본 논문에서는 MPEG-2 비트열로부터 객체 기반 MPEG-4로의 고속 변환을 위한 정보 추출 알고리즘을 소개한다. 객체 기반 MPEG-4로의 변환을 위한 정보로써 객체 영상과 형상 정보, 매크로블록 움직임 벡터, 헤더정보가 MPEG-2로부터 추출된다. 추출된 정보를 이용하면 객체 기반 MPEG-4로의 고속 변환이 가능하다. 가장 중요한 정보인 객체 영상 추출은 MPEG-2의 움직임 벡터와 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 이루어진다. 사용자의 인지정보를 이용하여 프레임 내에서 객체를 추출하고, 추출된 객체로 연속된 프레임에서 객체를 추적하게 된다. 수행 중 객체의 빠른 움직임으로 만족스럽지 못한 결과를 내더라도, 사용자가 개입하여 다시 좋은 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 객체 추적 과정은 크게 두 단계로 객체 추출 단계와 객체 추적 단계로 나누어져 있다. 객체 추출 단계는 블록분류와 워터쉐드 알고리즘으로 자동 분할된 영상에서 사용자가 직접 객체를 추출하는 단계이다. 사용자가 개입하는 단계이기 때문에, 번거로울 수 있으나 손쉽게 추출할 수 있도록 구현하였다. 객체 추적 단계는 연속된 프레임 에서 객체를 추적하는 단계로 MPEG-2 움직임 벡터와 객체 모양 정보를 이용하여 고속으로 구해지고 워터쉐드 알고리즘으로 윤곽선 보정작업을 하였다. 실험 결과 MPEG-2 비트스트림으로부터 객체 기반 MPEG-4로의 고속변환이 가능함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 MPEG-1,2로부터 객체 기반 MPEG-4로의 고속 변환을 위한 정보 추출 알고리즘을 소개한다. 객체 기반 MPEG-4로의 변환을 위한 정보로써 객체 영상과 형상 정보, 매크로블록 움직임 벡터, 헤더정보가 MPEG-4로부터 추출된다. 추출된 정보를 이용하면 객체 기반 MPEG-4로의 고속 변환이 가능하다. 가장 중요한 정보인 객체 영상 추출은 MPEG-2의 움직임 벡터와 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 이루어진다. 사용자의 인지정보를 이용하여 프레임 내에서 객체를 추출하고, 추출된 객체로 연속된 프레임에서 객체를 추적하게 된다. 수행 중 객체의 빠른 움직임으로 만족스럽지 못한 결과를 내더라도, 사용자가 개입하여 다시 좋은 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 객체 추적 과정은 크게 두 단계로 객체 추출 단계와 객체 추적 단계로 나누어져 있다. 객체 추출 단계는 블록분류와 워터쉐드 알고리즘으로 자동 분할된 영상에서 사용자가 직접 객체를 추출하는 단계이다. 사용자가 개입하는 단계이기 때문에, 번거로울 수 있으나 손쉽게 추출할 수 있도록 구현하였다 객체 추적 단계는 연속된 프레임에서 객체를 추적하는 단계로, MPEG-1,2 움직임 벡터와 객체 모양 정보를 이용하여 고속으로 구해지고 워터쉐드 알고리즘으로 윤곽선 보정작업을 하였다 실험 결과 MPEG-1,2 비트스트림으로부터 객체 기반 MPEC-4로의 고속 변환이 가능함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 능동윤곽모델에 기반을 둔 스네이크 알고리듬을 움직임 추정과 결합하여 안정적인 객체 추적 기술을 제안하였다. 초기 영상에서 목표 객체의 초기 윤곽을 지정한 후 스네이크 알고리듬을 사용하여 객체의 경계 영역을 찾아내고, 동시에 움직임 추정 기술을 사용하여 객체의 이동 방향과 거리를 예측하여 초기값을 갱신한다. 연속되는 다음 영상에서는 스네이크 알고리듬을 같은 방법을 사용하여 객체 영역을 추정한다. 스네이크 알고리듬은 배경과 객체를 구분하는 역할을 수행하고, 움직임 추정 알고리듬은 객체의 이동 방향과 변위를 찾아낸다. 제안된 기술은 기존의 형태모델에 기반을 둔 추적 기술에 비해 상당히 계산량이 줄기 때문에 실시간 객체 추적이 가능하며 복잡한 배경에서도 추적의 정확도를 유지하는 장점이 있다.
