본 논문에서는 제약되지 않은 카메라에서 얻어진 회전과 크기 변화를 가진 영상들을 특징 기반의 보로노이 거리 매칭 방법을 이용하여 고속으로 합성 하는 기법에 관해 기술한다. 기존의 특징점 기반 매칭 기법들이 사람의 개입에 의해 영상을 정합하거나, 크기나 회전 변화를 고려하지 않은 형태의 영상들을 처리하는 것과 달리 회전이나 크기변화요소가 포함된 입력영상들을 사람의 개입이 없이 자동으로 정확한 중첩영역을 빠르게 검색하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 우선 영상내의 특징 점들의 위상 정보와 특징 점들 사이의 거리 정보를 가지는 보로노이 거리 정합법을 통해 대응점을 구하고, 찾아진 대응 쌍들을 이용하여 2차원 투영의 초기 변환행렬을 구한다. 다음으로 비선형 이승오차 최적화 알고리즘을 이용하여 최적의 변환 행렬을 구한 후, 마지막으로 구해진 변환 행렬을 이용하여 영상을 합성한다. 실험결과를 통해 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 보인다.
지문 영상의 품질은 지문 인식의 성능에 큰 영향을 미친다. 그러므로 지문 영상의 품질을 명가하고 정의하는 과정이 선행되면 안정된 지문 인식 성능을 보장 받을 수 있다. 본 연구의 목적은 지문 영상 품질을 측정하는 알고리즘을 이용하여 정합 후 인증성공률을 높이는 것이다. 본 연구는 지문 영상의 품질을 측정하는 세가지 알고리즘을 구현하고 정량적으로 표현한 후 품질 정도에 따라 분류한 영상들을 이용하여 본인 대 본인 정합을 수행하였다. 그리고 알고리즘간의 특성을 비교하였으며 품질에 따른 정합 성능을 평가하였다. 실험 결과, 품질 평가 후의 정합 성능이 그렇지 않았을 때의 성능에 비해 5% 이상의 성능 향상을 보였다. 또한 좀 더 나은 성능 향상을 위해서는 융선의 지속성과 일관성을 판단할 수 있는 알고리즘 및 여러 품질 측정값들의 효율적인 조합의 연구가 필요하다.
의료영상정합은 환자의 해부학적 정보와 기능적 정보를 혼합함으로써 기능이상부위의 해부학적 위치를 판별하기 위한 목적으로 널리 이용되고 있다. 그러나 실제적으로 여러 종류의 환자영상 취득이 어렵거나 해부학적 영상정보가 손실되는 경우가 적지 않다. 따라서 표준 정상인 해부학적 영상과 환자 기능영상을 정합함으로써 보다 객관적인 환자 기능이상부위 분석이 요구된다. 이는 다중개체, 다중모달리티간 영상정합으로 기존의 표면정보 또는 복셀정보 기반 방법으로는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 두 대상영상 표면 뿐 아니라 내부 볼륨까지 대응시킬 수 있는 표면정보와 복셀정보를 혼합 적용한 기법을 제안한다.
다중센서 위성영상 간 통합 분석 및 융합과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위해서는 다중센서 영상 간 정합이 선행되어야 한다. 대표적인 정합 기법으로는 SIFT (Scale Invariant Feature Transform)와 같은 알고리즘이 존재한다. 그러나, 광학영상과 SAR (Synthetic Aperture Radar)영상은 취득 시 센서 자세와 방사 특성의 상이함으로 영상 간 분광적인 특성이 비선형성을 이뤄 기존 기법을 적용하기에 어렵다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 특징기반 정합기법인 SAR-SIFT (Scale Invariant Feature Transform)와 형상 서술자 벡터 DLSS (Dense Local Self-Similarity)를 결합하여 개선된 영상 정합기법을 제안하였다. 본 실험 지역은 대전 일대에서 촬영된 KOMPSAT-2 영상과 Cosmo-SkyMed 영상을 이용하여 실험하였다. 제안 기법을 비교평가하기 위해 특징점 및 정합쌍 추출에 대해 대표적인 기존 기법인 SIFT와 SAR-SIFT를 이용하였다. 실험 결과를 통해 제안 기법은 기존 기법들과 다르게 두 실험 지역에서 참정합쌍을 추출하였다. 또한 추출된 정합쌍을 통한 정합 결과 정성적으로 우수하게 정합되었으며, 정량적으로도 두 실험 지역에서 각각 RMSE (Root Mean Square Error) 1.66 m, 2.65 m로 우수한 정합 결과를 보였다.
