최근 u-healthcare 서비스 분야에서 단일 시점의 일반화된 치료가 아닌 장시간 개개인의 특성이 반영된 진료와 의료 서비스에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 기존의 생체 신호 해석은 임상적인 실험을 통해 얻은 표준화된 임계치를 이용해 분석하는 일관된 판단 방법이 주를 이루었다. 본 논문에서는 미래형 홈 환경에서 사용자에 따라 다른 신호 해석을 지원하는 사용자 적응적 생체 신호 해석 방법을 제안한다. 생체 신호 해석은 사용자의 컨텍스트와 환경 컨텍스트를 통합하는 모듈과, 지식표현 기법을 적용한 개인화된 추론 모듈로 구성된다. 제안된 방법은 사용자 정황 정보를 고려하여 사용자 적응적인 생체 신호 해석을 지원하며, 환경 컨텍스트를 고려하여 환경의 변화에 영향을 최소화하는 생체 신호 해석을 지원한다. 또한 사상의학 이론을 생체신호 해석에 동적으로 적용할 수 있는 틀을 제공한다. 이는 추후 미래형 홈 환경에서 다양한 종류의 센서와 함께 개인화된 맞춤형 재택 건강관리 서비스에 활용할 수 있다.
영상의 이진화는 영상을 물체와 배경으로 구분하는 전처리 과정으로써, 처리해야 할 대상이 되는 물체를 규정하기 위한 매우 중요한 처리과정이며 크게 전역 임계 값 설정 방법과 지 역 임계값 설정 방법으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 전역적 이진화 방법의 장점과지역적 이진화 방법의 장점을 결합하여 문자 영역에 대한 효율적이고 적응적인 이진화 방법을 제안한다. 한글 명도 영상을 대상으로 실험한 결과 지역적 이진화 알고리즘보다 훨씬 빠른 속도로 더 좋은 품질의 문자 이진화가 가능함을 확인할 수 있었다.
치과 분야에서 치아가 개별적으로 조작될 수 있는 3차원 치아 모델은 치과 치료와 시술 시뮬레이션을 위해 중요한 요소이다. CT영상으로부터 이러한 치아 모델을 재구성하기 위해서는 각 치아의 경계를 정확하게 분할할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 3차원 재구성 시스템에서 사용되는 임계화 방법은 치아들과 치아와 비슷한 밝기의 치조골이 서로 인접해서 나타나는 CT 영상열에서 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 CT영상에서 부드러운 치아 경계를 추출하기 위해 B-spline 곡선 적합을 이용한 치아 분할 방법을 제안한다. 성공적인 적합을 위해서 이전 슬라이스의 분할정보와 적응 최적 임계화 방법을 기반으로 한 초기경계 생성방법을 제안한다. 그리고 적합과정에서 이웃한 유사한 물체에 적합되는 것을 줄일 수 있는 유전자 알고리즘을 이용한 B-spline 적합방법을 제안한다. 평가결과 제안된 알고리즘은 개별치아의 경계를 성공적으로 검출하였으며 이를 이용하여 시술과 치료 과정의 시뮬레이션을 위한 치아의 3차원 모델을 정확하고 부드럽게 생성할 수 있음을 보였다.
본 연구는 온라인 지문 인식 기법의 속도 향상을 주목적으로 하여 기존의 지문 인식 기법과 비교하여 개선된 전처리 방법을 이용하여 적은 계산량으로 보다 높은 정확도를 확보하여 궁극적으로 지문 인식 및 대조 시스템이 적합한 특징점 추출 알고리즘 개발을 목적으로 한다. 먼저 방향성이미지에서 방향성추출에서는 4$\times$4화소를 하나의 Block으로 나눈 후, 3$\times$3의 Sobel 연산자를 이용하였고, 이 방향성 정보를 이용하여 지문영상의 품질 측정과 배경 분리를 하였으며, 또한 부분 영역간의 밝기 차이 등으로 발생하는 오류를 최소화하기 위하여 이진화 수행 과정에서 가장 애로점인 임계치(threshold value) 설정을 지문의 대상 영역의 밝기 등에 적응하여 스스로 변하도록 할 수 있게 Slit sum의 방법을 응용한 적응 이진화를 하였다. 세선화와 특징점 추출에서는 VHN(Vertical & horizontal Number)값을 이용하여 보정(Interpolation)효과를 주어 오류특징점을 배제하고, 자동 지문 인식 시스템의 인식성능을 향상시켰다.
치과 분야에서는 치아교정이나 수술 시뮬레이션을 위해서 각 치아를 개별적으로 조작할 수 있는 3차원 치아모델이 필요하다. 치아 CT 영상으로부터 이러한 치아모델의 재구성을 위해서는 각 치아를 이웃한 치아나 치조골로부터 정확하게 분리할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 치아 영역을 효과적으로 분리하기 위한 영상정규화 방안과 최적임계화방안을 제안한다. 제안된 방법은 연속적인 CT 영상 슬라이스들에서 치아영역의 형태와 밝기는 점진적으로 변한다는 사실을 근거로 이전 슬라이스에서 추정된 임계치를 이용하여 현 슬라이스의 임시치아경계를 결정하고 이것을 바탕으로 보다 정확한 임계치를 계산한다.
