본 연구에서는 학습데이터의 빈도요소를 반영하도록 수정된 구조의 FMM 신경망을 소개하고, 이로부터 패턴 분류를 위한 지식 표현을 생성하는 방법론을 제안한다. 하이퍼박스 멤버쉽함수는 5종류의 퍼지 분할을 기반으로 설정한 구간에 대하여 소속정도를 반영하여 결정하며, 각 차원별로 특징범위의 폭과 빈도 요소로부터 가중치 값이 학습된다. 본 연구에서는 제안된 이론을 수화인식 문제를 대상으로 고찰하였다. 인식 시스템의 구성은 특징추출을 위하여 3차원으로 확장된 구조의 CNN 모델을 사용하였으며, 수화패턴 데이터의 표현은 모션 히스토리 볼륨(Motion History Volume) 구조를 기반으로 하였다. 6종류의 수화패턴 동영상으로부터 27개 특징요소를 추출하고 이를 사용한 FMM 신경망의 학습과정과 지식의 추출 과정을 실험으로 보이고 그 유용성을 고찰한다.
본 논문에서는 MPEG으로 압축된 비디오(MPEG-compressed video)를 대상으로 내용기반 색인(content-based indexing)에 기초가 될 동영상 자도 d분할에 관한 효과적인 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 MPEG 시퀀스의Ⅰ(Intra), P(Predictive), B(bidirectional) 픽쳐 구성에 구애받지 않고 장면 전환점(scene change)을 검출해 낸다. 컷(cut) 검출을 위해서는 Ⅰ픽쳐의 dc 계수와 P, B 픽쳐의 매크로 블록 참조 특성을 이용하여 차이 측도(difference measure)를 설정한다. 그리고 점진적인 (gradual)장면 전환에서는 p, B 픽쳐의 참조 블록 비율을 이용하여 정확하게 장면 전환 지점을 검출한다. 이때 MPEG 시퀀스를 완전히 복원하지 않고 필요한 데이터만을 추출해 내어 전체 데이터 처리 과정을 좀 더 효율적으로 구성한다. 차이 척도의 성능과 검출 결과는 정확도(precision)와 완전추출도(recall)를 기준으로 비교분석하고, 제안한 방법을 다양한 MPEG 시퀀스에 적용시켜 검출 결과와 수행 시간 측면에서 그 효율성을 확인하였다.
Lower Extremity CT Angiography 검사 시 환자의 심박동 수(HR)에 따라 하지 혈관의 조영증강 차이를 비교 분석하여 최적화된 영상 기법을 찾고 유용성을 평가하고자 한다. 2022년 1월부터 22년 8월까지 아주대 병원을 내원하여 Lower Extremity CT Angiography 검사를 진행한 외래환자 139명을 대상으로 하였으며, 심박동 수(HR)에 따라 A 그룹(HR ≤65), B 그룹(65<HR<80), C 그룹(80≤ HR)으로 나누었다. 추가로 지연시간을 설정하여 D 그룹(HR ≤65), E 그룹(65<HR<80), F 그룹(80≤ HR) 으로 나누어 조영제 도달시간과 조영증강 평균값을 비교 분석하였다. 결과적으로 심박동 수(HR)의 차이는 하지 혈관 조영증강 강도에 영향을 주었고, 그룹별 정량적 평가 결과 Heart Rate가 65회 이상인 B, C 그룹은 A 그룹에 비해 슬와 동맥의 HU 값이 우수하였다(p<0.001***). 지연시간을 적용한 D 그룹은 A 그룹에 비하여 하지 동맥의 조영증강 효과가 개선이 되었음을 확인할 수 있었고(p<0.001***), 다른 그룹과의 비교한 분석은 유의미하지 않았다. 심박동 수(HR) 활용한 Lower extremity CTA 검사 방법은 유의미 하였고, 특히 심박동 수(HR)가 65이하로 낮은 경우에는 환자에게 적절한 지연시간을 적용하여 검사하는 것이 도움이 된다
무인항공기의 활용분야가 국방, 산업, 엔터테인먼트 그리고 개인의 취미영역까지 여러 분야로 급속히 확대되고 있다. 다수의 무인항공기 운영으로 인해, 목적지 이외의 지역으로 비행경로 오류가 발생하고, 적대적 국가의 무인항공기 탈취로 인한 안보 위협과 불법 영상촬영에 따른 개인정보 노출로 인한 2차 피해까지 보안의 여러 문제점이 증가되고 있다. 본 논문은 이러한 보안 이슈에 대해, GPS 스푸핑, 촬영한 영상정보 다운로드 해킹, 전파 재밍을 통한 신호 감쇄로 오작동, 영상 촬영 자료로 인한 개인정보 노출 등 보안 취약점을 발견하였다. 이를 해결하기 위해, GPS 스푸핑 공격 방지, VPN(Virture Private Network)을 활용한 영상촬영 정보 구간의 암호화를 설정하여 비정형 데이터의 안정성을 확보하였다. 또한, 무인항공기 촬영 개인정보 노출에 따른 2차 피해를 최소화하고 안전성을 확보하기 위한 방안으로 개인정보 암호화와 마스킹 기법을 적용하여, 데이터의 무결성을 확보 하였다. 점차 증가되는 무인항공기의 응용분야에서 안전한 사용과 산업 활성화에도 기여 할 것으로 기대한다.
