얼굴 인식에서는 입력 영상에서 얼굴을 검출한 후에 데이터베이스의 영상과 위치와 크기를 일치시키는 등록 과정이 필요하다. 본 논문에서는 영상의 등록 과정에서 발생하는 얼굴영상의 이동, 회전, 혹은 크기의 차이를 eigenspace에서 보정하는 알고리즘을 제안하였다. 이를 위하여 얼굴 영상의 수직, 수평 이동, 회전, 크기 변환 등의 등록오차를 선형보간 행렬로 근사하였다. 각 변환행렬을 사용하여 등록오차에 따른 미분계수를 eigenspace에서 구하면 subpixel 단위의 등록 오차를 보정할 수 있다. 제안된 방법은 공간 영역에서 오차를 보정하는 것보다 계산량이 훨씬 더 적다. 오차 보정 후 얼굴 인식률이 크게 향상되는 것을 실험으로 확인하였다.
최소 평균 제곱(least mean squares) 알고리듬에 기반을 둔 적응 동화기의 수렴속도는 입력신호의 공분산 행렬에 의해 결정된다. 공분산 행렬의 고유값 spread가 1에 가까울때 수렴속도는 매우 빠르다. 본 논문에서는 LMS 기반 적응 동화기의 빠른 수렴을 위해 통계적으로 주어진 채널에 적합한 변형된 기준신호를 제안하였다. 이론적인 분석과 모의실험을 통해 LMS 기반 적응 동화기의 빠른 수렴을 얻는데 이 변형 방법이 효과적임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 고정된 카메라 환경에서 카메라의 흔들림에 강인한 배경 영상을 생성할 수 있는 배경 모델링 방법을 제안한다. 흔들리지 않은 영상을 기준 영상으로 설정하고 기준 영상에서 해리스 코너 검출기를 이용하여 특징점들을 검출한다. 이후 입력 영상에 대해 동일한 방식으로 특징점을 추출한 뒤 탬플릿 매칭과 거리 비교를 이용하여 공통적으로 나타나는 배경 영역들에 대한 특징점만을 선별한다. 기준 영상에서의 특징점과 목표 영상에서의 대응되는 특징점 쌍을 이용하여 보정을 위한 호모그래피 행렬을 계산한다. 이렇게 계산된 보정 행렬을 이용하여 흔들린 목표 영상을 보정하게 된다. 흔들린 영상들을 보정한 후 보정된 영상들로 배경 모델을 생성하게 되면 정확한 배경 모델을 생성할 수 있다.
기존의 인간과 컴퓨터 사이의 상호작용을 제어하는 손 인터페이스들은 대부분이 2차원 영상을 분석, 제어하는 간단한 구조로 되어 있거나 3차원 분석의 경우 주로 두 대의 카메라로 영상을 입력 받아 매 프레임 많은 연산을 처리하는 불필요한 구조로 구현된 경우가 많다. 본 논문에서 제안하는 가상 양시점화 기법은 두 카메라 사이의 변환 정보를 호모그래피(Homography) 행렬로 계산한 후에는 오직 한 대의 카메라만을 이용하여 사실적인 3차원 손 좌표 복원을 수행한다. 즉, 초기에 구해진 호모그래피 행렬을 통해 가상의 두 번째 카메라의 좌표 값을 예측하여 한 대의 카메라만을 사용하면서도 두 대의 카메라로 처리하는 것과 같은 결과를 얻으려는 시도이다. 이는 단일 손 영상을 분석하여 3차원 정보를 유추하는 기존의 3차원 손인터페이스 방식에 비해 보다 정확한 3차원 정보를 얻을 수 있으며, 두 대의 카메라를 동시에 구동할 때보다 연산량의 감소로 실시간 처리에 있어 효율적이다.
소형 가스터빈 엔진에 대하여 다양한 대기조건에 대하여 DYNGEN을 이용하여 비선형 동적모사를 수행하였다. 블리드 공기량의 변화가 엔진의 성능에 미치는 영향에 대하여 살펴보았다. 성능 향상을 위한 제어기 구성에 앞서 실시간 선형모델을 구하였으며 엔진로터회전수의 변화에 따른 시스템 행렬들의 적합한 변화를 통해 비선형 모사의 결과에 매우 근접하는 결과를 얻었다. 최적의 LQR 제어기를 구성하는데 있어, 연료유량만을 제어입력으로 고려한 경우와 연료유량과 블리드 공기를 동시에 제어입력으로 고려한 경우의 제어 결과 비교를 통해 단일 입력보다는 다변수 입력을 고려했을 때 연구 대상 엔진이 더 우수한 성능을 발휘함을 알았다.
소형 터보제트엔진에 대하여 다양한 대기조건에 대하여 DYNGEN을 이용하여 비선형 동적모사를 수행하였다. 블리드 공기량의 변화가 엔진의 성능에 미치는 영향에 대하여 살펴보았다. 성능 향상을 위한 제어기 구성에 앞서 실시간 선형모델을 구하였으며 엔진로터 회전수의 변화에 따른 시스템행렬들의 적합한 변화를 통해 비선헝 모사의 결과에 매우 근접하는 결과를 얻었다. 최적의 LQR 제어기를 구성하는데 있어, 연료유량만을 제어입력으로 고려한 경우와 연료유량과 블리드 공기를 동시에 제어입력으로 고려한 경우의 제어 결과 비교를 통해 단일 입력보다는 다변수 입력을 고려했을 때 연구 대상 엔진이 더 우수한 성능을 발휘함을 알았다.
