서로 다른 색상의 조명환경에서 촬영된 영상으로부터 동일 객체를 자동으로 검출하기 위하여 객체의 색상 비교가 요구된다. 본 논문에서는 서로 다른 조명 영상들에서 비교 대상 객체들의 색상을 비교 분석하기 위하여, 조명 차이 요소를 제거하고, 입력영상을 목표 조명영상으로 변환하기 위한 색 보정 기법을 제안한다. 제안 색상 보정 기법은 촬영전에 색상 팔렛트를 이용하여 조명색상 정보를 분석하여 각 조명간 RGB 색상 요소별 차이를 전처리 단계에서 계산한다. 각 조명환경에서 촬영한 영상에 대해, 미리 계산된 조명간 차이값을 입력되는 각 영상화소값에 반영함으로써 영상의 색상을 보정한다. 실험에서, 서로 다른 색상의 조명 조건에서 촬영된 두 영상에 대하여 하나의 영상을 기준 영상으로 선정하고, 다른 하나의 영상에 제안 보정처리를 수행한다. 보정 전후 영상과 기준 영상과의 가시적인 비교 방법과 히스토그램 비교에 의하여 제안 보정 기법의 성능을 평가한다.
전리층 지연은 보정위성항법시스템(DGPS), 위성항법시스템(GPS)을 이용한 시각동기화 및 광역보정위성항법시스템(WADGPS)의 주요한 오차원인이다. 이러한 전리층 지연은 위성 신호가 통과하는 전리층의 환경에 따라 달라지므로 일반적인 보정위성항법시스템의 기준국이 보정할 수 있는 사용자와의 거리는 약 100km로 제한된다. 따라서 광역보정위성항법의 경우 여러 기준국의 측정치를 이용하여 보정구간 전리층 전체를 모델링하여 보정정보를 단일 주파수 수신기 사용자들에게 보내주게 된다. 이를 위해 이미 기존의 격자 알고리즘이 구현되어 있으나 기존의 격자 알고리즘에서는 전리층에 자기폭풍현상이 일어났을 경우에 대한 대처와 정확도가 고려되지 않고 있다. 자기폭풍이 일어나면 수직전리층 값이 공간적으로 noisy한 분포를 나타내게 되기 때문에 격자 알고리즘으로의 경우 모델링의 정확도가 낮아지게 된다. 또한 정확도를 높이기 위한 다른 함수 기반 전리층 모델의 경우 자기 폭풍이 일어났을 때 보정정보 값의 연속성이 보장되지 않는다. 본 논문에서 제시하는 wavelet을 이용한 알고리즘은 보정정보의 개수가 같을 때 기존의 격자 알고리즘보다 더 높은 정확도를 보이며, 특히 자기폭풍이 왔을 때도 비교모델인 spherical harmonics 기반 알고리즘에 비해서도 정확도가 향상됨을 볼 수 있다. 또한 다른 함수기반 알고리즘의 경우 정확도는 높지만 전송해야하는 보정정보 값이 자기폭풍시에 불연속이 되는데 반해 본 알고리즘은 연속성이 보장된다. 따라서 본 알고리즘을 이용하면 자기폭풍시에도 적용가능함으로서 기존의 알고리즘들의 문제를 개선할 수 있다.
본격적인 지표 피복 분류 수행 전 국내 지형 특성에 부합하는 분석을 위해 위성영상 전처리 과정으로 지형보정 수행이 필요하다. 수치지형도로부터 추출된 수치고도모델과 고분광영상을 이용하여 충청남도 홍성군에 위치한 암반 사면에서의 지형보정을 cosine 보정법, Minnaert 보정법, c 보정법을 이용하여 수행하였다. 세 방법을 사용하여 화강암 단일 암종으로 이루어진 클래스의 화소값 표준편차를 비교 분석한 결과 cosine 보정법, c 보정법보다 Minnaert 보정법을 이용한 방법에서 향상된 결과가 도출되었다.
