본 논문에서는 지문 영상 내부에서 특징 정보 추출의 정확성을 향상시킬 수 있도록 영상 전처리 과정에 방향성 중간 값 필터를 적용한 주름선 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 픽셀이 주름선 후보 영역에 해당하는지를 결정하여 그 위치에 해당하는 주름선 방향을 검출한다. 그리고 주름선 검출의 성능 향상을 위해 후보 영역에 대한 방향성 중간값 필터를 적용하여 지문 영상을 향상시킨 다음, 후보 화소로 구성된 영상에서 후보 화소가 가지는 주름선 방향을 이용하여 영상의 분해 및 합성을 통해 주름선 영역을 검출한다.
본 논문은 단일 링크드 리스트의 사이클을 검출하는데 특화된 Floyd의 거북이와 토끼 경주법이 다중 입력, 다중 출력을 갖는 무 방향 그래프, 방향 그래프, 트리 등에 대해서는 사이클 검출 실패의 단점을 보완한 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 단순히 단일 간선을 갖는 원천(source)과 싱크(sink)를 가지치기하는 단일 간선 노드 전정 사이클 검출 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 다양한 리스트, 무 방향 그래프, 방향 그래프, 트리 등에 적용한 결과 모든 경우에 대해 사이클을 검출하는데 성공하였다. 따라서 제안된 알고리즘은 사이클 검출 분야에서 가장 단순하고 빠른 장점을 갖고 있다.
본 논문에서는 포토다이오드의 방향이 항상 신호광의 입사방향과 일치하도록 수광각을 자동정렬하는 광검출기의 구조를 새로이 소개한다. 이 광검출기에서는 신호광을 수신하기 위한 포토다이오드 1개를 중심으로 $\Phi$-축상에 4개의 포토다이오드와 $\theta$-축상에 2개의 포토다이오드를 추가로 배열하여 각각 $\Phi$-축과 $\theta$-축에 해당하는 모터를 구동한다. 이 광검출기는 임의의 모든 방향으로부터 입사하는 신호광에 대하여 약 1초 이내에 수신방향을 신호광 쪽으로 일치시킨다.
실선로 전력 케이블의 부분방전 측정은 주위 전력설비의 신호들이 혼합되어 검출된다. 본시험에서는 배전전력 케이블을 대상으로 부분방전 신호의 방향 추정 시험을 하였다. 시험 조건으로 모의 선로와 활선 현장선로에서 시행하였다. 2개 HFCT 센서를 사용하여 방전 펄스를 검출하였고 미소신호를 검출하기 위하여 AMP와 필터를 설계하였다. 신호 분석을 위하여 1GS/S의 스코프를 사용하였으며 자동 방향추정 S/W를 제작하였다. S/W의 특징으로는 2개의 채널에서 동일한 펄스의 시간차를 분석하여 방향을 분석하도록 하였다. 센서의 간격이 20CM일 때 약1nS의 시간차가 발생하여 신호의 방향을 추정할 수 있었다.
본 논문에서는 다양한 에지의 폭에 적합한 최적의 에지 검출 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬을 적용할 edge point에 대한 새로운 정의를 도입하고, 스케일링에 무관한 확장된 방향 미분을 얻기 위해 픽셀 공간에서의 방향 미분을 일반화한다. 또한, 2D 영상에 대하여 제안한 알고리듬을 적용한 에지 검출의 결과를 구하고 기존의 알고리듬에 의한 것과 비교 분석한다.
에지 검출은 영상 분할, 영상 인식 등의 전처리 과정이며, 국내외에서 많은 관련 연구가 진행되고 있다. 대표적인 에지 검출 방법에는 소벨(Sobel), 프리윗(Prewitt), 라플라시안(Laplacian), 로버츠(Roberts), 케니(Canny) 에지 검출기 등이 있으며, 이러한 기존의 방법들은 비잡음 영상에서 에지를 검출할 경우 에지를 우수하게 검출이 가능하나 salt-and-pepper 잡음에 훼손된 영상에서는 잡음의 영향에 의해 에지 검출 특성이 미흡하게 나타난다. 따라서 본 논문은 salt-and-pepper 잡음에 훼손된 영상에서 우수한 에지 검출 특성을 얻기 위하여, 먼저 마스크의 중심 화소를 기준으로 상, 하, 좌, 우 방향으로 영역을 구분한다. 그리고 각 영역의 대표 화소값의 잡음 여부를 판단하여 그 결과에 따라 추정 마스크의 요소를 구한 후, 여기에 방향성 마스크를 적용하여 최종 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.
