본 논문에서는 충치 환자의 진단을 위해 구강 영상에서 충치를 추출하는 방법을 제안한다. 먼저 구강은 붉은색을 띄고 치아는 흰색을 띈다는 특징이 있기 때문에, 구강 영상을 YCbCr 컬러모델로 변환한다. YCbCr 컬러모델에 임계치를 설정하여 붉은 영역을 검출해내고, 검출된 붉은 영역에 대해 이진화하여 치아 영역을 추출한다. 그 후, 모폴로지 기법을 이용하여 잡음 제거 및 치아의 빈 공간을 채운다. 치아 영역 추출 시 영상에 따라 치아 사이를 잇는 모서리 부분이 손실된 경우가 발생할 수 있기 때문에 치아 사이의 손실된 부분을 연결 한다. 치아 영역에 ART2 알고리즘을 적용하여 클러스터링하고 충치 후보 영역을 추출한다. 충치 후보 영역에 8방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 충치를 분석 및 추출한다. 실험 결과 81%의 추출 성공률을 보였고 다양한 형태의 충치를 효과적으로 추출할 수 있는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 X-Ray 영상에서 용접한 부분의 기공이나 균열 등의 결함 영역을 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세라믹 X-Ray 영상에서 비등방성 확산 필터를 적용하여 영상의 잡음을 제거하고, 수직 및 수평 히스토그램을 각각 적용하여 용접 영역을 추출한 후, 최소 자승법을 적용하여 배경 밝기를 제거하고, 사다리꼴 형태의 Fuzzy Stretching기법을 적용하여 명암 값을 강조하여 결함 영역과 그 외의 영역간의 명암 대비를 강조한다. 그리고 Fuzzy C_Means 알고리즘을 적용하여 결함 영역을 세분화한 후, Fuzzy C_Means을 적용하여 생성된 클러스터들의 중심 명암 값을 이용하여 ${\alpha}_-cut$을 설정한 후에 임계구간을 구하고 영상을 이진화하여 최종적으로 결함 영역을 추출한다. 제안된 방법의 결함 추출 성능을 확인하기 위하여 세라믹 X-Ray 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 결함 영역이 정확히 추출되는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 국가기술자격의 관할영역에 대한 원칙을 설정하는 연구로써 국가기술자격으로 운영할 자격에 대한 기준 설정을 목적으로 한다. 연구의 목적을 달성하기 위해 국가와 민간의 역할 분담, 델파이 조사를 통하여 국가기술자격의 관할영역 설정방향 등을 살펴보았다. 연구방법으로는 문헌연구, 델파이 조사, 전문가 협의회, 면담조사 등의 방법을 활용하였다. 연구를 통해 제시된 국가기술자격에 대한 관할영역 기준(안)은 5가지이다. 첫째, 사회질서에 반하거나 선량한 풍속을 해할 우려가 있는 분야, 둘째, 국민의 생명 건강 안전에 직결되거나 고도의 윤리성이 요구되는 분야, 셋째, 국가적으로 인력양성이 필요한 분야로 민간차원에서 접근이 어렵거나 국가가 담당할 필요가 있는 분야, 넷째, 전통문화 자원의 유지보수에 필요한 분야이나 민간참여가 어려운 분야, 다섯째, 국가 간 관계에서 자국의 이익이 보호되어야 하는 분야이다. 또한 5가지 기준에 대한 구체적 세부기준도 제시하였다.
사전에 정의된 피부 색상 정보를 이용한 기존 피부 검출 방법들은 배경과 피부 영역을 분할하는 단계에서 사용되는 임계값을 실험을 통하여 주관적 관점에서 결정하였다. 또한 기존 방법들은 배경 환경과 조명 환경에 따라 각각 다른 임계값을 설정하였다. 이러한 기존 방법들은 반복 실험을 통하여 추정된 임계값에 따라 성능이 좌우되는 단점이 제시되었다. 제시된 기존 방법들의 단점을 극복하기 위하여 본 논문은 mean shift 알고리즘 기반의 히스토그램 근사화를 이용한 피부 영역 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 CbCr 컬러공간에서의 표준 피부색상과 유사도를 비교하여 생성된 입력 영상의 피부맵(skin-map)의 히스토그램에서 mean shift 방법을 이용하여 각각 밝기 영역별로 수렴하는 극대점을 능동적으로 찾아서 배경 영역과 피부영역으로 분할한다. 히스토그램은 픽셀의 명도값에 따라 누적되는 불연속 함수의 형태를 가지므로 베이지 곡선(Bezier curve) 기법을 이용하여 연속 가우시안 함수로 근사화된다. 따라서 제안하는 방법은 기존 방법에서처럼 수동적으로 임계값을 설정하는 방법을 사용하지 않고 mean shift 기법을 이용하여 능동적으로 영역 분할점인 극대점을 찾아서 피부 영역을 검출한다. 제안된 방법은 실험을 통하여 강인하고 효율적으로 피부 영역을 검출하였다.
