최근 무인항공기는 군사용뿐만 아니라 민간용으로도 많이 사용되고 있다. 무인항공기는 미리 입력된 좌표에 따라 GPS 정보를 이용하여 자동비행한다. 그러나 재밍이나 외부 교란에 의해 GPS 신호를 수신할 수 없으면 자동비행이 불가능 해진다. 이러한 문제를 해결하기 위한 한 방법으로, 본 연구에서는 무인기에 탑재된 카메라로부터 촬영된 영상으로부터 실시간으로 특정 영역을 검출하고 인식하는 알고리즘을 제안한다. 실시간 분류와 기계 학습에 사용할 특징을 추출하기 위한 전처리 과정으로 군집화 알고리즘인 그래프 기반 분할 알고리즘을 사용하여 슈퍼 픽셀화 하였다. 다양한 컬러모델 및 혼합 컬러 모델을 비교 분석하여 가장 이상적인 혼합 모델을 선정하고, 분류 알고리즘으로는 적은 트레이닝 데이터로도 뛰어난 분류 성능을 낼 수 있는 서포트 벡터 머신을 사용하였다. 무인항공 영상으로부터 18개의 컬러와 텍스처 특징 벡터를 추출하고 학습 및 예측과정을 통해 하천, 비닐하우스, 논 등 3 종류의 영역을 실시간으로 분류하였다.
본 연구에서는 에너지 변화에 의하여 발생하는 콤프턴 산란이 화질에 영향을 미친다는 것을 증명하기 위하여 웨이브릿 변환으로 신호의 특성을 추출하였다. 추출된 데이터를 분석하여 에너지의 변화에 따른 산란선의 화질영향 정도를 평가하고자 하였다. 이를 위하여 공학용 도구인 MatLab Tool을 이용하여 프로그램을 작성하였고, 작성된 프로그램을 이용하여 관전압 증가에 따른 산란선의 변화를 평가하였다. 평가결과 CR과 DR 모두 관전압 변화에 따라서 고주파영역의 주파수 변화가 있는 것으로 보아 콤프턴 산란선의 영향이 있는 것으로 나타났다. 급격한 주파수의 변화가 나타나는 관전압 영역이 CR은 80 kVp, DR은 90 kVp로 나타난 것으로 보아 DR의 검출기는 에너지에 대한 민감도가 낮은 것으로 알 수 있다. 결론적으로 본 연구의 결과로 보아 CR보다는 DR이 에너지가 높은 방사선에 민감한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 공학용 도구인 MatLab Tool을 이용한 영상의 화질평가 방법이 공식적인 화질평가의 방법으로 인정되어 유용하게 적용될 것을 기대한다.
본 연구는 멍게 껍질을 100.0 % 에탄올 용매로 추출한 후 DMSO로 희석하여 색소안정성을 평가하였다. pH에 따른 흡광도와 색차계 값을 측정한 결과 pH 7.0에서 흡광도와 색도의 ${\pm}a$값이 가장 안정하게 나타났다. pH 3.0에서 흡광도의 감소가 나타났고 색도의 ${\pm}a$값이 감소하여 멍게 껍질 색소는 pH가 중성에 가까울수록 변색방지의 효과가 있을 것으로 판단된다. 항산화제 첨가시 색소의 흡광도가 증가하였으며 ${\alpha}-tocopherol$과 Glutathione이 가장 우수한 효과를 나타내었다.
본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)과 웨이블릿 변환(wavelet transforms, WT)을 이용하여 Creighton University Ventricular Tachyarrhythmia Database(CUBD)의 심전도 신호로부터 정상리듬(normal sinus rhythm, NSR)과 심실 빈맥/세동(Ventricular tachycardia/fibrillation VT/VF)을 검출하는 방안을 제시하고 있다. NEWFM에서 사용할 특정입력을 추출하기 위해서 첫 번째 단계에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 스케일 레벨 3과 레벨 4의 주파수 대역에서 d3과 d4의 계수들을 각각 선택하였다. 두 번째 단계에서는 d3과 d4의 계수들에 대한 구간별 표준편차를 이용하여 8개의 특징입력을 추출하였다. NEWFM은 이들 8개의 특정입력을 이용하여 정상리듬과 심실 빈맥/세동을 검출하였고 그 결과로 90.1%의 검출성능을 나타내었다.
