연속음 인식과 음성 합성을 위해서는 정밀한 음성학적 모델과 연속 음성에 적용 가능한 언어 모델의 개발이 중요하다. 이를 위해서는 음성 데이터 베이스에 대한 인식 단위, 혹은 합성 단위의 분할이 필요한데, 수동음성 분할은 일관성의 유지가 어렵고 긴 시간이 소요되므로 최근에는 자동 분할 기술이 많이 연구되고 있다. 자동 음성 분할 기법으로는 시간 영역이나 주파수 영역특징 벡터의 천이를 분석하는 방법과 특징 벡터간의 상관도를 구하여 경계를 추출하는 방법이 있다. LPC smoothed log amplitude spectra는 음성의 주파수 영역의 특징을 잘 나타내며, 동일 음소 내의 상관도가 서로 다른 음소의 상관도보다 더 크고, 음소의 경계구간에서 급격한 상관도의 변화를 보인다. 이 특성을 이용하여 이웃 프레임에 대한 상관도의 방향성이 특정조건을 만족하는가를 검사하여 음소의 경계를 구하는 방법을 찾았다. 또한 LPC. 이득 인자만으로 묵음 구간을 검출하는 방법을 제시한다. 이렇게 하면 묵음 구간검출과 음소 경계 검출의 일관성을 향상시키고 수행 시간을 단축시킬 수 있다. 제안한 기법으로 허용 오차 20ms 이내에서 연속음성에 대한 음소 경계 검출 실험을 수행한 결과, 수작업으로 행한 경계 검출 지점의 약 88%를 정확히 검출하였다.
본 논문에서는 색상 정보와 변형 모델을 이용한 얼굴 영역 및 얼굴의 특징 영역의 자동 검출 방법을 제시한다. 영상으로부터 획득할 수 있는 정보 중 가장 빠르고 쉽게 얻을 수 있는 정보가 색상 정보이며, 색상정보는 사물을 판단함에 있어서 가장 효율적이면서 컴퓨터의 계산량을 줄일 수 있다는 장점을 갖고 있기 때문에 얼굴 영역 검출 방법으로 많이 이용되고 있다. 본 연구에서는 얼굴영역 및 얼굴 특성 추출함에 있어 컬러모델 사용 시 외부 조명의 영향을 줄여주는 조명 보정 방법을 제시하고, 조명 보정에 의해 평활화된 YCbCr 색상모델에 적용하여 각 성분 특성을 고려한 얼굴영역 및 얼굴의 특성 영역에 해당하는 후보 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 검출된 얼굴후보 영역 및 특성 영역은 가변 모델인 동적 윤곽선 모델의 초기값으로 자동 적용되어 윤곽선 모델 적용시 문제점가운데 하나인 초기값 설정문제를 해결함과 동시에 얼굴 및 얼굴 특징 정보의 정확한 윤곽선을 추출하는데 사용된다. 실험 결과 제시된 방법을 적용한 결과 빠르고 효과적으로 얼굴 및 특성 영역을 검출 할 수 있음을 입증 할 수 있었다.
본 논문은 흉부 CT 영상을 활용하여 폐결절을 자동으로 검출하는 알고리즘에 관한 연구내용을 담고 있다. 폐 결절 자동 검출을 위해 폐 CT 영상 내에 있는 객체를 검출하고, 검출된 객체의 특징들 중, 이동성 및 기하학적 특징을 가지고 폐혈관과 폐결절을 구분하였다. 실험한 영상은 폐결절이 있는 26명의 원광대학교 병원 환자의 흉부 CT 영상을 사용하였으며, 그 결과 96.15%의 정확도와 3.54 False Positves / Scan이 발생하였다.
본 논문에서는 일반적인 자연 영상에서 관심 객체를 자동으로 검출하기 위한 방법을 제안한다. 영상에서의 관심 객체는 사람에 따라서 주관적으로 판단되며, 일반적으로 사람의 시각은 관심 객체에 초점이 맞춰지게 된다. 관심 객체의 자동 검출을 위한 첫 번째 단계로서 사람의 시각 인지기반의 돌출 맵을 이용하여 관심 객체의 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보영역은 객체에 대한 대략적인 위치 정보를 가지고 있지만 관심 객체를 정확하게 분할하지 못하는 문제점이 존재한다. 따라서 두 번째 단계에서 영상의 색상과 에지를 고려한 그래프 기반의 영상 분할 기법과 객체 영역의 세선화(skeletonization)를 결합함으로써 정확한 객체 영역을 자동으로 검출한다. 본 논문에서는 제안하는 방법과 기존 방법들의 성능을 비교하기 위해서 정확률(precision), 재현율(recall) 그리고 정밀도(accuracy)를 계산하였다. 그 결과, 제안하는 방법은 미 검출(under detection) 및 과검출(over detection)에 대한 문제점을 줄임으로써 기존 방법보다 더 향상된 결과를 보인다.
