본 연구에서는 실제 야외 환경에서 얻어지는 영상열에서 차영상 기법을 이용하여 침입자를 감지하는 보안 시스템에서 필요한 참고영상 갱신 방안을 제안한다. 제안된 방법은 선별적 참고영상 갱신방법의 영역판별 오류에 의한 영향을 미디언 필터링(Median Filtering)을 이용하여 최소화하였다. 먼저, 연속적으로 들어오는 입력영상과 참고영상의 차영상을 얻어 상향조정된 임계치를 이용하여 이동물체 영역이 제거된 선별적인 임시영상을 생성한다. 그리고 조명의 변화나 이동물체의 외곽에 반응하는 배경물체의 오류를 제거하기 위해 미디언 필터링을 수행함으로써 불규칙적으로 발생하는 밝기변화에 적응할 수 있게 한다. 제안된 방법을 실제 야외 상황에서 얻은 다양한 영상열에 적용한 결과 기존의 참고영상 갱신방법보다 주위 잡음과 무관한 참고영상을 생성한 수 있었다.
멀티미디어 사용의 증가에 따라 정보화 사회에 있어 정지영상 정보를 높은 압축율로 방대한 데이터를 얼마나 빠르게 에러 없이 전송 또는 처리하는가 하는 문제가 요구되어지고 있다. 본 논문은 임베디드 시스템 환경의 정지영상 인코팅 분야에서 다양한 기능과 압축 성능을 보이고 있는 JPEG2000의 압축효율 향상을 위하여 양자화 전 단계에서 추출데이터를 축소시켜 EBCOT 단계로 전달되는 데이터의 양을 줄이는 방법으로, 웨이블렛 계수의 저주파 대역에 대한 부호화를 제거하여 부호화 과정에서의 sign bit를 줄이고, 중요도 판별과정에서 각 단계별 임계치를 설정하여 중복비트를 제거하는 분할 정렬 알고리즘을 이용하여 웨이블렛 계수를 줄이는 방법을 제안하였다. 실험결과, 제안한 방법을 통해 임베디드 환경아래에서 기존의 JPEG2000 표준보다 더 우수한 양질의 성능과 저 비트율을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 3차원 웨이브릿 변환을 기반으로 하고 쿼드트리 코딩 알고리즘을 이용한 동영상 압축 시스템을 제안하였다. 3차원 웨이브릿 기반 비디오 압축 시스템은 3차원 웨이브릿 변환의 움직임 보상형 시간축 필터를 이용하여 입력영상신호의 시간적 상관관계를 제거하고, 공간상의 웨이브릿 변환에 의하여 시공간의 서브밴드로 분해한다. 제안한 시스템은 3차원 웨이브릿 영상에서 에너지가 집중된 저주파 영상에 상대적으로 비트율을 높게 할당하였고, H.263 알고리즘과 비교하여 복원된 영상의 PSNR 성능을 0.64dB 향상시켰다. 또한 제안한 시스템은 3차원 웨이브릿 변환을 이용하여 움직임 보상 에러의 전파를 제거하였고, 다분해능과 압축 비트율에 따라서 점진적 전송이 가능하다.
많은 제어기법들이 제어계의 제어성능을 개선하기 위해 제안되고 있다. 제어계에서 제어에 대한 자유도는 독립적으로 조정할 수 있는 폐루프 전달함수의 수로 결정된다. 목표치 추종 및 외란억제에 대해 2자유도 제어기법이 많이 이용되고 있다. 본 논문에서는 외란을 제거하기 위해 외란관측기를 갖는 제어계를 2자유도 제어계로 변환시켰으며, 기동 및 부하변동 시 과도응답의 제거를 용이하게 하였다. 그리고 외란관측기의 설계법이 주파수 영역으로 제안하였으며, 이 방법으로 설계된 외란관측기를 이용하여 2자유도 제어계를 구성하였다. 시뮬레이션 결과를 통하여 제안한 알고리즘의 유효성을 확인 하였다.
웨이블릿 축소기법은 웨이블릿 변환 계수의 분산 값에 의해 결정되는 경계값을 이용해서 원신호와 잡음신호 간의 MSE(Mean Square Error)가 최소가 되도록 웨이블릿 변환된 계수를 축소하는 방법이다. 이 논문에서는 단조변환 및 웨이블릿 서브밴드의 전력을 이용해서 고주파 및 저주파 웨이블릿 밴드에 적용되는 새로운 경계값들을 제시하고, 이 값들과 ST(soft-threshold) 연산자에 의해 영상신호에 부가된 가우시안 잡음을 제거하였다. 그리고 그 결과를 VisuShrink방법 및 [15]에서의 제시한 기법의 결과와 PSNR로 비교, 평가하고 이 기법의 실용성을 밝혔다.
