컴퓨터 비전 분야에서 영상 모자이킹 (Image Mosaicking)은 제한된 시야각의 카메라를 사용하여 획득한 여러 장의 중첩된 영역을 가지는 영상을 한 장의 영상으로 정합하여 나타내는 기법이다. 최근에는 연속된 영상에서 카메라의 기학학적인 움직임 때문에 발생하는 영상의 왜곡이나 밝기 차에 관계없이 정확한 정합을 수행하기 위해서 특징점을 기반으로 서술자를 구성하는 정합 방법이 많이 연구되고 있다. 그러나 대부분의 특징점 검출 알고리즘들은 영상의 밝기값 기반의 처리 과정을 수행하기 때문에 영상의 칼라 성분은 다르지만 밝기값이 비슷한 경우, 또는 동영상에서 시간의 흐름에 따라 광원이 변화하는 경우에는 광원의 영향에 따라 검출되는 특징점의 수와 각각의 지역 서술자의 특성이 변하여 정확한 대응점을 검출하는데 오류를 유발하게 된다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 본 논문은 영상의 칼라 정보를 이용한 특징점 기반의 영상 모자이킹 방법을 제안하였다. 디지털 칼라 카메라로부터 획득한 디지털 값을 좁은 대역을 갖는 가상의 카메라 출력값으로 변환하여 물체의 분광 반사율 기반의 값으로 유도하고 이것을 광원의 변화에 불변하는 칼라 불변 값 (Color-Invariant Value)으로 정의하였다. 제안된 칼라 불변값의 유효성을 검증하기 위해서 시뮬레이션된 광원들과 Macbeth Color-Checker를 이용하여 확인하였으며, 실험결과에서 제안한 방법과 기존의 SIFT 알고리즘을 비교를 통해 제안된 방법의 정합율의 향상을 확인하였다.
머신비전을 이용한 IC 패키지 마킹검사 시스템은 입력영상으로부터 검사할 요소들의 위치를 식별하고, 추출된 요소들을 학습된 표준 패턴과 비교하여 마킹의 불량 여부를 판단한다. 본 논문에서는 검사 대상 IC 패키지의 위치 판별, 마킹문자 추출, 핀원딤플 검출과 같은 일련의 작업들에 적합한 적응적 다단계 이진화 방법과 마킹문자의 국소적인 오류검출은 물론 잡영에 강건한 정합단위의 동적 선택 방법을 제안한다. 제안하는 이진화 방법은 이진화 대상 영역과 명도 값의 범위를 제한하여 Otsu의 이진화 알고리즘을 적용함으로써 특정 응용에 적응적인 이진화가 가능하다. 정합단위의 동적 선택 방법은 문자추출 및 배치분석에 대한 결과에 따라 정합단위를 선택한다. 그러므로 문자추출 및 배치분석 과정에서 발생하는 예기치 못한 부적절한 상황에서도 가능한 범위내에서 최소의 정합단위를 선택할 수 있다. 제안된 방법을 구현하여 8종의 IC 패키지, 총 280개의 영상에 대하여 실험한 결과, IC 패키지와 핀원딤플의 검출율은 100%였으며, 마킹상태에 대한 판정은 98.8%의 정확도를 나타내어 제안된 방법이 효과적임을 확인할 수 있었다.
수중음향통신에서는 다중경로에 의한 지연확산 채널과 조류로 인한 자연적 유동 혹은 인위적인 플랫폼 이동 등으로 도플러 확산 채널이 발생한다. 이로 인하여 발생하는 인접 심볼 간 간섭을 제거하기 위하여 등화기가 사용되고 있으나 다중 경로 등의 음향 환경정보를 사용하고 있지 않다. 반면 수동형 시역전의 경우 한 방향 전파과정으로 산출한 채널응답특성의 수치적 정합필터를 통하여 자기 등화를 수행하게 되므로 등화기보다 비교적 단순한 알고리즘으로 간섭을 제거하는 특성을 갖는다. 본 논문에서는 2010년 동해에서 수행한 통신 실험의 실측 데이터에 수동형 시역전을 적용하여 다중경로로 인한 간섭을 제거하고, 통신성능이 향상됨을 보이고자 한다. 이를 검증하기 위하여 수동형 시역전의 적용 전/후의 신호 대 간섭 잡음비를 비교하고 분석한다. 또한 수동형 시역전과 적응형 등화기의 알고리즘을 각각 독립적으로 수행하여 비트오류율을 산출하고 이를 비교하여 수동형 시역전의 통신성능을 검증한다.
