본 연구에서는 카오스 특성을 보이는 수문시계열에 대한 잡음의 영향을 검토하기 위하여 카오스 특성을 보이는 자료로 알려져 있는 Lorenz 시계열과 미국 Great Salt Lake의 용적 자료계열을 이용하였다. 잡음의 영향을 고려하기 위한 방법으로 잡음의 비율을 증가시키면서 끌개, 상관차원, Close Returns Plot의 변화 특성을 살펴보면서 카오스의 특성이 어떻게 변화하는지를 검토하였다. 또한 Close Returns Plot의 점들의 도수에 의해 표현되는 Close Returns Histogram의 상대도수에 대하여 $X^2$ 검정을 수행하였다. 그 결과, Lorenz 시계열과 GSL 용적 자료계열 모두 잡음의 비율이 증가함에 따라 카오스 특성이 사라지고 선형 추계학적인 과정의 자료로 변화됨을 확인하였다. 또한 단순 이동평균 방법에 의하여 Lorenz 시계열과 GSL 용적 자료계열에 대한 잡음의 제거 효과가 있는지에 대하여 검토한 결과 단순 이동평균 방법으로 자료의 잡음을 효과적으로 제거할 수 있었고, 카오스 특성을 보이는 실측 수문시계열에 적용성이 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 PCA알고리즘을 이용한 최적 pRBFNNs 기반 나이트비전 얼굴인식 시스템을 설계 하고자 한다. 조명이 없는 주위 상태 하에서 조도가 낮기 때문에 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 낮은 조도에 의해 왜곡된 이미지의 품질을 나이트 비전 카메라와 히스토그램 평활화를 사용하여 향상시킨다. 그리고 얼굴과 비얼굴 이미지 영역 사이에서 얼굴 이미지를 검출하기 위하여 Ada-Boost 알고리즘을 사용한다. 추출된 고차원 특징 데이터를 저차원의 특징 데이터로 변환하기 위하여 데이터 차원축소 기법인 주성분 분석법(Principal Components Analysis; PCA)을 사용한다. 또한 인식 모듈로서 pRBFNNs(Polynomial- based Radial Basis Function Neural Networks) 패턴분류기를 소개한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있다. 조건부는 FCM (Fuzzy C-means) 클러스터링을 사용하여 입력공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 그리고 차분진화 (Differential Evolution; DE) 알고리즘을 사용하여 모델의 파라미터를 최적화 한다.
현재 방송 및 인터넷분야에서는 멀티미디어 정보가 급격히 증가하고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 정보 중에서 정지영상 검색을 위해 사용자가 질의(query)를 원하는 물체영역을 선택한 후 유사물체를 영상 데이터베이스 내에서 검색할 수 있는 내용기반 영상검색 시스템을 구현하였다. 질의영상으로부터 우선 컬러특성을 추출하기 위해 제안한 방법으로 색상을 HSV 변환한 후 히스토그램을 구해 데이터베이스영상과 히스토그램 인터섹션을 통해 유사치를 구한다 또한 질의영상을 그레이영상으로도 변환시켜 웨블릿 변환한 후 밴디드 오토코릴로그램과 GLCM을 통해 공간적 그레이분포와 질감특성을 추출하여 유사치를 구한다. 그리고 2개의 유사치를 더하여 최종 유사도를 결정하는데 이때 각 유사치에 가중치를 적용하였다. 질의영상으로부터 컬러영상 특성뿐만 아니라 그레이영상 특성도 파악하여 단점을 보완하였고 실험결과에서도 소환성(recall) 및 정확성(precision)이 향상됨을 볼 수 있었다. 또한 가중치를 적용함으로써 검색효율이 개선되었다.
