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.
얼굴검출은 얼굴인식과 비디오감시 시스템, HCI등 응용분야가 다양하므로 많은 연구가 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 실시간으로 얼굴을 검출하기 위하여 카메라에서 연속 얼굴 영상을 획득 한 후, 이 영상을 YCbCr 칼라 공간으로 변환하였다. 변환된 칼라 공간에서는 필터를 이용하여 피부색만을 분리하여 연결성분 분석으로 얼굴후보 블록을 결정하였다. 또한 외부 환경 변화에 영향을 받지 않기 위해 밝기 분포 평준화를 수행하였다. 밝기 분포를 평준화한 영상에서는 눈 영역이 다른 영역에 비해 뚜렷하게 구별되기 때문에 임의의 임계값을 적용하여 이진화 영상으로 변환 후 눈 검출을 할 수 있었다. 순차 임계값은 낮은 값에서부터 순차적으로 값을 증가시키면서 눈을 검출하고, 실패하였을 경우는 임계값이 조정되어 다시 눈을 검출한다. 순차 임계법에 의해 검출된 눈 영역은 정규화과정을 거친 후 역전파 알고리듬을 이용하여 눈 검증을 실시하고, 최종적으로 얼굴 검출을 수행하였다.
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.
토지피복 변화탐지는 광범위한 지역을 일정한 주기로 변화 과정에 대해 묘사할 수 있다는 장점 때문에, 군사적, 행정적, 연구적 측면에서 중요한 의미를 갖는다. 변화탐지 시, 어떤 방법을 사용하여 변화탐지를 할 것인가는 중요한 의사결정 사항이다. 또한 변화/비변화에 대한 임계값 설정 역시 중요하다. 지금까지 변화탐지 방법을 선택할 때, 주로 사용자의 경험에 따라, 또는 사용자의 변화탐지 대상에 따라 변화탐지 방법을 선택하였으며, 임계값의 설정 역시 경험적, 실험적으로 결정하는 경우가 많았다. 이러한 경우, 변화탐지 연구 사례 중에서 정확도가 높았던 변화탐지 방법을 선택하는 과정과 임계값 선택과정을 지원할 수 있는 시스템의 필요성이 제기되었다. 또한, 변화탐지 방법 간의 탐지결과에 차이가 있기 때문에 변화탐지 방법 간의 특성을 통합하여 특정 변화탐지 대상에 상관없이 정확도 및 시각적 효과를 향상시킬 수 있는 변화탐지 통합분석 역시 필요하게 되었다. 이에 본 연구에서는 변화탐지 방법과 임계값 선택에 있어서 의사결정을 지원하고, 변화탐지 사례를 제공하는 변화탐지 의사결정과정을 제안하고, 각 변화탐지의 특성을 통합하는 변화탐지 통합분석 방법을 제안 평가하고자 한다.
나프탈렌으로부터 제조된 메조페이스 핏치(NMP)와 개질된 등방성 콜타르 핏치(MCP)의 방사성을 유변학적거동에 기초해 설명하고자 시도되었다. 기본적으로, 방사성은 l/4, l/l, 4/1(wt. NMP/wt. MCP)로 블렌드비를 달리 하면서 shear rate를 증가시켰을 때 등방성의 농도가 클 경우 급격한 점도 감소로 cohesive fracture의 원인이 됨을 관찰할 수 있었고 NMP가 증가할수록 탄성에너지 값이 전형적인 고분자의 거동처럼 응답하는 tan $\delta$값의 임계점이 고주파수영역으로 이전되어 최대값을 나타내었고 임계점보다 낮은영역에서 상대적인 크기는 NMP가 증가함에 따라 작아지는 현상을 관찰할 수 있었다.(중략)
본 논문은 잡음 환경에서의 음성인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방법으로 프레임 단위로 웨이브렛 변환 영역의 표준편차를 활용하여 시간 적응적 임계값을 사용하는 새로운 방법을 제안한다. 웨이브렛 변환영역의 cD1과 cA3의 표준편차 값을 이용하여 임계값을 설정함으로써 음성의 변화에 적응할 수 있도록 하였다. 또한 묵음구간의 잔여 잡음을 제거하기 위한 방법을 제안하였다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환을 이용한 잡음제거 방법보다 SNR(Signal to Noise Ratio)과 MSE(Mean Squared Error) 측면에서 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 영상의 국부적인 특성을 고려한 임계값 변조치를 적용한다. 먼저 원영상과 해프토닝 영상의 선형이득을 이용해 평탄영역에 대한 오차를 최소화하는 임계값 변조치를 구한다. 그리고 이 값들에 경계정보에 따른 보정값을 주어 경계영역을 표현한다. 제안방법은 해프토닝시 발생하는 오차를 줄여 오차로 인해 발생하는 영상내의 뭉쳐짐 현상과 웜 현상 등을 최소화하여 기존의 방법에 비해 더 좋은 화질을 얻을 수 있다.
