얼굴 인식을 위한 주요 기법인 PCA, LDA에 의한 mapping기법은 조명조건의 미세한 변화에 민감한 특성을 가진다. 얼굴 인식 연구에 있어서 인식률의 향상뿐만 아니라 실용적인 얼굴 인식 시스템을 구현하기 위해서는 조명 변화를 최소화 시키는 전처리 과정이 중요한 고려사항이다. 따라서 본 논문에서는 조명의 변화를 최소화 할 수 있는 전처리 방법으로 Haar 웨이블렛 변환으로 얻어진 웨이블렛 계수공간의 조정 후 역변환을 통한 영상향상을 제안한다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 전처리 방법으로 널리 쓰이는 히스토그램 평활화 방법에 비해 우수한 성능을 나타내었을 뿐만 아니라 메모리 절감효과에 따른 처리속도 증가를 보였다.
본 논문에서는 원영상 영역내 포함된 우성의 에지에 대한 구체적 정보를 이용하기 위하여 Haar 웨이블릿을 이용한 에지영상 추출한다. 추출된 에지영상에 얼굴영역을 검출하기위해 이진화된 영상에 설정된 임계값을 통하여 얻은 이진영상으로부터 얼굴영역을 검출하기 위하여 얼굴의 일반적인 구조적 정보와 처리시간이 빠른 수평, 수직히스토그램 분석법을 이용하였다. 얼굴영역을 분리한 영상에 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 26개의 특징벡터를 사용한 효율적인 고차 국소 자동 상관함수를 사용하였다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용하여 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.
본 논문에서는 Haar 웨이블릿을 이용하여 얼굴에지영상을 추출하고 고차국소자동상관함수를 이용한 특징벡터추출과 BP(Backpropagation Network) 알고리즘을 이용하여 얼굴을 인식하는 방법을 제안한다. 이를 위한 얼굴인식에 사용된 실험영상은 $320{\times}240$ 크기의 24bit RGB 컬러 영상을 사용하였고, 차영상을 이용하여 얼굴영역을 분리한 후 Haar 웨이블릿을 이용한 에지영상 추출과 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 고차 국소 자동 상관함수를 사용하였다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용된다. 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.
최근 얼굴검출에 관한 연구는 FPGA를 통한 H/W설계부터 DSP, GPU, ARM Core에 효율적인 S/W 설계까지 다양하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 Multi-Core에 효과적인 얼굴검출 방법을 제안한다. 피부색을 통한 얼굴 후보를 추출하고 그 외의 배경 이미지는 삭제하여 연산처리를 빠르게 하였다. Viola-Jones가 제안한 얼굴검출 알고리즘을 POSIX Thread를 사용하여 병렬 처리하였고 그 성능을 단일 코어와 멀티코어에서 측정하였다. 단일 코어에서는 성능의 향상이 없었으나 멀티코어에서는 약 1.8배 속도가 향상되었고 검출 성공률은 기존과 동일하였다.
PSO(Particle Swarm Optimization)는 군집(swarm)을 구성하는 단순한 개체들인 입자(particle)들이 각자의 경험을 공유하여 문제의 해답을 찾는 최적화 알고리즘으로 다양한 분야에서 응용되고 있다. PSO에 대한 연구는 최적화를 위해 군집이 적합한 영역으로 빠르게 수렴하도록 하는 파라미터 값의 선정, 토폴로지, 입자의 이동에서 주로 이루어지고 있다. 표준 PSO 알고리즘은 입자 자신과 최고의 이웃이 제공하는 정보만을 이용해서 이동하므로 다양한 영역을 탐색하지 못하고 지역적 최적점에 조기 수렴하는 경향이 있다. 본 논문에서는 군집이 다양한 영역을 탐색하기 위해, 각 입자는 더 나은 경험을 가진 이웃입자들의 정보를 상대적인 중요도에 따라서 참조하여 이동하도록 하였다. 다양한 영역의 탐색은 표준 PSO 알고리즘보다 지역적 최적화의 확률을 줄이고 탐색 속도를 가속화하며 탐색의 성공률을 높일 수 있다. 또한 군집이 지역적 미니멈으로부터 벗어나기 위한 검사 전략을 제안하여 탐색의 성공률을 높였다. 제안한 PSO 알고리즘을 평가하기 위하여, 벤치마크 함수들에 적용한 결과 최적화의 진행 속도 개선과 탐색 성공률의 향상이 있었다.
본 논문에서는 폭발하중을 받는 철근콘크리트 슬래브의 비선형 해석을 위한 개선된 수치 모델을 제안한다. 제안된 모델은 2축 응력 상태를 반영한 등가 강도에 의해 정의된 응력-변형률 관계를 사용하여 응력 상태를 직접 결정하는 변형률 속도 의존 이등방성 구성 모델을 다룬다. 또한, 균열 발생 후 콘크리트와 철근 사이의 부착 슬립이 점차 확대되어 소성힌지 영역으로 집중된다. 2축 응력 상태에서 콘크리트의 균열 방향은 주응력 방향에 따라 달라지므로 이를 고려한 부착 슬립 모델을 해석에 도입하였다. 해석 모델의 검증을 위해 수치해석과 실험결과의 상관관계 연구(correlation studies)가 수행되었다. 해석결과는 재료모델의 2축 거동과 부착 슬립의 영향을 고려하는 것이 해석결과의 정확성 향상에 중요함을 보여주며 제안된 해석 모델이 철근콘크리트 슬래브 부재의 폭발해석에 효과적으로 사용될 수 있음을 확인하였다.