Varian의 전자표탈영상장치(EPID, electronic portal imaging device) 검출기로 측정된 선량값은 PDIP알고리즘으로 예측된 선량 값과 비교하여 빔 중심으로부터 EPID 검출기 모서리로 갈수록 측정된 선량 값이 커지는 경향을 가지고 있다. 이를 손쉽게 임상에서 보정할 수 있는 축이탈보정(off-axis correction)알고리즘이 제안되어 본원에 설치된 Varian 선형가속기를 대상으로 적용하였다. $38{\times}28cm$의 조샤야를 열고 SSD 100 cm에서 6 MV, 15 MV 광자빔을 100 MU 조사하여 선량을 측정하고 이를 PDIP 알고리즘을 적용한 예측 선량과 비교하였다. 측정된 선량과 예측된 선량값의 비율을 축이탈거리의 4차 다항함수로 근사하여 가로선량분포 보정에 사용되는 $40{\times}40cm$ 주대각 빔 측정 데이터에 가중치로 두어 축이탈 보정을 실시했다. 보정전 $38{\times}28cm$ 조사면에서 계산된 선량값과 측정된 선량사이에는 6 MV 빔의 경우 $4.17{\pm}2.76$ CU, 15 MV 빔은 $3.23{\pm}2.59$ CU의 차이가 있었으나 보정 후 두 선량값의 차이는 각각 $0.18{\pm}0.8$ CU, $04{\pm}0.85$ CU로 1% 이내로 줄였다. PDIP 알고리즘 사용준비에 사용되는 피라미드 형태 유동량(fluence)의 감마 성공률(gamma pass rate)은 절대 선량 측정값을 기준으로 허용기준 4%, 4 mm에서 6 MV는 98.7%, 15 MV는 99.1%로 나타났으며 보정 후 각각 99.8%와 99.9%로 향상되었다. 축이탈 보정을 실시하고 임의로 두경부암과 전립선암의 세기조절방사선치료계획을 선정하여 세기조절방사선 치료의 정도관리를 진행했으며 보정 전과 비교하여 허용기준 3%, 3 mm에서 감마 성공률이 보정 전, 후 각각 두경부암: $94.7{\pm}3.2%$, $98.2{\pm}1.4%$ 및 전립선암: $95.5{\pm}2.6%$, $98.4{\pm}1.8%$로 평균적으로 3% 향상되었다. 축이탈보정은 EPID를 사용하는 세기조절 방사선치료의 정도관리에 있어 축이탈거리에 따른 계산된 선량값과 측정된 선량값의 차이를 효과적 보정하는 방법으로 임상에서 쉽게 적용하여 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 차량 OBD-II 인터페이스를 통해 쉽게 확보할 수 있는 차량 진단 정보로부터 차량의 연료 소모량을 예측하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 차량으로부터 제공되는 흡입 공기량(MAF), 단기 연료 보정(STFT), 장기 연료 보정 (LTFT) 값이 연료 소모량과 관계가 있다고 가정하고, 흡입 공기량, 단기 연료 보정, 장기 연료 보정을 입력 변수로 하며, 연료 소모량을 출력으로 구성하였다. 차량 OBD-II 인터페이스를 이용하여 획득한 값과 차량관련 전문업체로부터 지원받은 연료 소모량 값의 관계를 연소 반응식으로 구성하였다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위해 도심 도로 5 Km를 실제 주행테스트를 수행하였고, 제안한 차량 데이터를 이용한 연료 소모량 예측 알고리즘의 성능을 확인하였다.
