자동차 산업이 발전하면서 안정적인 주행과 운전자의 편의성을 위한 지능형운전자보조시스템인 ADAS (Advanced Driver Assistance System)가 이슈가 되고 있다. 차선인식의 결과에 따라 차선이탈 경고시스템의 성능이 달라지기 때문에 차선인식은 ADAS에서 매우 중요한 핵심적인 기술이라 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 그림자 영역과 같이 밝기의 분포가 균일하지 않는 환경에서 강인하게 동작하는 차선인식 알고리즘을 제안하였다, 지역적인 밝기 특징을 고려하여 차선에 해당하는 특징점을 추출하며, 추출된 특징점 가운데 이상치(outlier)를 제거하기 위해 RANSAC (RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 이용하여 차선을 검출한다. 또한 RANSAC 알고리즘에서 신뢰도가 높은 차선이 검출되면 그 주위에 특징점을 추출하기 위한 관심영역을 설정함으로써 안정적인 차선 검출이 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 MPEG 비디오의 급진적 장면전환검출을 위한 효과적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 프레임들의 DC 계수만을 디코딩하여 DV 영상을 추출한다. 그리고 두 DC 영상 사이에서 움직임 예측을 시행함으로써 크기가 줄어든 DC 영상에 적합한 움직임 벡터를 찾아내며, 얻어진 DC 영상과 움직임 벡터를 이용하여 프레임 사이의 유사도 측정치를 구함으로써 장면전환을 검출한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 인접한 프레임 사이의 유사도 측정치, 즉 움직임 보상된 프레임간 상관계수를 계산하고 이를 시퀀스에 관계없이 동일한 값을 가지는 임계값과 비교함으로써 장면전환을 검출한다. 실험 겨로가, 제안된 알고리즘은 대부분의 시퀀스에서 90% 이상의 ‘recall’과 ‘precision’을 나타내었으며 시퀀스에 따라 서로 다른 임계값을 사용하는 기존의 알고리즘들보다 더 좋은 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 웨이블릿 계수 변화량을 고려한 극성 기반 블라인드 워터마킹 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 영상을 변형시키는 다양한 공격에서 워터마크 검출력을 높이기 위해 삽입과 검출시에 사용되는 임계치를 달리하여 적용하는 비대칭 임계치 워터마킹을 적용하였다. 또한 워터마크 검출시 계수 값의 작은 변화에 따른 워터마크 검출 값의 오류 현상을 개선하기 위해 계수 값 이동 변화량을 분석하여 이 범위 안에 속하는 계수 변화량은 인정하지 않아 계수 값의 변화 민감성을 둔화시켰다. 이를 위해 극성 유지 임계치 $\beta$를 설정하여 $\beta$ 이상의 차이 값에 대해서만 극성 내용을 토대로 워터마크를 검출하였다. 실험 결과 제안한 방법은 비교적 우수한 화질에서 손실 JPEG 압축, 잡음 첨가, 클로핑, 블러링 등의 공격에 강인함을 알 수 있었다.
곡물 중의 aflatoxin $B_1(AFB_1)$을 검출하는 방법으로서 효소면역측정법(ELISA)의 활용가능성을 평가하기 위하여, ELISA 분석치를 인위적인 오염치 및 자연오염된 시료의 HPLC 분석치와 비교하였다. 분석대상 시료로는 외국산 면실박(19점), 채종박(11점), 대두박(9점), 옥수수(3점) 등위 수입곡물을 사용하였다. 각 곡물별로 작성한 표준곡선으로부터 실제 곡물시료 중 대체로 1-100ng/g 농도의 $AFB_1$분석 가능함을 알 수 있었다. 이를 기준으로하여 표준 $AFB_1$을 인위적으로 오염시킨 시료를 ELISA로 분석 하였을 때, 1 ng/g의 저농도에서는 그 회수율이 높았으나 (평균 265) 3ng/g 이상의 농도에서는 평균 138(68-193)이었으며, 각 분석치의 상대적인 분산도(C.V)는 평균 7.0(0-22)로 매우 양호하였다한편 자연오염된 시료의 ELISA 분석치를 HPLC 분석치와 비교하였을 때, 10ng/g 이하의 시료에서는 특히 채종박의 경우 두 분석치의 간에 차이가 다소 크게 나타났으나, 그 이상의 오염시료에서는 몇몇 예외를 제외하고는 비교적 근사한 수치를 나타내었다. 특히 오염도가 심각한 면실박의 경우 HPLC 분석치에 대한 ELISA 분석치의 비율이 평균 153%로 양호하였다. 따라서 본 효소면역측정법은 10ng/g 이상의 $AFB_1$이 오염된 곡물시료의 분석에 실용화가 가능한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 실시간 얼굴검출을 위하여 감시카메라에서 입력된 RGB영상을 YCbCr 영상으로 변환한 후 연속된 두 영상의 차를 구하고 Glassfire 라벨링을 실시했다. 라벨링 결과 가장 넓은 구역의 면적과 Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이면 동작변환으로 인식하고 영상을 추출하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 AdaBoost알고리즘을 사용하였다.