주변 후방산란 통신은 송신 전력효율 문제로 기존 RF통신에서 채널 추정방법인 파일럿(pilot) 신호를 통한 채널 추정기법이 제한된다. 제한된 송신 전력 환경에서 기존 주변 후방산란통신의 연구는 채널 상태로 인한 신호 변동을 고려하지 않은 이상적인 채널로 가정을 하고 연구되어 왔다. 본 논문은 주변 후방산란 통신 시스템에서 정규분포를 따르는 채널 상태인 주변 후방산란 통신 시스템에서 채널 추정 방법으로 블라인드 채널 추정기법 중 하나인 기댓값-최대화 알고리즘을 제안한다. 모의실험은 제안한 시스템 모델에서 기댓값-최대화 알고리즘과 추정값의 최소 분산을 나타내는 Bayesian Cramer-Rao 하한 경계를 이용하여 평균 제곱 오차(Mean Square Error, MSE)값이 하한 경계와 근접해 가는 것을 확인하고, 주변 후방산란 통신 시스템에서 채널 파라미터의 추정이 가능함을 증명한다.
본 연구는 화재진압 및 피난활동을 지원하는 딥러닝 기반의 알고리즘 개발에 관한 기초 연구로 선박 화재 시 연기감지기가 작동하기 전에 검출된 연기 데이터를 분석 및 활용하여 원격지까지 연기가 확산 되기 전에 연기 확산거리를 예측하는 것이 목적이다. 다음과 같은 절차에 따라 제안 알고리즘을 검토하였다. 첫 번째 단계로, 딥러닝 기반 객체 검출 알고리즘인 YOLO(You Only Look Once)모델에 화재시뮬레이션을 통하여 얻은 연기 영상을 적용하여 학습을 진행하였다. 학습된 YOLO모델의 mAP(mean Average Precision)은 98.71%로 측정되었으며, 9 FPS(Frames Per Second)의 처리 속도로 연기를 검출하였다. 두 번째 단계로 YOLO로부터 연기 형상이 추출된 경계 상자의 좌표값을 통해 연기 확산거리를 추정하였으며 이를 시계열 예측 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory)에 적용하여 학습을 진행하였다. 그 결과, 화재시뮬레이션으로부터 얻은 Fast 화재의 연기영상에서 경계 상자의 좌표값으로부터 추정한 화재발생~30초까지의 연기 확산거리 데이터를 LSTM 학습모델에 입력하여 31초~90초까지의 연기 확산거리 데이터를 예측하였다. 그리고 추정한 연기 확산거리와 예측한 연기 확산거리의 평균제곱근 오차는 2.74로 나타났다.
본 논문에서는 뉴스 기사 분할 관점에서, 뉴스 비디오 샷 경계 탐지 알고리즘의 특성을 고려한 다음과 같은 설계 기준을 제시하고, 이를 모두 만족하는 새로운 샷 경계 탐지 알고리즘을 제안하고자 한다. 1) 뉴스 비디오 샷 경계 탐지의 재현율을 높임으로써, 앵커 샷 탐지 단계에서 입력으로 사용될 데이타의 오류를 최소화한다; 2) 급격한 장면 변환과 점증적 장면 변환을 하나의 알고리즘으로 탐지함으로써 한번의 데이타 탐색으로 샷 분할을 수행한다; 3) 분할된 샷들을 정적 샷과 동적 샷으로 분류함으로써 앵커샷 탐지 단계의 탐색 공간을 축소한다. 제안된 뉴스 비디오 샷 경계 탐지 알고리즘은 특이간 분해를 기반으로 점증적 클러스터링 알고리즘과 머서 커널을 결합한 구조로서, 위에서 제시한 기준을 모두 만족하도록 설계되었다. 제안된 방법론은 특이간 분해를 통해 특징 벡터의 차원축소 뿐만 아니라, 뉴스 비디오를 구성하는 연속적인 프레임에서의 잡음과 아주 작은 변화를 제거함으로써 분류 성능을 높일 수 있다. 또한 머서 커널의 도입은 쉽게 분류되지 않는 데이타를 고차원 공간으로 매핑함으로써 구분하기 어려운 샷 경계의 탐지 가능성을 높여준다. 실험을 통하여 제안된 방법론이 매우 높은 재현율을 보이며, 앵커 샷 탐지를 위한 탐색 공간 축소를 효과적으로 수행함을 보인다.
