일정한 형태의 물체를 분석하기 위해 사용되는 각-거리 그래프를 이용하여 임의의 물체의 경계선 내부 영역의 면적을 측정하는 영상처리 알고리듬을 제안한다. 물체의 경계선 내부의 한 점을 중심으로 1차 각-거리 그래프를 생성하고 이 그래프로부터 거리 값이 급격히 변화하는 위치를 추출하여 1 차 그래프에서 접근하지 못한 영역을 인식하여 새 영역에서의 한 점을 중심으로 2 차 각-거리 그래프를 생성한다. 이와 같이 계층적으로 구성된 각-거리 그래프 그룹에 대해 거리의 제곱을 각도 방향으로 적분하여 물체의 경계선 내부 영역의 면적을 측정한다.
비정형객체 검색을 위한 향상된 경계 영역 분할에 기반을 둔 색 기술자를 제안한다. 이 논문에서는 하나의 객체를 내부영역과 경계영역으로 나눠 각각으로부터 기술자를 추출하는 기존의 기술자를 향상하는 기술을 제안한다. 먼저 주어진 영상으로부터 비정형객체영역과 배경영역을 분할한다. 분할된 객체의 중심 좌표를 구하고 이 중심 좌표를 기준으로 해서 전체 객체를 N × N 블록으로 나눈다. 각 블록은 배경픽셀의 유무를 확인하여 경계블록과 내부블록으로 구분한다. 하나의 객체 영상은 내부블록들로 구성된 내부영역과 경계블록들로 구성된 경계영역으로 구분하여 각 영역에 대해 MPEG-7 주조색 기술자 (dominant color descriptor)를 추출하여 최종 기술자를 추출한다. 비정형객체 검색 성능 실험을 위하여 핸드백 영상들을 다양한 시점으로 변화하여 구성한 1,973장의 실험 데이터베이스를 구축하였으며, 검색 성능을 ARR(Average Retrieval Ratio)를 사용하여 기존의 MPEG-7 주조색 기술과 비교하였다.
본 논문에서는 영상처리 기술을 기반으로 한 내부 운전자에게 위협이 될 수 있는 금속 물체를 탐지하기 위한 실시간 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 퍼지 이론을 이용하여 금속물체를 탐지할 수 있는 색상 필터를 설계하여 사용하였다. 차량안의 특정 탐지 영역 내에서 FCF(Fuzzy Skin Filter)를 이용하여 운전자의 얼굴 영역을 탐지하고, 동승자가 위협을 가한다는 가정 하에 손 영역을 탐지한다. 탐지된 동승자의 손 영역을 중심으로 색상기반 원형 탐색기법을 사용하여 최종 금속물체의 후보영역을 설정하고, 금속물체 색상필터를 적용하여 최종적인 금속물체영역을 탐지 한다. 제안된 방법은 여러 실험을 통해 내부 운전자 보호를 위한 금속물체 탐지 시스템의 우수성을 증명한다.
본 논문에서는 적응적 이진화 기법을 적용하여 흠집 영역을 검출한다. 제안된 방법은 안경 렌즈 영상에서 명암 대비를 적용하여 렌즈의 명암을 강조한다. 명암이 강조된 영상에서 렌즈 밖의 배경 영역은 흠집 검출에 불필요하므로 개선된 평균 이진화 기법을 적용한 후에 렌즈의 윤곽선을 검출하여 렌즈 이외의 배경을 제거한다. 렌즈 이외의 배경이 제거된 렌즈 영상에서 렌즈 내부에 명암대비를 적용하여 렌즈 내부의 배경과 흠집의 명암을 강조한다. 명암이 강조된 렌즈 내부 영역에서 적응적 이진화 기법을 적용하여 흠집과 잡음을 검출한다. 잡음은 중간값 필터를 적용하여 제거한 후에 흠집 영역을 추출한다. 추출된 흠집 영역을 렌즈의 중심으로부터의 거리와 흠집의 크기를 퍼지 추론 규칙을 적용하여 눈에 미치는 영향 정도를 분석한다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 분석하기 위해 CHEMI, MID, HL, HM과 같은 시력 보정용 렌즈 영상 6장을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존 렌즈 흠집 추출 방법보다 흠집 영역이 정확하게 추출되었고 눈에 미치는 영향을 효과적으로 분석할 수 있는 가능성을 확인하였다.
