본 논문에서는 영상의 전체의 특징을 포함하는 다항계수를 추출하고, 신경회로망을 이용하여 얼굴영상을 인식하는 다항계수를 이용한 얼굴 영상 인식 시스템을 제안한다 시스템은 먼저, 입력 영상의 특징 파라미터로 사용되는 다항계수의 수를 줄이기 위하여 웨이브렛 변환을 이용하여 영상의 크기를 1/4씩 줄였다. 3차 웨이브렛 변환된 저주파 계수 행렬로부터 저주파 계수 행렬에 대한 다항계수를 추출하였다. 추출된 각 저주파 계수 행렬에 대한 다항계수들을 신경회로망의 입력벡터로 사용하기 위하여 정규화 과정을 거친다. 정규화된 다항계수를 역전파 알고리즘을 가진 신경회로망의 입력 백터로 사용하여 얼굴영상을 인식하였다.
신축성 전자패키징에 응용하기 위해 강성도가 서로 다른 polydimethylsiloxane 탄성고분자인 Sylgard 184와 Dragon Skin 10을 사용하여 섬(island) 구조가 삽입된 강성도 국부변환 신축성 기판을 형성한 후, 강성도 국부변환부의 폭에 따른 기판의 탄성계수를 분석하였다. 기판 기지로는 탄성계수가 0.09 MPa인 Dragon Skin 10을 사용하였으며, 기판 기지 내에 삽입되는 강성도 국부변환부는 탄성계수가 2.15 MPa인 Sylgard 184로 형성하였다. 신축성 기판의 형상은 길이 6.5 cm, 두께 0.4 cm, 폭 2.5 cm이었으며, 중앙부에 길이 4 cm, 두께 0.2 cm, 폭 0.5~1.5 cm인 강성도 국부변환부를 삽입하였다. 폭 0.5 cm의 Sylgard 184를 Dragon Skin 10에 삽입함에 따라 기판의 탄성계수가 0.09 MPa에서 0.16 MPa로 증가하였다. Sylgard 184의 폭을 1.0 cm 및 1.5 cm으로 증가시킴에 따라 기판의 탄성계수가 0.18 MPa와 0.2 MPa로 증가하였으며, Sylgard 184 강성도 국부변환부의 폭에 따른 기판 탄성계수의 변화는 등변형률의 Voigt 구조와 등응력의 Reuss 구조를 조합하여 예측한 값과 잘 일치하였다.
2010년 1월부터 영상 부호화 표준의 양대 표준화 단체인MPEG과 VCEG에서는 JCT-VC라는 공동 협력팀을 구성하여 H.264/AVC 표준보다 2배 가량의 부호화 효율 향상을 목표로 한 HEVC 표준을 개발하고 있다. 가장 최근인 2010년10월 중국 광저우에서 개최된 3차 회의에서 부호화 기술들의 평가를 통해 HEVC 표준의 기반이 될 HM 1이 결정되었다. 본 고에서는 엔트로피 부호화 기술 중 변환 계수 주사 기술, 병렬 문맥 처리 기술, 변환 계수 부호화 기술을 위주로 HEVC 표준화에 제안되고 있는 기술 및 HM 1에 포함된 기술에 대해서 설명한다.
본 논문은 유전알고리즘을 이용하여 부정맥 진단의 최적화된 입력을 구성하는 방법을 제시한다. 심전도 신호의 특징을 추출하기 위해 웨이블릿 변환이 널리 사용되고 있지만, 추출된 특징들의 선택과 최적화의 문제에 대해서는 명쾌한 해결책을 제시하지 못하고 있다. 심전도 신호는 연속 웨이블릿 변환을 이용해 5레벨로 분해되었으며, 각 서브밴드에서 추출된 계수들은 부정맥 진단을 위한 특징으로 쓰이게 된다. 웨이블릿 변환을 통해 추출된 특징들(feature)은 유전자 알고리즘과 중회귀 분석을 동하여 부정맥 진단을 위한 최적화된 특징조합이 결정되었다. 본 연구를 통해 특정레벨의 어떤 계수가 부정맥 진단에 크게 영향을 미치는지 판단할 수 있었으며 입력의 차원감소는 연산시간의 축소를 가져왔고 분류정확도를 향상시켜 분류기의 성능을 증대시켰다.
HEVC(High Efficiency Video Coding)는 JCT-VC(Joint Collaborative Team on Video Coding)라는 ITU-T(VCEG)와 ISO-IEC(MPEG)가 공동으로 진행한 팀이 만들어낸 표준화이다. 이 표준화된 코덱에서 율-왜곡 최적화(RDO)는 실행함에 있어 높은 성능 향상을 보이지만 상대적으로 많은 부호화 시간이 요구된다. RDO 의 부호화 시간을 줄이기 위해서 이 논문에서는 변환 계수를 이용한 고속 인트라 예측 방법을 제안한다. 기존 HEVC 에서는 RMD(Rough Mode Decision)를 통해 상위 N 개의 후보를 구하고 MPM(Most Probable Mode)을 거쳐 나온 후보들의 수의 합을 가지고 RDO 를 구하게 된다. 여기서 제안하는 고속 인트라 예측 방법은 RDO 를 구하기 전에 나왔던 N 개의 후보에서 이산 여현 변환(DCT) 계수를 이용하여 예측 모드의 수를 한 번 더 줄임으로써 RDO 수행시간을 줄이는 방법이다. 이 방법은 기존 HEVC 부호화 방법보다 적은 손실에도 불구하고 높은 속도 향상을 보인다.
