자율주행 자동차에서의 보행자 인식 및 사람의 행동 인식과 같은 분야 등에 대한 연구들이 활발하게 진행되고 그에 기반을 둔 기술들이 많이 개발되고 있다. 그리고 대부분의 연구에서는 사람에 대한 경계 박스를 검출한다. 영상에서 사람의 유무 혹은 위치를 판단하는 문제에서는 경계 박스만을 검출하는 것이 효율적일 수 있으나 경계 박스는 행동 인식과 같은 분야에 사용하기에는 많은 정보의 손실이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 U-NET 구조의 딥러닝 모델을 사용해 경계 박스로 인한 정보 손실을 줄일 수 있는 보행자 분할 방법을 제안한다. 모델의 학습을 위해 2017 COCO 데이터셋의 사람 카테고리를 사용하였으며 Penn-Fudan 보행자 데이터셋을 이용하여 제안 방법을 테스트하였으며 기존의 방법들과 비교하여 의미 있는 결과를 얻었다.
본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 문서영상에서 표 안의 셀 경계선을 히트맵 회귀(heatmap regression)로 추정함으로써 표의 구조를 인식하는 방법을 제안한다. 표는 기본적으로 행과 열로 이루어져 있기 때문에, 제안하는 방법에서는 먼저 1 차원 벡터 형태로 세로/가로 방향의 행/열 경계선 위치를 찾고, 이에 병합된 셀을 처리하기 위해 경계선이 그어져야 할 위치를 2 차원으로 추정한 결과를 적용하여 온전한 표의 경계선을 구한다. 이러한 구조를 통해 제안하는 방법은 표의 행과 열에 대한 정보를 효과적으로 이용함과 동시에, 복잡한 후처리 없이 병합된 셀을 처리할 수 있는 이점을 보인다. 실험은 1 차원의 행/열 경계선 위치를 반영하는 두 가지 방식에 대해 PubTabNet[11]에 대해 진행하여 결과를 보였다.
본 논문에서는 정규화 과정을 통해 2차원 물체를 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 우선 입력 영상에 톨이론을 적용하여 화상구조를 파악함으로써 임계치 선정없이 잡음 제거와 경계 추출을 행한다. 그 후 추출된 경계선에 Hough 변환을 이용하여 직선과 원을 추출하여 여기에 프리미티브의 안정성에 기초하여 물체를 이루는 프리미티브에 대한 분리를 행한다. 최종적으로 분리된 프리미티브들로부터 모양 정도를 계산하고 디지털화 과정을 통해 인식 과정을 수행한다. 끝으로 본 논문의 유용성을 실험에 의해 입증하고자 한다.
본 논문에서는 음성인식 성능을 높이기 위한 기본적 단계인 음성과 비음성 부분의 경계를 추출하는 음성 경계 추출 방법을 제안한다. 음성경계 추출을 위한 특징들로는 시간영역 분할 파라미터인 ZCR, MA를 사용하고 주파수 영역 분할 파라미터로 주파수 대역 파워 에너지 (Frequency band power energy), 포만트 계수 (Formant coefficient)를 사용하였고 각 파라미터들을 이용하여 음성 경계를 결정할 때 경험에 의해 임계치를 결정하는 단점을 보안하기 위해서 신경망을 이용한다. 신경망의 가중치와 임계치들은 지도 학습을 통해 최적화 되고, 학습을 통해 구성된 망을 음성과 비음성의 경계치 구분에 사용한다.
전방 관측 적외선 영상에서 가려짐이 없거나 가려짐이 있는 군용차량을 인식할 수 있는 자동 표적인식 알고리즘을 제안한다. 표적을 배경으로부터 분리한 후에 광역적인 형상 특징을 찾기 위해 표적의 경계선에 대해 물체의 중심을 기준으로 방사함수 (radial function)를 정의한다. 또한, 형상 정보가 집중되어 있는 표적의 윗 부분으로부터 국부적인 형상 특징을 찾기 위해 두 개의 특징점과 경계선으로부터 거리함수를 정의한다. 두 개의 함수와 경계선으로부터 4개의 광역적 형상 특징과 4개의 국부적 형상 특징을 제안한다. 이 특징들은 병진, 회전 그리고 크기변화에 대해 기존의 특징 벡터들 보다 좋은 불변성을 가진다. 이 특징들을 이용하여 가려짐이 있는 표적과 가려짐이 없는 표적을 구분하여 인식하기 위한 새로운 분류 방식을 제안한다. 실험을 통해 제안한 특징들의 불변성과 인식 성능을 기존의 특징벡터들과 비교하여 제안한 표적 인식 알고리즘의 우수성을 입증한다.