본 논문은 2차원 삼각형 그물 기반 움직임 보상과 두 단계의 격자 점 움직임 추정을 근간으로 한 새로운 영상 부호화기를 제안한다. 제안한 방법으로 압축 효율과 재구성된 영상의 화질을 향상시킬 수 있다. 각각의 삼각형 조각에 대한 움직임 보상은 삼각형 격자 점들에서의 움직임 벡터를 이용한 영상 와핑(warping)기법에 의해 행해진다. 예측 오류 부호화와 발생 비트율 제어는 MPEG-4 VM 3.0 규정을 준수했다. 모의 실험 결과, 제안한 부호화기가 복잡도가 낮은 반면, 복호화된 영상의 화질이 기준의 블럭 정합을 기반으로 한 부호화기에 비해 향상됨을 보여 줄 수 있었다.
본 논문에서는 고속 시변 채널 OFDM을 위한 저복잡도 양방향 탐색 순차적 간섭 제거(Successive Interference Cancellation: SIC) 방식을 제안한다. SIC에서는 오류 전파에 의한 성능 저하 가능성으로 인하여 심볼 블록 내에서의 심볼 검출 순서가 전체적인 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 조건 심볼오류확률(Conditional Symbol Error Probability: CSEP)을 기준으로 최초로 검출되는 심볼을 결정하고, 그 다음 검출될 심볼은 기검출된 심볼군의 경계에서 양방향으로 탐색하여 CSEP를 갱신한 후 결정하는 방식을 이용한다. 컴퓨터 모의실험 결과 제안된 방식은 기존 방식과 비교하여 높은 SNR 영역에서 거의 동일한 계산량으로 보다 우수한 성능을 나타낸다. 제안된 방식은 비트에러율 = $10^{-5}$에서 성능 상한치인 정합필터 한계(Matched Filter Bound: MFB)에 2dB 이내로 접근하는 성능을 가진다.
이 논문에서는 온라인 서명 검증에 대한 새로운 접근 방법으로, 서명을 필기의 기본 구성 요소들로 표현하는 구조적인 접근 방법을 제시한다. 속력의 국부 극소점을 분할점으로 하여 얻어지는 부분을 원시 패턴으로 정의하였고, 서브패턴으로서 방향 변화에 의해 얻어지는 단순 회전형 성분, 첨형 성분, 종형 성분의 세 가지 종류를 정의하여 서명을 구조적으로 표현하였다. 그리고 서브패턴을 기본 단위로 한 동적 계획정합 알고리듬을 제시하였다. 또한, 학습 샘플로부터 국부적인 부분에 대한 변화도와 복잡도를 추출하여 참조 패턴의 학습과 진위 판단 임계치를 설정하였다. 실험을 통하여, 함수적 접근과 매개변수적 접근 그리고 제안된 구조적 접근 방법을 동일 조건에서 검증률, 처리시간, 메모리의 측면에서 비교하였다. 제안된 방법에서는, 서명의 국부적인 가중치를 적용하고 복잡도를 판단임계치의 설정에 사용함으로써 평균 오류율이 14.2%에서 4.05%로 검증률이 크게 향상되었다. 또한, 시간과 메모리의 측면에서 함수적 접근 방법에 비해 효과적이면서도 함수적 접근 방법의 최고 성능에 근접한 검증률을 얻을 수 있었다.
