GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)의 질감 특징 정보 여섯 종류를 이용해서 위성영상을 변환한 후 두개의 주성분을 누적한 영상을 만들어 전 처리 과정을 거쳐서 모서리 검출과 영역 검출을 수행하였다. 실험 결과 두개의 주성분 변환 누적 영상의 고유 값은 94.6%로 여섯 종류 질감에 대한 대부분의 정보를 가지고 있으며, 이를 해색 한 가지 만을 이용한 적조영역 및 주성분을 모두 가지고 있는 영상의 적조영역과 비교했을 때 가장 우수한 결과를 나타내었다. 또한 적조영역과 맑은 해역에 대한 유클리디언 거리 측정으로 유클리디언 공간을 생성하고 이를 이용하여 자동으로 입력되는 원격탐사 영상의 임의 해역에 대해 적조영역을 식별하였다.
본 논문은 컴퓨터단층촬영 영상에서의 자동화된 결절성 폐암의 추출 및 체적계산을 수행하였다. 배경으로부터의 흉부 분리 및 흉부로부터 폐영역으로의 분리를 위해 명암값 임계치 방법이 사용되었고, 폐 경계선 주위에 위치하는 폐암을 폐영역으로 포함시키기 위해 스캔닝-볼(Scanning-Ball) 알고리즘을 사용하였다. 폐영역으로부터 높은 명암값을 가진 부분만을 추출하는데, 이는 폐암, 혈관 또는 부분볼륨중의 하나이다. 추출된 폐암 후보자중에서 폐암을 구별하기 위해 크기, 솔리드(Solid) 형태, 평균값, 표준편차, 픽셀의 빈돗수와 명암값과의 상관계수가 사용되었으며, 식별된 폐암의 체적 및 원형율을 계산하였으며, 이를 내림차순으로 분류하였다. 19개 케이스, 총 621개 영상에 적용한 결과, 95%의 폐암추출 민감도를 가진다.
지문분류는 대규모 자동지문식별시스템에서 지문을 카테고리별로 나누어 매칭시간을 줄이는데 유용하다. 지문을 5가지 클래스로 분류하는 헨리시스템을 기반으로 신경망이나 SYM(Support Vector Machines) 등과 같은 다양한 패턴분류 기법들이 지문분류에 널리 사용되고 있다. 특히 최근에는 높은 분류 성능을 보이는 SVM 분류기를 이용한 연구가 활발하다. 이진분류기인 SVM을 지문분류문제에 적용하기 위해서 본 논문에서는 새로운 분류기 결합모델인 다중결정템플릿(Multiple Decision Templates, MuDTs)을 제안한다. 이 방법은 클래스 구분이 모호한 지문영상들의 분류에서 단일 결합모델들의 한계를 극복하기 위해, 하나의 지문클래스로부터 서로 다른 특성을 갖는 클러스터들을 추출하여 각 클러스터에 적합한 결합모델을 생성한다. NIST Database4 데이타로부터 추출한 핑거코드에 대해 실험한 결과, 5클래스와 4클래스 분류문제에 대하여 각각 $90.4\%$와 $94.9\%$의 분류성능(거부율 $1.8\%$)을 획득하였다.
Ladar (LAser Detection And Ranging, Lidar)는 레이저 신호를 이용하여 대상지역에 대하여 정밀한 3차원 거리를 취득하는 센서로 최근 들어 미사일, 항공기 등에 탑재되어 자동표적인식 등에 활용되고 있다. 기존의 영상기반센서와 달리 센서와 표적과의 거리를 밝기나 색상 값으로 표현한 range 영상을 제공하며, 이로부터 표적의 정밀한 3차원 모델의 생성이 가능하기 때문에 표적의 인식과 식별을 가능하게 한다. 이러한 Ladar 센서의 데이터를 모의 생성한다면, 센서의 개선 및 개발 또는 센서 데이터 처리 알고리즘의 개발을 더욱 효율적으로 수행할 수 있게 될 것이다. 이에 본 연구에서는 특히 Linear FM 기반의 Ladar 센서의 신호 생성 및 신호처리 과정을 시뮬레이션하여 Ladar 영상을 모의 생성하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 우선 FM chirp modulator를 탑재한 시스템의 레이저 신호를 모의로 생성하고, FFT기반 신호처리를 통해 센서와 표적과의 거리를 획득하였으며, 최종적으로 Ladar range 영상을 성공적으로 모의 생성하였다.
본 논문은 자바 언어로 작성된 코드에 선언된 임의의 변수에 관하여, 해당 변수가 사용되는 행위를 기반으로 적절한 이름을 붙여주는 리네이밍 서비스와 이러한 분석 기술에 대응하는 보안 서비스를 소개한다. 소개하는 리네이밍 서비스는 API 기반과 반복문 내부 조건문 기반의 2가지 방법으로 구분된다. 본문에서 제안 기법의 알고리즘과 함께 알려진 자바 난독화 기술과 도구를 다루어 독자의 이해를 돕고, 프로토타입을 구현하여 실용성을 보였다. 프로토타입을 이용한 실험 결과 73%의 변수명 리네이밍 성공률을 보였다. 제안 기법을 활용하면, 공동 작업자가 직관적으로 코드 전체를 파악할 수 있도록 도울 수 있다. 또한, 악성코드 분석가가 변수명을 통하여 행위를 예측할 수 있어 분석에 도움을 줄 수도 있다. 하지만, 자바로 개발한 어플리케이션의 소스코드에 제안 기법을 적용하면, 해커에게 쉽게 노출될 수 있다. 따라서 자바 어플리케이션의 코드를 보호하는 방법도 소개한다.