본 논문은 퍼지 C-평균 분류기와 적응적 블록 분할을 사용한 역광 영역 검출과 공간 적응적 대비 확장을 사용한 역광 영역 개선 방법을 제안한다. 제안된 방법은 퍼지 이론에 의해 계산된 최적의 임계값을 기반으로 적응적 가변블록 분할을 사용하여 역광 영상을 어두운 역광 영역과 밝은 배경 영역으로 구분한다. 가변블록에 의한 블록화 현상을 없애기 위해 유도 필터(guided filter)를 사용하여 역광 영역을 객체 영역에 적합하게 세분화한다. 마지막으로 검출된 역광 영역은 공간 적응적으로 대비가 확장되어 조도를 개선한다. 제안된 방법은 최적의 임계값을 사용하여 영상을 분할하기 때문에 입력 영상에 따라 적응적으로 영역을 분할하고 저조도 영역을 개선하며, 사용자의 별도의 설정이 없이 입력 영상에 따라 자동적 역광 영상 개선이 가능하다. 실험 결과를 통해 제안된 방법이 기존 방법보다 역광 영역에 존재하는 피사체의 정보를 효과적으로 개선할 수 있으며, 복잡한 분할 방법을 사용하지 않고 빠르게 역광 영역을 검출할 수 있음을 보인다.
본 논문은 웨이블릿 영역에서 인간지각시스템 특성, 적응 스케일(Scale) 개수와 가중치 함수를 이용하고 실험적 임계값을 적용하여 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위한 디지털 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 실험적 임계값을 기초로 하여 웨이블릿 영역에서 중요 계수를 찾아 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위한 워터마크를 삽입하였다. 원본영상을 3-레벨(Level)로 웨이블릿 변환하여, 저주파에 해당하는 기저대역을 제외한 나머지 모든 부대역을 워터마크 정보를 삽입하였다. 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위하여 인간시각시스템 특성을 근거로 한 적응 스케일 계수와 가중치 함수는 고려되었으며, 이 적응 스케일 계수와 가중치 함수는 강인성과 비가시성의 향상을 도모하였다. 워터마크는 가우시안 랜덤 시퀀스로 구성되어 있고 워터마크의 검출은 상관도를 이용하여 워터마크의 삽입 여부를 판단한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 모의 실험한 결과 비교적 우수한 화질에서 JPEG 손실 압축, 잡음 첨가, 잘라내기, 흐림, 예리화, 그리고 선형 및 비선형 필터링 등의 공격에 강인함을 알 수 있었다.
실시간 응용 프로그램은 미디어 데이터간에 만족되어야 할 동기화 제약조건을 가지고 있다. 클라이언트의 버퍼를 버퍼레벨기법의 가상버퍼와 네트워크 상태를 포함한 피드백기법을 제안한다. 가변적 전송 지연 시간을 흡수하면서 피드백 제어에 의한 동기화를 수행한다. 버퍼의 수위가 정상레벨을 유지하는가에 대한 문제는 재생률과 QoS 서비스에 중요한 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 필터링함수, 제어함수, 네트워크 평가 함수 등을 적용하여 멀티미디어 서버에서 전송 시작시점을 결정하고 미디어의 재생 시 끊어짐이 없는 유연한 재생을 처리하게 된다. 주 미디어인 오디오 프레임이 상위임계레벨에 버퍼의 수위가 존재 할 경우는 점차적으로 재생시간을 줄이고, 오디오 프레임이 하위임계레벨에 버퍼의 수위가 있을 경우는 점차적으로 재생시간을 늘리는 시스템을 제안한다.
주어진 배경 이미지로부터 전경 객체를 분리하는 것을 목표로 하는 배경 차분화 기법에 관한 많은 연구가 있어 왔다. 최근에 발표된 몇 가지 통계 기반 배경 차분화 기법들은 동적인 환경에서 동작할 수 있을 정도로 안정된 성능을 보이는 것으로 보고되고 있다. 그러나 이들 기법은 일반적으로 매우 많은 계산 자원을 요구하며, 객체의 명확한 윤곽을 획득하는데 있어서는 아직 어려움이 있다. 본 논문에서는 점진적으로 변화하는 배경을 모델링하기 위해 복잡한 통계 기법을 적용하는 대신 간단한 이동-평균 기법을 사용한다. 또한 픽셀별로 할당되는 다중의 임계치 대신 유전자 학습에 의해 최적화되는 하나의 전역적 임계치를 사용한다. 유전자 학습을 위해 새로운 적합도 함수를 정의하여 학습하고 이를 이용하여 이미지의 분할 결과들을 평가한다. 본 논문의 시스템은 웹 카메라가 장착된 개인용 컴퓨터에서 구현하였으며, 실사 이미지들에 대한 실험 결과에 의하면 기존의 가우시안 믹스쳐 방식보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다.
영상 정보에 기반한 지능형 교통 정보 시스템(ITS)의 응용 분야에서, 차량의 그림자 제거와 겹침 차량을 분리하기 위하여 3차원 물체의 특징을 이용하며 차량 형상을 분리하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 차량을 분리하기 위하여 연속 프레임에서 배경을 수정하고, 배경 영상과 현재 입력 영상의 차이를 이용한다. 또한 그림자를 제거하고 겹침 차량을 분리하기 위하여, 1) 3차원 증거를 차량 증거 영역에서 검출하여 군집화하고, 2) 독립 차량의 중심 위치를 판단하고, 3) 다시 임계치에 의해 차량의 형상을 분리한다. 단순 임계치에 의해 차량을 분리하는 기법은 기상조건 등에 민감하기 때문에 여러 조건에 따라 다른 알고리즘을 적용해야 하지만 제안하는 기법은 동일한 알고리즘으로 여러 기상조건에 적응이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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