퍼지 ART 알고리즘에서 경계 변수는 임의의 패턴과 저장된 패턴과의 불일치(mismatch) 허용도를 결정한다. 이 경계 변수가 크면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 약간의 차이가 있어도 새로운 카테고리(category)로 분류하게 된다. 반대로 경계 변수가 작으면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 패턴을 저장 패턴의 카테고리로 분류한다. 따라서 영상 인식에 적용하기 위해서는 경계 변수를 경험적으로 설정한다. 그리고 연결 가중치를 조정하는 과정에서 저장된 패턴들의 정보들이 손실되는 경우가 발생하여 인식률을 저하시킨다. 본 논문에서는 퍼지 ART 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계 변수를 동적으로 조정하고 저장 패턴과 학습 패턴간의 실제적인 왜곡 정도를 충분히 고려하여 승자 노드로 선택된 빈도수를 가중치 조정에 적용하는 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 인식 성능을 확인하기 위해서 운송 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 ART2 알고리즘이나 퍼지 ART 알고리즘보다 클러스터의 수가 적게 생성되었고 인식 성능도 기존의 방법들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
음소 단위로 구축된 음성 데이터는 음성인식, 합성 및 분석 등의 분야에서 매우 중요하다. 일반적으로 음소는 유성음과 무성음으로 구분되어 진다. 이러한 유성음과 무성음은 많은 특징적 차이가 있지만, 기존의 음소 경계추출 알고리즘은 이를 고려하지 않고 시간 축을 기준으로 이전 프레임과 매개변수 (스펙트럼) 비교만을 통하여 음소의 경계를 결정한다. 본 논문에서는 음소 경계 추출을 위하여 유성음과 무성음의 특징적 차이를 고려한 블록기반의 Branch 알고리즘을 설계하였다. Branch 알고리즘을 사용하기 위한 스펙트럼 비교 방법은 MFCC(Mel-Frequency Cepstrum Coefficient)를 기반으로 한 거리 측정법을 사용하였고, 유성음과 무성음의 구분은 포만트 주파수를 이용하였다. 실험 결과 3~4음절 고립단어를 대상으로 약 78%의 정확도를 얻을수 있었다.
본 연구는 학령기 경계선 지능 아동을 대상으로 Q방법론을 적용하여 '학교'에 대한 주관적 인식유형과 특성을 파악하고자 하였다. Q표본은 학계 및 현장전문가 4인, 경계선 지능 아동 4인에 대한 심층면접과 관련 문헌고찰을 통해 21개를 선정하였고, P표본은 초등학교에 재학 중인 경계선 지능 아동 총 18명의 학부모와 본인의 동의를 거쳐 표집하였다. P표본은 5점 척도의 정규분포로 Q분류를 실시하였고 수집된 데이터는 Quanl PC 프로그램을 통해 분석하였다. 연구결과 학령기 경계선 지능아동의 학교에 대한 태도유형은 '참여적-의존형'과 '방관적-위축형'의 두 가지 유형으로 도출되었다. 본 연구결과를 통해 학교에 대한 태도는 아동의 자존감 및 가족 지지환경의 양상에 따라 달라질 수 있으며 각 유형별 소속감의 욕구와 안전의 욕구에 대한 적절한 교육복지적 개입이 필요함을 알 수 있었다. 본 연구결과는 경계선 지능아동의 학교에 대한 주관적 유형을 구체화함으로써 경계선 지능 아동이 초등교육을 통해 중등교육 이상의 교육 권리와 학습의 질을 유지하도록 돕기 위한 교육중재 방안에 기초자료를 제공했다는 점에서 함의가 있다.
홍채인식 시스템에 있어서 동공 검출은 가장 먼저 이루어져아 할 전처리 과정이다. 현재 홍채인식 시스템에 있어서 사용되는 동공 검출은 영상의 모든 위치에서 원형돌출부(circular projection)를 구한 후, 경계선을 검출하여 원형의 경계 성분이 가장 강한 위치를 찾는 방법으로 연산량이 너무 많은 단점을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 같은 고주파성분에 해당 되더라도 경계선의Amplitude는 잡음의 경계선에 비해 그 값이 크다는 것을 이용하여, 경계선과 잡음을 구별할 수 있게 되고, 따라서 잡음 제거 성능을 기존의 방법에 비하여 상당히 향상시킨 웨이블렛 변환을 이용하여 동공의 특징을 추출할 수 있었다.
제 3차 국가 GIS 기본 계획의 목적은 국가지리정보체계의 원활한 구축 및 지리정보 활용촉진으로 기존의 구가 GIS 구축의 양적 확산에서 질적 심화를 도모하고 있다. 고해상도 위성영상이 다양한 분야에서 활발하게 이용하게 됨에 따라 지형자료의 더 정확한 경계검출에 대한 필요성이 대두되고 있다. 위성영상을 이용한 도로 경계 검출은 교통정보시스템을 포함한 도로계획, 도시계획 등의 GIS 응용을 위한 필수 연구로 인식하고 있다. 본 연구는 IKONOS 영상에서 도로 경계 검출을 위한 고주파 와 저주파 필터링 비교분석에 관한 연구이다. 분석결과 저주파 필터링과 고주파 필터링은 입력영상의 경계부분에서 영상을 선택적으로 강조할 수 있었다. 저주파 필터링과 같은 영상강화 기법에서는 추출 가능한 경계부의 위치를 변화시키거나 영상의 화소값이 전체영상을 대상으로 변화시켜 비교적 도로 폭이 넓은 경우 효과적이었다. 고주파 필터링은 세부적인 영상정보를 선택적으로 강조할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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