목적 다중 검출 전산화단층촬영(multidetector CT; 이하 MDCT) 영상에서 바터 팽대부의 샘근종과 국소 샘암종을 감별할 수 있는 영상 소견을 알아보고자 하였다. 대상과 방법 MDCT 영상을 이용하여 바터 팽대부의 샘근종이 있는 16명의 환자와 국소 샘암종이 있는 30명의 환자를 평가하였다. 우리는 병변의 크기와 감쇠정도, 병변의 균일한 조영 증강의 여부, 간외담관과 주췌관의 직경, 국소 림프절 종대 유무를 측정하였고, 혈액검사 결과도 분석하였다. 바터 팽대부의 국소 샘암종과 비교하여 샘근종을 시사하는 독립적 소견을 확인하기 위해 다변량 분석을 수행하였다. 결과 병변의 크기와 간외담관의 직경은 샘근종에서 국소 샘암종군보다 유의하게 작았다(all p < 0.001). 다변량 분석에서 병변의 크기가 1.3 cm보다 작은 것, 간외담관의 작경이 1.3 cm 보다 작은 것, alanine transaminase level이 31보다 낮은 소견은 바터 팽대부의 국소 샘암종과 비교하여 샘근종을 시사하는 통계적으로 의미 있는 독립적 소견으로 나타났다. 이러한 세 소견을 모두 만족하는 경우 바터 팽대부에 생긴 샘근종의 진단적 특이도는 93.3%였다. 결론 MDCT 영상에서 병변의 크기와 간외담관의 직경을 측정하여 바터 팽대부의 샘근종과 국소 샘암종의 감별에 도움을 받을 수 있다.
직교 주파수 분할 다중화 방식 시스템에서는 유효 심벌의 구간에서 푸리에 변환을 수행하기 위하여 데이터 심벌 사이의 보호 구간을 제거해야 한다. 이러한 과정은 정확한 심벌 타이밍 검출을 기반으로 수행되어야 한다. 수신단에서 심벌 타이밍 검출은 프리앰블과 페이로드부의 경계의 시작점은 각 심벌의 인덱스 시작 시점을 결정하는 기준을 제공한다. 또한 이 과정에서 발생하는 검출 에러는 전체 시스템 성능의 영향을 주는 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 심벌 타이밍 검출장치에서 이동 평균 필터의 대역폭이 미치는 영향에 대해 논의한다. 이동 평균 필터 대역폭과 연관된 이동 평균 필터의 윈도우 크기의 값을 가변하여 시뮬레이션을 수행하고 이를 통하여 검출 성능에 미치는 영향을 분석한다.
비접촉 장문을 인식하기 위해서는 영상의 크기 및 회전 변형을 효과적으로 해결해야 한다. 본 연구에서는 손의 크기와 방향에 따라 관심영역(ROI)을 추출한 후 정규화하여 일차적으로 이러한 변형을 최소화하였다. 본 논문에서는 KLT(Kanade-Lukas-Tomasi) 특징점에 기반한 비접촉 장문인식 방법을 제안한다. 대응되는 KLT 특징점 주위의 국소영역에 대한 텍스처를 비교하여 대응되는 특징점을 검출한 후, 특징점 쌍의 변위 크기와 방향을 나타내는 변위벡터들 간의 유사도를 비교하여 장문을 인식한다. CASIA 공개 데이터베이스를 이용한 실험결과 제안된 방법이 비접촉 장문인식에 효과적임을 확인할 수 있었다. 특히 다중 가버 필터를 이용하였을 때 99%를 상회하는 정인식률을 얻을 수 있었다.
