본 연구에서는 임펄스 잡음과 가우시안 잡음 및 혼재된 영상의 잡음을 효과적으로 제거하기 위한 평균 근사 값 필터를 제안한다. 먼저, 잡음을 검출하기 위한 단계로서 적용 마스크 내의 최소 최대값을 제거한 평균을 구한 후, 화소 값과 평균값의 차이가 임계 값 이상인지 알아본다. 화소 값이 임계 값 이상이면 잡음으로 처리하고, 임계 값 이하이면 비 잡음으로 처리한다. 다음으로, 잡음을 제거하기 위한 단계로서 잡음이 포함된 화소의 최소 최대값을 제외한 평균값과 마스크 내 가장 근사한 값을 화소 값으로 출력한다. 이러한 평균 근사 값 필터를 혼재된 잡음 영상에 적용한 결과, 중앙값 필터와 평균값 필터만을 각각 적용했을 때에 비해 0.4[dB] 이상 효과적으로 잡음을 제거할 수 있었다.
매년 높은 비율의 전기안전사고가 발생하지만 예방교육은 단순한 영상홍보나 단순 텍스트를 이용한 교육 수준에서 주입식으로 이루어지고 있다. 항공, 군사, 전력산업 등 다양한 분야에서는 가상현실을 이용한 체험형 교육 시스템이 개발되어 운영되지만 전기안전 예방교육은 감전사고와 같은 특수한 상황의 체험과 사고를 유발시킬 수 있다는 측면에서 체험형 교육시스템이 개발 및 적용이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 전기감전 체험교육 시스템에 저주파 자극 장치를 사용할 수 있도록 저주파 간섭형 자극기를 이용한 인체 자극의 임계값 산출시험을 실시하고 대표적으로 성별, 연령별(아동 및 성인 구분)로 구분하여 적절한 자극값을 산출하였다. 본 연구의 결과는 향후 전기안전사고 예방을 위한 체험형 예방 교육 시스템에 활용이 가능할 것이다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권6호
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pp.1013-1026
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2008
신용평가모형의 판별력에 대한 적합성 검정방법으로 콜모고로프-스미르노프(K-S) 통계량이 널리 사용되고 있다. K-S 통계량을 통한 모형의 판별력 판단기준으로는 표본수에 의존하는 K-S 검정통계량의 임계값보다 매우 큰 기준인 $0.3{\sim}0.4$의 수준이 일반적으로 적용된다. 본 논문에서는 모의실험을 통해 일반적 판단기준의 타당성을 살펴보았다. 모의실험 결과 국내에서 개발된 대부분의 신용평가모형의 결과를 바탕으로 구한 K-S 통계량은 현재 적용하고 있는 판단기준보다 큰 값을 갖는다는 것을 발견하였다. 따라서 어떠한 신용평가모형 이라도 좋은 판별력을 갖는다고 해석할 수 있다. 본 연구에서는 표본크기와 불량률 그리고 제II종 오류율에 따른 대안적인 임계값을 제안한다.
얼굴검출은 얼굴인식과 비디오감시 시스템, HCI등 응용분야가 다양하므로 많은 연구가 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 실시간으로 얼굴을 검출하기 위하여 카메라에서 연속 얼굴 영상을 획득 한 후, 이 영상을 YCbCr 칼라 공간으로 변환하였다. 변환된 칼라 공간에서는 필터를 이용하여 피부색만을 분리하여 연결성분 분석으로 얼굴후보 블록을 결정하였다. 또한 외부 환경 변화에 영향을 받지 않기 위해 밝기 분포 평준화를 수행하였다. 밝기 분포를 평준화한 영상에서는 눈 영역이 다른 영역에 비해 뚜렷하게 구별되기 때문에 임의의 임계값을 적용하여 이진화 영상으로 변환 후 눈 검출을 할 수 있었다. 순차 임계값은 낮은 값에서부터 순차적으로 값을 증가시키면서 눈을 검출하고, 실패하였을 경우는 임계값이 조정되어 다시 눈을 검출한다. 순차 임계법에 의해 검출된 눈 영역은 정규화과정을 거친 후 역전파 알고리듬을 이용하여 눈 검증을 실시하고, 최종적으로 얼굴 검출을 수행하였다.
본 논문에서는 실내 조명 변화에 따라 마커 인식률의 차이가 커지는 현상을 해결하기 위해, 마커 인식을 위한 전처리 단계인 이진화 단계에서 최적의 임계값을 결정하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 밝은 조명, 어두운 조명, 불특정 물체에 따른 그림자 현상이 나타나는 실내 환경에서 영상의 평균 명도값, 표준편차 및 최대편차를 고려하여 최적 임계값을 결정한다. 특히 그림자에 의한 그라데이션 현상을 해결하기 위해 이미지의 밝기에 따른 가중치를 적용함으로써 인식률을 향상시켰다. 제안방법은 다양한 조명환경에서 $720{\times}480$ 해상도의 영상을 처리하는데 빠른 처리 속도와 높은 인식률을 보여 실내 내비게이션에 적합할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 신호를 해석하는데 유용한 웨이블렛 변환을 적용하여 장면전환 요소 중 cut과 fade를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 웨이블렛 저대역 부밴드로부터 각 프레임의 히스토그램을 구한 후 이전 프레임과 현재 프레임사이의 히스토그램 차를 구하여 이 값이 임계값 이상이면 급격한 장면전환(abrut shot transition)인 cut으로 분류한다. 다음으로 페이드인(fade in)이나 페이드 아웃(fade out)등 컷의 지점이 불분명한 점진적 장면전환(gradual scene transition)을 검출하기 위하여 고대역 부밴드에서 추출한 에지성분에 모멘트를 계산하여 인접한 프레임 사이의 변동율을 분석하여 값이 증가하면 페이드 인을 검출하고 반면에 감소하면 페이드 아웃을 검출하게된다. 성능평가를 위하여 실제의 비디오 분할에 적용한 결과 웨이블렛 적용 방법론이 매우 높은 Precision을 갖는다는 것을 알 수 있으며 윤곽정보에 모멘트 정보를 더함으로써 기존의 방법보다 정확한 페이드(fade) 구간을 검출할 수 있었다.
