본 논문은 적외선 열영상에서 영상의 밝기와 대비 변화에 따라 적응적으로 화염 후보 영역을 검출하기 위한 적응 문턱치를 제안한다. 현장에 사용 되고 있는 화재 검출 시스템은 카메라의 설치 장소에 따라 얻어지는 영상의 밝기나 대비의 변화가 발생 하여 고정된 문턱치를 적용하는 화재 검출 알고리즘의 성능이 변화하게 되므로 환경에 적응적인 문턱치가 필요하다. 제안하는 적응 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘은 화염의 특성인 온도와 동적임 특성을 분석하여 화염을 검출 한다. 실험을 위해 고정 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘과 비교 하였으며 제안된 적응 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘은 화염 검출률 91.42%이며 고정 문턱치를 적용 하였을 때 보다 오검출률을 약 20%가 감소한다. 그리고 영상의 밝기와 대비 변화에 의한 검출 결과가 일정함을 보여 준다.
본 논문은 열영상 기반의 화염 검출을 위한 기존의 문턱치 설정 기법들을 분석하고 최적 문턱치 설정 방안을 제시한다. 기존의 열영상 기반의 화염검출 알고리즘들은 보통 고정 문턱치를 이용하여 화염 후보영역을 추출하고 후처리를 통해 화염 검출을 최종 판정하므로 화염 후보영역의 결정 과정은 최종 화재 검출 결과에 많은 영향을 준다. 따라서 카메라의 종류나 운영 환경에 따라 입력 영상의 대비와 밝기의 변화가 발생하기 때문에 화염 검출 문턱치는 입력영상의 특성에 연동하여 설정되어져야 한다. 따라서 최적 문턱치 설정 방안을 제시하기 위해 고정 명암도, 평균값, 표준편차 및 최대값을 이용한 문턱치 설정 기법들을 비교 분석하였다. 결론적으로 최적 문턱치는 평균과 표준편차의 합보다 크며 최대값 보다는 작은 값으로 설정 한다면 화염 검출 정확도가 기존 고정 문턱치 방식에 비해 크게 개선될 것으로 기대된다.
심전도는 심장질환의 진단을 위해 많이 사용되고 있다. 정확한 진단을 위해 웨이블릿과 문턱치 방법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 기존의 hard 문턱치 방법을 응용하여 hard inverse 문턱치 방법을 연구하였다. Pan-Tomkins 알고리즘에 hard inverse 문턱치 방법을 적용하였고 알고리즘을 간소화 할 수 있었다. mit-bih 103번 ECG 신호를 검출한 결과 신호의 왜곡 발생과 잡음의 영향이 받지 않고 R 피크를 검출할 수 있었다.
화자 확인시스템에서 화자의 장기간 음성 변동에 대처하기 위해서는 작은 양의 데이터로써 화자 확인을 위한 HMM(hidden Markov model) 파라미터 갱신과 사전 문턱치 결정이 중요한 요소이다. 본 연구에서는 화자내 변이(mea-speaker variation)에 적응하는 모델 갱신방법과 이에 따른 문턱치 적응에 관한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 분기간 화자내 변이로 발생할 수 있는 오인식율을 Baum-Welch re-estimation을 통해 현재 화자 모델 파라미터에 새로운 음성 데이터를 적응시킴으로써 감소시킨다. 본 논문에서 제안하는 사전 문턱치 결정 방법은 기존의 월드 모델(world model) 방법과 군중 모델(cohort model) 방법의 하이브리드 형태로써 실험적으로 결정된다. 실험에 의해 모델 갱신을 하지 않은 경우보다 제안하는 모델 갱신방법의 화자 인식율이 우수함을 확인하였다. 또한, 사후 문턱치 결정에 의한 인식율과 제안한 사전 문턱치 결정에 의한 인식율의 차이가 근소함을 확인하였다.
