우루과이는 지금 새로운 시대의 문을 열고 있다. 11월 29일 실시된 우루과이 대통령 선거 결선투표에서 집권 중도좌파연합 확대전선(FA) 소속 호세무히카(74) 후보가 승리한 것. 무히카 후보의 승리가 확정될 경우 FA는 지난 2004년 대선에서 타바레 바스케스 현 대통령 승리로 우루과이 사상 첫 중도좌파 정권을 탄생시킨 데 이어 연속 집권에 성공하게 된다. 아직은 중남미의 먼 나라로만 느껴지는 우루과이. 그러나 한국과 닮은 점이 많은 우루과이는 성장을 위한 발걸음을 차근히 내딛고 있다.
최근 깊이 영상 기반 렌더링 방법을 이용하여 제작된 3차원 컨텐츠가 우리의 눈을 즐겁게 해주고 있다. 이러한 깊이 영상 기반 렌더링에서는 필연적으로 색상 카메라와 깊이 카메라 간의 시점 차이가 발생한다. 따라서 두 시점을 일치시키는 전처리 과정으로서 카메라 파라미터가 중요한 역할을 수행한다. 카메라 파라미터를 획득하는 과정으로 카메라 캘리브레이션이 수행된다. 널리 사용되는 기존의 카메라 캘리브레이션 방법은 평면의 체스보드 패턴을 여러 자세로 촬영한 다음 패턴 특징점을 손으로 직접 선택해야하는 불편함이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 원형 샘플 화소 검사와 호모그래피 예측을 이용한 반자동 카메라 캘리브레이션을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 FAST 코너 검출 알고리즘을 이용하여 패턴 특징점의 후보를 영상으로부터 추출한다. 다음으로 원형 샘플 화소를 검사하여 후보군의 크기를 줄인다. 그리고 호모그래피 예측을 통해 손실된 패턴 특징점을 보완하는 완전한 패턴 특징점군을 획득한다. 마지막으로 화소 정확성 향상을 통해 실수 단위의 정확성을 가지는 패턴 특징점의 위치를 획득한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법과 비교하여 카메라 파라미터의 정확성은 유지하고 수작업의 불편함을 해소할 수 있음을 확인했다.
실세계의 문제인 전기자동차용 유도전동기의 효율 최대 설계 문제의 경우 실질적으로 효율의 크기가 거의 같은 여러개의 설계점이 존재한다. 그러나, 이러한 설계점들이 역률, 온도상승 등과 같은 다른 특성비 재료비, 제작의 용이성 등의 제작적인 면에서는 차이가 날수 잇다. 그러므로, 최적화 루틴은 설계자에게 여러 개의 최적해 후보들을 제시하고 설계자는 그 중에서 전동기의 기타 특성과 설계자의 직과등을 사용하여 최적점을 선정하는 것이 선정하는 것이 바람직하다. 본 논문에서 이러한 최적화 문제에 적용하기 위하여 새로운 Niching 유전 알고리즘과 최적해 후보들 중에서 최적점을 선정하기 위한 평가합수 기법을 제시한다.
본 논문에서는 영상의 코너점을 추출하기 위한 방법을 제안한다. 먼저 윤곽선을 따라 경계화소의 방향각을 lookup table의 참조에 의해 구하고, 기준치 이상의 화소를 후보점으로 선정한 뒤, 면적편차를 이용하여 코너점을 추출한다. 본 방법은 실시간 처리를 위해 처리시간을 줄이는 동시에 디지털 영상을 표현하는데 있어 라운드 오프 오차에 의해 발생되는 한 화소차를 극복하는 장점을 가진다. 제안된 방법의 검증을 위해 각종 실험 패턴을 이용하여 기존의 방법과 비교분석을 하였다.
심전도에서 QRS complex와 R-wave의 검출은 부정맥 진단, 심전도의 특성점 검출 기준, heart rate variability(HRV) 측정에 있어서 중요하나, 시시각각 변화하는 생리적 변화와 여러 가지 노이즈로 인해 검출이 쉽지 않다 제안된 알고리듬에서는 wavelet filter banks를 이용하여 대칭적 enhanced 신호와 noise 와 같은 very high frequency 성분이 제거된 ECG에 근사화 된 approximated 신호를 얻는다. Enhanced 신호로부터 QRS complex의 위치를 검출하고, 검출된 위치의 주변에서 대칭적 wavelet의 특성이 반영된 dominant한 peak의 위치정보, 즉 R wave의 후보점을 얻는다. 이 위치 정보를 이용하여 enhanced 신호에서 각 peak에서의 크기, approxi-mated 신호에서 각 peak 주변에서의 기울기 변화, 기울기 부호 등을 고려하여 R-wave의 위치를 원래의 ECG 신호에서 얻는다. MIT/BIH database에 적용한 결과 99.6%의 QRS complex검출률과 92.9%의 R-wave 검출률을 보였다.
