현재 연구되고 있는 대부분의 홍채인식 기술은 홍채영역 추출 시, 획득된 눈 영상의 기울기가 일정하다는 가정에 기초하고 있다. 그러나 머리가 일정한 기울기를 가지고 있지 않다면 인식률의 저하를 가져오게 된다. 본 논문에서는 이 문제를 보완하기 위한 방안으로, PCA를 이용하여 분산이 최대가 되는 방향을 구하고 이를 기준으로 홍채데이터를 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 우리가 제안하는 방법을 사용하여 실제 다양한 기울기로 취득한 모든 눈 영상에 대한 실험을 한 결과, 98.97%의 인식률을 얻어 비교적 일정한 홍채영역을 추출할 수 있음을 입증하였다.
실세계에서 텍스트가 포함 된 장면은 텍스트를 추출하고 인식하여 많은 정보를 얻을 수 있으므로, 장면의 텍스트 영역을 추출하고 인식하는 기술들은 꾸준히 발전하고 있다. 장면에서 텍스트 영역을 추출하는 기술은 크게 텍스쳐를 기반으로 하는 방법과 연결요소방법, 그리고 이 둘을 적절히 혼합하는 방법들로 구분 할 수 있다. 텍스처를 기반으로 하는 방법은 영상의 색상, 명도 등의 정보를 이용하여 텍스트가 다른 요소와는 다른 값을 갖는다는 것을 기반으로 한다. 연결 요소 방법은 장면의 각 화소마다 인접해 있는 유사 화소를 연결 요소로 만들어 기하학적인 특성을 이용하여 판별한다. 본 논문에서는 텍스트 영역 추출의 정확도를 높이기 위해 영상의 기울기를 검출하고 보정한 후 에지를 적응적으로 변경하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 영상의 기울기를 보정한 후 텍스트가 포함 된 정확한 영역만 추출하기 때문에 MSER보다 15%, EEMSER보다 10% 더 정확하게 영역을 얻었다.
적응광학계(adaptive optics system ; AO)는 파면을 파면측정장치로 측정하고 제어용 컴퓨터를 사용하여 파면보정장치를 구동함으로써 파면의 왜곡 및 수차를 보정하는 장치로, 최근 천문학 및 의료분야에서 활용되고 있다. 적응광학계의 제어는 파면을 영역별로 나누어 제어하는 zonal 방법과 모드로부터 제어하는 modal 방법이 있다. 본 연구에서는 파면 측정 장치(wavefront sensor ; WFS)인 Shack-Hartmann sensor로 측정된 파면의 기울기 정보로부터 Zernike 다항식의 계수를 계산하여 수차의 정보를 구현하고, 왜곡된 파면을 실시간으로 보정하기 위하여 Zernike 계수로부터 위상을 재구성한 후 보정장치인 변형거울을 제어하는 방법으로 파면을 보정하였다. (중략)
본 논문은 실내외에서 얻어진 자연 영상으로부터 텍스트를 추출하는 방법과 추출되어진 텍스트가 기울어져 있을 경우 기울기 각도를 추정하고 보정하는 방법을 제안한다 이런 모든 과정은 4단계로 수행된다. 명도 이미지를 대상으로 첫째 자연 영상에서 에지 검출 처리를 위한 전처리 단계와 둘째 에지 검출과 세선화를 통한 잡음영상 및 선 제거, 텍스트 특징을 이용한 후보영역 검출단계로 이루어지고 셋째 그 텍스트 후보영역 안에서 이진화를 수행하고 불필요한 비텍스트 연결 요소를 추려내어 제거 함으로써 텍스트를 추출한다. 마지막은 후처리로써 추출된 텍스트의 기울기 각도를 추정하고 추정 된 각도만큼 회전함으로써 기울어진 텍스트를 보정한다 본 연구는 다양한 자연 영상을 대상으로 실험한 결과, 본 논문의 유용성과 정확한 텍스트추출을 확인하였다.
