate) 서비스의 트래픽 관리에 대한 표준화를 위해 많은 노력을 기울였다. ABR트래픽은 현재 셀의 상태 정보와 더불어 feedback 된 정보를 사용하여 트래픽 흐름을 제어하므로 사용자에게 체계적이고 동적으로 대역을 할당할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 최근 ATM Forum에서 ABR 트래픽을 지원하는 방식으로 채택된 Rate 기법에 이중 임계치 버퍼 개념을 적용하여 ABR 트래픽 전송시의 성능 향상 기법을 제안하였다. 이중 임계치 버퍼는 버퍼내에 2개의 임계치를 설정하여 전송율 조절을 2곳에서 가능하게 한다.
철도차량이 고속화될수록 동적특성 설계에 있어 주행안정성 해석, 시험 및 평가 기법의 중요성이 커지고 있다. 특히 철도차량이 실제 선로에서 임계속도에 도달하면 헌팅에 의한 윤축의 과도한 진동으로 탈선 등의 중대 사고가 발생할 가능성이 높아 거의 대부분의 임계속도 시험 및 평가는 해석으로 대체하거나 주행시험대 같은 특수한 장비를 이용하여 수행되고 있다. 본 논문에서는 철도차량의 임계속도를 시험하고 평가하는 방법을 고찰하고 그 유용성을 실제 주행시험대 시험을 통해 확인하였다. 시험결과로부터 UIC 518에서 제시한 대차 가속도를 이용한 안전성 및 불안정 평가는 임계속도와 상관관계가 낮아 임계속도를 추정하는데 직접적으로 활용되기 어려우며, 등가감쇠비의 변화를 이용한 추정방법이 더 유효한 것으로 분석되었다.
사전에 정의된 피부 색상 정보를 이용한 기존 피부 검출 방법들은 배경과 피부 영역을 분할하는 단계에서 사용되는 임계값을 실험을 통하여 주관적 관점에서 결정하였다. 또한 기존 방법들은 배경 환경과 조명 환경에 따라 각각 다른 임계값을 설정하였다. 이러한 기존 방법들은 반복 실험을 통하여 추정된 임계값에 따라 성능이 좌우되는 단점이 제시되었다. 제시된 기존 방법들의 단점을 극복하기 위하여 본 논문은 mean shift 알고리즘 기반의 히스토그램 근사화를 이용한 피부 영역 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 CbCr 컬러공간에서의 표준 피부색상과 유사도를 비교하여 생성된 입력 영상의 피부맵(skin-map)의 히스토그램에서 mean shift 방법을 이용하여 각각 밝기 영역별로 수렴하는 극대점을 능동적으로 찾아서 배경 영역과 피부영역으로 분할한다. 히스토그램은 픽셀의 명도값에 따라 누적되는 불연속 함수의 형태를 가지므로 베이지 곡선(Bezier curve) 기법을 이용하여 연속 가우시안 함수로 근사화된다. 따라서 제안하는 방법은 기존 방법에서처럼 수동적으로 임계값을 설정하는 방법을 사용하지 않고 mean shift 기법을 이용하여 능동적으로 영역 분할점인 극대점을 찾아서 피부 영역을 검출한다. 제안된 방법은 실험을 통하여 강인하고 효율적으로 피부 영역을 검출하였다.
여러 가지 지하시설물 중 국가 주요 자원의 수송망을 책임지는 주요구조물인 수도관, 가스관등의 배관구조물은 접근이 쉽지 않은 지하공간에 복잡하게 연결되어 있어 그 중요성에 비해 유지, 관리, 보수가 쉽지 않았다. 이러한 배관구조물을 균열, 조인트 풀림 등의 손상으로부터 보다 안전하고 효율적으로 관리하기 위하여 상시적 배관구조물 손상진단기법을 연구하였다. 이를 위해 배관 구조물 시험체에 볼트풀림, notch 등과 같은 손상에 대하여 대표적인 압전센서인 PZT와 MFC를 부착하고 임피던스기법 및 유도 초음파기법을 적용하여 볼트풀림개수, notch 손상개수 증가에 따른 출력신호를 반복 계측하였다. 객관적인 평가를 위해 계측된 신호를 신호처리기법인 웨이블렛 변환을 수행하고, RMSD 및 1-CC의 손상지수를 사용하여 구조물손상을 정량화 시켰으며 이를 토대로 구조물의 건전성의 기준이 되는 임계값을 설정함으로서 임피던스와 유도초음파 두 검색기법을 이용한 상시적 배관구조물 건전성 모니터링의 가능성을 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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