• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권1호
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• pp.55-63
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• 2008

지문의 방향 정보는 융선 강화, 정합, 분류기 등과 같이 전반적인 지문 인식 알고리즘의 기반 정보로 사용하므로 방향 정보의 오차는 지문 인식 성능에 직접적인 영향을 준다. 지문의 방향은 대부분의 영역에서는 융선의 흐름이 완만하게 변하는 전역적인 특성과 중심점(core point)이나 삼각주(delta point)와 같은 특이점(singular point) 부근에서 융선의 흐름이 급격히 변하는 지역적인 특성을 모두 갖고 있다. 따라서 융선의 방향 추출 시에 지역적인 특성만 강조하면 특이점 부근에서의 방향 변화를 민감하게 표현해 줄 수 있지만 노이즈에 취약한 단점이 발생하고 전역적인 특성만 강조하면 노이즈에 강인한 특성을 보이지만 특이점 부근에서 방향 변화에 둔감해진다. 본 논문에서는 지역적인 특성에 민감하면서도 노이즈에 강인한 적응적 지문 방향 추출 방법에 대하여 제안하였다. 또한, 상처에 의해 발생되는 방향성 노이즈는 반복 회귀 진단으로 이상치(outlier)들을 선별하여 제거함으로써 이에 대한 영향을 최소화하였다. 그리고 영역별로 측정 사이즈를 다르게 하여 노이즈에 강인하면서 특이점 부근에서는 융선 변화에 민감하게 방향을 추정하였다. 제안 방법의 평가를 위해 인조 지문(synthetic fingerprint)과 지문 인식의 성능 평가용으로 많이 사용되는 FVC 2002 데이터베이스를 사용하였다. 융선 방향 추출의 정확성은 융선의 방향 값을 사전에 알고 있는 인조 지문 데이터를 생성하여 평가하였고 최종 지문 인식 성능의 평가는 FVC 2002 데이터베이스를 사용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.1908-1918
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• 2013

자유시점 또는 오토스테레오스코픽 비디오 서비스는 3차원 영상을 제공하는 차세대 방송 시스템으로, 여러 시점의 영상들이 필요하다. 본 논문에서는 가상 시점 영상을 고속 생성하기 위해 알고리즘 병렬 구조를 최적화하고, Compute Unified Device Architecture(CUDA)를 이용한 General Propose Graphic Processing Unit(GPGPU) 기반의 중간시점 영상 고속 생성을 위한 최적화 기법을 제안한다. 제안한 방법은 좌/우 깊이영상을 병렬화시킨 스테레오 정합알고리즘을 이용하여 변위정보를 얻은 후, 깊이 당 변위증분을 계산하여 사용한다. 계산된 변위증분을 사용하여 해당 각 화소들의 깊이 값을 이용하여 좌/우 영상들을 원하는 위치의 중간시점으로 영상을 이동시킨다. 그 다음, 비폐색영역들을 서로 상호 보완하여 없앤 다음에 남은 홀들은 홀 필링으로 없애 최종 중간시점 영상을 생성한다. 제안한 방법을 구현하여 여러 실험 영상에 적용한 결과, 생성된 중간시점 깊이영상의 화질은 평균 PSNR 30.47dB이었으며, Full HD급 중간시점 영상을 초당 38 프레임 정도 생성하는 속도를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.431-447
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• 2021

최근 많은 영역에서 고해상도 인공위성의 활용이 증가하고 있다. 안정적으로 유용한 위성영상을 공급하기 위해서는 자동 정밀 기하보정 기술이 필요하다. 일반적으로 위성영상의 기하보정은 정확한 지상좌표와 영상좌표와의 대응점으로 설정된 지상기준점을 이용하여 기하학적인 왜곡을 보정한다. 따라서 자동으로 정밀 기하보정을 수행하기 위해서는 높은 품질의 지상기준점을 자동으로 획득하는 것이 핵심이다. 본 논문에서는 처리할 고해상도 위성영상과 지상기준점 칩의 영상 피라미드를 구축하고 영상 피라미드의 각 층에서 위성영상과 지상기준점 칩 간 영상정합, 오정합점 탐지, 정밀 센서모델링을 반복적으로 수행하는 반복 정밀 기하보정 방안을 제시하였다. 해당 알고리즘을 통해 자동으로 높은 품질의 지상 기준점을 자동으로 획득하고 이를 바탕으로 고해상도 위성영상의 기하보정 성능을 향상시키고자 하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 KOMPSAT-3 및 3A Level 1R 영상 8 Scene을 사용하였으며, 수동으로 추출한 검사점을 이용하여 정확도 분석을 수행한 결과 평균 1.5 pixel, 최대 2 pixel의 정확도의 기하보정 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제41권4호
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• pp.446-460
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• 2022

