본 논문은 다중경로 해양환경에서의 수중 음향을 이용한 수중 설치 선배열 수신기의 위치 추정 알고리즘을 제안한다. 위치 추정을 위한 음원과 수신기 사이의 다중경로에 따른 도달시간은 M-계열 송신 신호 및 정합필터를 사용하여 계산하였으며, 음원과 수신기 사이의 수평거리는 음선 이론에 모델을 사용하여 계산하였다. 또한 모의 실험 및 해상 실험 자료 분석을 통해 제안된 알고리즘을 검증하였다.
카메라로 입력되는 영상에서 객체를 인식하기 위한 노력은, 기존의 컴퓨터 비전분야에서 좋은 이슈로 연구되고 있다. 영상 내부에 등장하는 객체를 인식하고 해당 객체를 포함하고 있는 전체 이미지에서 현재 영상의 위치를 인식하기 위해서는, 영상 내에 등장할 객체에 대한 트레이닝이 필요하다. 본 논문에서는 영상에 등장할 객체에 대해서, 특징 점을 검출(feature detection)하고 각 점들이 가지는 픽셀 그라디언트 방향의 벡터 값들을 그 이웃하는 벡터 값들과 함께 DoG(difference-of-Gaussian)함수를 이용하여 정형화 한다. 이는 추후에 입력되는 영상에서 검출되는 특징 점들과 그 이웃들 간의 거리나 스케일의 비율 등의 파리미터를 이용하여 비교함으로써, 현재 특징 점들의 위치를 추정하는 정보로 사용된다. 본 논문에서는 광역의 시설 단지를 촬영한 인공위성 영상을 활용하여 시설물 내부에 존재는 건물들에 대한 초기 특징 점들을 검출하고 데이터베이스로 저장한다. 트레이닝이 마친 후에는, 프린트된 인공위성 영상내부의 특정 건물을 카메라를 이용하여 촬영하고, 이 때 입력된 영상의 특징 점을 해석하여 기존에 구축된 데이터베이스 내의 특징 점과 비교하는 과정을 거친다. 매칭되는 특징 점들은 DoG로 정형화된 벡터 값들을 이용하여 해당 건물에 대한 위치를 추정하고, 3차원으로 기 모델링 된 건물을 증강현실 기법을 이용하여 영상에 정합한 후 가시화 한다.
본 논문에서는 낮은 비트율에서 PSNR을 향상시키고 부호화 과정에서의 계산의 복잡성을 감소시키기 위한 이산 웨이브릿 변혼 영역에서의 프랙탈 영상 압축 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 이산 웨이브릿 변환 계수에 절대치를 취한 다음 유효계수의 위치와 부호를 나타내는 유효계수 트리를 구성한다. 제안한 방법은 치역 블록의 유효계수에 대해서만 축소된 정의역 블록의 계수와 정합함으로써 PSNR을 향상시키고 정의역 블록의 집합에서 치역 블록으로의 정합에 필요한 계산의 복잡성을 감소시킨다. 또한 본 논문에서는 치역 블록과 정합되는 축소된 정의역 블록의 수를 최소화하는 분류 방법을 제안한다. 제안한 방법은 치역 블록과 축소된 정의역 블록의 비교 회수를 현저하게 감소시킨다.
본 논문은 각각 1 W 출력의 5.8 GHz 대역의 무선 랜과 이동통신 서비스 주파수 대역인 1.8 GHz 대역에서 동작하는 이중대역 전력증폭기를 설계 및 제작하였다. 전력증폭기의 입력으로 다중대역 신호가 선택적으로 입력되지 않고 동시에 입력되어질 경우 효과적인 구조로 설계하였다. 입력 단에서 두 신호를 분리하기 위하여 PBG를 이용하여 광대역의 저지 특성을 가지는 Diplexer를 사용하였으며, 전력증폭기의 정합에는 Load-pull 이론을 적용하여 최대 출력을 얻도록 하였다. 전력증폭기의 선형성을 증가시키기 위하여 PBG 구조를 적용하였다. 본 논문은 Load-pull정합부 내에 PBG구조를 삽입하여 전력증폭기가 최대 출력 상태에서 선형성을 개선시켰다. 또한 출력 정합부내에서 PBG 구조의 위치에 따른 선형성 개선의 변화 시뮬레이션을 통해서 검증하였다.
본 논문에서는 교잡반응된 스팟을 템플릿 정합법으로 감지하는 온-오프 형태의 DNA 마이크로어레이 영상의 자동분석을 위한 새로운 비선형 정합도를 제안한다. HPV DNA 칩의 목표 스팟은 인유두종 바이러스(HPV)의 종을 알아내기 위해서 설계된다. 제안하는 척도는 전체 템플릿 영역을 이진 문턱값으로 양극화하여 스팟 영역 내의 밝은 화소의 개수를 취해서 얻는다. 이 척도를 추정된 마커 위치의 정확도 관점에서 평가하여 정규화된 상관도보다 우수함을 보인다.
