영상 이진화 기술은 객체와 배경을 분할하는 과정으로 영상 분석 및 인식 분야에 널리 적용되고 있다. 기존의 이진화 방법은 임계치를 설정하는 과정에서 객체와 배경의 명암 차이가 크지 않을 경우에 불확실성이 존재한다. 이러한 문제점을 개선한 퍼지 이진화는 객체의 특징을 효과적으로 이진화 하지만 ${\alpha}$-cut값을 정적으로 설정하기 때문에 객체의 특징들이 손실된 상태로 이진화 되는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 평균, 반복, Otsu 이진화 방법들의 임계치를 이용한 퍼지 소속 함수를 구하여 ${\alpha}$-cut값을 동적으로 설정하는 방법을 제안한다. 다양한 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법은 기존의 이진화 방법 및 퍼지 이진화 방법보다 배경과 객체들의 손실이 적은 상태로 이진화된 것을 확인하였다.
본 연구에서는 기존에 구축된 고해상도 항공영상을 이용한 영상변화 탐지과정에서 보다 정확도 높은 풍수해 정보를 추출하는 방법에 대해 연구하였다. 연구 대상지역은 2008년 국지성 호우로 인해 큰 피해를 입은 경상북도 봉화군의 춘양면 일대를 선정하였다. 연구에서 활용된 항공영상은 해상도 30cm의 피해 전 흑백영상과 40cm의 피해 후 칼라 영상을 사용하였다. 영상분석에 있어 전처리 단계로서 피해 전 후 영상의 해상도 차이나 시계열적인 차이로 인한 오차 보정을 위하여 노멀라이징과 대비강조, 이퀄라이징의 기법을 적용하여 오차를 최소화하였다. 피해규모는 피해 전 후 영상을 구성하는 각 화소의 밝기 값을 1:1로 비교하는 방식으로 산정하였으며, 이 과정에서 피해 전 후 화소 밝기의 차이 값을 설정하여 조사자가 원하는 피해규모를 추출할 수 있도록 임계치를 설정하였다. 최적의 영상처리 및 임계치 선정의 결과는 오차매트릭스를 이용하여 확인하였다. 본 연구의 결과는 피해정보 추출 과정에서 동일한 제원을 갖는 항공영상을 이용하여 신속한 자연재해로 인한 피해규모의 산출이 가능하도록 하였다. 아울러 피해 전 후 다중밴드 영상을 추가로 확보하여 활용한다면 보다 다양한 피해항목에 대한 적용이 가능할 것으로 판단되었다. 나아가 토지피복분류도나 지적도 등 다양한 주제도를 영상변화 탐지에 활용한다면 정량적인 피해규모의 산출도 가능할 것으로 사료된다.
Ad-Hoc 네트워크에서 기존의 On-Demand 방식의 라우팅 프로토콜은 네트워크에서 현재 사용 중인 경로가 혼잡하어라도 네트워크 토폴로지가 변하기 이전에는 새로운 경로를 찾지 못하므로 노드의 이동성이 낮은 환경에서는 트래픽이 특정노드로 집중되는 문제가 발생한다 또한 노드들의 이동성이 낮아 네트워크가 안정된 상태인 경우 특정 노드의 트래픽이 고려되지 않은 상태에서 최단 경로만을 선택하여 데이터를 전송하기 때문에 특정노드에 트래픽이 집중되어 전송지연 및 과도한 에너지 소비를 발생시킨다는 문제점을 갖는다. 이런 특정 노드의 과도한 에너지 소비를 차단하여 전체 네트워크의 수명을 연장시키기 위한 효과적인 방법을 찾기 위한 노력이 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 DSR에 에너지 소비율을 기반으로 경로설정 및 대체경로 설정기능을 추가한 ECLB(Energy Consumption based Load Balancing Method)를 제안한다. ECLB는 현재의 단위시간당 처리되는 패킷수와 과거의 평균 패킷처리율을 바탕으로 에너지 임계치(energy threshold)를 설정하고 이를 바탕으로 최적의 경로를 설정한다. 또한 계속적으로 동일 전송 경로를 사용함으로 인한 특정노드에 대한 에너지 소모의 심화와 전송지연을 최소화하기 위해 과중한 트래픽 상태를 분산시킬 수 있는 대체경로를 이용하여 데이터 집중에 따른 손실을 최소화시킨다.
