자율주행 자동차에서의 보행자 인식 및 사람의 행동 인식과 같은 분야 등에 대한 연구들이 활발하게 진행되고 그에 기반을 둔 기술들이 많이 개발되고 있다. 그리고 대부분의 연구에서는 사람에 대한 경계 박스를 검출한다. 영상에서 사람의 유무 혹은 위치를 판단하는 문제에서는 경계 박스만을 검출하는 것이 효율적일 수 있으나 경계 박스는 행동 인식과 같은 분야에 사용하기에는 많은 정보의 손실이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 U-NET 구조의 딥러닝 모델을 사용해 경계 박스로 인한 정보 손실을 줄일 수 있는 보행자 분할 방법을 제안한다. 모델의 학습을 위해 2017 COCO 데이터셋의 사람 카테고리를 사용하였으며 Penn-Fudan 보행자 데이터셋을 이용하여 제안 방법을 테스트하였으며 기존의 방법들과 비교하여 의미 있는 결과를 얻었다.
최근 RFID 태그들이 근접 인증(proximity authentication)을 위해 사용자의 위치나 상황을 이용하여 통신하기 때문에 위치 기반 공격인 중계 공격(relay attack)에 매우 취약함이 증명되었다. 이러한 중계 공격들을 방지하기 위해 리더와 태그사이의 메시지 송수신 왕복 시간을 측정하는 경계 결정(distance-bounding) 프로토콜이 한 해결책으로 연구되고 있다. 2008년에 Munilla와 Peinado는 Hancke-Kuhn이 제안한 프로토콜을 수정하여 보이드(void) 기법을 적용한 RFID 경계 결정 프로토콜을 제안하였다. 공격자에게 n번의 왕복에서 $(5/8)^n$으로 성공 확률을 감소시켰지만, 저비용 수동형 태그에서 많은 통신량과 저장 공간을 요구하므로 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 태그측의 해쉬 함수 연산량을 줄이고, 적은 저장 공간을 요구함으로써 저비용 RFID 시스템에 적합한 효율적인 RFID 경계 결정 프로토콜을 제안한다.
감시 카메라 환경에서 돈사 내 돼지들을 탐지 및 추적에 관한 연구는 효율적인 돈사 관리측면에서 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 그러나 깊이 정보 내 노이즈와 돈방 내 돼지와 배경의 깊이 정보 값이 유사하여 개별 돼지만을 탐지하기란 쉽지 않다. 특히 천장에 설치된 센서로부터 획득된 벽과 바닥 경계에 위치한 돼지를 탐지하기 위한 방법이 요구된다. 본 논문에서는 노이즈에 덜 민감한 바닥 배경을 이용하여 바닥에 위치한 돼지의 부분을 먼저 탐지한 후, 벽에 위치한 돼지의 나머지 부분을 수퍼픽셀과 영역확장 기법으로 탐지하는 방법을 제안한다. 실험 결과 돈방 내 벽과 바닥 경계에 위치한 돼지를 정확히 탐지하였으며, 영상 1장 당 수행시간이 5msec로 실시간 처리에 문제가 없음을 확인하였다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.344-349
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1998
음성/언어학적 및 음성의 과학적 연구를 위해서는 대량의 음소 단위 분절 레이블링된 데이터베이스 구축이 필수적이다. 따라서, 본 논문은 음성 합성용 DB 의 구축 및 합성 단위 자동 생성 연구의 일환으로 자동 음소 분할기의 경계오류를 보상할 목적으로 MLP 기반 호처리기가 포함된 음소 분할 방식을 제안한다. 최근 자동 음소 분할기의 성능 향상으로 자동 분절 결과를 이용하여 음성 합성용 운율 DB를 작성하고 있으나, 여전히 경계오류를 수정하지 않고서는 합성 단위로 직접 사용하기 어렵다. 이로 인해 보다 개선된 자동 분절 기술이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 음성에 내제된 음향적 특징을 다층 신경회로망으로 학습하고, 자동 분절기 오류의 통계 특성을 이용하여 자동 분절 경계 수정에 용이한 방식을 제안한다. 고립단어로 발성된 합성 데이터베이스에서, 제안된 후처리기를 도입 후, 기존 자동 분절 시스템이 분할율에 비해 약 25% 의 향상된 성능을 보였으며, 절대 오류는 약 39%가 향상되었다.
