객체지향 분석-합성 부호화는 일련의 영상들을 여러 개의 동 객체로 분할한 후 각 객체의 움직임을 추정하고 보상한다. 그것은 각 객체에 있는 움직임 정보를 추정하기 위해 변환 파라미터 기법을 적용하는데 이때 변환 파라미터 기법은 그레디언트 연산자를 사용하기 때문에 매우 복잡한 계산이 요구된다. 본 논문의 목적은 객체지향 분석-합성 부호화에서 계층적 구조를 사용한 효율적인 변환파라미터 기법을 개발하는 것이다. 이러한 목표를 달성하기 위해 본 논문은 계층적 구조를 사용한 하이브리드 변환파라미터 추정 방법과 적응형 변환 파라미터 방법의 두 가지 알고리듬을 제안한다. 전자는 파라미터 검증 방법을 사용하는데 원 영상을 1/4로 축소한 저해상도 영상에서 파라미터 검증 처리 방법에 의해 6-파라미터 또는 8-파라미터로 추정한다. 후자는 동일한 계층적 방법을 적용한 다음 변환 파라미터를 적응적으로 추정하기 위해 temporal co-occurrence 행렬에 기반 한 움직임 량을 측정하는 움직임 판단기준을 사용한다. 이러한 방법은 고속이며, 병렬처리 기법을 사용할 경우 쉽게 하드웨어로 구현할 수 있는 이점이 있다. 이론 분석 및 모의시험 결과 제안한 방법이 기존 방법에 비해 약 1/4 정도로 월등한 계산량 감축을 얻을 수 있었으며, 아울러 제안한 방법들에 의해 복원된 신호대 잡음비는 6-파라미터와 8-파라미터 추정 방법에 의해 복원된 결과들 사이에 있음을 보여 준다.
최근 국내외적으로 인터넷 웹에서 스마트폰 앱으로 정보통신기술 사용자 요구와 개발 환경이 변화되고 있어 공간정보 분야에서도 이에 따른 기술적 대응이 요구되고 있다. 그러나 현재의 수준은 스마트폰 지도서비스와 위치 확인 서비스가 주가 되고 있어 공간정보 콘텐츠 서비스를 위한 스마트폰 앱의 개발은 전세계 기술 개발 동향을 고려하더라도 시험 개발의 초기 단계로 볼 수 있다. 본 연구에서는 공간영상정보를 활용하여 코너 포인트 객체 (Corner Point Feature) 추출 및 DB 연동 처리 기능을 제공하는 앱을 개발하였다. 이때 코너 포인트 객체 추출은 Harris 알고리즘을 적용하였으며 데이터베이스 서버와 어플리케이션 서버, 사용자 환경으로 구분한 기본적인 시스템 환경의 모든 처리 모듈은 오픈소스 기반으로 설계 및 구현하였다. 추출되는 코너 포인트는 사용자 요구사항에 따라 화면 확대, 축소에 따라 상세화(Level of Details) 과정을 거쳐 화면에 최적화하도록 설계하였다. 한편 공간영상정보와 통일한 대상 지역의 수치지도가 있는 경우에는 앱 상에서수치지도 레이어를 중첩 표현할 수 있는 추가 기능을 제공하도록 하였다. 본 연구에서 추출되는 자동 POI(Point of Interests) 설정이나 포인트 객체 기반 국토변화 탐지에 적용이 가능할 것으로 예상한다.
