본 논문에서는 감시 카메라를 통해 입력된 영상 정보로 연기와 화염을 실시간 검출하는 알고리즘을 제안한다. 산불은 막대한 인명, 재산피해를 불러오기 때문에 조기 감지에 따른 초기 진화가 매우 중요하다. 제안하는 산불 감시 알고리즘은 화염 감지와 연기 감지로 나뉘는데, 화염 감지는 단일 프레임에서 YCbCr 컬러 모델에서의 조건 검사를 통하여 화염을 검출한다. 연기 감지를 위해서는 먼저 현재 영상과 인접한 프레임들의 평균 영상사이의 차를 가중치로 이용하여 배경 범위를 설정하고, 이 범위를 벗어나면서 회색조를 갖는 픽셀만을 연기영역으로 검출한다. 제안하는 화염 감지 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 일조량에 따른 조도의 변화에 강건하고, 연기 검출 알고리즘은 단위 시간동안의 변화량을 고려하여 회색조의 픽셀만을 연기로 감지하기 때문에 효과적인 조기 산불 탐지가 가능하다. 실험 결과는 제안하는 산불 감시 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 우수한 성능을 나타냄을 보여준다.
본 논문은 H.264 MB Layer 비트율 제어를 위한 적응적인 MAD 예측 방법을 제안한다. 첫째, 공간 인접 MB 들 간의 유사도를 기반으로 공간예측 MAD를 구하고 둘째, 프레임의 픽셀 평균값의 차이로 장면 전환을 검출한다. 셋째, 공간예측 MAD와 시간예측 MAD에 MB의 예측 움직임 벡터를 이용한 가중치를 주어 적응적으로 MAD를 예측한다. 실험 결과를 통해 제안한 MAD 예측 방법이 JM11.0의 방법보다 더욱 우수한 예측 성능을 보임을 살펴본다.
고속 무선통신에 적합한 OFDM 신호를 복조하기 위해서는 빠르고 정확한 심볼의 시작점을 찾는 것이 중요하다. 본 논문에서는 고속 무선 LAN에서 사용되는 Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM)시스템에서 훈련신호를 효율적으로 사용해서 심볼 동기를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 직교성이 뛰어난 PN 코드를 훈련신호로 사용하여 OFDM 심볼의 대략적 프레임 동기는 훈련 신호의 실수 부분을 최소오차 방식을 적용하고 정밀한 심볼동기는 주기가 짧은 PN 코드를 결합시켜 하나의 심볼을 만든 후 상관관계를 적용하여 검출하였다. 그 결과 제안된 알고리즘이 계산량을 현저하게 줄이면서 심볼 동기는 정확하게 검출함을 확인하였다.
본 논문에서는 비디오 영상에서 장면 전환을 검출하는 알고리듬을 제안한다. 장면 전환 검출은 비디오 프레임 사이의 유사도를 측정하여 이루어 진다. 유사도는 비디오 영상의 특성을 나타내는 지표를 추출하고 이를 비교함으로써 얻어진다. 비디오 영상의 특성 지표는 비디오 영상 전체에서 추출하는 것이 일반적이나 제안하는 알고리듬에서는 비디오 영상에서 강한 에지 부분을 포함하는 여러개의 블록에서만 추출된다. 이렇게 함으로써 배경보다 더 중요한 정보를 가진 에지 주변의 칼라 변화에 집중하는 효과를 얻게된다. 실험 결과는 강한 에지 블록에서 얻은 지표가 점진적 장면 전환(dissolve, wipe) 검출에 효과적임을 보여준다. 제안하는 알고리듬은 또한 Cut탐지에도 비교적 좋은 성능을 보인다. 그리고 Fade-in/out을 간단하면서 효과적으로 탐지할 수 있는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 디지털 오디오 데이터에 부가 정보를 삽입하는 기술로써 계층적 워터마크를 사용하여 시간 변형을 감지할 수 있고, 필요에 따라 검출 복잡도를 조절할 수 있는 기법을 제안한다. 1계층 워터마크는 오디오 데이터의 시간축 변형을 감지할 수 있도록 오디오 데이터의 반향을 이용하고, 2계층 워터마크는 1계층 워터마크된 오디오 데이터를 기준으로 대역 확산 기법을 이용하여 저작권 정보 등의 요구량이 많은 부가 정보를 삽입한다. 이 때, 2계층 워터마크는 프레임의 동기 확보를 위한 동기 수열, 부가 정보 삽입을 위한 데이터 수열, 두 개를 이용한다. 검출기에서는 시스템의 요구 사항에 따라 1계층, 2계층 전단계, 2계층 본 단계 등의 계층적 순서로 검출할 수 있으며, 각 계층은 데이터에 가해진 변형 정도를 추정하여 다음 계층의 검출단에 정보를 제공한다. 여러 가지 실험 결과를 통하여 제안한 방식이 다양한 신호 처리에 강인함을 보였다.
