소음이 존재하지 않는 환경에서는 에너지 파라메터만으로도 정확한 끝점 검출을 수 행할 수 있으나 신호대 잡음비가 0dB에 가까운 자동차 환경에서는 끝점 검출이 거의 불가 능하다. 본 논문에서는 자동차 소음 환경에서 음성 구간 검출을 위하여 단구간 영교차율과 2∼4kHz의 주파수 영역 에너지를 사용한 끝점 검출 방법을 제안하였다. 제안된 방법과 기 존의 방법의 성능을 DTW를 이용한 단독음 인식 시스템에 적용하여 인식률로 비교하였으 며 제안된 음성 구간 검출 방법을 적용한 경우가 보다 좋은 인식률을 나타내었다.
선형예측기법으로 피치동기식 분석을 하기 위해 우선적으로 필요한 정보로서 유성음 신호의 영교차 구간별 평균 진폭변동율 추출에 의한 주기별 피치를 검출할 수 있는 기법을 제안하였다. 유성음의 제1포먼트 성분에 대한 각 영교차 구간에서의 평균진폭값은 성대 폐쇄시점에서 주기별 최대치를 나타내며, 평균진폭변동율은 "+" 영역의 평균진폭값과 선행하는 "-" 영역 값의 차로 표시한다. 이 평균 진폭 변동율은 성대파형의영향이 반영되어 주기성이 더욱 강조되므로 분석구간에 대한 구간별 평균피치와 변화의 정도를 이용하여 주기별피치정보를 추출할 수 있다. 검출결과는 구간별 평균피치와 비교하였으며, 좋은 결과가 나타나는 것을 확인할 수 있다.과가 나타나는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 모서리 검출을 이용하여 추출된 모서리를 추적함으로써 차선을 검출하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 양 차선이 연속되지 않고 끊긴 형태로 존재하거나 교차되는 등의 다양한 차선의 형태에도 높은 추출률을 보이는 장점을 가지고 있다. 이는 이러한 형태의 차선의 비율이 높은 시내도로 와 국도에서의 차선 추출에 보다 유리하다. 이러한 점을 증명하기 위해 테스트는 주로 불연속적이고 교차되는 형태의 차선이 많은 도로에서 실시하였고 평균 87% 이상의 추출률을 보여주었다.
시각 정보는 사람이 정보를 획득 하는데 가장 주요한 수단이다. 시각이라는 수단을 상실한 시각장애인을 위하여 흰 지팡이, Navbelt, MELDOG 등의 다양한 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 이러한 연구의 일환으로 점자 블록 검출에 대한 연구를 진행한다. 기존 색상 기반 방법의 단점을 보완하기 위하여 스테레오 비전 시스템을 이용하여 장애물이나 벽면을 제거하고, 2차에 걸친 필터링 시스템을 적용하여, 보다 정밀한 후보 영역을 검출하였다. 그리고 윈도우를 이용하여 보행로 판단에 적용함으로 직선의 보행로만 아니라 교차로 형태의 보행로 인식에서도 안정적인 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서 반향 제거기의 반향 경로 변화를 추적하면서 근단 신호를 검출할 수 있는 새로운 동시통화 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 채널 입력 신호와 추정 오차 신호 간의 교차상관도와 마이크 입력 신호와 추정 오차 신호간의 정규화된 교차상관도를 이용한다. 이 두 교차상관도의 문턱치를 적절히 조합하여 이 알고리듬은 동시통화의 발생과 반향 경로의 변화를 구별한다. 이 방법은 반향경로의 변화를 추적하면서 동시통화를 검출할 수 있다. 동시통화기간동안 근단 신호에 의해 반향제거기의 적응필터계수가 오조정되는 것을 막는다. 이 동안 반향제거기는 반향경로의 변화를 계속 추적할 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘이, 반향 경로 변화 추적과 동시통화를 검출하면서, ERLE 관점에서 Ye등의 알고리즘이나 NLMS 알고리즘보다 우수함이 입증되었다.
본 논문은 현대 기술이 발전함에 따라 다양한 화학 제품 및 인화성 물질이 광범위하게 사용되면서 각종 산업재해 및 농지와 대형 산불로 이어질 수 있는 화재 예방을 위해 효율적인 화재 식별을 탐지하는 모델을 제시한다. 본 논문에서는 영상을 활용하여 효율이 높고 빠른 시간안에 화재 연기를 검출할 수 있는 알고리즘을 제시하며, SVM(Support Vector Machine)과 K 접힘 교차 검증 기술을 기반으로 한 알고리즘을 제시한다. 영상을 분석하여 화재 및 연기 검출 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 상대적으로 검출 성능이 우수하며, 본 논문에서 검출하는 화재 및 연기의 특징 분석이 안정적이고 효율적으로 분석되어 향후 화재 위험에 노출될 수 있는 다양한 분야에서 활용될 것으로 판단된다.