본 논문에서는 실시간으로 위험한 소리를 인식하고 그 방향을 파악하여 이를 통해 PTZ Camera가 위험한 소리 방향으로 회전하여 해당 지역 영상을 획득하여 전송할 수 있도록 지원하는 소리 감시 시스템을 제안한다. 제안 소리 감시 시스템은 적응 혼합 가우시안 모델(AGMM)을 사용하여 일상적인 배경 소리와는 비정상적인 소리를 전경 소리로 검출하고, AGMM 모델로 미리 학습된 전경 소리들 중의 하나로 분류한다. 분류된 소리가 위험한 소리에 속하는 경우, Dual delay-line 방법에 기반을 둔 음원 방향 추정 기법을 사용하여 그 방향을 파악한다. 최종적으로 방향 정보를 사용하여 PTZ 카메라를 조절하여 그 방향 지역의 해당 영상을 획득하고 전송될 수 있도록 지원한다. 제안하는 소리 감시 시스템은 전경 위험 소리들을 안정적으로 검출하고, 79%의 정확도로 위험소리들을 분류하고, 작은 오차범위 이내 음원 방향 추정 성능을 나타냄을 실험결과를 통해 확인하였다.
본 논문에서는, 지문인증 시스템에 있어서 방향성분의 통계적 방법을 이용한 reference point 검출 알고리즘과 이 reference point를 중심으로 하여 기존의 filterbank의 단점을 개선한 feature 추출 알고리즘을 소개한다. 제안한 reference point검출 알고리즘은 기존의 Poincare방법의 단점인 세밀한 전처리 과정과 arch type의 지문에 대해 장점을 가지며, 개선한 filterbank방법은 기존의 filterbank방법보다 reference point의 검출 위치에 덜 민감하며, 좀 더 높은 인증률을 보였다.
본 논문에서는 해석적인 모델에 기초한 고장 검출 기법의 하나인 fault detection filter를 적용한 고장 검출 알고리듬을 개발하고 이를 적용하여 고장검출 필터의 유효성을 보이고자 한다. Fault detection filter는 특수한 형태의 observer로써 특정한 고장의 발생시 잔차가 출력 공간에서 일정한 방향을 유지함으로써 고장 개소의 판별이 가능하다. 이에 본 논문에서는 fault detection filter에 기초한 고장 감지 시스템을 적용하기 위한 다이나믹 시스템 모델링과 고장감지 시스템의 설계과정 및 이를 적용 모의시험 결과를 수록하였다. 결과를 통하여 fault detection filter가 갖는 방향성에 대한 sensitivity 효과를 고장 감지 목적에 유효하게 적용할 수 있음을 보였다.
지문인식 시스템이 높은 신뢰도를 가지기 위해서는, 정확한 특징 정보 검출이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 지문 영상내부에서 특징 정보 추출의 정확성을 향상시킬 수 있는 효율적인 주름선 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 각 화소에 대하여 1차원 방향성 slit을 적용한 다음 slit에 해당하는 화소의 평균 밝기 값과 분산을 이용하여, 화소가 주름선 후보 영역인지를 결정하고 그 위치에 해당하는 주름선 방향을 검출한다. 그리고 후보 영역에 해당하는 화소의 주름선 방향에 의하여 8개의 영상으로 분해한 다음, 각 방향별 분해 영상에서 주름선 영역의 성질을 이용하여 주름선 클러스터를 검출한다. 마지막으로 각 방향별 분해 영상의 주름선 클러스터들을 합성함으로써 주름선 영역을 검출한다. 제안한 방법을 구현하고 실험한 결과 주름선 검출에서 높은 정확성을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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