본 논문은 고반복률을 갖는 양상태 소나 시스템에서의 송신 직접파로 인한 표적 탐지율 저하를 적응형 필터를 이용하여 개선하는 알고리즘을 제안한다. 이러한 소나 시스템에서의 송신 직접파 제거는 실제 시스템을 운용하는 것에 치명적인 영향을 주기 때문에 이것을 제거하는 것이 아주 중요하다. 본 논문에서는 시뮬레이션과 해상 실험 데이터에 Normalized Least Mean Square(NLMS)와 Recursive Least Square(RLS) 알고리즘을 적용하여 성능을 평가하였다. 송신 직접파 성분과 표적 신호가 포함된 표적 방위의 빔 신호를 입력 신호로 사용하고 송신 직접파 성분이 있는 송신기 방위의 빔 신호를 원하는 신호로 사용하여 두 신호의 차를 최적화 하여 송신 직접파를 제거하고 표적 신호만 남긴다. 시뮬레이션에서 정합필터의 결과를 확인하였을 때 Linear Frequency Modultated(LFM)과 Generalized Sinusoidal Frequency Modulated(GSFM) 모두에서 송신 직접파가 잡음레벨까지 제거되고 GSFM의 경우 표적의 부엽이 20 dB 이상 감소하여 성능 개선이 있는 것을 확인하였다. 해상 실험에서 LFM은 송신 직접파의 레벨이 10 dB 감소하였고, GSFM은 송신 직접파의 레벨이 약 4 dB 감소하였고, 표적의 부엽이 약 4 dB 정도 감소하여 성능 개선이 있다는 것이 확인되었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권4호
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• pp.309-316
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• 2012

다중영상화기술은 진단 및 치료 반응평가의 성능향상을 위하여 활발히 연구되고 있으며 하드웨어의 통합에도 불구하고 기기간의 획득방법의 차이에 따라 영상간의 불일치와 계수부족으로 인하여 정합도를 떨어뜨린다. 이에 본 연구에서는 소동물 PET 리스트모드 데이터의 저장형식을 분석하고 잡음 및 통계적 특성을 향상시키기 위하여 이벤트 데이터를 재추출하여 정량적으로 개선된 PET 영상을 획득하고자 하였다. 소동물 리스트모드 Inveon PET 데이터는 소동물에 37 MBq/0.1 ml를 꼬리정맥에 주사하고 60분 후 10분 동안 정적데이터를 획득하였다. 생체신호와 같이 획득된 리스트모드 데이터형식은 48 비트의 패킷크기로 이루어져 있으며 패킷 내에서는 8 비트의 헤더와 40 비트의 payload 영역으로 나누어져 있다. 사이노그램 생성은 그레이코드로 각 패킷의 순서와 흐름을 평가하고 각 패킷의 순서를 CPU에서 검출기위치 변환과 단순 증가 그리고 비모수 부트스트랩 기법을 이용하여 재추출하여 새로운 사이노그램을 생성하였다. 영상은 3 span과 31 ring difference로 설정하여 생성된 사이노그램은 산란 및 감쇠보정을 고려하지 않고 16부분 집합으로 4회 반복하는 OSEM 2D 알고리즘을 이용하여 재구성하였다. 획득된 PET 데이터의 헤더정보에서의 동시계수의 총수는 1,394만 계수였으며, 리스트-이벤트 데이터의 패킷을 분석한 동시계수의 총수는 1,293만 계수였다. PET 데이터의 단순 증가는 최대값이 1.336에서 1.743으로 향상되었으나 잡음이 같이 증가됨을 확인하였다. PET 데이터 재추출 성능은 순차적인 패킷의 payload 값을 시프트연산을 통해 데이터의 위치를 이동시킴으로써 특정 잡음이 제거되거나 대조도가 향상되는 영상을 획득할 수 있었다. 부트스트랩 재추출 기법은 영상의 잡음과 통계적 특성이 개선된 PET 영상을 제공하여 다중영상화시 정합도를 향상시켜 질환의 조기 진단 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권6호
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• pp.8-17
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• 2011