영상정합은 동일한 장면에 대해서 서로 다른 시간 혹은 서로 다른 특성의 센서로부터 서로 다른 위치에서 얻은 영상들의 위치적 대응관계를 찾는 기법이다. 이 논문에서는 특성이 다른 적외선 센서와 광학 센서로부터 얻은 영상의 정합을 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 지금까지 제안된 서로 다른 특성의 영상을 위한 정합기법은 크게 특징점 기반 영상정합기법과 밝기값 기반 영상정합기법으로 구분될 수 있다. 특징점 기반의 영상정합기법은 정확하게 대응하는 특징점을 선택하는 것이 성능에 결정적인 영향을 준다 그러나 적외선 영상과 가시광선 영상에서는 특징점이 서로 같지 않은 경우가 많기 때문에 강인하지 못하다 그리고 밝기 값 기반의 정합기법에서는 정규상호정보를 유사성 척도로 사용한 영상정합기법이 가장 좋은 성능을 제공하는 것으로 알려져 있다. 그러나 정규상호정보 기반의 영상정합기법은 두 영상의 통계적 상관성이 전역적이어야 한다는 가정을 전제하는데, 적외선 영상과 가시광선 영상에서는 이를 보장하지 못하는 경우가 많아 정규상호정보를 유사성 척도로 사용하는 영상정합기법에서도 좋은 성능을 기대하기 힐들다. 따라서 이 논문에서는 적외선 영상과 가시광선 영상의 통계적 상관성의 해석에 기반한 두 단계 영상정합기법을 제안한다. 정확하고 강인한 정합을 위해서 첫 단계에서는 두 영상에서 통계적 상관성이 높은 부분을 추출하는 ESCR기법과 두 영상을 통계적 상관성이 높도록 필터링하는 ESCF기법을 수행한다. 그리고 두 번째 단계에서는 첫 단계에서의 결과 영상에 대해서 정규상호정보를 유사성 척도로 한 영상정합을 수행한다. 다양한 적외선 영상과 가시광선 영상을 이용한 실험으로부터 제안하는 두 단계 영상정합기법이 기존의 정규상호정보 기반의 영상정합기법에 비해 정확도와 강인함, 그리고 실행 속도의 측면에서 더욱 향상된 성능을 제공함을 확인하였다.
본 논문은 유연관절로봇의 추종성능과 정합과 비정합 외란 모두에 대한 강인성을 향상시키기 위한 강인한 제어기를 제안한다. 제안된 제어기는 백스테핑 외란관측기(DOB), 수동성기반 제어기(PBC)와 적분슬라이딩모드 제어기(ISMC)가 백스테핑기법 형태로 구성되어 있다. 백스테핑 DOB는 링크측의 비정합 외란을 고려하는데 사용되며 모터측의 기준입력을 제공하는 역할을 한다. IDA-PBC는 모터측의 추종제어를 수행하며 적분슬라이딩모드제어와 결합될 때 공칭제어기의 역할을 하며 전체 공칭제어시스템의 안정도를 보장받도록 한다. 반면에 적분슬라이딩모드제어는 정합조건을 만족시키는 모터측의 외란의 영향을 제거하는데 사용된다. 링크측의 제어기를 설계하는데 있어서는 PD타입의 임피던스제어기와 DOB가 결합됨으로써 강인한 제어특성과 함께 모터측의 기준입력에 적합한 연속적인 입력의 제공이 가능하도록 하였다.
