교통 표지판은 안전하고 효율적인 주행을 위해 운전자에게 여러 가지 정보를 제공한다. 따라서 교통 표지판의 자동인식은 자동운전이나 안전운전 시스템 등에 중요하게 사용될 수 있다. 본 논문은 영상에서 나타난 여러 가지 도로시설물 중 교통 표지판을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 교통 표지판이 가지고 있는 색상, 밝기, 형태 등의 정보를 이용하여 교통 표지판을 자동으로 인식한다. 일반적인 영상처리에서는 RGB 색상 공간의 처리는 간단하지만 날씨나 조명 상태의 변화에 민감하므로 본 논문에서는 색상과 채도에서 컬러 인지력이 높은 HSI 공간을 활용하여 주변 환경의 영향을 줄였다. 또한 고속 인식을 위하여 영상 모멘트 템플릿 정합을 사용하여 신경 회로망을 구성하였다.
본 논문에서는 실사 영상 기반으로 3D 영상을 생성하기 위하여 효율적으로 다시점 영상을 획득하는 시스템을 제안한다. 기존의 시스템은 대부분 다수의 카메라를 이용하여 다시점 영상을 획득하는 구조이다. 이 경우 각 카메라 간의 정합(calibration)을 수행해야 할 뿐만 아니라 스테레오 매칭을 통해 깊이 정보를 추출하는 과정이 필요하다. 제안하는 시스템에서는 카메라는 고정시킨 상태에서 촬영하고자 하는 객체를 턴테이블 위에 놓고 회전시키면서 촬영한다. 카메라는 Microsoft에서 출시한 컬러 정보와 깊이 정보를 동시에 얻을 수 있는 키넥트(Kinect) v2를 사용한다. 실험을 통하여 제안하는 시스템이 기존 시스템보다 다시점 영상을 효율적으로 생성하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 상태행렬과 입력행렬에 시변 불확실성이 있는 선형시스템에 대한 강인 추적 제어기를 제안한다. 본 논문에서 대상으로 하는 불확실성은 block-diagonally structured uncertainty와 norm bounded uncertainty인데 모두 정합 조건을 만족시킬 필요는 없다. 폐루프 시스템이 불확실성하에서 안정할 수 있는 조건을 제시하고 이 조건이 선형행렬 부등식으로 나타낼 수 있음을 보인다. 추적 오차를 줄이고 오차 감소 비율을 증가시킬 수 있는 최적화 방법도 제아한다. 또한 불확실성의 크기가 0으로 줄어들면 추적 오차도 0으로 줄어듬을 보인다.
본 논문에서는 커넥터의 S-파라미터로 특성임피던스를 계산하고 커넥터의 성능개선을 위해 설계변경을 한다. FEM(Finite Elements Method) 시뮬레이터로 커넥터의 S-파라미터를 계산하고 회로 시뮬레이터에서 동일한 R, L, C 값을 가지는 등가 회로모델을 추출한다. 인덕턴스와 커패시턴스로 특성임피던스를 계산하고 임피던스 부정합 상태를 확인한다. 특성임피던스 공식으로부터 커패시턴스를 증가시켜 임피던스 정합을 유도하고 커패시턴스는 신호선의 평행한 면적을 확장하여 증가시킨다. 결과적으로 반사손실이 약 5 dB 개선되었고 신호선 유효면적의 증가로 임피던스가 감소하여 삽입손실도 개선되었다.
This paper presents new sufficient conditions to an intelligent digital redesign (IDR). The purpose of the IDR is to effectively convert an existing continuous-time fuzzy controller to an equivalent sampled-data fuzzy controller in the sense of the state-matching. The state-matching error between the closed-loop trajectories is carefully analyzed using the integral quadratic functional approach. The problem of designing the sampled-data fuzzy controller to minimize the state-matching error as well as to guarantee the stability is formulated and solved as the convex optimization problem with linear matrix inequality (LMI) constraints.
본 연구의 목적은 농경지 상태 이미지 취득 장치와 농작업 데이터, 날씨 데이터를 데이터베이스화하여 관리할 수 있는 시스템을 구성하는 것이다. 농업관련 외국 회사들은 이미 다양한 방법으로 농업에 관한 데이터베이스를 구축하고 농업의 과학화를 이루어내고 있다. 본 연구의 시스템의 구성은 무인항공기에 탑재되는 GPS와 디지털카메라, PC를 이용한 영상취득 장치, 취득한 여러 영상을 하나의 이미지로 정합하는 부분, GPS와 정합된 영상 간 매칭, 최종적으로 일자별 기상청 날씨정보와 농작업 데이터, 이미지를 데이터베이스화 하는 부분으로 구성된다. 본 연구의 결과로 우리나라 농업의 총 생산량만의 데이터가 아닌 기후와 농작업 데이터 등의 요인과 함께 농경지 이미지로써 결과 확인 및 데이터베이스화 할 수 있는 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템을 통해 인공위성 사진에 비하여 최대 약 5배 좋은 화질의 이미지를 얻을 수 있었으며, 농작업과 환경요인 등이 농경지 전체에 미치는 영향 분석 사용 될 기초 데이터를 얻을 수 있었다. 무인항공기를 이용한 농경지 모니터링 시스템을 통하여 우리나라 농업의 과학적 분석에 기여할 것으로 기대된다.