본 연구에서는 뇌파의 스펙트럼 분석에 의해 추출되는 마취심도 지표인 SEF(spectral edge freqency), MF(median frequency)의 가변성 감소를 위하여 뇌파의 비선형성에 근거하여 바이스펙트럼 분석기법을 도입하고자 한다. 수술환경에서 뇌파의 계측과 분석은 다양한 외부 아티팩트 요소를 감안하여야 한다. 바이스펙트럼 분석은 비선형적 신호의 특성을 추출하는 분석법으로 외부 유입 아티팩트의 유무를 확인 할 수 있어 뇌파에 인입되어 분석에 영향을 끼치는 아티팩트를 효과적으로 제거하는데 기여한다. 이러한 과정을 통해 SEF, MF와 같은 마취심도 파라미터의 실시간 가변성을 감소시킬 수 있었다. 이러한 가변성 감소는 수술현장에서 실시간 활용 가능한 임상 지표서 SEF, MF의 유용성을 제고시켜 줄 수 있을 것이다.
Single Photon Emission CT(SPECT)기술은 산업의 비접촉 계측 시스템 분야에 있어서 단층 영상을 얻는데 이용되고 있다. 재구성된 영상의 화질이 왜곡되는 문제점의 하나는 시준기 특성에 있다. 영상 왜곡은 시준기의 기하학적 구조에 원인이 있다. 본 논문은 시준기의 구조로 인한 영상 왜곡을 제거하는 보정법을 제시하고 기존의 보정법과 비교하였다. 보정법은 투영 데이터를 공간 주파수상에서 위치 의존적 왜곡 함수로 디콘볼루션 하여 영상 왜곡을 제거하였다. 본 논문에서 시준기의 각도, 검출기와 물체 중심의 거리에 대하여 시뮬레이션을 하고, 실험을 통하여 검증하였다. 실제산업에서의 응용을 고려하여 보정법의 유효성 및 한계를 검토하였다.
데이터를 디지털화하거나 전송하는 과정에서 여러 가지 원인에 의해 열화가 발생하고 있으며, 이러한 열화의 주된 원인은 잡음이다. 따라서 잡음에 의해 훼손된 신호를 복원하기 위하여 웨이브렛을 이용한 방법들에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그리고 AWGN 환경에서 잡음을 제거하기 위한 가장 일반적인 연구 동향은 threshold에 기초한 방법들이다. 그러나 이러한 방법은 잡음에 대한 통계적인 특징만을 고려함에 따라 복원된 신호는 여전히 많은 잡음들을 포함한다. 따라서 본 논문에서는 웨이브렛 상세계수의 누적을 통한 새로운 신호 복원 방법을 제시하여, 신호의 edge 성분에 대한 복원과 잡음 제거 성능을 향상시켰다. 그리고 개선 효과의 판단 기준으로 SNR을 사용하였으며, 객관적인 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였다.
전압강하(sag), 전압상승(swell), 고조파(harmonics)와 충격과도(impulsive transients)와 같은 전력품질(PQ: Power Quality) 신호는 전력전자 장비와 마이크로프로세서 기반 전자장치 운전에 매우 중요한 문제점을 야기시킨다. 웨이블릿 기반 잡음제거 기법과 역전파 신경회로망을 사용하여 잡음 전력품질을 분석하고 인식하는 잡음 전력품질 인식 시스템의 유효성을 본 논문에서 조사하였다. 잡음 전력 인식 시스템에 적용된 알고리즘은 웨이블릿기반 디노이징과 역전파 신경회로망이고, 잡음 전력품질 인식 시스템의 실시간 성능을 검증하기 위하여 Simulink를 사용한 SIL(Software In the Loop)과 TMS320C6713DSK를 사용한 PIL(Processor In the Loop)을 통하여 우수한 인식률을 확인 할 수 있었다.
본 논문은 차량영상을 입력영상으로 받아 차량의 종류를 인식하는 보안 알고리즘을 연구한다. 차량 인식 보안 알고리즘은 영상입력, 배경제거, 에지영역 추출, 전처리(이진화), 차량인식 등의 5가지 핵심부분으로 구성된다. 그러므로 차량 종류 인식 보안 알고리즘의 최종 인식율은 각 단계의 역할 및 기능에 직간접적인 영향을 받는다. 영상을 그레이 스케일 이미지로 입력시킨 후 배경을 제거하고, 에지영역만 추출한 후 이진화를 거친다. 외곽선을 또렷하게 해주기 위한 전처리 과정을 거친 후 차량의 높이와 넓이의 비율을 통해 차량의 종류를 대형차, 승용차, 오토바이의 3가지 범주로 나누게 했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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