시계열 모형을 따르는 자료의 예측(Forecasting)이나 공정조정(Process Adjustment)의 경우, 자료의 마지막 부분에 발생한 이상치(Outlier)에 의해 크게 영향 받을 수 있다. 그러나 지금까지 제안된 이상치 탐지 방법은 주로 자료의 중간 부분에 발생한 이상치를 검출하는데 효율적이라고 알려져 왔다. 본 연구에서는 자료의 마지막 부분에 발생한 이상치에 대한 기존 탐지 방법의 검출력을 모의 실험을 통해 분석하였다 또한, 이를 개선할 수 있는 방안을 제시하고, 모의 실험을 통해 기존의 검출력과 비교하였다.
본 논문에서는 오차역전파 학습 알고리즘을 사용하여 신경회로망을 학습시켜, 각 프레임에서의 음성 및 잡음 구간의 검출에 의한 음성인식 알고리즘을 제안한다. 그리고 신경회로망에 의하여 음성 및 잡음 구간의 검출에 따라서 각 프레임에서 잡음을 제거하는 스펙트럼 차감법을 제안한다. 본 실험에서는 원음성에 백색잡음 및 자동차잡음을 부가하여 음성인식의 인식율을 평가한다. 또한 인식시스템에 의하여 검출된 음성 및 잡음 구간을 이용하여 각 프레임에서의 스펙트럼 차감법에 의한 잡음제거의 실험결과를 나타낸다.
본 논문에서는 실시간 카메라 입력 영상에 적합한 얼굴 검출을 위해 다양한 외부적 환경에 덜 민감한 새로운 알고리즘을 제안한다. 빛이나 조명의 영향에 의한 오류를 방지하기 위해 전처리 과정을 포함시키고 형판 정합방법의 단점을 개선하기 위해 얼굴 인식에서 주로 쓰이는 방법인 주성분 분석(PCA :Principal Component Analyses) 변환을 적용하고. 생성된 주성분(Principal Component)을 선형 판별 분석(LDA: Linear Discriminant Analysis)의 입력으로 사용하는 방법을 통해 얼굴을 검출하도록 하였다. 실험을 위해 실제 환경과 같은 6개 카테고리의 동영상을 중심으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 기존의 PCA만을 이용한 방법보다 좋은 성능을 보여줌을 알 수 있었다.
아인슈타인이 1916년 예측한 중력파의 이론에서 부터 이를 실험적으로 증명하기 위한 도전의 100년간의 길고 지루했던 역사에 대해 소개한다. 특히 1960년 이후 웨버에 의해 시작된 상온 공명 바검출기에서 레이저 간섭계로 이어지는 중력파 검출 실험의 주요 변천과정과 함께 중력파 검출의 성공을 이끌었던 어드밴스드 라이고의 현황에 대해 보고한다.
질병의 발현과 직접적인 관련이 있는 단백질의 검출, 정량화하는 분석 장비를 소형화 할 수 있는 방법을 소개하고 그 가능성을 실험적으로 확인하였다. 단백질 검출을 위한 형광측정방법에서 가장 큰 문제인 여기광과의 혼재로 인한 신호 대 잡음 비를 해결하기 위해 마이크로 프리즘을 이용한 여기 방식을 고안하고 설계, 시뮬레이션 하였으며, 선행 실험을 통해 프리즘의 이용한 형광검출방법이 신호 대 잡음 비의 향상과 분석 시스템의 소형화에 효과적임을 확인하였다.
본 논문은 차량의 번호판 인식 시스템을 구축할 목적으로 번호판 추출을 컬러 정보를 이용하여 구현하였다. 본 실험은 특히 번호판 추출에 많은 장애 요인, 즉, 흐린날, 늦은 오후에 촬영된 차량, 번호판과 같은 색상을 가지는 차량, 그늘진 곳에 주차된 차량 그리고, 운행중인 차량에 대해서도 실험 대상으로 하였다. 그리고, 본 논문에서는 빠른 번호판 검출을 위하여 부분 영역에 대한 특정 픽셀을 추출하였고, 변형 모폴로지와 레이블링의 반복 적용을 통하여 번호판을 검출하며, 후처리를 통하여 보다 정확한 영역을 재보정 한다.
전자기파와 반응하는 주파수가 너무 높아 기존의 UWB 센서로 검출하기 어려운 공기 중의 특정 물질 입자를 검출하기위한 마이크로웨이브 센서 구조를 제시하고 실험 제작하였다. 10GHz의 상향주파수로 공기 중의 수분입자를 검출하는 실험 결과 수분입자의 유무에 따라 75%의 검출 신호 크기의 변화가 발생함을 확인하였다. 이는 다른 물질을 검출하는 데도 같은 방법이 적용될 수 있으므로 수십 GHz이상의 높은 주파수 대역에서 특정 물질을 검출하기에 유용한 구조가 될 수 있을 것이다.
하드웨어 이중화 구성 수를 줄이는 대표적인 방법은 마이크로컨트롤러로 고장을 검출, 식별 및 수용을 위한 해석적 기법으로 구현하는 것이다. 본 논문에서는 해석적 기법 중 하나인 고장 검출 필터를 항공기 터보팬 엔진 시스템에 적용하였다. 고장 검출 필터는 특수한 형태의 관측기로써 특정한 고장 발생시 잔차가 출력 공간에서 일정한 방향을 유지함으로써 고장의 위치 판별이 가능한 장점이 있다. 이에 본 논문에서는 터보팬 엔진 내 공기 터빈 시스템의 단일 입출력 동적 시스템 모델링, 고장 검출 필터 설계 및 이를 적용한 모의실험 결과를 나타내었다. 모의실험 결과를 통해 고장 검출 필터가 갖는 방향성에 대한 민감성 효과로 고장 검출이 유효하게 적용될 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 얼굴 요소 기반의 얼굴 검출을 설명한다. 기존의 얼굴 전체 영역을 사용한 검출의 문제점과 얼굴 요소 기반의 얼굴 검출 방법의 차이점을 제시하며, 얼굴 전체 영역을 사용한 검출 방법에서 해결하기 어려운 문제점을 해결 하고자 한다. 얼굴 요소 기반의 얼굴 검출 방법은 Support Vector Machines (SVM)을 사용한다. 이 SVM을 사용하여 독립적으로 얼굴 요소를 찾으며, 각각의 얼굴 요소의 위치 정보를 이용한 지식 기반 방법을 이용하여 최종 얼굴 영역을 판별해 낸다 실험 결과에서 알 수 있듯이 얼굴 요소 기반 알고리즘은 얼굴 요소 가려짐 및 얼굴 요소의 유실에 강인함을 볼 수 있다.
본 논문에서는 색상정보를 이용한 얼굴 검출 알고리즘에 대해 소개하고자 한다. 여러 개의 얼굴 검출에 적용되는 이 알고리즘은 피부색의 학습 과정과 입력영상에 대한 얼굴 검출 과정으로 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 특히 본 연구에서는 피부색이 본 논문에서 제안한 새로운 RGB 영역에서 직선을 이루는 특징을 이용하여 학습 data를 구성한다. 이렇게 구성된 data를 입력영상에 적용함으로써 1차 얼굴 후보영역을 결정한다. 그런 후 1차 후보영역을 세로방향과 가로방향으로 투영시킴으로써 최종 얼굴 영역을 찾아낸다. 실험을 통해 이 알고리즘은 기존의 색상정보를 이용한 얼굴검출 방법에 비해 얼굴 개수에 상관없이 높은 검출 성공률을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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