소셜 미디어에서는 상품평, 영화평 등의 다양한 종류의 의견이 표현되고 있으며, 사용자들이 물품 구매 등에 있어 이러한 의견을 참고로 하여 결정을 내리는 것은 일반적이 되었다. 하지만 의견 정보의 활용도가 높아질수록 이를 부적절하게 왜곡하는 사례 또한 증가하고 있다. 예를 들어, 홍보를 목적으로 과도하게 긍정적인 의견이 포함된 리뷰를 작성하거나, 반대로 일반적인 평가에서 벗어나 과도하게 부정적인 의견을 게시하는 경우 등이다. 편향된 의견은 소셜 미디어의 신뢰성과 연결 되기 때문에 이를 검출하는 것은 점차 중요한 문제로 대두되고 있다. 기존의 오피니언 마이닝 혹은 감성 분석은 문서를 분석하여 그 문서가 가지고 있는 의견의 성향을 판단하는 기법이다. 하지만 기존의 연구는 의견을 단순히 긍정/부정으로만 분류하는 방향으로 연구가 이루어져 왔으며, 특히 사전에 의견 성향에 따라 분류된 충분한 양의 학습 데이터가 필요하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 학습데이터가 없는 경우에, 전체 문서의 의견 성향 분포에서 벗어난 의견 문서를 검출하는 기법을 제안한다. 여기에는 각도기반 이상치 탐지와, 개인화된 페이지랭크 방법을 활용한다. 또한 영화 리뷰 문서를 대상으로 실험을 수행하여 제안한 방법들의 성능을 분석하였다.
비즈니스 프로세스란 기업의 목표 달성을 위하여 다양한 비즈니스 규칙에 의해 정의된 상호 연관이 있는 비즈니스 기능들의 집합을 의미한다. 비즈니스 프로세스는 크게 모델링, 구현, 실행, 관리 이렇게 총 4가지의 단계로 구성이 되는데 모델링 단계에서 비즈니스 프로세스 다이어그램을 모델링 할 경우 예기치 못한 여러 가지 이상 현상을 포함 할 수 있다. 본 논문에서는 비즈니스 프로세스 정형화 기법을 이용하여 비즈니스 프로세스에서 모호성을 제거하고 이상 현상 검출에 불필요한 요소를 변환하여 기존의 워크플로우에 적용되었던 이상 현상 검출기법을 BPMN을 이용하여 모델링 되어진 비즈니스 프로세스에서도 사용할 수 있도록 하였다.
비디오 데이터를 이용한 응용 프로그램을 개발하기위해서 비디오 데이터베이슬ㄹ 구축하고자하는 경우에는 비디오의 내용(Content)에 따라 자동으로 장면 변화를 검출(Scene Change Detection)하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 MPEG-1 형식으로 저장된 비디오 데이터에 대하여 장면의 변화를 자동적으로 검출할 수 있는 방법을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 보인다. 제안한 검출 방법에서는 B 프레임의 각 매크로 블록들에 대하여 시간적으로 과거 B 프레임의 대응되는 매크로블록의 타입과 비교를 하고, 이런 각 매크로블록들에 대한 비교 결과의 합이 입계치보다 큰 경우에 장면이 변한 것으로 판단한다. 제안한 방법에서는 입력 비디오 스트림에서 B 프레임의 매크로블록층 정보만을 이용하여 I프레임과 P 프레임의 장면 변화 검출도 가능하므로 정교한 검출이 가능하다. 또한 이런 검출 방법은 단순히 한 B 프레임안의 매크로 블록개수만을 조사하여 장면 변화여부를 검출하는 기존의 방법에 대하여 각 매크로블록의 타입 정보뿐만 아니라 위치 정보도 이용하기 때문에 장면 변화 검출이 견고하다. MPEG-1 형식으로 부호화한 뉴스 및 영화 비디오 데이터에 대한 실험에 의하면, 본 논문에서 제안한 검출 방법은 95% 이상의 정확성을 보임을 알 수있다. 본 논문에서 제안한 MPEG-1 비디오 장면변화검출방법은 MPEG-1 형식의 비디오 데이터를 이용한 디지털 라이브러리 등의 구축등에 유용하게 사용될수 있을 것이다.
본 연구에서 제시하는 기공세라믹(Porous Ceramic)에 의한 누설전류 측정법은 기공 사이즈가 일정한 Open Pore Cell내에서 도전성 물질 및 이온화된 물질이 기공 사이에 침투되었을 때 외부에서 전계를 가하므로 써 이들 이온화 된 물질이 chain처럼 배열되어 전기적 병렬회로를 구성시켜 미세한 누설전류를 흐르게 한다. 이 누설전류법에 의한 도전성분 검출을 여러 환경 배출가스에 대한 모의실험을 실시한 결과 기공세라믹인 센서 자체의 누설전류는 가스 온도 150 ($^{\circ}C$) 이상에서 급격한 변화를 보이고 200($^{\circ}C$)에서 센서 자체의 전류치와 가스를 주입하였을 때의 전류치와는 상당한 격차를 두고 변화됨을 알 수 있었다. 그리고 공장연돌이나 자동차 배기관에서 방출되는 가스 중 HC, CO, NO, $CO_2$, $SO_2$, $N_2$ 등에 대한 센서 특성이 각각 달리 나타남을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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