이 연구에서는 특정 주제 분야의 핵심적이고 전역적인 연구 동향을 제공하는 연구지원 정보서비스 개발을 위해 SPLC(Search Path Link Count) 분석을 적용할 때, 데이터의 범위와 인용빈도 설정에 대하여 탐험적으로 살펴보고자 하였다. 이를 위하여 Web of Science에서 검색된 RGB LED 분야의 2,318개 논문과 20,109개 상위 인용논문으로 5개의 데이터셋을 구성하였다. 각 데이터셋에서 히스토리오그래프와 SPLC 네트워크를 인용빈도 임계치를 변화시키면서 28개 주요 연구 동향 네트워크를 추출하여, 인용문헌의 포함여부와 인용빈도 임계치 설정이 SPLC 네트워크에 미치는 영향을 살펴보았다. 그리고 특정 기관 소속 연구자들에게 SPLC 네트워크에 포함된 198개 주요 논문 리스트를 제공하고 피드백을 받음으로써, 전역적 연구 동향이 개인 연구자의 정보 요구에 부합하는지 살펴보았다. 분석 결과, 분석 대상에 상위 인용문헌 포함 여부와 인용빈도임계치에 따라 추출되는 SPLC 네트워크가 변화되었으나, 일정 인용빈도임계치값에서는 수렴하였다. 그리고 개인 연구자의 정보 요구는 SPLC를 통해 제공된 전역적 연구 동향과 출판년도의 차이는 있지만 대체적으로 일치하는 것으로 나타나, 인용문헌을 포함하여 인용빈도임계치를 변화시키는 SPLC 분석을 통해 개인 이용자가 원하는 전역적 연구 정보를 제공해 줄 수 있는 것으로 해석된다. 이를 일반화하기 위해서는 이 탐색적 연구에서 제안된 방법을 다양한 분야에 적용하는 후속 연구가 필요할 것이다.
본 논문은 사용자 질의가 가지는 특정 클래스로부터 개념적으로 서로 연관있는 컴포넌트를 검색하기 위하여 퍼지 시소러스를 통한 질의 평가 방법을 이용하였다. 시소러스에 의한 사용자 질의 확장과정은 용어 불일치 문제를 해결함으로써 검색에 대한 일정한 정확도를 보장하면서 재현율을 향상시킬 수 있게 한다. 필의 확장과정의 효율성을 평가하기 위하여 시뮬레이션을 통한 최적의 검색 효율을 나타내는 임계치를 설정하고 재현율과 정확도를 비교하였다.
이진화 알고리즘은 영상인식, 영상 분석 등 다양한 영상 처리 분야의 전처리 과정으로 자주 적용되고 있다. 영상 이진화는 임계치의 설정에 따라 처리 성능이 좌우되므로 영상처리부분에서 매우 중요하다고 할 수 있다. 대부분의 기존 이진화 방법은 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 히스토그램이나 픽셀의 평균값을 이용하여 양호한 임계치를 얻을 수 있으나, 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않은 경우에는 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 차량 번호판을 이진화 하기 위해 차량 영상의 명도를 2구간으로 구분하고 각각의 구간에 퍼지 소속 함수를 적용하여 영상을 이진화하는 개선된 퍼지 이진화 방법을 제안하고자 한다. 제안된 이진화 방법의 성능을 평가하기 위하여 차량번호판 영상에 적용한 결과, 기존의 이진화 방법들보다 효율적인 것을 확인하였다.
최근 고속 데이터 서비스에 대한 수요가 증대됨에 따라 이를 위한 효율적인 서비스에 대한 관심이 집중되고 있다. ATM 망에서는 고속전송과 트래픽 다중화를 하기 때문에 반응제어 보다는 예방제어에 중점을 두고 있으나, 망 내에서 데이터 트래픽의 예측할 수 없는 통계적 흐름과 버스등환 특성은 망에 제공되는 서비스 품질을 떨어뜨리고 과잉 밀집에 의해 폭주가 발생할 수 있다. 따라서 반응적 제어 방법이 연구되어 왔다. 특히 ATM Forum에서는 새로운 ATM 서비스인 ABR(Available Bit Rate) 서비스의 트래픽 관리에 대한 표준화를 위해 많은 노력을 기울였다. ABR트래픽은 현재 셀의 상태 정보와 더불어 feedback 된 정보를 사용하여 트래픽 흐름을 제어하므로 사용자에게 체계적이고 동적으로 대역을 할당할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 최근 ATM Forum에서 ABR 트래픽을 지원하는 방식으로 채택된 Rate 기법에 이중 임계치 버퍼 개념을 적용하여 ABR 트래픽 전송시의 성능 향상 기법을 제안하였다. 이중 임계치 버퍼는 버퍼내에 2개의 임계치를 설정하여 전송율 조절을 2곳에서 가능하게 한다.
