본 논문에서는 얼굴 영상간의 위상 차를 이용하여 얼굴을 인식하는 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템에서는 KLT(Karhunen-Loeve transform)를 이용하여 복구가 가능하도록 영상을 압축하고, 계산량도 줄였다. 압축된 학습 대상 영상을 미리 제안된 시스템에서 학습시킨 후, 인식 대상 얼굴 영상을 압축시킨다. 압축된 영상과 기존의 학습된 얼굴영상들과의 위상차를 구하고 이 위상차에 여현 함수를 적용하여 그 값이 최대가 되는 얼굴로 인식하도록 하였다. 두 얼굴 영상의 위상차는 벡터 내적방법에 의해 구하여지며, 이를 이용하면 기존의 학습방법을 이용하는 시스템보다 계산이 간단하고 처리시간도 빠르다. 또한 영상간 규준화된 위상차는 조명 및 회전에 불변인식이 가능하고, 여현 함수의 적용으로 이동에도 어느정도 불변인식이 가능하다. 그리고 연결웨이트에는 영상에 대한 정보를 그대로 갖고 있어서, 기존의 신경망과 같은 전체적인 재학습을 하지 않고도 새로운 영상만을 추가학습이 가능하므로 확장학습이 용이하다. 각각 10가지 얼굴영상을 갖는 40 명의 ORL 얼굴영상에 실험한 결과, 인식률이 기존의 방법과 비슷한 8% 오차범위 내에서 학습시간이 PC에서도 수 분밖에 안 걸리는 빠른 얼굴인식이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 저 전송률 비디오 코덱의 영상 데이터 압축을 위한 실시간 이차원 이상여현변환기 구현에 대해 기술한다. 제안된 구조는 벡터 내적 연산의 병렬 처리에 효율적인 분산연산을 이용하였으며 동시성을 최대로 활용하고 있어 CCITT에서 제안하는 완전 CSIF 30 프레임/초의 처리성능을 만족한다. 또한 제안된 구조를 비트 수준으로 모의시험을 수행하여 CCITT에서 제안하는 IDCT 정확도 사양을 만족함을 보였다. 실제로 효율적인 VLSI 실현을 위해 설계방법론을 연구하고 SUN3/150C를 중심으로 모듈발생기 지향적 설계환경을 구축하였다. 구축된 설계환경을 이용하여 제안된 구조의 핵심모듈을 이중 금속선 2m CMOS 기술로써 구현하였으며 설계된 이차원 DCT 칩의 크기는 약 3.9mmx4.8mm이다.
본 논문에서는 USB 인터페이스 방식의 웹 카메라를 통해 입력받은 영상을 영상처리 기법을 통해 손의 움직임과 손가락 개수를 파악하여 실시간으로 마우스의 기능을 구현하는 알고리즘을 제안하였다. 웹 카메라로부터 입력받은 RGB 컬러모델 영상을 조명 변화에 강한 YCbCr 컬러 모델 영상으로 변환하여 휘도 성분을 제외한 색차 성분만으로 피부색을 추출해 이진화된 영상으로 만든다. YCbCr 컬러 모델을 이용하여 피부색을 추출할 경우, 주변 환경에 의해 정확한 손 영역을 추출할 수 없어 라벨링(labeling)과 열림(opening) 연산, 닫힘(closing) 연산을 수행하여 정확한 손 영역을 추출한다. 이렇게 추출된 손 영역의 중심을 이용하여 마우스 포인터를 이동시키며 손가락 개수를 이용하여 마우스의 클릭을 수행하였다. 구현된 제안 기법을 실험한 결과, 마우스 포인터 이동을 위한 기능 성공률은 평균 94.0%, 손가락 개수 인식률은 평균 96.0%로 실용화 가능성을 보였다.