본 논문에서는 RGB영상과 깊이영상을 사용하여 얼굴검출 및 추적을 고속으로 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법은 얼굴검출 과정과 얼굴추적 과정으로 구성되며, 얼굴검출 과정은 기본적으로 기존의 Adaboost 방법을 사용하나, 깊이영상을 사용하여 탐색영역을 축소한다. 얼굴추적은 템플릿 매칭방법을 사용하며, 조기종료 기법을 사용하여 수행시간을 줄였다. 이 방법들을 구현하여 실험한 결과, 얼굴검출 방법은 기존의 방법에 비해 약 39%의 수행시간을 보였으며, 얼굴추적 방법은 $640{\times}480$ 해상도의 프레임 당 2.48ms의 추적시간을 보였다. 또한 검출율에 있어서도 제안한 얼굴검출 방법은 기존의 방법에 비해 약간 낮은 검출률을 보였으나, 얼굴로 인식하였지만 실제로는 얼굴이 아닌 경우의 오검출률에 있어서는 기존방법의 약 38% 향상된 성능을 보였다. 또한 얼굴추적 방법은 추적시간과 추적 정확도에 있어서 상보적인 관계를 가지며, 특별한 경우를 제외한 모든 경우에서 약 1%의 낮은 추적오차율을 보였다. 따라서 제안한 얼굴검출 및 추적방법은 각각 또는 결합하여 고속 동작과 높은 정확도를 필요로 하는 응용분야에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
고탁수 장기화 문제를 해결하기 위한 방법으로는 고탁수층을 선택취수하여 우선 배제함으로써 하류하천의 고탁수 발생일수를 최소화하는 방법이 있는데, 이와 같은 선택적 취수기법은 저수지 운영에 있어서 고탁수층을 우선 배제한 후 홍수기 이후에 저수지내로 유입되는 청수를 담수하여 호소 내 탁도 저감 효과를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 선택취수 시 성층수괴의 동수역학적 변화를 분석하기 위하여 국내에서 처음으로 Two-tank 기법을 이용하여 성층구조를 구현해 내었는데, 소금물의 밀도변화를 이용하여 수심 1m의 성층수조를 만들었고, 밀도경사가 상이한 성층구조에서 취수조건을 변화시키면서 비교란 유속계인 PIV 시스템을 이용해 유속의 흐름을 Vector와 Contour로 분석하였다. 선택취수에 대한 흐름의 동수역학적 분석결과 취수유량보다는 밀도성층경사 변화에 더 민감한 반응을 보였다. 취수유량을 줄이거나 밀도성층경사를 급하게 했을 때에는 선택취수 영역(withdrawal zone)의 수직방향 폭은 줄어드는 반면, X축으로의 영향범위는 증가함을 나타냈다. 취수유량을 증가시키거나 성층밀도경사를 완만히 했을 땐 선택취수 영역(withdrawal zone)의 수직방향 폭은 증가하였고 X축으로의 영향범위는 축소됨을 나타내었다. 이 결과는 Richardson 수로도 판단되어지는데, Richardson 수가 증가하면 유속에 비해 상대적으로 밀도성층경사가 크다는 것인데 이럴 경우 선택취수 영역(withdrawal zone)의 수직방향 폭 최대가 되고 선택취수 영역(withdrawal zone)의 수직방향 폭은 최소가 된다. 선택취수 영역(withdrawal zone)의 수직방향 폭이 최소가 되면 취수구 직경 D의 1.8배의 값을 가지고 Richradson 수가 최소가 되더라도 취수구 직경 D의 3.3배를 벗어나지 않는다는 결과를 도출할 수 있었다.링 목적으로 사용될 수 있다. 본 연구에서 개발한 영상수위계는 한강홍수통제소 관할의 전류, 청담대교 등 4개소 낙동강 홍수통제소 2개소, 지자체 등에 적용되었으며, 적용 결과 비교적 안정적이면서 정확하게 수위를 측정하는 것으로 나타났다. 한편 기존 CCD 카메라 이외에 CCTV를 이용한 영상수위계를 개발하여 영상의 화질 개선뿐 아니라 하천화상 감시 기능을 강화하였다.소류의 섭취율은 높았다. 집단간의 상관도를 보면 교육별로 김치, 장아찌, 콩이 각각 p>0.5 수준에서 유의한 차가 없었고, 나머지는 유의한 차가 있었다. 연령별로는 멸치가 유의한 차가 없었고(p>0.5), 수입별로는 콩이 유의한 차가 없었다(p>0.5). 4. 영양지식(營養知識) 검토 가정생활(家庭生活)에 필요(必要)한 일반적(一般的)인 영양지식(營養知識)은 대체적으로 낮은 편이었다. 어린이 영양, 편식의 해로움, 비만증의 해로움, 임신부 그리고 수유부 영양에 대하여는 일반적으로 알고 있다고 하였으며, 그다음으로 이유기 영양, 어린이 발육에 필요한 식품, 식품과 영양소와의 관계, 우유의 성분, 노인영양에 대하여 잘 알고 있는 비율이 낮았으며, 인체의 영양소, 식단작성여부, 간식의 이론, 식품감별법에 대하여는 가장 낮은 비율을 나타냈다. 각 영양지식은 교육정도가 높을수록 영양지식이 높았고, 교육별 집단간의 유의한 차가 나타났다. (0.001
