CBIR(Content-based Image Retrieval) 시스템의 질의 처리에 사용되는 모양 특징은 크게 경계 기반과 영역 기반 등 두 가지로 나눌 수 있다. 경계기반 특징은 간단하지만 영역 기반 특징에 비해 효과적이지 않다. 영역 기반 모양 특징을 사용하는 대부분의 시스템은 먼저 영역을 추출해야 한다. 하지만 기존의 영역 기반 시스템들은 구현이 복잡하고, 특히 정확한 영역 추출이 어려우며 영역 간의 위치적인 관계가 거리 모델(distance model)에 반영되어 있지 않다. 본 논문에서는 Canny 에지 검출과 Hough 변환에 기반하여 목표 내부의 에지를 검출하고, 이와 함께 영역확장을 이용하여 목표 물체 내부의 영역을 정확히 추출할 수 있는 방법을 제안하였다. 또한 영역 간의 인접 관계를 이용한 수정된 IRM(Integrated Region Matching) 기법을 제안하였다. 이는 모양 특징을 이용한 유사성 검색에서 영상 간의 거리 모델로서 사용된다. 그리고 실험을 통해 수정된 IRM 기법과 우리의 영역 추출 기법이 효과적임을 보였다. 실험 결과는 새로운 영역 추출 방법이 기존의 다른 방법보다 훨씬 우수함을 보여준다.
급격하게 증가하고 있는 동영상의 관리 도구로써 동영상을 계층적이고 구조적으로 구분하는 동영상 분할은 색인, 요약, 검색 등 다양한 응용 분야에서 공통적으로 적용될 수 있는 핵심 기술이라 할 수 있다. 기존의 적응적 임계값을 사용하는 동영상 분할 방법은 연속되는 프레임 간의 차이 값과 일정 간격의 크기를 갖는 윈도우에서 임계값을 계산하여 동영상 분할을 수행하였다. 그러나 이 경우, 윈도우의 크기보다 전환점의 발생 간격이 짧거나, 주변의 차이 값이 변동이 많으면, 정확한 검출을 하지 못한다. 상기 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 동영상의 포맷에 따라 윈도우의 크기를 결정하고, 윈도우 안에서 가중치를 사용하여 주변 값의 변화에 민감하게 반응하는 개선된 적응적 임계값 결정 알고리즘을 제안한다. 또한 카메라 불빛과 큰 물체의 빠른 움직임 등에 의한 오검출을 줄이기 위해 후처리 기법을 적용하였다. 실험을 통해서 제안된 방법은 기존 방법과 비교하여 3.7%의 성능 향상을 보이며, 변형된 동영상에서 95.5%의 재현성을 갖는 것을 확인하였다. 따라서 제안된 동영상 분할 방법은 기존 방법과 비교하여 정확성이 높고, 다양한 변형에도 재현성을 가지므로 동영상 관리 도구로써 많은 응용 분야에 적용할 수 있다.
기존의 해상용 레이더는 원거리 탐지 목적의 고출력 송신을 할 수 있는 펄스 레이더로써, 장착 및 유지비용에 대한 부담으로 대부분 중대형 선박에서 사용되고 있다. 근거리탐지로 충돌 회피가 가능한 소형선박에 기존의 펄스레이더 대신 저전력으로 운용가능하며 분해능이 높은 FMCW방식의 레이더를 적용하고자 한다. FMCW방식의 송수신 신호를 이론적으로 분석하고, 실제 FMCW레이더 구현시 적용 가능한 신호처리 설계 및 모의실험을 수행하여 거리 및 속도를 검출하였다. FMCW 레이더의 신호처리 시뮬레이션을 수행하기 위하여 가상 송수신 신호를 혼합한 중간주파수(IF : Intermediate Frequency) 신호를 생성하고 저역통과 필터를 거쳐 잡음 제거를 한 후, A/D변환기를 사용하지 않는 대신에 FFT크기에 대한 샘플간격으로 주파수 최대값을 검출하여 물체와의 거리 및 속도 주파수를 구하고, 최종적으로 거리 및 속도를 계산하는 신호처리 과정을 모의 실험하였다. 실제 FMCW레이더 신호처리 과정에서 거리 및 속도 검출에 사용되는 차주파수 신호의 특징을 분석하기 위해서 송수신 신호의 차 공식을 이용하여 MATLAB으로 가상 차주파수 신호를 설계하였다. 이를 이용하여 임의의 거리 및 속도에 대한 가상 차주파수 신호를 발생시켜 각 신호에 대한 특징을 비교 분석하였다.
