본 논문에서는 신경망 기반 독립성분분석기법을 이용하여 지문영상에 포함된 특징들을 효과적으로 추출하는 방법을 제안하였다. 여기서 독립성분의 효과적인 분석을 위해 고정점 학습알고리즘의 신경망 기반 기법을 이용하였다. 이는 수치적 기법에 비해 신경망이 가지는 학습 등의 우수한 속성과 뉴우턴법의 고정점 알고리즘이 가지는 빠르고 간단한 계산속성을 동시에 살리기 위함이다. 제안된 기법을 256$\times$256 픽셀의 8개 지문영상에서 선택된 10,000개의 영상패치를 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 추출된 16$\times$16 펙셀의 160개 독립성분 기저벡터는 지문영상들에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인할 수 있었다.
영구자석 동기전동기(Permanent Magnet Synchronous Motor)를 벡터 제어로 구동 시 정확한 회전자 위치정보가 요구된다. 일반적으로 레졸버(Resolver)를 이용하면 회전자의 절대 위치(absolute position)를 알 수 있다. 하지만 레졸버의 변압비 차이, 불평형 여자신호, 불균일한 인덕턴스 성분, 신호처리 회로상의 왜곡으로 인해 신호의 크기 불평형이 발생하고 이는 위치정보에 주기적인 오차 성분이 나타나게 되며, 이러한 오차 성분들은 토크에 영향을 준다. 본 논문에서는 이러한 오차 성분을 수학적 해석을 바탕으로 확인하고 보상하는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 타당성을 실험을 통해 검증하였다.
얼굴 이미지의 대부분은 표본의 수보다 특징 변수의 수가 많기 때문에 이러한 점을 고려한 특징 추출 방법이 필요하다. 본 논문에서는 부분 최소제곱법을 이용하여 특징 벡터의 차원을 축소하는 방법을 제안한다. 전통적인 차원 축소 방법인 주성분 분석은 클래스의 정보를 고려하지 않고 최대 변이를 가지는 성분을 추출하기 때문에, 클래스의 구분에 필요한 특징을 필수적으로 추출하지 못한다. 이에 비해, 부분 최소제곱법은 클래스 변수에 대한 정보를 포함하여 성분을 추출한다. 그러므로, 분류를 하는데 있어서는 주성분 분석에 의해 추출된 성분보다는 부분 최소제곱법에 의해 추출된 성분이 보다 더 예측적이다. 맨체스터와 ORL 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험한 결과, 분류와 차원 축소 측면에서 주성분 분석 방법보다는 부분 최소제곱법을 이용한 방법이 그 성능이 우수함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 펄스의 위치를 랜덤하게 함으로써 효율적은 RPWN (Random PWM)을 구현할 수 있는 새로운 공간 벡터 RPPWM(Random Position PWM)방식을 제안하였다. 제안한 방식은 마이크로 컨트롤로 적용하기 쉬운 공간벡터 변조에 의하여 각 상의 듀티비를 연산한 다음, 스위칭 순서를 유지하며 각 3상 펄스들의 위치를 변조구간내에서 임의의 위치에 랜덤하게 배치함으로써 RPWM을 구현하는 방식이다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 MATLAB/SIMULINK를 이용하여 펄스위치의 랜덤화 공각벡터 변조, 인버터 및 3상 유도전동기를 포함하는 전체 시스템을 모델화하였다. 종전의 공각벡턱 PWM 그리고 제안된 RPPWM에 의한 인버터 출력 전압 전류의 고조파 성분을 시뮬레이션에 의하여 비교 검토하였으며 제안된 방법의 유용성을 입증할 수 있었다.
본 논문에서는 얼굴영역을 검출하기위해 얼굴 피부색을 보다 효과적으로 모델링하기 위한 피부색 특성을 고려하여 밝기 성분을 제거한 Red, Blue, Green 채널을 모두 사용하는 Hue, Cb, Cg의 M배i-Channel 피부색 모델을 사용한다. 얼굴영역을 분리한 영상에 Harr 웨이블릿을 이용한 에지영상 추출과 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 26개의 특징벡터를 사용한 효율적인 고차 국소 자동 상관함수를 사용하였다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용된다. 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.