본 논문에서는 양자화 계수가 0이 되는 위치를 예측하여 축소된 영역내에서 DCT (Discrete Cosine Trans-form)를 수행하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 제안한 알고 리즘은 FDCT(Forward DCT)와 IDCT(Inverse DCT)의 계산량을 줄여 부호와 시간과 복호 화 시간을 감소시킬 뿐만 아니라, 허프만(huffiman) 부호화시에도 각각의 불럭에 대하여 분류된 블럭 크기에 따라 각기 다른 수평 수직 지그재그 스캔을 수행함으로써 압축률 을 증가시킨다. 기존의 영상 부호화 방법은 모든 블럭에 대하여 똑같은 DCT 계산과 지그재그 스캔을 행한다. 그렇지만, 제안한 알고리즘은 부호화시에 분류된 블럭 크기 밖의 양자화 계수에 대해 FDCT를 계산하는 대신 0을 대입함FDCT 계산 시간을 줄인다. 또한, 복호화시에는 분류된 블럭 크기내에 존재하는 역양자화 계수만 가지고 IDCT를 수행함으로써 IDCT 계산 시간을 줄인다. 추가하여, 제안한 알고리즘은 분류된 블럭 특성에 적합한 수평 수직 지그재그 스캔을 수행함으로써 Run-length를 줄여서, 향상된 압축률을 제공한다. 한편, 제안한 알고리즘은 DCT에서 압축률과 화질면에서는 최적이지만 부호와 시간과 복호화 시간이 많이 걸리는 16*16 블럭의 처리에도 적용되어질 수 있다. 또한, 실시간을 요구하는 동영상 부호화로 확장되어 질 수 있다.
본 논문에서는 실시간 얼굴인식 시스템을 위한 새로운 LINF(Linear Independent Non-negative Factorization) 알고리즘을 제안한다. 시스템은 크게 얼굴추출 부분과 얼굴인식 부분으로 구성 되어 있으며, 얼굴추출 부분에는 차영상, 눈과 입의 영역 검출 그리고 정규화 방법을 사용하였고, 얼굴인식 부분에는 추출된 얼굴 후보 영역 영상에 LINF 를 적용하였다. 기존의 PCA(Principal Component Analysis)만을 사용한 인식시스템은 낮은 인식률을 보였으며, LDA(Linear Discriminants Analysis)만을 사용한 인식시스템에서는 학습데이터의 수에 비하여 영상의 화소 개수가 많은 경우 LDA를 그대로 적용하기 곤란하였다. 이러한 단점을 극복하기 위하여, 본 논문에서 제안하는 시스템은 기존의 고유얼굴과 달리 비음수 값을 갖는 행렬로 차원을 축소하여 LDA를 적용하였다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 자체 제작한 DAUface 데이터베이스와 영국 Cambridge 에 있는 AT&T 연구소에서 제공하는 ORL 데이터베이스를 가지고 실험을 하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 PCA 방법과 LDA 방법, ICA(Independent Component Analysis) 방법, 그리고 PLMA(PCA-based LDA mixture algorithm)에 비해 인식률이 상당히 우수함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 다중필터와 축지적 활성 윤곽선 (geodesic active contour) 알고리즘을 이용하여 용접 비드 검출 및 용접 품질 판단 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 전단의 히스토그램 평활화와 가우시안 필터를 적용하여 용접 비드의 영상의 대비향상과 함께 영상을 부드럽게 하며, 영상의 잡음을 줄인다. 후에 활성 윤곽선 세그멘테이션과 형태학적 필터를 적용하여 용접 비드 영역을 검출하게 된다. 축지적 활성 윤곽선 영역화에서 매개변수인 팽창 힘을 이용하여 윤곽선을 팽창하거나 또는 축소시켜서 좀 더 정확하게 용접 비드를 검출하도록 한다. 용접 비드 영역을 검출한 후에 비드 영역의 유효 길이와 유효 폭의 비율을 이용하여 해당 용접의 품질 정오를 판단하는 방법을 제시한다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘은 재현율 0.990, 정밀도 0.967, F-측정 0.978, IOU 0.896의 성능을 보였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 용접 비드 분할에 주로 사용되는 기존의 알고리즘들을 이용하여 비교 분석하였다. 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 보였으며 용접 비드의 분할 및 평가 시간은 최대 0.6초가 걸렸다.
