It is widely known that the leak locating of underground plastic pipelines is much more difficult than that of cast iron pipelines. The precision of the leak locating depends upon the speed of leak signal and the time delay estimation between the two sensors on the pipeline. In this paper, six different windowing filters are considered to improve the time delay estimation especially for the plastic pipelines. The time delay is usually estimated from the peak time of cross-correlation functions. The filtering windows including rectangle, Roth, Wiener, SCOT, PHAT and maximum likelihood are applied to derive the generalized cross-correlation function and compared each other. Experimental results for the actual plastic underground water supply pipeline show that the introduction of the filtering windows improved the precision of time delay estimation. Some window functions provide excellent leak locating capability for the plastic pipe of 98 m long, which is less than 1 % of the pipe lengths. Also a new probabilistic approach that the combinations of all results from each filtering window is suggested for the better leak locating.
In this paper, we used only PR as etching mask, while it used usually Cr/AU as etching mask, and in order to fabricate a photosensor has the increased sensitivity, we investigated on the sensitivity of general type and p-i-n type diode. we designed microchannel size width max 10um, min 5um depth max 10um, reservoir size max 100um, min 2mm. Fabrication of microfluidic devices in glass substrate by glass wet etching methods and glass to glass fusion bonding. The p-i-n diode has higher sensitivity than photodiode. Considering these results, we fabricated p-i-n diodes on the high resistive($4k{\Omega}{\cdot}cm$) wafer into rectangle and finger pattern and compared internal resistance of each pattern. The internal resistance of p-i-n diode can be decreased by the application of finger pattern has parallel resistance structure from $571\Omega$ to $393\Omega$.
실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제중 하나이다. 하지만 배경영상의 잡음을 객체로 인식하는 오류로 인하여 추출하고자 하는 객체를 찾지 못하는 경우가 있다 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하고 추적하는 방법을 제안한다 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체 영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다. 추출된 객체는 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다. 아울러 제안방법의 성능에 대한 실험결과를 기존 추적알고리즘과 비교, 분석하여 평가한다.
점 클라우드로부터 차량을 추출하는 다양한 방식 중 OBPCA 방식은 세그먼트 단위의 평가-분류로 정확도가 높고, 단순한 직사각형 평면도에서 특성 값들을 추출하므로 분류가 빠르다. 그러나 이 OBPCA 방식은 차량과 크기가 비슷한 직육면체 모양의 물체를 차량과 구별하지 못하는 문제를 가지므로 이를 극복하고 차량 추출의 정확도를 높이는 방안에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 수평 단면과 함께 수직 단면을 이용하는 확장 OBPCA 방식을 제안한다. 제안 방법은 수평 단면을 통해 차량 후보를 1차로 선별하고, 각 차량 후보에서 가장 특징적인 수직 단면을 찾아서 그 단면의 특성 값들을 임계값들과 비교하여 차량 여부를 판단한다. 비교실험에서는 본 제안방식이 기존 OBPCA 방식에 비해 정밀도가 6.61% 향상되고 위양성률이 13.96% 감소됨을 확인했으며, 이를 통해 제안 방식이 기존 OBPCA 분류오류 문제에 대해 효과적인 해결방안임을 보였다.
