본 논문에서는 옥외 비디오 영상에서 영역 확장법을 이용한 연기 영역검출 방법을 제시한다. 제안된 방법은 차영상에 의한 초기 변화영역 검출 단계, 경계선 검출 및 확장 단계, 특징 검출 및 연기분류의 3단계로 구성된다. 초기 변화영역 검출 단계에서는 배경영상으로 차영상을 계산하고, 초기 임계치를 이용하여 이진영상을 구하고, 잡음 제거를 위하여 모폴로지 연산을 수행한다. 경계선 검출 및 확장 단계는 레이블링 알고리즘에 의해 이진영상에서 변화영역을 검출하고, 각 변화영역의 경계선을 검출한 다음, 차영상과 경계선을 이용하여 확장된 경계선을 계산한다. 특징 검출 및 연기분류 단계에서는 확장된 경계선에 모멘트를 이용하여 타원을 추정하고 타원의 시간에 따른 특징정보를 이용하여 연기 영역을 분류한다.
본 논문은 윤곽선으로 표현된 목적물 형상의 특징추출, 특징점 다각형 형상 표현, 유사도 측정 등에 관하여 연구하였다. 특징값은 윤곽선에 근사한 곡선을 만들어 주는 제어점들로 하였다. 유사도 측정실험으로 본 연구의 방법이 간편하게 형상 식별 처리 를 할 수 있음을 보였다.
목표물 인식(Target Recognition)에 사용되는 대표적인 특징 정보에는 밝기 (Intensity) 정보와 윤곽선(Boundary) 등의 모양(Shape) 정보가 있다. 그러나, 일반적으로 영상에서 바로 추출한 밝기 정보나 윤곽선 정보는 환경 변화에 의한 많은 오차 요인들을 포함하고 있기 때문에, 이들 특징 정보를 개별적으로 인식에 사용하는 것은 높은 인식 성능을 기대하기 어렵다. 따라서, 밝기 정보와 모양 정보를 인식에 함께 사용하는 기법이 요구된다. 본 논문에서는 밝기 정보와 윤곽선 기반의 모양 정보를 합성하여 동시에 인식에 사용하는 3단계 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서 밝기 정보 추출에 는 PCA (Principal Component Analysis)기법을 사용하고 , 윤곽선 정보 추출에는 PDM(Point Distribution Model) 에 기반한 영역 분할(Segmentation) 기법과 Algebraic Curve Fitting기법을 사용하였다 추출된 밝기 정보와 윤곽선 정보는 FLD(Fisher Linear Discriminant) 기법을 통해 결합(integration)되어 인식에 사용 된다. 제안한 기법을 적외선 자동차 영상을 인식하는 실험에 적용한 결과, 기존기법에 비해 인식 성능이 개선됨을 확인할 수 있었다.
경계선 추출(edge detection)은 영상처리 및 인식 분야의 여러 응용분야에서 쓰이는 중요한 전처리과정 중 하나이다. 경계선이란 두 영역 사이의 경계에 위치한 점들[12]을 말하며, 경계선 추출은 영상 속에 위치한 이런 경계점들을 찾는 작업을 말한다. 경계선 추출 방법에 대해서는 많은 연구가 진행되어 왔지만 사물의 실제 경계선을 정확히 추출해내는 것은 여전히 어려운 문제로 남아있다. 이에 본 논문에서는 인간의 시각 정보처리 방법을 기존 문헌을 통해 분석하고 이를 기반으로 한 경계선 추출 모형을 제안한다. 제안된 모형은 기존의 수학적인 시각 모형에서 불가피하게 제외되는 시각 특징 및 인간의 시각기관의 특징을 포함할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 다각 근사화 방법과 래스터 기반 연산 알고리즘을 이용하여 평면 지도상에 나타난 등고선을 3차원 가시화(Visualization)하여 보여준다. 다각 근사화 방법은 입력한 등고선에 대한 특징을 반영할 수 있는 최소한의 선형구분 오차 임계값을 이용하여 등고선에 근사화 시킨 것으로 저장 데이터의 양을 축소할 수 있다. 래스터 기반 알고리즘은 이웃한 두 개의 등고선 내부점의 높이 값을 그 점에서 두 등고선까지의 최단거리 및 등고선의 높이값을 변수로 하는 선형보간식으로 정의하고, 거리변환 연산을 도입하여 계산하는 알고리즘으로 구현이 용이하며, 간단한 계산만을 수행하기 때문에 처리 방법이 간단하다는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 래스터 방법만을 이용한 복원보다 자료의 양이 감소함을 보였고, 전체 처리과정의 간단함과, 3차원 가시화된 등고선을 그래프 좌표상의 X, Y, Z축으로 원하는 각도만큼씩 회전시키며 관찰 할 수 있도록 하였다. 본 연구를 통해 지형의 특징을 원형 등고선과 유사하게 유지하면서, 데이터 양을 축소하고 계산식을 간략화된 효과적인 지형정보 시각화를 보여주었다.