하천에서 평수기 유량측정은 도섭법을 이용하기 위한 지점식 측정보다는 초음파 도플러 유속계(ADCP, Acoustic Doppler Current Profiler)를 보트에 탑재하여 운용하는 측정 방식이 점차 일반화되고 있다. ADCP는 초음파의 도플러효과를 이용하여 수심이나 횡방향의 유속 분포를 측정할 수 있는 측정 장비로 일반적으로 사용되는 down-looking ADCP는 수심방향의 유속분포와 수심을 측정하여 보트의 이동속도와의 벡터 내적을 이용하여 유량을 산정하게 된다. 그러나, 이동식 ADCP 유량 측정 성과의 불확도는 제공되지 않고 있는 상황인데, 이는 불확도 산정 표준안 미비, 유속 및 수심 등 측정 요소의 관측 환경 별 불확도 정보 부족, 불확도를 산정할 수 있는 툴의 부재 등에 기인한다. 본 연구에서는 이동식 ADCP 불확도 산정 표준안을 개발하고 현장 실험을 통해 불확도 요인에 대한 규명, 불확도를 편리하게 산정할 수 있는 툴을 개발하고자 하였다. 불확도 산정 표준안으로 최근 WMO를 위시한 국제적으로 하천 유량 측정 불확도 표준안으로 채택되고 있는 GUM(Guide to the Expression of Uncertainty Measurement)을 기반으로 이동식 ADCP 유량 산정 알고리즘을 적용하여 불확도 적용 기법을 개발하였다. GUM 표준안을 기반으로 유량 측정불확도를 산정하기 위한 불확도 요인분석은 실규모 하천의 특성을 대부분 모의할 수 있는 한국건설기술연구원의 안동하천실험센터에서 수행된 실험자료를 기반으로 다양한 인자들에 대한 요소 별 불확도 분석을 수행하였다. GUM 표준안에 의하면 불확도 요인들은 오차전파의 법칙에 기반하여 전체 불확도에 전파되며, 이렇게 합성된 불확도는 t-분포의 신뢰수준 95%일 경우의 보정계수 2를 곱하여 최종적으로 확장불확도를 산정하게 된다. 이동측정방식의 ADCP의 경우 GUM 표준안에 적용하여 불확도를 평가하기 위해서 사용되는 수식이 방대하고, 매우 복잡하기 때문에 이를 실무자가 평가하기에는 한계가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 ADCP의 유량 측정불확도를 보다 편리하게 평가하기 위하여 ADCP 유량 측정불확도 평가 소프트웨어인 AQUA(ADCP Discharge Uncertainty Assesment)를 개발하였으며, 이를 통해 실무자나 연구자들이 ADCP의 불확도 평가에 보다 편리하게 접근할 수 있을 것이라 판단된다.
본 논문은 유한체(finite fields)에서 압축센싱(compressed sensing) 프레임워크를 살펴본다. 하나의 측정 샘플은 센싱행렬의 행과 희소 신호 벡터와의 내적으로 연산되며, 본 논문에서 제안하는 확률적 희소 신호 복원 알고리즘을 이용하여 그 압축센싱의 해를 찾고자 한다. 지금까지 압축센싱은 실수(real-valued)나 복소수(complex-valued) 평면에서 주로 연구되어 왔지만, 이와 같은 원신호를 처리하는 경우 이산화 과정으로 정보의 손실이 뒤따르게 된다. 이에 대한 연구배경은 이산(discrete) 신호에 대한 희소 신호를 복원하고자 하는 노력으로 이어지고 있다. 본 연구에서 제안하는 프레임워크는 센싱행렬로써 코딩 이론에서 사용된 LDPC(Low-Density Parity-Check) 코드의 패러티체크 행렬을 이용한다. 그리고 본 연구에서 제안한 확률적 복원 알고리즘을 이용하여 유한체의 희소 신호를 복원한다. 기존의 코딩 이론에서 발표한 LDPC 복호화와는 달리 본 논문에서는 희소 신호의 확률분포를 이용한 반복적 알고리즘을 제안한다. 그리고 개발된 복원 알고리즘을 통하여 우리는 유한체의 크기가 커질수록 복원 성능이 우수한 결과를 얻었다. 압축센싱의 센싱행렬이 LDPC 패러티체크 행렬과 같은 저밀도 행렬에서도 좋은 성능을 보여줌에 따라 이산 신호를 고려한 응용 분야에서 적극적으로 활용될 것으로 기대된다.
컴퓨터 그래픽스 및 애니메이션에서 물체의 윤곽선 계산은 많은 응용분야에서 빈번히 사용되고 있으며, 윤곽선의 효율적인 계산 방법은 현재까지 많은 연구자들의 관심을 끌어왔다. 본 논문에서는 이동하는 관측점에 대해 다면체 모델의 투시 윤곽선을 계산하는 효율적인 알고리즘을 제시한다. 관측점이 시간에 따라 이동하는 경로는 시간을 나타내는 매개변수 t를 이용하여 곡선 q(t)로 표현한다. 다면체의 각 에지(edge)가 윤곽선에 포함되는 시간 간격 (time-interval)은 에지에 인접한 두 면의 supporting plane들과 q(t)의 교점 계산, 그리고 몇 차례의 벡터 내적을 수행함으로써 구해진다. 곡선 q(t)가 차수 n의 곡선이라면, 한 에지가 윤곽선에 포함되는 시간 간격은 최대 n + 1 개 존재할 수 있다. 미리 구해진 시간 간격들에 대해 고정된 시점 $t_i$를 포함하는 시간 간격들을 검색함으로써 관측점이 $q(t_i)$일 때 모델의 윤곽선에 포함되는 모든 에지를 구할 수 있다. 윤곽선 계산의 효율성은 시간 간격을 저장하는 자료구조 (data structure)와 밀접한 관련이 있으므로, 시간 간격을 저장하는 자료구조로서 인터벌 트리 (interval tree)의 사용을 제안한다. 또한, 제시된 알고리즘에 의해 윤곽선을 계산한 실험결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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