본 논문에서는 물체의 경계나 형태 추출을 위하여 레벨 세트 이론을 바탕으로 한 새로운 곡선 전개 방법을 제안한다. 특히 전처리 과정에서 잡음의 효과적 처리를 위하여 기존의 필터 방식들이 가지는 단점인 경계 부분의 blurring 현상을 줄이고 정확한 에지 위치를 보존할 수 있는 비등방성 확산필터(anisotropic diffusion filter)를 사용한다. 기존의 레벨 세트 방식이 수축이나 팽창 중 단지 한가지의 방식만 적용되어지는 반면, 제안한 방법은 물체의 경계 추출시 팽창과 수축이 동시에 가능하므로 특히 초기 곡선이 여러 물체에 걸쳐져 있는 경우에도 정확한 형태 추출이 가능하였다. 아울러 초기 곡선의 설정이 위치나 형태에 거의 제한을 받지 않기 때문에 추출을 원하는 영역이 아주 조금만 포함되어 있어도 정확한 형태 추출이 가능하였다.
본 논문은 기존 경계 추출 방법의 문제점인 임계치 선정 문제와 평활화로 말미암아 경계에서 발생할 수 있는 흐림 현상을 제거할 수 있는 방법을 제안함을 목적으로 한다. 이를 위해 $3{\times}3$ 창내에서 화상이 가질 수 있는 구조 특징을 세 부류의 화상 구조로 정의해 놓고 주어진 영상에 톨이론을 적용하여 해당 영역들이 어느 화상 구조에 속하는지를 파악한다. 화상 구조의 파악이 끝난 후 해당 영역이 잡음 영역이면 잡음 제거를, 경계선에 해당 되면 경계선을 추출한다. 이 때 경계 영역에 잡음이 들어 간 경우이면 잡음을 제거 하면서 동시에 경계선을 추출한다. 제안한 방법의 실험 결과 본 방법은 임계치 선정 없이 경계를 추출할 수 있었으며 경계 영역에서의 흐림현상도 효과적으로 제거할 수 있음을 알 수 있었다.
이제까지 천해역에서의 파랑변형을 계산하는 여러가지 수치모형이 제안되어 있다. 그 가운데 Berkhoff(1972)가 유도한 완경사방정식을 수치계산이 쉽고, 쇄파감쇠 및 반사의 고려가 용이한 형태로 개량한 환산·경도(1985)의 시간의존 쌍곡선형 완경사방정식은 널리 이용되고 있다. 계산대상영역에 파가 비스듬하게 입사하는 경우, 외해측 경계뿐만 아니라, 파가 입사하는 측의 측방경계도 입사경계가 될 수 있다. (중략)
본 논문은 최소점 검색과 레이블 할당 시에 임계치를 적용한 개선된 워터쉐드(watershed) 알고리즘을 제안한다. 기존의 워터쉐드 알고리즘은 과분할의 문제점을 발생시키며 그로 인한 후처리가 필요하다 이러한 과분할 영역은 특히 객체의 경계주위에서 발생하여 부정확한 영역의 경계를 만든다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 과분할을 막기 위해 잡음 제거와 경사(gradient) 영상을 구해 영상을 단순화시킨 후, 최소점 검색과 레이블 할당 시에 임계치를 적용한 개선된 워터쉐드 알고리즘을 적용해 과분할을 억제하고 분할된 영역의 경계를 정확히 나타나도록 하였다.
본 논문에서는 물체의 경계선을 고려한 칼라 영상 분할 방법을 제안한다. 제안 방법은 먼저 원영상을 벡터 양자화한 후 양자화된 영상의 인덱스 맵을 이용하여 초기 영역을 설정하였다. 그 후 HSI컬러 공간을 이용한 영역 병합에서 물체의 경계선을 고려하기 위해 경계선 제한 성분을 적용하여 영역들을 병합하였다. 또한 RGB 컬러 공간을 이용하여 HSI 컬러 공간에서 병합되지 않은 영역들을 병합하였다. 그리 고 영역병합 알고리즘을 통해 반복적인 처리를 감소시킴으로써 처리 시간을 줄였다. 실험 결과에서는 다양한 영상에 대해 주요 영역들의 분할 결과 및 처리소요시간에서 우수한 성능을 보였다.
빠른 질의 처리를 요구하는 공간 데이터베이스 시스템은 주로 최소경계사각형을 이용한 여과단계를 수행한 후 후보 객체에 대해 정제 단계를 수행한다. 대부분의 공간 연산은 빠른 여과 단계를 요구하지만, 처리 능력이 떨어지는 단말기에서는 여과율을 높여 정제 단계의 수행 횟수를 줄이는 것이 필수적이다. 그리고 메모리 용량이 부족한 모바일 단말기는 최소경계사각형을 간략히 표현해야 한다. 이 논문에서는 멀티 플랫폼 환경에서 공간 연산의 효율적인 여과 단계를 위한 공간 객체의 다양한 근사 표현 방법을 제안한다. 또한 2차원 공간 색인의 80%이상을 차지하는 최소 경계 사각형 정보를 압축하기 위한 방법을 제안한다. 그리고 표현 용량과 여과 효율 및 여과 처리 속도 측면에서 각 방법의 장단점을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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