가우시안 모델의 부정확성의 중요한 요인중의 하나는 수평확산폭($\sigma$$_{y}$)과 연직확산폭($\sigma$$_{z}$)이다. (이와김,1992) 가우시안 모델에서 사용되는 확산폭 산출방법인 Pasquill-Gifford Scheme은 미국 Nebraska 주 O'neill 부근 풀로 덮힌 평탄한 지형에서 확산 실험을 수행한 Prairie grass project의 결과로 연기의 확산폭은 각 안정도 계급(A-F)별로 거리의 함수로 나타낸 식을 이용하고 있다.(중략)략)
GPS 수신이 어려운 실내 환경에서 이동 단말기 사용자나 로봇의 위치를 추정하기 위해 WiFi 신호 강도를 이용하는 연구가 최근 들어 활발히 전개되고 있다. 본 논문에서는 WiFi 신호의 불안정성과 불확실성에 효과적인 가우시안 프로세서를 적용하여, 실내에서 이동 중인 스마트폰 사용자의 실시간 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법의 성능을 분석해보고, 성능 개선을 위한 확장 방안을 제시한다.
본 논문에서는 세라믹 소재 영상에 가우시안 필터링 기법을 적용하여 잡음을 제거하고, K-means 알고리즘을 적용하여 결함 영역을 세분화 한 뒤, 세분화된 결함 영역에 Max-Min 이진화 기법을 이용하여 결함 영역을 추출한 후, 형태학적 기법을 이용하여 잡음을 제거하고 결함을 추출한다. 제안된 방법을 세라믹 소재 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 효율적으로 결함이 검출되는 것을 확인하였다.
디지털영상을 상향표본추출(upsanpling)의 방법으로 확대하여 해상도를 높이는 경우에 확대한 영상은 확대 전의 영상에 비해 해상도는 높아지지만 흐려지거나 계단현상이 생기게 되어 영상의 품질은 저하된다. 본 연구에서는 확대된 영상에서 생기는 이와 같은 문제점을 보완하는 상향표본추출 모델을 제안한다. 제안된 모델은 8-이웃(8-neighborhood)과 가우시안 필터(Gaussian filter)를 이용하여 확대된 영상의 증가된 픽셀들의 픽셀값을 부여하여 확대 전 영상이 가진 특성이 확대 후에도 균질하게 유지될 수 있도록 하고 계단현상도 완화한다. 그리고 감마 교정(Gamma correction)을 이용하여 영상의 흐름 정도를 개선한다.
OCT (Optical Coherence Tomography)는 여러 단층영상 촬영기법의 하나로써 절개 없이도 생체의 복잡한 내부구조를 고분해능으로 이미징할 수 있는 장점을 갖고 있다. 고분해능 OCT 이미지는 사용되는 광원에 의해서 결정되는데 가우시안 형태를 갖는 넓은 파장대역의 광원일수록 높은 분해능이 가능하게 된다. OCT에서 사용되는 광원의 종류는 SLD, EELED, ASE등이 사용되고 있다. 그 중에서 ASE광원은 높은 출력 파워를 갖고 넓은 파장대역을 포함하지만 스펙트럼의 형태가 가우시안이 아닌 단점을 가지고 있다. (중략)
본 연구에서는 이중게이트 MOSFET의 채널크기 변화에 따른 문턱전압이하 전류의 변화를 분석하였다. 이를 위하여 단채널 효과를 감소시킬 수 있는 나노소자인 이중게이트 MOSFET에 대한 정확한 해석학적 분석이 요구되고 있다. 채널 내 전위분포를 구하기 위하여 포아송방정식을 이용하였으며 이때 전하분포함수에 대하여 가우시안 함수를 사용하였다. 가우시안 함수의 변수인 이온주입범위 및 분포편차 그리고 채널크기 등에 대하여 문턱전압이하 전류 특성의 변화를 관찰하였다. 본 연구의 모델에 대한 타당성은 이미 기존에 발표된 논문에서 입증하였으며 본 연구에서는 이 모델을 이용하여 문턱전압이하 전류 특성을 분석하였다. 분석결과, 문턱전압이하 전류는 채널크기 및 가우시안 분포함수의 변수 등에 크게 영향을 받는 것을 관찰할 수 있었다.