본 논문은 감마보정을 위한 비선형 곡선 알고리즘의 개선에 관한 연구이다. 기존의 비선형 감마 곡선 생성 방법은 Gauss-Jordan 역행렬을 적용한 최소 자승 다항식(Least Square Polynomial)을 사용하였다. 이 방법은 다항식 계수 값 계산 과정 중 고차행렬의 역행렬 연산에서 $10^{-11}$ 이하의 매우 작은 값은 절단함으로써 곡선접합의 정밀도가 감소된다. 또한 입력으로 사용되는 샘플 포인트가 10-bit 기준으로 0~1023의 밝기 값에 대하여 고루 분포되어있는 경우에만 정확한 동작이 가능하다. 본 논문은 이러한 기존 알고리즘의 단점을 보완하기 위하여, 고차 다항식의 계수 값을 반데몬드 행렬(Vandemond Matrix)에 SVD분해(Singular Value Decomposition)와 QR분해법(QR Decomposition)을 적용하여 행렬의 고유치와 직교성분만으로 연산하였다 또한, 입력 데이터의 구간을 분할하여 각 구간의 다항식을 생성하고, 새롭게 생성된 다항식을 이용하여 곡선 접합을 수행하도록 하였다. 입력 데이터와 곡선 접합결과의 평균제곱오차(Mean Square Error: MSE)와 표준편차(Standard Deviation: STD)를 통한 오차율 비교 결과 최하위 비트(Least Significant Bit: LSB) 에러 범위에서 MSE가 약 $10^{-9}$ 이고 STD는 약 $10^{-5}$로 정밀도가 향상되었다.
본 논문에서는 karnaugh map(k-map)상의 셀을 이용하여 $2^{n}$개의 서로 다른 극수(polarity)를 갖는 GRM(Generalized Reed-Muller)상수를 생성하는 새로운 기법을 제안하였다. n개의 입력변수에 대한 일반적인 GRM 함수의 생성 방법은 단일 변수에 대한 변환 행렬을 구하고 이를 n번의 Kronecker 곱을 행한 변환 행렬을 이용하여 GRM 상수를 구하는 것이다. 이런 방법을 사용하는 경우, 변수의 숫자가 증가함에 따라 변환 행렬의 차수가 $2^{n}\times2^{n}$로 커지는 단점을 갖는다. 이에 반하여 본 논문에서는 k-map상에서 변수를 축약시킨 셀 [$f_{i}$]을 구하고 이를 단일 변수 변환 행렬과 연산하여 GBM 상수를 구하는 새로운 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 새로운 방법과 타 논문과의 비교를 한 결과, 기존 방법은 가산기, 승산기, KP(Kronecker 곱 승산기)회로가 필요한데 반하여 본 논문에서는 가산기만이 필요하므로 효율적인 VLSI 설계에 유리하다
대규모 컨테이너항만의 건설과 함께 컨테이너 크레인의 생산성 향상으로 선박 체항시간을 단축시켜 항만의 서비스 수준을 높이려는 노력이 가속화되고 있다. 컨테이너 크레인 시스템에 가해지는 입력에 대하여 바람직한 성능을 보이도록 설계사양을 고려한 상태 퍼드백 제어시스템을 사용한다. 컨테이너 크레인에서 측정이 까다롭거나 측정 잡음이 클 것으로 예상되는 상태 변수를 추정하는 방법으로 상태 관측기를 설계하고자 한다. 기존의 연구에서는 상태 피드백 제어시스템의 피드백 이득행렬과 상태 관측기 이득행렬을 분리하여 구하였다. 그러나 본 연구에서는 피드백 이득행렬과 상태 관측기 이득행렬을 선정함에 있어 최근 강인한 탐색법으로 많이 사용되는 REGAs를 사용해 설계사양을 만족하도록 동시에 구하고자 한다.
원 상에 n개의 점들의 쌍 (a,b)이 존재할 때, 두 점 a와 b를 연결하는 직선 선분을 코드라고 한다. 이러한 n개의 코드들은 새로운 그래프 G를 정의한다. 각 코드는 G의 한 정점을 정의하고 두 코드가 교차하는 경우에 대응되는 정점들 간에 간선을 연결한다. 이렇게 만들어진 그래프 G를 원 그래프라고 부른다. 본 논문에서는 원 그래프에서 연결 요소를 찾는 문제를 다룬다. 연결 요소란 그래프 G의 부분 그래프 H로서 H안의 임의의 두 정점 간에 경로가 존재한다는 조건을 만족하는 최대 부분 그래프이다. 그래프 G가 인접 행렬로 주어지는 경우, 연결 요소를 찾는 문제는 깊이 우선 탐색 또는 너비 우선 탐색을 통해서 해결할 수 있다. 하지만 원 그래프의 경우에 코드들을 정의하는 n개의 점들의 쌍 정보만 입력으로 주어질 때, 인접 행렬을 구하는데 ${\Omega}(n^2)$ 시간이 소요됨을 알 수 있다. 본 논문에서는 인접 행렬을 만들지 않고 원 그래프의 연결 요소를 $O(n{\log}^2n)$시간에 찾는 알고리즘을 고안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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