본 연구에서는 FMCW 레이더를 이용해 수평적인 해상 감시를 위한 선박 탐지 및 추적 기법을 개발하였다. FMCW레이더는 일반적으로 웜업(warm-up) 시간이 짧고 날씨나 대기상태에 영향을 받지 않으며 가볍고 사용 편의성이 높기 때문에 해상 감시 분야에서 중요한 역할을 할 수 있다. 본 논문에서는 X-밴드 FMCW 레이더의 데이터 처리 기법과 선박 탐지 및 추적 알고리듬 구현 결과를 소개한다. 선박 탐지는 원시자료(spoke)에서 합성된 프레임 데이터를 사용하여 육지부분을 제거한 후 형태학적 처리 기법을 이용한 임계치가 적용되었다. 선박의 추적은, 선박의 예상 최대선속(19 kn)과 프레임간의 시간간격(5 sec)을 고려하여 다음 프레임에서의 선박의 위치를 예상하는 탐색창(search-window)을 사용하였다. 평택항에서 실시된 실험에서 실제 운항중인 다섯 척의 선박이 사용되었으며, 이중 25 m 이상인 선박의 경우 완벽하게 탐지되었고, 소형 어선의 경우 평균적으로 85.38%의 탐지율을 보였다. 어선의 낮은 탐지율은 부이 주변을 항해할 때 주로 발생하였으며, 재질이 유리섬유강화플라스틱(FRP)이며 선박 높이가 낮은 것이 원인으로 판단된다. 추적기법에 의한 결과와 선박자동식별장치(Automatic Identification System) 비교를 통해 각 선박의 추적은 잘 이루어진 것으로 확인되었으며, 추적률은 평균적으로 95.12%이었으며, 길이 25 m 이상 선박의 추적률은 100%이었다. 향후 소형어선에 대한 탐지와 추적기법 향상을 위한 알고리듬 개선이 요구된다.
연구목적: 철도 안전에 영향을 미치는 콘크리트 궤도는 이미지분석 기술을 사용하여 균열을 감지 할 수 있으나 균열을 검출하기 위한 콘크리트 궤도 및 표면 오염의 조건이 균열검측에 방해되므로 이를 효과적으로 제거하기 위한 방법이 필요하다. 연구방법: 본 연구에서는 한국 철도의 균열을 효과적으로 감지하기 위한 이미지 분석 기법을 적용한 프로세스를 제안하고 실험 모듈을 통해 취득된 이미지를 분석하여 성능을 검증하였다. 또한, 우리는 제안된 Gabor Filter Bank 기법을 사용하여 철도 콘크리트 도상 이미지를 획득한 데이터 중 무작위로 선택된 2000개의 이미지를 개발된 프로세스를 통해 자동 균열 검측을 수행하여 타당성을 검토하였다. 연구결과: 연구에서 제안된 시스템으로 균열 검측 결과 탐지율이 약 94% 성능으로 검토되었으며 취득된 철도콘크리트도상이미지의 균열이 동일한 크기와 형식으로 일치하였다. 결론: Gabor Filter Bank를 사용한 균열 검측법은 한국 철도의 콘크리트 궤도도상에 노이즈를 포함한 균열 이미지에 효과적으로 분석되는 것을 확인 할 수 있었다. 이 시스템은 기존의 인간 위주의 철도 산업에서 자동화 된 유지 관리 시스템이 될 수 있을 것으로 기대된다.
비전기반 인간컴퓨터 상호작용은 컴퓨터와 인간의 상호소통을 자연스럽게 제공하는 측면에서 과학과 산업분야에서 주목받는 연구 분야이다. 특히 최근 모바일 증강현실의 활용에 대한 수요증대는 증강된 가상 객체와 사용자간의 효과적인 상호작용 기술 개발을 요구하고 있다. 본 논문에서는 안드로이드기반 모바일 플랫폼에서 비 마커기반의 새로운 모바일 증강현실 객체생성 및 제어 방법을 제시하였다. 전통적인 마커를 대신하여 비 마커기반 모바일 증강현실 시스템에서는 사용자에게 친숙한 손 인터페이스를 이용하였다. 기존의 데스크 탑 기반의 증강현실에 비하여 제한된 시스템 사양을 이용하는 비 마커기반 모바일 증강현실을 구현하기 위하여 마커의 역할을 수행할 손의 최적영역을 모바일 장치의 카메라로부터 실시간으로 검출 하여 객체를 증강시키는 방법을 제시하였다. 손의 최적영역의 추출은 YCbCr 스킨컬러 모델을 이용한 손영역 검출과 Rotating Calipers 알고리즘을 적용한 최적 사각형 추출에 의해 구현하였다. 이때 추출된 최적 사각형은 통상적인 마커기반 증강현실에서의 마커역할을 수행할 수 있도록 하였으며, 기존의 손끝추적에 의한 마커 생성 시 발생하는 손의 회전이나 가려짐에 의한 문제를 해결하였다. 실험을 통하여 제안된 방법이 비 마커기반 모바일 객체를 효과적으로 생성 제어할 수 있음을 입증하였다.