Pushbroom 방식의 CCD 영상에서 발생하는 pixel들 사이의 Non-uniformity 원인은 CCD pixel 면적의 차이, Dark current 영향, Output amplifier 차이, input radiance의 차이 등과 같은 CCD의 특성에 의해 발생하게 되며, CCD의 특성에 의해 발생되는 pixel사이의 상대복사량 차이인 Non-uniformity errors은 위성영상에서 줄무늬의 일차적 원인이 된다. 이러한 CCD의 상대복사보정을 위해서는 일차적으로 CCD의 특성을 잘 파악할 수 있는 지상에서 보정 값이 계산되어져야 하며 위성발사 후 보정 값이 다시 update 되어야 한다. 본 연구에서는 다목적실용위성2호의 상대복사보정을 위한 준비로서, 지상에서 만들어진 MSC CCD PAN1 영상과 Pushbroom 방식의 다목적실용위성1호 영상을 시험자료로 이용하여 pixel 사이의 줄무늬를 제거하기 위한 상대복사보정을 수행하였다.
기울기 값과 방향성의 특징 값을 이용하는 HOG와 선형SVM을 분류기로 사용하는 사람검출 기법은 슬라이딩 윈도우 기반 사람검출에 성공적으로 적용되었다. 또한 텍스처 구별에 강인한 특징을 가지고 있는 LBP를 HOG와 함께 특징 서술자로 적용하는 방법은 서로의 단점을 상호 보안하여 향상된 성능을 보인다. 본 논문에서는 기존 HOG제곱근 Gamma 보정을 다양한 Gamma 보정 값으로 대체하고 성능을 분석한다.
센서의 광학 해상력에 따라 센서에 도달하는 에너지의 앙은 영상의 화소값으로 변환되므로,이 관계는 위성 영상의 정량적인 광학적 특성을 이해하기 위한 바탕이 되며,영상의 질을 유지하기 위한 척도가 되기도 한다. 위성영상의 광학적 특성은 ON 값 을 실제 지표물의 반사에너지 값인 Radiance와 Reflectance로 의 변환을 통하여 추정할 수 있으며,이러한 과정을 절대복사보정(Absolute Radiometric Calibration) 이라고 한다. 절대복사보정 과정에서 센서에 도달하는 태양 에너지의 양을 추정하기 위하여 복사전달모델이 사용된다. 태양 에너지가 대기를 통과함에 따라 여러 가지 상호 작용이 일어나게 되므로 복사 전달모델을 사용하기 위해서는 다양한 입력 변수가 필요하게 된다. 이러한 입력 변수로는 지표물의 반사율, 대기자료,그리고 센서의 특성 등이 포함되며, 이 연구에서는 KOMPSAT-2 위성의 MSC 영상의 절대복사보정 과정에서 복사전달모델의 결과에 영향을 미치는 입력 변수의 특성을 살펴보고자 한다.
본 논문에서는 고차 신경망 (High-order Neural Network) 을 이용한 LCD 모니터의 색 보정 방법에 관해 제안하였다. 스캐너를 통해 입력받는 영상과 LCD 모니터상에 보여지는 영상의 색을 고차 신경회로망을 통해 보정하였다. 측색기를 이용하여 색표의 값을 측정하고 이를 신경회로망의 출력으로, LCD 모니터에 나타나는 값을 입력으로 하여 학습하였다 입력은 측정값들의 상관항으로 구성되는 집합을 구성하여 고차 신경회로망의 입력으로 사용하였다. 최적의 실험결과를 얻기 위해 은닉층의 수와 노드 수를 변경하며 실험하였다. 실험을 통해 고차 선경회로망을 이용한 방법으로 원색에 가깝게 보정 됨을 확인하였다.
유비쿼터스 환경에서 위치추적 서비스를 구현하기 위해서는 위치 정보 및 이를 기반으로 한 주변의 상황에 대한 정보와 최적화된 위치 서비스 제공이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 오차해결 기법은 실제 위치하는 측정태그와 보정태그와의 거리계산을 통하여 최적의 위치 값을 추출해내는 기법으로써 우선적으로 앤커에 수신된 태그의 위치 값 계산을 한 후 보정태그와의 거리 오차 계산을 통하여 위치 값을 보정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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