본 논문에서는 다차원 인접화소 간 명암차 기반 극좌표의 비선형 양자화 히스토그램을 이용한 서명인식을 제안한다. 다차원 인접화소 간 명암차는 기준화소를 중심으로 횡방향, 종방향, 대각 방향, 역대각 방향 각각의 이웃화소 간 명암차이고, 극좌표는 횡과 종 방향 및 대각과 비대각 방향 각각의 직교좌표로부터 변환된 좌표이며, 비선형 양자화 히스토그램은 반복계산 기법인 Lloyd 알고리즘에 의해 극좌표 값을 비균일 양자화한 히스토그램이다. 여기서 4방향 명암차의 극좌표 히스토그램은 대응하는 화소간의 상관성을 좀 더 많이 고려할 뿐만 아니라 히스토그램의 수를 감소시켜 계산부하를 줄이기 위함이다. 또한 비선형 양자화는 화소간의 명암변화의 속성을 더욱 더 잘 반영할 뿐만 아니라 저차원의 히스토그램 레벨을 얻기 위함이다. 제안된 기법을 256*256 픽셀의 90개(3인*30개) 서명들을 대상으로 city-block거리, Euclidean 거리, 순서값, 그리고 정규상호상관계수 각각의 정합척도에 기반 한 실험결과, 선형 양자화 기반 히스토그램에 비해 우수한 인식성능을 가지며, Euclidean 거리가 가장 우수한 정합척도임을 확인하였다.
현대의 물류는 파렛트를 활용한 일관운송체계로 변화하고 있다. 더불어 포장용기의 적재율과 타 수송수단과의 정합성을 높이려는 노력도 병행되고 있다. 이와 같은 일련의 추세는 물류의 효율화를 통한 물류비 절감이라는 명제에 기반을 둔다. 파렛트를 이용한 일관수송에서 기본이 되는 것은 포장의 단위이다. 개별 포장의 크기와 형태가 포장용기의 적재율을 최대화시키도록 하는 것이 관건이기 때문이다. 또한 포장용기는 이차적으로 수송수단의 적재함이나 보관시설 등 연관된 물류활용에 영향을 미치기 때문에 포장의 단위가 미치는 파급의 범위는 넓다. 본 연구의 목적은 포장모듈 표준화 사업의 효과를 평가하는 척도(MOE)를 선정하고 이를 반영한 평가모형을 개발하는데 있다. 선행연구의 사례와 타 학문분야의 계량화 방법 등을 토대로 포장모듈의 표준화가 물류산업에 미치는 영향을 파악하고 이를 계량화하는 방안을 제시한다. 연구의 방법론적 측면에서 볼 때 물류활동 부문별로 나타나는 포장모듈 표준화의 효과를 어떠한 방법으로 계량화하고 가중치를 두어 하나의 대표값으로 추출하느냐가 관건이 된다.
격자 구조형 스트립 방향성 결합기를 기반으로 한 고 민감도 굴절률 bio-sensor를 제안하였다. 그 센서는 도파관 중 하나의 상단 층에 격자 구조가 구성된, 두 개의 비대칭 스트립 도파관을 사용하여 설계하였다. 위상정합 조건을 만족하는 공진 파장에서 한 도파관으로부터 다른 도파관으로 최대 광 결합이 발생하며, 도파관 표면 영역에 놓인 분석물질의 굴절률 변화에 따른 위상정합 조건의 변화가 민감도를 측정하는 척도로 사용될 수 있음을 보여주었다. 제안된 센서는 높은 굴절률 민감도를 가진 on-chip 장치로 설계될 수 있으며, 낮은 전파 손실을 제공하여 민감도가 향상되도록 센서를 구성되었다. 더욱이, 도파관 파라미터에 따른 민감도 변화가 센서의 설계 최적화를 위하여 분석되었다.
특징점의 궤적은 인접한 프레임에 존재하는 특정점 사이의 대응관계로 정의할 수 있다. 실제 영상열에서 존재할 수 있는 잘못된 특징점(false positive, false negative)들은 특징점의 대응관계를 결정할 때 많은 문제를 야기하기 때문에 특징점의 대응관계를 찾는 문제는 어려운 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 새로운 궤적의 나타남, 사라짐 등 불완전한 궤적을 갖는 특징점들을 고려하는 특징점 추적기법을 제안한다. 정합 척도로서 가중치가 부여된 유클리디언 거리를 사용하고 특징점의 운동특성을 잘 반영할 수 있도록 그 가중치를 자동으로 조정한다. 대응점 탐색과정에서 치명적인 영향을 줄 수 있는 애매한 특징점이 존재하는 경우를 고려하여 인접한 프레임 사이의 정합점 결정을 그래프에 의한 최적 대응점 탐색문제로 해결한다. 제안하는 대응점 탐색 알고리즘은 실제 영상열에서 나타날 수 있는 잘못된 특징점들이 대응관계를 결정할 때 주는 영향을 최소화하기 위하여 국부 최적(local optimal)을 찾게되며, 인접한 두 프레임에 m, n개의 특징점이 주어졌을 경우, 최선의 경우 O(mn), 최악의 경우 O($m^2n$)의 계산량을 필요로 한다. 제안하는 알고리즘은 정합과정에서 잘못된 특징점을 고려하고, 특징점의 운동특성을 잘 반영함으로써 대량의 특징점을 추적하는데도 충분히 적용할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
본 논문은 한쪽 또는 양쪽의 측정 점들이 종래의 차동증폭기에서 허용되는 전압 범위를 초과할 때 차동전압 측정을 위한 인공위성 배터리 셀 전압 감시 시스템을 제시하였다. 본 시스템은 다수개의 직렬로 연결된 셀들로 구성된 재충전 가능한 인공위성 배터리에서 몇몇의 셀 전압들이 높은 공통모드 전압에서 측정될 때 각 셀 전압 감시를 위해 특히 유용하다.
본 논문에서, 영상에서 임펄스 잡음을 효과적으로 제거하고, 연산 속도를 개선하기 위해 Fuzzy Cellular Neural Network(FCNN)구조에 Hausdorff distance(HD)를 적용한 $\alpha$-Least Trimmed Square HD($\alpha$-LTSHD) 기반 FCNN 구조를 제안한다. FCNN는 Cellular Neural Network(CNN) 구조에 퍼지 이론을 적용한 것이고, HD는 특징 대상의 대응 없이 이진 영상의 두 픽셀 집합 사이의 거리를 구하는 척도로 물체의 정합에 널리 사용한다. 성능 평가를 위해, 제안된 방법을 MSE와 SNR을 이용하여 기존 FCNN, Opening-Closing(OC) 그리고 LTSHD 연산자를 적용한 FCNN과 비교 분석하였다. 그 결과, 본 논문에서 제안된 망(network) 구조의 성능이 다른 필터보다 임펄스 잡음 제거에 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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