최근 비행시간 (Time-of-Flight, TOF) 원리에 기반한 깊이 카메라의 등장과 함께 저해상도 깊이 카메라와 고해상도 컬러 카메라로 이루어진 복합형 카메라 시스템 (Fusion Camera System) 이 각광을 받고 있다. 복합형 카메라 시스템에서 취득한 저해상도 깊이맵을 컬러 영상과 같은 영상 평면 (Image Plane) 에 위치시키고 같은 해상도를 가질 수 있게 하려면 카메라 보정 및 3차원 투영, 홀 (Hole) 채우기와 같은 일련의 전처리 과정이 필요하다. 그러나 전처리 과정을 거친 깊이맵은 깊이 카메라의 내부 특성, 카메라 보정의 부정확성 등에 의해 많은 오차를 가진다. 그러므로 본 논문에서는 오차가 많은 상황에서도 강건하게 동작하는 깊이맵 업샘플링 방법을 제안한다. 먼저, 전처리 과정을 통해 얻은 깊이 정보의 신뢰도를 컬러 영상과의 상관관계에 기반하여 측정한다. 그리고 낮은 신뢰도의 깊이 정보를 참조하지 않는 수정된 커널 회기법 (Kernel Regression)을 통해 깊이맵과 컬러 영상의 경계 정합을 수행하여 세밀한 깊이 표현이 가능한 고해상도 깊이맵을 형성한다. 제안하는 알고리즘은 깊이 정보의 신뢰도 정의와 그에 따른 참조를 통해 카메라 보정 결과가 부정확하더라도 높은 성능의 깊이맵 생성을 보장한다. 실험결과를 통해 기존의 깊이맵 업샘플링 기술보다 제안하는 방법이 더 정확한 깊이 정보를 제공하는 것을 확인할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.305-315
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• 2012

두 카메라 혹은 다수의 카메라에서의 컬러 보정은 이후 알고리즘의 성능 향상 및 양안식 3D 카메라에서 매우 중요한 기술이다. 최근 컬러 보정 방법들이 다수 제안되었지만 이 방법들의 결과에 대한 정확한 측정 방법이 많지 않으며 기존의 측정 방법은 두 영상이 카메라의 위치에 따른 서로 다른 장면을 가지고 있을 경우 적합하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 컬러 보정을 위한 컬러 간의 차이 측정 기법을 제안한다. 이 기법은 대상이 되는 두 영상의 장면이 일치하지 않는 경우를 고려하여 대응점 검색을 통해 두 장면간의 같은 컬러를 가져야 하는 대응점을 찾고 이 대응점 주위의 영역으로부터 통계치를 계산하여 컬러의 차이를 계산한다. 이 경우 두 영상의 위치 변화를 하나의 기하학적 변환으로 설명하는 기존 방법에서 생길 수 있는 대응점간의 불일치를 고려할 수 있다. 또한 대응점들이 영상의 모든 영역을 포함하지 않을 수 있기 때문에 전체 영상의 통계치를 계산하여 컬러의 차이를 측정한다. 최종적인 컬러의 차이는 대응점 기반과 전체 영상 기반의 컬러 차이의 가중치의 합으로 결정되며 이 가중치는 대응점 기반의 컬러 비교가 영상 내의 얼마만큼의 영역을 포함하는지에 따라서 결정된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.65-68
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• 2003

본 논문에서는 가장 최근의 동영상 표준인 H.264에서 가변 블록 움직임 예측 시 인접한 블록과의 상관성을 분석하여 병합 절차를 추가함으로써 매크로블록의 최종 모드를 결정하는 시간을 줄이기 위한 알고리즘을 제안한다. H.264에서는 매크로블록의 모드를 결정하기 위하여 총 7가지 모드를 사용하여 움직임 예측은 실시함으로써 부호화 효율을 극대화시킨 반면 이러한 움직임 예측이 부호화기의 복잡도를 높이는 주요 요인으로 현재 커다란 단점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 $8{\times}8$ 움직임 예측이 끝난 후 인접한 두 블록 사이의 거리론 임계값(Threshold)과 비교하여 다음 모드의 움직임 예측의 실시 여부를 먼저 절정함으로써 필요한 움직임 예측에 소비되는 시간을 단축시켰다. 여기서 실험 조건으로 명시하고 있는 것은 대표적인 단일모드 중에서 수행 성능이 가장 좋은 $8{\times}8$ 모드를 기본모드로 사용하고 병합 시 $16{\times}16$ 모드 쪽으로 상향식(bottom-up) 방법의 병합을 수행해 나아간다 모의실험을 통해 수행 성능과 전체 부호화 시간 측면을 본 논문에서 제안한 방법과 4가지 모드인 $16{\times}16,\;16{\times}8,\;8{\times}16,\;8{\times}8$ 모드를 모두 사용한 경우, $8{\times}8$ 단일모드를 사용한 경우를 비교하였다. 실험 결과 $8{\times}8$ 단일모드보다 수행 성능이 향상되었으며, 시간 단축 면에서 제안한 방법이 4가지 모드인 $16{\times}16,\;16{\times}8,\;8{\times}16,\;8{\times}8$ 모드를 모두 사용한 경우와 $8{\times}8$ 단일모드를 사용한 경우보다 계산 시간이 감소하였음을 확인하였다.행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는 피험자의 머리 움직임에 의하여 도파민 유리가 과대평가되었으며 이는 이 연구에서 제안한 영상정합을 이용한 움직임 보정기법에 의해서 개선되었다. 답이 없는 문제, 문제 만들기, 일반화가 가능한 문제 등으로 보고, 수학적 창의성 중 특히 확산적 사고에 초점을 맞추어 개방형 문제가 확산적 사고의 요소인 유창성, 독창성, 유연성 등에 각각 어떤 영향을 미치는지 20주의 프로그램을 개발, 진행하여 그 효과를 검증하고자 한다. 개방형 문

