국내외적으로 수주량이 증가하고 있는 대형 구조물의 건설 시 보다 정밀한 시공 및 유지관리 기술이 요구 된다. 그 중 콘크리트의 강도는 대표적인 품질관리 변수 중 하나로, 정확한 강도 값의 측정 및 이력관리는 건설 프로세스에서의 공기단축을 통한 비용 절감 및 효율적인 시공관리를 위해 매우 중요한 요구 사항이다. 이에 이 논문에서는 유비쿼터스 시대에 적합한 건설시공기술로의 발전을 위해 최근 개발된 임베디드 자율 감지형 콘크리트 강도 모니터링 기술을 데이터베이스화하고 이를 QR(quick response)코드와 연동시키는 콘크리트 강도 라벨링 기술을 소개한다. 이를 통하여 콘크리트 구조물의 강도 이력 DB를 언제 어디서나 실시간으로 확인하고 이를 바탕으로 보다 정밀하고 경제적인 시공 및 유지관리할 수 있는 차세대 콘크리트 생애주기 품질관리 시스템으로의 실현 가능성에 대해 고찰해본다.
본 논문에서는 항공 갑판의 비파괴 검사 영상에서, 조직의 이상이나 결함의 정도를 검출하는 기존의 방법보다 결함 검출의 정확도를 개선한 방법을 제안한다. 제안된 결함 검출 방법은 결함의 윤곽선을 추출하기 위하여 라플라시안 필터링 기법을 적용하여 윤곽선을 추출한다. 라플라시안 필터링 기법을 적용하여 윤곽선을 추출할 경우에는 결함 이외의 다른 객체들의 윤곽선도 검출된다. 따라서 본 논문에서는 이진화 기법과 팽창 연산을 적용하여 결함의 후보 객체들을 연결한다. 그리고 Grassfire 라벨링 기법을 적용하여 잡음을 제거하고 팽창 연산과 침식 연산을 이용하여 결함 후보 영역의 크기를 조정한다. 크기가 조정된 결함 후보 영역을 기반으로 원 영상에서 결함 후보 영역을 추출한다. 결함 후보 영역에서 결함 영역을 추출하기 위해 결함 후보 영역의 명암 대비를 증가시키고 결함 후보 영역의 주변 정보를 이용하여 이진화한다. 이진화 된 영역에서 Grassfire 라벨링 기법을 이용하여 잡음을 제거하고 최종적으로 결함 영역을 검출한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 항공갑판의 결함을 추출한 결과, 기존의 방법보다 항공 갑판의 결함을 추출하는데 효과적인 것을 확인하였다.
본 연구의 목적은 비침습적 동맥스핀라벨링(arterial spin labeling) 자기공명영상을 이용하여 다편(multislice) 뇌 관류영상(perfusion-weighted Images)을 얻을 수 있는 최적화 방법을 연구하는 데 목적이 있다. 본 연구에서는 세 가지 인자를 최적화하는 데 초점을 두었다. 첫째, 뇌로 흘러 들어오는 혈액을 최적으로 라벨링할 수 있는 펄스를 만드는 것이다. 시뮬레이션 결과 900도의 각을 이루는 반전펄스(adiabatic hyperbolic secant Inversion pulse)는 반전을 효과적으로 할 수 있고 반전을 이루는 형태가 직각에 가깝게 할 수 있는 최적이었다. 둘째, 영상을 얻고 난 후에 계속하여 남아 있는 자화(residual magnetization)을 최소화하는 것이다. 이를 최소화하기 위해서는 포화 펄스(saturation pulses)와 자화를 손상시키는 자장(speller gradients)을 동시에 사용하는 것이 최상의 방법임을 알았다. 마지막으로, 라벨링하는 영역과 영상을 얻는 영역 사이의 거리를 최소화할 수 있는 방법을 연구하였다. 두 영역 간의 최소 거리는 약 20 mm 정도가 최적임을 발견하였다. 위에서 얻은 최적화된 인자들을 바탕으로 13명의 정상인의 뇌에서 관류 영상을 얻은 결과 매우 좋은 대조도의 영상을 얻을 수 있었다.