표정인식 연구는 맨$\cdot$머신 인터페이스 개발, 개인 식별, 가상모델에 의한 표정복원 등 응용가치의 무한한 가능성과 함께 다양한 분야에서 연구되고 있다 본 논문에서는 인간의 기본정서 중 행복, 분노, 놀람, 슬픔에 대한 4가지 표정을 얼굴의 강체 움직임이 없는 얼굴동영상으로부터 간단히 표정인식 할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, 얼굴 및 표정을 결정하는 요소들과 각 요소의 특징영역들을 색상, 크기 그리고 위치정보를 이용하여 자동으로 검출한다. 다음으로 Gradient Method를 이용하여 추정한 광류 값으로 특징영역들에 대한 방향패턴을 결정한 후, 본 연구가 제안한 방향모델을 이용하여 방향패턴에 대한 매칭을 행한다. 각 정서를 대표하는 방향모델과의 패턴 매칭에서 그 조합 값이 최소를 나타내는 부분이 가장 유사한 정서임을 판단하고 표정인식을 행한다. 마지막으로 실험을 통하여 본 논문의 유효성을 확인한다.
AIS-ASM은 AIS의 고유 기능인 선박의 위치 정보 외에 다양한 해양안전정보를 제공하기 위한 연구 중 하나로, 2004년부터 관련 규정을 정비하여 진행 중이다. 하지만 AIS 메시지 사용량 증가에 따라 기존 AIS 채널에서 ASM을 사용하는 것은 기존의 선박위치정보 전송 등의 안전메시지 처리 부분에 영향을 줄 것으로 보고된 바 있고, 기존 AIS의 낮은 통신속도로는 원활한 MSP 서비스가 어렵기 때문에 ITU-R은 VHF 대역을 이용하는 해상디지털 무선통신 권고서를 제정하고 개정작업을 진행하였다. 본 연구는 차세대 해상디지털 통신 기술인 ASM2.0을 활용하여 여객선의 출항에서 입항까지 안전항해를 위해 필요한 국내 여객선 선장의 의무보고 내용을 조사하고 업무 부하를 줄이기 위해 자동화 할 수 있는 부분을 자동화하는데 목적이 있으며, 국내 여객선 운항 관련 법규를 조사하여 상호 교환해야 하는 정보를 도출하고 국제적으로 사용하고 있는 AIS-ASM 메시지 분석을 통해 ASM2.0에서 활용하기 위한 신규 프로토콜을 설계하고 프로토타입을 구현하였다.
고도화된 현대 산업사회는 대형 건축물과 각종 사회기반 시설물의 밀집화로 예기치 못한 각종 재난과 재해가 늘어나고 있다. 따라서 이러한 재난과 재해에 대한 예방과 예보를 통하여 피해를 최소화하고 신속한 수습과 복구 등을 과학적으로 할 수 있는 능률적인 사고대응 체계의 필요성이 절실한 요구되고 있다. 신고자 위치표시 시스템 개발의 목적은 ANI(자동전화번호식별), GPS(범지구측위시스템)등의 첨단기술을 GIS와 연동하여 신속하게 재난과 재해를 대처하는데 있다 개발된 시스템으로 신고 즉시 사고 위치와 사고지점까지의 최단거리를 표시 할 수 있어 신속한 수습과 대책이 가능하였다.
최근 고령 사회에 들어섬에 따라 고령 운전자의 수가 증가하는 추세이다. 고령 운전자의 교통사고 대부분이 차량 운전자의 부주의로 인해 발생한다. 이러한 부주의들에는 노화에 따른 느린 몸의 움직임으로 차량 조작 미숙, 노안으로 인한 좁은 시야로 낮은 시각정보 검색 문제 그리고 낮은 대비감도로 인한 물체 식별 문제 등으로 기인한다. 본 연구에서는 고령 운전자의 안전 운전 지원을 위해 도로 영상에서 시각적 주의를 가져야 하는 관심물체 영역들을 실시간으로 자동 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 입력 영상으로부터 선택적 시각 주의를 갖는 관심물체후보 영역들을 실시간으로 검출하기 위해 칼라, 기울기, 그리고 밝기 특징정보들의 대비 변화 정도를 3차원으로 표현한 현저함 맵(Saliency map)을 생성하고, 동시에 입력 영상으로부터 물체들의 경계선 획득을 위해 mean-shift 알고리즘을 적용하여 영상을 분할한다. 그리고 분할된 영역에 속한 현저함 픽셀의 유무에 따른 선택적 시각 주의 영역을 검출한다. 제안한 방법을 다양한 실외 환경 조건에서 실험한 결과, 도로 상의 다양한 물체에 빠른 검출율과 함께 비교적 복잡한 도로 환경에서도 강임함을 알 수 있다.
한국형 구축함용 전투체계의 추적레이더(STIR)는 탐색레이더(MW08)의 3차원 표적 정보에 지정되어 표적을 획득하고, 추적 알고리즘에 의해 자동추적하는 레이더로서 표적획득 시간 및 추적루프의 정확도로 레이더의 성능을 판단 할 수 있다. 함정 측면에서 보면 추적레이더의 표적획득 시간에 관계되는 요소들은 여러 가지가 있을 수 있다. 본 논문에서는 이런 요소들을 식별하고 성능향상방법을 제안함으로써 추적레이더의 표적획득 시간을 단축시켰다. 여기에서는 주요요소 세 가지에 대한 분석과 성능향상방향을 제시하였다. 첫째는 추적알고리즘을 분석하였으며, 두 번째는 획득거리에 관계되는 요소를 조정하는 파라미터의 적절성 분석하였고, 세 번째는 함기준 센서의 정확도를 분석하였다. 결과적으로 대함표적의 획득시간을 약 10초에서 3초로 성능을 향상시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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