컴퓨터 비전 분야에서 영상 모자이킹 (Image Mosaicking)은 제한된 시야각의 카메라를 사용하여 획득한 여러 장의 중첩된 영역을 가지는 영상을 한 장의 영상으로 정합하여 나타내는 기법이다. 최근에는 연속된 영상에서 카메라의 기학학적인 움직임 때문에 발생하는 영상의 왜곡이나 밝기 차에 관계없이 정확한 정합을 수행하기 위해서 특징점을 기반으로 서술자를 구성하는 정합 방법이 많이 연구되고 있다. 그러나 대부분의 특징점 검출 알고리즘들은 영상의 밝기값 기반의 처리 과정을 수행하기 때문에 영상의 칼라 성분은 다르지만 밝기값이 비슷한 경우, 또는 동영상에서 시간의 흐름에 따라 광원이 변화하는 경우에는 광원의 영향에 따라 검출되는 특징점의 수와 각각의 지역 서술자의 특성이 변하여 정확한 대응점을 검출하는데 오류를 유발하게 된다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 본 논문은 영상의 칼라 정보를 이용한 특징점 기반의 영상 모자이킹 방법을 제안하였다. 디지털 칼라 카메라로부터 획득한 디지털 값을 좁은 대역을 갖는 가상의 카메라 출력값으로 변환하여 물체의 분광 반사율 기반의 값으로 유도하고 이것을 광원의 변화에 불변하는 칼라 불변 값 (Color-Invariant Value)으로 정의하였다. 제안된 칼라 불변값의 유효성을 검증하기 위해서 시뮬레이션된 광원들과 Macbeth Color-Checker를 이용하여 확인하였으며, 실험결과에서 제안한 방법과 기존의 SIFT 알고리즘을 비교를 통해 제안된 방법의 정합율의 향상을 확인하였다.
초음파 서모그라피는 초음파 진동 에너지 여기에 의한 물체의 표면 및 표면 아래에 존재하는 결함부위의 선택적 발열 특성을 적외선 열영상 카메라로 관측하는 것이다. 결함(균열, 박리, 공극 등) 이 존재하는 구조물에 초음파 진동 에너지를 입사시킬 경우 결함 부근에서의 국부적인 발열로 인해 건전 부위와의 급격한 온도차를 드러내는 핫 스폿이 관측된다. 초음파 진동 에너지 여기에 의한 핫 스폿 관측 및 분석을 통해 결함을 진단하는 것이 초음파 서모그라피를 이용한 비파괴 결함 진단 방법이다. 이를 이용한 결함 검출을 위해서는 초음파의 진동에너지를 검사 구조물에 효율적으로 전달하는 것이 중요하다 본 논문에서는 초음파 서모그라피를 이용한 실시간 결함검출에 대해 기술한다. 초음파 진동에너지의 입사 방향에 따른 결함 검출 특성을 평가하기 위해 진동에너지의 전달 방향을 시편과 수직 또는 수평방향으로 각각 입사시켰다. 각각의 입사 방향에 따른 초음파 트랜스듀서 양단에 인가되는 전압을 디지털 오실로스코우프로 계측 비교하였다. 결함 검출에 사용한 시편은 14 mm 두께의 SUS 균열(crack) 시편, PCB 기판(1.8 mm), 인코넬 600 판(1.0 mm) 및 CFRP 판(3.0 mm)의 4종류이다. 4종류의 시편에 대해 280ms 펄스폭의 초음파에너지를 수직 수평으로 각각 입사시켰다. 4종류 모두 수직방향으로 초음파 진동에너지를 입사시켰을 때 수평방향에 비해 전달 손실이 적었다. 복합재료인 PCB, CFRP 판은 수직방향으로 초음파 진동에너지를 입사시켰을 때 수평방향에 비해 결함 위치에서 열이 크게 발생하였으며 선택적 발열 현상도 3배 이상 지속되었다. 금속재료인 인코넬 600판과 SUS 시편은 수평방향이 수직방향보다 핫 스폿이 빨리 관측되었다.
