본 논문에서는 시간과 기후에 따라 변화하는 영상의 밝기와 색상 변화에도 강건한 연기검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 연기검출 알고리즘은 입력영상과 배경영상의 차영상을 이용하여 후보영역을 설정하고, 후보영역 차영상의 Gaussian 혼합모델 특징 계수를 비교하여 연기를 판별한다. 시간과 기후에 대응하기 위하여 입력영상의 평균 밝기와 색상을 기준으로 후보영역 설정을 위한 임계값을 4 단계로 구분한다. 후보영역에 대한 차영상의 Gaussian 혼합모델의 밝기 평균값을 기준으로 클러스터를 정렬하고, 클러스터 간의 Gaussian 혼합모델 특징 계수를 비교하여 연기를 판별한다. 제안하는 알고리즘을 미디어전용 DSP로 구현하고 야외에 설치된 카메라의 영상에 대하여 연기검출 실험을 통하여 효율적으로 연기를 검출할 수 있음 보인다.
원전 핵 연료봉에 대한 검사는 고준위 방사능의 위험으로부터 원격에서 이루어져야 하며, 또한 정확하게 이루어져야 한다. 현재 원전 핵 연료봉에 대한 검사는 방사능의 위험으로 인해 카메라로 핵 연료봉을 촬영하여 녹화된 동영상을 원격에서 보고 판단하는 형태로 운영되고 있다. 본 연구는 원자력 발전소에서 사용되는 핵 연료봉에 대한 상태 검사를 영상처리를 통하여 구현한 것이다. 핵 연료봉은 여러 개를 다발로 묶어 사용하도록 되어있는데, 이를 검사하기위한 영상처리 기법으로는 에지 검출 기법이 유용하다. 핵 연료봉 에지 검출을 위해 DoG 기법에 임계값 처리를 추가하는 방법을 제안한다. 이것은 DoG를 최적화한 새로운 기법으로, DoG와 임계값을 듀얼로 처리하는 방법이다. 이 방법으로 핵 연료봉 에지를 검출한 후에, 핵 연료봉 검사 알고리즘을 수행하여 핵 연료봉 이상 유무를 판단한다. 이러한 방법을 통해 미니어처로 제작된 핵 연료봉 검사시스템에 실험한 결과 우수한 특성을 확인하였다. 본 연구를 통해 원전 핵 연료봉 상태 검사를 보다 쉽고 안전하게 시행할 수 있을 것으로 생각된다.
TFT-LCD 영상은 불균일한 휘도 분포와 노이즈 신호, 그리고 결함 신호로 구성되어 있다. 결함 신호는 주변 정상 영역의 화소값 분포에 비해 일정한 변화를 가지는 영역으로서 육안 검출이 어려운 수준의 한도성 결함을 포함한다. 본 논문에서는 다단계 임계화를 통해 신뢰할 수 있는 수준까지 결함과 결함 유사 영역을 모두 검출하는 과검출(過檢出)을 수행하고, Parzen Window를 이용한 확률 밀도 함수를 통해 실제 결함이 아닌 유사 영역을 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 다양한 실험 영상에 대한 실험 결과를 살펴보고 실제 TFT-LCD 영상에 적용하여 봄으로써 신뢰성 있는 결함 검출에 적합함을 입증하였다.
스마트 폰과 개인 휴대정보 단말기와 같은 장치는 일상생활에서 중요한 역할을 담당한다. 본 논문에서는 물리적 활동의 모니터링을 위해 신호벡터크기(signal vector magnitude)와 적응적인 임계값 처리에 기반한 걸음수 검출 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 스마트 폰에 내장된 가속도 센서와 중력 센서를 사용하여 걸음수를 측정한다. 실험결과 제안한 알고리즘이 스마트 폰의 어플에 비해 정확도와 적응성에서 좋은 성능을 나타내었다.
본 연구에서는 한정된 전원으로 구동되는 센서 네트워크 환경 하에서 물체의 이동을 검출하고 예측을 통해 효과적인 추적을 가능케 함으로써 missing-rate를 최소로 하는 새로운 형태의 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 제안된 방법의 유용성을 입증하고자 한다. 제안된 기법에서는 물체의 이동과 관련된 센서 노드들로부터의 정보 및 이를 기반으로 센서 노드에 장착된 A/D변환기의 임계값을 적응적으로 변화시킴으로써 물체의 missing-rate를 최소화 시키고자 하였다.
최근 고성능 모바일 단말기와 다양한 컨텐츠가 등장하면서 유비쿼터스 환경에서의 사용자 인터페이스에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 모바일 프로젝터는 장소의 제한을 받지 않고 큰 화면을 다른 사람과 공유할 수 있는 장점이 있는 반면에 단말기를 직접 제어해야 하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 카메라를 통해 입력된 영상 정보만으로 사용자가 스크린에 비추는 레이저 포인터를 실시간으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 색상 감지와 움직임 감지로 나뉜다. 단일 프레임에서 영상 성분의 평균을 이용한 조건을 검사하여 레이저 포인터 색상 영역을 검출하고, 인접한 프레임과 현재 프레임과의 차를 구하며 그 차이가 임계값보다 큰 영역을 움직임 영역으로 검출한다. 마지막으로 색상 검출 영역과 움직임 검출 영역을 동시에 만족하는 영역을 최종적으로 레이저 포인터 영역으로 인식한다. 본 기법은 영상 정보만 사용하기 때문에 센서나 불필요한 장비를 착용할 필요가 없고 영상 성분 평균을 이용하므로 프로젝터 성능에 따른 조도의 변화에 강건하여 효과적인 레이저 포인터 검출이 가능하다. 실험결과는 주변 조명의 밝기에 따라 차이가 있지만 대부분 80% 이상의 검출률과 16% 미만의 오검출률의 성능으로 나타났고, 이 같은 결과는 사용자의 주관적인 만족을 보장하였다.