본 논문은 무선 센서 네트워크의 경계노드를 효과적으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 경계노드는 센서 네트워크의 외부 경계 또는 홀의 경계에 존재하는 센서이다. 제안한 알고리즘은 센서의 위치정보만을 이용하여 네트워크의 경계노드를 검출한다. 또한 검출 속도를 향상시키기 위해 센서는 거리에 따라 근접한 센서와의 중첩영역을 먼저 계산한다. 알고리즘의 동작을 검증하기 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션에서 현실 세계를 최대한 반영하기 위해 정해진 영역에 여러 개의 장애물을 설치하고 센서의 개수를 500~1500개 범위에서 다르게 배치하였다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘이 네트워크 외부 및 홀의 경계에 존재하는 경계노드들을 효과적으로 검출하는 것을 확인하였다.
문서 영상은 문서 구조 분석을 통하여 텍스트, 그림, 테이블 등의 세부 영역으로 분할 및 분류되는데, 테이블 영역에 있는 단어는 다른 영역의 단어보다 의미가 있기 때문에 주제어 검색과 같은 응용 분야에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 문서 영상의 테이블 영역에 존재하는 문자 성분을 단어단위로 추출하는 방법을 제안한다. 테이블 영역에서의 단어 추출은 실질적으로 테이블을 구성하는 셀 영역에서 단어를 추출하는 것이기 때문에 정확한 셀 추출 과정이 필요하다. 셀 추출은 연결 요소를 분석하여 테이블 프레임을 찾아내고, 교차점 검출은 전체가 아닌 테이블 프레임에 대해서만 수행한다. 잘못 검출된 교차점은 이웃하는 교차점과의 관계를 이용하여 수정하고, 최종 교차점 정보를 이용하여 셀을 추출한다. 추출된 셀 내부에 있는 텍스트 영역은 셀 추출 과정에서 분석한 문자성분의 연결 요소 정보를 재사용하여 결정하고, 결정된 텍스트 영역은 투영 프로파일을 분석하여 문자연로 분리된다. 마지막으로 분리된 문자열에 대하여 갭 군집화와 특수 기호 검출을 수행함으로써 단어 분리를 수행한다. 제안 방법의 성능 평가를 위하여 한글 논문 영상으로부터 추출한 총 In개의 테이블 영상에 대해 실험한 결과, $99.16\%$의 단어 추출 성공률을 얻을 수 있었다.
본 논문은 에지를 이용한 차량 검출 시 검출률 향상을 위해 부정확한 에지 정보를 보완하는 확장 에지 분석 기법을 제안한다. 차량은 영상에서 차량이 지면과 닺는 경계면과 좌우 경계선을 이용하여 검출한다. 제안하는 확장 에지 분석기법은 차량과 지면의 경계선을 표현하는 수평 에지가 조명이나 잡음 등으로 인해 부정확하게 얻어지는 문제를 해결하기 위해 수평에지를 양방향으로 확장하여 차량 양쪽의 경계선인 두 개의 수직에지 성분과 교차하는 점을 찾는 방법이다. 즉, 미리 설정된 관심영역 내에서 인접한 수평에지 정보를 이용하여 에지를 융합하거나 분리하는 방법을 통해 수평에지를 추출하고 추출된 수평에지 영역에서 차량 그림자 영역을 검출하여 차량 바닥선을 결정한다. 차량의 폭은 수평에지와 교차하는 수직에지들 중에서 좌우 대칭을 형성할 수 있는 에지들과 차간 거리를 고려하여 결정한다. 확장 에지 분석기반 차량 검출 기법은 복잡한 배경을 갖는 도로 영상에서 기존의 에지 정보를 이용한 차량 검출 방식보다 효율적이다. 본 논문에서 제안하는 차량 검출 기법의 우수성은 복잡한 도로 영상에서 차량 검출 실험을 통해 검증하였다.
본 논문은 컬러 영상의 색상분석 기반의 화염 검출 알고리즘에 최적인 컬러모델을 도출하여 화재감시 시스템에 적용하기 위한 컬러모델의 화염 색상 비교 분석에 대하여 기술한다. 기존 화재검출 알고리즘에서 많이 사용되는 RGB, YCbCr, CIE Lab, HSV 국제 표준 컬러모델에서 화염과 비화염 영역간의 색상 분리도 특성을 영상의 히스토그램 교차 분석(Histogram Intersection) 기법을 사용하여 정량화하고 분석한다. 4가지 국제 표준 컬러모델에 대한 히스토그램 교차 분석 결과, YCbCr 컬러모델의 평균 히스토그램 교차값이 0.0575로서 화염과 비화염간의 색상 분리도가 가장 우수한 컬러모델임을 확인하였으며, 각 컬러모델을 구성하는 12개 성분들 중에서는 청색차(Cb) 성분, 적색(R) 성분, 적색차(Cr) 성분이 각각 0.0433, 0.0526, 0.0567 로서 화염과 비화염 영역의 색상 분리도 특성이 매우 우수하여, 색상 분석 기반의 화염 검출에 가장 최적이며 실용적인 컬러모델과 성분임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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