본 논문은 CCD 센서의 스캔 이미지 향상을 위해 쉐이딩 보정 알고리듬을 이용한 FPGA 설계 및 구현에 관한 연구이다. 쉐이딩 보정 기법은 룩업테이블(LUT)을 적용한다. 향상된 이미지 스캔을 위하여 CCD 센서의 모든 픽셀에 대한 히스토그램 최대값 및 최소값을 구하고, 균일한 히스토그램 값을 갖도록 오프셋 데이터의 쉐이딩 보정 LUT를 생성한다. 스캔 과정에서 센서의 출력은 보정된 LUT값으로 변환되고 LUT 변환 처리는 FPGA로 구현하여 실시간처리가 가능하도록 한다. 구현 시스템을 사용하여 실험한 결과 2.4ms 이하의 스캔 타이밍을 충족 할 수 있다. 제안시스템은 낮은 성능의 프로세서 기반에서 저비용 및 실시간 향상된 이미지 스캔이 가능하다.
기존에 제안된 대부분의 스펙트럼 센싱 기법은 해당 시간에 센싱 된 우선사용자의 신호만을 다루고 있다. 하지만 해당 시간 이전의 우선사용자의 상태를 이용하게 되면 조건부 확률을 사용하여 검출기의 신뢰성을 증가시킬 수 있다. 따라서 크로스 엔트로피(Cross Entropy) 기반의 스펙트럼 센싱 기법에서는 해당 시간 이전의 우선사용자의 상태도 함께 이용하는 기법을 제안하였으며 이를 통해 우선사용자 신호 검출 성능을 향상시키고 잡음에 강인한 성능을 갖도록 하였다. 그러나 이러한 크로스 엔트로피 기반의 스펙트럼 센싱 기법은 모두 실제 이상적인 센싱 환경만을 고려하였다. 다시 말해, 우선사용자의 채널 점유 시간이 항상 일정하다고 가정한 상태에서 센싱을 수행하였다. 하지만 실제 상황에서는 우선사용자가 채널을 점유하는 시간이 이상적인 상황보다 길어질 수도, 반대로 짧아질 수도 있으며 이로 인해 스펙트럼 센싱 성능이 변화 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 실제 상황에서도 센싱 성능을 일정하게 유지할 수 있는 기법을 제안하였으며 이를 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
Background: Concurrent chemo-radiotherapy is the recommended standard treatment modality for patients with locally advanced lung cancer. The purpose of three-dimensional conformal radiotherapy (3DCRT) is to minimize normal tissue damage while a high dose can be delivered to the tumor. The most common dose limiting side effect of thoracic RT is radiation pneumonia (RP). In this study we evaluated the relationship between dose-volume histogram parameters and radiation pneumonitis. This study targeted prediction of the possible development of RP and evaluation of the relationship between dose-volume histogram (DVH) parameters and RP in patients undergoing 3DCRT. Materials and Methods: DVHs of 41 lung cancer patients treated with 3DCRT were evaluated with respect to the development of grade ${\geq}2$ RP by excluding gross tumor volume (GTV) and planned target volume (PTV) from total (TL) and ipsilateral (IPSI) lung volume. Results: Were admitted statistically significant for p<0.05. Conclusions: The cut-off values for V5, V13, V20, V30, V45 and the mean dose of TL-GTV; and V13, V20,V30 and the mean dose of TL-PTV were statistically significant for the development of Grade ${\geq}2$ RP. No statistically significant results related to the development of Grade ${\geq}2$ RP were observed for the ipsilateral lung and the evaluation of PTV volume. A controlled and careful evaluation of the dose-volume histograms is important to assess Grade ${\geq}2$ RP development of the lung cancer patients treated with concurrent chemo-radiotherapy. In the light of the obtained data it can be said that RP development may be avoided by the proper analysis of the dose volume histograms and the application of optimal treatment plans.
동일한 장소에서도 매우 다양한 음향이 발생하고, 서로 다른 장소에서도 유사한 음향이 발생하기 때문에 훈련 데이터가 적거나, 훈련 단계에서 일부 음향만 고려된 경우 음향 상황 인지 성능을 보장할 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 Bag of Words (BOW) 기반 히스토그램 특징이 소개되었다. 하지만 BOW 기반 히스토그램 특징은 일정 시간동안 발생한 음향의 분포를 이용하기 때문에 음향이 발생한 순차적인 정보는 고려할 수 없다. 음향 상황 인지에서 일정 시간 동안 발생한 음향의 주기성과 지속성은 상황을 인지하는데 중요한 정보가 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 재발량 분석을 이용하여 주기성과 지속성에 대한 특징을 추출하였다. 인식 실험에서 재발량 분석을 통해 추출된 특징을 함께 사용한 경우 기존 방법들 보다 향상된 성능을 확인했다.
