인간의 안구는 색과 모양을 식별하는 데에 관여하는 원추 세포와 물체의 명암을 구분하는 간상 세포로 구성되어지는 시세포를 가진다. 망막 위에 분포되어 있는 시세포들은 시축을 중심으로 각기 다른 밀도로 분포 되어 있다. 특히 광축과 만나는 중심 지역은 Fovea라고 하는 직경 1mm 정도의 작은 우물을 이루고 있는데 원추 세포들이 고해상도로 분포되어 있고 시신경과 일대일로 연결되어 있어 시각 처리의 중심이 된다. 특히, 글자나 물체를 인식하기 위해 인간은 대상물을 응시하여 대상물의 영상이 Fovca영역에 맺히도록 추적 운동을 계속한다. 본 논문에서는 인간의 눈과 유사한 망막 모델의 하나인 Log-polar Image를 이용한 물체 인식을 위해 물체를 Log-polar Image Plane의 중심에 위치시키기 위한 모멘텀(Momentum)기반 정합 알고리즘(Alignment Algorithm)을 제시한다. 이는 눈동자 운동이 가능한 능동형 시각 장치의 Tracking 및 Pursuit 동작 중에 밭생하는 추적 오차를 보상함으로써 운동 중에도 효과적인 물체 인식이 가능하게 한다. 또한, 물체를 Log-polar Image Plane의 중심에 위치시킴으로써 물체의 위치 이동, 회전이동 그리고 크기 변화에 무관하게 물체를 인식한 수 있음을 제시한다.
본 논문에서는 접지 결함 구조(Defected Ground Structure: DGS)를 이용하여 기지국용 고효율 E급 전력 증폭기의 성능을 유지하면서 크기를 소형화 할 수 있는 방안을 제안하였다. E급 전력 증폭기에서 요구되는 고조파 임피던스는 아령형 DGS와 나선형 DGS를 사용함으로써 만족시켜 주었다. 제안하는 유사 E급 전력 증폭기의 DGS 부하 회로는 가장 큰 고조파 성분인 2차 고조파 대역에서 개방, 나머지 고차 고조파 임피던스는 단락에 가까운 고조파 임피던스를 갖는다. 제안하는 구조를 통하여 제작된 전력 증폭기는 출력 전력이 43.1 dBm, 포화전력 이득이 12.7 dB일 때 70.2 %의 전력 부가 효율(Power Added Efficiency: PAE)을 가지며, 이는 비교 대상인 E급 증폭기와 거의 유사한 값이다. 회로 크기의 관점에서 보면 각각의 고조파 성분 정합을 위해 여러 개의 스터브가 장착되어 있는 비교 대상인 E급 증폭기에 비해 전체 크기를 50 %로 소형화시킬 수 있었다.
주어진 이진영상 안에 존재하는 객체를 인식하기 위해서는 영상분할과 패턴정합 과정을 거친다. 영상 내의 이진 객체들이 서로 분리되었다는 조건 하에서는 면적, 경계선의 길이, 또는 그들 사이의 비례 등과 같은 대상 전체의 특징을 기술하는 전역적 특징을 이용해서 객체를 인식할 수 있지만 객체들이 서로에 의해 부분적으로 가리어져 있으면 전역적 특징은 사용될 수 없고 점, 선분 등 객체의 부분을 기술하는 국지적 특징들을 이용해서 인식해야 한다. 본 논문에서는 모델의 경계선상의 곡률이 큰 점들을 추출하여 특징점으로 삼고, 그 가운데 두 점을 택하여 하나의 국지적 특징으로 사용한다. 또한 모델과 입력영상에서 각기 추출된 국지적 특징들을 비교하여 정합함으로써 부분적으로 가려진 객체를 인식하는 방법을 제안하고 있다. 특징점의 쌍으로 표현되는 국지적 특징을 서로 비교함에 있어서 두 점간의 거리와 양 특징점에서의 그래디언트 벡터의 사이 각을 일치시키는데 필요한 탄성변형 에너지를 이용하여 국지적 특징 사이의 유사도를 정의한다. 인식대상 객체 상의 한 특징점의 레이블을 다른 특징점의 레이블들이 얼마나 지지하는 지를 계산함으로써 부분적으로 가려진 객체를 안정적으로 인식하는 방법을 제안한다. Kimia-25 데이터에 대한 실험 결과 최대 클리크 알고리즘의 4.5배의 속도로 동일한 인식률을 얻음을 보였다.