고정자 전류 스펙트럼(stator current spectrum)은 유도전동기의 고장 검출에 널리 사용되어왔다. 본 논문에서는 고정자 전류 스펙트럼 중에서 회전자 고장에 의해서 큰 영향을 받는 주파수 성분들로 특징벡터(feature vector)를 구성하고, 특징벡터와 기준벡터(reference vector)와의 평균 절대치 차이(mean absolute difference)를 구함으로써, 회전자 고장을 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 전류 스펙트럼 중에서 추출된 매우 작은 크기(dimension)의 특징 벡터에 대한 평균 절대치 차이를 이용하기 때문에 신경회로망에 의한 고장 검출 알고리즘 둥에 비해서 훨씬 적은 계산량만으로 모터의 고장을 효율적으로 검출할 수 있다
본 논문에서는 번호판 영역의 추출에 사용될 수 있는 특징 벡터와 이를 이용하여 문자와 비문자를 판별하고 숫자를 인식하는 방법을 제안한다. 제안하는 특징 벡터는 영상의 기울기 벡터에서 얻어지는 에지 영상의 방향 코드 히스토그램으로부터 추출된다. 추출된 특징 벡터를 MD로 구현되는 문자 및 비문자 인식기에 입력하여 문자와 비문자를 판별함으로써 번호판 영역의 위치를 추정하고, 숫자를 인식한다. 실험 결과 제안하는 방법이 문자와 비문자의 정확한 판별, 번호판 영역의 위치 추정 및 숫자의 인식에 유용하게 적용될 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 디지털 비디오 인코딩 과정의 VLC(variable length coding) 영역에서 블록계층의 DC/AC 성분을 이용한 인증과 서명의 이중 비디오 워터마킹 시스템을 제안하였다. 제안한 기법은 블록계층의 DC 성분과 AC 성분에서 HVS(human visual system)의 특성을 고려한 것이다. 인증 워터마킹은 주요한 정보를 포함하는 저주파 영역과 윤곽선 정보를 포함하는 중간 주파수 영역을 이용하여 인트라 프레임의 DC 성분과 움직임 벡터의 부호를 변형시켰고, 서명 워터마킹은 모든 프레임의 AC 성분들 중에서 마지막 AC 성분의 Level이 '1'인 경우에만 워터마크를 삽입하였다. 서명 워터 마크 검출은 저작권자의 비밀 키에 의해서만 가능하고, 기술적인 면에서 저자권자의 판별 기준이 될 수 있다. 제안한 이중 비디오 워터마킹 시스템의 특징은 인증과 서명의 두 가지 기능을 선택적으로 수행할 수 있으며, 계산과정이 복잡하지 않으면서 비트 스트림(bit-stream)을 유지시킨다. 그리고 실험 결과에서 기존의 방법보다 화질 면에서 $2{\sim}3dB$ 더 높은 수치를 얻어 우수함을 보였고, 인코딩 수행 속도에 미치는 영향은 거의 없었으며, 향후 실시간 인코딩 처리에 응용될 수 있다.
대용량의 다각형 표면 데이터를 효과적으로 감소시키는 많은 간략화 알고리즘들이 제안되었다. 이들 간략화 기법들은 정점, 에지, 삼각형 등과 같은 기본적인 간략화 단위에 대해 자신의 붕괴 비용함수를 적용하여 간략화 전후의 에러를 최소화 한다. 기존의 제안된 비용 함수들은 대부분 거리최적화에 기반 한 에러 측정방법을 사용한다. 그러나 기본적으로 스칼라 값인 거리요소 만으로는 현재 메쉬의 지역적인 특징을 정확히 정의하기 어렵다. 따라서 곡률이 심한 지역의 특징 정보를 유지하지 못함으로써 간략화 단계를 높일수록 원래의 세부적인 모양을 잃어버리는 단점이 있다. 본 논문에서는 표면의 방향과 같은 벡터성분을 비용함수의 요소로서 고려한다. 표면의 방향성분은 거리와 같은 스칼라 양에 비의존적이다. 따라서 작은 스칼라 양을 갖는 요소라도 이의 벡터성분의 크기에 따라 보존 여부를 재고할 수 있다. 또한 제안된 비용함수를 바탕으로 하는 반-에지 붕괴에 기반 한 간략화 알고리즘을 개발한다. 이는 객체의 제거 후에 기존 에지의 두 정점 중 하나를 이용하여 새로운 정점을 표현하는 방법으로서 저장공간 상의 이점이 있으며 대용량 표면데이터의 실시간 전송을 요하는 렌더링 시스템에 매우 효과적으로 적용될 수 있다.
본 논문은 분사제트 주위에 형성되는 와류를 조절하여 제트를 제어하기 위하여 유동가시화, 속도분포 및 난류성분을 측정하는 실험을 수행하였다. 와류를 조절하기 위한 방법으로 제트노즐 주위에 환형관을 설치하여 환형관으로부터 2차제트를 분사 또는 흡입함으로써 제트주위에 형성되는 전단류를 변화시켰다. 2차제트 분사시 주제트 주위에 형성되는 와류의 발달을 억제함으로써 제트 포텐셜코어의 길이가 아주 길어지는 제트유동을 얻을 수 있었다. 환형관으로부터 주제트주위의 유체를 흡입하는 경우 제트주위의 전단류가 흡입비 R=1.3∼l.65에서 대류불안정성에서 절대불안정성으로 바뀜으로써 형성된 와류가 하류에서 제트중심부까지 발전, 결합되는 것을 방지하여 더 긴포텐셜코어와 중심에서 낮은 난류강도를 얻었다. 위의 결과는 환형관 주위에 부착한 깃의 높이 변화에 따라서 변화하였는데, 이것은 깃이 환형관을 통한 흡입유동의 유로역할을 함으로써 제트밖으로부터 흡입되는 것을 방지할 수 있었다. 분사제트 벡터링을 위하여 제트노즐 주위의 환형관을 이등분하여 한쪽으로만 제트주위의 유동을 흡입함으로써 제트주위에 다른 전단류를 형성함과 동시에 Coanda효과를 이용하여 분사제트를 편향시켰다. 편향되는 정도 및 난류성분은 홉입속도 비에 따라서 크게 바뀌었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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