본 논문에서는 비파괴 검사를 통하여 얻어진 항공 갑판 영상에서, 조직의 결함의 정도를 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 먼저 비파괴 검사를 통하여 얻어진 항공 갑판 영상에서 감마상관 변환과 7${\times}$7 소벨 마스크와 13${\times}$13 소벨 마스크를 각각 적용하여 윤곽선을 추출하고 추출된 윤곽선 영역을 평활화와 평균 이진화 기법을 적용하여 영상을 보정한다. 마지막으로 보정된 영상에서 침식 연산과 팽창 연산을 이용하여 잡음을 제거한 후, 라벨링 기법을 적용하여 항공 갑판의 결함 영역을 추출한다. 실험 결과에서, 항공 갑판에서 결함을 추출하는데 기존의 방법보다 효과적인 것을 확인하였다.
본 논문에서는 칼라 영상 검색을 위한 특징으로서 칼라 정보와 모양 정보를 고려하는 복합적인 특징벡터를 사용한 영상 검색 기법을 제안하였다. 비균둥 양자화 방법인 Lloyd-Max quantizer를 통한 효율적인 칼라 양자화를 하였고, 양자화를 거친 후 생성된 칼라 그룹간의 공간적 분포상황을 고려하기 위해 히스토그램 행렬을 도입함으로써 칼라 정보를 기반으로한 검색 효율을 증대시켰다. 또한 모양 정보를 획득하기 위해 향상된 불변 모멘트를 사용함으로써 연산량을 줄이면서, 검색 효율을 증대시켰다. 영상으로 200여개의 칼라 트레이드마크를 사용하여 기존의 방법들과의 비교실험을 통해 원영상 뿐만 아니라 변형된 영상에 대해서 보다 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다. 즉, 영상내의 물체의 회전, 이동, 잡음 첨가와 감마 보정값 등에 의해 변형된 영상에 대해서 보다 더 강한 결과를 얻을 수 있었다.
임의의 영상에서 얼굴을 검출하는 것은 얼굴을 인식하는데 있어서 선행되어야 할 필수과정이다. 본 논문은 조명의 변화가 심한 컬러영상에서 얼굴을 검출하는 것을 목적으로 한다. 본 논문은 기존의 기하학적 밝기분포 마스크만을 사용한 방법이 조명 변화에 취약한 단점을 보완하는데 중점을 두었다. 히스토그램 평활화(Histogram Equalization : HE)와 감마 크기 보정 (Gamma Intensity Correction : GIC) 방법을 이용해서 조명에 대한 간섭을 줄인 후, 영상 전체에서 피부 영역을 추출하고 이어서 눈 후보들을 검출한다. 검출된 눈 후보들로부터 기하학적 밝기분포 마스크를 적용하여 효과적으로 얼굴 후보들을 찾을 수 있고, 이렇게 찾아진 얼굴 후보들은 주성분분석법(Principal Component Analysis : PCA)를 이용해서 얼굴인지 여부를 판별하게 된다. 본 알고리즘은 조명 밝기 등으로 인해 검출률이 떨어졌던 단점을 보완할 수 있었고, 향후 얼굴 검출 분야에 있어서도 활용 가치가 있을 것으로 생각된다.
본 논문에서는 문자나 그래픽 같은 매우 간단한 메시지만을 표출하고 있는 소형 LED 전광판에서도 동영상이 표출될 수 있도록 임베디드 시스템을 이용한 프로세서를 설계하였다. 구현 방법으로는 임베디드 시스템에서 출력되는 24Bit의 디지털 동영상을 표출할 수 있도록 하기위하여 비디오 프로세서와 LED Display Panel을 설계한 동영상 LED 전광판을 제작하였다. 감마 보정, 밝기, 색 대비조정, 스케줄 기능, 인터넷에 의한 표출영상 변환 및 저장장치를 내장하였으며, 그래픽, 동영상 등을 소형LED 전광판에서 표출할 수 있도록 Windows CE 기반의 응용 프로그램을 설계하였다.
