본 논문은 다중 해상도 영상에서 3차 페이싯 모델을 이용하여 적외선 영상의 원거리에 위치하고 있는 초소형 표적의 위치와 크기를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 먼저, 원 영상을 점차 축소하여 여려 단계의 다중 해상도의 영상들로 구성한다. 각 단계에서의 다중 해상도 영상들에 대해 페이싯 모델과 국부 극대 조건을 적용하여 초소형 표적의 위치를 검출한다. 다중 해상도 영상에서 각 페이싯 모델의 국부 극대값을 의미하는 $D_2$값 중 최대 크기를 가지는 위치를 표적의 위치라고 평가한다. 이 경우 각 단계의 다중 해상도 영상들에 대해 크기가 다른 표적의 검출이 가능하게 된다. 본 논문에서 제안한 초소형 표적 검출 방법은 초소형 표적이 있는 다양한 적외선 영상에서 실험하였다. 기존의 페이싯 모델을 이용한 방법에서는 하나의 마스크만 적용시킨 것에 반해 제안된 방법은 하나의 마스크를 다중 해상도 영상에서 적용하였다. 고정된 마스크를 다중 해상도 영상에 적용함으로써 마스크의 크기를 달리하는 효과를 확인하였고 그에 따라 검출하는 표적의 크기도 다름을 확인하였다. 이를 이용해서 표적의 위치뿐만 아니라 크기도 검출할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 미래의 다중 Global Navigation Sattelite System (GNSS) 및 다중 주파수 항법신호 사용자를 위한 새로운 다중 가설 사용자 무결성 감시 기법을 제안한다. 기존의 Weighted Least Squares (WLS) 사용자 무결성 감시 (Receiver Autonomous Integrity Monitoring, RAIM) 기법은 동시에 두 개 이상의 위성이 고장 나지 않는다는 가정 하에 사용자 측정치의 무결성을 감시하므로 동시에 두 개 이상의 측정치 이상이 발생하였을 때 적절한 대응을 할 수 없다는 문제가 있다. 본 논문에서는 여러 epoch의 측정치 잔차와 위성 관측행렬의 변화량을 활용하여 단일 고장 뿐만 아니라 다중 고장을 효율적으로 검출할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 반송파 위상 측정치의 변화율을 활용하는 Relative RAIM (RRAIM) 기법을 적용하여 최소 검출가능 바이어스 (Minimum Detectable Bias, MDB)의 크기를 최소화하였고, 시뮬레이션 결과 수 십 m 정도 크기의 다중 고장을 검출할 수 있었다.
모바일기기가 발달함에 따라 핸드폰에 수많은 기능들이 탑재되고 있다. 영상 통화 기능도 그 중 하나이다. 본 논문에서는 화자와 스마트폰 사이의 거리를 측정하기 위한 다중 색좌표계와 다중 임계치를 사용하는 방법을 제시한다. 첫 번째로 피부색의 색상정보에 근거하여 얼굴영역을 검출한다. 두 번째로 검출된 얼굴영역의 크기를 이용하여 스마트폰과 화자 사이의 거리를 측정한다. 특히 본 논문에서 제시하는 얼굴영역 검출 알고리즘 개발에 있어 고려한 점은 스마트폰의 기본기능과 함께 실시간으로 처리가 가능할 정도로 연산량이 적어야 하며, 움직임이 많은 핸드폰의 특성상 프레임과 프레임 사이의 움직임과 조명 및 배경에 따라 검출된 얼굴 영역이 급격히 변화하는 문제를 해결할 수 있는 얼굴영역 검출 알고리즘을 개발하고자 하였다.
