성공적인 상업화를 위해서는 다양한 조명 환경에서 신뢰성 있는 얼굴 인식이 필요하다. 특징 벡터 기반 얼굴 인식에서 특징 벡터를 잘 선택하는 것은 중요하다. 가버 특징 벡터는 다른 특징 벡터보다도 상대적으로 방향, 자세, 조명 등의 영향을 덜 받는 것으로 잘 알려져 있어 얼굴 인식의 특징 벡터로 많이 이용된다. 그러나 조명의 영향에 대해 완전히 독립적이지 못하다. 본 논문에서는 얼굴 이미지의 가버 특징 벡터에 대한 조명 PCA 모델의 구성을 제안하고 이를 이용하여 조명에 독립적인 얼굴 고유의 특성을 나타내는 가버 특징 벡터만을 분리해내고 이를 이용한 얼굴 인식 방법을 제시한다. 가버 특징 벡터 조명 PCA 모델은 가버 특징 벡터공간을 조명 영향 부분공간과 얼굴 고유특성 부분공간의 직교 분해로 구성한다. 얼굴 고유특성 부분공간으로 투영하여 얻어진 가버 특징 벡터는 조명 영향을 분리해 내었기 때문에 이를 이용한 얼굴 인식은 조명에 보다 강인하게 된다. 실험을 통해서 가버 특징 벡터 조명 PCA 모델을 이용한 제안된 얼굴 인식 방식이 다양한 자세에서 조명에 대해 보다 신뢰성 있게 동작함을 확인하였다.
이 연구는 광학센서의 시선벡터 최적배치와 이에 대한 궤도요소의 영향을 다루고 있다. 이 연구의 목적은 광학센서의 최적 배치 결정에 있어 궤도 요소의 영향을 직관적으로 판단할 수 있는 체계적인 결과를 제시하는 것이다. 위성에 탑재된 광학 센서들은 지구를 관측하고자 하는 목적을 가진 지구 관측 센서를 제외하고는 임무기간 동안 최대한 활용도를 높이기 위해 가능한 한 위성 몸체나 지구와 태양에 의해 방해를 받지 않고 목표 천체를 측정할 수 있도록 광축의 시선 벡터를 배치시켜야 한다. 이 연구는 광학센서의 최적 배치와 위성의 궤도요소의 상관관계를 알아보고, 광학센서의 최적배치 시선벡터 방향의 결정에 미치는 궤도 요소의 변화 영향성을 해석하였다.
본 논문은 3-level NPC 인버터의 중성점 전압의 불균형 시 나타나는 공간 벡터 왜곡 현상을 보상하는 기법에 대해 제안하였다. NPC 인버터의 중성점 전압은 부하에 인가되는 상전압에 영향을 미치며, 이러한 출력 상전압의 변화에 의해 NPC의 공간벡터는 중성점 전압에 영향을 받게 된다. 이러한 중성점 불균형에 따른 공간 벡터 전압 왜곡 현상을 보상하기 위해 캐리어 전압 크기 및 옵셋 전압 인가 기법을 제안한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해 NPC 인버터의 중성점 전압 불균형에 대한 영향 및 제안한 기법의 타당성을 입증하였다.
통상적으로 전기기기에 사용되는 전기강판의 자기특성은 B-H 자기특성 곡선을 이용하여 표현되어졌고, 이를 이용하여 전기기기의 자계 분포 해석 및 특성 해석이 이루어져 왔다. 그러나 실제로 전기기기의 전기강판은 인가 자계의 방향에 따라 자기특성이 다르게 나타나고, 자속밀도와 자계세기의 방향이 다르게 나타나는 벡터 자기특성을 가지기 때문에, B-H 곡선과 같은 스칼라 자기 특성으로 전기강판의 자기 특성을 정확히 표현하는 것이 불가능하다. 따라서 전기기기의 정확한 자계 해석 및 특성 해석을 위해서는 전기강판의 벡터 자기특성이 반드시 고려되어야 한다. 본 논문에서는 전기강판의 벡터 자기특성이 전기기기의 자계 분포 해석에 미치는 영향을 알아보고자 하며, 전기강판의 벡터 자기특성의 고려를 위해 ($B_m,\theta_B$)법을 이용하였으며 간단한 형태의 단상 변압기 모델에 유한요소 해석을 적용하였다.
단어 벡터는 단어 사이의 관계를 벡터 연산으로 가능하게 할 뿐 아니라, 상위의 신경망 프로그램의 사전학습 데이터로 많이 활용되고 있다. 한국어 어절은 생산적인 조사나 어미 때문에 효율적인 단어 벡터 생성이 어려워 대개 실질형태소만을 사용하여 한국어 단어 벡터를 생성한다. 본 논문에서는 실질형태소와 형식형태소를 모두 사용하되, 형식형태소를 적절하게 분류하여 단어 벡터의 성능을 높이는 방법을 제안한다. 자체 구축한 단어 관계 테스트 집합으로 추출 성능을 평가해 본 결과, 제안한 방법으로 형식형태소를 사용할 경우, 성능이 향상되었다.
