본 논문은 주파수대역검출센서(FBDS)를 이용하여 전력 케이블에서 부분방전(PD)가 발생했을 때 이것을 검출하고 진단하는 시스템 개발에 관한 논문이다. 주파수대역검출센서는 각 주파수대역에서 발생하는 부분방전을 음향학적으로 변환하여 검출한다. 부분방전은 그 음향학적 신호 형태로 잡음과 유사하다. 따라서 본 논문에서 상대적 레벨교차율(RLCR)과 주파수에너지 스펙트럼을 이용하여 정상과 비정상을 구별하여 부분방전을 검출하였다.
장면 전환검출 (scene change detection)은 영상 정보의 색인 (indexing) 및 검색을 위한 전처리로서 비디오 검색 시스템의 전체 성능을 좌우하는 중요한 기술로 현재 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 급격한 움직임 및 조명 변화, 빠르게 연속적으로 등장하는 장면 전환에 강건한 급격한 장면 전환 검출 기법과 디졸브, 페이드 등의 장면 전환을 보다 효과적으로 검출할 수 있는 점진적인 장면 전환 검출 기법 및 추출된 셧 (shot)의 내용을 DCT DC 이미지 버퍼링과 누적 히스토그램 교차 함수 (accumulative histogram intersection measure)에 의해 대표 프레임으로 추출하는 새로운 알고리즘을 제안하고, 모의 실험 결과 기존 방식에 비해 보다 우수한 성능을 보임을 입증하였다.
최근의 영상 처리 분야는 딥러닝 기법들의 성능이 입증됨에 따라 다양한 분야에서 이와 같은 기법들을 활용해 영상에 대한 분류, 분석, 검출 등을 수행하려는 시도가 활발하다. 그중에서도 의료 진단 보조 역할을 할 수 있는 의료 영상 분석 소프트웨어에 대한 기대가 증가하고 있는데, 본 연구에서는 데이터 셋이 방대하고 판단에 시간이 오래 걸리는 캡슐내시경 영상에 주목하였다. 본 논문의 목적은 캡슐내시경 영상의 판독에서 모든 환자에 대해 공통으로 수행되고, 판독하는 데 많은 시간을 차지하는 위장관 랜드마크를 구별하고 위장관 교차점을 추정하는 것이다. 이를 위해, 위장관 랜드마크를 식별할 수 있는 CNN 학습 모델을 설계하였으며, 이를 이용하여 결괏값을 필터링해 위장관 교차점을 추정하였다. 무작위로 환자 데이터를 샘플링한 모델을 이용해서 나온 결과를 필터링 후에 위장관 교차점을 추정하였을 때, 88% 환자는 위장에서 소장으로 변화하는 위장관 교차점(유문판) 의심 구역 안에 들어왔으며, 소장에서 대장으로 변화하는 위장관 교차점(회맹판)의 경우 100% 환자가 위장관 교차점 의심 구역 안에 들어온 것을 확인할 수 있었다. 100프레임 범위로 위장관 교차점 의심 구역을 찾을 수 있었으며, 판독자가 초당 10프레임의 속도로 판독을 진행한다면 10초안에 위장관 교차점을 찾아낼 수 있다.
본 논문에서는 바둑판을 촬영한 정지 영상에서 격자무늬의 특징을 이용하여 바둑판의 최외각 네 점을 검출하는 방법을 제시한다. 바둑판은 수평 및 수직 방향으로 각각 19 개의 선이 격자무늬를 이룬다. 영상에는 일반적으로 노이즈가 포함되어 있기 때문에 허프(Hough) 변환의 임계값(threshold)을 이용한 선 패턴 추출 방식으로는 모든 선에 대한 정보를 얻을 수 없다. 따라서, 제안하는 알고리즘은 허프(Hough) 변환을 수행한 뒤에 추출된 선들이 이루는 교차점의 정보를 이용하여 바둑판의 최외각 네 점을 예측한다. 실험 결과는 실제 바둑판의 최외각 네 점과 비교하여 예측된 최외각 네 점의 에러 값을 제시한다. 이는 제안된 알고리즘이 바둑판의 최외각 네 점을 성공적으로 검출한다는 것을 입증한다.
본 논문에서는 RGB 영상에서 홍채 검출 방법에 관하여 기술하였다. 기존의 홍채 검출 방법은 대부분 적외선 영상을 대상으로 하고 있어, 다양한 응용을 위해서는 RGB 영상의 홍채 검출 기술이 요구된다. 제안된 홍채 검출 방법은 i) 입력 영상에서 원형 허프 변환을 사용한 홍채 후보 영역 검출, ii) 딥러닝 기반의 동공 중심점 검출, iii) 동공 중심점을 이용한 홍채 영역 선택, iv) 선택된 홍채 영역 보정 과정으로 구성된다. 홍채 후보 영역은 허프 공간을 생성한 후 중심점 후보의 교차 개수가 많은 순으로 검출하며, 후보 영역 중 홍채는 검출된 동공의 중심점을 기준으로 선택한다. 그리고, 홍채의 모양이 왜곡되어 오차가 발생하는 것을 보완하기 위해 검출된 홍채 중심을 기준으로 새로운 경계점을 찾아 보정하는 방법을 사용하였다. 또한, 실험을 통하여 제안된 방법이 기존 원형 허프 변환 방법 대비 약 27.4% 향상된 정확도를 갖는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 음성 인식률 개선에 관한 방법을 제시하고 연구하였다. 기존의 음성 검출 방법 중 많이 이용되고 있는 HMM(Hidden Markov Model) 알고리즘을 이용하여서 음성을 검출하였다. 실험은 음성 검출과 음성 인식의 두 가지 방법으로 진행하였다. 음성 검출은 음성의 단위로 영교차율을 구하여 데이터의 유무를 판별하였다. 음성 인식은 음성의 형상의 패턴을 분석한 후 학습된 패턴과 비교 하는 형식으로 분석하였다. 실험 결과, 제안된 음성 형상의 패턴인식 이용한 알고리즘은 92%의 음성 인식률을 얻어 80%의 기존 HMM 알고리즘에 비해서 약 12%의 향상된 인식률을 얻을 수 있었다.