결정질 실리콘 태양전지의 효율을 향상시키기 위하여 수광면에 서로 다른 도핑농도를 가지는 고농도 도핑영역과 저농도 도핑영역으로 이루어진 emitter를 형성하는 것이 요구되며 이를 selective emitter라 칭한다. Selective emitter를 형성하면 고농도 도핑영역에서 금속전극과 저항 접촉이 잘 형성되기 때문에 직렬 저항이 최소화되고 저농도 도핑영역에서는 전하 재결합의 감소로 인하여 태양전지의 변환효율이 상승하는 이점이 있다. Selective emitter의 형성방법은 이미 다양한 방법이 제안되고 있으나, 본 연구에서는 기존에 제시된 방법과는 다르게 열산화 시 dopant redistribution에 의한 Boron depletion 현상을 이용하여 selective emitter를 형성하는 방법을 제안하였고, 이를 Simulation을 통하여 검증하였다. 초기 emitter 확산 후 junction depth는 0.478um, 면저항은 $104.2{\Omega}/sq.$ 이었으며, nitride masking layer 두께는 0.3um로 설정하였다. $1100^{\circ}C$에서 30분간 습식산화 공정을 거친 후 nitride mask가 있는 부분의 junction depth는 1.48um, 면저항은 $89.1{\Omega}/sq$의 값을 보였고, 산화막이 형성된 부분의 junction depth는 1.16um, 면저항은 $261.8{\Omega}/sq$의 값을 보였다. 위 조건의 구조를 가진 태양전지의 변환 효율은 19.28%의 값을 나타내었고 Voc, Jsc 및 fill factor는 각각 645.08mV, $36.26mA/cm^2$, 82.42%의 값을 보였다. 한편 일반적인 구조로 설정한 태양전지의 변환 효율, Voc, Isc 및 fill factor는 각각 18.73%, 644.86mV, $36.26mA/cm^2$, 80.09%의 값을 보였다.
방송채널의 증가와 인터넷을 통한 디지털 영상컨텐츠의 수요가 높아짐에 따라 IPTV 서비스는 중요한 디지털 컨텐츠 시장으로 커가고 있다. 그러나 아직은 TV 중심의 인터페이스로 인해 정보검색의 제약과 사용성에는 많은 문제를 나타내고 있다. 이에 본 연구는 IPTV 환경에서 재생 중인 영상과 관련된 정보를 사용자가 빠르고 쉽게 획득할 수 있는 동영상 표시 검색방법(Mosaic maps)을 제안하고자 한다. 문제해결을 위한 방법으로 영상 Platform 내 다음의 과정을 구성하였다. 1 단계는 동영상 컬러 값 검출을 통한 화면 분할 영역 설정으로 재생중인 영상의 화면 프레임을 정지하여 색상 값을 검출, 색상영역 별로 Grouping 하여 영역을 설정한다. 2 단계는 동영상 분석을 통한 관련 정보 추출로 분석된 동영상의 정보(키워드, 성격, 배경, 인물 등)를 통해 관련 부가정보를 찾아 카테고리를 구분하는 과정이다. 3 단계는 Thumbnail 이미지를 통한 동영상 이동으로 검색된 관련정보의 Thumbnail 이미지를 해당 화면영역에 Mapping, 사용자가 쉽고 간단하게 관련 카테고리에서 동영상을 선택/이동하는 단계다. 위의 방법을 통해 Keyboard 를 사용하지 않고도 현재 시청중인 동영상 화면을 손상없이 유지하면서 화면내용과 관련된 동영상 정보검색이 가능해졌다. 그리고 선택한 동영상들의 History 를 갖고 있어 언제든지 기존 동영상으로 돌아갈 수 있는 부가 기능을 갖게 되었다. 또한 실험을 통해 기존 웹 사이트 방식의 정보검색 및 메뉴 카테고리 제공방식보다 본 연구의 결과가 관련정보를 찾는 검색시간과 사용자의 수행 단계가 단축됨을 입증 할 수 있었다.
