현재까지 스테레오 시각 분야에서 사용된 카메라 구조는 대부분 두 광축이 평행한 시각 모델이였으나, 본 논문에서는 인간시각체계에 기반한 교차시각 스테레오 카메라 모델을 사용한다. 교차시각에서 획득한 스테레오 영상을 고정점에 대해서 4개의 영역으로 구분한다. 이러한 사분면 형태의 영역 분할 근거를 인간시각체계에서 살펴보고, 타당성을 기하학적으로 입증할 것이다. 그리고 분할된 한 쌍의 스테레오 영상으로부터 합성 영상 조각들을 형성한 후, 수정된 켑스트럼 작용과 피크 검출 알고리즘을 수행하여, 수평 및 수직 변위를 추출한다. 측정된 변위 벡터와 교차시각 스테레오 카메라 모델의 변수로부터 합성영상의 3차원 정보를 계산한다. 여러 스테레오 영상에 대해서 제안 방법의 결과가 인간시각체계처럼 고정점 부근에서 정확함을 보여주었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제24권2호
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pp.82-89
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2000
에지검출은 영상인식의 첫 단계임을 동시에 영상인식의 성능을 좌우하는 아주 중요한 단계이다. 기존의 기울기연산자나 표면접합에 의한 에지검출과 달리 본 논문에서는 에지의 영역정보를 이용한 에지검출 알고리즘을 제시한다. 먼저 에지의 적합한 위치, 에지의 두께 그리고 에지의 길이에 대한 정의를 제시하고, 제시된 에지정의를 기본으로한 12개의 에지검출 윈도우와 알고리즘을 제안하였다. 제안된 12개의 윈도우는 모든 형태의 에지를 추출할 수 있는 에지검출윈도우로써 일반적으로 많이 사용되고 있는 기울기 연산자나 0점교차 연산자인 LoG 연산자보다 좋은 에지검출 성능을 보여 주었다.
국내 산업화가 들어선 후 산업화 당시 지었던 낙후된 건물의 증가에 따라 구조물의 손상 조사 및 검사 방법의 수요가 늘어나고 있다. 일반적으로 구조물의 손상은 전문 검사원이 현장에서 직접 측량도구와 시각적인 방식으로 검사한다. 그러나 전문 검사원들이 직접 조사하는 수고에 비해 균열을 검사하는 방식 자체가 단순하고, 일반 사람이 검사하기에는 객관성이 떨어지는 한계가 있어 균열을 자동적으로 검출함으로써 객관성과 편의성을 보장할 기술이 필요하다. 본 연구에서는 이미지 기반으로 다양한 환경에서의 외벽 균열을 검출할 수 있는 딥러닝 모델 개발을 소개한다. 균열 검출을 위해 다양한 외벽 균열 관련 데이터셋을 확보 및 구축하고 각 데이터셋의 검출 정보를 보완할 반자동(semi-auto) 라벨링 작업을 수행하였다. 두 번째로 기존 높은 검출 성능을 보였던 모델들을 선정 및 비교하여 YOLO v5 모델을 최종적으로 선정하였고, 도메인이 각각 다른 데이터셋에 대한 교차 학습을 통해 각 데이터셋의 mAP의 편차가 31%에서 11%로 좁히는 작업을 수행하였다. 이를 통해 실제 상황에서의 균열 영상에서 균열을 검출할 수 있는 측량 시스템을 개발함으로써 실질적인 검사의 도구로 활용될 수 있길 기대한다.
본 논문에서는 변형된 Teager 에너지를 이용하여 음성의 끝점을 검출하는 알고리듬을 제안하였다. 기존의 방법에서는 대부분 음성신호의 에너지와 영교차율을 이용하거나 이 파라미터들과 함께 다른 여러 파라미터들을 사용하여 끝점을 검출하였다. 여러 파라미터들을 사용하는 알고리듬의 경우 계산량이 많아지게 되는데, 이에 비해 본 논문에서는 하나의 파라미터를 이용하기 때문에 계산량이 기존의 알고리듬보다 적다. 그리고 이 알고리듬에서 사용한 변형된 Teager 에너지는 음성신호의 진폭뿐만 아니라 주파수까지 고려한 파라미터이다. 일반적으로 마찰음은 진폭이 작아 검출하기가 어려운데, 본 논문에서는 이러한 마찰음에 대해 실험을 했고, 그 결과를 통해 제안한 알고리듬이 기존의 다른 여러 알고리듬보다 성능이 우수하다는 것을 확인할 수 있었다.
심실세동은 환자의 생명을 위협하는 가장 치명적인 부정맥으로서, 심실세동의 발견즉시 특별한 조치를 취하지 못할 경우 환자는 급사한다. 심실세동을 정지시키는 유일한 방법은 전기적 제세동이며 이는 환자의 심장 부위에 전기적 에너지를 가해 정상 심장 리듬을 되찾도록 하는 방법이다. 심실세동의 발생은 예측할 수 없고, 이를 진단하기 위한 심전도 교육을 모든 의료인에게 할 수 없으므로 심전도를 자동 분석하여 심실세동을 조기에 검출하는 자동 분석장치의 개발은 심실세동에 의한 급사를 줄이는데 매우 중요하다. 본 연구에서는 교차간섭성분의 제거 능력이 뛰어나며 쉽게 구사할 수 있는 Choi-Williams distriguteion (CWD) 방법을 이용하여 급사를 초래할 수 있는 심실세동을 자동 검출하는 알고리즘을 개발하였다. 그리고 개발된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 본 논문에서는 두 그룹의 심실세동 데이터를 사용하였다. 검출 알고리즘은 심실세동의 시간 및 주파수 특성을 일곱가지 조건들에 대한 만족 여부를 이용하여 심실세동을 판정하였고, 실험의 민감도와 선택도는 각각 92.1%, 97 .2% 이다.
