실시간 교통상황을 정화하게 관측할 수 있는 신뢰성 있는 검지시스템의 개발은 첨단교통체계의 성공적인 현장 구현을 위해 근간이 되는 연구 분양이다. 본 연구에서는 보다 효과적인 검지체계 구축을 위한 노력의 일환으로 이종(異種)의 센서로 구성된 도로구간의 상류부 및 하류뷰 검지 스테이션(detection station)에서 차량의 고유한 특성을 추출하여 개별차량을 재인식하는 방법론을 개발하였다. 상류부에서는 기존의 사각 루프 센서 (square loop sensor)를 하류부에서는 차축의 정보를 얻을 수 있도록 새로이 개발된 비매설식 블레이드 센서(blade sensor)를 이용하여 자료를 수집하였다. 또한, 알고리즘의 평가 결과를 통해 제안된 방법론의 타당성을 검증하였다. 본 연구에서 개발된 차량재인식기법을 활용하여 구간통행시간을 산출하는 방법론은 실시간 교통 모니터링 및 정보제공을 지원하는 유용한 수단이 될 것으로 기대된다.
본 연구는 전단위상 위상잠금 적외선열화상기술을 이용한 금속재료 시편의 내부결함을 평가하는 방법에 대한 연구 결과이다. 특히, STS304와 Cu-Zn 시편에 대한 비파괴시험 및 평가는 종래에는 적정한 실험 조건하에서 주로 시행됨에 따라 결항의 형태나 존재를 알 수 없는 상황에서는 최적실험조건을 찾는 일은 오랜 시간이 걸리는 단점이 있었다. 본 연구에서는 위상잠금방볍과 전단위상검출방법을 활용하여 60 MHz 신호로 설정된 가열 조건에서 결함의 위치 및 크기를 평가하였다. 전단위상분포는 시편 내부결함의 크기와 위치를 정량적으로 결정하기 위하여 최대, 최소, 영점을 이용하는 방법이다. 연구 결과로써 인공결함을 갖는 STS 304와 Cu7-Zn3 시험편에 대하여 제안된 기법의 적용을 검증하였으며, 결함평가에 영향을 주는 인자를 추출하고 그 영향을 분석하였다.
인체의 기도 내 섬모 세포는 세포간의 동기화된 고 속의 움직임을 통하여 호흡기를 통하여 들어오는 유해한 물질을 제거하는 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 자동화된 영상처리 기법을 기반으로 CBF를 객관적이고 정량적인 방법으로 측정할 수 있는 방법을 연구하였다. 광학 현미경의 세포 영상은 영상 수집 보드를 통하여 연속적으로 디지털화 된다. 이러한 디지털 영상으로부터 분석에 필요한 신호가 추출되고 분석된다. 획득된 영상을 현미경의 배율을 고려하여 적당한 크기의 사각형 블록으로 나눈 다음 각각에 대하여 FFT 방법에 의해 파워 스펙트럼을 구한다. 파워 스펙트럼의 최고치 주파수가 CBF로 간주되고 이 주파수들을 이용하여 영상 필드 내의 CBF분포를 시각적으로 보여주는 CBF 분포도가 구성된다. 스펙트럼의 최고치 주파수가 CBFD로 간주되고 이 주파수들을 이용하여 영상 필드 내의 CBF 분포를 시각적으로 보여주는 CBF분포도가 구성된다. CBF분포도는 세포간의 CBF차이를 쉽게 구분할 수 있게 해줄 뿐만 아니라 CBF분포의 전체적인 변화 양상을 파악하기 쉽게 해준다. 관찰자가 지정하는 다각형의 윈도우 내의 CBF히스토그램 분포를 통하여 세포 또는 세포 크러스트의 특정 부분의 CBF를 측정할 수 있다.
