최근 자율 주행 자동차와 지능형 CCTV에 대한 관심이 높아지면서 효율적인 객체 검출의 중요성은 필수적인 요소이다. 본 논문의 기반이 되는 DPM(Deformable Part Models)은 객체에 대한 변형 가능한 부분의 혼합을 사용하여 가변적인 객체를 나타낼 수 있는 대표적인 검출기로 다양한 분야에서 많이 연구 되고 있다. 객체 모델의 파트 모양과 구성을 잡아내는 기법으로 높은 검출 성능을 보여주지만 복잡한 알고리즘으로 인해 실제 어플리케이션에서 사용하기에는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 DPM에서 많은 연산을 필요로 하는 이미지 특징 피라미드(feature pyramid)를 구성하는 과정 대신, 특정 스케일에서 구해진 소수의 특징(feature) 맵에 적응적인 쌍선형(bilinear) 보간법을 이용하여 이미지 특징 피라미드를 재구성해 연산 속도를 줄이는 방법을 제안한다. 모의실험 결과, 제안된 방식의 DPM은 기존 DPM 방식 대비 검출 성능은 2.82%가 낮아졌지만 평균 연산 시간 10%를 향상시킴을 알 수 있었다.
방사선 치료 전 환자 위치 확인을 위해 수행하는 콘빔 CT 촬영에서 환자 선량 감소를 위해 Sparse view CT가 사용되고 있다. 본 연구는 시뮬레이션과 실험을 통해 선형보간법과 inpainting 방법을 이용하여 사이노그램의 sparse 데이터 복원하고 평가하는 것이다. 사이노그램 복원은 여러 간격의 각도로 획득된 영상에 적용되었다. 복원된 사이노그램은 역투영재구성법으로 재구성되었고, 그 결과를 평균제곱근오차와 영상의 프로파일로 나타내었다. 결과에 따르면, 평균제곱근오차와 영상 프로파일은 투영 각도와 복원법에 의존하였다. 시뮬레이션과 실험 결과에서 inpainting 복원법은 선형보간법에 비해 사이노그램의 복원 측면에서 개선된 결과를 보여주었다. 따라서, inpainting 방법은 환자 선량을 감소시키면서 영상화질을 유지시키는데 기여할 수 있을 것이다.
MMS(Mobile Mapping System) 자료를 이용한 정밀 공간 정보 매핑은 고정밀 3차원 지형 모델 구축, 시설물 관리를 위해 중요하며, 특히 도로 중앙선 매핑 작업은 정밀 도로 지도 구축을 위해 필요하다. 본 연구에서는 MMS LiDAR(Light Detection And Ranging) 자료를 이용하여 정밀 공간 정보인 도로 중앙선을 매핑 하는 반자동화 방법을 개발하였다. 우선 주어진 MMS LiDAR 자료를 기반으로 보간법을 이용하여 반사강도 영상을 제작하고, 에지 검출기를 이용하여 반사강도 영상으로부터 선형 세그먼트들을 추출하였다. 최종적으로 추출된 선형 세그먼트들 중에서 도로 중앙선 세그먼트를 수동으로 선택하였다. 추출된 도로 중앙선의 정확도 검증 결과, 0.065m의 정확도를 보여주었으며, 도로 중앙선이 도로 신호와 인접한 일부 지역에서 에러가 발견되었다.
본 논문에서는 비 샘플간격을 갖는 빠른 시변채널에서 OFDM 시스템의 위한 채널 추정 기법과 최적 보간기 대신 선형 보간기를 사용한 채널 추정기법이 제안되었다. 제안된 채널 추정기는 비 샘플간격을 갖는 채널의 기존의 채널 추정기가 활용하지 못했던 주파수 상관관계를 이용한 2-D 보간기법을 적용하여 채널의 추정의 정확도를 향상시켜 샘플 간격 채널 뿐만 아니라 실제 채널과 유시한 비 샘플간격 채널에도 적용이 가능하다. 또한 기존의 채널 추정기와 같은 복잡도를 갖는 경우에도 기존의 채널추정기의 성능을 능가함을 모의 실험을 통해 보여졌다. 또한 시간에 따른 채널의 변화가 적을 경우 도플러와 같은 시간변화에 대한 정보를 사용하지 않는 선형 보간기가 최적 보간를 대체하여도 성능 열화가 적음을 실험을 통해서 보였다. 따라서 제안된 채널 추정기는 비 샘플 간격을 갖는 빠른 시변채널에서 OFDM의 성능을 향상시키는데 도움을 줄 수 있다.