이동 컴퓨팅 환경은 단말기 휴대성, 무선 통신의 사용. 이동성 지원 등의 특성을 가지고 있다. 이러한 특성으로 인해 적은 자원을 가진 단말기, 높은 오류율, 잦은 접속 단절, 이동으로 인한 환경 변화 둥의 문제가 있다. 이러한 환경에서 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해서는 적응적으로 에러를 제어하기 위한 기법이 필요하다. 본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 원활한 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 AEC(Adaptive Error Control) 기법을 제안한다. AEC 기법은 클라이언트의 버퍼에 저장된 데이터의 크기와 오류율을 기준으로 4개의 그룹으로 나누고, 각 그룹별로 MPEG4의 VOP의 특징에 따라 적절한 에러 제어 기법을 적용한다. 클라이언트 버퍼에 저장된 데이터 크기의 임계값은 전송 속도 및 재생 속도, 평균 VOP 크기를 이용하여 설정되고, 오류율의 임계값은 연속도된 패킷에서 에러가 발생하는 경우를 기준으로 설정된다. AEC 기법에 대한 실험은 구축된 클라이언트/서버 환경에서 실제로 동영상을 재생하면서 실행하였다. AEC 기법의 성능을 기존의 에러 제어 기법인 ARQ, FEC, Hybrid ARQ/FEC 기법들과 비교한 결과, ARQ와 FEC 기법보다 더 나은 복구율을 보이고 있으며, Hybrid 기법과 유사한 복구율을 보이고 있다. 또한, 에러 복구 시간은 거의 유사하고, 에러를 복구하기 위해 필요한 데이터의 양은 FEC 및 Hybrid 기법에 비해 23% 정도 줄일 수 있었다. 따라서, AEC 기법은 대역폭이 좁고, 오류율이 가변적인 이동 컴퓨팅 환경에서 좀 더 원활한 멀티미디어 서비스를 제공할 수 있다.
본 논문은 서로 다른 디스플레이 장치에서 동일한 입력 신호에 대해 일정한 색을 표현하기 위해, 디스플레이 장치의 특성화, 색 순응 모델, 색역 사상 및 확장 기법을 포함하는 색 정합 기술을 제안하였다. DTV 디스플레이 장치에서 일정한 색을 재현하기 위해서는 디스플레이 장치의 입출력 관계를 특성화하여야 하고, 기준 백색점 차이를 고려한 색 순응 모델을 적용하고, 및 각 디스플레이 장치가 표현할 수 있는 색역의 차를 보상하여야 한다. 본 논문에서는 채널간의 간섭을 고려하고 모델링의 정확도를 향상하기 위해, 기존 3채널 GOG(gam, offset, gamma) 모델을 향상하여 9개 채널에 독립적인 GOG 모델을 특성화 기법으로 사용하였다. 다음으로 입력 영상은 각 디스플레이 장치의 제한적인 색역을 보상하기 위해 조정되어야 한다. 본 논문에서는 원 영상의 휘도와 색상을 유지하고 xy 색도도상에서 채도는 향상하기 위한 색역 사상 및 확장 기법이 수행되었다. 상대적으로 인간 시각 특성에 민감한 휘도와 색상값은 입력값과 동일하게 유지하며, 채도 향상은 입력 및 출력 색역의 비율에 따라 변하게 된다. 또한 동영상을 DTV에 나타내기 위해서는 xy 색도도가 장치의 색역 경계 설정과 연산의 복잡도를 감소하기 위해 효과적이다. 결과적으로 제안된 방법을 입력 DTV신호에 대해 LCD 및 PDP 디스플레이 장치에 적용하면 각 장치에 따른 정확한 색 재현이 가능하다.
본 논문은 영역분할 정보를 이용한 움직임 추정 기법을 제안하고자 한다 움직임 추정은 연산량이 매우 방대해서 소프트웨어적인 실시간 구현이 매우 어렵고 전용 칩을 사용하여 구현하고 있다 본 논문에서는 영역 분할 정보 및 가변 탐색 창 설정을 통해서 FSMA에 비해 연산량을 줄이는 영역 기반 움직임 추정 기법을 제안한다 둘째로, 분할된 영역 중 얼굴과 같은 의미를 갖는 영역을 선택적으로 부호화하기 위한 인식 기법을 제안하고자 한다 의미 영역 인식의 기본 취지는 화상 회의나 화상 전화와 같은 대체로 움직임이 적고 화자 중심으로 이루어진 영상에서 화자의 살색 영역 즉, 얼굴 영역을 우선 보호하여 주관적인 화질을 개선하자는 데에 있다.