정보이론에서 엔트로피는 불확실성 또는 복잡성을 정량적으로 표현할 수 있는 개념이다. 이 개념을 차용하여 칼라 이미지에서 지역적인 복잡성을 R,G,B에 대해서 각각 엔트로피로 계산하고 R,G,B의 통계적인 특성을 고려하여 가중치를 부여하여 평균값을 구한 후 이 값을 임계치와 비교하여 복잡도가 큰 픽셀을 외곽선의 일부로 결정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘을 기존의 소벨과 프레윗 알고리즘과 비교한 결과 다양한 임계치 값에 대해서 기존 알고리즘보다 시각적으로 우수한 외곽선 겸출 효과를 가짐을 확인하였다.
뉴스 비디오 데이터베이스 시스템을 구축하기 위해서는 장면변환 검출 기법이 매우 중요하다. 일반적인 분할기법으로 컬러히스토그램, $\chi$2 히스토그램, 그리고 Bin_to_Bin difference(B2B) 기법이 주로 이용되고 있다. 본 논문에서는 NTSC 표준에 따른 가중치를 적용하여 보다 효율적인 장면변환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 컬러 히스토그램에서 RGB의 값들을 각각 따로 계산함으로써 히스토그램 구성 및 비교에 필요한 계산시간을 단축하며, $\chi$2 히스토그램에서의 차이 값을 강조하여 임계치 선택을 용이하게 하는 장점을 제공한다. 이 알고리즘의 일반적인 성능 평가를 위하여 본 논문에서는 KBS, MBC, SBS, CNN 및 NHK의 뉴스 비디오들을 실험 도메인으로 하여 이용한다. 실험 결과에서, 제안한 방법은 기존 방법들보다 장면변환 검출에 더 효율적임을 알 수 있고, 임계값들을 자동적으로 할 수 있는 기반을 제시한다.
본 논문에서는 cyclic shift diversity(CSD)가 적용된 프리앰블을 이용하는 MIMO-OFDM 기반의 IEEE 802.11n 무선랜 시스템을 위한 효율적인 심볼 동기 알고리즘을 제안한다. IEEE 802.11n 시스템에서는 다수개의 전송안테나를 통해 같은 프리앰블이 전송될 때 의도하지 않은 빔형성이 생성되는 것을 방지하고 송신안테나 다이버시티 이득을 얻기 위해 프리앰블에 CSD를 적용한다. 그런데, 이것은 수신단의 CSD 프리앰블의 cross-correlation 결과에서 다수개의 peak 값을 발생시키기 때문에, cross-correlation 방식을 이용하여 하나의 peak 위치를 검출한 후 심볼 동기를 수행하는 기존의 알고리즘을 이용할 경우 심볼 동기 오류가 발생되고, 패킷 검출과 AGC 완료 시점에 따라 심볼 동기의 성능이 좌우되는 문제를 발생시킨다. 따라서 본 논문에서는 CSD 프리앰블의 cross-correlation 특성, 패킷 검출과 AGC 완료 시점을 고려하여 LTS와 OFDM 심볼간의 경계 구역을 검출하는 기법과 신호 검출 시 임계점을 초과하는 지점의 정확도를 향상시킬 수 있는 재결정 모드 기법, 그리고 SNR별로 최적의 임계값을 적용할 수 있는 가변 임계값 기법 등으로 구성된 새로운 심볼 동기 알고리즘을 제안한다 제안하는 방식은 최대 주파수 오차가 존재하는 환경에서도 기존 방식에 비해 동기 실패율이 1%인 경우에는 4.3dB, 동기 실패율이 0.1%인 경우에는 18dB의 성능 향상을 이루는 것으로 나타났다. 이를 바탕으로, 제안하는 방식은 IEEE 802.11n 무선랜 시스템에 적합할 뿐만 아니라, CSD 프리앰블이 적용된 MIMO-OFDM 기반의 시스템에 확대 응용이 가능할 것으로 판단된다.
주행 중인 자동차의 타이어와 노면이 마찰하면서 반복적으로 발생하는 랜덤성 초음파 신호에 대하여 타이어의 손상을 검출하는 방법에 대해 연구하였다. 먼저 단구간 에너지 함수를 도입한 전처리 과정을 통해 랜덤성질을 감소시키고, 랜덤성질의 정규화 표현으로 코히어런스 함수의 평균값을 사용하였다. 코히어런스 임계값을 사용하여 신호의 우성주기를 결정할 수 있는가에 대한 처리한계를 분석하였고, 전력스펙트럼의 최댓값에 대해 -3dB 임계값을 설정함으로써 우성주기를 판별하는 알고리즘을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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