본 논문에서는 실물 콘크리트 거더 교량의 가속도 응답 신호를 이용하여 구조물의 상태변화를 경보한 후 그 위치 변화를 검색하는 2단계 구조건전성 모니터링 체계를 제시하였다. 먼저, 2경간 연속 콘크리트 거더 교량인 미호천교를 대상교량으로 선정하였으며, 볼링공을 이용한 강제진동 실험으로부터 동특성을 추출하였다. 다음으로, 미호천교의 2단계 구조건전성 모니터링 체계 구축을 위한 손상 발생 경보 및 손상 위치 검색 기법들을 선정하였다. 손상 경보 기법으로는 시간영역 특징을 이용하는 자기회귀모델과 주파수응답함수의 상관계수, 주파수응답비보증지수를 선정하였다. 손상 위치 검색 기법으로는 모드변형에너지기반 손상지수법을 선정하였다. 마지막으로, 덤프트럭을 이용한 정적 재하 실험을 통해 2단계 손상 모니터링 체계의 적합성을 검증하였다.
본 논문은 brain-computer interface (BCI)를 통해 움직임 상상 시 측정된 뇌-활동전위신호(EEG)에 내포된 행동의도의 패턴을 보다 정확하게 분류하기 위한 최적 EEG 채널 선택 기법을 제안한다. 기존의 EEG 측정실험에서는 실험 설계자에 의해 대뇌 기능적 피질 분류를 이용하여 인위적으로 선별된 채널을 활용하거나 측정기기가 수용 가능한 전체 채널을 사용해왔으며, 일정 수준의 패턴분류 정확도를 얻을 수 있었지만 다수의 채널로 인해 Common Spatial Pattern (CSP) 등의 패턴특징 추출 시 overfit 및 계산 복잡도 증가의 문제가 발생되었다. 이를 극복하기 위하여 방안으로 본 논문에서는 binary particle swarm optimization (BPSO)을 기반으로 다수의 채널 중 최적 채널을 자동으로 선택하고, 각각의 채널에 대한 impact factor를 부여함으로써 중요 채널 부근의 채널들에 가중치를 부여하는 선택방법을 제안하였으며, Support Vector Machine (SVM)을 이용하여 다수의 채널을 사용 하였을 때의 정확도와 channel impact factor를 고려한 BPSO를 적용시켰을 때의 정확도를 비교, 분석하였다.
본 논문에서는 모니터링 시스템의 데이터 취득과 처리 과정에 있어 데이터를 효율적으로 저장, 복원시킬 수 있는 방법을 제시한다. 타겟 시스템에서 취득된 원시 데이터로부터 보간법을 기반으로 최소의 데이터를 추출한다. 이는 TCP/IP 통신에 의해 모니터링 PC로 전송되어 저장되며, 보간법을 통해 다시 원 신호로 복원된다. 따라서 통신 패킷양이 저감되어 데이터 통신 속도가 향상되며, 데이터 저장 공간을 줄일 수 있어 장시간에 걸쳐 취득되는 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 모니터링 시스템 설계가 가능하다. 제안된 데이터 취득과 복원 알고리즘은 큐빅 헤르미트 보간법에 기반을 둔다. 데이터 처리 방법의 타당성을 검증하기 위해 시뮬레이션 결과를 제시하며, 타 보간법 적용에 의한 결과와 비교하여 우수성을 검증한다. 계통연계형 태양광 발전 인버터의 모니터링 시스템에 적용하여 제안된 방식의 효율성을 실험적으로 검증한다.
Hyperion 영상의 노이즈는 주로 대기 효과와 센서의 기계오류, 신호변환 때문이다. 보정되지 않은 밴드, 중복 밴드, 모든 대기흡수에 영향을 많이 받는 밴드가 모두 제거되어도, 여전히 노이즈 밴드가 존재한다. 영상처리에 사용할 선명하고 안정된 밴드를 선택하기 위해 육안으로 영상을 간단하게 검사할 수 있지만, 이는 수동으로 이루어지는 비효율적이고 주관적인 방법이다 본 논문에서 우리는 노이즈 추정과 자동 밴드 선택을 위해 극단화소비 사용을 제안한다. 이를 위해 기존에 사용되던 SNR, 엔트로피와 극단화소비를 비교하였다. 첫째, 상대적으로 노이즈가 적은 ALI 영상에 Gaussian 노이즈, salt & pepper 노이즈, Speckle 노이즈를 부가하여 노이즈량과 각 통계량 사이의 관계를 살펴보았다. 둘째, Hyperion 영상에서 추출된 세 개 통계량에 대해 기대최대화 분석을 수행하여 자동으로 밴드를 선택하였다. Hyperion 데이터는 시각적 평가에 의해 5단계로 구분되어 평가자료로 사용되었다. 실험 결과에서 극단화소비가 Hyperion 영상의 밴드 선택에 효과적으로 사용될 수 있었다.