얼굴인식 등과 같은 고차원 패턴인식에서 학습패턴의 수가 패턴 차원에 비해 매우 적을 경우 희소성 문제(the Small Sample Size problem)가 발생한다. 최근 이 문제를 해결하기 위하여 LDA, PCA+LDA, Direct-LDA 등을 비롯한 다양한 LDA-확장 법이 제안되었다. 본 논문에서는 LDA-확장 법으로 차원을 축소하기 전에 학습 패턴을 사전 클러스터링하여 서브 클래스 수를 증가시키는 방법으로 LDA-확장에 기반을 둔 식별기의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. LDA (또는 Direct-LDA)에서 축소된 특징공간의 차원은 학습패턴의 클래스 수로 제한되기 때문에 LDA의 식별 성능을 향상시킬 수 있도록 학습패턴을 사전에 클러스터링하여 서브 클래스의 수를 증가시키는 방법이다. 즉, 학습패턴의 특성공간(the eigen space)은 레인지 공간(the range space)과 널 공간(the null space)으로 구성되며, 레인지 공간의 차원은 클래스 수의 증가에 따라 증가한다. 따라서 변환 행렬을 구성할 때 클래스의 수를 늘려 널 공간을 최소화하게 되면 이 공간에 기인한 정보의 손실을 최소화 할 수 있다. 제안 방법을 X-OR 형태의 인공데이터와 AT&T와 Yale 벤취마크 얼굴영상 데이터베이스를 대상으로 실험한 결과 본 방법의 효용성을 확인하였다.
웨이블릿 변환 영역에서 계수 축소 방법의 잡음제거는 알고리즘의 단순함과 잡음제거 효과의 우수함으로 많이 사용되는 방법이다. 계수 축소 방법 중 VisuShrink는 데이터의 수와 잡음편차에 비례하는 universal 경계값을 사용하여 잡음을 제거하는 방법이다. 일반적으로 잡음편차가 알려져 있지 않으므로 universal 경계값 결정을 위해 잡음편차 추정이 필요하다. 그러나 잡음편차 추정 방법은 고주파 대역에서는 알려져 있으나 저주파 대역에 대해서는 알려져 있지 않으므로 기존의 VisuShrink 방법은 저주파 대역의 잡음을 제거할 수 없다. 본 논문에서는 단조변환에 의한 각 대역의 잡음편차를 추정하고, 추정된 편차에 가중값을 곱한 가중편차를 universal 경계값에 적용하여 최저주파 대역을 제외한 모든 대역의 잡음을 Soft-Threshold 기법으로 제거하였다. 그리고 잡음제거 특성을 비교하기 위해 기존의 VisuShrink방법 및 SureShrink방법과의 잡음제거 특성을 비교하였다. 비교 결과 본 논문에서 제시된 잡음제거 방법은 가우시안 잡음과 고압축 양자화 잡음에서 좋은 잡음 제거효과를 보였다.
Recently, several implantable hearing aids such as cochlear implant, middle ear implant, etc., which have a module receiving power and signal from outside the body, are frequently used to treat the hearing impaired patients. Most of implantable hearing aids are adopted permanent magnet pairs to couple between internal and external devices for the enhancement of power transmission. Generally, the internal device which containing the magnet in the center of receiving coil is implanted under the skin of human temporal bone. In case of MRI scanning of a patient with the implantable hearing aid, however, homogeneous magnetic fields of the MRI might be interfered by the implanted magnet. For the above reasons, the MR image is degraded by large area of artifact, so that diagnostics are almost impossible in deteriorated region. In this paper, we proposed an external coil system that can reduce the artifact of MR image due to the internal coupling magnet. By finite element analysis estimating area of MR artifact according to varying current and shape of the external coil, optimal coil parameters were extracted. Finally, the effectiveness of the proposed external coil system was verified by confirming the artifact at real MRI scan.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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