특징점 기반(Minutiae-based) 지문 인식 시스템은 지문에 포함된 융선들의 구조 정보를 완벽하게 표현할 수 없는 특징점 정보를 활용한다. 더욱이, 동일한 지문이라 하더라도 일정하지 않게 추출되는 특징점은 정합과정에서 여러 가지 기법들을 요구하게 된다. 이와 같이 정량적으로 표현되지 않는 특징점 기반 방법의 대안으로 여러 방향을 갖는 가보 필터(Gabor filter)를 이용해 영역별 특징 값들을 추출하는 필터뱅크 기반(Filterbank-based) 지문 인식방법이 제안되었다(1). 그러나 필터뱅크 기반 방법은 다른 손가락에서 얻은 지문이지만 같은 종류일 경우 유사한 특징 벡터를 추출한다는 점과 지문 입력시의 회전오차를 고려하기 위한 오버헤드를 갖는다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 특징 벡터를 추출할 때, 특징점이 존재하는 영역에 대해 가중치를 부여하여 특징벡터를 구성하는 방법을 제안하였다. 또한 코어 주변의 지역적인 방향들의 평균치를 이용해 지문 정렬을 수행하는 새로운 지문정렬 방법을 제한하였다. 두 가지 방법은 각각 시스템의 성능향상과 속도를 증가시키는 결과를 얻을 수 있다. 제안한 방법에 따라 NIST Special Database 14 지문 데이타로 실험한 결과 0.967%의 FAR(False Acceptance Rate)에서 0.524%의 FRR(False Reject Rate)을 보여, 기존 방법에 비해 1.28배 이상의 속도 향상과 ERR(Equal error Rate)에서 약 5%의 성능 향상을 보였다.
본 논문에서는 코프래너 도파관(CPW)으로 급전된 소형 슬롯 안테나 설계방법에 대하여 연구하였다. 폭이 좁은 직사각형 슬롯에 삽입된 T형 튜닝 스트립의 위치, 폭, 길이를 조절하여 슬롯 안테나와 CPW 급전선이 임피던스 정합되도록 하였다. 슬롯의 길이 변화로 공진 주파수를 조절할 수 있고, 슬롯을 구부려서 소형화할 수 있다. 소형 슬롯 안테나의 공진 주파수와 임피던스 특성이 반 파장 슬롯 안테나와 비교하여 큰 변화가 없으므로 소형화 설계가 용이하다. 2.45 GHz ISM 대역용으로 소형 슬롯 안테나를 설계하고, FR4 기판(비유전율=4.4, 두께 0.8 mm) 상에 제작한 후 특성을 실험하였다. 측정된 결과들은 시뮬레이션과 잘 일치하여 본 연구의 타당성을 검증하였다. 제작된 소형 슬롯 안테나의 정재파비(SWR)가 2이하인 대역폭은 200 MHz(=2.32-2.52 GHz)로서 ISM 대역(2.4-2.48 GHz)용으로 적합하다. 측정된 복사패턴은 모노폴과 유사하게 E-면에서 8자형 지향성 패턴을 보이고, H-면내에서는 거의 무지향성 패턴을 보이며, 이득은 2.0 dBi 이므로 무선 랜, RFID, 휴대단말기용 안테나 등으로 응용이 적합할 것으로 기대된다.
