영상 센서 및 소형 디스플레이의 발달로 가능해진 저가의 고속 카메라는 영상처리 및 패턴인식 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 약간의 시차를 두고 연속적으로 입력되는 고속의 영상으로부터 불규칙적인 조명을 보정한 다음, 조명이 보정된 영상으로부터 사람의 관심 영역인 노출된 피부 색상 영역을 획득하는 알고리즘을 소개한다. 본 연구에서는 먼저 받아들인 고속의 영상으로부터 비 균일하게 발생된 조명적인 효과를 프레임 블렌딩 기법을 사용하여 보정한다. 그런 다음, 사전에 반복적인 학습으로 생성된 타원형의 피부 색상 분포 모델을 적용하여 입력된 고속의 컬러 영상으로부터 관심 영역을 강인하게 획득한다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제시된 접근 방법이 입력되는 컬러 영상으로부터 조명을 보정한 다음 관심 영역을 정확하게 획득한다는 것을 보여준다. 본 연구에서 제안된 알고리즘은 얼굴 인식 및 추적, 조명 보정 및 제거, 동영상 색인 및 검색 등과 같은 영상 인식과 연관된 다양한 종류의 실제적인 응용 프로그램에서 매우 유용하게 이용될 것으로 추측된다.
자연이미지로부터 텍스트 영역 추출은 자동차 번호판 인식 등과 같은 많은 응용프로그램에서 유용하다. 따라서 본 논문은 문자-에지 맵의 패턴 히스토그램을 이용한 텍스트 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 16종류의 에지맵을 생성하고, 이것을 조합하여 문자 특징을 갖는 8종류 문자-에지 맵 특징을 추출한다. 문자-에지 맵의 특징을 이용하여 텍스트 후보 영역을 추출하고, 텍스트 후보 영역에 대한 검증은 문자-에지 맵의 패턴 히스토그램 및 텍스트 영역의 구조적 특징을 이용하였다. 실험결과 제안한 방법은 복잡한 배경, 다양한 글꼴, 다양한 텍스트 컬러로 구성된 자연이미지로부터 텍스트 영역을 효과적으로 추출하였다.
밴드구조 엔지니어링과 분자선 에피택셜 성장법에 의해 실현된 양자종속레이저는 유럽, 미국을 중심으로 활발한 연구가 진행되고 있으며, 눈부신 발전을 거듭해왔다. 최근, 중적외선 영역에서의 실온 연속 레이저 발진과 테라헤르츠 영역에서 파장이 약 $100\mum$를 넘는 레이저 발진이 실현되어 큰 주목을 끌고 있다. 본 고에서는 발광층 디자인을 중심으로 양자종속레이저의 원리 및 성능에 대하여 소개한 후, 이 분야에 있어서 지금까지 이루어진 기술적인 약진에 대하여 기술한다.
이산시간 모델로부터 시간응답 설계 명세를 만족시키도록 직접 디지털 제어기를 설계하는 새로운 방법을 제시한다 R-S-T형의 고정된 제어기 구조에서 폐루프 전달함수가 원하는 기준전달함수와 일치하도록 제어기 이득을 구한다. 시간 응답을 만족시키는 목표전달함수는 w-영역에서 CRA를 이용하여 선택되며 이 함수를 z-영역으로 변환시켜 얻는다. 예제를 통해 제시한 방법의 유용성을 보이고 극배치 방식과 비교한다.
영상을 전경과 배경으로 분리하는 작업은 영상을 의미 있고 관심의 대상인 전경 영역과 그렇지 않은 배경 영역으로 나눈다는 점에서 매우 유용한 작업이다. 기존의 제안된 방법으로는 intensity 기반, 깊이 기반 그리고 motion 기반 배경 제거 방법 등이 있다. 본 논문에서는 영상내의 intensity 정보와 깊이 정보를 함께 이용하여 영상 내의 배경을 제거하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상 인식과 강시 시스템 등의 전처리로서 활용될 수 있다.
마이크로어레이 데이터는 여러 샘플들의 대량의 유전자들에 대한 발현정보를 표현하며, 이에 대한 분석을 통해서 생명현상에 대한 이해와 분석이 이루어지고 있다. 생명현상이 유전자의 발현에 많은 영향을 받는 것이 알려져있기 때문에 실험 샘플 집단내에서 또는 실험 샘플 집단간에서 발현 특성이 대조적으로 나타나는 유전자의 집단을 추출하는 것이 유용한 경우가 있다. 이 논문에서 관심영역으로 선택된 영역에 대해서 대조적인 패턴을 갖는 집단을 알고리즘적으로 선택하는 방법을 제안한다.
