본 논문에서는 이진화된 영상에서의 2차원 정보와 그레이 영상에서의 3차원 프로파일 정보를 이용하여 BGA의 불량 상태를 시각적으로 검사하는 시스템에 대해서 기술한다. BGA의 결함을 자동으로 판정하기 위해 사용된 알고리즘은 이진 영상에서의 특징점들과 그레이영상의 3차원 프로파일 정보를 이용한 모델 정합 기술을 이용한다. 두가지 단계를 분리 검사함으로써 생산라인에서 초기에 에러를 검출해낼 수 있는 잇점이 있다. 그러나 조명이 열악한 경우에는 에러 인식율이 낮아진다.
본 논문에서는 "실행 프로세서 " , "대기 프로세서" 그리고 "프로세서 절체"와 같은 향상된 개념과 기법을 사용하여 실시간 시스템에 의한 이중화 구조를 설계하고 신뢰성을 평가한다. 이중화구조는 동일한 두 개의 하드웨어 요소로 구성되며, 신속한 결함검출과 결함분리를 위한 유용한 여러 복구단계로 구성되었기 때문에 하드웨어와 소프트웨어의 부가로 인한 시스템의 부담을 최소화 시키고, 시스템이 연속성을 유지하도록한다. 기존의 결함허용 기법과 비교해서, 제안한 구조는 삼중화 구조(TMR) 보다 신뢰성이 향상됨을 보인다. 삼중화 구조(TMR) 보다 신뢰성이 향상됨을 보인다.
본 연구에서는 실시간으로 얼굴을 인식, 검증하기 위한 전처리 단계로써 얼굴을 고속으로 추출하고 추출된 영상을 개선하기 위한 효율적인 기법들을 소개한다. 먼저 RGB로 획득되는 영상을 인간의 시각 구조와 유사한 HSI 컬러 모델로 변환하고 여기서 인간의 피부 영역에 해당하는 컬러 분포를 조사하여 대강의 얼굴 영역을 찾고 이 영역을 대상으로 두 개의 가변 템플릿과의 상관도(Correlation)를 이용하여 최적의 얼굴 안면을 찾는다. 보다 나은 얼굴 인식을 위하여 검출된 얼굴 안면 이미지에서 조명 평면(Illumination plane) 이미지를 추출하여 먼저 불균일성을 보정한 다음 평활화(Equalization)를 수행함으로써 영상을 개선한다.
본 논문은 증강현실 시스템에서 마커가 가려진 상황에서도 강건한 마커 검출을 위하여 지역적인 특징 점들을 이용하는 방법을 제안한다. 가려진 마커를 효율적으로 검출하기 위하여, 첫 번째 단계로 등록된 마커와 가려진 마커가 포함된 입력 영상을 Affine-SIFT (ASIFT, Affine-Scale Invariant Features Transform) 방법을 이용해 정합된 특징 점들을 검출한다. 두 번째 단계로 정합된 특징 점들의 이상치(Outlier)를 제거하기 위하여, 등록된 마커의 특징 점들에 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 적용하고 제 1 주축과 제 2 주축으로 사영한 후 중심으로 부터의 거리에 대한 평균값을 타원의 장축과 단축으로 지정한다. 세 번째 단계로 마커의 기하학적인 왜곡을 추정하기 위하여 특징 점들이 이루는 Convex-hull 지점들을 다각형의 꼭짓점으로 정한다. 마지막 단계로, 입력영상에 정합된 특징 점들의 기하적인 왜곡의 변화를 추정함으로써 마커의 가려진 환경에 서도 강건한 마커 검출 결과를 얻을 수 있다.
소음저감에 대한 연구에서 소음언을 규명하기 위해서 소음의 발생 메카니즘을 안다는 것은 중요 하다. 구조물의 진동과 이로 인해서 발생되는 방사음과의 관계는 상당히 복잡하기 때문에 본 연 구에서는 음향인텐시티의 측정을 위하여 간단한 방사 모델을 대해 연구하였다. 소음원 규명의 첫 단계로서 본 연구에서는 음압측정에 의한 소음평가에 대해 알아 보았다. 두 번째 단계로서 음향 인텐시티법을 이용하여 음향 방사 모우드 패턴을 결정하였으며 음향인텐시티법이 소음원 검출에 유효함을 입증하였다. 또한 본 연구에서는 방진재 부착에 따른 음의 방사특성을 예측하고 방 진재 부착위치를 결정할 수 있었다.