많은 비전 응용에서 카메라의 광축은 영상 평면과 직교한다는 가정을 한다. 그러나 가정아래 전통적인 왜곡 영상 보정 방법은 렌즈의 방사(radial) 왜곡과 이탈(decentering) 왜곡만을 고려하고 있다. 그러나 렌즈의 광축(optical axis)과 영상 켈리브레이션 평면이 직교하지 않을 경우는 평면 투명 변환과 카메라 자체의 렌즈 왜곡이 복합되어 나타나게 되므로 기존 방법만으로는 이러한 복합왜곡을 보정할 수 없다. 본 논문에서는 일방 방사왜곡 뿐만 나이라 평면 투명변환과 렌즈왜곡이 동시 존재하는 영상 시스템에서도 적용 가능한 왜곡 영상 자동 보정 방법을 제한한다. 제안한 복합 왜곡 모델은 평면 투명 변환 모델과 렌즈의 방사 왜곡 모델로부터 유도하고, 계수 추출 알고리듬은 비 선형 최소화 기법인 Levenberg-Marquart 방법에 기반을 둔다. 실험은 이상형 격자 영상에 임의 왜곡 계수를 적용한 영상과 WebCam 카메라의 실제 왜곡 영상을 가지고 실시하였고, 기존 방법과 제안한 방법의 보정율을 비교 평가하였다. 실험결과 제안한 방법은 렌즈 왜곡만 있는 경우에도 기존 방법보다 우수하였으며, 복합왜곡 환경에서도 97% 이상의 보정율로 아주 견고하게 적용 가능한 것으로 나타났다.
PZT 세라믹 트랜스듀서와 같은 압전 세라믹 진동자를 사용하는데 있어서 품질계수(quality factor)를 제어할 수 있다는 것은 전기-기계 결합계수나 삽입손실 등을 개선 할 수 있으므로 매우 유용한 것이다 본 연구에서는 압전 진동자의 품질계수를 제어하는 방법으로써 압전 진동자의 제동용량과 저항성분을 전기적으로 상쇄시킬 수 있는 부임피던스 변환회로(negative impedance converter circuit)를 적용하였다. 그 결과 부임피던스 변환회로를 적용하지 않은 경우에 비해 압전 진동자의 품질계수가 수십 배정도 까지 제어됨을 실험으로 확인하였다.
본 연구에서는 임의의 복소 음압 분포를 무한 평면에서 공간상의 Fourier 변환을 하여서 평면파 요소들의 중첩으로 해석하는 방법을 살펴보고 제한된 측정 조건에서 유발되는 문제들을 음원의 주파수에 대해서 모의 실험을 통하여 고찰해보았다. 실험으로는 단단한 시편(hard panel)과 스폰지(sponge)에 대해서 공간상의 fourier 변환을 통해 반사 계수를 얻고 수직입사에 대해 2-마이크로폰 방법으로 구한 반사계수와 비교하였다. 특히 다공성 물질인 스폰지에 대해서는 유동 저항을 측정하여 실험식으로부터 구한 반사 계수와의 비교를 하였으며 공간상의 음압 분포로부터 구한 반사계수에서 창문함수의 영향을 살펴보았다.
자발적인 매개하향변환과정에서 발생하는 광자쌍을 이용하여, 광학계내의 광손실에 따른 상관관계의 감소가 단일광자계수 와 두-광자 동시계수에 미치는 영향을 조사하였다. 두 검출기 앞에 얇은 유리판을 설치하고 유리판의 편광에 따른 투과율을 변화시켜 두 광자들간의 상관관계를 인위적으로 조절하였다. 상관관계의 정도에 따라 측정된 단일광자계수는 광자를 측정하는 검출기 앞에 놓인 유리판의 투과율에 비례하는 반면에, 두-광자 동시계수는 두 검출기 안에 놓인 두 유리판의 투과율의 곱에 비례하였다.
본 논문에서는 직교 벡터 공간 변환을 이용한 새로운 음성 개성 변환 알고리즘을 제안하였다. 음성 개성 변환이란 임의 환자(source)가 가지고 있는 몇 개의 특징 변수를 다른 화자(target)의 특징 변수로 변환하는 기법이다. 본 논문에서는 LPC 켑스트럼 계수와 여기 신호의 스펙트럼, 그리고 피치 궤적을 변환하여 음성 개성변환을 구현하였다. LPC 켑스트럼 계수의 변환을 위해 직교 벡터 공간 변환 기법이 제안되었다. 이 기법은 KL(Karhunen-Loeve)변환을 이용한 principle component의 분리와 최소 자승 오차를 갖는 선형 좌표 변환을 통해 LPC 켑스트럼의 변환을 수행한다. 또한, 화자간의 운율적인 특징을 변환하기 위해 피치 궤적 변환 기법이 제안되었다. 피치 궤적 변환을 위하여 먼저 두 화자간의 기준 피치 패턴의 작성하고 기준 패턴간의 대응 관계를 추정한 후 이를 이용하여 source 화자의 피치 패턴이 target 피치 패턴으로 변환되도록 하였다. 컴퓨터를 이용한 모의 실험 결과 제안된 알고리즘은 객관적인 평가와 주관적인 평가에 있어서 우수한 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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