본 논문은 음선 기반 블라인드 디컨볼루션을 이용하여 송 수신기의 상대적인 이동으로 인한 도플러 편이가 존재하는 수중 음향 채널 환경에서의 송신 신호 및 채널 임펄스 응답 추정에 대한 방법을 제시한다. 도플러 편이가 존재하는 수중 채널 환경에서 m시퀀스와 같은 도플러 효과에 민감한 탐침 신호를 사용할 경우, 도플러 왜곡에 의한 수신 신호와의 낮은 상관도에 의해 정합 필터 처리만으로는 채널 임펄스 응답 추정에 어려움이 따른다. 본 연구에서는 음선기반 블라인드 디컨볼루션을 이용하여 도플러 편이가 포함되어 있는 송신 신호의 위상을 추정한 후, 이를 수신 신호에 보상함으로써 도플러 편이가 보상된 채널 임펄스 응답 추정에 대한 방법을 제안한다. 해상실험을 통해 측정된 수신 데이터에 대하여 정합 필터만으로는 채널 임펄스 응답 추정이 어려운 반면 제안된 방법을 통한 채널 임펄스 응답 추정 시, 음선 모델에서 예측된 전달경로와 유사한 특성을 보여주는 것을 확인하였다. 또한 산란 함수를 통해 추정된 도플러를 보상한 송신 신호에 비해 음선 기반 블라인드 디컨볼루션을 이용하여 복원한 송신 신호가 더 우수한 도플러 보상효과를 나타낸다.
휴대용 인공 전자 후각 시스템 (E-nose)의 가스 측정 환경은 실험실 내의 정교하게 제어되는 환경과 달리 온도, 농도, 기체 시료의 유속 등의 외부 요인의 변동이 매우 심하다. 이런 환경에서도 사용 가능한 단순하고 강인하고 정확한 가스 패턴 인식 알고리듬의 개발은 마이크로 바이오 센서의 발달과 함께 확대되고 있는 휴대용 및 소형 측정 진단 시스템에 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 PDA 기반의 휴대용 전자 후각 시스템을 활용해 실제 변화하는 환경에서 다채널 마이크로 센서로부터 감지되는 가스 신호를 수집하고, 여기에 영상 정합 기법을 적용하여 알고리듬의 강인성과 향상된 정확도를 검증하는 것을 목표로 하였다. 제안된 방법을 6종류의 가스 시료에 대한 7채널 마이크로 센서의 휴대 환경 측정 데이터에 적용하고, 기존의 최대 민감도 특징 추출 기법과 비교한 결과, 외부 환경의 변동에 영향 받지 않는 안정된 인식 성능 뿐 아니라 기존의 방법으로 구별하기 어렵던 2 종의 유사한 가스 시료에 대해서도 정확한 구분이 가능함을 보였다. 제안된 방법은 다양한 환경 변화에 노출되는 유비쿼터스 센서 네트워크 (USN)의 데이터 처리에도 쉽게 응용될 수 있을 것이며, 응용 현장에서 높은 안정성과 정확성을 요구하는 휴대용 의료 진단, 환경 감지 기술의 실용화에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
고해상도 위성영상으로부터 수치고도자료와 정사영상을 생성하기 위해서는 센서모델을 수립해야 한다. 센서모델 수립에 필요한 지상기준점은 실측을 통해서 획득할 수 있지만, 이를 위해서는 많은 시간과 비용이 소요된다. 본 연구에서는 기존의 정사영상과 위성영상 간의 정합을 통해서 얻은 지상좌표와 그에 대응하는 높이를 Digital Terrain Elevation(DTED) Level 2 자료로부터 추출하여 IKONOS 위성영상 센서모델을 수립하기 위한 기준점을 획득하였다. 획득한 기준점으로 IKONOS 센서 모델을 수립하고 그 결과를 분석하여 이로부터 추출한 기준점이 IKONOS 위성영상의 센서모델 수립에 적합한지 여부를 알아보았다. 본 연구를 위해서 사용된 DTED Level 2는 공간해상도가 약30m이고, 절대 수평 정확도는 원형오차로 23m(WGS84 기준)이하이고 절대 수직 정확도가 평균해수면 기준으로 18m 이하인 수치고도모델이다. 정합에 사용된 기존 정사영상의 공간해상도는 1m이다. 본 연구에서는 DTED와 정사영상을 이용해서 추출한 기준점으로 수립한 IKONOS 센서모델의 성능을 분석하였다. 실측 기준점을 검사점으로 했을 때 수립된 모델의 독립적 성능은 약 $4{\sim}5$ 픽셀 정도였다. 또한 수치고도모델을 생성하고 이를 실측 기준점으로 생성한 수치고도모델과 육안으로 비교했을 때 서로 유사함을 알 수 있었으며, DTED 자료를 기준으로 산출한 높이 RMS 오차는 약 9 m였다. 이 결과로 보아 DTED Level 2와 정사영상을 이용해서 추출한 기준점이 IKONOS 센서 모델 수립에 적용될 수 있음을 알 수 있었다.