PA를 분석하기 위하여 효소면역측정법을 개발하고자 하였다. Bc방법과 Po방법으로 BSA에 PA를 conjugation하여 각각의 PA-BSA conjugate(PA-BSA[Bc]와 PA-BSA[Po])를 제조하였으며, 이를 토끼에 면역하여 항PA-BSA 항체를 얻었다. 항PA-BSA[Po] 항체를 사용한 ciELISA의 결과에서 경합반응이 제대로 일어나지 않았기 때문에, 식품 속에 있는 PA를 검출하기 위해서 PA-BSA[Po]을 코팅한 후 항PA-BSA[Bc] 항체를 사용하였다. 이 결과에서 PA의 검출한계가 1 ppm인 것을 확인할 수 있었으며, 교차반응을 통해 PA 유도체들에 대해서도 항PA-BSA[Bc] 항체가 PA에 대해 특이성이 매우 강하였다. 또한, MBA의 결과에서는 그 검출한계가 10ppb인 것을 확인할 수 있었다. 분석시료인 계란(109%), 상추(64%), 소간(344%)의 식품시료에 대한 실험에서 상추를 제외하고는 ciELISA는 MBA의 결과와 비교해 볼 때 양호한 결과를 얻을 수 있었다. 그러므로, ciELISA는 MBA보다 분석시간, 교차반응 등의 면에서 장점이 있어 식품 중 PA의 검출에 효과적으로 활용할 수 있을 것이다.
차세대 실감 내비게이션 시스템은 2D 기반 내비게이션 시스템의 단점을 보완하고 보다 안전한 운전을 할 수 있도록 다양한 서비스를 제공하기 위해 연구되고 있다. 실감 내비게이션 시스템 차선인식과 도로시설물 객체 DB, 교차로 인식 모듈등의 기능 블록들로 구성된다. 본 논문에서는 실감내비게이션의 중요 요소 중 하나인 교차로 인식을 위한 신호등과 표지판 인식 시스템을 개발하였다. 개발된 알고리듬은 색상 정보를 이용해 인식 대상을 검출하고 객체의 특징을 이용하여 신호등과 표지판을 객체별로 인식할 수 있도록 하였으며 실험을 통해 검증하였다. 실험결과 신호등의 경우 60-30m의 거리에서 평균90%의 인식률을 보였으며, 표지판의 경우 90-40m의 거리에서 평균 97%의 인식률을 보였고, 프레임 당 평균 처리시간이 46msec로서 실시간 처리가 가능함을 보였다.
$Digoxin^{(R)}$을 복용하고 있지 않는 각27명의 만성 신부전 환자 및 신생아의 혈청에서 Gammacoat $Digoxin^{(R)}$ kit와 Amerlex Digoxin $RIA^{(R)}$ kit를 이용하여 digoxin과 교차 면역반응을 보이는 내인성 물질(이하 DLI: Digoxin-like Immunoreactivity)을 측정하여 다음의 결과를 얻었다. 1) Gammacoat $Digoxin^{(R)}$ kit로 측정시 27명의 만성 신부전 환자중 12명에서 신생아의 경우는 27명 전원에서 측정 하한치 이상의 DLI가 검출된 반면, Amerlex Digoxin $RIA^{(R)}$ kit로는 1명을 제외한 양 군의 전원에서 DLI가 관찰되지 않았다. 만성 신부전 환자에서 Gammacoat $Digoxin^{(R)}$ kit로 측정된 DLI와 혈청 BUN/Creatinine 값 사이에는 유의한 상관 관계가 없었다. 2) 만성 신부전 환자 및 신생아의 pooled sera에 가한 digoxin의 수거율은 각각 49%, 40%였다. 3) 만선 신부전 환자 및 신생아의 pooled sera에서 측정되는 DLI의 희석 curve는 정상 희석 curve와 다르다고 할 수 없었다. 4) 만성 신부전 환자의 pooled sera에서 측정되는 DLI의 16%, 그리고 신생아의 pooled sera 에서 측정되는 DLI의 20%가 trypsin에 sensitive하였다. 5) 만성 신부전 환자의 pooled sera에서 측정되는 DLI의 56%가, 그리고 신생아의 pooled sera에서 측정되는 DLI의 경우는 전체의 20%미만이 methylene chloride로 추출되었다. 이상에서 만성 신부전 환자 및 신생아의 혈청에서는 방사면역 kit의 증류에 따라 DLI가 검출되며 그 실체를 알기 위해서는 더욱 연구가 필요하다고 할 수 있었다.
본 논문은 기존 논문들에서 사용되었던 다양한 색상모델의 연기색상을 비교분석하여, 화재 영상감시 시스템의 연기 검출에 최적인 컬러모델을 제시하기 위한 컬러영상의 연기색상 분석에 대하여 기술한다. 각 표준 색상 모델에서의 연기색상과 비연기 색상간의 분리도 특성을 비교하기 위하여 히스토그램 교차 분석 기법을 사용하였다. 표준색상모델로는 RGB, YCbCr, CIE-Lab, HSV 컬러모델을 사용하였으며, 계산된 히스토그램 교차(Histogram Intersection)값이 작으면 연기와 비연기 영역분할 특성이 우수한 컬러모델이며 큰 값을 가지는 컬러모델에서는 연기분할 특성이 좋지 않다. 4개의 표준 컬러모델을 분석한 결과, RGB 색상모델과 HSV 색상모델이 각각 평균 히스토그램 교차 값이 0.14, 0.156 으로서 연기와 비연기 색상 분리도가 매우 우수하여 컬러영상의 색상기반 연기검출에 가장 최적이며 실용적인 컬러모델로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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