이동 통신 채널과 같이 에러 발생율이 높은 환경에서 부호화된 비디오 스트림 전송시 발생된 에러는 비디오 화질에 큰 영향을 준다. 본 논문에서 현재 널리 사용되고 있는 H.263의 복호화기에서 전송도중 에러가 발생했을 경우 추가적인 데이터 스트림의 삽입 없이 효율적으로 에러를 은닉할 수 있는 기법에 관하여 제안하였다. 특히 인터프레임 영상에서 손상되거나 손실된 움직임벡터에 대해 시간영역에서 관계가 깊은 이전 프레임에서 손실블록(매크로블록)과 같은 위치에 있는 블록의 움직임벡터와 현재 프레임에서 손실블록과 인접한 블록들의 움직임벡터 정보를 이용하여 손실 블록의 후보 움직임벡터를 구하게된다. 이러한 후보 움직임 벡터를 이용하여 통일한 움직임 벡터를 갖는 영역을 찾아 손실 블록이 어떤 움직임 영역에 속하는 지를 판단하여 손실된 블록을 복원하는 방법을 제안한다.
표준 비디오 압축 기법은 프레임 간의 시간적, 공간적 중복성을 이용하여 데이터를 압축한다. 압축된 프레임이 인터넷을 통하여 전송되는 중에 네트워크의 상태에 따라 패킷의 손실이 발생할 수 있다. 이러한 오류가 발생하면 손실된 블록을 포함하는 프레임의 화질 뿐 아니라, 이 프레임을 참조하여 압축된 이후의 프레임에도 영향을 미친다. 본 논문에서는 전송오류가 발생한 경우, 디코더에서의 오류전파를 최소화하기 위해 보조 모션벡터를 이용한 압축 기법을 제안한다. 즉, 여러 개의 후보 프레임 중 현재 압축하려는 매크로블록과 가장 가까운 값을 가진 두 개의 매크로 블록을 선택하여 그 위치를 기본 모션벡터와 보조 모션벡터로 지정한다. 이때, 두 모션벡터는 서로 다른 프레임에 속한다. 디코더에서 압축해제를 위해 참조하는 기본 모션벡터의 프레임이 손실된 경우, 보조모션 벡터를 이용하여 원래의 화질에 가깝게 디코딩 할 수 있다. 이 기법은 오류제어를 위한 피드백 채널이 필요하지 않으며, 네트워크상의 전송오류 발생시 표준 H.263 압축보다 높은 성능을 보인다.
단어 벡터는 단어 사이의 관계를 벡터 연산으로 가능하게 할 뿐 아니라, 상위의 신경망 프로그램의 사전학습 데이터로 많이 활용되고 있다. 한국어 어절은 생산적인 조사나 어미 때문에 효율적인 단어 벡터 생성이 어려워 대개 실질형태소만을 사용하여 한국어 단어 벡터를 생성한다. 본 논문에서는 실질형태소와 형식형태소를 모두 사용하되, 형식형태소를 적절하게 분류하여 단어 벡터의 성능을 높이는 방법을 제안한다. 자체 구축한 단어 관계 테스트 집합으로 추출 성능을 평가해 본 결과, 제안한 방법으로 형식형태소를 사용할 경우, 성능이 향상되었다.
선형 시불변 시스템에서 고유치와 고유벡터는 시스템의 응답 특성을 결정하는 중요한 요소이다. 즉 선형 시불변 시스템의 응답은 고유치의 실수부가 음수이면 안정하게 되며, 입력이 가해질 때 상태변수는 고유벡터의 조합으로 주어진다. 따라서 고유치와 고유벡터의 성질을 잘 이용하면 선형시스템의 응답을 보다 깊이 있게 파악할 수 있을 뿐 아니라 복잡하게 커플링이 되어 있는 시스템을 간략하게 표현할 수 있게 한다. 또한 선형시스템에서 관측 불가능한 모드, 제어 불가능한 모드가 어떤 것인지 구체적으로 파악할 수 있게 해 준다.
칼라가 물체 인식에 아주 효율적인 단서를 제공하지만 칼라 분포는 시청 조건과 카메라의 위치에 아주 큰 영향을 받는다. 생김새와 모양의 변화에 의한 칼라 분포 변화 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 밝기 값의 변화에 영향을 받지 않고, 색상(hue) 성분에 민감한 칼라 벡터각(color vector angle)을 이용하여 칼라 에지를 추출한 후, 영상의 화소들을 평탄 화소와 에지 화소로 구분하여 칼라 특징 값을 추출하였다. 에지 화소의 경우에는 에지 주위 칼라 쌍의 전체 분포를 HLS 색좌표계의 비균일 양자화를 통해 칼라 인접 히스토그램(color adjacency histogram)으로 표현하고, 평탄 화소의 경우에는 HLS 색좌표계의 비균일 양자화와 칼라 벡터각 균일 양자화를 통해 칼라 벡터각 히스토그램(color vector angle histogram)을 구성하여 공간적인 칼라분포를 표현하였다. 제안한 칼라 히스토그램을 이용하여 영상 검색에 적용하여 성능을 실험한 결과, 작은 빈의 수를 가지는 제안한 방법이 기존의 방법들보다 훨씬 효율적이고, 생김새와 모양의 변화에 아주 강건한 영상 검색이 가능하였고, 기존의 칼라 히스토그램 역투사 방법보다 훨씬 정확한 물체 위치 추정이 가능함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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