이진 영상은 모양, 위치, 수, 정보 등 원본 영상의 정보를 최대한 보존하면서 인식이나 분할에 적합하게 변화된 단순한 흑백영상이다. 영상의 이진화 처리는 영상처리 분야에서 문자인식, 영상분석 등과 같은 다양한 응용에서 배경과 물체를 구분하는 영상분할을 위한 일반적인 도구로 사용된다. 퍼지 이진화는 영상에 대한 임계값을 원본 영상의 가장 밝은 픽셀과 가장 어두운 픽셀의 평균값으로 설정하고 이를 삼각형 타입의 소속 함수에 적용하여 영상을 이진화 한다. 그러나 퍼지 이진화는 영상의 배경과 물체의 밝기 차이가 큰 경우에는 이진화가 효과적이지만 차이가 크지 않은 경우에는 소속 함수 구간을 효율적으로 설정할 수 없어 이진화를 효과적으로 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 ART2 알고리즘을 적용하여 각 클러스터의 중심 값을 구한다. 그리고 각 클러스터의 중심 값에 해당하는 명암도를 이용하여 평균값을 구한 후, 이 평균값을 퍼지 이진화 방법에서 소속 함수 구간의 중간값으로 설정하여 영상을 이진화 한다. 다양한 영상에 제안된 방법과 기존의 퍼지 이진화 방법을 적용한 결과, 기존의 퍼지 이진화 방법보다 정보 손실이 적은 것을 확인하였다.
의료 영상 분야에서 영상의 분할 및 특성의 추출을 위하여 명암도 차이를 이용하는 방법이 널리 사용되고 있으며, 임계값을 결정한 뒤 이를 기준으로 영상을 이진화하는 임계값 방식이 잘 알려져 있다. 임계값 방식 중 자주 사용되는 방식이 임계값을 선택하는 데 효율적이면서, 효과적인 선정 기준을 제시하고 있는 Otsu 알고리즘이다. 하지만 흉부 X-ray 영상에 대해서는 Otsu 알고리즘의 적용으로 좋은 영상 분할 결과를 얻을 수 없다. 이는 폐 영역 주변에는 갈비뼈나 혈관과 같은 다양한 기관이 존재하여 따라서 명암도 레벨의 분포가 불명확하기 때문이다. 이러한 불명료성을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 X-ray 영상의 배경을 배제한 후 Otsu 알고리즘을 적용하고, 명암 레벨 지도를 생성한 후, 이를 이용하여 X-ray 영상을 분할하는 효과적인 폐 영역 추출 알고리즘을 제시한다. 제안한 방법의 효과를 검증하기 위해 제안한 방법과 기존의 1차원 및 2차원 Otsu 알고리즘, 그리고 전문가의 육안 분할 결과와 비교하였다. 실험 결과, 제안한 방법이 기존 Otsu 방법에 비해 더 정확하게 폐 영역을 추출하였으며, 육안 분할 결과와 거의 비슷한 결과를 보여 주었다.
본 논문에서는 저작권 보호를 위하여 임계값과 Ph코드를 이용한 워터마킹 기법을 제안한다. 저작권을 보호하기 위하여 원 영상을 웨이블릿 변환하여 얻어진 웨이블릿(wavelet) 계수의 LSB(least significant bit)와 워터마크 영상을 동적 임계값을 적용하여 생성한 6장의 이진영상을 각 주파수 영역 HL1, LH1, HL2, LH2, HL3, LH3에 PN코드를 이용하여 좌표를 결정하고 XOR 연산을 하여 워터마크를 삽입한다. 화질 열화가 많은 저주파 영역과 손실압축에 약한 고주파 영역을 제외한 영역에 워터마크를 삽입하였다. 실험결과로써, 화질의 열화가 적은 워터마크 삽입영상을 얻을 수 있었으며, 강인하게 워터마크가 추출이 되었다.
육상의 수체를 탐지하는 것은 홍수, 태풍, 지진해일과 같은 재해 모니터링에 있어 핵심적인 사항이며, 습지, 빙하 등 지표 수자원의 시 공간적 변화를 파악하는데 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 Kompsat-5 SAR 영상으로부터 육상의 수체를 탐지하기 위하여 임계값에 기반한 접근방법의 적용성을 분석하고, 다양한 임계값 설정 기법의 탐지 성능을 평가하였다. 또한 SAR 영상의 스펙클 필터링이 임계값 설정에 미치는 영향을 분석하였으며, 영상에서 수체가 차지하는 비율에 따른 탐지 성능의 변화에 대한 정량적인 평가를 수행하였다. 추가적으로 탐지 성능을 향상시키기 위해 히스토그램의 bimodality 검정과 majority filtering 처리를 활용하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 세종시 지역의 사례의 경우 제안된 알고리즘을 통해 최종적으로 약 96%의 탐지율과 0.3%의 오탐지율로 수체를 탐지할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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