SURF(Speeded Up Robust Features)는 다양한 상태 변화에 강인한 기술자 추출 방법으로 객체 인식과 같은 분야에서 유용하게 사용되는 알고리즘이다. 이 알고리즘은 대표적인 특징점 추출 알고리즘인 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)와 비슷한 성능을 보이면서도 수행 시간이 훨씬 빠르다는 장점이 있다. 하지만 이러한 기술자들은 회전 불변한 특징 보장을 위해서, 추출한 특징점 간의 위치 정보를 고려하지 않는다. 또한, 원본 영상을 흑백 영상으로 변환하여 사용하기 때문에, 원본 이미지의 색상 정보도 이용하지 않는다. 본 논문에서는 특징점들 간의 상대적인 위치 정보 및 색상 정보를 이용하여 SURF 기술자의 정합 성능을 개선하는 방안을 제안한다. 상대적인 위치 정보는 특징점들의 중심을 연결하는 선분과 특징점 중심에서부터 생성되는 orientation 선분 사이의 각을 기반으로 한다. 색상 정보의 경우 각 특징점이 포함하고 있는 영역에 대해 color histogram을 생성하여 사용한다. 실험을 통하여 제안된 기법의 성능 개선을 보인다.
본 논문에서는 현금인출기 사용자의 선글라스 및 마스크를 인식하는 시스템을 설명한다. 제안하는 시스템은 얼굴윤곽을 먼저 추출하고 이로부터 눈과 입의 위치를 추정한다. 마지막으로, 눈과 입 영역에 대해 각각 히스토그램 인덱싱 기법을 적용하여 선글라스 및 마스크를 인식한다. 눈이나 입 영역이 가려진 상태에서 얼굴윤곽 추출과 눈 및 입의 위치 추정을 위해 얼굴모양모델을 도입한다. 얼굴모양모델의 정합성능을 향상시키기 위해 2단계에 걸친 얼굴후보영역 검출을 도입하고 모델의 초기위치를 다변화하여 반복 정합을 실시한다. 배경모델에 기반한 얼굴후보영역 검출 방법의 성능을 보장하기 위해서 배경모델을 자동으로 갱신할 수 있도록 시스템을 구성한다. 실험에서는 연구실에서 획득한 영상에 대하여 시스템의 설정에 관한 실험을 제시하고 마스크 및 선글라스 인식 결과를 보인다.
본 논문에서는 기존의 Wilkinson 전력 분배기의 1/4 파장 정합 선로를 유도성 슬릿이 삽입된 3가닥 결합 구조로 구현함으로써 점유면적을 줄이고 전기적 특성을 개선시킨 새로운 구조의 전력 분배기를 제안하였다. 정합 선로의 결합 구조로 인해 발생하는 전기적 특성과 위상의 변화를 유도성 슬릿과 선로의 길이 조정으로 보상하였다. 삽입된 유도성 슬릿의 인덕턴스 값은 폭과 깊이에 의해 결정되는데, 인덕턴스의 최적화를 통하여 상호 커패시턴스를 보상함으로써 전기적 특성을 향상시킬 수 있었다. 제작된 전력 분배기는 중심 주파수 f= 1.75 GHz에서 입,출력 단 반사 특성이 각각 -34.2 dB, -34.3 dB를 나타내었고 출력 단간 격리도 특성은 -36.7 dB를 나타내어 기존의 것에 비해 수치적으로 우수한 특성을 유지하였다. 크기 면에서도 3가닥 결합 구조로 구현함에 따라 2차원적인 점유면적을 기존의 약 1/3배로 줄였다.
본 논문에서는 사용자의 편의성을 향상시킨 새로운 인 핸드 3D 모델링 시스템을 제안한다. 기존의 시스템은 사용자의 편의성이 낮은 문제점이 존재하여 물체를 손으로 들고 모델링을 진행하는 인 핸드 모델링 시스템이 연구되어 왔으나 손 제거를 위한 추가적인 장비가 필요하거나 특정 조건에서만 모델링이 가능한 문제가 발생하였다. 이에 본 논문에서는 자동 손 제거를 위한 접촉 상태 변화 감지 알고리즘과 정확한 정합을 위한 이상점 제어가 가능하고 색상정보를 추가적으로 이용하는 개선된 ICP 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 사용하면 추가적 장비나 어떠한 제한조건 없이 정확한 모델링이 가능하다. 본 논문에서는 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 제안된 시스템을 활용하면 어떠한 제한 조건도 없는 일반적인 상황에서 정확한 모델링을 수행할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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