최근 의료 장비들이 발전하고 진단 및 연구에 다양하게 이용되면서 이로부터 얻은 3차원 의료 영상들을 자동으로 처리해주는 기술의 수요가 늘고 있다. 자동 뼈 영역화 기법은 이러한 기술들 중 하나로써 골다공증이나 뼈 골절, 골격질환 등의 진단의 효율성을 크게 높여줄 것으로 기대되고 있다. 그러나 현재까지 이를 위한 다양한 연구들이 진행되었음에도 2차원 영상과는 달리 높은 데이터양과 주변 조직과의 모호한 경계들이 많다는 어려움 때문에 실제 진단에는 사용되지 못하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 다중 해상도를 기반으로 하여 영역화와 정합기법을 반복적으로 수행함으로써 3차원 의료 영상 내에서 자동으로 뼈를 영역화 해내는 기법을 제안한다. 낮은 해상도 단계에서 학습된 집합의 뼈 정보들을 이용하여 대략적인 뼈 위치를 검출하고, 이후 해상도를 높여가면서 정합 과정과 영역화 과정을 반복적으로 수행한다. 성능을 확인하기 위해 무릎 자기공명영상(magnetic resonance image)내에서 대퇴골(femur)과 경골(tibia)을 영역화 하는 실험을 진행하였으며 60개의 학습 데이터들을 바탕으로 40개 영상에서의 뼈들을 영역화 하였다.
본 논문에서는 참외 수확로봇을 위한 비전 기반 참외 위치인지 알고리즘을 제시하였다. 입력된 영상의 RGB값을 HSI값으로 변환 후 Hue 값을 이용하여 이진화를 수행한 후에 참외 영역을 추출하였다. 형태학적 필터링을 이용하여 잡음을 제거한 후에 경계선 검출과 convex hull 기법을 이용하여 최외각 정점을 검출하였다. RANSAC 알고리즘에 의하여 참외에 대한 타원 정합을 수행하고 참외의 중심점, 장축 및 단축의 길이, 회전각도에 대한 정보를 획득하였다. 참외 모델에 대한 다양한 시뮬레이션 실험에 의해 제안한 방법의 유효성을 검증하였고, 실제 참외에 적용시켜 제안한 방법의 타당성을 확인하였다.
상용화되어 있는 이동통신 기기의 Front-end 부분은 듀플렉서와 필터를 포함하는 수동소자로 구성되어 있다. 듀플렉서의 임피던스 정합선로는 전송선로 이론으로부터 설계하며, 단순하게 ${\lambda}=1/4$ 파장 길이의 정합 선로를 설치하는 것이기 때문에 정합선로를 이용한 듀플렉서 성능을 극대화하기 위한 설계의 융통성이 없는게 현실이다. 이런 문제점을 해결하기 위하여 집중소자(lumped element)인 R L C를 탄성 표면파 듀플렉서 대신 스위치 모들에 적용하게 된다면 여러 가지 다양한 형태의 회로를 구현할 수 있고 회로망 내에 위치하는 집중소자의 정격을 최적화하여 스위치 모듈의 성능을 향상시킬 수 있는 가능성이 있다. 본 연구에서는 $900 MHz{\sim}2.2 GHz$의 대역에서 소형화 집적화에 적용 가능한 디바이스를 개발하기 위하여 고주파, 저진압, 저손실 스위치 모듈의 제조와 구성되는 커패시터와 인덕터의 제조와 특성에 관하여 연구하였다.
본 논문에서는 특정 마커를 사용하는 실감형 증강현실 시스템 상에서 카메라가 비정형적인 움직임을 하는 경우에 대하여, 다중 마커를 사용한 떨림 현상을 줄인 실시간 움직임 추적 기법을 제안하고자 한다. 카메라의 움직임을 추정하기 위하여 카메라와 마커 사이의 변환을 계산해야 한다. 이미지로부터 검출된 각 마커의 네 모서리 점들을 이용하여, 각 마커에 대한 변환을 계산한다. 마커는 서로 다른 로컬 좌표계를 가지고 있고, 마커에 대한 변환은 해당 마커의 좌표계에 의해 정의된다. 다중 마커의 로컬 좌표계로부터 최적의 카메라 움직임을 추정하기 위한 정합 알고리즘을 제안한다. 정합을 위한 방법으로 레퍼런스 마커를 사용한다. 레퍼런스 마커는 정합 과정에서 자동적으로 선택된다. 레퍼런스 마커를 기준으로 각 마커의 변환에 대해 신뢰성(confidence rate)을 기반으로 가중치를 적용함으로써 최적의 카메라 움직임을 추정할 수 있다. 또한 추정된 카메라의 움직임의 최적화를 위하여 히스토리 버퍼를 사용하여 떨림 현상을 제거하는 방법을 제안한다. 추정된 카메라의 위치에 대한 평균 필터 및 중간 필터의 개념과 유사한 보정 방법을 통해 떨림 현상을 제거한다. 실험을 통해 다른 방법들과 비교한 우리가 제안한 방법의 정확성을 확인할 수 있다.
본 논문은 3차원 모델 표면의 특징 곡률(Feature Curvature) 정보를 이용하여 3차원 거리정보 데이터(Range Image)를 자동으로 정합하는 효율적인 방법을 제안하고 그 성능을 분석하였다. 제안한 알고리즘은 3차원 데이터에 대한 거리정보의 물리적 특성인 가우스 곡률(Gaussian Curvature)을 이용하여 모델의 특징점을 검출하고, 공분산 행렬(Covariance Matrix)을 이용하여 각 데이터의 지역좌표계(Local Coordinate System) 사이의 변위를 계산한다. 3차원 형상 취득장치의 카메라 위치는 3차원 데이터와 투영된 2차원 영상과의 사영행렬(Projection Matrix) 관계식으로 계산한다. 결론부분에서는 실험결과를 기존 연구방법과 비교하여 제안된 방법이 더 빠르고 정확하게 정합하는 결과를 보임으로써 3차원 물체인식이나 모델링에 응용성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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