웹 관련 기술의 발전과 더불어 정보시스템의 개발에서 기계가 자동 처리할 수 있는 데이터의 기술 방법으로 온톨로지의 사용이 보편화되고 있다. 온톨로지는 특정 영역의 개념과 그들간의 관계를 단순 명료하게 기술한다. 지식 발견을 위한 도메인 온톨로지 구축은 도메인의 이해, 데이터의 이해, 테스크의 이해, 온톨로지 학습, 온톨로지 평가, 정제 등 다단계를 통해 완성되나 전문성이 요구된다. 본 논문에서는 학습 기반 도메인 온톨로지 구축방법을 제안하고 건강데이터를 위한 온톨로지 구축에서 응용하였다. 제안된 학습 기반 온톨로지 구축 방법은 건강데이터의 세부 영역별 개념과 관계를 밝히는데 유용하였다.
본 논문은 파장분할 다중화통신망에서 처리 성능을 향상시키기 위하여 분할된 제어 채널을 가진 프로토콜의 성능을 이론적으로 해석하였다. 시스템의 처리율과 지연특성은 제어 채널 충돌과 목적지 충돌에 많은 영향을 받는다. 이 프로토콜은 제어 채널을 경쟁 미니슬롯 영역과 비경쟁 미니슬롯 영역으로 분할하여 현재 타임 슬롯에서 예약되지 못한 패킷은 다음타임 슬롯의 비경쟁 미니슬롯 영역에 우선적으로 등록하여 제어 채너 결쟁과 목적지 충돌을 줄인다. 이영향으로 시스템의 처리율과 시스템 지연 특성이 개선된다. 해석에서 비경쟁 미니슬롯 영역의 최대 미니슬롯 수는 망의 데이터 채널 수와 동일한 범위 내에서 가변적으로 설정할 때 가장 좋은 특성을 얻을 수 있음을 보였다. 그리고 이 프로토콜이 트래픽의 종류와 관계없이 시스템 지연 특성과 처리율을 향상시키는데 유용함을 확인하였다.
본 논문에서는 트림영역이 있는 NURBS 평면을 등기하 해석할 수 있는 방법을 제시한다. 기존 등기하 해석법으로 트림 NURBS 곡면을 해석하기 위해서는 해석 도메인이 여러 개의 사각형 패치로 분할되어있어야 한다. 그러나 본 연구에서 제안한 방법은 CAD에서 제공하는 트림곡선의 정보를 해석에 직접 사용할 수 있기 때문에 CAD 모델을 별도로 재구성해야하는 번거로움이 없다. NURBS 곡선 투영법을 이용하여 트림되는 요소를 찾고, 트림된 요소는 쿼드트리 분할법과 NEFEM에서 사용된 적분방법을 동시에 고려하면 어떤 경우의 트림 요소라도 적분이 가능하다. 다양한 수치 예제를 통하여 제안한 해석 방법을 검증하고, 기존의 등기하해석법으로 해석하기 어려운 다수의 트림영역이 존재하는 NURBS 평면을 해석하여 본 방법의 유용성을 검토한다.
최근 항공레이저스캐닝(ALS)은 높은 정확도와 경제성을 이유로 지형정보를 획득하는 탁월한 수단으로 주목받고 있다. ALS에 의해 수집되는 고도자료는 DSM, DEM 제작에 유용하게 이용된다. ALS는 고도자료 이외에 지표면의 물질적 특성을 나타내는 반사강도를 획득한다. 그러나 반사강도는 노이즈로 인해 널리 이용되지 못하고 있으며, 노이즈의 주원인은 반사각으로 알려져 있다. 따라서 본 연구는 센서 위치정보와 ALS 고도자료를 이용하여 반사각을 이용하여 반사강도를 보정하는 방법을 제안하였다 여기에는 ${\theta}$의 각도로 입사한 레이저의 강도는 수직으로 입사한 레이저의 강도보다 $sin{\theta}$만큼 감소한다는 물리학적 원리가 이용되었다 반사각은 지표면과 레이저가 이루는 각으로, 센서와 측정점 사이의 각과 지표면의 경사각의 두 단계로 나누었다. 방법의 적합 여부를 확인하기 위해 적외선 영역에서 분리도가 잘 이루어지는 아스팔트, 휴경지(토양), 콘크리트, 수목의 네 가지 검증영역을 선정하여 보정된 반사강도와 보정 전의 반사강도를 비교하였다. 모든 영역에서 반사강도가 증가하였으며 특히 콘크리트와 수목에서의 증가가 두드러졌다. 보정을 통해 네 영역에서 반사강도의 분리도가 향상됨을 물론 그 크기가 '아스팔트<토양<콘크리트<수목'으로 나타나는 이론적인 경향과 유사함을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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