목적 : 세기변조방사선치료의 정도관리 중 선량 분포의 비교에 관한 새로운 정량적인 방법을 제시하였다. 이 과정 중에서 선량의 기울기가 큰 영역에서의 문제점을 해결하기 위하여 최적화 알고리듬을 사용하였다. 대상 및 방법 : 필름을 통해 측정된 선량분포와 컴퓨터를 통해 구해진 선량분포를 각각 5mm 간격과 lmm 간격의 해상도로 컴퓨터를 이용해 2 차원 선량분포로 구현한다. 그 후 두 선량분포사이의 차이를 각 선량분 포의 원점을 일치시킨 후 구해낸다. 이때 일반적으로 두 선량분포 사이의 차이는 선량의 기울기가 큰 영역에서 상당히 크게 나타나게 되는데 이것은 측정 장비의 원점을 구하는 과정에서 발생되는 이차원 상의 미세한 원점의 불일치 효과로 선량의 차이가 선량의 기울기가 큰 영역에서 더욱 커지기 때문이다. 이 불일치를 보정하기 위해서, 측정된 선량분포를 계산된 선량분포 위에서 lmm 간격으로 이동시켜가면서 선량의 차이를 계산하여 이 값이 최소가 되는 위치를 확인한다. 이때의 이동치는 가속기가 갖는 허용오차 이내에 있어야 하며 이 값은 2mm로 알려져 있다. 이 과정과는 독립적으로 이온 챔버를 통해 측정된 절대선량 값을 이용하여 두 선량분포 사이를 재 규격화한 뒤 차이를 구하게 되면 우리는 5mm 간격의 2 차원 절대선량 분포 비교를 실험상의 오차들 중 가장 크게 작용하는 원점 오차로 인한 오차를 제거한 뒤 수행한 것과 같은 결과를 얻게 된다. 여기서 계산된 선량분포의 해상도는 장비의 허용오차 보다 항상 작아야 한다. 결과 : 머리와 목에 환부를 갖는 여러 환자들에 대한 선량분포 비교 결과를 통해서, 측정된 선량분포와 계산된 선량분포사이의 허용오차 범위에 대한 일시적 기준을 마련하였다. 이 기준은 물론 더 많은 환자들에 대한 선량분포 비교를 통해 개선되어질 수 있다. 결론 : 측정 장비의 원점 불일치의 보정뿐만 아니라 측정 장비의 회전에 의한 오차 보정, 필름의 광학적 밀도에 관한 보정 등 여러 가지 계통적 오차들에 대한 보정들이 선량분포 확인과정의 이해와 그 기준마련에 도움이 되겠지만 우리가 다룬 원점 불일치에 비해서 상대적으로 무시할 수 있었다. 마지막으로 선량분포 확인의 최종목표인 3 차원 선량분포 확인의 실제 적용을 위한 연구가 최적화 알고리듬을 이용하여 실험 중에 있다.
본 논문에서는 선형적으로 기울어진 문서 영상의 기울기를 검출하기 위한 단순하면서도 효과적인 알고리즘을 제안한다. 문서 내의 인접한 두 행 사이에는 일정한 두께의 공백 행이 존재하며, 그 공백 행의 기울기는 실제 문서의 기울어진 정도를 반영한다는 사실에 기인한다. 먼저, 간단한 모폴로지 연산을 이용하여 문자행 영역과 공백행 영역을 분리한 후, 이를 일정 간격으로 수직 샘플링하여 수직선 상에 있는 모든 공백행의 중심점(행간점)을 찾는다. 전체 영상으로부터 동일한 공백 행상에 있는 임의의 두 행간점간에 계산된 기울기들의 분포를 보면 실제 문서의 기울기에서 최대 값을 가진다. 제안한 알고리즘을 다양한 형태의 가로쓰기 문서(검출 가능한 최대 기울기 : $\pm$45$^{\circ}$)에 적용하여 0.5$^{\circ}$의 오차범위 내에서 정확한 결과를 얻을 수 있음을 보인다.
