본 논문에서는 조명과 배경에 강인한 동적임계값을 이용한 손 영상 분할방법을 제안한다. 먼저 시간단위 입력 차영상을 구하여 움직이는 물체에 대한 손의 실루엣을 추출한다 그 후, 추출된 손 실루엣에 해당하는 영상의 R,G,B 히스토그램 분석을 통하여 R,G,B 각각에 대한 임계구간을 동적으로 구한다. 마지막으로 획득된 동적 임계값을 이용하여 영상에서 손영역을 분할한 다음 모폴로지, 연결요소 분석, 플러드필 연산을 이용한 잡음 제거를 수행한다. 실험 결과 본 논문에서 제시하는 기법은 기존의 비전 기술을 통한 손 인식 기법들과 비교하여 별도의 고정임계값을 두지 않고 실행시간에 정확한 임계값을 추출 할 수 있으며, 다양한 배경과 조명에 대해서도 정확하게 손을 분할할 수 있다. 본 연구에서 제안한 기법은 혼합 현실 응용을 위한 사용자 인터페이스로 사용될 수 있다.
위성항법시스템의 안정적인 항법정보 제공에 대한 요구사항은 점차 증가하고 있지만, 의도적인 전파교란 및 자연환경 변화에 의한 성능 저하는 현실적으로 완벽히 해결하기 어렵다. 이러한 위성항법 시스템의 단점을 보완하기 위한 대표적인 항법시스템으로 고출력 신호를 이용한 지상파항법시스템인 eLoran이 주목받고 있고, 의도적인 전파교란에 강인하다는 장점이 있다. 사용자는 eLoran 시스템에서 사용 환경에 따라 E-field 또는 H-field 수신 안테나 중에서 적합한 것을 사용한다. 안정적인 접지 연결에 대한 제약이 없고, 상대적으로 주변 전자장비의 잡음에 강인한 H-field 안테나는 두 개의 루프로 구성되어 루프 간의 위상과 이득차이로 인해 등방성을 가지지 못한다. 그러므로 H-field 안테나는 정지위치에서도 수신한 신호의 방향에 따라 측정치의 변화가 발생하는 단점이 있고, 보다 정확한 측위 결과를 위해서는 신호의 방향에 따른 오차를 제거해야한다. 본 논문에서는 H-field 안테나와 송신국간의 기하학적 방향에 따른 오차를 제거하기 위한 지향성 보상기법을 제안하였다. eLoran 모의 신호생성기를 활용하여 오차를 분석하고 모델링하여 보상하는 기법을 개발하였고, 시뮬레이션과 차량실험을 통해 제안한 기법의 성능을 검증하였다.
실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다 하지만 배경영상의 잡음을 객체로 인식하는 오류로 인하여 추출하고자 하는 객체를 찾지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하고 추적하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다. 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다. 아울러 제안방법의 성능에 대한 실험결과를 기존 추적알고리즘과 비교, 분석하여 평가한다.
LonWorks/IP 가상 디바이스 네트워크(VDN) 상의 전달지연은 실시간 분산제어 시스템의 성능과 안정성을 악화시킨다. LonWorks/IP VDN은 LonWorks 디바이스 네트워크와 IP( 데이터) 네트워크와의 통합네트워크이다. LonWorks/IP VDN 상에서의 서보제어를 수행할 경우 시간지연은 확률적인 특성을 강하게 나타낸다. 산업현장에 대한 예지보전을 위한 실시간 분산제어 환경에서 즉각적인 응답은 필수불가결한 요소이다. 그러므로 네트워킹 된 분산제어시스템의 안정성을 보장하고 성능을 개선하기 위해서는 시간에 따라 가변적인 불확실한 시간지연을 보상할 필요가 있다. 본 논문에서는 출력 되먹임 루프에 적절한 필터와 외란관측기를 이용한 제어기를 제안한다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안된 제어기의 성능과 안정성이 Smith 예측기 기반의 내부모델제어기 (IMC)의 제어결과와 비교 제시된다. 제안된 제어기는 IMC 보다 안정성과 추종성능을 상당히 개선시킬 수 있으며 외란과 잡음에 강인한 특성을 갖는 것을 보인다. 그러므로 제안된 제어기는 가변적인 시간지연을 갖는 LonWorks/IP VDN 상에서 예지보전을 위한 실시간 분산제어에 매우 적합하다.
거울 신경 세포는 동물이 어떤 동작을 할 때와 그 동물이 다른 동물의 동일한 동작을 하는 것을 관찰 할 때, 똑같은 세포 발화를 하는 신경세포이다. 본 논문에서는 거울 신경 세포의 발화 원리를 이용하여 비슷한 방법으로 보이지 않는 부분에 대한 객체의 움직임을 추적하는 방법을 3차원 재구축 방법을 통해 제안한다. 거울 신경 세포 시스템과 같은 발화 원리를 통해 의도 인지 시스템을 구축하기 위해, 스테레오 카메라를 통해 획득한 두 개의 이미지 데이터를 통해 깊이 정보를 계산하여 3차원으로 재구축한다. 3차원 재구축을 통해 만들어진 이미지 데이터를 옵티컬 플로우를 사용하여 3차원 이미지에서 객체의 움직임 방향을 추정한다. Estimation 알고리즘인 칼만 필터를 사용하여 객체의 움직임 추정을 잡음에 강인하게 한다. 객체의 움직임 추정을 통하여 객체의 움직임에 따라 구축된 이미지 데이터를 히스토리화 하여 데이터를 저장한다. 객체의 일부분 혹은 전체가 다른 물체로 인해 가려져 스테레오 카메라 시야에서 사라졌을 때, 과거에 저장된 히스토리로 부터 데이터를 가져와 가려진 부분에 대한 객체의 원래의 모습을 복원한다. 이 복원을 통하여 움직임 추정을 한다.