본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)과 웨이블릿 변환(wavelet transforms, WT)을 이용하여 Creighton University Ventricular Tachyarrhythmia Database(CUBD)의 심전도 신호로부터 정상리듬(normal sinus rhythm, NSR)과 심실 빈맥/세동(Ventricular tachycardia/fibrillation VT/VF)을 검출하는 방안을 제시하고 있다. NEWFM에서 사용할 특정입력을 추출하기 위해서 첫 번째 단계에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 스케일 레벨 3과 레벨 4의 주파수 대역에서 d3과 d4의 계수들을 각각 선택하였다. 두 번째 단계에서는 d3과 d4의 계수들에 대한 구간별 표준편차를 이용하여 8개의 특징입력을 추출하였다. NEWFM은 이들 8개의 특정입력을 이용하여 정상리듬과 심실 빈맥/세동을 검출하였고 그 결과로 90.1%의 검출성능을 나타내었다.
본 논문에서는 저 품질의 한글 문서 영상에서 OCR 기반 검색 시스템의 대안으로 키워드 검출 시스템(Keyword Spotting)을 제안하고 OCR 기반 문서 검색 시스템과 비교한다. 제안 시스템은 문자 분할, 키워드 특징 추출 그리고 단어 매칭으로 구성된다. 문자 분할 단계에서는 인접한 두 문자간의 연결을 효과적으로 분리하면서 문자 넓이 값의 분산이 최소가 되도록 하는 문자 분할 방법을 제안한다. 키워드 특징은 서체별 문자 모델의 결합으로 구성한다. 단어 매칭 단계에서는 문자 매칭에 기반한 단어 대 단어 매칭 방법을 적용한다. 본 논문에서 제안한 키워드 검출 시스템의 성능을 평가하기 위해 한글 문서 영상을 대상으로 OCR 기반 문서 검색 시스템과 비교하였다. 그 결과 한글 글자 크기가 작고 문서의 상태가 좋지 않은 경우 제안한 키워드 검출 시스템에 의한 검색 성능이 OCR 기반 검색 시스템 보다 우수함을 입증하였다.
본 논문은 비디오 영상에서 움직이는 물체를 분할하는 방법을 제안한다. 물체들의 크기가 작거나 서로 겹쳐있을 경우(occlusion), 또는 잡음이 많은 경우에도 안정적인 이 방법은 움직임 검출(motion detection)과 움직임 분할(motion segmentation) 두 단계로 구성되어 있다. 움직임 검출을 하기 위하여 인접 영상간의 차영상(difference image) 분석을 통해 움직임이 있는 부분을 추출하며, 이때 적응적 임계치 방법을 이용하여 빛의 변화나 노이즈가 포함된 환경에서도 안정적으로 추출한다. 움직임 분할 단계에서는 움직임이 검출된 부분을 초기영역으로 분할 한 뒤, 이 영역들의 모션정보에 따라 이웃 한 영역들을 병합함으로써 독립적으로 움직이는 물체를 분할한다. 이러한 방법은 검출된 영역에 대해서만 움직임 분할을 함으로 많은 계산효과를 얻을 수 있으며 실제 도로영상에서 제안된 방법을 실험해본 결과 비디오 감시시스템에 적합함을 알 수 있었다.
본 논문은 2D 라이다를 이용해서 포트홀을 검출하는 시스템과 알고리즘을 제안한다. 기존의 포트홀을 검출하는 방법에는 진동, 3D 복원, 영상, 명암을 기반으로 한 방법이 있다. 제안하는 포트홀 검출 시스템은 저가형 LiDAR 두 개를 이용하여 포트홀 검출성능을 개선한다. 포트홀 검출 알고리즘은 LiDAR를 통해 얻은 데이터의 노이즈를 제거하기 위한 전처리과정, 시각화를 위한 클러스터링과 선분추출, 포트홀 검출을 위한 기울기 함수를 구하는 단계로 나뉜다. 기울기 함수를 통해 추출된 데이터의 특징점을 찾아내어 포트홀 여부를 검사하고 포트홀의 깊이와 폭을 측정한다. 2개의 라이다를 활용한 포트홀 검출 시스템을 개발하고, 라이다 장치를 이동하면서 포트홀을 검출함으로써 2D LiDAR를 이용한 3차원 포트홀 검출 시스템의 성능을 보인다.
최근 들어 바이모달 인식에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 음성 정보와 얼굴정보를 이용하여 바이모달 시스템을 구현하였다. 얼굴인식은 얼굴 검출과 얼굴 인식 두 부분으로 나누어서 실험을 하였다. 얼굴 검출 단계에서는 AdaBoost를 이용하여 얼굴 후보 영역을 검출 한 뒤 PCA를 통해 특징 벡터 계수를 줄였다. PCA를 통해 추출된 특징 벡터를 객체 분류 기법인 SVM을 이용하여 얼굴을 검출 및 인식하였다. 음성인식은 MFCC를 이용하여 음성 특징 추출을 하였으며 HMM을 이용하여 음성인식을 하였다. 인식결과, 단일 인식을 사용하는 것보다 얼굴과 음성을 같이 사용하였을 때 인식률의 향상을 가져왔고, 잡음 환경에서는 더욱 높은 성능을 나타냈었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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