이 논문에서는 DS/SS(Direct Sequence Spread/Spectrum) 시스템에서 초기동기(aquisition)를 위해, 정합 필터의 출력중 부정합된 최대 상관값을 임계값(threshold)으로 결정하는 TDMMC(Threshold Decision from the Maximum Mismatching Correlation value) 알고리듬을 제안한다. PN코드는 주기성과 정합됐을 때의 상관값이 정합되지 않을 때의 상관값보다 크다는 성질을 가지고 있다. 기존의 방식은 위의 2가지 성질 중에서 후자에 기반을 두고 있는 반면, TDMMC는 위의 성질 둘 모두에 기반을 두고 있다. TDMMC의 궁극적인 목적은 수신기에서 신호 검파확률를 1에 가깝게 하는데 있다(Pd$\longrightarrow$1). TDMMC는 임계값 블록(threshold block)을 이용하여 S/N이 변함에 따라 적절한 임계값을 설정할 수 있다. 시뮬레이션 결과, 비동기식 DS/SS-CSK 시스템에 적용된 TDMMC는 기존의 방식에 비해 성능이 향상됨을 보여준다.
본 논문에서는 코드 영역을 분리하기 위한 전처리 과정 중 코드 추출에 적합한 자동 이진화 알고리즘을 제안하여, 반복과정을 제거하고 정확한 코드영역 추출로 인식률 및 속도를 향상 시켰다. 배경이 복잡한 이미지가 들어 올 경우 기존의 전역 평균 임계값이나 클래스간의 분산을 이용한 방법으로는 이미지 코드 영역을 찾아 낼 수 없었던 문제를 해결하기 위하여 이미지 코드 주변에 배경과 구분을 두기 위한 흰색 영역이 있다는 점을 착안, 상하좌우 방향 바깥쪽에서 안쪽으로 탐색하여 가장 밝은 값을 갖는 값을 찾아내고 찾아낸 그룹 중 가장 낮은 값을 임계값으로 선택하여 최적의 임계값을 찾아 내었고 이를 통해 복잡한 영상 내에서도 이미지 코드 영역을 찾아낼 수 있다. 제안된 이진화 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 2000장의 테스트 이미지에 적용한 결과, 기존의 이진화 알고리즘들 보다 정확성뿐만 아니라 속도 면에서도 우수한 것을 확인하였다.
본 논문에서는 흉부 CT 영상의 밝기값 정보를 사용하여 폐 구조물을 자동 분할하기 위한 방법을 제안한다. 본 제안방법은 다음과 같은 다섯 단계로 구성된다. 첫 번째, 영상의 밝기값 차이를 이용하여 폐 구조물을 분할하기 위해 최적 임계값 기법을 사용하여 임계값을 계산한다. 두 번째, 흉부 CT 영상에 2차원 영역성장법의 역 연산을 사용하여 배경으로부터 흉부를, 흉부로부터 기관지 및 폐를 단계적으로 분할한다. 이 때, 밝기값이 비슷한 다른 영역들을 3차원 연결화소군 레이블링을 통해 제거한다. 세 번째, 흉부 CT 영상에 3차원 분기 기반 영역성장법을 적용하여 기관과 좌우 기관지를 분할한다. 네 번째, 기관지 및 폐에서 기관지를 영상 감산함으로써 정확한 폐 영역을 얻는다. 마지막으로, 히스토그램 분석을 통해 임계값을 계산하고 기관지 및 폐에 밝기값 기반 임계값 기법을 적용하여 폐혈관을 분할한다. 제안방법의 정확성을 검증하기 위해 폐, 기관지, 폐혈관의 분할 결과에 대해 육안평가를 수행한다. 제안한 3차원 분기 기반 영역성장법을 통한 기관지 분할 결과를 평가하기 위해 기존 영역성장법으로 분할한 결과와 비교한다. 실험 결과는 제안 분할 방법이 폐, 기관지, 폐혈관을 자동으로 정확하게 추출함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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