백내장 수술에서 인공수정체 삽입영역을 표시하고 제어하는 것은 매우 중요하다. 수술시 발생하는 삽입영역 제어의 오차는 시력의 저하를 가져온다. 이를 위해 디지털 이미지 프로세싱을 이용한 많은 추적 방법이 연구 중에 있다. 그 중에서 템플릿 매칭은 실시간성이 뛰어난 객체 추적 방법으로 인공수정체 삽입 영역 추적 방법으로 사용 될 수 있다. 그러나 템플릿 매칭 방법은 입력 영상과 템플릿 영역의 상관관계만을 따지며 추적하기 때문에 추적 할 객체의 물체 겹침 상황이 발생하면 정확한 추적이 불가능하다. 본 논문에서는 템플릿 매칭 방법을 이용하여 인공수정체 삽입 영역을 추적하고 특정 영역의 버퍼들을 사용하여 물체 겹침 상황을 해결하고자 한다.
본 논문에서는 maneuvering 하는 이동 표적을 실시간으로 추적하기 위한 보다 효과적인 접근 방법으로, 방대한 입력 표적 영상 데이터를 몇 개의 간단한 상관신호로 변환이 가능한 광 JTC(Joint Trasform Correlator)를 이용하여 실시간 이동 표적추적 시스템을 구현하였다. 실시간 구현을 위해 고해상도를 갖는 LCD(Liquid Crystal Display) 공간 광 변조기를 사용하여 광 JTC를 구성하고, 상관 첨두치의 배경 잡음에 대한 영향을 효과적으로 감소시키기 위한 이진화 방법으로 mean 방법을 사용하였으며, maneuvering하는 이동 표적에 대한 추적 실험을통해 광 JPC를 이용한 실시간 이동 표적 추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 차세대 위성항법신호에 적합한 부호동기추적편이 보상기법을 제안한다. 다중경로신호는 가시신호보다 항상 지연되어 수신되기 때문에 가시신호가 수신되는 정확한 동기시점보다 이른 오프셋 영역의 상관함수는 다른 값에 비해 다중경로신호에 덜 왜곡된다. 그리고 차세대 위성항법신호의 상관함수는 기존 신호의 함수에 비해 주 첨두 외에 다수의 부 첨두를 갖고 있다. 본 논문에서는 이 특징을 바탕으로 부호동기추적편이를 완화하기 위해 이른 오프셋 영역의 상관함수기울기를 사용한다. 또한 제안한 기법을 구현하기 위해 반드시 필요한 매개변수인 안정된 다중경로환경에서 최대부호동기추적편이를 유도한다. 끝으로 제안한 기법의 성능을 모의실험을 통해 부호동기추적편이와 그 유동평균으로 보인다.
본 논문에서는 시간 복합 이진 옵셋 반송파 (time-multiplexed binary offset carrier: TMBOC) 신호 추적을 위한 비모호 상관함수를 제안한다. 구체적으로 TMBOC 변조는 두 개의 sine 위상 BOC 신호를 시간 영역에서 번갈아가며 전송한다는 것에 주목하여 각 sine 위상 BOC 신호 별로 신호를 쪼개어 부분 상관함수들을 만들고, 이들을 재결합함으로써 주변 첨두가 없는 상관함수를 생성한다. 모의실험을 통해 제안한 비모호 상관함수를 이용한 경우, 자기상관함수를 이용하는 경우에 비해 향상된 추적 오류 표준편차 성능을 가짐을 확인하였다.
펄스 방식(Impulse radio)의 초광대역(Ultra-Wideband) 시스템의 타이밍 동기과정에서 획득/추적 과정이 이상적으로 수행되더라도 잔여 타이밍 오차는 존재하게 된다. 이러한 잔여 타이밍 오차는 시스템의 성능에 큰 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 상관 검출 수신기에서 미세 타이밍 오차를 보상하기 위해 보조신호(Reference signal)를 이용한 디지털 위상고정 루프(Digital Phase-Locked Loop)를 제시한다. 우선, 미세 타이밍 오차에 의한 비트에러률(Bit Error Rate:BER)의 성능 열화를 고찰한 후, 타이밍 추적기를 사용함으로써 타이밍 오차가 보상되는 과정과 보상 후 BER 성능을 제시한다. 그리고 타이밍 검출기는 보조신호와 수신신호간의 상관을 이용하는 방식이 제안되었으며 샘플링 주기는 프레임 단위로 이루어지도록 설계되었다. 또한, 본 논문은 성능비교를 위해 여러 종류의 가우시안 모노사이클 펄스에 대해 성능 평가를 수행한다.
본 연구의 목적은 당제철소에서 생산하는 제품중 전기강판 방향성 제품의 제질(철손) 불량원인을 추적하여 조업 guidance를 제시하는 model개발이다. model개발은 현장조업 data에 대해 상관분석, 회귀분석, 분산분석등의 통계적분석을 통하여 재질에 영향을 미치는 주 관련인자들의 조업기준 재정립과 menu화면에 의한 자동 불량원인 추적 model을 개발하였으며, model개발을 위한 사용 tool은 SAS package를 활용하였다.