본 논문을 자연여상에서 문자열의 위치를 찾아내는데 모폴로지 연산인 WTH(white top-hats)과 BTH(black top-hars)을 사용하였다. 기존의 자연영상에서의 문자열추출은 칼라양자화방법 경우 각 칼라공간에서 문자열 추출과정을 반복 적용하거나 모델기반방법의 경우 문자열의 획의 크기나 특징에 따라서 하나의 영상을 여러 개로 분리 적용하여 추가적인 계산비용을 필요로 한다는 점을 개선하고 공간적 변화도를 이용하여 영상을 직접 처리하는 경우 최소 문자열 후보영역을 찾기 위한 프로세스를 다시 적용해야 한다는 점을 개선하였다. 자연영상에 문자열의 위치를 대략적으로 찾아내기 위해 WTH+BTH을 적용하여 그 결과로 문자열의 대략적 위치와 최소문자열후보영역을 동시에 얻을 수 있다. 문자열이 가지는 특성을 적용하여 문자열-비문자열 분류과정을 적용하고 후처리를 통해 완전한 문자열의 위치를 보여준다.
본 논문에서는 높은 기동성을 목적으로, 적절한 양력과 추진력이 발생하도록 스트로크 평면의 경사각을 고려하여 경로최적화를 수행한다. 기동성비행은 추진력을 최대화하는 비행, 양력을 최대화하는 비행, 양력과 추진력을 동시에 최대화하는 비행 세 가지로 정의하고 날갯짓운동은 단순한 사인함수로 이루어진 플런징과 피칭운동으로 정의하였다. 경로최적화 과정에서 직교배열표를 이용하여 후보점을 생성하고, 그 후보점에서 2 차원 비정상 유동해석을 하였다. 유동해석 결과를 바탕으로 크리깅방법을 이용하여 근사모델을 생성하였다. 그리고 설계정식화를 정의하고 유전알고리즘을 이용하여 최적화를 수행하였다. 세 가지 목적의 날갯짓 경로의 최적화를 통해 기동성비행을 위한 날갯짓 경로를 제시하였다. 또한 날갯짓 운동으로 인해 생성되는 와류를 분석함으로써 양력과 추진력의 발생원리를 확인하였다.
본 논문에서는 복잡한 배경으로부터 자연스런 상태로 촬영된 얼굴들을 검출하는 알고리듬에 대해 기술한다. 이 방법은 얼굴영역이 적당한 크기의 블록내에서는 비교적 비슷한 밝기는 지닌다는 점에 착안하였다. 이 사실을 근거로, 먼저 영상을 계층적으로 블록화하고, 블록들의 밝기가 서로 비슷한 영역을 신속히 얼굴후보로 선택하여, 후보영역내에서 구체적인 얼굴특징을 찾는 단계적 처리방법을 도입하였다. 후보영역내의 구체적인 특징추출을 위해서 어둡고 좁은 영역을 강조하는 국소 휘도치 변환법을 사용하였으며 최종 판단을 위해서는 얼굴의 각 기관이 갖는 삼각형의 배치구조를 제약으로 사용하였다. 매우 간단한 방법으로 얼굴영역을 처리하였기 때문에 특징점들을 추출할 때 생기는 파라메터 설정문제를 피할수 있고 그 결과 파라메터값에 크게 의존하지 않는 안정된 시스템 구현이 가능하다.
본 논문에서는 시각 신경계에 있어서 형태 정보 처리에 대한 생리학 및 심리학에 서의 연구 결과들을 부분적으로 응용하여 지도상으로부터 기호 정보를 추출하는 신경 회로망을 제안하였다. 제안된 신경 회로망은 계측적 구조의 다층 신경회로망으로 구성 되었으며, 각 계층간의 신경세포들의 시냅스 결합은 수용영역을 근사시킨 공간필터들 로 구현하였다. 제안 신경회로망에 의한 지도기호의 인식은 입력 화상에 대해 먼저 색 분류를 수행한 후 형태 정보를 처리하는데, 형태 정보의 처리는 하위 계층(계층 2,3)에서 직선, 및 끝점 등의 부분 특징 정보를 이용하여 해당 기호의 후보점을 찾아 낸 후, 그 후보점에 대해 상위 계층(계승 4)에서 전체 특징 정보를 이용하여 수행하 였다.
지능형 차량 시스템에 있어서 교통 표지판 검출/인식은 매우 중요한 요소들 중의 하나이다. 따라서 주행 중인 차량에서 카메라로부터 취득한 영상을 이용하여 교통 표지판을 인식하는 여러 가지 영상인식 알고리즘들이 개발되고 있다. 하지만 이러한 알고리즘은 표지판의 색상 값이 날씨와 시간에 따른 조도와 컬러의 변화에 따라 성능이 크게 변한다는 점에서 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 논문은 환경 변화에 강인한 교통 표지판 검출 및 인식 알고리즘을 제안한다. 구체적으로, 표지판 검출을 위하여 제안하는 알고리즘에서는 색상과 형태 정보를 이용하여 교통 표지판 후보군을 찾는다. 여러 색상 임계값에 대하여 영상 피라미드 형태를 만들고, 모든 피라미드 영상들에 대해서 인식 알고리즘을 수행함으로써 실외 빛에 변화에 강인하게 한다. 교통 표지판 후보군을 찾은 후, 후보군들을 Linear SVM을 통해 학습함으로써 교통 표지판인지 아닌지 분류해낸다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 정확하게 교통 표지판을 인식하고, 동시에 실외 빛의 변화에 상관없이 강인하게 표지판을 인식함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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