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.
전통적으로 심근 생존능을 식별하고 심근 관류를 정확히 평가하기 위한 도구로 핵의학영상이 이용되고 있으나 경색영역을 정의하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 극성지도의 분포를 분석하여 특성에 맞는 적응적 임계값을 이용하여 심근경색 모델을 정량적으로 평가하고자 하였다. 쥐 심근경색 모델은 왼쪽 관상동맥을 결찰시켜 제작하였다. 소동물PET 영상은 37 MBq $^{18}F$-FDG를 쥐의 꼬리정맥에 주사한 후 60분 섭취 후 Siemens Inveon SPECT/PET 스캐너를 이용하여 20분 동안 ECG 신호와 함께 획득하였고, OSEM 2D 알고리즘을 이용하여 재구성하였다. PET 영상의 심근 극성지도는 Siemens QGS 소프트웨어에 적합한 형식으로 변환 후 자동으로 심근 벽을 설정하여 작성하였다. 심근경색영역의 기준데이터는 TTC 염색으로 설정하였으며 전체 좌심실대비 염색된 영역의 백분율로 획득하였다. 최적의 임계값 설정을 위해 절대치 설정 방법, Otsu 알고리즘, 다중가우시안혼합모델(Multi Gaussian mixture model, MGMM)을 이용하여 평가하였다. 절대치 설정 방법은 10~90%까지 10%단위로 미리 정의 된 임계값을 이용하였고, Otsu 알고리즘은 영상 내에서 두 군집의 분산을 최대로 하는 임계값으로 설정하였다. MGMM 방법은 영상의 화소 강도를 분석하여 여러 개의 가우시안 분포함수(MGMM2, $\cdots$ MGMM4)로 반복 수행하여 최적의 가우시안 분포를 구하여 적응적 임계값을 설정하였다. 극성지도 평가지표는 각각의 알고리즘에서 측정된 임계값을 이용하여 이진화하고 전체 극성지도와 경색영역의 백분율로 획득한 후, TTC 염색으로 획득된 기준데이터와의 차이를 비교하였다. 그 차이는 절대치 방법의 20%에서 $7.04{\pm}3.44%$, 30%에서 $3.87{\pm}2.09%$, 40%에서 $2.15{\pm}2.07%$이었다. Otsu 방법은 $3.56{\pm}4.16%$이었으며 MGMM 방법은 $2.29{\pm}1.94%$이었다. 소동물 PET 극성지도에서는 30% 임계값이 조직학적 데이터와 비교하여 가장 작은 차이를 보였다. 그러나 TTC 염색으로 측정한 크기가 10% 이하에서는 MGMM 방법이 절대치 방법보다 작은 차이를 보였다(MGMM: 0.006%, 절대치방법: 0.59%). 이 연구에서는 심근경색 모델 평가를 위하여 생체영상 극성지도에서 다중가우시안혼합모델을 이용하여 평가하고자 하였다. MGMM은 사용자의 선택 없이도 자동적으로 영상 특성을 고려하여 적응적 임계값을 찾아주는 방법으로 극성지도에서 심근경색을 평가하는데 도움이 될 것으로 기대된다.
기존의 무선랜 모델에서는 현재 접속중인 AP가 송신하는 비콘 프레임의 수신이 일정 회수 이상 실패해야 새로운 AP를 찾는 스캔 절차가 시작된다. 이 경우 비콘 보다 길이가 큰 데이터 패킷은 비콘 손실이 발생하기 이전부터 이미 손실이 발생함으로 이동노드의 핸드오버 기간 중 많은 데이터 손실이 발생하게 된다. 본 논문에서는 비콘 프레임이 정상적으로 수신되는 경우에도 수신전력 레벨이 정해진 임계치보다 작고 동시에 이전 비콘 수신전력보다 작은 경우에 카운터 값을 증가시키고, 이 카운터 값이 정해진 값 이상이 되면 새로운 AP를 찾는 스캔 절차를 수행하도록 수정 모델을 개발하였다. 또한 비콘 수신전력 임계치 설정의 타당성을 검토하고, UDP와 TCP 트래픽 환경에서 성능향상 정도를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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