국내·외 유해화학물질 유출로 인한 하천오염사례가 많이 일어나고 있다. 이때 수질의 농도측정은 직접 도섭으로 하천의 정보 대한 정보를 취득하기 어렵기 때문에 간접적인 방법으로의 정보취득이 중요시 되어야 한다. 그에 따른 방법으로 주입식의 표면부자를 활용한 방법 이용한 수질농도 측정방법 등이 있다. 하지만 이런 농도추정은 이동확산으로 인한 변위가 커지게 되어 시간간격 설정에 대한 어려움 등이 있고, 수질오염에 대한 추적이 가능할 수 있을지에 대한 분석연구가 필요하다. 따라서 이러한 수질농도의 대한 분석을 실시하여 고성능 GPS전자부자를 이용한 추적이 필요하다. Lab-Scale에서 GPS 전자부자를 이용하여 수질정보취득에 일반항목인 수온, PH, EC, DO을 측정함으로써 일반항목에 대한 상관관계와 그에 따른 관계곡선을 제시하고, 고성능 GPS 전자부자를 이용한 측정결과와 YSI를 이용한 측정결과를 비교분석하여 농도경향에 대한 추적으로 오염물질이나 유해화학물질의 정보전달을 통해 원인분석 및 예상경로를 파악할 수 있다. 또한 간접적인 측정을 통해 진행되고 실시간으로 정보를 취득할 수 있기 때문에 수질측정에 접근성 및 안정성 까지 확보할 수 있다. 더 나아가 홍수시 사용뿐만 아니라 기본에 사용되는 수질측정 방법의 한계점까지 보완할 수 있다. GPS 전자부자의 지속적인 연구는 향후 하천 측정 시스템에 많은 도움을 줄 것으로 사료된다.
본 논문에서는 모델 기반 카메라 추적 시 필요한, 사전 정의 된 실측 모델의 정확성이 카메라 추적의 정확성에 미치는 영향에 대하여 논의한다. 이를 위하여 모델 기반과 특징점 기반의 카메라 추적에 가중치를 두고 혼합시켜 이용하는 하이브리드 카메라 추적 방법을 사용하고, 이 방법을 활용한 상호작용형 모델링(interactive modeling)을 이용하여 실측 모델을 제작한다. 또한, 상호작용형 모델링 과정에서 생기는 실측 모델의 오차로 인해 발생하는 카메라 추적 오차를 Cramer-Rao 하한(lower bound)을 이용하여 정의하고, 이 둘의 상관관계를 실험적으로 도출한다. 이를 통해 사전 정의된 실측 모델이 가질 수 있는 오차의 하한을 실험적으로 검증한다.
본 논문에서는 오인식률 감소를 위한 다중 프레임 특징점 추적 정보 기반 이동 물체 검출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구에서는 이동 물체 탐지의 오인식과 추적의 속도 문제가 존재 하였다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위해 먼저, 카메라 이동 보상과 물체의 추적을 위해 다중 프레임의 코너 특징점과 옵티컬 플로우를 계산한다. 다음으로 다중 프레임 전-후방향 추적으로 옵티컬 플로우의 추적 오류를 감소시키고, 카메라 이동 보상을 위해 호모그래피와 RANSAC 알고리즘 기반으로 추적된 코너 특징점을 배경영역과 이동 물체 후보 영역으로 구분한다. 변환된 코너 특징점들 중 RANSAC에 의해 제거되는 이상점들을 군집화하고 일정 크기 이상의 이상점 군집 영역을 이동 물체 후보군으로 구분한다. 이동 물체 후보군으로 구분된 물체는 라벨 추적 기반 데이터 상관 분석에 따라 라벨 번호를 할당하고 추적한다. 이동 물체 후보군으로 구분된 물체는 라벨 추적 기반 데이터 상관 분석에 따라 라벨 번호를 할당하고 추적한다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 Precision과 Recall 모두 향상됨을 쿼드로터 영상기반 탐지 및 추적 성능 실험으로 확인하였다.
저속촬영이 가능한 현미경을 통해 얻어진 세포동영상에서 세포활동의 추적 및 분석은 종양의 전이, 바이러스의 침입, 상처회복, 세포분열과 같은 복잡한 생물학적 과정을 이해하는데 있어 매우 중요한 역할을 담당한다. 세포추적의 자동화를 위해서는 각 프레임에서의 세포검출, 전후 프레임 내 세포들의 상관관계 조사, 새로운 세포의 인식 및 세포분열의 확인 등과 같은 일련의 작업들이 수행되어야 한다. 본 논문에서는 이를 위한 효과적인 자동 세포 추적 알고리즘을 제시한다. 첫 번째 프레임에서는 세포영역의 특성 분석을 통해 얻어진 특징벡터를 이용하여 각 세포의 마커 영역을 추출하고, 여기에 워터쉐드 알고리즘을 적용함으로써 세포 분할을 수행한다. 연속된 프레임들에서는 이전 프레임의 분할결과를 이용하여 현재 프레임에서의 분할 과정이 수행된다. 그리고 각 세포의 기하학적 특성과 밝기 특성의 결합 비용함수를 사용하여 전후 프레임 간 세포의 올바른 상관관계를 조사함으로써 세포 추적의 정확도를 개선한다. 실험에서 세포영상 분석을 위한 소프트웨어 패키지인 CellProfiler와의 비교/분석을 통해 제안 알고리즘의 효율성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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