본 논문에서는 2 차원 심초음파도의 경계선 유사 영역에 대해 베이즈 추정기를 사용하여 경계선 검출을 위한 자동문턱 결정방법을 제안하고자 한다. 경계선 유사영역은 전처리과 정에서 흐려진 영상을 명확히 하는데 사용할 열비등방성 확산 방법의 전도계수로부터 얻어진다, 이러한 경계선 유사 영역에 대해 최적 문턱치를 선택하기 위해 베이즈 추정기가 사용되었다. 이 문턱치를 사용하여 영상을 이진화함으로서 심초음파도의 경계선을 자동 적으로 검출하게 된다. 마지막으로 본래의 심초음파도에 위에서 얻어진 경계선을 덧씌움으로써 경계선이 강조된 심초음파도를 얻을 수 있게 된다.
일반적으로 자동차용 냉각팬은 차랑 냉각기의 온도를 낮추기 위해 사용되고 있다. 자동차용 냉각팬은 플라스틱 사출 공정에 의해 제작되며 사출시 사용되는 모재의 불균일성으로 인해 냉각팬 날개의 무게 중심이 중심에서 벗어나는 경우가 발생하게 된다. 이러한 불균형은 자동차 소음의 주된 원인이 되기 때문에 이에 대한 검사는 필수적으로 요구된다. 이에 본 연구에서는 로드셀을 이용한 냉각팬 회전날개에서 발생되는 불균형의 위치 및 크기를 효율적으로 검출할 수 있는 팬 밸런서 시스템을 제안하고 제안된 시스템의 불평형 검출 성능 확인을 위해 실제 적용 실험을 수행하였다.
화재발생 시 인명 안전을 위하여 초기의 화재감지가 매우 중요한 요인이다. 특히 도로터널, 지하철역사 등 광범위 폐쇄공간에서 연기에 의한 질식사 등 2차 피해의 발생위험이 높다. 이에 최근 광범위 공간에서 적외선 레이저를 활용한 원거리 연기검출 화재탐지기에 대한 연구가 진행되고 있다. 이러한 레이저 기반 원거리 연기검출장치는 이격(100m 이상) 설치되는 레이저 발신기와 수신기의 레이저 포인트가 정확히 정합되어야 한다. 아울러, 레이저 발신기와 수신기 사이의 거리에 비례하여 레이저 초점의 이동거리가 매우 민감하게 변화하므로 이를 정확히 정합하기 위한 고정밀 제어장치가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 복수개의 레이저 발신모듈과 복수개의 조도센서(CdS)를 통해 초점의 정합을 자동 추적할 수 있는 알고리즘을 설계, 구현하였다. 이는 초기 레이저 초점의 설정과 이후 외부환경에 따른 초점의 틀어짐을 자동 보정하여 다양한 레이저 인식 장치에 적용될 것으로 사료된다.
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.
CT 검사 시 뇌출혈의 부위는 심각한 정도에 따라 인지하기 어려운 경우도 있으며, 응급상황에서 숙련이 되지 않은 의료진에게는 부담을 준다. 응급상황에서 검사와 동시에 뇌출혈부위를 자동으로 빨리 파악하고 정량적인 정보를 제공하는 보조적인 역할은 필요하며, 컴퓨터를 이용한 자동 검출 및 인식 시스템은 출혈부위 진단에 매우 큰 도움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 출혈부위를 문턱치값 처리, 모폴로지 연산, 원형률 계산을 접목하여 뇌 출혈부위의 자동검출에 성공하였고 검출 후보군에서 잘 못 선정된 영역을 판정하기위한 주성분분석을 이용한 분류기 개발에 성공하였다. 개발된 시스템을 응급상황의 뇌출혈 환자에게 적용한다면 의료진에게 수술계획을 위한 유용한 정보가 될 것으로 사료된다.
최근 개인방송에 대한 관심이 증가하면서 개인 방송 제작자와 콘텐츠의 수가 급증하고 있다. 이에 시청자의 선택이 용이하도록 방송 내용 중 흥미를 끌 만한 장면을 모아 하이라이트를 제공하는 서비스에 대한 요구가 커지고 있다. 본 논문에서는 전문 편집자나 편집 기술 없이 자동으로 하이라이트를 검출하는 방법을 제시한다. 제안하는 알고리즘은 개인 방송의 채팅 정보를 이용하며, 시간에 따른 채팅의 빈도 변화를 통해 하이라이트 구간을 검출한다. 검출 알고리즘은 시청자 선호도가 높은 게임 방송에 적용하여 그 성능을 확인하였다.