모바일 정지영상 동영상 등의 정보에 디지털 신호를 삽입하여 저작권을 주장하는 방안으로 워터마킹 알고리즘을 들 수 있다. 본 논문에서는 영상의 양자화 계수를 이용한 이산 코사인 변환(DCT)을 기반으로 하는 워터마킹 알고리즘 방법을 제안하였다. 워터마크 삽입 기법은 디지털 원영상의 DCT와 양자화를 통하여 계수들(Quantized Coefficient)를 얻게 되었고, 양자화 계수들은 원하는 위치(Key)에 따라 DCT를 기반으로 한 워터마크(DCT-based watermark)를 삽입하게 되었다. 워터마크가 삽입된 부호화 정보는 역 양자화와 역 DCT를 통하여 워터마크 된 영상을 얻게 된다. 워터마크 추출 기법은 워터마크된 영상과 위치(Key)만을 사용하며, 워터마크 된 영상을 DCT와 양자화를 통하여 원하는 위치(Key)에서 계수를 분리하여 역 DCT하여 원 워터마크를 얻을 수 있었다. 모의실험 결과, 워터마크된 영상과 추출된 워터마크에서 영상의 화질(PSNR)과 워터마크의 정규화 상관도 (NC) 에서 만족할 만한 결과를 확인하였다.
본 논문에서는 정지 영상의 에지 정보를 표현하는 크기와 각도를 이용하여 정지 영상을 보호하는 방법에 대하여 기술한다. 일반적으로 에지 정보는 영상의 중요한 특징점으로 패턴인식 등에 주로 사용되며 에지 크기는 에지의 존재유무를 나타내는 척도이고 각도는 에지의 방향성을 나타낸다. 본 논문에서 제안한 방법은 영상 내부에 저작전과 같은 정보를 은닉하는 대신에 저작권 정보와 에지 크기 및 방향성 정보를 조합하여 새로운 정보를 생성하여 이를 사용한다. 정지 영상으로부터 에지 크기와 방향 정보를 추출하기 위하여 소벨 연산자를 사용하며 의사 난수 발생기를 사용하여 저작권 정보의 크기와 동일한 개수의 정의를 추출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 검증하기 위하여 콘텐츠에 대한 외부 공격의 강인성 실험을 하였으며 히스토그램 평활화, 미디언 필터링, 회전, 잘라내기 등의 다양한 신호 처리를 통해 변형된 영상을 사용하였고 평균 90%이상의 저작권 검출율을 얻었다. 제안된 방법은 기존의 인공지능 기법을 활용하고 있는 방법 중 하나인 신경회로망을 이용한 방법에서 압축 및 미디언 필터를 영상에 적용한 후 얻어진 저작권 검출율인 88.43%과 89.25% 보다 높은 저작권 검출율을 보이고 있다. 또한 기존 방법에서는 공격에 대한 강인성에 따라 워터마크가 은닉된 영상은 원 영상과의 품질면에서 차이가 존재하는 반면에, 본 논문에서 제안한 방법은 원영상에 정보를 직접 삽입하지 않기 때문에 공격에 대한 강인성과는 무관하게 영상의 품질 저하가 없는 장점이 있다.