본 논문은 압축된 영상의 복원 과정에서 축소된 채도 정보를 휘도와 채도 성분의 상관관계를 이용하여 효율적으로 재구성하는 기법들에 대해 살펴보고, 기존에 계산 복잡도 측면에서 효율성을 보인 적응적 가중치를 가진 2차원 선형 보간법에 대해 문제점을 분석하였다. 그리고 본 논문은 2차원 선형 보간법에 대해 영상의 공간 주파수 분포를 고려하지 않는 문제점을 개선하고 저성능 시스템에 적용하기 위해 휘도 성분의 에지 반응도에 따라 계산 복잡도가 서로 다른 재구성 기법을 적용하는 다중 모드 재구성 기법을 제안하였으며, 임베디드 시스템 개발 플랫폼에서의 성능 평가 실험을 통해 유사한 수준의 복원 영상의 품질을 지원하면서 채도 재구성을 위한 계산 시간을 상대적으로 줄이고 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 파일럿으로 발생하는 파일럿 오버헤드를 감소시키면서 협대역 간섭신호 혹은 재머에 대응할 수 있는 새로운 SC-FDE (single carrier frequency domain equalization) 구조를 제안한다. 기존의 SC-FDE 구조는 협대역 재머가 존재할 때 시간영역 채널 추정이 어려워 수신기의 성능이 저하되는 단점이 있다. 또한 매 SC-FDE마다 채널추정을 위한 파일럿을 전송하여 스펙트럼 효율이 저하되는 문제도 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 제안된 구조는 시간영역 채널 추정 없이 곧바로 주파수 영역 채널 추정을 수행할 수 있도록 설계된다. 또한 파일럿 오버헤드를 감소시키기 위해서 두 개의 파일럿 사이에 여러 개의 SC-FDE 데이터 블록을 전송하고, 두 개의 파일럿을 이용한 선형 보간 채널 추정을 통해 각 데이터 블록에서의 채널 특성을 찾는다. 이렇게 구한 채널 추정값을 사용하여 주파수 영역 등화를 수행하면 협대역 재머가 있는 상황에서도 재머 제거와 함께 안정적인 등화가 가능하다. 제안하는 구조의 성능은 컴퓨터 모의실험을 통해 확인한다.
본 논문은 프레임 속도를 국부적으로 조절하는 데이터 증강을 이용하여 트랜스포머 기반 음성 인식기의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 먼저, 원래의 음성데이터에서 증강할 부분의 시작 시간과 길이를 랜덤으로 선택한다. 그 다음, 선택된 부분의 프레임 속도는 선형보간법을 이용하여 새로운 프레임 속도로 변경된다. 월스트리트 저널 및 LibriSpeech 음성데이터를 이용한 실험결과, 수렴 시간은 베이스라인보다 오래 걸리지만, 인식 정확도는 대부분의 경우에 향상됨을 보여주었다. 성능을 더욱 향상시키기 위하여 변경 부분의 길이 및 속도 등 다양한 매개변수를 최적화하였다. 제안 방법은 월스트리트 저널 및 LibriSpeech 음성 데이터에서 베이스라인과 비교하여 각각 11.8 % 및 14.9 %의 상대적 성능 향상을 보여주는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 디지털 영상을 확대하거나 축소하기 위한 수정된 3차 회선(Cubic Convolution) 스케일러를 제안하였다. 제안된 기법은 기존의 3차 회선 기법보다 적은 연산량을 가진다. 연산량을 감소시키기 위해 인접 화소의 차이값을 이용한 보간 기법을 선택하였고, 기존 3차 회선 기법의 3차 함수를 선형 함수로 변경하였다. 제안된 기법의 가중치를 계산하기 위해 덧셈기와 베럴 쉬프트(Barrel Shift)를 사용하였다. 제안된 기법은 기존의 기법과 연산량 그리고 화질에 대하여 비교하였다. 제안된 기법은 HDL로 설계 및 검증을 하였고, Xilinx Virtex FPGA을 사용하여 합성하였다.
본 논문은 색상정보와 깊이정보 가중치를 이용한 깊이영상 업샘플링 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 양선형 보간법을 통해 높은 해상도의 깊이영상을 생성한다. 그 후 RGB 색상영상, HSV 색상영상, 깊이영상 등을 이용하여 공통경계 영역을 추정한다. 만일 보간 된 화소가 공통경계 영역에 속한다면 해당화소를 포함하는 $3{\times}3$ 영역의 화소들에 대한 색상정보와 깊이정보의 가중치를 구하고 경계 화소값 결정을 위한 비용계산을 수행한다. 그 후 가장 작은 경계 화소값 결정 비용을 가지는 화소 값을 결과영상의 화소값으로 정한다. 제안하는 알고리즘은 PSNR 및 주관적 화질 비교에서 우수한 성능을 보였다.
파이프 용접은 중력의 영향으로 인하여 위치에 따라 같은 용접변수라도 비드 형상이 매우 달라 지게 된다. 또한 지금까지 많은 용접 기술자들이 위험하고 까다로운 환경에서 수작업으로 용접을 실행하였다. 따라서 이러한 이유로 용접 자동화 공정이 반드시 필요하게 된다. 본 연구에서는 FCAW를 사용하여 파이프 모재 대신 필릿 평판을 아래보기, 위보기 자세를 포함하여 9개 자세에서 실행하였다. 용접 자세를 비롯한 용접 변수와 비드 형상 변수간의 관계를 비선형 회귀 분석과 구간적 3차 에르미트 보간법을 이용하여 주어진 용접 변수에서의 비드 단면의 형상을 예측하고, 비드의 결함 유무를 파악하였다. 이러한 방법을 통하여 자세에 따라서 용접 결함이 없는 용접 변수를 구할 수 있었다. 시각센서를 이용하여 용접 후 비드 형상에 대해 모니터링을 실시하였다. 모니터링의 알고리즘은 영상획득, 이진화, 세선화, 적응형 미디언 필터링, 적응형 허프 변환, 용접 결함 검출의 순서로 구성되어 있으며, 본 연구에서는 보다 빠른 영상처리를 위하여 적응형 미디언 필터링을 제시하였다. 모니터링을 통하여 2차원 비드 단면뿐만 아니라, 디루니 삼각법을 적용하여 3차원으로 비드 표면을 표현할 수 있다. 보간법을 사용하여 얻은 비드 형상과 시각 센서를 통하여 얻은 비드 형상간의 비교를 통하여 본 연구의 적합성 여부를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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