본 논문에서는 자동적으로 얼굴과 얼굴 특징점을 검출하는 시스템을 제안하였다. 얼굴은 Gabor 특징에 의하여 지정된 특징점의 교점 그래프와 공간적 연결을 나타내는 에지 그래프로 표현하였으며, 제안된 탄력적 특징 정합은 모델과 입력 영상에 상응하는 특징을 취하였다. 정합 모델은 국부적으로 경쟁적이고 전체적으로 협력적인 구조를 이룸으로서 영상공간에서 불규칙 확산 처리와 같은 역할을 하도록 하였다. 복잡한 배경이나 자세의 변화, 그리고 왜곡된 얼굴 영상에서도 원활하게 동작하는 얼굴 식별 시스템을 구성함으로서 제안된 방법의 효율성을 증명하였다.
반도체 1장을 가공하는데 약 300개 공정에 3개월이 소요되며, 반도체 3사의 95년도 순이익은 2조5천억 원에 달할 것으로 전망된다. 이렇게 엄청난 부가가치 때문에 업계뿐 아니라 국가적으로 심혈을 기울이고 있으나 가공기술과 물량에서 선진국일 뿐 반도체를 가공할 수 있는 장비는 전량 외산에 의존하고 있다. 이러한 현상은 미국이나 일본 등 반도체 분야 선진국들과의 경쟁에서 뒤쳐질 수밖에 없는 구조적인 단점을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해서 반도체 제조 장비의 국산화가 시급하며 그중 하나인 Chamber 내에서 Plasma를 발생시키고 자동 접할수 있는 시스템을 설계하고 제작코자 한다.
본 논문은 새로운 형태의 TFT-LCD 자동 화질 최적화 시스템을 제안한다. 또한 참조 감마 곡선과의 6-점 프로그램 정합 기술을 이용한 새로운 알고리즘 및 자동 전압 설정 알고리즘을 제안한다. 이러한 시스템은 평균 감마 오차, 감마 조정 시간 및 플리커 등을 줄이기 위해 모바일 LCD 구동 IC 내의 감마 조정 레지스터들과 전압 설정 레지스터들을 자동적으로 제어한다. 개발된 알고리즘과 프로그램은 범용 LCD 모듈에 적용 가능하다. 제안된 최적 화질 향상 시스템은 측정 대상이 되는 모듈 (MUT, LCD 모듈), 제어 프로그램, 휘도 측정용 멀티미디어 디스플레이 측정기 및 인터페이스용 제어 보드로 구성되어 있다. 제어 보드는 DSP와 FPGA로 구성되어 있고, RGB 및 CPU와 같은 다양한 인터페이스들을 지원한다. 개발된 자동 화질 최적화시스템은 기존의 시스템에 비해 현저히 짧은 감마 조정시간, 적은 플리커 및 적은 평균 감마 오차를 보였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 최적 감마 곡선 및 자동 전압 설정을 이용하기 때문에 개발 공정 시간을 단축시키고, 고화질의 TFT-LCD를 제공하는데 아주 유용하다.
최근 임베디드 시스템의 안정성이 제품의 상품성에 매우 중요한 요인이 되면서, 임베디드 시스템의 내장된 소프트웨어의 품질 검증이 중요해졌다. 내장된 소프트웨어를 검증을 위해서 자동 테스트 방식을 사용할 때, 테스트 오라클이 필요하다. 테스트 오라클을 정확하게 구축하기 위해서는 시스템의 요구사항을 정확하고 수행 가능한 형태로 기술하여야 한다. 따라서 테스트 오라클 생성의 기반이 되는 시스템 사양에서 오류를 검출하는 작업은 매우 중요한 작업이다. 본 논문에서는 사양에 내재가 가능한 다양한 오류 중에서 정합성 오류를 검출하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 스테레오 정합기법을 이용하여 2차원 물체의 형상정보로부터 3차원 형상정보를 자동 추출하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 정확한 3차원 형상추출을 위해서 밝기값기반 방법과 특징기반 방법의 장점을 살려 두 방법을 통합 사용하였다. 또한, 오정합을 최소화하고 처리속도를 향상시키기 위해서Coarst-to-fine 방법을 적용하였다. 제안한 방법에 의해 도출된 변이영상(Disparity map)은 3차원 그래픽을 이용하여 모델링에 적용함으로써 3차원 형상정보 추출의 타당성 및 가상공간에서의 적용 가능성을 보였다.