본 논문은 딥러닝을 이용하여 대장통과시간(Colon Transit Time, CTT) 검사를 위한 단순복부 X-Ray 영상에서 방사선 비투과성 표지자(Radio-opaque Marker)를 자동으로 검출하는 기법을 제시한다. 대장통과시간 검사는 대장의 운동질환을 평가하는데 있어 가장 기본적인 방법으로 특히 만성 변비증 환자의 병태생리에 따른 유형 분류와 치료 계획을 설정하는데 큰 도움을 주고 있으며, 내과적 또는 외과적 치료 후 평가에도 유용한 검사이다. 대장통과시간 검사는 방사선 비투과성 표지자가 내재되어 있는 캡슐을 복용한 뒤 주기적으로 단순복부 X-Ray 촬영을 통해 구간별로 남아있는 표지자의 수를 세고, 이를 통해 구역별 통과시간을 측정한다. 이 과정에서 판독의가 직접 표지자의 위치 및 개수를 세기 때문에 많은 시간이 필요하게 된다. 따라선 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 딥러닝 기법을 사용하여 X-Ray 영상 내에서 표지자의 위치를 자동 파악하는 기법을 제시한다.
카메라를 통하여 얻은 영상자료로부터 대상물의 특징을 추출하여 검사에 응용하는 자동검사기법의 수요가 늘고 있다. 본 연구에서는 그러한 자동검사의 실예로서 접속 케이블(wire hardness)의 색깔인식을 이용한 양/불량을 구별하는 시스템을 구축하였다. 색깔인식을 위한 도구로서 입력층, 1개의 은닉층 및 출력층으로 이루어진 2층 구조의 역전파신경망(back-propagation neural network)을 사용하였다. 입력자료로는, 화상에서 케이블의 위치를 파악하고 그 케이블에 속한 화소로부터 필요한 정보(Y, U, V)를 추출한 후, 보다 변별력이 좋은 (L, a, b) 좌표계로 변환하여 사용하였다. 본 검사시스템은 인식속도를 향상시키기 위하여 영상정보를 프레임 버퍼(frame buffer)에서 직접 사용하고 자료의 검사과정을 극소화 하였기 때문에 불량품의 실시간 검출이 가능하다. 불량품 검출의 성능을 평가하기 위하여 실제 표본을 가지고 시스템의 성능을 평가한 결과, 양/불량의 인식율이 100%를 나타내어 약간의 성능보완이 이루어지면 현장에서 바로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 직선 허프변환을 이용하여 DNA밴드 영상의 위치를 자동으로 인식한 다음, 영상의 기울어짐을 검출하고 보정하는 방법을 제안한다. 먼저 입력된 그레이 스케일 DNA밴드 영상을 이진화한 후 직선 허프변환에 의하여 DNA밴드 영상에 포함되어 있는 직선성분을 추출하고, 직선성분들이 직교하는 점을 찾아내어 입력하고자 하는 영상의 위치를 인식한다. 그리고 많은 양의 DNA밴드 영상 데이터를 효과적으로 입력할 수 있도록, 위치인식과정에서 실시한 직선 허프변환에 의해 영상의 기울어짐을 ${\pm}1$도 이내의 정확도로 검출하고, 기울어짐을 자동으로 보정한다.
일반적으로 자동차용 냉각팬은 차량 냉각기의 온도를 낮추기 위해 사용되고 있다. 자동차용 냉각팬은 플라스틱 사출 공정에 의해 제작되며 사출시 사용되는 모재의 불균일성으로 인해 냉각팬 날개의 무게 중심이 중심에서 벗어나는 경우가 발생하게 된다. 이러한 불균형은 자동차 소음의 주된 원인이 되기 때문에 이에 대한 검사는 필수적으로 요구된다. 이에 본 연구에서는 로드셀을 이용한 냉각팬 회전날개에서 발생되는 불균형의 위치 및 크기를 효율적으로 검출할 수 있는 팬 밸런서를 개발하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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