사람 검출은 다양한 분야에서 활용이 많은 기술이다. 검출은 노이즈, 그림자, 조명 변화, 사람형태 등을 고려해야 우수한 성능을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 블록기반으로 복잡한 실내환경에서 상기 문제를 극복할 수 있는 사람 검출 방법을 제안한다. 제안방법은 모션 추출, 배경차분화, 전경객체 추출, 사람의 고유색 검출로 구성된다. 다양한 실내환경에서 제안방법을 적용하여 우수성을 증명하였다.
본 논문은 저해상도와 많은 노이즈를 갖는 일반 CCTV의 입력 영상에서 실시간으로 움직이는 물체를 검출하고 그 물체의 움직임을 추적하는 방법을 제안 한다. 본 논문은 CCTV영상으로부터의 입력 영상을 순차를 갖는 명암도 영상으로 실시간 변환 하여 진행 한다. 움직이는 물체의 추출은 첫째, 획득한 영상의 그레이 영상을 포스터라이징을 이용하여 명암 분포를 축소하고 차영상을 통해 윤곽을 추출한다. 둘째, 본 논문이 제안하는 영역 단위 이진화를 통해 이진화와 잡음의 제거를 동시에 수행한다. 셋째, 손실된 정보의 보정을 위해 이진 영상의 팽창을 수행한다. 넷째, 이진 영상의 가로/세로 명암 밀도 분포를 통해 움직이는 물체 영역을 검출한다. 검출된 물체의 추적은 현 재 프레임의 물체 영역과 이전 프레임의 물체 영역의 중심을 계산한 후, 두 중심의 거리 차를 계산한다. 계산된 거리가 임계값보다 작을 경우 같은 물체로 인식하고 계속 추적하며, 임계값 이상의 값일 경우 새로운 물체로 인식한다. 추적된 이동물체의 중심점이 화면의 중앙 부분에 있지 않을 경우, 이동물체의 중심으로 카메라의 방향을 조정한다. 실험결과, 제안한 방법으로 저해상도와 많은 노이즈를 갖는 일반 CCTV 의 입력 영상에서도 실시간으로 움직이는 물체를 검출하고, 그 물체의 움직임을 추적 할 수 있었다.
본 연구에서는 스트레스 상태 측정을 위한 심전도 신호 QRS 검출 알고리즘을 제안한다. 심전도 신호의 QRS 검출 과정은 4단계로 wavelet, moving average, squaring, threshold method로 구성된다. wavelet은 기저선 변동과 노이즈를 제거하고 moving average는 전체 신호를 부드럽게 하고 잔여 노이즈를 제거하며 squaring은 신호를 강조하는 역할을 한다. 마지막으로 threshold 기법을 이용해 검출간격을 설정하여 QRS를 검출하였다. 그 결과 Sensitivity는 99.54%, Positive Predictivity는 99.69%, Detection Error는 0.76%를 보였다. 또한, 피험자를 대상으로 게임을 이용해 스트레스 상태 변화에 대한 실험을 하였고, HRV 시간-주파수 파라미터를 분석함으로써 스트레스 상태 변화를 관찰할 수 있었다.
초전형 센서의 특성 평가 방법에는 여러 가지 방법들이 존재하며, 이에 대한 표준화된 특성 평가방법의 개발이 필요로 한다. 측정 평가의 방법이나 조건 등에 따라서 평가 결과가 크게 변할 수 있는 사항들이며, 따라서 국내 뿐 아니라 대외적으로 다른 나라의 제품들과 신뢰성을 가지고 경쟁을 하기 위해서는 평가항목이나 평가방법의 표준화가 절실하게 요구된다. 초전형 적외선 센서를 평가하는 항목에는 기본적으로 입력에 대한 출력신호의 크기를 평가하는 감도(responsivity), 잡음과 관련되어 센서가 검출할 수 있는 최소의 신호를 나타내는 NEP(Noise Equivalent Power)와 이것을 센서의 감지 면적으로 정규화 시킨 검출능(detectivity), 응답 속도를 나타내는 시정수(time constant)가 있으며 이러한 항목들이 표준화의 대상이 된다. 본 실험에서는 기존의 상용화된 센서들을 가지고 초전형 적외선 센서의 특성을 측정 하였다. 특성을 측정할 때 다른 요인들 보다 노이즈로 인한 영향이 상당히 크므로 측정시 노이즈 발생 문제를 해결하는 방법으로 본 논문에서는 센서 측정에 사용되는 증폭 회로에서 노이즈를 해결하려고 하였다. 우리는 증폭 회로구성에서 노이즈를 제거하기 위해서 신호입력단과 전압 압력에 잡음제거 필터로 R, C를 사용하였다. 회로설계로 제작된 증폭회로와 측정 장치를 가지고 측정을 한 결과 센서의 감도는 $3.0mV_{p-p}$, 응답시간은 20ms정도의 값으로 가장 일반적인(typical) 값을 보인다.