지진 발생시 건축물의 내부상태를 탐사하는데 있어 콘크리트 구조물의 두께, 철근의 피복깊이, 공동의 유무를 탐사하게 되고, 이것을 통해 건축물의 손상을 추정할 수 있다. 이때 콘크리트 내부를 탐사하는 방법으로 지중 탐사 레이더(ground penetrating radar)가 효과적으로 이용될 수 있다. 기존의 레이더 측정 방법에서는 콘크리트 내부를 탐사하기 위해 시간영역에 있는 데이터로 콘크리트의 유전상수를 구하고 시간을 거리로 환산하여 육안 식별에 의해서 결과를 분석하였다. 본 연구에서는 콘크리트 시편을 측정한 후 측정된 데이터를 주파수 영역으로 변환하여 스펙트럼 분석과 필터링을 통한 방법으로 신호 처리하여 시간영역에서의 데이터 분석능력을 향상 시켰다. 데이터 획득을 위해 주로 사용되는 900MHz, 1GHz, 그리고 1.5㎓ 중심 주파수를 갖는 세 개의 안테나를 사용하여 철근시편을 탐사하였다. 주파수 영역에서 차단 주파수(cutoff frequency)를 1/3 옥타브에 의하여 변화시키면서 저역 통과, 고역 통과, 그리고, 대역 통과 등의 필터링을 하였고, 각각의 중심 주파수에 대한 가장 효과적인 차단 주파수를 찾으려고 했다. 차단 주파수의 범위는 최대 하위 2옥타브에서 상위 1옥타브와 최소 하위 2옥타브에서 하위 1옥타브가 적합하였고, 주파수 영역에서 필터링을 통해 콘크리트 내부 정보 분석력 향상을 위한 토대를 마련하였다.
일정한 형태의 물체를 분석하기 위해 사용되는 각-거리 그래프를 이용하여 임의의 물체의 경계선 내부 영역의 면적을 측정하는 디지털 영상처리 알고리듬을 제안한다. 물체의 경계선 내부의 한 점을 중심으로 1차 각-거리 그래프를 생성하고 이 그래프로부터 거리 값이 급격히 변화하는 위치를 추출하여 1차 그래프에서 접근하지 못한 영역을 인식하여 새 영역에서의 한 점을 중심으로 2차 각-거리 그래프를 생성한다. 물체의 형태가 복잡한 경우 차수가 증가하게 되며 이와 같이 계층적으로 구성된 각-거리 그래프 그룹에 대해 거리의 제곱을 각도 방향으로 적분하여 물체의 경계선 내부 영역의 면적을 측정한다.
