본 논문에서는 음성 신호에서 발성 화자가 바뀌는 시점을 자동적으로 찾아내는 화자변화 구간 검출에 대하여 연구하였다. 화자변화 검출을 위해서는 음성 신호에 나타나는 화자 개별성에 의한 차이만 비교해야 하는데 실제 환경에서는 화자들이 동일한 내용의 발성을 하지 않으므로 다른 발성내용에 의한 정보가 포함되어 검출 성능을 저하시킨다. 그러므로 각 화자의 개별특성만 강조되도록 발성내용에 포함된 음성학적 정보의 영향을 제거하는 방법을 통해 검출 성능을 향상시켰다.
섬유의 자동 검사에서는 섬유 패턴과 연관이 있는 결함과 패턴과 연관이 없는 결함의 2 부류를 검사하게 된다 본 논문에서는 이들 결함의 검사를 2 단계에 거쳐서 하게 되는데, 섬유 패턴에 독립적인 결함을 프로파일 분석을 통해 우선 검출하고, 섬유 패턴에 종속적인 결함을 co-occurrence 행렬을 이용해 검출하는 기법을 소개한다. 이렇게 해서 검출된 결함들은 Back-propagation 알고리즘을 사용해 분류된다. 이 기법을 통한 실험에서 백색 유광택 타포린에서 발생하는 이물질유입 및 위사빠짐을 97.1%이상 검출할 수 있었다.
영상이 포함하고 있는 풍부한 정보를 검출하고 이해하기 위해서는, 영상속의 일관된 상호관계를 갖는 영상 객체 그룹을 이해하고 표현하는 영상 구문 검출 기술(Visual Phrase Detecting Technology)이 필수적이다. 영상 구문 검출 기술은, 영상이 포함하고 있는 다양하고 풍부한 정보를 추출하고 활용하기 위한 핵심 기술로 이를 이용한 자동차 주행중 전방 감시, 영상의 자동 주석 달기, 동영상의 검색, 쇼핑 공간에서의 부정행위 검출(fraud detection) 등 다양한 분야에 적용할 수 있다.
본 연구에서는 고해상도 스테레오 영상분석에 기반하여 DSM에 존재하는 오차들을 효율적으로 검출하는 기법을 제시한다. 스테레오 영상정합을 통한 DSM 자동생성은 여러 가지 측면에서 DSM 확보를 위한 유용한 방법이 될 수 있는데, 자동생성 과정에서 발생하는 과대오차들을 포함하고 있어 이를 개선하기 위한 효율적 검출 방법이 필요하다. 본 연구에서는 고해상도 스테레오 영상을 활용한 상관계수 분석 기법을 적용하여 DSM의 모든 격자의 신뢰도를 나타낸다. 제안 기법을 적용하면, DSM 정확도에 치명적인 영향을 주어 우선적으로 보정이 요구되는 과대오차 지역을 자동으로 검출할 수 있다. 해당 지역의 참값 DSM을 활용하여 제안기법의 신뢰성을 확인하였으며 실험결과로부터 제안기법이 효율적인 DSM 보정을 위한 유용한 DSM 오차분석 기법이 될 수 있음을 확인하였다. 제안된 기법은 다양한 DSM 및 DEM 자료의 오차분석에 활용이 가능하며 따라서, 신뢰성 있는 DSM 및 DEM 확보에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위해 연속된 입력영상에서 인체의 실루엣과 조인트를 자동추출하고 조인트를 추적함으로 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 또한 추출된 조인트를 이용하여 인체를 매핑하여 사람의 동작을 재현한다. 이를 위해 인체의 치수를 이용하여 인체 움직임을 제어하는 14개의 조인트로 인체를 모델링한다. 제안방법은 단일카메라로 RGB 컬러로 입력되는 영상을 색상, 채도, 명암의 영상으로 변환한 후 차 영상기법을 이용하여 인체의 실루엣을 추출한다. 추출된 실루엣의 코너점과 인체 모델링 정보를 이용하여 조인트를 자동 검출한다. 객체의 움직임 추적은 전체 영상 중 조인트를 중심으로 블록매칭 기법을 이용하며 추출된 조인트의 위치정보를 이용하여 인체의 움직임을 매핑한다. 제안방법을 실험동영상에 적용한 결과 인체의 실루엣과 조인트를 자동 검출하며 추출된 조인트로 인체의 매핑이 효율적으로 이루어졌다. 또한 조인트의 추적이 매핑된 인체에 반영되어 인체의 움직임도 적절히 표현되었다.
