본 논문에서는 에지 추출을 위하여 다양한 영상에 탄력적으로 적용되는 자동 임계치에 의한 에지 추출 방법을 제안한다. 자동 임계치는 Prewitt 연산자를 이용하여 얻어진 영상을 사용하여 구한다. 에지 추출(Edge Detection)은 영상처리에 있어 데이터의 양을 크게 줄일 수 있는 장점과 함께 각종 영상처리의 전처리로 이용되어지고 있는데 정확한 에지 추출은 영상을 이해하고 분석하는데 있어서 대단히 중요한 요소로 영상처리의 다양한 분야와 결합하여 이용되어 지고 있다. 본 논문에서 제안한 자동 임계치 알고리즘에 의한 에지 추출은 영상의 세세한 부분의 에지를 탐색하는데 효과적임을 알 수가 있었다.
본 논문에서는 계산이 간단하면서 효과적으로 스케치 특징을 추출할수 있는 새로운 연산자 DBAH(differ-ence between arithmetic mean and harmonic mean) 를 제안하고,임계치를 자동으로 결정하는 퍼지 임계치 추론기를 제안한다. 제안한 연산자는 국부 밝기를 고려하며,매우 어두운 영역에서의 밝기변화에서는 낮은 출력을 나타내는 장점을 가진다. 또한 제안된 퍼지 임계치 추론기는 조작자의 개입 없이도 스케치 특징점을 매우 잘 검출한다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 이상치를 포함한 수신 신호 강도와 신호의 도달 각도 측정치 기반의 표적위치추정 성능 저하를 방지하기 위한 이상치 검출 알고리즘 C-SCGP를 제안한다. 센서 오작동, 재밍, 심한 잡음과 같은 다양한 이상치 원인으로 인해 표적 위치추정 정확도가 크게 떨어질 수 있어, 모든 이상치를 탐지하고 제거하는 것이 중요하다. 이러한 이상치를 제거하기 위해 single cluster graph partitioning (SCGP) 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 기존의 SCGP 알고리즘은 hyperparameter 최적화를 통한 threshold 설정과 이상치 확률 계산이 필수적이므로 다양한 분야에 효율적인 적용이 제한되어왔다. 본 논문에서 제안된 continuous-SCGP (C-SCGP) 알고리즘은 이러한 SCGP의 약점을 극복한다. 다양한 잡음 환경에서 threshold 설정과 이상치 확률 계산이 필요 없는 제안된 C-SCGP 알고리즘과 threshold 설정과 이상치 확률 계산을 요구하는 SCGP 알고리즘의 이상치 제거 성능이 같음을 최종 추정된 표적의 RMSE 성능을 통하여 검증하였다.
본 논문에서는 전류 모드 다치 논리 CMOS 회로를 이용하여 4치-2치 논리 복호기, 4치 논리 전류 버퍼 4치 논리 전가산기를 제안하였다. 제안한 전가산기는 15개의 트랜지스터를 사용하여 기존의 2치 논리 CMOS 형태의 전가산기와 Current의 전가산기에 비하여 소자수가 각각 60.5%와 48.3% 감소되었으며, 이로 인해 면적 및 내부 노드수가 감소되었다. 본 논문의 회로들은 HSPICE를 사용하여 시뮬레이션 하였고 그 결과를 통하여 각각의 회로들이 정확하게 동작함을 확인하였다. 시뮬레이션 결과, 제안한 전가산기는 1.5ns의 전달 지연과 0.45mW의 전력소모 특성을 갖는다. 또한 전가산기는 본 논문에서 설계한 복호기 및 4치 논리 전류 버퍼를 사용하면 기존의 2치 논리에 쉽게 적용할 수 있다.
패킷 통신에 있어서 주요 서비스 품질(QoS : Quality of Service) 요소로는 지연(delay), 지연 변이(delay variation), 패킷 손실율(loss rate) 등이 있다. 본 논문에서는 복수의 논리적 버퍼가 하나의 메모리 버퍼를 공유할 때, 논리버퍼의 손실율 성능을 향상시키기 위한 새로운 버퍼 할당 기법을 제안한다. 제안된 예방적 적응 한계치(PAT : Preventive Adaption Threshold) 버퍼 할당 기법은 기존의 동적 한계치 (Dynamic Threshold)기법에서 사용하는 패킷 폐기 한계치(threshold)의 직선적 변화 궤적과는 다른 한계치 동적 변화 궤적을 사용함으로써 패킷 손실율 성능을 개선하였다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 기존의 무제어(NC : No Control), 고정 한계치(ST : Static Threshold), 동적 한계치(DT : Dynamic Threshold)등의 기법과 여러 측면에서 손실율 성능을 비교하였다.