본 논문에서는 산업용 CT 볼륨데이터에서 템플릿 매칭을 통하여 제품의 이물질을 자동 검출하는 기법을 제안한다. 제안방법은 다음과 같은 세 단계로 이루어진다. 첫째, 다운 샘플링 데이터에서 잡음제거 후 제품을 배경과 분리하고, 영상의 평균값 및 표준편차를 이용하여 초기 이물질 후보를 추출한 후, K-평균 클러스터링을 이용하여 이물질 후보를 추출한다. 둘째, 템플릿 매칭을 이용하여 제품과 유사도가 다른 이물질을 검출한다. 이 때, 검출하고자 하는 이물질의 크기에 따라 밝기값평균차이(SSD)와 조인트 엔트로피를 이용한 유사도 평가를 통하여 이물질을 검출한다. 셋째, 원 볼륨데이터에서 이물질 검출률을 개선하기 위하여 여과기법으로 제품의 이물질을 최종 검출한다. 본 제안 방법의 결과를 평가하기 위해 산업용 CT 볼륨데이터와 시뮬레이션 데이터를 사용하여 육안평가, 정확성 평가와 수행시간 측정을 수행하였다. 정확성 평가를 위하여 기존 밝기값 기반 검출 기법을 비교방법으로 사용하고, 다이스 계수 유사도를 측정하였다.
본 연구에서는 검출기의 중심축을 자동 보정하는 초소형 CT를 설계 및 제작하고 성능을 검증하였다. 3D CAD 데이터와 초소형 CT 검출기 중심축을 수동으로 보정하여 촬영한 X-ray 데이터를 사용하여 3차원 재구성 성능을 평가하였다. 그 결과, 중심축이 0.25° 이상 기울면 원형 깨짐 현상이 발생하면서 3차원 재구성 영상의 품질이 급격히 저하된다는 사실을 발견하였다. 검출기 중심축 자동보정 장치를 적용하여 검출기 중심축이 시편 회전축과 일치하도록 보정하여 3차원 재구성 성능을 향상시켰다.
태양광발전의 단점 중 하나인 불규칙 전력 생산문제로 인해, 장비 및 패널 결함에 실시간 대응하지 못하는 문제가 발생한다. 태양광패널 결함을 자동 검출하기 위해 기후데이터 및 패널 정보를 이용하여 신경망에 적용하고 역전과 알고리즘을 통해 학습하는 발전량 예측 및 실시간 결함 검출 모델을 제안한다.
일반적으로 고음질 음성합성을 하기 위해서는 합성음의 지속 시간을 변경하여 줌으로써 운율을 조절하는 기법이 필요하다 이에 먼저 고음질용 음성부호화법을 선정하여야 하고 정확한 피치와 피치시점검출을 통해서 음원분류가 되어야한다. 본 논문에서는 제안한 자동 피치시점 검출을 적용해서 운율조절에 필요한 지속시간 조절 법을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 시간영역에서 직접 처리하기 때문에 피치동기분석이 용이하고 다른 영역으로의 변환과정이 불필요하다. 결과적으로 파형부호화법을 적용하고 제안한 자동 피치서점 검출에 의한 지속시간 조절법을 적용하였을 때 비교적 우수한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 동영상에서 제한된 종류의 동적 객체를 자동적으로 검출하여 추적하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 객체 검출 기법[1]과 객체 추적 기법[2]의 협업을 통해 이를 수행한다. 검출기는 매 장면마다 객체들을 검출하고 이 중 높은 신뢰도의 객체에 대해 추적을 시작한다. 추적기는 이전 장면에서 학습된 분류기에 기반하여 객체를 추적한다. 추적 결과와 겹치는 검출 결과를 분석하여 현재 장면에서 객체의 정확한 위치와 모양을 추정한다. 겹치는 검출 결과가 없을 때는 검출기로 부터 추적 결과의 신뢰도를 측정하고 문턱값에 따라 추적을 계속 진행하거나 종료한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 기존 검출 기법에 비해 우수한 검출 성능을 보임을 확인한다.
본 논문에서는 동영상에서 객체를 자동 검출하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 정지 영상에서 객체를 검출하는 기법과 동영상에서 객체를 추적하는 기법을 동시에 수행하여 동영상에서 객체를 검출한다. 매 프레임 검출기는 학습된 종류의 객체들을 검출하고 추적기는 이전 프레임에서 검출되었던 객체를 추적한다. 검출기가 검출한 결과와 추적기가 추적한 결과를 매칭하고, 겹치는 결과와 그렇지 않은 결과에 대해 각각 다른 검사를 수행하여 신뢰도 있는 결과를 도출한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 기존 검출 기법에 비해 우수한 성능을 보임을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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