경계선 추적을 통해서 결정된 영역의 내부를 래스터 스캔하면서 내부를 일정한 값으로 채워 넣는데 이를 '색칠하기(blob coloring)'라고 하며 보통은 '연결 성분 라벨링(Connected Region labeling)'라 부른다. 이 과정은 각 독립적인 영역들을 고유의 라벨 값으로 구분하여 표시하게 된다. 본 논문에서는 래스터 스캔 결과로 산출된 동치테이블을 동일한 라벨끼리 그룹화 하는데 수많은 그룹이 서로 얽혀서 복잡하므로 신속하고 간단하게 처리할 수 있는 개선된 알고리즘을 제안하고자 한다. 동치테이블 내에서 동일한 그룹으로 묶기 위한 이동 절차를 8단계 알고리즘으로 제시하고 이에 따른 수행 결과를 보여준다.
본 논문에서는 움직임 추정(Motion Estimation, ME), 색상 라벨링(Labeling) 그리고 Non-Local means 필터 등을 이용하여 2D 영상을 3D 입체 영상으로 변환하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 프레임 간의 움직임 추정 방법을 사용하여 물체의 움직임 벡터를 추출하며 색상 라벨링 작업을 통해 세밀한 객체를 추출한다. 객체를 추출한 후 영상을 이동시켜서 우영상을 생성한다. 우 영상을 생성하는 과정에서 채워지지 않은 화소들이 발생하는데 전체 화소의 상관도를 고려하는 Non-local means 필터를 사용하여 이 부분을 처리한다. 생성된 우 영상과 원본 영상인 좌 영상으로 비월주사(interlace)하여 최종 3D 입체 영상을 생성한다.
상용 가능한 대규모 음성인식 시스템의 개발을 위해서는 음성 데이터베이스 구축이 중요한 과제의 하나로써, 많은 시간과 노력이 요구되며 특히 세그멘테이션과 라벨링은 그 노력의 상당부분이 된다. 본 논문은 ARS 주식 거래 시스템에서 사용되는 대용량 음성 DB의 효과적 구축을 위해 세그멘테이션 및 라벨링의 자동화에 대한 연구를 하였다. 본 연구를 위해 20대 성인 남녀를 대상으로 증권거래와 관련한 15개의 문장을 발성하도록 하였으며 Dialogic사의 D/41ESC보드를 장착하고, Window NT4.0 플렛폼에서 음성을 수집하였다. 또한 자동 Segmentation과 labeling은 Aligner를 사용하였으며 수동과 비교하기 위해 CSLU speech Tool Kit을 사용하였고 수작업은 숙련도가 있는 전문가가 하도록 하였다.
본 논문은 윤곽선이 두드러지는 Saliency Map모델을 생성하고 객체 후보 영상을 획득하여 객체를 추출할 수 있는 기법에 관한 연구이다. 제안하는 기법은 객체의 윤곽선 정보가 두드러지는 Saliency Map을 생성하기 위해 에지(Edge), 초점(Focus), 엔트로피(Entropy)를 특징 정보로써 사용하고, 획득한 Saliency Map의 임계화 과정 및 라벨링 과정을 통해 배경 영역을 제거한 객체 후보 영상을 획득한다. 이후 Mean Shift Segmentation 알고리즘을 적용한 영상의 세그먼트별 객체 후보 영상의 픽셀 평균값을 적용한 영상을 다시 라벨링 과정을 이용하여 객체를 추출한다.
본 논문에서는 협동적 제품 개발 환경에서 제품 설계 데이터와 제품 내의 객체 정보를 매칭하고 영상 기반에서 공학 데이터를 검색하기 위한 목적으로 영상 내의 객체의 각 영역을 분할 하고자 한다. 제품 설계시 생성 과정에서 CAD 툴 등으로부터 생성되는 영상은 객체 화소값의 차이가 적고 생산환경에 맞게 실시간으로 정보를 제공 할 수 있어야 한다. 위와 같은 두 가지 사항을 해결하기 위해, 전처리 과정이 없이 객체 내의 각 부분 정보를 알 수 있는 에지 기반 라벨링(Edge_Based Labeling) 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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