복잡한 환경에서 이동하는 사람의 얼굴영역은 배경과 조명에 의해 확장, 축소 검출되기도 하고 잘못된 영역을 오검출하기도 한다. 본 논문에서는 동영상에서 얼굴을 추적하는데 있어서 확장 혹은 축소검출이나 오검출 문제를 해결하기 위해 블록차 영상과 칼만예측기를 사용하는 방법을 제안한다. 블록차영상은 입력영상을 블록화하여 차영상을 얻는 방법으로 미세한 움직임까지 검출이 가능하여 영상에서 움직임이 작은 경우에도 검출이 가능하게 된다. 검출된 움직임영역에서 얼굴영역은 1차적으로 피부색을 이용하여 검출하며 피부색이 검출되지 않은 경우는 움직임 영역의 경계선을 8이웃화소 창을 이용하여 부호화하고 머리부분의 코드를 갖는 영역을 얼굴영역으로 추정하는 방법을 사용한다. 추정된 얼굴영역을 컬러분할하고 분활된 영역에서 피부색과 가장 가까운 색을 갖는 영역을 얼굴영역으로 판단한다. 얼굴영역은 최외각화소를 포함하는 4각형으로 표시하소 각 정점의 이동을 칼만예측기를 이용하여 추정하고 추정된 위치에서 얼굴영역을 검출하는 방법을 사용한다. 제안하는 방법은 동영상에서 얼굴영역검출의 정확도를 높이고 얼굴영역의 추적에서 얼굴영역검출에 소요되는 시간을 상당부분 감소시키는 효과를 고두게 됨을 실험을 통해 입증하였다.
우리나라는 일반적으로 좁은 지역에서도 다양한 토지피복분포와 복잡한 지형기복을 보인다. 그러나, 대부분의 항공라이다 관련 외국의 선행연구사례들은 대부분 토지피복이나 지면경사가 일정한 지역을 연구대상으로 하고 있다. 본 연구는 다양한 토지피복 및 지형기복의 분토특성에 따라 3차원 표면모형을 재구성하는 방법의 탐색을 위해 수행하였다. 연구대상지로는 설악동매표소 인근에서 지형기복이 다양한 산림, 하상이 드러난 암석지 및 가로수와 건물, 주차장 등의 인공시설물이 분포하는 지역을 선정하였다. 자료처리절차는 우선, 정사항공사진을 이용하여 토지피복 및 지형기복에 따라 영역을 구분하고 이 결과를 이용하여 항공라이다 자료를 분할하였다. 분할된 각각의 자료들은 토지피복 및 지형특성에 따라 상이한 처리절차를 거쳐 3차원 표면모형을 별도로 구성하고 이를 통합함으로써 전체적인 3차원 모형을 복원하였다. 이러한 토지피복 및 지형특성을 고려한 3차원 표면모형은 경관관리, 산림조사 및 수치지도 작성 등에 효과적으로 이용될 수 있다. 아울러, 대용량의 항공라이다 자료처리 시, 전체 자료를 방형의 격자구획으로 분할하여 처리하는 과정에서 발생할 수 있는 한계를 보완하는 데에도 유용할 것으로 판단된다.
실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다 하지만 배경영상의 잡음을 객체로 인식하는 오류로 인하여 추출하고자 하는 객체를 찾지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하고 추적하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다. 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다. 아울러 제안방법의 성능에 대한 실험결과를 기존 추적알고리즘과 비교, 분석하여 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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