본 논문은 어류영상 검색을 위해 어류영상에서 어류객체를 추출하기 위한 영상분할 알고리즘을 제안하고 있다. 명암 유사도를 이용한 기존 알고리즘은 객체와 배경의 명암이 유사한 경계 영역에서 잘못된 영상분할 결과를 초래한다. 제안된 알고리즘은 대비가 약한 경계영역에 대응하기 위해 강화된 에지와 적응적 블록단위의 임계값을 사용하고, 대비가 없는 경계 영역에서 침식 혹은 단절된 객체를 개선하기 위해 가상 객체를 사용하고 있다. 모의실험 결과는 시각적으로 좋은 어류객체를 추출하는 비율이 기존 알고리즘에서는 90% 이하인 반면 제안된 알고리즘에서는 97.7%인 것을 보여주고 있다.
확산(Diffusion)을 이용한 기존의 칼라영상 분할은 확산의 횟수가 반복될수록 경계선 정보가 적절히 유지되지 못하거나 잡음을 제거하지 못함으로써 워터쉐드(Watershed) 알고리즘을 적용하는 경우, 과분할을 피할 수 없다는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 수리 형태학(Mathematical Morphology)과 비선형 확산(Non-Linear Diffusion)을 함께 적용하여 과분할의 문제점을 제거한 워터쉐드 결과를 얻을 수 있는 칼라영상 분할방법을 제안한다. 임의의 칼라 영상을 LUV 색상공간으로 변환하여, 그 각각의 색상공간에 수리 형태학을 응용한 재구성에 의한 닫힘(Reconstruction) 연산과 비선형 확산을 함께 적용하여 경계선을 적절히 유지하면서 잡음을 제거한 단순 영상을 획득할 수 있다. 이 영상에서 칼라 영상의 기울기(Gradient) 정보를 획득하고, 워터쉐드 알고리즘을 적용하여 영상을 분할한다. 실험 결과, 기존의 방법보다 과분할이 현저히 제거되고, 칼라 영상이 매우 효과적으로 분할됨을 확인하였다
현재 영상분할은 사용자가 원하는 영상을 분할하고, 분할된 객체에 다른 영상을 합성하는 기술에 대해 많은 연구가 진행되어왔다. 본 논문에서는 점진적 영역병합과 유전자 알고리즘을 이용하여 새로운 반자동 영상 분할방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 사용자가 원하는 객체를 선정한 후, 유전자 알고리즘을 이용해 객체의 경계를 검색한다. 검색된 경계를 기반으로 분수령 알고리즘을 이용하여 사용자가 원하는 객체의 영역을 분할하였다. 분할된 객체에서 불명확한 영역들을 점진적 영역 병합으로 배경과 객체를 분리하였다. 그리고, 알고리즘 개발을 효과적으로 수행하기 위해 GUI기반의 인터페이스를 만들어 사용자가 원하는 값을 적용할 수 있게 하였다. 실험에서는 제한된 방법의 우수성 입증을 위하여 다양한 영상을 분석하였다.
본 논문에서는 경계요소법의 평면 접촉해석에 사용될 수 있는 효율적인 접촉면 검출 알고리즘을 제시하였다. 접촉면 검출 알고리즘을 경계요소법에 적용하기 위하여, 경계요소법이 가지는 자료구조를 분석하였다. 경계요소법의 특징 중 하나인 모퉁이 문제를 고려하여 전역검색, 지역검색, 접촉관계식 설정의 3단계로 접촉면 검출기법을 구현하였다. 전역검색은 접촉 주요소, 부요소 개념을 도입하였으며, 지역검색에 있어서는 공간분할기법인 사지트리를 이용하였다. 접촉관계식의 설정을 위하여 요소수준에서 절점의 접촉여부를 검토하고 최종계의 방정식에 구속조건을 할당하도록 하였다. 제시된 알고리즘을 이용한 프로그램의 정확성과 효율성을 입증하기 위하여 수치해석을 실시하여 결과를 비교하였다.
단순한 형상의 소음기는 평면파이론에 의해 비교적 간단하게 음향성능을 해석적으로 구할 수 있다. 그러나 소음기의 형상이 복잡해지거나 해석하고자 하는 주파수의 범위가 평면파의 차단주파수 이상이 될 경우 소음기 내부의 음장이 평면파에서 벗어나게 되어 평면파 이론에 의한 해석은 실제와 상당한 오차가 발생하게 되므로 음장에 대한 3차원 해석이 필요하다. 이론적으로 3차원 문제를 해석할 수 있는 경우는 형상이 극히 단순한 경우에 국한되므로 유한요소법(FEM), 경계요소법(BEM)과 같은 수치해석적인 방법이 이용되고 있다. 경계요소법은 적분 커넬(kernel)의 특이성(singularity) 문제가 있지만 대상 영역의 경계면만을 이산화함으로써 모델링에 소요되는 시간과 노력을 절약할 수 있으므로 음향문제 해석에 있어서 효율적인 방법이라고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 3차원 경계요소법 프로그램을 개발하고 평면파이론에 의한 해석이 어려운 여러가지 형태의 소음기에 대한 음향성능을 예측하고 실험으로 검증하는것이다. 특히, 단일영역으로 해석이 불가능한 다공형 소음기에 영역분할법을 적용하여 계산하고 결과를 검토하였다.
