번호판 인식 시스템은 일반적으로 한 차선에 한 카메라를 사용한다. 만약 2개의 차로를 동시에 촬영하도록 카메라를 설치한다면 시스템 구축 비용이 많이 감소할 것이다. 본 논문은 이러한 시스템의 구축에 필요한 기본적인 방법으로써 이미지에서 번호판이 2개 이상 존재할 경우에도 그 위치를 모두 검출할 수 있는 방법에 대하여 제안한다. 번호판 후보 영역 추출은 모폴로지 연산을 통해 검출하고 각 후보 영역은 이진화후 제안한 검증 방법을 통해 후보 영역을 제거하고 번호판인 후보 영역에 대하여 정확한 번호판 영역을 검출한다. 제안한 검출 방법은 일반 번호판과 영업용 번호판 모두 검출할수 있다.
다중사용자 검출(multiuser detection)은 기존의 정합필터 방식에 비해 CDMA 시스템의 용량을 크게 증가시키고, 서비스 품질을 향상시킬 수 있는 기술이다. 본 논문에서는 gradient search(GS)에 기초하여 ML(maximu likelihood) metric을 간단히 계산할 수 있는 방법을 소개한다. ML 검출을 위해서는 사용자 확산부호 뿐만 아니라 전력도 알아야한다. 사용자 전력이 알려져 있지 않은 경우, 전력과 데이터를 동시에 추정하는 방법을 제시하였다. 제시한 방법으로 정확히 전력을 알고 데이터를 검출하는 GS 방식과 거의 동일한 성능을 얻을 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이견 결과는 보여준다.
천문대 X-선 연구팀에서는 검출기 내부잡음을 줄이기 위해, 반-동시 계수법을 채택하는 다중 셀 비례계수를 개발할 예정이다. 이러한 계수기의 X-선 검출효율 결정을 위해, 몬테카를로 법을 이용하는 수치모의실험 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램을 이용하여 Ginga/LAC의 검출효율을 재현할 수 있었고, 그럼으로 해서 수치모의 실험 방법에 대한 검증을 할 수 있었다. 이 논문에서는 천문대에서 고려하고 있는 비례계수기에 대한 수치모의실험 결과들을 보고한다.
반도체 패키지의 마킹검사(marking inspection)를 위해서는 입력 영상으로부터 검사할 패키지의 정확만 위치 검출과 패키지 윗면에 나타난 제작사 로고, 문자, Pin1 딤플의 추출이 필수적이다. 본 연구는 마킹검사를 위한 선행 연구로 마킹검사를 수행할 때, 검사할 IC 패키지의 위치와 방향을 정확하게 검출하는 것을 목적으로 하고 있다. IC 패키지의 외곽을 구성하는 리드의 명도 값은 트레이의 명도 값과 큰 차이를 나타낸다. 그러나 IC 패키지의 방향을 나타내는 Pin1 딤플은 배경과 동일한 색상으로 다만 약간 오목하게 들어가서 명도 값의 차이가 미세하다. 이러한 두 가지 상이한 특징을 효과적으로 처리하기 위하여 적응적 다중 이진화 방법을 제시하였다. 76개의 명도 영상에 대한 실험 결과 제안된 이진화 방법은 매우 효과적이었으며, 이진화된 영상으로부터 IC 패키지의 정확한 위치 검출과 방향 확인이 가능하였다.
시분할 다중화 방식을 이용한 정전 구동형 XY 스테이지의 새로운 위치 검출 방법을 제안한다. 각축의 고정자에 90도의 위상차를 가지는 여기(excitation) 신호를 주입하여 스테이지와 연결된 1개의 charge amplifier와 S/H를 이용하여 x축과 y축 방향의 위치를 검출한다. charge amplifier의 파라미터는 DC 이득이 크고 또한 신호간 간섭이 발생하지 않도록 설정한다. 제안된 방법은 XY 스테이지의 디지털 서보 제어기의 구성요소인 S/H를 사용하기 때문에 기존의 방식과는 달리 위치 신호의 검출이 안정적이고 반송 신호에 의한 고조파 왜곡과 복조 과정에서 발생되는 지연을 현저히 줄일 수 있으며 간단하게 구현할 수 있다.
