본 논문은 영상에 포함된 얼굴을 보다 빠르고 강건하게 검출하기 위해서 이질적 템플릿 매칭의 결과들을 융합하여 얼굴을 검출하는 방법을 제안한다. 먼저 광범위한 조명 환경과 인종을 포괄하는 피부색 모델을 이용해 피부 영역을 검출한다. 그리고 영역 라벨링과 필터링으로 매칭에 필요한 검색 범위를 줄인 후, 피부색과 에지를 이용한 템플릿 매칭을 검출된 영역에 적용한다. 이들 매칭 결과가 융합되어 두 매칭 결과를 동시에 최적으로 만족하는 얼굴이 검출된다. 실험 결과는 제안된 방법이 단일 템플릿을 적용할 때보다 얼굴색과 유사한 배경에서 얼굴을 강건하게 검출하며, 얼굴 후보 영역으로 검색 범위를 줄여 검출 시간을 줄였음을 보여준다. 또한 전역 누산기를 사용하여 템플릿 매칭의 과도한 공간 요구의 문제점을 해결할 수 있었다.
본 논문은 사람 검출 알고리즘을 고해상도 CCTV 카메라에 적용할 수 있도록 빠른 사람 검출 알고리즘을 제안한다. HOG 디텍터를 이용한 사람 검출 알고리즘은 영상처리 분야의 최신 기술로 높은 성능을 보인다. 그러나 HOG 특징 추출과정에서 연산 속도가 느려 실시간 고해상도 영상에 적용하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 2단계 검출 방법을 제안한다. 먼저 전처리 과정으로 배경 차감법(Background subtraction)을 이용하여 사람 후보 영역을 찾는다. 이후 사람 후보영역에서만 HOG 디텍터를 이용하여 사람/비사람 구분을 수행한다. 이러한 두 단계의 실험 결과 약 2.5배의 검출 속도 향상을 보였으며, 성능 저하는 거의 없음을 확인할 수 있었다.
본 연구는 체내 이식형 Pacemaker를 연구하면서 심장 질환을 Therapy 해 주는 방법에 대해 저전력 및 성능향상에 중점을 두고 연구 및 실험을 하였다. 우선적으로 심장의 심박동을 연산량이 적은 Peak_detection에서 체크하여 전력소모를 줄이고 나오는 각 심실 및 심방의 Interval을 Disease_episode 에서 받는다. 여기서 5가지 심실 및 심방에 관한 질환들 (VF : Ventricular Fibrillation, VT : Ventricular Tachycardia, FVT : Fast Ventricular Tachycardia, FAT_AF : Fast Atrial Tachycardia/Atrial Fibrillation, AT_AF : Atrial Tachycardia AT_AF : Atrial Fibrillation)을 판별한 후 각 병증에 맞는 Therapy 값을 출력하게 하였다. 그 외에 남아있는 병증에 대해서도 Therapy가 저전력 및 성능향상 되도록 설계하였다. 기존에 적용되어 있는 Detection 기법에서는 각각의 병증에 대해서 각 Detection이 있어 VF와 VT 사이에 있는 FVT와 같은 병증을 치료할 때 FVT 같은 경우에는 VF와 VT사이에 있는 질병이기 때문에 FVT_VF 및 FVT_VT와 같이 각각의 Detection을 두어 전력 소모가 있었다. 심장에서는 여러 질병이 한번에 나을 수 없다는 것에 착안하여 (심박동 Interval에 의해 질병이 판단되므로) 다른 병증이지만 같은 진단 기준을 쓰는 Detection을 통합함으로써 하나의 모듈로 구성하여 Gate수를 줄이고 저전력을 구현하였다. 또한 병증을 판별하는 진단 기준 모듈 중 Onset_Criterion 재설계하여 좀더 성능 향상에 중점을 두었다.
일반적 모델 기반의 분산 교착상태 문제를 해결하기 위한 대부분의 알고리즘들은 diffusing computation이라는 기법을 이용하였는데 이 기법의 주된 특징은 PROBE를 전파하고 그에 따른 응답 메시지에 교착상태 발견에 필요한 정보를 전달하는 것이다. 신속한 교착상태의 발견은 매우 중요하기 때문에 본 연구에서는 응답 메시지 대신 PROBE 상에 교착상태 발견을 위한 정보를 전달하게 한다. 이는 응답 메시지의 역전송 과정을 불필요하게 하기 때문에 기존 알고리즘에 비해 시간을 거의 두 배로 단축시키는 결과를 가져온다. 또한, 기존 알고리즘은 단지 알고리즘이 한번만 실행되는 경우를 고려하였으나 본 연구에서 제시한 알고리즘은 동시 수행하는 경우를 효율적으로 처리하여, 교착상태를 발견하는 시간을 더욱 단축시킬 수 있다. 제안된 알고리즘의 성능은 시뮬레이션을 통하여 타 알고리즘들과 비교하였다.