HRR(High Resolution Range) profile은 표적의 고유한 전자기학적 산란 특성을 1차원 레이더 영상으로 보여줄 뿐만 아니라, 잡음에 강인하면서 실시간으로 획득 가능하기 때문에 비행 표적을 식별하기 위한 레이더 신호로 많이 이용되고 있다. 하지만 HRR profile은 레이더와의 상대적인 각도에 대해 민감하게 변하기 때문에 하나의 표적에 대한 훈련 데이터베이스를 구축하려면 엄청난 양의 HRR profile이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 표적의 비행 기동 시나리오에 따른 훈련 데이터베이스 구축 방법을 기술한다. 이 방법을 사용하면 적은 양의 훈련 데이터베이스로도 높은 식별 성능을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 공모방지 핑거프린팅 알고리즘에 의하여 생성된 핑거프린트를 삼차원 메쉬 모델에 효율적으로 삽입할 수 있는 새로운 공모방지 핑거프린팅 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 유한 사영기하학(finite projective geometry)을 기반으로 고객의 수만큼 핑거프린트를 만들고 이 정보를 바탕으로 삼차원 메쉬 모델을 분할한 다음, 마크(mark)할 특정 분할메쉬 (submesh)에 저작권을 나타내는 워터마크 신호를 은닉한다. 삽입할 워터마크 신호는 비인지성과 강인성을 고려하여 마크할 분할 메쉬로부터 삼각형 스트립(triangle strips)을 생성하고 각 스트립에 포함된 꼭지점 값들을 DCT 영역의 계수 값들로 변환시킨 후 중간 주파수 대역에 삽입한다. 다양한 실험을 통해 제안한 기법이 무작위 잡음첨가, MPEG-4 SNHC의 삼차원 메쉬 꼭지점 좌표값 압축, 기하학 변환 및 공모에 의한 핑거프린트 공격에 대해 강인할 뿐만 아니라 생성된 핑거프린트의 비트 수를 기존의 방법보다 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 결함 검출을 위하여 2차원 산업 영상 정합 기법을 제안한다. 제안 기법은 먼저 참조 영상과 입력 영상 각각에 대하여 원 영상을 평활하면서도 경계를 보존하는 전처리 과정을 수행하여 일반적인 잡음에 강인한 정합을 가능하게 한다. 다음으로 x축 방향의 기울기 크기 영상 및 이진 영상을 생성한 후 각 픽셀별 주변 영역 밀도 분석을 통하여 특징 영상을 생성하여 산업 영상에서 자주 발생하는 모아레 형태의 패턴으로 인한 오정합을 방지한다. 마지막으로 이렇게 생성된 특징 영상에 대하여 위상 연관성을 이용한 정합을 수행하여 두 영상을 고속으로 최적으로 정렬하는 위치 이동 정합 인자를 계산할 수 있다. 실험 결과 실제 산업 영상에 대한 정합 정확성은 100%였고, 기존 기법보다 약 20배의 속도 향상이 있었다. 이와 같이 제안기법은 실제 산업 응용이 가능한 빠른 속도와 정확한 정합 정확도를 보여주었다.
본 논문에서는 디지털 워터마킹 기법을 이용하여 부가데이터를 전송하기 위해 일반화된 K 페이딩 채널에서의 채널용량 수식을 유도하였다. 대역확산 워터마킹 기법(Spread Spectrum Watermarking: SSW)은 디지털 워터마킹 기법 중의 하나로 무선 채널에서 잡음에 대해 강인한 특성을 지니며, 수신단에서의 신호 검출이 상관기에 의해 간단히 이루어지기 때문에 널리 사용되는 방식이다. 대역확산 워터마킹 기법에 의해 생성된 부가데이터를 무선통신 시스템에 적용하기 위해서는 워터마킹 신호가 무선 채널에 의해 받는 영향에 대한 연구가 필수적으로 요구된다. 모의실험 결과로부터 대역확산 워터마킹 시스템의 채널용량이 HWR, WNR, fx, 그리고 PN 시퀀스의 길이에 따라 변화함을 확인하였고, 또한 적정 데이터를 전송하기 위하여 필요한 HWR과 WNR의 레벨을 수식으로부터 결정할 수 있음을 보였다. 본 논문의 결과는 PN 시퀀스를 이용하는 일반적인 대역확산 워터마킹 시스템에 적용할 수 있다.
실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 하지만 배경영상의 잡음을 객체로 인식하는 오류로 인하여 추출하고자 하는 객체를 찾지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하고 추적하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다. 아울러 제안방법의 성능에 대한 실험결과를 기존 추적알고리즘과 비교, 분석하여 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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