본 논문은 자동 음소 분할기의 음소 경계 오류를 보상하기 위한 후처리(Postprocessing)에 관한 연구이다. 자동 분절 경계의 오류 범위를 줄일 수 있는 후처리기를 제안하고, 자동 분절 결과를 직접 합성 단위로 사용할 수 있는 대량의 합성용 운율데이터 베이스 구축에 유용함을 기술한다. 제안된 후처리기는 수작업으로 보정된 데이터의 특징벡터를 다층 신경회로망(MLP: Multi-layer perceptron)을 통해 학습을 한 후, 자동 분절 결과와 MLP 기반 후처리를 이용하여 새로운 음소 경계를 추출한다. 우선, 특징벡터 set은 음성학적 지식이 최대한 반영되도록 선정되었다. 그리고, 경계를 추출하기 위해서 비선형 패턴분리에 탁월한 성능을 보이는 MLP를 이용한다. MLP는 매우 다양하게 나타나는 음소 경계간 음성학적 특징을 단시간 내에 적용할 수 있기 때문이다. 마지막으로, 음운환경별로 특징 벡터가 적용되는 제안된 후처리 알고리즘을 이용하여 자동 분절의 경계 오류에 대한 보상이 이루어진다. 문장 단위로 발화된 합성용 데이터베이스에서 후처리기로 보정된 분절 결과는 음성 언어 번역 시스템의 분할율보다 약 19.9%의 향상된 성능을 보였으며, 절대오류 (|Hand label position-Auto label position|)는 약 28.6% 감소되었다.
비디오객체 추출 기법은 MPEG-4 및 MPEG-7의 응용을 목표로 최근 활발하게 연구되고 있다. 이들 연구는 객체 추출의 전체적인 구조와 정확한 윤곽선 검출 알고리즘의 개발에 초점을 맞추고 있으며 제한적인 조건하에서 만족할 만한 성능을 내고 있다 그러나, 카메라 움직임, 객체의 빠른 움직임, 비강체 운동 등 보다 일반적인 상황에서는 객체 추출의 안정성이 떨어진다. 본 논문에서는 객체 추출의 안정성을 높이기 위해 칼라, 움직임 정보 등의 특징정보(feature)가 균일한 영역으로 사전분할하고, 분할된 균일영역을 추적하는 알고리즘을 제안한다. 추적된 균일 영역간의 경계는 각 영역의 통계적 분포와 영역경계의 윤곽선으로 정의된 에너지를 레벨셑 방법으로 최소화함으로 조정된다.
본 연구는 Haplotype 데이터에서 나타나는 별개의 Haplotype의 수를 최소화하는 블록으로 분할하는 방법을 제안한다. Multi-population case인 Haplotype 데이터를 분석하기 위해 패턴의 개수를 최소한으로 줄이는 볼록 분할 방법은 전산학적인 최적해의 의미를 가지게 되며, 이와 더불어 생물학적인 의미를 가지는 블록 경계를 찾기 위해 |D'| 을 계산하고 LD를 분석하였다 분석된 LD는 블록 분할 알고리즘에서 블록 결정 함수로 사용하였으며, 이에 대한 검정은 X$^2$-test를 통해 이루어졌다. 많은 Sample로 구성된 Haplotype 데이터로부터 평균 패턴의 개수를 최소화하고 긴 블록 길이를 가지는 블록 분할의 결과를 얻었다.
본 논문에서는 계통을 분할하여 분할된 지역간의 경계선로에 대학 조류측정을 하여 계통을 축소하는데 근거한 계통분할 알고리즘을 제시한다. 즉 전력계통을 여러개의 종속계통으로 나누면 반그시 경계선로가 파생되는데 이 경계선로 조류를 정확히 추정할 수 있으면 각 종속계통에 대한 상태추정을 개별적으로 행할 수 있으므로 각 종속계통에 대한 경계선로 조류를 추정하는 면밀한 방법을 제시하였다. 까라서, 제시된 알고리즘을 쓰면 종속계통에서 상태추정을 개별적으로 수행할 수 있기 때문에 계산시간과 메모리 용량을 현저히 줄일 수 있다. 제시된 알고리즘을 IEEE 샘플계통에 적용하여 설계통 적용 가능성을 보였다.
움직임 객체의 추출은 비디오 서비스 등에서 주요한 연구목적 중의 하나이다. 본 논문은 블록 움직임 벡터를 이용하여 움직임 객체를 추출하는 새로운 기법을 제시한다. 이를 위하여, 1) 사후 확률 밀도와 Gibbs 랜덤필드의 이용하여 블록 움직임 벡터를 결정하고, 2) 2-D 히스토그램을 바탕으로 전역 움직임을 구하고, 3) 경계 블록 분할 단계를 통해 객체 추출을 달성한다. 제안된 알고리듬은 특히 압축된 비디오 신호의 움직임 객체에 특히 유용하게 이용될 수 있다. 제안된 알고리듬을 여러 가지 영상에 적용한 결과 양호한 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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