인터넷의 급속한 발달과 더불어 네트워크 환경에서의 침입은 빠르게 증가하고 있으며, 그 피해 또한 급격히 증가하고 있다. 최근의 인터넷 공격은 특정 호스트나 네트워크에 대한 피해를 초래할 뿐만 아니라, 네트워크 전반의 성능저하를 유발한다. 기존의 침입 탐지 시스템은 각 지역망 및 특정한 대상 시스템을 보호하기 위한 솔루션들로, 기간망 수준의 실시간 공격 탐지에 적용하기 힘든 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 네트워크 수준의 실시간 공격탐지를 위하여 각 포트별 트래픽을 대상으로 지수평활법을 적용하는 광대역 네트워크 침입 탐지 기법 제안하였다. 8일간의 기간망의 트래픽 데이터를 대상으로 한 실험에서, 제안한 기법은 공격으로 추정되는 급격한 트래픽의 증가를 적절히 탐지함을 보여주었다.
최근 얼굴 인식 기술과 하드웨어의 빠른 발전으로 인해 실시간 얼굴 검출이 가능한 다양한 어플리케이션이 제시되고 있다. 특히 네트워크의 발달과 영상 장비의 저 비용화로 IP 기반의 네트워크 감시 카메라와 얼굴 검출 기술을 이용한 스마트 감시 카메라의 요구와 저장된 감시카메라의 영상에서 얼굴 검출을 할 수 있는 스마트 감시 시스템의 요구가 증대되고 있다. 그러나 대부분의 감시 시스템은 네트워크 대역폭과 저장 용량을 감소시키기 위하여 영상을 압축하고 있다. 압축된 영상을 전부 디코딩 하고 모든 프레임에서 얼굴 검출을 하는 것은 시스템 성능 요구사항을 증대시키므로 압축된 영상을 이용한 빠른 얼굴 검출기법이 요구되고 있다. 본 논문은 기존의 Haar like features와 adaboost 학습기 등의 고속화된 얼굴 검출 알고리즘과 모션정보를 이용한 프레임 저감기법을 이용하여 압축된 프레임에서 고속으로 얼굴검출을 하는 방법을 제시하고 방송 응용분야에 대해 논의 하고자 한다.
In a secondary cooling system of a sodium-cooled fast reactor (SFR), rapid detection of hydrogen due to sodium-water reaction (SWR) caused by water leakage from a heat exchanger tube of a steam generator (SG) is important in terms of safety and property protection of the SFR. For hydrogen detection, the hydrogen detectors using atomic transmission phenomenon of hydrogen within Ni-membrane were used in Japanese proto-type SFR "Monju". However, during the plant operation, detection signals of water leakage were observed even in the situation without SWR concerning temperature up and down in the cooling system. For this reason, the study of a new hydrogen detector has been carried out to improve stability, accuracy and reliability. In this research, the authors focus on the difference in composition of hydrogen and the difference between the background hydrogen under normal plant operation and the one generated by SWR and theoretically estimate the hydrogen behavior in liquid sodium by using ultra-accelerated quantum chemical molecular dynamics (UA-QCMD). Based on the estimation, dissolved H or NaH, rather than molecular hydrogen (H2), is the predominant form of the background hydrogen in liquid sodium in terms of energetical stability. On the other hand, it was found that hydrogen molecules produced by the sodium-water reaction can exist stably as a form of a fine bubble concerning some confinement mechanism such as a NaH layer on their surface. At the same time, we observed experimentally that the fine H2 bubbles exist stably in the liquid sodium, longer than previously expected. This paper describes the comparison between the theoretical estimation and experimental results based on hydrogen form in sodium in the development of the new hydrogen detector in Japan.
In this paper, we propose a fast interest point detection method using SURF algorithm. Since the SURF algorithm needs a great computations to detect the interest points and obtain the corresponding descriptors, it is not suitable for real-time based applications. In order to overcome this problem, the interest point detection step is parallelized by OpenMP and SIMD based on analysis of the scale space representation process and localization one in the step. The simulation results demonstrate that processing speed is enhanced about 55% by applying the proposed method.
Abnormal situation caused by aggressive behavior of pigs adversely affects the growth of pigs, and comes with an economic loss in intensive pigsties. Therefore, IT-based video surveillance system is needed to monitor the abnormal situations in pigsty continuously in order to minimize the economic demage. Recently, some advances have been made in pig monitoring; however, detecting each pig is still challenging problem. In this paper, we propose a new color image-based monitoring system for the detection of the individual pig using a fast region-based convolution neural network with consideration of detecting touching pigs in a crowed pigsty. The experimental results with the color images obtained from a pig farm located in Sejong city illustrate the efficiency of the proposed method.
본 논문에서는 방대한 양의 방송 데이타를 처리하기 위하여 MPEG(Motion Picture Expert Group) 스트림 비디오에서 빠르고 효과적으로 비디오를 분할하는 기법을 제안한다. 이를 위해, MPEG 압축 도메인에서 최소 디코딩을 수행하여 I-프레임의 DC 이미지를 추출함으로써 통해 실행 시간을 단축하고, 밝기 정보와 색상 정보를 함께 고려한 변형된 히스토그램 비교법을 도입하여 장면전환을 빠르고 정확하게 검출하였다. 그리고 추출된 장면전환에 대해 앵커 프레임과 비앵커 프레임을 구별하기 위해 신경망 기법을 도입하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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