이 논문에서는 hybrid projection 함수와 rank order 필터를 이용하여 눈동자를 검출하는 방법을 제안한다. 눈썹을 눈동자로 검출하는 오류를 줄이기 위하여, hybrid projection 함수를 이용하여 얼굴 영역에서 눈썹을 검출하고 눈썹이 포함되지 않도록 눈 영역을 설정한다. 눈 영역에서 rank order 필터를 사용하여 눈동자 후보점을 찾고 위치를 보정한다. 두 눈동자 후보점을 기하학적인 제약조건을 기반으로 쌍으로 묶고 각 쌍의 두 눈에 대한 유사도를 정합을 이용하여 측정하여가장작은값을 갖는 쌍을 최종눈동자로 결정한다. BioID 얼굴데이터베이스의 얼굴 영상 700개에 대한 실험 결과 92.4%의 검출율을 얻었으며 기존 방법보다 약 21.5% 개선된 결과를 얻었다.
본 연구에서는 매실에 가장 큰 피해를 주는 복숭아 씨살이좀벌의 방제 적기 안내를 위해 3D 영상을 활용한 매실 인식 및 크기 추정 프로그램을 통해 매실 크기를 예측하였다. 3차원 영상 측정이 가능한 Kinect 2.0 Camera 및 RealSense Depth Camera D415를 사용하여 야간 영상 촬영을 진행하였다. 획득한 영상을 토대로 MATLAB R2018a를 이용하여 영상 전처리, 크기 추정이 가능한 매실 추출, RGB 및 Depth 영상 정합 및 매실 크기 추정의 4단계로 구성된 매실 인식 및 추정 프로그램을 구현해 매실 성장 단계를 고려하여 2018년의 5개 영상 및 2019년의 5개의 영상을 분석하였다. 10개 영상에 대해 프로그램을 구동하여 얻은 결과를 통해 매실 인식률의 평균 61.9%, 매실 인식 오류율 평균 0.5% 및 크기 측정 오차율 평균 3.6%를 도출하였다. 이러한 매실 인식 및 크기 추정 프로그램의 지속적인 개발은 향후 정확한 열매 크기 모니터링 및 복숭아 씨살이좀벌의 적기 방제 시스템 개발을 가능하게 할 것으로 예상한다.
본 논문에서는 손실이 발생하는 상황에서 높은 인식률을 유지하기 위해서 손실 데이터 이론을 음성 인식기에 적용하였다 손실 데이터 이론은 일반적으로 이용되는 통계적 정합 방법인 은닉 마코프 모델 (HMM: hidden Markov model) 중 연속 Gaussian확률 밀도 함수를 이용하여 음성 특징들의 출력 확률을 나타내는 경우에 쉽게 적용할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 손실 데이터 이론의 방법 중 계산량이 적고 인식기에 적용이 쉬운 주변화(marginalization)방법을 사용하였으며 특징 벡터의 특정 차수나 시간열의 손실 검출 방법은 음성 신호의 에너지와 주위 배경 잡음의 에너지의 차이가 임계치보다 작게 되는 부분을 찾는 주파수 차감 방법을 이용하였다. 본 논문에서 제안한 손실 영역의 신뢰도 평가는 분석 구간이 모음일 확률을 계산해서 비교적 잉여 정보가 많이 포함된 모음화된 구간의 손실만을 처리하도록 하였다. 제안한 방법을 사용하여 여러 잡음 환경에 대해서 기존의 손실 데이터 처리 방법만을 사용한 경우보다 452 단어의 화자독립 단어 인식 실험을 수행한 결과 오류율측면에서 평균적으로 약 12%의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
본 논문은 음선 기반 블라인드 디컨볼루션 기법을 이용한 수동형 시역전의 통신성능 향상에 대한 결과를 제시한다. 기존의 수동형 시역전에서 복원되는 신호는 수신된 탐침신호의 정합필터를 통해 구해진다. 하지만 수신된 탐침신호는 각 데이터 프레임의 채널 시변동을 반영하지 못하므로 복원된 신호의 통신 성능은 저하된다. 본 연구에서는 음선 기반 블라인드 디컨볼루션 기법을 이용하여 각 데이터 프레임의 채널 시변동이 반영된 전달함수를 모두 추정하고, 추정된 전달함수를 이용하여 수동형 시역전을 수행한다. 해상실험 데이터로부터 제안한 기법이 기존의 수동형 시역전보다 향상된 통신성능 결과를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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