본 논문에서는 비디오 카메라를 통하여 획득한 연속적인 영상에서 사람의 머리를 인식하고 추적하는 시스템을 구현한다. 사람의 머리를 인식하기 위한 특징 벡터로서 얼굴 표면상의 특성인 사람의 피부색과 형태상의 특성인 타원 모델링을 이용한다. 또한 복잡한 배경으로부터 움직인 영역을 획득하기 위하여 시변 에지 검출 방법을 사용하고 획득된 영상에서 물체의 움직임을 판별하기 위하여 수직 투영 방법을 이용한다. 설정된 움직임 영역부분에 대하여 피부색을 갖고 있는 여러 개의 얼굴 후보영역을 설정하고 사람의 얼굴을 대표할 수 있는 타원 매핑을 적용하여 가장 최적으로 매핑되는 영역을 사람의 얼굴 부분으로 인식한다. 본 논문에서 제안한 방법은 사람 얼굴이 360도 회전하는 경우와 부분적으로 가려진 경우 그리고 좌우로 기울어진 경우에서도 우수한 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 움직임 기반 추적 방법과 인식 기반 추적 방법을 이용하여 사람의 얼굴 부분이 빠르게 움직이는 경우에도 정확한 사람 얼굴 추적이 가능하도록 한다.
본 논문은 주행 차량의 차선 변경 시, 위험 여부를 판단하는 방법을 제안하고 시스템을 구현한다. 차선 변경의 위험 여부를 판단하기 위해서 첫째, 변경하고자 하는 차선에 관심 영역(ROI)을 설정해야 하고 둘째, 변경할 차선으로 자차가 이동할 때 자차에 위험이 될 차량을 정확하게 추출해야 하며 셋째, 추출된 차량의 방향과 상대 속도, 상대 거리를 계산하여 운전자에게 위험 경보를 울릴지에 대한 여부를 판단해야 한다. ROI를 설정하기 위해서 영역의 한 축이 되는 차선을 잡고 이를 기준으로 영역을 확장시켰는데 좌표 변환 기법을 이용하여 정확성을 높였다. 변경 차선의 정확한 차량 추출을 위하여 적응 배경화면 갱신 모델 기법과 주행 도로의 특징을 이용한 영상의 영상 분할 방법을 이용하였다. 위험 차량으로 추출된 물체는 자차(自車)와의 상대거리, 상대 속도를 계산하고 픽셀 좌표 이동을 일정시간 평균을 내어 방향을 알아내어 위험으로 판단 시 경보를 울리도록 하였다. 제안한 알고리즘은 영역을 최소화하고 도로와 차량의 특징을 이용함으로써 정확도를 높이고 계산량을 줄여 빠른 연산을 요구하는 주행 차량의 영상에서 안정적인 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 모핑을 이용하여 양 쪽 눈 크기가 같지 않을 경우 눈 영역 크기를 보정하는 기법을 제안한다. 먼저, 입력받은 영상에서 haarcascade를 이용하여 얼굴과 눈을 검출한다. 검출된 눈 모양 중 한 쪽 눈 영역은 좌우를 반전시킨 후, 이전 단계에서 검출된 눈 모양을 캐니 엣지를 사용하여 눈매를 뽑아내고 제어선으로 이용하여 두 눈 사이의 대응관계를 설정한다. 그 후, 각각의 눈 영역을 이전 단계에서 설정한 대응관계에 맞추어 워핑을 한다. 그 후, 두 영상을 합병한다. 합변한 결과 영상을 두 눈 중 크기가 작은 눈에 적용한다. 이 결과 정면으로 바라보는 얼굴 영상을 테스트 영상으로 실험한 결과 제안된 시스템은 단순히 눈의 크기만 맞추는 방법보다 더 효율적이라는 것을 증명한다.
ATIS(Advanced Traveler Information System)는 교통 상황이나 주행 정보 등을 실시간으로 제공하여 이용자의 편익을 도모하는 시스템이다. ATIS를 위해 영상 이미지를 분석하여 교통정보를 수집 수집하는 방식은 크게 영역에 루프 검지기를 설정하여 측정하는 방식과, 영상 분석을 통해 차량을 검출하고 추적하는 방식으로 나뉜다. 본 연구에서는 차선마다 가상 검지기를 설치하는 방식을 기초로, 영상 분석 방법의 차량 위치 추적 방식을 응용하여 교통정보를 측정하는 시스템을 제안한다. 이때 가상 검지기 방식의 단점을 보완하기 위해 차선마다 다중의 가상 검지선을 설정하여, 검지 영역 내에 여러 대의 차량이 진입하거나 차량의 차선 변경 시에도 효과적으로 교통정보를 추출할 수 있게 하였고, 영상분석 방식의 문제점인 검지영역의 크기 증가에 따른 차량 추출 시간의 증가를 해결하기 위해 검지 영역 내에서 대표 픽셀을 추출하여 교통정보를 측정하였다. CCTV를 이용하여 취득한 영상에 제안하는 시스템을 이용하여 차량의 평균 속도와 차선별 교통량 측정한 결과 실제 교통량대비 평균 92.32%의 차량 검지율를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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