반도체는 산업 기술의 발전을 주도하고 있는 첨단기술로서 전자제품의 소형, 경량화 달성으로 전자산업 시장을 끌어가고 있는 상황이다. 특히 반도체 생산 공정은 정밀하고 복잡한 공정으로 이루어져 있어 효과적인 생산이 필요하며, 최근 불량 검출을 위하여 컴퓨터와 카메라를 융합한 비전 시스템이 활용되고 있고, 특수한 공정에 의하여 가공된 미세 패턴의 형상을 측정하기 위한 시스템의 수요가 급속하게 증대되고 있다. 본 논문에서는 반도체 패키지의 스크래치 결함을 검출하기 위하여 마스크 이미지를 이용한 비전 알고리즘을 제안한다. 제안 시스템을 통하여 반도체 패키지 생산 공정에 적용하면 생산관리를 원활하게 할 수 있고, 빠른 패키지의 불량 판정으로 생산의 효율성이 높아질 것으로 기대된다.
본 연구는 자치단체의 행정구역을 넘어서서 확장되고 있는 산업클러스터를 지원하기 위한 산업지원체계의 구축에 관한 것이다. 많은 산업클러스터들은 두 개 혹은 그 이상의 자치단체를 넘어서서 확대되는 경향이 있는 바, 이렇듯 산업클러스터가 행정구역의 범위를 넘어서 성장함에 따라, 이를 뒷받침하는 행정지원체계에 있어서 다양한 문제가 발생할 수 있다. 무엇보다도 산업클러스터가 필요로 하는 산업지원서비스나 인프라공급이 원활히 되지 않거나 자치단체간의 이해 상충에 의해 서비스나 인프라 구축의 효율성이 저하될 수 있는 것이다. 본 연구에서는 산업클러스터를 지방정부간 협력에 의해 광역적 차원에서 구축하거나 지원하는 다양한 사례들을 검토하여 이들의 유형을 네 가지로 구분하였다. 그리고 이러한 분석으로부터 정책적 시사점을 추출한 바, 광역적 산업지원체계의 구축은 주로 '지역개발기구 설립에 의한 외자유치', '광역적 산업단지의 협력적 개발', '광역적 클러스터를 지원하는 통계 및 정책 개발, '클러스터내 기업들을 중심으로 대학, 연구기관간의 전자네트워크 구축' 등에 중점을 두는 것이 바람직한 것으로 종합되었다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 구성한 부대역간의 트리구조와 공간 영역에서의 영상 형태 정보를 이용하여 워터마크의 삽입 위치를 결정한 후에 워터마크를 삽입하는 기법을 제안하였다. 웨이블릿 영역에서 높은 주파수를 가지는 부대역을 다수의 영역으로 나누고 각 블록에 대한 에너지와 전체 에너지의 평균값 등을 이용하여 워터마킹을 위한 후보영역을 얻는다. 또한 공간 영역에서 얻어진 영상의 경계 정보를 이용하여 워터마크가 삽입될 후보 영역을 구한다. 무작위 난수와 웨이블릿 영역에서 이웃 웨이블릿 계수간의 관계를 이용하여 워터마킹 후보영역 내에 워터마크를 삽입한다. 마지막으로 역 웨이블릿 변환을 수행하여 워터마크가 삽입된 영상을 생성한다. 제안된 워터마킹 알고리즘은 JPEG과 같은 압축과 블러링, 선명화, 그리고 가우시안 잡음 등의 공격에 대해서 우수한 특성을 보였다.
홍채진단은 홍채의 패턴, 색 등 다른 특징들을 조사하여 환자의 병을 진단하는 대체의학이다. 이 논문에서는 촬영한 홍채이미지의 차영상을 이용해 홍채를 분석하고 홍채 변화에 따른 환자의 건강진단에 활용한 질병예측 알고리즘을 제안한다. 그러나 기존의 연구는 홍채영상을 이용하여 홍채 내의 특정 패턴을 검출하는 알고리즘 연구로 홍채의 다양한 정보로부터 건강 상태를 체크하는 진단시스템으로 사용하기에는 부족하다. 따라서 이 논문에서는 촬영된 홍채영상의 차영상을 이용해 질병의 조기 진단 및 질병의 전개과정을 명확히 판단한다. 또한 홍채영상으로부터 8가지 주요 홍채병소징후를 추출하고 검진의 정확도를 실험한 결과 패턴 매칭 기법에 의한 인식률 91%로 홍채진단의 자동화에 적용 가능하다.
본 논문은 자동차 자율주행에 필요한 신호등 신호의 검출 성능을 개선시키는 방법을 제안한다. 일반적인 교통신호등 검출연구는 색상 임계치, 템플릿 매칭, 학습기 기반 등의 방법을 사용한다. 그러나 조도 차이로 인한 인식률 저하와 느린 처리속도 문제가 있다. 제안한 방법은 형태학적 전처리 후 검출마스크를 통해 교통신호등 영역검출 및 인식을 제안한다. 먼저 영상을 조도에 강건하게 하기 위해 입력 영상을 YCbCr로 변환하고, Y채널에서 수평에지 성분을 추출한다. 그 후 신호등의 형태학적 특징을 이용하여 영역을 검출한다. 마지막으로 색상을 이용하여 신호등을 검출한다. 제안 방법을 다양한 환경에서 적용하여 기존 알고리즘보다 검출율과 처리 속도가 향상되었음을 확인하였다.