전경계선 검출은 저수준 영상 처리에서 매우 중요하다. 하지만, 대부분의 경계선 검출 방법들은 노이즈 포인트들의 영향으로 효과적이지 못하며 서로 다른 입력 영상에서도 유연하지 못하다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 먼저 외부 노이즈 제거 단계를 제시하였고, 다음으로 기울기 폭 히스토그램과 내부 클래스 최소 변이에 따른 양쪽 임계치의 자동 선택을 제시하였다. 이 알고리즘을 사용하여 민감한 노이즈 포인트들의 대부분을 줄일 수 있었고 실제 파라미터를 인위적으로 세팅하지 않고 서로 다른 영상을 위한 목적 임계치를 계산하며, 퍼지 알고리즘에 의하여 경계선 픽셀들을 선택하였다. 결론적으로 이전의 Canny 알고리즘보다 훨씬 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 직육면체 형태의 실내 환경에서 볼륨 검출을 통해 AR 게임 공간을 구성하는 방법을 제안한다. 기존의 공간 인식 방법은 관측 가능한 제한된 공간에 대해서만 평면 검출이 가능하며, 밀도와 노이즈의 변화에 민감하다. 제안 방법은 기존의 평면 검출 방식에서 벗어나 구면 파노라마로부터 OBB를 탐색하는 방법을 통해 AR 게임 공간을 구성한다. 제안 방법은 실험을 통해 기존의 방법보다 수행 속도가 빠르고, 또한 밀도와 노이즈의 변화 등의 환경 제약 요소에 강건함을 보였다.
영상 매칭 기술은 컴퓨터 비전 분야에서 다양하게 응용될 수 있는 기초적인 기술 중에 하나이다. 대표적인 영상 매칭 기술인 SIFT나 SURF는 강인한 영상 매칭 성능을 나타내지만 계산량이 방대하여 실시간 기술에 사용될 수 없는 문제점을 가진다. 최근에 ORB나 BRISK는 FAST 특징점 검출기와 BRIEF 특징점 표현자를 조합하여 실시간 영상 매칭을 가능하게 하면서 기존의 영상 매칭 기술과 견줄만한 성능을 나타내었다. 본 논문에서는 FAST와 BRIEF를 수정하여 영상 왜곡에 강인하면서 실시간으로 매칭을 수행할 수 있는 영상 매칭 알고리즘을 제안한다. 노이즈에 강인하면서 스케일 변화를 고려하기 위하여 특징점 후보 영역을 제한하고 스케일 공간을 생성하여 특징점을 검출한다. 또한 영상의 회전 변화에 강인한 영상 매칭을 가능하게 하기 위하여 주변 픽셀 패턴의 Gradient로 특징점 방향을 결정하여 픽셀 밝기 값 비교로 이진 특징점 표현자를 생성한다. 제안하는 영상 매칭 알고리즘은 적은 계산량으로 기존의 알고리즘보다 우수한 영상 매칭 성능을 나타낸다. 특별히 노이즈가 존재하는 영상의 매칭에서 노이즈의 영향에 강인한 매칭 성능을 보여준다.
현재까지 운전중인 변압기에 전기적인 부분방전 측정기법을 적용하기 위한 가장 큰 문제점은 외부 코로나 노이즈를 제거하는 것이다. 본 논문에서는 외부 코로나 노이즈를 제거하고 변압기 내부의 결함에 의한 부분방전 신호만을 측정하는 기법에 대하여 연구하였다. 현장에서 운전중인 변압기에서의 부분방전과 코로나 노이즈의 발생 형태를 모의하기 위하여 모의 변압기 내에 침-평판 전극을 이용하여 변압기 내부 부분방전을 발생시켰으며, 동시에 변압기 외부의 공기 중에 봉-구 전극을 이용하여 외부 코로나 노이즈를 발생시켰다. 변압기 접지선에 설치한 로고우스키 코일에는 변압기의 내부 결함에 의해 발생되는 부분방전 신호와 외부 코로나 노이즈가 동시에 측정되었다. 변압기 외부에 안테나 센서를 이용하여 외부 코로나 노이즈를 별도로 측정하여, 코로우스키 코일에서 측정된 신호에서 코로나 노이즈를 제거한 결과, 변압기 내부의 부분방전에 의한 신호만을 효과적으로 검출할 수 있었다.