본 논문에서는 ATSC 3.0 규격에서 정의되는 부트스트랩 신호의 검출 방식에 대해서 소개한다. 부트스트랩 신호는 ATSC 3.0 방송 신호의 프레임에 앞서서 전송되는 신호로서 해당 방송 신호의 존재 및 이후 프리앰블에 대한 정보를 시그널링하는 역할을 하므로 ATSC 3.0 방송 신호의 복조 이전에 부트스트랩을 먼저 검출해야 한다. 본 논문에서는 부트스트랩 신호의 구조를 이용하여 수신기에서 부트스트랩 신호를 검출하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 데이터 수집 보드로부터 호스트 컴퓨터로 시리얼 통신 채널을 통하여 전송된 BLDC(Brushless DC)모터의 입력과 출력 정보를 이용하여 모터의 저항값을 추정함으로써 고장을 검출하는 고장검출 시스템을 제안하였다. 프레임 크기가 고정된 프로토콜을 설계하고, 주기적으로 통신이 이루어지도록 하여 시리얼 통신 채널에서 발생되는 대역폭 제한으로 인한 시간지연문제를 해결하였으며, 저항값을 추정하기 위하여 간략화된 BLDC모터 모델과 순환형 최소자승법 알고리즘을 사용하였다. 제안된 고장 검출 방법은 실험을 통하여 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 스마트 TV 시청시에 녹화하는 골프 동영상에서 오디오기반의 경계영역 검출를 이용하여 썸네일을 고속으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 녹화되는 골프동영상의 인코딩된 오디오 정보로 부터 추출된 MDCT계수를 이용하여 온셋 구간 검출 및 오디오 세그먼테이션을 수행함으로써 골프 동영상을 6개의 오디오 클래스로 자동 분할한다. 분할된 오디오 세그먼트와 상응하는 비디오 프레임을 맵핑하여 골프 동영상의 썸네일을 생성한다. 제안된 오디오기반 경계영역 검출방법의 성능 측정 결과, 97.4%의 Recall과 96.85%의 Precision의 우수한 분류 성능을 나타내었다.
차량이 증가함에 따라서 첨단 교통 시스템(intelligent Transportation System: ITS)은 교통의 효율성, 신뢰성, 안정성 향상에 중점을 두게되었다. 첨단 교통 시스템의 일부분인 운전자 도움 시스템(Advanced Drivers Assistance System)은 운전을 하고 있는 상황에서 도움을 주기 위한 체계이고, 전방의 장애물 검지는 운전자 도움 시스템에서 전방의 상황을 운전자에게 알려주기 위한 중요한 요소이다. 본 논문에서는 HSV 컬러모델을 이용하여 연속된 컬러 영상으로부터 도로상의 차선과 방향 표시자에 구애받지 않고 전방의 차량을 검출하는 방법을 제안한다. HSV 컬러 모텔에서 차량을 검출하기 위해서는 태도(Saturation)와 명도(Value)성분의 관계를 이용하여 차량 영역을 구하고, HSV성분과 위치 특징을 이용하여 이전 프레임의 차량인지 검증한다. 도로 영상에서 차량이 있는 경우 차량의 아래 부분에 그림자 영역이 존재한다는 점을 이용한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차량검출알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도, 차량검지 등의 결과를 보인다.
음성 신호처리분야의 기반을 이루고 잇는 선형예측기법으로 성대폐쇄구간 분석이 가능해질 경우 특히 음성합성가 부호화 시스템의 상당한 성능개선을 기대할 수 있기 때문에 최근 관련 분야에서 높은 신뢰도를 갖는 GCI 검출 알고리즘 개발에 많은 관심을 보이고 있다. 성대폐쇄구간 검출에서 가장 중요한 것은 성대폐쇄시점에 관한 정보이며, 본 논문에서는 이에 대응될 수 있는 정보인 epoch를 음성신호에서 직접 추출할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 프레임 단위별 평균 피치를 참조하여 저역통과된 유성음 신호에서 3구간 영교차점별 평균진폭 변동율에 의해 pseudo-epoch를 검출한다. 대역 통과된 유성음 신호를 이용하여 pseudo-epoch 부근에 존재하는 보다 정밀한 실제 epoch을 최종적으로 결정하였다. 제안된 방법은 단계적으로 epoch가 존재할 수 있는 연역을 좁혀 나아가면서 처리하므로 검출오차를 줄일 수 있었고, 시간영역에서 처리되어 계산량이 적으므로 고속 처리가 가능하였다. 성능평가를 위해 처리결과를 EGG 신호와 비교한 결과 약 2샘플 정도의 오차만을 갖는 우수한 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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