본 연구는 온라인 다중 객체 추적 환경에서 모든 객체의 상태(예. 위치 및 크기) 및 identifications (IDs)를 추적하는 문제를 다룬다. 프레임들 간 검출 결과들을 연관하여 객체들의 궤도를 점진적으로 완성하는 tracking-by-detection 접근법을 기반으로 온라인 다중 객체 추적 문제를 해결하고자 한다. 정확한 온라인 연관을 수행하기 위해 이산 푸리에 변환과 부분 최소 제곱법(partial least square, PLS) 분석을 기반으로 하는 새로운 온라인 외형 학습 방법을 제안한다. 즉, 먼저 주파수 도메인에서 추적에 용이한 객체 특징량을 추출하기 위해 추적 객체에 대한 이미지를 푸리에 이미지로 변환한다. 나아가 객체간의 주파수 특징을 보다 잘 구별할 수 있도록 PLS기반 부분 공간을 학습한다. 제안된 외형 학습을 최신 신뢰도 기반 연관 기법과 결합하였고, 다중 객체 추적평가 분야에서 국제적으로 공인된 MOT 벤치마크 챌린지 데이터 셋에서 최신 다중 객체 추적 알고리즘과 비교평가를 수행하였다.
One of the most frequently performed tasks in human-robot interaction (HRI), intelligent vehicles, and security systems is face related applications such as face recognition, facial expression recognition, driver state monitoring, and gaze estimation. In these applications, accurate head pose estimation is an important issue. However, conventional methods have been lacking in accuracy, robustness or processing speed in practical use. In this paper, we propose a novel method for estimating head pose with a monocular camera. The proposed algorithm is based on a deep neural network for multi-task learning using a small grayscale image. This network jointly detects multi-view faces and estimates head pose in hard environmental conditions such as illumination change and large pose change. The proposed framework quantitatively and qualitatively outperforms the state-of-the-art method with an average head pose mean error of less than $4.5^{\circ}$ in real-time.
영상과 같은 다양하고 복잡한 데이터 검색은 기존의 키워드를 이용한 검색이 아닌 내용 기반 검색 방법이 요구된다. 본 논문에서는 물체의 위치 이동이나 회전, 크기 변화 등과 같은 각종 변환에 민감하지 않은 불변모멘트(invariant moments)값의 특성을 이용하여 사용자 질의로서 입력된 객체를 효율적으로 검색할 수 있는 시스템을 구현하였다. 영상내의 단일 객체뿐만 아니라 다중 객체들도 효과적으로 검출하기 위해 레이블링(labeling) 알고리즘을 적용해 각각의 객체를 따로 분리하여 불변모멘트를 적용하는 방법을 이용했다. 또한, 검색 시간 단축 및 영상의 효율적인 인덱싱(indexing)을 위해 해싱을 응용한 기법을 적용하였다. 실험결과, precision 85%, recall 23%의 높은 검색효율을 보였고 기존의 전체 영상의 특징을 가지고는 정확히 표현할 수 없는 객체들의 모양을 정확히 표현해 줌으로써 보다 정화한 검색 결과를 얻을 수 있었다.
경수로형 원자로 제어봉집합체(rod cluster control assembly)의 제어봉선단 봉단마개 부위에 발생할 수 있는 원주방향균열을 검출하기 위한 다중표면 와전류탐촉자를 설계하였으며, 이를 MIZ-30 주파수발생장치에 연 결하여 원주방향균열을 검출하고 원주방향길이를 측정 할 수 있는 와전류검사기술을 개발하였다. $8{\times}1$ 다중표면 와전류탐촉자는 원주방향으로 발생할 수 있는 균열 검사에 적합하도록 탐촉자 내부 원주방향으로 8개 표면코일을 일정간격으로 배치하고 코일 후방에 스프링을 설치하여 주사시 코일 머리부분이 표면에 밀착되므로서 코일과 피복관표면 사이의 lift-off 발생이 최소가 되도록 설계하였다. LCR-meter 및 HP-VEE 프로그램을 사용하여 코일의 전기적 특성을 평가하였으며, 탐촉자의 균열검출 특성은 Miz-30과 Eddynet 프로그램을 사용하여 평가하였다. 교정 standard와 시험편은 $14{\times}14$형 제어봉피복관(SS-304, 외경 : 10.95mm, 두께 : 0.48mm)을 사용하여 축방향과 원주방향으로 깊이와 길이를 달리하여 여러가지 균열성 EDM노치 (폭 0.2mm, 관두께의 15, 25, 40, 50, 60%깊이)를 가공하였으며, 이를 이용하여 탐촉자의 균열검출 및 크기측정 특성을 평가한 결과 제어봉 튜브표면에 발생한 원주균열의 검출 가능 최소길이는 3.5mm이고, 깊이는 ${\pm}5.31%$ RMS 오차 이내로 측정 할 수 있었다. 또한, 제어봉선단 봉단마개 부위에 발생할 수 있는 마모, 스크레치, 축 및 원주방향균열 신호는 신호의 위상과 신호형상을 분석하므로서 구분이 가능하였다.