최근 많은 수의 지구관측용 광학위성이 개발되어 위성영상에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서, 위성영상의 활발한 활용을 위해서 신속한 전처리 과정이 요구된다. 위성영상 정합은 두 영상을 하나의 특정한 좌표계로 변환하여 등록하는 기술로서 원격탐사 분야에서 영상정합 기술은 서로 다른 대역의 영상을 정렬하거나, 두 위성영상 간의 상대적인 위치 오차를 수정하는데 사용된다. 본 논문에서는 서로 다른 Ground Sample Distance (GSD)를 가지는 위성영상 간의 자동 영상정합 방법을 제안하였다. 제안방법은 개선된 특징점 매칭방법과 강인한 변환모델 추정기법을 기반으로 하며, 다음과 같이 5가지 처리과정으로 구성된다: 중첩 영역 계산, 개선된 특징점 탐지, 특징점 매칭, 강인한 변환모델 추정, 영상 리샘플링. 특징점 탐지를 위해서 중첩영역을 추출하여 두 영상의 GSD가 유사하도록 영상 리샘플링을 수행하였다. 특징점 매칭 단계에서는, Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB) 알고리즘을 사용하여 영상정합 성능을 향상시켰다. 영상정합 실험은 KOMPSAT-3A와 RapidEye영상을 실험대상으로 수행되었으며 제안방법의 성능검증은 정성적, 정량적 두 가지 방법으로 수행되었다. 영상정합의 재투영오차는 RapidEye GSD를 기준으로 1.277 (8.3 m)에서 1.608 (10.452 m)의 픽셀 정확도를 보였다. 즉, 결론적으로, 제안방법을 통해 이종해상도 위성영상의 영상정합 가능성을 확인하였다.
이 논문은 뇌 자기 공명 영상을 Talairach 좌표계에 맞추어 반자동적으로 정합시키기 위한 방법을 제시한다. 뇌영상을 Talairach 좌표계로 변환시키기 위해서는 anterior commissure (AC), posterior commissure (PC), 최 전방점 (AP), 최 후방점 (PP), 최고점 (SP), 최저점(IP), 좌측점 (LP), 우측점 (RP)을 정해주고, 뇌의 회전각을 구하기 위해서 좌뇌와 우뇌의 가운데를 지나는 선을 지정해 준다. 이때 제안한 방법을 쓰면 뇌를 좀더 쉽고 안정된 방법으로 정합할 수 있게 된다. 이 논문에서는 일단 뇌의 midsagittal plane을 추출해 내기 위해 사용자가 axial, coronal 방향에서 각각 두 개씩의 점을 지정해준다. 이후 원형정합을 이용하여 Corpus Callosum의 대강의 위치를 찾아내고 다음 단계에서 그 주변의 영역에 대한 원형정합을 통하여 정확한 AC와 PC의 위치를 찾아낸다. 마지막으로 단면의 밝기 정보를 이용하여 뇌의 경계를 이루는 나머지 점들을 찾을 수 있는데 이렇게 찾아낸 점들로 뇌자기공명영상을 정합하면 좀더 편리하고 안정적인 정합 결과를 얻을 수 있다.
영상정합은 원격 탐사, GIS 등과 같은 영상 활용 분야에서 매우 광범위하게 적용된다. 일반적으로 초기의 정합점 데이터들은 영상정합의 정확도를 떨어뜨리는 오정합을 포함하고 있다. 본 논문의 목적은 영상정합에서 정확도를 유지하기 위해 오정합의 탐색 및 제거를 위한 강건한 접근법을 개발하는 것이다. 본 논문은 자동으로 오정합을 탐색하기 위해 역방향 정합 유사변환, RANSAC 알고리즘을 사용하였으며 빠르고 효율적인 영상정합을 위해 중복영역의 계산, 블록기반 처리 등과 같은 전처리 단계를 사용하였다. 논문에서 제안한 방법을 실제 항공사진 영상쌍에 적용하여 robustness와 효율성 측면에서 그 결과를 분석하였다.
미디어파사드 기술은 투사할 대상의 입면(立面, elevation)에 정합처리가 된 콘텐츠를 필요로 한다. 이런 이유로 투사될 대상체가 바뀔 때마다 같은 콘텐츠라도 정합처리를 매번 다시 수행해 주어야 한다. 이런 문제점은 투사 대상체의 입면을 분석하여 콘텐츠를 실시간으로 자동 정합 처리하여 투사하는 방법으로 해결 가능하다. 그러나 아직까지 콘텐츠의 실시간 매핑에 대해서는 뚜렷하고 획기적인 연구결과를 찾기 어렵기 때문에 새로운 연구가 반드시 필요하다. 본 논문에서는 투사될 대상의 입면정보를 분석하여 최적화된 투사영상을 실시간으로 얻을 수 있는 새로운 알고리즘을 제안하고 구현한다. 제안된 방법은 IR카메라를 이용하여 얻어지는 입면의 깊이정보를 이용하여 영상 정합을 실시간 처리한다.
본 논문은 Gabor 웨이브렛 변환을 이용하여 무표정을 포함한 표정영상에서 얼굴의 주요 요소들의 경계선을 추출한 후, FCM 군집화 알고리즘을 적용하여 무표정 영상에서 저차원의 대표적인 특징점을 추출한다. 무표정 영상의 특징점들은 표정영상의 특징점들을 추출하기 위한 템플릿으로 사용되어지며, 표정영상의 특징점 추출은 무표정 영상의 특징점과 동적 연결모형을 이용하여 개략적인 정합과 정밀한 정합 과정의 두단계로 이루어진다. 본 논문에서는 Gabor 웨이브렛과 FCM 군집화 알고리즘을 기반으로 동적 연결모형을 이용하여 표정영상에서 특징점들을 자동으로 추출할 수 있음을 제시한다. 본 연구결과는 자동 특징추출을 이용한 차원모형기반 얼굴 표정인식[1]에서 얼굴표정의 특징점을 자동으로 추출하는 데 적용되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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