SMART 계측제어계통 측정신호의 신뢰성을 높이기 위한 실시간 신호검증알고리듬을 개발하였다. 개발된 알고리듬은 선행고장검출행렬, 아날로그 신호용 다중성 기법, 접촉신호용 논리표 알고리듬, 주파수 신호용 다중성 기법 그리고 아날로그 센서 경증을 위한 통계적 모듈의 5개 모듈로 구성되어 있다. 선행고장검출행렬은 측정 신호 중에서 고장의 가능성이 있는 신호를 추출하여 선정된 신호만을 적절한 알고리듬으로 검증하도록 함으로써 전체적인 수행시간을 감소시킨다. 아날로그 신호검증 모듈은 아날로그 측정신호에 대한 물리적/해석적 다중성에 입각하여 고장신호의 크기, 위치를 검출하며, 접촉신호 검증 모듈은 접촉신호들간의 논리값을 비교하여 발생 불가능한 논리값을 가지는 신호를 고장신호로 검출한다. 주파수신호는 아날로그 신호와 유사한 기법을 구현하였으며, 통계적 모듈은 아날로그 센서 자체의 물리적 건전성을 검사하는 모듈이다. 현재 SMART의 설계가 확정되어 있지 않으므로 개발된 신호검증알고리듬을 시험하기 위해서 여러 주요 공정변수가 표현되는 상용 원자로의 냉각재계통을 대상으로 검증 알고리듬을 구현하였으며, 운전모사기로 모사된 신호를 이용하여 개발된 신호검증알고리듬을 시험하였다. 시험결과 각 모듈별로 적절히 고장을 검출함을 보였다.
목적 이 연구는 요추 후방감압술에서 발생한 후천적 척추분리증과 척추전방전위증의 다중검출 전산화단층촬영 소견에 대해 분석하고자 하였다. 대상과 방법 2003년부터 2017년까지 요추 후방감압술을 시행 받고 수술 전 및 수술 후 다중검출 전산화단층촬영을 촬영한 74명의 환자를 대상으로 하였다. 유합술을 시행하지 않은 1군과 유합술을 시행한 2군의 환자로 분류하였다. 수술 후 다중검출 전산화단층촬영 영상에서 요추 후방감압술의 크기, 척추분리증 또는 척추전방전위증 유무와 위치, 척추전방전위증의 유무, 후방관절 및 척추주위 근육의 지방 변화에 대해 분석하였다. 결과 후천적 척추분리증 또는 척추전방전위증의 빈도는 1군에서 20명 중 4명, 2군에서 54명 중 2명이였다. 후방감압술의 크기(%)는 전체 추궁판에 대한 추궁절제술의 크기를 백분율로 계산하였다. 요추 후방감압술의 크기(%)는 후천적 척추분리증 또는 척추전방전위증이 있는 경우 54.0 (1군)과 53.2 (2군)이었고, 후천적 척추분리증과 척추전방전위증이 없는 경우는 35.0(1군)이었다. 척추분리증의 위치는 1군에서는 후방감압술 분절의 후관절 부근에서 발생하며, 2군에서는 유합술 하방의 관절 간부에 발생하였다. 결론 다중검출 전산화단층촬영은 요추 후방감압술 이후 후천적 척추분리증과 척추전방전위증을 진단하는 데 유용하고, 후천적 척추분리증의 전형적인 위치를 잘 보여준다. 요추 후방감압술의 크기가 클수록 후천적 척추분리증과 척추전방전위증의 발생과 연관이 있었다.
본 논문에서는 차세대 복합 시분할 부호분할 다중접속 이동통신 시스템에서 타 셀 사용자 간섭 제거를 위한 결합검출 방안을 제안한다. 결합검출 기술은 차세대 복합 시분할 부호분할 다중접속 이동통신 시스템 TD-CDMA 시스템에서의 가장 큰 특징이라 할 수 있는 기술로서 셀 내의 서로 다른 사용자의 신호 간섭을 제거하여 동시에 사용자 데이터를 복원할 수 있다. 종래의 연구에서는 2단계 결합 검출 방식을 이용하여 목적 셀의 사용자 간섭 뿐 아니라 타 셀 간섭을 제거해 줄 수 있는 방안이 제안되었으나 이 방안에서는 타 셀 간섭 제거를 위한 구체적인 사용자 인식에 대한 방안이 없다. 따라서 주변 타 셀 내의 사용자의 간섭의 크기에 상관없이 모든 사용자에 대하여 결합검출을 수행해야 하며 2단계 결합검출의 복잡도가 매우 높다. 본 논문에서는 타 셀 사용자의 간섭의 크기에 따라서 선택적으로 2단계 결합 검출을 수행하는 방안을 제안한다. 제안된 방식은 모의실험을 통하여 성능을 조사하였으며 종래의 결합검출 방식에 비하여 성능의 열화가 없는 동시에 2 단계 결합검출의 복잡도를 크게 줄일 수 있다.