본 논문에서는 패턴인식 형태로 구성된 거리계전시스템에 신경회로망을 적용한 새로운 형태의거리계전기법이 제시되었다. 제안된 거리계전기법은 패턴인식 단계인 두개의 블록으로 구성되었다. 첫 단계에서는 과도신호의 특징 파라미터인 기본파성분을 효율적으로 추출하기 위해 신경회로망을 이용한 필터링 방법이 적용되었으며, 두번째 단계에서는 첫단계에서 추출된 기본파성분을 입력으로 고장형태를 신속하고 정확하게 판별 분류 될 수 있도록 신경회로망을 이용한 고장패턴 추정기가 개발적용되었으며, 이울러 고장판별에 따라 고장점을 효율적으로 추정될 수 있도록 하였다. 적용 시스템의 각 단계는 함수 근사화, 보간성능 및 패턴분류 등의 능력이 뛰어난 다층 퍼셉트론의 역전파 학습 알고리즘이 적용되었다. 제신된 기법의 성능을 입증하기 위하여 EMTP 시뮬레이션을 하여 얻은 다양한 과도 고장파형의 계전시호를 활용하여 시험하였으며, 그결과 제시된 기법은 학습되지 않은 임의의 패턴에 대하여 적응성을 가지고 효율적으로 고장점이 추정될 수 있었으며, 고장발생후 3샘플 이내에서 고장형태가 신속하고도 정확하게 판별되었다.
This study pertains to the extraction of the road noise component of signals from a vehicle's interior noise via the traditional frequency domain and time domain system identification methods. For road noise extraction based on the frequency domain system identification method, the appropriate matrix inversion strategy is investigated and causal and non-causal impulse response filters are compared. Furthermore, appropriate data lengths for the frequency domain system identification method are investigated. In addition to the traditional road noise extraction methods based on frequency domain system identification, a new approach to extract road noise via the time domain system identification method based on a parametric input-output model is proposed and investigated in the present study. In this approach, instead of constructing a higher order model for the full-band road noise, input and output signals are processed in the subband domain and lower order parametric models optimal to each subband are determined. These parametric models are used to extract road noises in each subband; the full band road noise is then reconstructed from the subband road noises. This study shows that both the methods in the frequency domain and the time domain successfully extract the road noise from the vehicle's interior noise.
음성 신호 처리에 널리사용되어 온 2차 통계에 의한 음성 분석 방법은 잡음 환경에서 성능이 크게 저하되는 단점을 지닌다. 이에 반하여 고차 통계 방법은 Gaussian 잡음 등을 억제하는 특성을 가지고 있어서 잡음 환경에 상대적으로 강인한 음성 특징 추출을 가능하게 한다. 본 논문에서는 고차 통계에 의한 음성 분석 방법을 이용하여 백색 및 유색 잡음 환경에서의 문맥 독립형(text-independent) 화자식별 시스템을 제안하고, 기존의 2차 통계에 의한 방식과 성능을 비교하였다. 본 논문에서의 화자식별 시스템은 벡터 양자화 방법에 기반을 두고 있으며, 고차 통계 방법에 의한 유성음/무성음 판별을 통해 non-Gaussian 특징을 가지면서도 화자 정보가 집중되어 있는 유성음 부분에 대해서만 음성 특징을 추출하여 인식에 사용하였다. 50명의 화자를 대상으로 한 화자식별 실험 결과, 고차 통계 방법이 2차 통계에 의한 방법보다 잡음 환경에서 상대적으로 우수한 인식 성능을 나타냄을 확인하였다.
질소를 함유한 흥분제와 마약성 진통제 18종류의 약물들을 gas chromatography-nitrogen phosphorus detector(GC-NPD)를 사용하여 human urine으로부터 동시에 신속하게 분석할 수 있는 최적조건을 찾기 위하여 pH 변화와 추출용매 변화에 따른 회수율을 조사하였다. pH 8.5에서 에테르를 추출용매로 사용하였을 때 가장 적은 방해영향과 가장 좋은 회수율을 나타냈다. NPD에 대한 각 약물들의 상대 감응인자를 구하였고, 이 상대감응인자는 약물이 가지고 있는 질소원자의 갯수가 증가할수록 작은 값을 나타냈다. 생체시료 중의 약물들을 신속하게 검정하기 위하여 내부표준물질인 diphenylamine에 대한 relative retention time(RRT)을 작성하였다. 상대머무름 시간은 0.1% 이하의 정밀도를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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