최근 오일샌드, 극지유전, 심해저자원 등 극한지 자원개발이 활발해짐에 따라 수요가 증대되고 있는 극한지용 내마식 소재는 내마식성과 함께 저온 인성이 요구되고 있다. 철계 합금에서 관찰되는 변형유기 마르텐사이트 상변태는 입자의 충돌에 의한 충격을 흡수하고 소재의 표면을 가공경화시켜 내마식성 향상 및 저온 인성에 기여할 수 있을 것으로 기대되고 있지만 합금조성의 정교한 제어가 필요하기 때문에 오버레이 용접에 적용하기 위해서는 모재와의 희석률을 제어하는 방안이 필요하다. 용접플럭스 설계기술은 용접시 금속이행모드, 용융풀 거동 등과 같은 용접현상 제어를 통해 오버레이 용접재료의 용접성과 용접비드형상, 용접부 희석률을 최적화할 수 있는 기술이다. 본 연구에서는 내마식 고인성 오버레이 용접재료의 개발을 위해 다양한 용접플럭스를 첨가한 메탈코어드 와이어를 제조하고 일정 송급속도에서 GMA 용접시 용접전압과 용접전류 간의 관계를 분석하여 용접플럭스가 아크현상 및 희석률에 미치는 영향을 조사하였다.
본 논문은 적응형 오류제어 기법을 바탕으로 신뢰성 있는 UDP 기반의 미디어 고속 전송을 제안한다. 제안된 적응형 전송기법은 대역폭의 변화에 효과적으로 대처하기 위해서 네트워크 모니터링을 기반으로 잉여 데이터의 양을 제어한다. 수신측 피드백은 패킷 손실의 유형, 전송률 등의 수신 상황을 송신측이 인지하도록 하여 앞으로 발생될 네트워크 상황을 예측하고 이를 바탕으로 전송률과 적응형 FEC 코드 조합을 적응적으로 제어함으로써 신뢰성 있는 전송을 가능하게 한다. 제안된 시스템의 성능을 측정하기 위한 고속 네트워크에서의 전송 실험은 수백 Mbps의 전송 속도를 보이며 향상된 신뢰성을 보여준다.
본 논문에서는 웨이블릿 압축을 이용하여 얼굴 데이터베이스를 구축하고, 주성분 분석(Principal Component Analysis : PCA) 알고리듬을 이용하여 얼굴 인식률을 비교한다. 일반적인 얼굴인식 방법은 정규화된 크기를 이용하여 데이터베이스를 구축하고, 얼굴 인식을 한다. 제안된 방법은 정규화된 크기(92×112)의 영상을 웨이블릿 압축으로 1단계, 2단계, 3단계로 변환하고 데이터베이스를 구축한다. 입력 영상도 웨이블릿으로 압축하고 PCA 알고리듬으로 얼굴인식 실험을 하였다 실험을 통하여 제안된 방법은 기존 얼굴영상의 정보를 축소할 뿐만 아니라 처리속도도 향상되었다. 또한 제안된 방법은 원본 영상이 99.05%, 1단계 99.05%, 2단계 98.93%, 3단계 98.54% 정도의 인식률을 보였으며, 대량의 얼굴 데이터베이스를 구축하여 얼굴인식을 하는데 가능함을 보였다.
무선 멀티캐스트 서비스는 동일한 콘텐츠를 다수의 사람들에게 동시에 전송함으로써 네트워크 자원을 보다 효율적으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 더 나은 무선 멀티미디어 스트리밍 멀티캐스트 서비스를 제공하기 위하여 Quality-Aware Rate Adaptation(QARA) 기법을 제시한다. QARA에서는 콘텐츠의 종류와 사용자의 채널 환경에 따라 멀티캐스트 프레임의 전송 속도가 결정된다. 기본 계층은 높은 신뢰성을 보장하기 위하여 낮은 속도를 이용하여 모든 사용자들에게 전송됨으로써 기본적인 서비스 품질을 제공한다. 반면, 향상 계층의 프레임 전송 속도는 무작위로 선출된 노드의 채널 환경 피드백 정보를 통하여 결정된다. 콘텐츠 전송 중에 이러한 과정을 반복함으로써 다양한 전송 속도를 사용하고, 각 노드들에게 채널 환경에 따라 차등적인 서비스를 제공할 수 있다. 결과적으로 QARA는 이동 노드들이 다양하게 분포되어 있는 환경에 사용될 수 있으며, 네트워크 자원을 보다 효율적으로 이용할 수 있다. 시뮬레이션 결과는 QARA가 기존 연구들에 비하여 높은 가능 전송 속도 활용률을 보임으로써 콘텐츠 전송 시간을 단축시킬 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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