본 논문에서는 영상의 저작권 보호를 위하여 하나의 컨텐츠에 복수개의 서로 다른 워터마크를 삽입하는 다중 워터마킹(multiple watermarking)에 대하여 고찰한다. 대역확산(spread spectrum)을 이용한 다중 워터마킹에서 워터마크 삽입시 사용되는 키 사이의 직교성(orthogonality)이 유지되어야 삽입된 워터마크의 정확한 추출이 가능하게 된다. 랜덤계열 사이의 직교성을 유지하기 위하여 Gram-schmidt 직교화를 이용하여 워터마크를 삽입하는 방식을 제안한다. 제안 방식은 삽입된 워터마크를 정확하게 추출할 수 있을 뿐 아니라, 가우시안 노이즈 추가, 히스토그램 평활화, 감마 보정, 샤프닝, 명도/대비조정 등의 다양한 공격에 대하여 강인함을 보인다.
본 연구에서는 강우량이 여름에 집중되어있는 우리나라의 강우 특성을 잘 나타낼 수 있는 최적의 확률분포형을 선정하고 해석적 확률모델 (Analytical Probabilistic Model, APM)을 개발하여 유출량을 예측하고자 하였다. 국내 10개 지역인 부산, 춘천, 대구, 대전, 전주, 진주, 서울, 속초, 태백, 원주를 연구 지역으로 설정하였고, 30년 시 단위 강우자료를 지역별 interevent time definition(IETD)을 적용하여 강우 사상으로 그룹화하였다. APM 연구에 일반적으로 사용되는 일변수 지수 분포 이외의 이변수 지수, 감마, 이변수 로그정규 확률밀도함수 (Probability Density Function, PDF)를 강우사상의 특성인 강우량, 강우 지속시간, 무강우 시간의 히스토그램에 적용한 결과, 이 변수 로그정규분포가 우리나라의 강우 특성을 가장 잘 대표하였다. 로그정규분포를 이용하여 APM을 유도하고 유출량을 예측하였다. 예측한 유출량에 대한 빈도분석을 수행하여 Storm Water Management Model (SWMM)의 결과와 비교함으로써 유도한 APM의 적합성을 확인하였다. SWMM의 입력 매개변수 보정을 위해서는 서울 군자 지역에서 관측한 실제 강우량 및 유출량 자료를 사용하였다. 로그정규분포로 유도한 APM과 SWMM의 빈도분석 결과를 비교하였을 때 초과 확률과 재현주기 모두 매우 유사한 결과를 나타내었음을 확인하였다.
방사능 준위가 낮은 시료의 경우에는 방사능 측정 시 많은 양의 시료가 요구되며, 시료량의 증가로 인하여 방출된 감마선이 시료 자체에서 산란되거나 흡수될 확률이 증가하게 되므로 검출기에 도달할 확률은 감소하게 된다. 이러한 자체흡수효과를 보정하기 위해서는 측정시료의 기하학적 조건 및 밀도에 따른 효율을 보정하여야 한다. 대부분의 측정에서 기하학적인 조건은 표준선원과 동일한 측정용기를 사용함으로서 해결될 수 있다. 그러나 다양한 종류의 폐기물을 측정대상으로 할 경우에는 측정시료와 동일한 기하학적 조건 및 밀도를 가지는 표준선원을 이용하여 효율을 결정한다는 것은 사실상 불가능하다. 다양한 측정 용기에 대하여 측정 시료의 밀도 차이에 따른 자체흡수효과를 비교하기 위하여 수용액 상태의 표준선원에 용해도가 높고 밀도가 큰 NaI를 첨가하면서 밀도차이에 따른 검출기의 효율 변화를 조사하였다. 모든 결과는 Monte Carlo 방법에 의한 계산결과와 비교하였으며, 500 keV 이하의 낮은 에너지 영역에서는 자체흡수효과에 대한 보정이 이루어지지 않을 경우 많은 오차가 발생한다는 것으로 확인하였다.