21세기에는 전 세계인구의 70%가 도시에서 생활할 것으로 예상되며, 이러한 도시화는 도시관리를 위해 GIS와 더불어 건물 DEM과 정사투영영상에 대한 요구가 증대될 것이다. 건물 DEM을 생성하기 위해서는 건물의 형태를 나타내는 경계선을 검출해야 한다. 이를 위해서 일반적으로 자동과 반자동 건물 추출법을 사용한다. 그러나 자동 검출법을 항공사진에 직접 적용하면 지붕의 색깔이나 그림자 그리고 주변의 나무 등 때문에 정확한 건물 경계선을 추출하기 매우 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 연구에서는 반자동 건물 추출법을 제시하였다. 건물 지붕의 색깔이 균일할 경우 지붕의 한 부분을 마우스로 클릭하여 건물경계를 찾도록 하였으며, 균일하지 않은 경우 건물의 모서리 부분을 클릭하여 건물 모서리점을 검출하도록 프로그램을 개발하였다. 건물 DEM은 영상정합에 의해 계산된 건물 높이와 건물 경계선을 이용하여 생성하였다.
본 논문은 피사체의 고유의 색을 나타내기 위한 자동 백색 보정 기능에서 단색 영상에 대한 색상 왜곡현상을 보정하는 단색 영상 검출기의 구조개선 및 성능 향상을 수행한 구조를 제안한다. 제안한 구조는 뛰어난 효율성으로 인해 모바일 폰 카메라에 널리 사용되는 Grayworld 알고리듬을 통한 백색 보정 기능에 적용되는 단색 영상 검출기로써, 입력 영상의 색 분포 특성을 파악하여 단색 영상의 입력 시 해당 색상을 제외한 나머지 영역으로 자동 백색 보정기능을 수행하도록 하는 역할을 수행한다. 제안한 구조는 기존 구조에 비해 다양한 영상의 입력에 대응 가능하며, 영상의 크기 및 촬영 환경에 따라 임계값의 변경이 가능하도록 설계하였다. 또한 하드웨어 구조의 간소화를 통해 기존 대비 약 80%의 하드웨어 크기가 감소되었다.
국내 대부분의 선구에 부설된 콘크리트침목은 적절히 유지관리되지 않을 경우 열차 운행의 안전성을 심각하게 위협하는 요소가 될 수 있다. 이 연구에서는 최근 가장 강력한 적응성(adaptive)을 갖는 기법으로 활용 범위를 넓히고 있는 Adaboost를 이용하여 고해상도카메라로 촬영한 침목이미지에서 균열을 자동검출할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘은 실제 침목에 발생한 균열 및 비균열 이미지를 분석한 후 도출한 균열특징을 이용하여 학습하였다. 침목균열 자동검출 알고리즘의 적용성은 48개의 학습이미지와 11개의 비학습이미지를 이용하여 검토하였다. 검토 결과 학습이미지와 비학습이미지 모두 균열폭과 균열길이에 대한 인식률이 90% 이상으로 나타났으며, 충분한 균열인식 성능을 갖는 것으로 나타났다.
전자내시경을 이용하여 양극처리된 알루미늄 실린더튜브 내면의 결함을 자동으로 검사하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 크게 자동 결함검사 소프트웨어, 전자내시경 및 이송장치 등으로 구성되어 있다. 실험을 통하여 자동 결함검사의 최적검출 조건을 도출하여 실린더튜브 내면의 결함 검사에 적용한 결과 주요 결함 요소인 스크래치, 산화물, 라인, 웰드라인의 인식률을 99%로서 만족하였다. 자동 결함검사 시스템을 생산현장에 적용하면 기존의 육안 검사 시 작업자가 가지는 육체적인 피로도 줄여 작업효율을 증가시키며, 결함검출 자료를 바탕으로 제품의 품질을 향상시킬 수 있다.
본 논문에서는 LCD 구동 모들 PCB의 기능 검사를 위한 자동 검사시스템인 EVT(Emulated Vision Tester)를 제안하고 구현하였다. 기존의 대표적인 자동검사 방법으로는 전기적 검사나 영상기반 검사방식이 있으나 전기적 검사만으로는 Timing이 주요한 변수가 되는 LED 장비에서는 검출할 수 없는 구동불량이 존재하며 영상기반 검사는 영상획득에 일관성이 결여되거나 Gray Scale의 구분이 불명확하며 검출결과의 재현성이 떨어진다. EVT 시스템은 Pattern Generator에서 인가된 입력 패턴 신호라 구동모듈을 통한 후 출력되는 디지털 신호를 직접 비교하여 패턴을 검사하고 아날로그 신호 (전압, 저항, 파형)의 이상 여부도 신속 정확하게 검사할 수 있는 H/W적인 방법이다. 높은 검출 신뢰도와 빠른 처리 속도 뿐만 아니라 간결한 시스템 구성으로 원가절감 실현 등 많은 장점을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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