본 논문에서는 본 연구실에서 개발한 주소 음성인식 시스템의 인식 속도를 개선시키기 위하예 새로운 가변 프루닝 문턱치를 적용하는 방법을 제안하고 실험을 통하여 그 유효성을 확인하였다. 기존의 가변 프루닝 문턱치는 일정 프레임이 경과하면 일정 값을 가진 문턱치를 계속하여 감소시켜나가는 방법을 반복하기 때문에, 불필요한 탐색공간을 탐색하게 된다. 본 논문에서 새로이 제안하는 가변 프루닝 문턱치를 채용하는 방법은 처음 일정 구간이 경과되면 일정 문턱치를 감소시키나, 다음 일정 프레임에서는 탐색되어야할 후보에 따라서 문턱치를 변화시켜 프루닝시키기 때문에 탐색공간을 효과적으로 감소시킬 수 있다. 제안된 방법의 유효성을 확인하기 위하여, 본 연구실에서 개발한 한국어 주소 입력 시스템에 적용하였다. 이 시스템은 48개의 연속 HMM 유사음소단위(Phoneme Like Units; PLUs)를 인식의 기본단위로 하고, .사용환경 변화에 의한 인식성능의 저하를 최소화하기 위해 최대사후 확률추정법(Maximum A Posteriori Probability Estimation; MAP)을 사용하며, 인식알고리즘으로는OPDP(One Pass Dynamic Programming)법을 이용하고 있다. 남성화자 3인에 의한 75개의 연결주소명을 이용하여 인식 실험을 수행한 결과 고정 프루닝 문턱치를 적용한 경우 인식률은 평균 $96.0\%$, 인식 시간은 5.26초였고, 기존의 가변 프루닝 문턱치의 경우 인식률은 평균 $96.0\%$, 인식 시간은 5.1초인 데 비하여, 새로운 가변 프루닝 문턱치를 적용찬 경우에는 인식률 저하없이 인식 시간이 4.34초로, 기존에 비해 각각 0.92초, 0.76초 인식 시간이 감소되어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.는 달리 각 산란 영역에서 그 지수는 1씩 작은 값을 갖는다.향에 따라 음장변화가 크게 다를 것이 예상되므로 이를 규명하기 위해서는 궁극적으로 3차원적인 음장분포 연구가 필요하다. 음향센서를 해저면에 매설할 경우 수충의 수온변화와 센서 주변의 수온변화 사이에는 어느 정도의 시간지연이 존재하게 되므로 이에 대한 영향을 규명하는 것도 센서의 성능예측을 위해서 필요하리라 사료된다.가지는 심부 가스의 개발 성공률을 증가시키기 위하여 심부 가스가 존재하는 지역의 지질학적 부존 환경 및 조성상의 특성과 생산시 소요되는 생산비용을 심도에 따라 분석하고 생산에 수반되는 기술적 문제점들을 정리하였으며 마지막으로 향후 요구되는 연구 분야들을 제시하였다. 또한 참고로 현재 심부 가스의 경우 미국이 연구 개발 측면에서 가장 활발한 활동을 전개하고 있으며 그 결과 다수의 신뢰성 있는 자료들을 확보하고 있으므로 본 논문은 USGS와 Gas Research Institute(GRI)에서 제시한 자료에 근거하였다.ऀĀ 耀 Ā 삱?⨀ Ā Ā ?⨀ ጀĀ 耀 Ā ? 돀ꢘ?⨀ 硩?⨀ ႎ?⨀ ?⨀ 넆 돐 쁖잖⨀ 쁖잖⨀ /ࠐ?⨀ 焆 덐 瀆 倆 Āⶇ퍟 ⶇ퍟 Ā Ā Ā Ā 磀鲕 좗?⨀ 肤?⨀ ⁅ Ⴅ?⨀ 쀃잖⨀ 䣙熸 ጁ ?⨀
본 논문에서는 영상 합성을 위해 실시간으로 움직임 물체를 추출하고 움직임 물체의 홀이나 외곽선의 손실을 최소화하고 복원하는 알고리즘을 제안한다. 움직임은 기준영상과 현재 입력된 영상의 차이를 계산함으로써 검출 된다. 따라서 여기서 적당한 기준 영상과 검출 문턱치 방법의 선택이 필요하게 된다. 몇 가지 문턱치 선택 방법들이 연구되었나, 본 논문에서는 회귀적인 문턱치들을 이용한다. 그레이 영상을 통해 구해진 영역에서 칼라 값의 비교를 통해 손실된 영역을 복구하고 최종 실루엣 영상을 얻는다. 얻어진 움직임 물체의 실루엣 영상은 영상 합성에 이용한다.