본 논문은 2차원 자유표면파문제에서 시간영역해법을 이용하여 2차원 운동문제에 적용할 수 있는 수치해석을 하였다. 경계조건으로는 엄밀한 물체표면 경계조건과 비선형 자유표면경계 조건을 부과했다. 수치해를 구하는데는 코시이론을 이용하여 제2종 프레드흘름 경계적분방정식을 도출하고 이를 이산화시켜 처리하였다. 수치계산을 위해 전영역을 유한한 영역으로 제한하여야 한다. 제한된 영역에서 방사해의 부과를 위해 전영역을 수치해석영역과 외부영역으로 나누고, 외부영역의 해는 그린 제2정리를 이용하고, 선형자유표면조건을 만족하는 과도그린함수를 사용한다. 위의 그린 제2정리를 이용한 식으로 부터 초기조건, 선형 자유표면조건, 무한원방조건을 이용하여 단순화시킨 다음 포텐셜과 유동함수의 관계식으로 치환하면 비선형해와 정합할 수 있는 정합행렬을 구할 수 있다. 본 논문에서 개발한 정합방법을 이용하여 적용할 문제로서 첫째는 주상체가 상하동요, 수평동요하는 경우 계산이고 두번째로는 수면하에서 타원형실린더가 일정속도로 항진할 때 계산을 수행한 결과를 고차스펙트럴방법과 비교하였다.
Four finite element (FE) models are examined to find the one that best estimates moment-rotation characteristics of top- and seat-angle with double web-angle connections. To efficiently simulate the real behavior of connections, finite element analyses are performed with following considerations: 1) all components of connection (beam, column, angles and bolts) are discretized by eight-node solid elements; 2) shapes of bolt shank, head, and nut are precisely taken into account in modeling; and 3) contact surface algorithm is applied as boundary condition. To improve accuracy in predicting moment-rotation behavior of a connection, bolt pretension is introduced before the corresponding connection moment being surcharged. The experimental results are used to investigate the applicability of FE method and to check the performance of three-parameter power model by making comparison among their moment-rotation behaviors and by assessment of deformation and stress distribution patterns at the final stage of loading. This research exposes two important features: (1) the FE method has tremendous potential for connection modeling for both monotonic and cyclic loading; and (2) the power model is able to predict moment-rotation characteristics of semi-rigid connections with acceptable accuracy.
Due to the fact that the ratio of their height to their openings is very large compared to normal beams, there are difficulties in the design and analysis of deep beams, which differ in behavior. In this study, the optimum horizontal and vertical reinforcement diameters of 5 different beams were determined by using genetic algorithms (GA) due to the openness/height ratio (L/h), loading condition and the presence of spaces in the body. In this study, the effect of different mutation operators and improved double times sensitive mutation (DTM) operator on GA's performance was investigated. In the study following random mutation (RM), boundary mutation (BM), non-uniform random mutation (NRM), Makinen, Periaux and Toivanen (MPT) mutation, power mutation (PM), polynomial mutation (PNM), and developed DTM mutation operators were applied to five deep beam problems were used to determine the minimum reinforcement diameter. The fitness values obtained using developed DTM mutation operator was higher than obtained from existing mutation operators. Moreover; obtained reinforcement weight of the deep beams using the developed DTM mutation operator lower than obtained from the existing mutation operators. As a result of the analyzes, the highest fitness value was obtained from the applied double times sensitive mutation (DTM) operator. In addition, it was found that this study, which was carried out using GAs, contributed to the solution of the problems experienced in the design of deep beams.
번호판인식은 번호판 영역분할, 개별문자 추출, 문자 인식의 세 가지 핵심부분으로 구성된다. 이 가운데 번호판 영역분할의 정확성은 전체 인식률을 결정한다. 본 논문에서는 다양한 도로주변 환경을 고려해야하는 불법주정차 무인단속 현장으로부터 획득된 영상에서 차량의 번호판 영역을 정확하고 빠르게 분할하는 방법을 제안한다. 접근방법은 현장영상으로부터 번호판영역의 분할성능을 높이기 위하여 번호판색상의 수학적 모델을 제시하고, 이를 이용한 이진화를 수행하며, Gaussian Smoothing과 Double Threshold을 이용한 잡영제거, 1-패스 경계추적 레이블링 및 레이블링 이후 MBR을 이용한 번호판 영역후보 판정과 판정된 번호판 영역후보에서 개별문자 추출을 통한 번호판영역 검증과정을 통해 최종적으로 번호판영역을 분할하는 방법이다. 본 연구는 기존방법의 번호판 테두리 훼손에 따른 번호판 영역분할 실패의 문제점을 해결하고 시간소요의 문제를 실시간 안에 처리함으로서 실용적 응용이 가능하게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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