본 논문에서는 손과 같은 물체가 안테나에 접근하였을 때 이탈된 공진 주파수와 임피던스를 자동으로 복원하여 무선기기의 송수신 성능을 항상 최적의 상태로 유지하도록 할 수 있는 UHF 특정 소출력 무선주파수 대역(425 MHz)의 소형 마이크로스트립 안테나를 설계, 제작하였다. 반파장 마이크로스트립 방사체의 양쪽 끝단을 접지면 쪽으로 폴딩하여 소형화하고, 역시 방사체와 접지면 사이에 바랙터 다이오드에 의한 캐패시턴스를 장하한 다음, 각각 역바이어스 전압 조절에 의한 용량을 비대칭적으로 변화시킴으로써, -30 dB 이하의 일률적인 반사 손실을 유지하면서 395 MHz에서 455 MHz까지 연속적인 공진 주파수 조절이 가능한 전압 제어 안테나를 설계하였다. RF 모듈로부터 시험 신호를 안테나에 송출하여, 부정합에 의해 안테나로부터 되돌아 온 반사 신호 레벨을 RSS(Receive Signal Strength) 검출 회로와 오프셋 증폭기를 통하여 마이크로콘트롤러에 입력하고, 그 레벨이 최소가 되도록 안테나의 바이어스 전압을 자동 조절하는 펌웨어를 설계, 시스템을 완성하여 시험한 결과, 손, 금속판, 유전체 등의 물체를 접근시켰을 때 틀어졌던 안테나의 특성이 수 초 이내에 완전하게 복원됨을 확인하였다.
한국산 땅콩에 감염되어 있는 바이러스를 동정하기 위하여 땅콩 재배지 에서 모자이크, 괴저를 동반한 얼룩무늬, 황화, 줄무늬, 엽맥녹대, 위축 등의 바이러스 감염 증상을 나타내는 땅콩잎 및 땅콩을 채집하였다. 이들 시료로부터 기주범위, 면역전자현미경(ISEM), 감염 세포내의 바이러스의 존재양식, direct immune staining assay(DISA), RT-PCR 등에 의하여 Bean common mosaic virus(BCMV-PSt)와 Peanut mottle virus(PeMoV)를 분리하였다. 이들 시료를 DN법에 의거하여 전자현미경으로 관찰한 바 길이가 약 780 nm의 사상형 입자와 세포질 봉입체를 관찰하였다. 초박절편의 시료 관찰에서도 길이 약 700 nm의 사상 입자가 엽육세포 등의 세포질과 액포에 산재 혹은 병행 배열로 존재해 있는 영상 및 세포질 봉입체가 반드시 확인되었다. 또한, 이들 시료를 BCMV-PSt와 PeMoV의 항혈청으로 ISEM을 실시한 결과, 두 항체에 모두 decoration 되었음을 확인하였다. 두 바이러스가 종자전염이 되는 지를 확인하기 위하여 땅콩을 직접 BCMV-PSt와 PeMoV의 항혈청으로 DISA를 실시하였다. 그 결과, BCMV-PSt 및 PeMoV 항혈청에 발색이 되었으며, 이들을 발아시켜 유식물체를 획득하였다. 이들 유식물체에서도 바이러스 감염 증상인 얼룩무늬 증상이 관찰되었고, 이들을 BCMV-PSt와 PeMoV의 항혈청으로 ISEM방법으로 검경한 결과, 두 항체에 모두 decoration 되었다. 또한, 자연감염 식물체 및 DISA에 의해 바이러스 감염이 확인된 종자를 발아시킨 2년생 식물체로부터 생물검정 법 및 ISEM에 의해 두 종의 바이러스가 검출되었다. Rl-PCR을 실시한 결과, 약 1.2Kb크기의 BCMV-PSt coat protein유전자가 증폭 되었다. 이 연구결과, 한국산 땅콩에 BCMV-PSt가 가장 많이 감염되어 있음을 확인하였다.