본 논문에서는 켑스트럼 영역에서의 오디오 워터마킹 방법을 제안한다. 광대역 채널에 협대역 신호를 숨기는 대역확산(spread spectrum) 통신과 유사한 방법을 이용하여 워터마크 신호를 오디오 신호의 켑스트럼 성분에 삽입한다. 의사잡음 시퀸스 (pseudo-random sequence)를 이용하여 오디오 신호에 삽입할 워터마크 신호를 발생시킨다 켑스트럼 계수들의 분포와 인간 청각 시스템(Human Auditory System, HAS)의 주파수 마스킹 특성을 고려하여 결정한 가중치를 곱해서 얻은 워터마크 신호는 사람 의 귀로 감지할 수 없을 정도의 크기를 갖는다. 본 논문의 실험 결과에서 보인 것처럼. 오디오 신호의 사용 권한이 없는 사용자들 은 삽입된 워터마크 신호를 검출하기가 통계적으로 거의 불가능하며, 다중 워터마크, MPEG 오디오 부호화. 부가잡음과 같은 다양한 공격에도 소유자에 의해서는 워터마크 신호의 검출이 가능하다.
원거리의 표적을 탐지하기 위한 IRST시스템에서 표적은 배경영역에 포함된 많은 클러터로 인하여 검출이 매우 어렵다. 특히 해상 환경에서 획득된 영상의 경우, 불균일한 해수면 온도 분포는 원거리에서 접근하는 소형 표적의 검출을 어렵게 하는 요인으로 작용한다. 이에 본 논문에서는 형태학적 연산을 기반으로 하는 불균일한 해수면 온도 분포를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 정확한 해수면 온도 분포 추정을 위하여 상한 분포와 하한 분포로 나누어 추정하고, 추정된 결과의 평균값으로 최종 해수면 온도 분포를 도출한다. 또한 형태학적 연산을 적용함으로써 발생하는 서브샘플링 효과 문제를 해결하기 위하여 다양한 크기의 구조요소를 이용하는 다중 가중치(multi-weight) 기법을 적용한다. 제안 방법의 타당성을 검증하기 위하여 다양한 환경에서 획득된 해수면 영상에 대한 해수면 온도 분포 추정 결과를 기존 알고리즘과 비교 검증하였다.
멀티모달 다중 카메라 시스템은 동일 기종이 아닌 적외선 열화상 카메라와 광학 카메라를 이용하여 구성한 스테레오 형태의 시스템이다. 본 논문에서는 열화상 카메라와 광학카메라에서 동시에 인식이 가능한 전용 타겟을 제작하여 스테레오 보정을 진행하였다. 일반적인 스테레오 교정에서는 두 카메라 사이의 내부 파라미터와 외부 파라미터를 이용하여 교정을 진행 하지만, 본 연구에서는 각각의 영상에서 코너점을 검출하고, 검출된 코너점의 좌표를 이용하여 두 영상 사이의 픽셀 오차율, 영상의 회전정도 및 영상의 크기 차이를 구한다. 이를 이용하여 기하학적 변환중 하나인 어파인 변환을 이용하여 보정을 진행 하였으며, 최종적으로 보정된 영상에 매핑되는 영역을 재구성하여 최종 결과 영상을 구했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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