본 논문에서는 복부의 전산화 단층촬영 영상으로부터 체지방의 양을 측정하기 위한 영상처리에서 사용되는 문턱치의 자동 설정 방법을 제안한다. 체지방의 정량적 측정은 비만과 관련된 진단 및 치료에 있어서 중요하다. 기존의 비만도 측정은 체중과 신장의 비, 허리와 둔부 둘레의 비, 손으로 잡히는 복부의 두께 등 단순한 측정방법을 사용하여 실제 지방의 양을 제대로 반영하지 못하는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 최근에 전산화 단층촬영 영상으로부터 영상처리를 통하여 직접 지방의 양을 측정하려는 시도가 있다. 전산화 단층촬영 영상을 이용하면 지방의 양을 정량적으로 측정할 수 있고 피하지방과 복강내지방 등 특정부위의 체지방의 양을 측정할 수 있다. 전산화 단층촬영은 밀도에 비례하는 하운스필드 단위 값으로 구성된 영상을 제공한다. 일반적으로 체지방은 하운스필드 단위 값이 -150에서 -50사이인 것으로 알려져 있다. 그러나, 체지방의 문턱치는 사람에 따라 다르고, 또한 같은 사람에 대해서도 촬영 부위에 따라 다르다. 본 논문에서는 이러한 차이를 히스토그램을 통하여 보이고 히스토그램의 가우시안 함수 근사로부터 체지방의 문턱치를 자동으로 설정하는 방법을 제안한다.
R파 검출에 사용되는 여러 심전도 데이터베이스는 샘플링 주파수의 차이로 인해 서로 다른 환경에 적용할 경우 성능에 변화가 많아 알고리즘의 신뢰도를 보장하기 어렵다. 본 연구에서는 심전도신호의 샘플링 주파수에 따른 R파 검출의 최적 문턱치 설정 방법을 제안한다. 이를 위해 미분 기반의 이동평균과 제곱합수를 이용하여 전처리를 수행하였다. 이후 샘플링 주파수에 따라 피크 문턱치에 대한 최적 값을 검출하였다. 문턱치 단계는 신호의 변화와 이전 검출된 피크 값에 따라 문턱치를 변경함으로써 최적의 성능을 나타내는 값을 선정하는 과정으로 실험하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 부정맥 데이터베이스 레코드를 대상으로 실험한 결과 MIT-BIH 샘플링 주파수 360Hz에 대한 미분 구간($N_d$), 윈도우 사이즈(N), 문턱 계수($p_{th}$)의 최적 값은 각각 7, 8, 6.6일 때 R파 검출율은 99.758%의 우수한 성능을 나타내었다.
음성인식의 고속화를 위한 저자들에 의한 기존의 연구에서는 탐색이 진행함에 따라 시간방향의 탐색공간 문턱치를 가변적으로 적용하여 인식률의 저하없이 인식속도를 개선시켰다. 이 방법은 탐색 공간을 효과적으로 줄일 수는 있었으나 문턱치를 결정하기 위해서 여러 번의 사전 실험을 수행하여야 하는 번거러움이 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 이전 탐색구간에 대한 최대우도와 후보들의 우도를 이용하여 현재 탐색구간의 문턱치를 탐색이 진행하는 과정에서 자동적으로 구하는 적응 프루닝 문턱치 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 국내 행정단위 시 (도), 구 (군), 동 (읍, 면), 번지를 구성하는 단어로 구성된 주소 인식 시스템에 적용하여 기존의 방법과 제안한 방법을 비교 검토하였다. 인식실험 결과, 연결단어 인식률 96.0%, 단어 인식률이 98.7%인 경우를 기준으로 하였을 때 제안된 방법이 기존의 고정 프루닝과 가변 프루닝 문턱치에 비하여 인식률 저하없이 각각 14.4%와 9.14%의 탐색 공간을 상대적으로 줄일 수 있어 제안된 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
영상분할에 사용되는 문턱치 처리 방법들 중 Otsu 방법은 클래스 내 분산(within-class variance)을 이용하여 최적의 문턱치를 자동으로 추정한다. 이때, Otsu 방법은 각 클래스(class)의 통계적 분포를 표현함에 있어 분산을 사용하며, 이러한 분산은 평균으로부터 해당 자료까지의 거리 제곱으로 표현된다. 그 결과, Otsu 방법의 최적 문턱치는 분산의 크기에 큰 영향을 받으며, 분산들 중 크기가 큰 쪽으로 편향되는 문제점을 보인다. 이에 본 논문은 분산을 표준편차로 변경함으로써 이러한 현상을 감소시켰으며, 보다 정확한 문턱치를 추정할 수 있었다. 본 논문은 기존의 클래스 분산(class variance)을 클래스 표준편차(class standard deviation)로 대체하였으며, 문턱치 선택 기준으로서 클래스 내 표준편차(within-class standard deviation)을 제안하였다. 타당성을 검증하기 위해 두 개의 정규분포 히스토그램(histogram) 및 음영이 있는 영상들에 대해 모의실험을 수행하였으며, 제안된 방법을 Otsu 방법 및 기존의 방법들과 비교하였다. 또한, 객관적 성능평가(Misclassification Error)를 통해 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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