유도 결합 플라즈마 (ICP)는 축전 결합 플라즈마 (CCP) 보다 상대적으로 높은 밀도의 플라즈마를 발생시킬 수 있다. 또한 구조가 간단하고 기존 스퍼터링 장치의 내부에 추가 설치가 용이하며, 스퍼터된 입자의 이온화, 반응성 가스의 활성화를 위한 2차 플라즈마원으로 적용이 가능하다. 그러나 대면적의 고밀도 플라즈마의 균일도 측정은 고가의 2D probe array등을 사용하여야 한다. 본 연구에서는 간단한 CCD camera를 챔버 내부에 삽입하여 가시광 영역의 적분 강도를 이용해서 플라즈마의 2차원적 균일도를 정성적으로 비교 판단하고 시간에 따른 국부적인 이상 방전을 감시할 수 있도록 내장형 무선 카메라를 사용하였다. 직경 380 mm의 챔버 내에 2 turn ICP antenna를 이용하여 유도 결합 플라즈마를 발생시켰다(Ar 30 sccm, 35 mTorr, 2 MHz, 400 W). 내장형 무선 카메라를 챔버 내부 중앙의 ICP antenna에서 8 cm 아래에 위치시켜 플라즈마를 진공 중에서 촬영하였다. 내장형 무선 카메라를 챔버 내부에 위치하여 촬영한 결과 외부에서 view port로 쉽게 확인할 수 없는 ICP antenna 내부의 고밀도 플라즈마의 불균일도를 평가할 수 있었고, ICP antenna 가장자리에서 중심으로 이동할수록 밝아지는 것을 토대로 중심 영역의 plasma 밀도가 가장 높다는 것을 알 수 있었고, 채도와 명도의 차이를 이용하여 시각적인 플라즈마 균일도를 분석하였으며 이를 플라즈마 모델링 기능이 있는 전산 유체 역학 프로그램인 CFD ACE+를 이용하여 플라즈마 분포를 모델링 및 비교하였다. 또한 인라인 타입의 마그네트론 스퍼터링 시스템에서 기판 캐리어에 무선 카메라를 장착하여 이동하면서 캐리어와 마그네트론 방전 공간의 상대적인 위치에 따른 마그네트론 방전링의 형상 변화도 관찰하였다.
극치해석적인 상계정리를 기초로 하여, 평면변형 인발에서 발생하는 내부결함(central bursting)을 예측하기 위해 중심에서 공동(voids)을 가진 금속에 대해 비례흐름(proportional flow)과 내부결 함의 흐름을 비교하여 해석하였다. 이 결함을 촉진시키는 공정조건에 대한 판정식(criterion)을 변형경화 금속에 대해 유도하였다. 공동을 가진 금속은 공동들을 축소시키기 위해 정상적인 재 료(sound material)의 흐름과 동일 방법으로 흐를 수 있으며, 경우에 따라서는 내부결함을 확장 하기 위해 흐를 수도 있다. 본 연구에서는 다이의 경사각, 단면감소율 및 마찰 등의 어떤 공정 변수 영역에서 중심축 상에 많은 공동을 가진 변형경화 금속에서도 내부결함이 발생할 수 있다는 것이다.
본 논문의 목적은 여러 생리학적 특징중 높은 신뢰성을 갖는 것으로 알려진 홍채로부터 고유한 특징을 추출하고, 인식/검증하는 알고리즘을 개발하는데 있다. 홍채패턴은 크게 주름과 주름내부의 패턴부분으로 구성되며 그 고유한 패턴은 주로 내부에 집중되어 있다. 본 논문에서는 홍채의 주름윤곽과 주름내부의 패턴 특징의 추출을 위해, 동공중심을 기준으로 반지름길이에 따라 홍채영역을 분리하여 ID신호를 추출하여 특징으로 사용하였으며, 전처리부에서는 thresholding 방법에 의해 안구로부터 홍채영상을 획득하고, 획득된 반지름별 ID 홍채특징으로부터 매칭시험을 수행하였다. 제안된 방법은 주름윤곽으로부터 ID 특징신호를 사용한 방법에서 무시한 홍채내부 패턴을 고려하였으며, 홍채 전체영역에 대해 2D 웨이블렛을 이용한 홍채특징추출 방법과 비교시보다 신속한 특징추출이 가능하다.
기존에 제시된 Lin 과 Liu (1999)의 VOF 기법을 이용한 내부 조파 방법을 레블셋 기법에 적용하였다. 기하학적으로 유리한 유한요소법을 이용하여, Navier-Stokes 방정식의 공간차분에는 Characteristic Galerkin 기법을, 시간차분에는 Fractional Four-Step 기법을 적용하였다. 그림에 보인 바와 같이 중심(x=0)에서 전파하는 경우, 외부조파에 의한 영역내 재반사 문제가 해결되어 선형파를 의도한 바대로 잘 조파할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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