본 논문은 모폴로지 연산을 이용하여 얼굴의 잡티를 제거하는 기법을 제안한다. 먼저, 입력받은 RGB 3채널 영상에서 각 채널의 픽셀 값을 이용하여 피부 영역을 검출한다. 피부 영역의 R, G, B 각 채널 영상에 대한 히스토그램을 만들어 각 채널 당 빈도수가 많은 픽셀 값 3개를 저장한다. 그 후, 피부 영역에 블랙햇 연산을 하여 잡티를 찾아낸다. 잡티로 검출된 픽셀은 자신의 픽셀 값과 8방향 이웃 픽셀 값, 앞에서 선택된 픽셀 3개의 평균으로 그 값을 변경한다. 그리고 잡티 부분의 픽셀에 중간값 필터를 이용하여 블러링을 한다. 잡티가 있는 얼굴 사진을 테스트 영상으로 실험한 결과 제안된 시스템은 얼굴의 잡티를 제거하여 얼굴 피부를 보정하는 방법은 단순히 영상을 밝게 하여 얼굴 피부를 보정하는 방법보다 효율적이다.
스테레오 영상은 서로 다른 카메라에 의해 취득되기 때문에 잠재적으로 서로 차이가 있고, 이것은 디스패리티 추정시 큰 오차를 유발할수 있으며, 오차분포를 크게하여 전송될 비트레이트에 영향을 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 밸런싱함수 추정을 통해 스테레오 영상을 밸런싱하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 본 논문에서는 FFT방법을 이용하여 스테레오 영상을 정합하고, Occlusion된 영역의 픽셀들을 고려하기 위해, 디스패리티 벡터 추정 오차값이 큰 블록의 픽셀들을 밸런싱함수 추정에서 제외하였다. 밸런싱함수는 히스토그램 specification방법과 영상의 국부정보, 오차영상을 이용하여 추정하였다. 밸런싱될 영상의 각 레벨들의 맵핑 구간을 히스토그램 specifation 방법을 통해 계산하며 다중 맵핑되는 픽셀들의 경우, 오차영상에서 그 픽셀들의 근방에서 구한 평균들과 밸런싱될 영상(타깃 영상)에서 맵핑될 픽셀의 근방에서 구한 평균이 최소값을 갖는 위치값을 통해 추정하였다. 또한, 추정된 밸런싱함수의 정확성을 향상하기 위해, 오차분포값이 최소가 될 때까지 반복하여 추정하였다. 제안된 방법은, 실험 결과와 같이, 작은 오차분포와 향상된 PSNR 결과를 나타내며 디스패리티 벡터 추정에도 향상된 결과를 보여준다. 그러므로, 스테레오 코딩 시스템에 적용되어 효과적으로 전송량 데이터양을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 고해상도 위성영상에 대해서 분할된 후보영역의 텍스처 정보를 기반으로 BP 신경회로망을 이용한 도로영역검출방법을 제안한다. 먼저, N.Otsu가 제안한 히스토그램 기반의 이진화와 열림연산을 수행하여 배경영역으로부터 일차적으로 도로영역인 전경부분을 분할한다. 그리고 전경부분의 색상 히스토그램을 이용하여 주요색상을 추출한 후 ${\pm}25$ 범위 이내에 있는 영역을 도로영역 후보를 검출한다. 마지막으로, 분할된 후보 도로영역에 대해서 동시발생행렬을 이용하여 텍스처 정보를 추출한 후 BP 신경회로망을 이용하여 최종적인 도로영역을 검출한다. 제안한 방법은 도로영역이 일정한 밝기값과 형태를 가진다는 사실에 착안한 것으로, 실험에서 다양한 위성영상들을 대상으로 평균 90% 이상의 검출율을 보여 그 유효함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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