무선 센서 네트워크에서, 각 센서 노드들로부터 수집된 정보를 효율적으로 활용하기 위해 센서 노드의 정확한 위치 정보는 필수적이다. 센서 노드의 위치를 추정하는 다양한 기법들 중, 일반적으로 많이 사용되는 수신신호세기(RSS)기법은 추가적인 하드웨어 자원 없이 쉽게 구현될 수 있으나 채널 환경에 따라 다양한 표본 데이터들이 수집 될 수 있고, 특히 이상점(outlier)이 포함 될 수 있다. 이러한 이상점들은, 수집된 표본들로부터 통계적 분석(statistical analysis)에 상당한 요인을 미치며 위치 추정 오차를 발생시키는 주요한 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는, 이상점이 포함 된 표본들로부터 정확한 위치 추정을 위해 Robust Statistics를 적용한 가우시안 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 이상점이 포함된 표본들로부터 이상점을 제거하고, 낮은 확률값의 표본들을 배제함으로써 위치 추정의 정확도를 향상시킨다. 시뮬레이션 결과로부터, 이상점이 포함 된 표본들로부터 비 가우시안적 환경에서 제안된 방법의 위치 추정의 정확성 향상과 강인성을 확인하였다.
연속 영상을 이용하여 실시간으로 움직임 객체를 추출하고 추적하기 위해 배경분리(Background Subtraction) 기법을 주로 사용한다. 외부 환경에서는 조명 조건의 변화, 나무의 흔들림과 같은 반복적인 움직임 그리고 급격히 움직이는 객체 등과 같이 고려해야할 많은 환경 변화 요인들이 존재한다. 이러한 외부 환경의 변화를 적응적으로 반영하여 배경을 분리할 수 있는 배경 모델로는 주로 가우시안 혼합 모델 (GMM: Gaussian Mixture Model)이 적용되고 있으며, 실시간 성능 등을 개선시킨 적응적 가우시안 혼합 모델 등이 제안되어 사용되고 있다. 본 논문은 개선된 적응적 가우시안 혼합 모델을 적용하고 고정된 학습률 a(일반적으로 작은 값)을 사용함으로써 물체의 갑작스러운 움직임 등에 빠르게 적응하지 못하는 문제점을 해결하기 위해 가우시안 분포 수의 적응적 조절 기능과 픽셀 값의 분산 등을 이용하여 학습률 a값을 동적으로 제어하는 방법을 제안하고 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 모폴로지 연산을 기반으로 소형 표적 후보를 찾고, 변형된 가우시안 거리 함수를 이용해서 소형 표적을 검출하는 방법을 제안한다. 기존의 소형 표적 검출 방법은 예측 필터를 이용하는 방법과 모폴로지를 이용하는 방법이 있다. 예측필터를 이용하는 방법의 경우 최소 오차 수렴 시간이 오래 걸리고, 모폴로지를 이용하는 방법의 경우 클러터에 취약하고, 소형 표적의 크기를 고려하여 구조요소의 크기를 선정해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존 연구 방법의 단점을 보완한 강인한 소형 표적 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 미디언 필터를 사용해서 클러터를 제거한다. 다음으로 다양한 크기의 구조 요소를 이용해 닫힘 연산과 열림 연산을 수행하고, 닫힘 연산 결과와 열림 연산 결과를 차 연산 하여 표적 후보 화소를 구한다. 정확한 소형 표적을 검출하기 위해 표적 후보 영역에서 가우시안 거리 함수를 이용하여 표적을 검출한다. 제안한 방법은 클러터에 민감하지 않고, 98%의 검출율을 보였다.
본 논문에서는 영상의 밝기 평균과 분산을 이용하여 영상의 엔트로피를 최대화하는 히스토그램 명세화 기반의 영상 향상 기법을 제안한다. 제안 방법은 히스토그램 명세화 과정에서 입력 히스토그램과 목적 히스토그램 모두를 가우시안 분포로 모델링한다. 이 과정에서 입력 가우시안 분포의 평균과 분산은 입력영상의 밝기 평균값과 분산을 각각 그대로 사용한다. 목적 가우시안 분포의 평균도 입력영상의 밝기 평균값을 사용하지만, 분산은 출력 영상의 엔트로피가 최대화되는 분산을 결정하여 사용한다. 다양한 영상에 대한 실험 결과에 의하면, 기존 방법들에 비해 제안 방법은 영상의 평균 밝기를 잘 유지하면서 자연스러운 개선 결과를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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