이미징 파이프라인(imaging pipeline)의 목적은 디스플레이 되는 영상을 원영상과 비슷하게 변환하는 것이다. 이를 위해 감마 조정 혹은 히스토그램기반 방법이 영상대비와 세부 영역을 개선하기 위해 제안되었다. 그러나 이러한 방법들은 조도성분과 색도성분이 위치에 따라 변화하므로 영상 개선에 한계가 있다. 따라서 MSR (Multi-Scale Retinex) 기법이 제안되었으며, 이는 영상에 따른 가우시안 필터의 크기에 의존하며, 독립적인 로그 신호를 기반으로 한다. 그러므로 영상 보정 후 후광효과(Halo), 색상변화(Color change or graying-out), 특정 색상의 두드러짐 등의 영상 왜곡(image distortion)이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 영상을 전역조명성분, 국부조명성분, 반사성분으로 나누는 새로운 색상 보정 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 전역조명성분은 가우시안 필터를 작용하여 획득하며, 국부 조명성분은 JND(Just-noticeable difference)기반 적응적 필터를 적용하여 획득한다. 반사성분은 원 영상에 획득된 전역조명성분과 국부조명성분으로 나누어 줌으로써 획득된다. 개선된 영상은 멱함수(power function)를 수행한 후 이들의 곱으로 획득되며, sRGB로 표현된다. 실험 결과에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 보인다.
본 논문은 CMOS 이미지 센서에서 획득한 영상의 품질을 개선하기 위한 실시간 전처리 프로세서의 설계를 제시한다. CMOS 이미지 센서는 기존 IC와의 통합, 저전력소모, 저가격화등의 다양한 이점을 갖지만, 기존의 CCD 소자로부터 획득한 영상에 비해 열등한 품질의 영상을 제공하는 단점이 있다. CMOS 이미지 센서의 이러한 물리적 한계를 극복하기 위해 본 논문에서 제안하는 전처리 프로세서에는 색상 보간, 색상 보정, 감마 보정, 자동 노출 조정 등의 기본적인 전처리 알고리즘 외에 공간 가변적 대비 향상 알고리즘이 포함되었다. 여기에서 제안하는 전처리 프로세서는 이러한 알고리즘을 효율적으로 구현하기 위한 하드웨어 구조를 가지며, VHDL 언어를 이용하여 설계 및 검증되었다. 설계된 전처리 프로세서는 합성 결과 약 19K의 논리 게이트를 포함하였으며, 이는 저가격의 PC 카메라 구현에 적합하다. 제안된 전처리 프로세서의 실시간 동작 여부를 검증하기 위해 설계된 전처리 프로세서는 Altera사의 Flex EPF10KGC503-3 FPGA 칩으로 구현되었으며, 성공적으로 동작함을 확인하였다.
Co-60 선원에 대해 교정된 원통형 전리함 이용하여 Ir-192 선원에 대한 공기커마세기를 측정하는 경우에 선질 차이에 대한 보정이 필요하다. 본 연구에서는 측정학적 방법을 적용하여 PTW-N30001과 N23333 전리함에 대하여 Ir-192 감마선에 대한 선질 인자를 결정하였다. Ir-192 선원(microSelectron)의 에너지스펙트럼을 적용할 경우에 선질인자($k_u$)는 두 전리함에 대해 각각 $k_u$=1.016 (N30001)과 $k_u$=1.017 (N23333)으로 계산되었다. 치료용 microSelectron 선원에 대해 선질 인자를 적용하여 공기커마 세기를 측정하였으며 결과를 기준값과 비교하였다. 결과적으로 선질인자를 적용하는 경우에 기준 공기커마율과 약 -0.5% 이내의 차이를 보였으며 적용하지 않는 경우에는 약 -2.0%의 차이를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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