최근 자율주행에서 안전한 주행을 위해 영상 기반 다중객체 검출 기술이 활발히 연구되고 있다. 이때, 저해상도 영상은 객체 검출 단계에서 정확도가 떨어지는 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 초해상화와 객체 검출을 위한 방법을 함께 사용하는 기법을 제안한다. 더 나아가 초해상화 단계에서 하나의 구분자만 사용하는 기존의 방법과 다르게 이미지 생성 과정 중간에서 추가의 구분자를 사용하여 총 두 개의 구분자를 사용하여 성능을 향상하고자 하였다. 본 논문은 한국 고속도로 교통 데이터를 사용하여 실험하였으며, 그 결과 제안된 방법의 성능이 mAP@0.5 및 F1 점수 측면에서 기존 방법보다 우수하다는 것을 확인하였다.
자연어 처리를 위해서 두 문장의 의미 유사성을 분석하는 것은 아주 중요하다. 이 논문은 패러프레이즈 검출 태스크를 수행하기 위한 Paraphrase-BERT를 제안한다. 우선 구글이 제안한 사전 학습된 BERT를 그대로 이용해서 패러프레이즈 데이터 (MRPC)를 가지고 파인 튜닝하였고 추가적으로 최근에 구글에서 새로 발표한 Whole Word Masking 기술을 사용하여 사전 학습된 BERT 모델을 새롭게 파인 튜닝하였다. 그리고 마지막으로 다중 작업 학습을 수행하여 성능을 향상시켰다. 구체적으로 질의 응답 태스크와 패러프레이즈 검출 태스크를 동시에 학습하여 후자가 더 잘 수행될 수 있도록 하였다. 결과적으로 점점 더 성능이 개선되었고 (11.11%의 정확도 향상, 7.88%의 F1 점수 향상), 향후 작업으로 파인 튜닝하는 방법에 대해서 추가적으로 연구할 계획이다.
We present a fast algorithm for CDMA (code division multiple access) multiuser detection using the gradient guided search. The fast algorithm calculates the maximum likelihood (ML) metric so efficiently that it needs only O(K) additions in the presence of K users once some initialization is completed. The computational advantages of the fast algorithm over the conventional method are more noticeable as more iterations are required to obtain a suboptimal solution as in the initialization with matched filters.
본 연구에서는 영상안에서의 중요한 객체정보를 검출하기 위한 전처리 과정으로 효율적인 색상정보 정규화에 의한 영역분석 방법을 제안한다. 다중색상 정규화는 기존의 화소내 색상성분간의 정규화와 모든 화소에 대한 성분별 정규화를 복합적으로 사용함으로써, 객체의 영역들이 갖는 고유 색상성분의 분포를 좀더 특정 공간에 집중시키고 영상분할을 용이하게 한다. 이러한 방법의 효과를 입증하기 위해 가상의 입력영상을 제작하여 기존의 알고리즘과 본 논문에서의 방법을 함께 적용, 비교평가한다.
에너지 흉부 단순 X선 영상으로부터 폐 종류 음영을 검출하기 위한 필터를 예측해서 성능좋게 평가하기 위한 방법을 제안한다. 더욱이 그 평가방법을 이용해서 기존에 제안된 다중 해상도 ${\nabla}^{2}G$ 필터의 평가를 행한다. 전문의의 진단보조 혹은 총합자동진단시스템의 구성요소로서 필터가 수행한 역할을 고려한 후, 필터가 만족해야만 하는 조건 및 그 조건을 만족한 경우에 있어서 몇가지 성능평가 척도를 명확히 한다. 제안한 평가방법을 통해서 다중해상도 필터가 단일해상도 필터에 비해 좋은 성능을 나타내고 있음을 명확히 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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