영상을 획득하는 과정에 있어, 영상획득 장치 또는 피사체의 흔들림으로 인해 발생되는 움직임 열화(motion-blur)현상은 영상의 선명도를 크게 떨어뜨리는 주된 원인이 된다. 손상된 영상은 그 영상자체로부터 움직임의 각도와 길이를 추출 함으로서 복원될 수 있다. 본 논문에서는 움직임 열화의 각도와 길이를 추정하기 위한 방법 중, 본 저자가 제안 했던 극점자취방법에, 확률적인 개념을 적용한 새로운 확률적 극점자취 방법을 소개한다. 기존의 방법은 신호지배영역이 올바로 지정되지 않았을 경우, 오차를 수반하기도 한다. 이러한 문제를 해결 하기 위해, 본 연구에서는 maximum likelihood(ML) 분류방법을 이용해 적절하지 않은 극점자취점의 영향을 선택적으로 작게 하여, 신호지배 영역의 설정 없이, 저주파 영역에서의 올른 극점자취의 검출이 가능하도록 하였다. 또한, Auto-regressive(Ah) 모델을 이용한 선형예측방법을 통해 극점 검출과정에서 불규칙하게 발생하는 특이점들이 극점으로 검출되지 못하도록 하여, 정밀한 움직임 방향의 추정이 가능하게 하였다. 또한, 움직임 길이의 검출에 있어서는, 노이즈에 의해 영향을 무시할 수 없는 기존의 영점교차점 방법을 보완한, 새로운 이동평균최소(MALM)법을 정의하였다 이 방법은 움직임 열화가 발생한 영상의 주파수 영역단면 패턴을 이용한 것으로서, 2차원적인 sinc함수를 1차원적인 표현으로 바꾸어주는 이동평균함수를 사용하여, 쉽게 부극점(sub-peak point)을 찾을 수 있도록 한다 부극점 또한 노이즈에 의한 영향을 받지 않고, 이동평균최소법 자체에 노이즈를 제거하는 과정에 포함되어있으므로. 이 방법을 사용하게 되면, 심한 노이즈 환경에서도 적절한 움직임의 길이 값을검출할 수 있다. 이렇게 얻어진 길이와 방향의 파라메터를 이용하여, 실제 실험에 사용된 손상되어진 영상을 효과적으로 복원할 수 있었다.>$\bigcirc$ 펄라이트 : 합섬A(비스코스+레이온)급액천의 유입은 소(1$\times$60cm)에서 21.8ml, 중(2$\times$60cm) 33.5ml, 대(3$\times$60cm) 43.4ml가 통과되었고 합섬(폴리에스텔)에서는 19.0~30.7ml로서 급액천의 규격에 따라 통과되는 차이가 있었다. 배지가 규격화되어 있어 급액천의 규격별로 일정하게 유입되었으며 급액천의 재질이 유입에 영향을 미친 것으로 사료되었다. (2) 급액관과 베드상과의 높이에 따른 유출양 : 급액과 베드상과의 낙차가 클수록 유출이 증가함을 알수 있었으나 합섬C(인견)실험구에서는 낙차가 유출에 영향을 미치지 않았다. (4) 급액된 양액의 EC 및 pH조사 : 급액된 양액의 EC 및 pH에 전혀 변화가 없어 재배 적응에 문제가 없을것으로 사료되었다.이가 가장 이상적인 것으로 생각된다.세포수에 대한 내부세포괴세포(ICM/total cells)가 20~40% 범주에 드는 비율은 처리구가 대조구보다 낮은 결과를 나타냈다. 결론적으로 돼지난포란을 이용하여 체외성숙을 유기할 때 효과적인 cysteamine의 농도는 50$\mu$M이 적당하며, 초기배발달을 유기할 때의 효과적인 cysteamine의 농도는 25~50$\mu$M인 것으로 판단된다.N)A(N)/N을 제시하였다(A(N)=N에 대한 A값). 위의 실험식을 사용하여 헝가리산 Zempleni 시료(15%$S_{XRD}$)의 기본입자분포로부터 %$S_{XRD}$를 계산한 결과, 16%$S_{XRD}$의 결과값을 얻을 수 있었다. 따라서, 본 연구에서 도출한 관계식들이 유효함을 확인할 수 있었다.계식들이 유효함을 확인할 수 있었다.할 때 약간의 증가를 나타냈다.". And
베어링은 산업현장에서 널리 쓰여지는 중요 부품이다. 따라서 이의 결함에 따른 손실을 예방하기 위해서는 이상을 진단하고 검지하는 기법이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 저속회전하므로 노이즈가 많이 포함되어 절상상태의 신호검출이 어려운 저속회전베어링의 외륜이상을 웨이브렛의 Denoising 기법을 적용하여 정량적으로 진단하고 패턴인식법 중의 하나인 KDI(Kullback Discrimination Information)를 적용하여 이상상태의 진단/검지능력을 시험해 보았다. 웨이브랫의 Denoising 기법은 노이즈 캔셀링(Noise canceling)이 능력이 뛰어났고, HDI기법은 저속회전베어링의 정상과 이상의 분류에 뛰어난 검지능력이 있음을 알 수 있었다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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