부호화된 동영상 데이터를 전송할 때 발생하는 전송 채널상의 에러로 손실된 정보는 수신측의 복호화 된 영상의 화질을 크게 열화 시킨다. 특히 움직임 벡터나 매크로 블록 모드 정보와 같이 중요도가 높은 정보가 손실될 경우, 에러로 인한 이러한 화질 저하는 더욱 심각하다. 이러한 문제를 해결하기 위한 에러 강인 기술의 하나로, 압축동영상 정보의 중요도에 따라 정보를 분할하여 중요도가 높은 정보를 더욱 강하게 보호할 수 있는 데이터 분할 기술이 제안되었다. 그러나 실제 채널 망의 경우 전송 데이터의 서로 다른 중요도를 지원할 수 있도록 하기 위해 일반적으로는 중요한 정보의 경우 동일 패킷을 여러 번 보내는 방식으로 UEP 효과를 얻도록 한다. 본 논문은 이러한 전송환경 하에 동일한 패킷을 중복 전송하는 종래의 기법에 비해 전송 데이터 량을 감소시키면서도 전송 데이터 량 대비 화질을 증가시키기 위하여, H.264/AVC 표준의 데이터 분할 기술에 다중 표현 부호화 기술을 적용하여 데이터 분할 기술의 성능을 향상시키는 새로운 부호화와 복호화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 데이터 분할된 H.264/AVC 표준의 움직임 벡터 정보를 효율적으로 다중 표현 부호화하고 독립적인 패킷으로 분할 전송함으로써 전송 에러에 의해 일부의 패킷을 손실하더라도 올바르게 전송된 패킷만으로 유사한 움직임 벡터 정보를 추정함으로써 에러 은닉 기술의 성능을 향상시키고 채널 에러의 영향을 최소화시킨다. 또한 제안된 다중표현 정합 알고리즘을 사용하여 움직임 벡터의 추정정확도를 향상시켜 복원영상의 화질을 개선한다.
기존의 거리영상을 이용한 모델베이스기반 3차원 물체인식에서는 주로 거리영상 분할과정을 통한 면정합이나 그래프매칭 등의 방법을 이용하였으나, 이러한 방법은 인간의 인식체계와는 동떨어져 있는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 인간의 인식체계와 유사한 체적기반의 수퍼쿼드릭(superquadric) 물체표현과 이를 확장한 물체인식과정을 보인다. 먼저 3차원 물체에 대한 체적특성을 수퍼쿼드릭 계수를 이용한 부품기반 수퍼쿼드릭 모델(PBSM ; part-based superquadirc model) 로 기술하며, 면 특성 및 체적소간의 접합관계 등을 함께 이용하여 물체의 일부 가려짐이나 시점에 의한 비선형적인 형상변화(nonlinear shape change)에도 강건하도록 한다. 입력되는 물체로부터 추출된 수퍼쿼드릭 계수와 모델물체의 계수들간의 매칭을 거쳐 인식에 이른다. 본 논문에서는 실험결과를 통하여 이러한 병합된 방법이 임의의 기계조립 부품의 위치와 자세를 판정하고 인식하는데 유용함을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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