눈이 내리는 영상에서 눈송이들에 의하여 영상의 질이 저하되고 영상 내에 존재하는 객체들을 명확히 탐지하기 위해서는 눈송이를 제거해야할 필요성이 있다. 이 연구에서는 지각 Generative Adversarial Network에 기반하여 단일 영상으로부터 눈송이를 제거하는 방법을 제시한다. 잔류 U-Net을 눈송이가 제거된 영상을 생성하는 생성기로 설계하였다. 다양한 크기의 눈송이를 처리하기 위하여 다양한 필터 커널의 인셉션 모듈을 설계하고 입력한 눈이 내리는 영상의 다양한 해상도 특징을 추출하기 위하여 적용되었다. 눈송이 제거 영상의 품질을 높이기 위해서 대립손실을 제외하고는, 지각적 손실과 총 변동 손실 함수를 적용하여 제설 이미지와의 유사도를 찾아갈 수 있도록 하였다. 합성 강설 이미지와 실제 강설 이미지를 대상으로 제안 네크워크의 제설 기능을 실험하였다. 실험 결과 제안 알고리즘은 합성 이미지와 강설 이미지 모든 분야에서 육안으로 관찰해본 결과 화질이 우수함을 보여주었고, 객관적 평가를 위하여 신호강도를 나타내는 PSNR과 구조변화를 측정하는 SSIM 인덱스를 비교하였으며, 제안 알고리즘이 지수 상으로도 가장 우수한 성능을 보여주었다.
폐질환 진단에서 청진은 다른 진단 방식에 비해 단순하고, 폐음을 이용하여 폐질환 환자식별뿐 아니라 폐음과 관련된 질병을 예측할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 다양한 합성곱 신경방 방식을 기반으로 폐음을 이용하여 폐질환 환자를 식별하고, 소리특성에 따른 폐음을 분류하여 각 신경망 방식의 분류 성능을 비교한다. 먼저 폐질환 소견을 갖는 흉부 영역에서 단채널 폐음 녹음기기를 이용하여 폐음 데이터를 수집하고, 수집된 시간축 신호를 스펙트럼 형태의 특징값으로 추출하여 각 분류 신경망 방식에 적용한다. 폐 사운드 분류 방식으로는 일반적인 합성곱 신경망, 병렬 구조, 잔류학습이 적용된 구조의 합성곱 신경망을 사용하고 실험을 통해 각 신경망 모델의 폐음 분류 성능을 비교한다.
최근 STB 보급이 증가하면서 제품 출하 전 품질검사의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 STB 영상 신호의 다채널 동시 입력을 통한 품질검사 자동화를 지원하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 먼저 색상 정보와 LDP 코드를 결합한 CeLDP를 이용하여 안정적인 비디오 샷 경계 검출 후 영상의 중앙 스캔라인을 이용한 핑거프린트를 추출하여 입력 비디오 채널 간 동기화를 수행한다. 제안하는 방법은 기존 샷 검출 방법과 비교를 통해 더욱 강인한 샷 경계 검출 성능을 보이는 것을 확인하였으며, 실제 환경에 적용한 실험을 통해 STB 품질검사 시 필요한 다채널 입력 간 동기화를 위한 신뢰성 확보 및 실시간 품질검사가 가능함을 입증하였다. 또, 제안된 방법을 바탕으로 향후 대규모 품질검사 방법을 연구하여 보다 효과적인 품질검사 체계를 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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