선거제도 변경 추진 과정에서 대표, 다수, 소수, 비례, 등가 등 여러 개념이 정확하게 사용되지 않아 선거제도에 관한 보편적 판단이 잘 이뤄지지 못하고 있다. 이 글은 선거제도 관련 개념 및 용어의 현황을 지적하여 올바른 규범적 논의가 가능하게 하는 기초 연구이다. 먼저, 다수대표제와 소수대표제, 소선거구와 중·대선거구, 절대다수제와 상대다수제, 다수대표제와 비례대표제 등 선거제도 명칭의 오용을 지적하고 보완한다. 다음으로, 대표성, 등가성, 비례성, 게리맨더링, 민주성, 직접선거, 평등선거 등의 원리와 이에 관련된 헌법재판소 결정을 분석한다. 현행 국회의원선거 1인2표제에서는 의원 간 득표 등가성과 정당 간 비례성이 낮으며, 오히려 1인1표제로 환원하되 지역구 및 비례대표를 포함한 전체 의석비가 정당 득표율에 비례하도록 비례대표의석을 배분하는 방식이 유권자의 선거방식 이해도와 정당 간의 비례성을 동시에 높일 수 있다. 끝으로, 국회의원을 비례대표제로 선출하기만 하면 비례대표성이 보장되는 것이 아니라는 맥락에서, 국회의원선거의 비례대표제와 다른 정치제도 간의 정합성을 논의한다.
본 논문에서는 수술 중 촬영된 2D XA(X-ray Angiogram) 영상에 수술 전 촬영된 3D CTA (Computed Tomography Angiography) 영상 정보를 융합 가시화하기 위한 고속의 강체 정합 기법을 제안한다. 본 논문에서는 두 혈관 사이의 특징점 정보를 이용하여 예측 투영 위치 지점을 추정하는 삼각 측정을 통한 추정치 예측 기법을 제안하여 빠르고 견고한 초기 정합이 가능하다. 이에 더하여 주축을 생성하여 정렬시킨 후 경계 상자를 이용하여 혈관의 형태를 비교하는 방법으로 더욱 정확한 초기 정합이 가능하다. 다음으로 정밀정합은 선택적 거리 측정을 통하여 각 영상에서의 혈관들의 거리 차이가 최소인 위치로 영상을 정합한다. 실험으로 5명의 환자 데이터에 대하여 영상정합을 하였고, 기존 기법과 수행 속도와 정확성, 견고성 측면에서 비교 평가하였다. 실험 결과 제안 기법은 기존 기법에 비하여 최적의 위치로 빠르고 견고하게 정합되었다.
본 논문에서는 VHF 및 UHF 대역의 소형 안테나의 임피던스 정합특성을 개선하기 위한 비 포스터 정합회로를 설계했다. 제안된 비 포스터 회로는 다양한 통신대역에서 사용할 수 있도록 50~1,000 MHz의 넓은 주파수 대역에서 음의 캐패시턴스로 동작하도록 설계되었다. 조건부 안정성을 가지는 비 포스터 회로의 안정성을 확보하기 위해 Linvill의 개방회로 안정조건을 만족하도록 했으며, FR-4 기판을 사용해 제작되었다. 제작된 비 포스터 회로는 성능검증을 위해 소형 안테나와 결합하여 FM, DMB, GSM 대역에서 반사손실과 수신 전력 측정을 통해 성능을 검증했다. 측정된 반사손실은 -6~-30 dB의 개선을 보였으며, 측정된 수신 전력은 0.5~5.2 dBm의 개선을 보였다.
최근, 여러 가지 멀티미디어 데이터베이스를 통한 영상 정보의 인터넷 검색에 대한 많은 관심을 가지고 있으며, 영상 정보 검색에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 웨이브렛 변환과 상관관계(correlation)를 이용한 내용기반 검색 시스템을 제안한다. 정합 방법은 완전 정합이 아닌 유사 정합을 사용하는 효율적인 특징벡터 추출 알고리즘을 제안한다. 모의 실험한 결과 기존의 알고리즘보다 데이터베이스에 저장된 영상간의 유사성을 추정하는데 빠르고 정확하게 영상 정합을 수행함을 알 수 있었다. 개선된 결과를 통해 제안한 특징 벡터 사용이 원 영상에 비해 256:1 만큼의 압축 효과를 가지며, 상관관계가 영상의 정합 방법에 효율적임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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