신문, 잡지, 공문서, 영수증 등의 문서로부터 필요한 정보를 자동화하여 처리할 수 있는 문서영상 이해 시스템의 구현에 있어서 문서영상에 존재하는 문자를 추출하는 연구는 문자 인식의 전처리 단계로서 매우 중요한 의미를 지니고 있다. 하지만 현 시점에서 문서 자체가 가지는 다양한 형태 및 배경 등에 의하여 범용화되고 일반화된 방법을 찾기란 매우 어려운 실정이다. 본 논문에서는 특히 배경이 선이나 도표 등으로 이루어진 문서 영상에서 Hough Transform을 사용하여 기울어짐을 보정하고 문자들이 선에 겹친 부분을 효과적으로 보정하며 추출된 영역에 대한 분할 및 합병 과정을 거쳐 최종적으로 완전한 문자 영역을 추출하는 방법에 대하여 다룬다.
풍력터빈 블레이드 풍동시험의 경우 사용가능한 시험설비의 크기제한으로 인해 축소모델 사용이 불가피하며, 이로 인해 풍동시험에서는 실물 블레이드에 비해 10% 미만의 낮은 Re수에서 시험이 수행된다. 축소모델 블레이드 풍동시험 결과를 활용하여 실물 블레이드의 성능(토크)를 추정하기 위한 축소효과 보정기법을 2008년 제시하였으며, NREL Phase VI 모델 시험결과에 적용하였다. 당시 제시된 보정기법은 단일익형을 전체 블레이드에 사용한 사례이며 축소효과 보정을 위해 Re수에 따른 익형의 양력계수 변화만을 적용하였다. 본 논문에서는 당시 제안된 축소효과 보정기법을 익형의 양력계수 및 항력계수를 포함한 형태로 수정하였으며, 블레이드에 다수의 익형이 사용되었을 경우에 대해 확장하였다. NREL Phase VI 12% 시험모델의 경우 익형의 양력계수 기울기에 의한 보정량은 약 15% 정도이며, 항력계수 변화에 의한 보정량은 약 5% 정도로 나타났다. 블레이드에 다수의 익형이 사용되었을 경우 설계 또는 전산해석을 통해 구한 반경별 토크 함수를 적용하여 블레이드 축소효과를 보정할 수 있다.
본 논문은 실내외에서 얻어진 자연 영상으로부터 기울어진 영상을 바로 보정하고 텍스트를 추출하는 방법을 제안한다. 본 연구는 명도 이미지를 대상으로 모든 과정이 4단계로 이루어진다. 첫째 자연 영상에서 에지 검출 처리를 위한 전처리 및 Canny 에지 추출을 수행하며, 둘째 영상의 기울기를 추출하기 위해 허프변환에 대한 전처리와 후처리를 한 후, 셋째로 잡음영상과 선을 제거하고 텍스트 특징을 이용한 후보영역 검출을 한다. 마지막으로 텍스트 후보영역 안에서 지역적 이진화를 수행하여 불필요한 비텍스트 연결 요소를 추려내기 위해 두 가지 텍스트 추출 방법을 수행한다. 본 연구는 게시판, 교통표지판, 책 표지 등 100장의 자연영상을 대상으로 실험한 결과 텍스트 추출에서 90.3% 추출 정확도를 가졌으며, 기울어진 각도 추출에서도 94.3%의 높은 추출률을 보였다.
본 논문에서는 실제 도로환경의 속도 표지판 영역 추출 및 인식 방법을 제안한다. 화소의 색상정보를 이용하여 속도 표지판 영역을 추출하고 추출된 속도 표지판 영역 안에서 숫자 영역만 다시 추출한다. 표지판의 경사여부를 판단하여 시계방향, 반시계방향으로 각각 표지판을 회전시켜 기울기를 보정한 후 인식을 행함으로써 인식률을 제고한다. 도로환경의 동영상을 대상으로 인식을 행한 결과 일반적인 속도표지판 뿐 아니라 기울어진 환경에서도 매우 강건한 인식 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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