본 논문에서는 ISM(Industry-Science-Medical) 대역의 와이파이-AP(Access Point)의 채널추정에 따라 스마트 미디어의 HDMI(High Definition Multimedia Interface) 해상도를 조정하고자 한다. 2.4/5GHz 대역에서의 채널모델은 RSSI(Received Signal Strength Indication)와 같은 RF특성에 따라 광범위하게 적용할 수 있다. 특별히, 스마트 디바이스의 증가와 무선 랜 공유기(AP)로 인한 동일채널 간섭으로 인한 와이파이의 전송 속도저하와 미디어 스트리밍의 화질저하가 발생된다. 이때 무선채널의 전송속도에 따라 HDMI-CEC(Consumer Electronics Control)를 활용한 동영상 비디오 형식(Video Format Timing)의 최적화를 설계한다. 이로서 스마트 다바이스와 DLNA(Digital Living Network Alliance) 등의 다양한 전송방식(Protocol)에 따라 홈 게이트웨이와 디지털TV 등의 HDMI 해상도를 가변적으로 조절하는 화질유지의 기법 및 PIP 위치설정 방법을 활용할 수 있다.
본 논문에서는 SAR에 대한 개념 및 이론, 해상도에 대한 정의 및 웅용분야를 통해 SAR 설계 및 분석시 필수 적인 사항을 고찰하였다. 방위 해상도를 구하는 3가지 기볍인 실개구면, Unfocused 및 Focused 기법의 해상도 성취능력에 대해 시율레이션을 통하여 비교 분석하였다. 신호처리 계산량에 대한 부담이 적고 저가의 비용으로 구현이 가능한 Unfocused 기법을 적용할 수 있는 제한 된 조건을 도출하기 위하여 시율레이션을 수행하였다. 본 논문에서 설정한 SAR 영상의 용도는 재난피해 파악 동의 민수분야 및 전술적인 목적의 군수분야 둥과 같이 제한된 구역의 전반적인 상황을 판단하는데 적용하는 것 이다. 이러한용도로사용할수있는SAR플랫폼으로RPV및 중소형 항공기가선정되었으며, 해상도가5-15 m라는 것을 알 수 있었다. 시율레이션을 통하여 관련 변수들을 trade-off한 결과 이 임무에 적합한 범위가 레이 다 거리는 3,000 m 이하, 파장은 0.024-0.3 m, 개구면 길이는 1-10 m였으며, 이러한 제한된 조건에서 두 개의 점표적에 대한 3가지 기볍의 원 신호 및 신호처리 결과를 보였다. 따라서 본 논문에서 제시한 결과는 원거리에서 소규모 표적식별과 같이 고정밀도의 해상도가 요구되는 분야이 외에 제한된 조건에서는 Unfocused 기법을 활용하는 것이 몇가지 측면에서 유용하다는 것올 제시하였다.
최근 군수 산업, 해양수산업, 농업, 공업, 서비스 등의 거의 모든 산업 분야에서는 소형 무인항공기를 사람이 접근하기 힘들거나 CCTV가 설치되지 않은 영역에 대해 공중 촬영이나 근접 비행 등에 활용하고 있다. 또한 소형 무인기 촬영 정보를 토대로 감시나 통제, 또는 관리를 효율적으로 수행하기 위한 응용 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일련의 설정된 작업을 부여하고 자동으로 그 임무를 수행하도록 하는 임무 기반 형태의 작업을 수행하기 위해서는 소형 무인항공기가 안정적으로 비행해야 할 뿐만 아니라 일정시간마다 에너지를 충전할 수 있어야 하며, 또한 무인항공기가 임무 종료 후에는 특정 지점에 자동으로 그리고 정밀하게 착륙해야 할 필요가 있다. 이를 위해서는 소형 무인항공기 자체에서 촬영하는 동영상으로부터 착륙 지점에 설치되어 있는 마커를 탐지하고 인식하는 과정을 통해 착륙을 유도하는 자동 정밀 착륙 방법이 필요하며, 본 논문에서는 저가의 범용 소형 무인비행체를 사용함에 있어서 고 사양을 요구하는 다른 여러 가지 인식 기법들을 사용하지 않고 단순한 탬플릿 매칭 기법을 적용하여서도 정밀하고 안정된 자동 착륙이 가능함을 나타내고, 시뮬레이션과 실제 실험을 통해서 수 센티미터 이내의 오차를 보이는 정밀 착륙이 가능하며, 이는 산업 현장에 유용하게 활용될 수 있음을 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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