비전기반 인간컴퓨터 상호작용은 컴퓨터와 인간의 상호소통을 자연스럽게 제공하는 측면에서 과학과 산업분야에서 주목받는 연구 분야이다. 특히 최근 모바일 증강현실의 활용에 대한 수요증대는 증강된 가상 객체와 사용자간의 효과적인 상호작용 기술 개발을 요구하고 있다. 본 논문에서는 안드로이드기반 모바일 플랫폼에서 비 마커기반의 새로운 모바일 증강현실 객체생성 및 제어 방법을 제시하였다. 전통적인 마커를 대신하여 비 마커기반 모바일 증강현실 시스템에서는 사용자에게 친숙한 손 인터페이스를 이용하였다. 기존의 데스크 탑 기반의 증강현실에 비하여 제한된 시스템 사양을 이용하는 비 마커기반 모바일 증강현실을 구현하기 위하여 마커의 역할을 수행할 손의 최적영역을 모바일 장치의 카메라로부터 실시간으로 검출 하여 객체를 증강시키는 방법을 제시하였다. 손의 최적영역의 추출은 YCbCr 스킨컬러 모델을 이용한 손영역 검출과 Rotating Calipers 알고리즘을 적용한 최적 사각형 추출에 의해 구현하였다. 이때 추출된 최적 사각형은 통상적인 마커기반 증강현실에서의 마커역할을 수행할 수 있도록 하였으며, 기존의 손끝추적에 의한 마커 생성 시 발생하는 손의 회전이나 가려짐에 의한 문제를 해결하였다. 실험을 통하여 제안된 방법이 비 마커기반 모바일 객체를 효과적으로 생성 제어할 수 있음을 입증하였다.
자동차의 자율주행기능 실현을 위해서는 기존의 지능형자동차 인식시스템 보다 강인하고 우수한 성능의 주행환경 인식시스템이 요구된다. 특히, 카메라와 레이저레이더 센서는 물체의 특징, 거리 등의 정보를 제공하는 대표적인 주행환경인식 센서로, 이를 이용한 단일센서기반 인식시스템 연구가 활발히 이루어지고 있다. 일반적으로 레이저레이더 센서의 거리정보는 도로의 구조, 차량, 보행자 등의 인식을 위하여 많이 사용되며, 카메라의 영상정보는 차선, 횡단보도, 표지판 등의 주행환경 인지에 사용된다. 하지만, 단일센서기반 인식시스템은 센서의 특성 및 주행환경에 의한 오검출 또는 미검출 발생률이 높기 때문에 자율주행기능 구현에 적합하지 않다. 따라서 단일센서기반의 인식시스템의 한계를 극복하기 위하여 카메라, 레이저레이더, GPS 등을 이용한 정보융합 인식시스템 개발이 필수적이다. 이 연구에서는 영상 및 레이저레이더의 정보융합을 통해 강인한 차선인식, 횡단보도 인식 등을 수행하는 자율주행자동차의 주행환경 인식기술을 개발하였다. 이 연구를 통해 개발된 주행환경 인식기술은 자율주행자동차에 적용되어 다양한 주행시험을 통해 신뢰성 및 안정성이 검증되었다.
본 논문에서는 손 추적과 제스처 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 사용자 손의 3차원 기하학적 정보를 취득하기 위해 별도의 장비를 사용한다. 특히, 기존의 물체 검출 및 추적 시스템들에서 제기 되었던 추적 과정에서의 문제점을 피하기 위해 능동적인 타원체 영역을 만들고 손 추적을 위한 영역을 타원체 영역의 안으로 제한했다. 제안된 시스템은 미리 정의된 기간 동안에 손 위치의 이동평균을 계산한다. 그리고 추적영역은 3차원 공간에 편성된 공분산에 기반한 사용자 손 움직임의 불확실성을 추정하여 통계적인 데이터에 따라 능동적으로 제어하였다. 또한 손 위치가 획득되었을 때, 손 제스처를 인식하기 위해 펼쳐진 손가락을 검출한다. 사용자 인터페이스 체제 기반의 시스템을 구현하여 복잡한 환경에서 다중의 대상들이 동시에 존재하는 경우이거나 일시적인 가려짐이 발생하는 경우에도 정확성을 보여 매우 안정적으로 동작할 수 있음을 보여주며, 약 24-30fps의 프레임 비율로 사용할 수 있는 가능성을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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