음성신호 처리에서, 피치를 정확하게 찾아내는 것이 매우 중요하다. 현재까지 많은 피치 검출 방법들이 제안되어 왔지만, 광범위한 화자와 다양한 음성 데이터로부터 정확한 피치를 찾는 것은 어렵다. 따라서 본 논문에서는 G-peak 검출을 이용한 새로운 피치 검출 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 G-peak 의 MZCI (최대 영교차 간격) 을 LPF (low-pass filter)의 차단대역폭으로 결정하여 음성신호의 피치를 검출하는 방법이다. 본 알고리즘은 0dB SNR 환경 하에서 3.36%의 그로스 에러를 나타내는 잡음에 강인한 방법이다. 또한 잡음이 없는 음성의 그로스 에러는 0.18%였고, 모든 과정은 고속 처리가 가능하다.
2차원 QR 코드는 1차원 바코드의 데이터 용량 문제를 극복하였고, 방향성, 오류 정정, 데이터 복원력 등의 장점이 있다. 특히 2차원 바코드 인식에서 주요 이슈는 인식 속도와 정확성이다. 따라서 본 논문에서는 바코드 영역을 검출하기 위한 알고리즘을 제안하며, 제안 방법은 영상 내 관심 영역의 위치를 검출하기 위해 모폴로지 기법을 기반으로 한다. 세부적인 연구내용은 다음과 같다. 첫째, 모폴로지 닫힘(close) 연산을 통해 입력 이미지에서 QR Code의 바코드 영역을 검출한다. 둘째, 경계선 검출을 통해 바코드 영역의 외곽선들을 검출한다. 셋째, 검출된 네 개의 외곽 교차점인 네 점을 추출한 후 역 투시변환을 통하여 2차원 바코드의 정사각형 모양으로 정규화 한다. 결과적으로 본 논문의 연구결과는 다양한 조명상태이나 영상에 강한 왜곡이 있는 경우에도 좋은 성능을 나타내며, 영역 검출율은 94.8%, 인식률은 92.3%로 기존연구들보다 안정된 바코드 검출 및 인식 성능을 보여주고 있다.
본 연구에서는 수중에서 진행하는 물체에서 전달되는 방사신호의 주파수스펙트럼으로부터 추출되는 토널과 주파수선과 같은 협대역 특징을 이용하여 미지의 다중 수중 이동물체를 효율적으로 판별하고 추적하기 위한 알고리즘을 제시한다. 제안한 알고리즘은 계층 구조의 신경망으로 구성된다. 조향 방위각에 대한 광대역에너지와 방위별 협대역 에너지를 검출하여 미지의 수중이동물체의 출현 방위각을 추정하고 이를 토대로 물체를 추적하는 기존의 기법으로는 물체들이 서로 인접하거나 교차하는 경우에 추적에 실패할 가능성이 높다. 그러나 제안한 알고리즘을 사용하여 실제 신호를 포함하는 시뮬레이션 시나리오에 대해 물체 추적 실험을 행한 결과, 특히 인접하거나 교차하는 물체들의 추적에 성공적인 성능을 나타내었다.
원유에 존재하는 Ps. fluorescens의 균수를 신속하게 측정하기 위한 Inhibition Enzyme Linked Immunosorbant Assay (ELSIA)를 개발하기 위해 Ps, fluorescens(KCTC 2344)을 산란계에 접종하여 Ps.fluorescens에 대한 anti-Ps. fluorescens IgY 항체를 생산하고 그 항체의 역기를 ELISA로 측정한 결과 32일까지 항체 역가가 증가하였으며, 분리된 IgY 항체의 titer는 1:128,000으로 나타났다. Anti-Ps.fluorescens IgY 항체에대한 교차반응을 조사한 결과 그람양성균 Lactococcus faecalis, Staphylococcus aureus 뿐만 아니라 그람음성 균인 Achrombacter sal-monisida, Escherichia coil와도 교차반응을 거의 하지 않는 것으로 나타났다. Anti-Ps. fluo-rescens IgY 항체를 가지고 Inhibition ELISA 방법으로 Ps. fluorescens 균수를 신속한 측정할 수 있는 표준곡선을 작성한 결과 Ps. fluorescens균을 5.0$\times$$10^4$cfu/ml부터 5.0$\times$$10^{8}$cfu/ml 측정할 수 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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