본 고는 휴먼 객체 검출 및 분류를 위한 것으로서, 입력된 동영상에서 배경 이미지와의 차분 영상을 통해 객체 영역을 검출하고, 검출된 객체 영역에서 얼굴 즉 헤드 영역을 검출하는 방법에 대해서 설명한다. 실시간으로 녹화된 동영상에서 사람이 움직이는 위치와, 크기 등이 아주 다양하며, 또한 한 사람이 아닌 여러 사람 객체를 검출하기 위하여 다중의 사람객체 검출기를 이용한 캐스케이드 사람 객체 추출 방법을 제안한다. 얼굴 크기 등을 고려하여 헤드 영역의 shape 를 기반으로 하여 1차 검출을 수행하고, 검출되지 않은 영역에 대하여 히스토그램 기반의 얼굴 영역을 검출한다. 또한 중복된 영상에 대해 베이지안 얼굴 검출기를 통해 인증함으로써 성능을 향상시킬 수 있다.
본 논문에서는 방송 영상에서 조명효과와 크기변화 등에 강인한 얼굴패턴 검출기법을 제시한다. 제안된 얼굴검출 모델은 영상 전처리 과정과 얼굴패턴 검출 과정으로 이루어진다. 전처리 과정은 조명변화에 대한 보정기능과 다중필터에 의한 후보영역 선별기능으로 구분된다. 얼굴패턴 검출과정은 다단계의 특징지도 생성과정과 패턴분류 과정으로 이루어진다. 특징지도를 생성하기 위하여 가보(Gabor) 필터계층을 포함하는 CNN(Convolutional Neural Networks)모델을 도입하였다. 다양한 배경을 고려한 효과적인 학습을 위하여 본 논문에서는 억제성의 뉴런(Inhibitory neuron)을 포함하는 구조의 CNN모델을 적용한다. CNN으로부터 추출되는 특징집합은 최종 단계에서 WFMM(Weighted Fuzzy Min Max) 모델을 사용하여 분류된다. 이때 사용되는 특징집합의 크기는 분류기의 규모 및 계산량의 결정적인 역할을 준다. 이에 본 연구에서는 최종 분류 과정에 사용되는 특징의 수를 효과적으로 줄이기 위해 FMM모델을 사용하는 적응적인 특징 선별 기법을 제안한다. 또한 실제 영상을 통한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰한다.
복잡한 환경에서 바코드의 인식을 위해서는 바코드 영역 검출이 중요한 단계이다. 본 논문에서는 2차원 바코드 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 분산-빈도수와 코너 특징을 이용하여 바코드 후보 영역을 선정한다. 빈도수 계산 시 탐색윈도우의 연결성분을 판단하여 윈도우 크기를 확장하는 방법을 추가하여 이전 연구의 한계점을 개선한다. 이전에 실험한 영상에서 모두 바코드 영역을 검출하였고 이전 연구에서 검출하지 못한 셀의 크기가 큰 바코드 영역을 검출한 것을 확인하였다.
본 논문에서는 잡음에 강건한 일반화 대칭 변환을 주목 연산자로 제안하고 이를 이용하여 크기와 형태가 다양한 물체들을 효과적으로 검출하였다. 기존의 주목 연산자와는 달리 두 화소의 명도변화의 크기와 대칭성뿐만 아니라 방사(radial)방향 명도변화의 수렴 및 발산을 누적 대칭도에 반영시킴으로써 명도변화 방향의 일관된 수렴이나 발산이 없는 잡음 영역에 의한 대칭 기여도가 누적되지 않도록 하였다. 따라서 제안한 주목 연산자를 사용하면 잡음이 많고 복잡한 배경으로부터 물체만을 쉽게 검출할 수 있도록 하였다. 다양한 합성영상(synthetic images)과 실영상(real images)에 대해 실험하여 잡음의 영향을 적게 받으며 효과적으로 다중 물체를 검출함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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