• 전자공학회논문지
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• 제54권5호
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• pp.74-84
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• 2017

휴대용 지뢰 탐지기의 특성상 병사가 직접 손에 들고 운용하기 때문에 빠르고 정확하게 표적 탐지를 수행하는 시스템을 개발해야한다. 그러나 우리나라의 군에서 사용하고 있는 휴대용 지뢰 탐지기는 금속 성분의 지뢰만 탐지가 가능하다는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하고, 우리나라 환경에 알맞은 휴대용 지뢰 탐지 시스템을 개발하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 지면 투과 레이더를 이용하여 지뢰를 탐지 하고, 우리나라 환경에 알맞은 휴대용 지뢰 탐지 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 전처리 단계로 깊이 보상, 정합 필터링, 주파수 이동 필터링을 이용하고, 탐지 단계에서 에지 비율을 통해 최종적으로 표적을 탐지한다. 제안하는 시스템의 성능을 검증하기 위하여 우리나라 토양의 대부분을 차지하는 사양토를 이용하였고, 탐지해야하는 지뢰를 매설한 후 휴대용 지뢰 탐지기를 이용하여 데이터를 획득하였다. 획득한 데이터를 기반으로 패치의 크기 및 위치와 이동 주파수에 대한 실험을 진행하여 최적의 성능을 나타내는 값을 찾아내고, 해당 값을 이용하여 탐지 성능을 확인하였다. 실험 결과, 제안하는 전처리 알고리즘이 낮은 오경보율에서 모든 지뢰를 탐지하는 우수한 성능을 나타내는 것을 확인하였고, 기존 연구와의 비교를 통해 제안하는 시스템의 성능이 우수함을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.267-273
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• 2011

본 논문은 자기공명 뇌영상을 대상으로 뇌종양 영역을 자동으로 분할하기 위한 방법을 제안한다. 정상적인 뇌영상은 좌우로 대칭인 특징을 지니는 반면에 종양이 존재하는 뇌영상은 종양세포와 부종 및 괴사로 인해 비대칭적인 특징을 가진다. 본 논문에서는 이러한 대칭성을 뇌영상내에 종양영역의 존재 유무를 판별할 수 있는 기준으로 이용한다. 대칭성 분석을 위해서 뇌영역의 윤곽선 정보를 이용해 중심축을 생성하였으며 이는 사전정보를 이용하지 않고 영상의 자체 정보만을 해석해서 중심축을 추출할 수 있다는 점에서 기존의 영상 정합을 통해 해부학적 위치 정보를 추출하고 이를 이용하여 중심축을 찾는 방법과 구별된다. 자기공명 영상에서 정상뇌의 조직은 크게 3가지 클러스터로 분할되며 각 클러스터가 포함하는 영역은 백질과 회백질영역을 포함하는 뇌 실질영역, 뇌척수액(csf)영역, 두개골, 지방 및 뇌막 영역 등으로 나뉜다. 종양이 포함된 영상은 종양과 부종 및 괴사 영역이 추가적으로 존재하며 이는 클러스터링을 이용한 분할을 통해서 구분될 수 있다. 분할된 종양 영역의 중심점은 다음 슬라이스의 종양 영역의 경계를 검출하기 위한 레벨셋 알고리즘에 적용되어 전체 볼륨의 종양 영역의 경계선을 추출하기 위한 초기 시드로 이용된다. 본 논문에서는 3차원 볼륨의 영상(슬라이스)중에서 종양 영역이 존재하는 슬라이스의 종양 영역을 분할하여 이후의 슬라이스에서는 분할작업을 수행하지 않고 영역의 경계선만 추출한다. 자카드 지수와 처리 시간의 비교 분석을 통해 기존의 방법과 비슷한 성능과 빠른 속도로 종양 영역을 분할할 수 있다는 것을 보인다.