본 논문은 기존의 컬러 히스토그램 방법들의 단점을 극복하고자 영역 특징백터를 이용한 영상 검색 방법을 제안한다. 컬러 히스토그램 검색방법들은 양자화 오류 등의 이유로 정확성이 떨어지는 단점이 있다 이를 해결하기 위해 제안 방법은 색상 정보를 HSY 공간으로 변환하여 순수 색상 정보인 hue 성분만을 양자화하여 히스토그램을 구하고, 이를 명암, 이동, 회전등에 강인한 검색 특징으로 사용한다. 또한 컬러 히스토그램 방법들의 가장 큰 문제점인 공간 정보가 부족한 것은 영상을 16개 영역으로 나눠서 각 영역간의 비교를 통해 해결한다. 그리고 색상 검색에 추가적으로 모양 특징인 에지와 질감 특징인 DCT 변환의 DC를 이용하여 검색의 정확도를 높인다 1,000개의 컬러 영상을 사용해 실험한 결과 기존의 방법들 보다 좋은 정확성을 보인다.
This paper describes facial component detection and skew correction algorithm for face recognition. We use a priori knowledge and models about isolated regions to detect eye location from the face image captured in natural office environments. The relations between human face components are represented by several rules. We adopt an edge detection algorithm using sobel mask and 8-connected labelling algorith using array pointers. A labeled image has many isolated components. initially, the eye size rules are used. Eye size rules are not affected much by irregular input image conditions. Eye size rules size, and limited in the ratio between gorizontal and vertical sizes. By the eye size rule, 2 ~ 16 candidate eye components can be detected. Next, candidate eye parirs are verified by the information of location and shape, and one eye pair location is decided using face models about eye and eyebrow. Once we extract eye regions, we connect the center points of the two eyes and calculate the angle between them. Then we rotate the face to compensate for the angle so that the two eyes on a horizontal line. We tested 120 input images form 40 people, and achieved 91.7% success rate using eye size rules and face model. The main reasons of the 8.3% failure are due to components adjacent to eyes such as eyebrows. To detect facial components from the failed images, we are developing a mouth region processing module.
본 논문에서는 정부 정책으로 건설된 신도시의 2006년 이후 설계된 500세대 이상의 복합주거단지를 두 곳을 대상으로 효율적인 접근성 및 연결성을 정량화하기 위하여 선행 연구들에서의 접근성 및 연결성 이론과 분석 기법을 이용하여 접근성 및 연결성 지수, MST를 활용한 효율성 지수를 측정하였다. 건축도면으로 각 단지의 Node와 Edge를 추출하고 접근성 행렬을 유도해 내었다. 그 결과, 두 대상지의 연결성 지수들 모두 1보다 작아 다소 낮은 수치를 나타냈고, 접근성 지수는 동탄 신도시가 86.922로 일산 신도시의 96.199보다 작았으며, MST 값을 활용한 효율성 지수는 0.26으로 두 대상지 모두 유사하게 나타났다. 측정한 지수를 근거로 주거단지 내의 기하학적인 평가와 주민들의 통행편이를 예측할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 웨이브렛 변환과 신경망 기반 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 일정한 조도 상태에서 두 개의 영상을 그레이 레벨로 취득하고 가우시안 필터를 이용하여 영상 내에 존재하는 잡음을 제 거한 후 배경영상과 얼굴이 포함된 입력영상의 차를 구하여 차영상에 대해 축소와 팽창과정을 통한 전처리 과정을 거치게 된다. 그리고 팽창 영상으로부터 마스크를 생성하여 마스크를 얼굴이 존재하는 원 영상에 투영하여 배경과 얼굴을 분할하고 분할된 얼굴영상의 에지를 조사하여 눈, 코, 입, 눈썹 그리고 뺨이 포함된 사 각 모양의 특징영역을 검출한다. 그리고 특징영역에 대해 이산 웨이브렛 변환을 수행하여 특징벡터를 추출하고 정규화한 후 신경망의 입력벡터로 하여 학습에 의한 인식을 수행한다. 시뮬레이션 결과 학습된 영상에 대해서는 100%의 인식률을 보였고 학습되지 않는 실험적 영상에 대해서도 92%의 인식률을 나타내었다.
MPEG-4 표준에서는 객체 단위의 부호화를 수행하기 위해 우선 자연영상으로부터 비디오 객체론 분리하는 영상분할(Segmentation) 기술이 필요하다. 영상분할 방법은 크게 자동 영상분할(Automatic Segment값ion)과 반자동 영상분할(Semi-automatic Segmentation)의 두 부류로 나눌 수 있다. 대부분의 자동 영상분할 방법은 비디오 객체의 명확한 모델을 수학적으로 제시하기 어려우므로 한 화면에서 개별 객체를 추출하기 어렵기 때문에 그 성능에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 기하학적인 Active Contour를 이용한 반자동 영상분할 알고리즘을 제안한다. 매개변수 방식의 Active Contour와 달리, 기하학적인 Active Contour는 곡선의 변화론 Level Set 방법을 이용하여 기술하기 때문에 초기 곡선의 모양을 객체의 모양과 무관하게 그릴 수 있다. 평탄화된 영상으로부터 경계함수를 생성하기 위해 이진화된 3차원 확산 모델을 사용하여 LUV 벡터 공간에서 비등방형 확산을 수행한다. 본 논문에서는 흐름 벡터장(Advection Vector Field)에서 곡선을 수축하고, 움직임 정보를 이용하여 곡선 확장하는 방법을 이용하여 동영상에서 객체를 분리하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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