얼굴 인식은 이미지에 대한 많은 변화(표정, 조명, 얼굴의 방향)로 인해 높은 인식률을 얻기 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해, 여러 가지의 얼굴 인식에 관한 방법이 연구되었다. 본 논문은 윤곽선이 검출된 흑백 이미지에서 명암 정보를 이용하여 특징을 추출한 얼굴 인식 시스템을 구현한다. 얼굴 방향에 대해 제약조건을 지닌 정면의 얼굴 이미지에서 소벨 마스크(Sobel Mask)를 이용하여 추출한 윤곽선 이미지를 일정한 크기의 영역들을 구성하여 특징벡터를 생성한다. 생성된 특징벡터를 이용하여 빠른 속도로 얼굴의 특징을 추출하여 개인 정보를 생성할 수 있다. 개인 정보를 가지고 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 일대일 대응에서 인증을 실험한다. 이 시스템은 기하학적 특성 추출 방법보다 계산량이 적고, 높은 인식률을 보여준다.
영상 검색의 수행 방법으로 사람의 시각 시스템의 특성을 기반으로 웨이블릿 변환의 고주파수 에너지와 형태학적 필터링을 이용하여 분할된 객체의 효과적인 특징 추출을 통한 계층적인 검색 시스템을 제안한다. 영상 고유의 특징을 얻기 위해 객체의 형태 정보와 질감(texture) 방향성 및 칼라 정보를 이용한다. 본 논문에서는 객체의 형태 정보의 추출을 위하여 사용자의 질의(query)영상에서 객체의 윤곽선의 편각차분 변동율에 의한 형태 특징 벡터를 추출하고 GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix)의 Contrast를 질감 특징으로 추출한다. 이들 두 특징을 이용하여 1차 분류 과정을 거치고 2차 검사에서는 보다 정확한 검색을 수행하기 위하여 1차로 분류된 후보영상들에 대하여 세부 정보인 칼라 정보를 기반으로 유사도를 측정함으로써 유사한 칼라와 형태를 가지는 영상뿐만 아니라 칼라가 다른 유사한 영상에도 효율적인 검색 성능을 보였다.
우리나라 배전계통의 운용은 15개 지사와 수많은 지점에 의하여 관리되고 있으며 각 지역은 산악과 평지가 어우러져 복잡하고 다양한 지리적인 형상을 가지고 있다. 우리나라 고압 배전선로 구성의 특징은 도심지나 주요 시설을 제외하고는 거의 대부분이 방사상으로 되어 있다. 본 연구에서는 우리나라 배전선로의 현황 및 지리적 특징에 따른 선로 구성 방안과 해외사례를 검토한다.
본 논문에서는 전력선 환경이 CSMA/CA MAC 프로토콜의 성능에 미치는 영향을 분석한다. 이를 위해 전력선 환경의 특징이 분석되고, 이를 반영할 수 있는 테스트 베드를 구축한다. 테스트 베드를 통해 전력선 환경의 특성을 나타내는 패킷에러율을 구하고, 이를 이용해 CSMA/CA MAC 프로토콜의 성능을 분석한다. CSMA/CA MAC 프로토콜의 성능 분석을 위해 본 논문에서는, 시스템 모델을 제안하고, 시스템 모델로부터 성능 평가 요소인 패킷전송률과 패킷지연시간을 구한다. 마지막으로 수학적 결과를 통해 CSMA/CA MAC 프로토콜의 성능에 전력선 환경이 미치는 특징을 알아보고, 이를 개선할 수 있는 방법들이 논의된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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