화자 확인시스템에서 화자의 장기간 음성 변동에 대처하기 위해서는 작은 양의 데이터로써 화자 확인을 위한 HMM(hidden Markov model) 파라미터 갱신과 사전 문턱치 결정이 중요한 요소이다. 본 연구에서는 화자내 변이(mea-speaker variation)에 적응하는 모델 갱신방법과 이에 따른 문턱치 적응에 관한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 분기간 화자내 변이로 발생할 수 있는 오인식율을 Baum-Welch re-estimation을 통해 현재 화자 모델 파라미터에 새로운 음성 데이터를 적응시킴으로써 감소시킨다. 본 논문에서 제안하는 사전 문턱치 결정 방법은 기존의 월드 모델(world model) 방법과 군중 모델(cohort model) 방법의 하이브리드 형태로써 실험적으로 결정된다. 실험에 의해 모델 갱신을 하지 않은 경우보다 제안하는 모델 갱신방법의 화자 인식율이 우수함을 확인하였다. 또한, 사후 문턱치 결정에 의한 인식율과 제안한 사전 문턱치 결정에 의한 인식율의 차이가 근소함을 확인하였다.
수중 방사소음 측정시 낮은 신호대 잡음비를 가지는 신호에 대해 유용한 신호를 얻기 위해서는 잡음제거가 이루어져야 한다. 본 논문은 잡음제거를 수행하기 위하여 Donoho 등에 의해 제안된 Translation-Invariant (TI) 웨이브렛 기반으로 다중 임계치 함수를 적용한 잡음제거 기법을 제안한다. 기존의 웨이브렛 잡음제거 기법은 특이점 부근에서 Pseudo-Gibbs 현상이 발생하는 문제점이 있다 TI 웨이브렛은 신호의 특성 위치를 변화시켜 Pseudo-Gibbs 현상을 제거한다. 그리고 배경잡음 및 외부잡음을 제거하기 위해 각 노드별 변형된 소프트 임계치를 적용한 다중 임계치 함수를 제안한다. 제안 기법의 타당성을 검토하기 위해 모의 시뮬레이션과 해상실험을 수행한 결과 신호대 잡음비가 23dB 및 18dB 이상 개선됨을 확인하였다.
대부문의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 분할을 위해 양봉(bimadal) 히스토그램으로 표현하여 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기(valley)를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을 수 있다. 하지만 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성이 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 그리고 한 영상에서는 넓은 영역에 걸쳐 명암도 변화가 일어나고 다양한 유형의 물체가 있을 때 스케치 특징점의 유무를 판별하는 임계치의 결정에는 애매모호함이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 영상에 대한 삼각형 타입의 소속함수를 적용하여 임계치를 동적으로 설정하고 영상을 이진화하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 퍼지 이진화 알고리즘은 원 영상을 특정 크기의 윈도우로 나누어서 윈도우의 소속 함수에 대한 소속도를 구하여 영상을 이진화한다. 다양한 영상에 적용한 결과, 기존의 이진화 기법보다 제안된 퍼지 이진화 알고리즘이 효율적인 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 직접확산 코드분할 다중접속 시스템의 PN 코드 동기획득에서 다중 임계치를 사용하는 결정방식에 대해서 설명하기로 한다. 본 논문에서 제안하는 다중 임계치 결정방식을 이중적분 직렬동기획득 알고리듬에 적용하고, 평균 동기획득 시간 측면에서 분석한다. 분석을 위해, 제안된 방식의 수학적 모델을 제시하고, IMT-2000 채널모델에서 시뮬레이션을 수행한다. 수식적인 분석 결과는 제안된 방식이 한 쌍의 임계치를 사용하는 기존 방식에 비해 평균 동기획득 시간에서 약 0.2초 내지 0.5초 정도의 성능향상을 가져오는 것을 보여준다. 이것은 다중 임계치가 하나의 임계치를 사용함으로써 발생했던 탐색 성능 저하를 보상할 수 있기 때문이라고 볼 수 있다.
본 논문에서는 3차원 메쉬 모델의 중요 영역을 표현하는 메쉬 돌출맵(mesh saliency map)을 생성하기 위하여 다중 스케일 평균 곡률 (multi-scale mean curvature)을 기반으로 정의된 전역 희소치(global rarity)를 이용하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 우선, 메쉬 모델의 지역 영역 특성을 정의하기 위하여 기존 관련 연구들에서 많이 사용하고 있는 가우시안 가중치 평균곡률(Gaussian-weighted mean curvature)을 5단계 서로 다른 스케일에서 정의하고, 메쉬의 각 정점(vertex)에 대하여 중심주변 연산자(center-surround operator)를 적용하여 5단계 지역 돌출특성(local saliency)을 정의한다. 주어진 메쉬 모델의 전역 희소치를 구하기 위하여 메쉬의 모든 정점쌍 (vertex pair)에 대하여 5단계 지역 돌출 특성 공간에서의 거리를 계산하고, 각 정점별로 5단계 지역 돌출 특성 공간에서의 다른 정점과의 거리의 합으로 전역 희소치를 정의한다. 이러한 전역 희소치를 각 정점의 메쉬 돌출치로 정의한다. 서로 다른 형태의 3차원 모델에 대하여 제안방법에 의한 메쉬 돌출맵과 지역 특성만을 고려한 기존 메쉬 돌출맵을 생성하여 중요 영역 표현 결과를 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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