본 논문에서는 일반적으로 영역 기반형 분할방법보다 우수한 분할결과와 계산의 효율성을 가지는 경계선 기반형 방법의 하나인 scan line approximation 방법을 응용함으로써 경계선의 기하학적 해석이 가능하도록 하는 경계선 강도(edge intensity) 정보를 제공한다. 따라서 면 특성과 국부적인 면 특성인 면 법선과 면 곡률정보 없이 잡음에 강건하고 계산의 효율성에서 우수한 거리영상분할 방법을 제안한다. 합성 거리영상을 대상으로 scan line approximation 방법을 응용하여 얻어진 경계선을 경계선 그룹화의 영역 레이블링을 거쳐서 면 특징을 추출하였다.
실감모델링(Immersive modeling)이란 모델링하는 사람이 물체의 특성을 고려하여 오감을 활용하여 모델링하는 것을 의미한다. 실감모델링을 위한 오감 중에서 시각은 모델링하는 사람에게 가장 영향을 많이 주기 때문에 실제와 같은 색상과 형상을 생성하는 것이 중요하다. 그러나 가상현실을 위한 데이터를 실시간으로 다루기 위해 많은 데이터를 사용할 수 없고 처리 과정이 단순해야 하기 때문에 시각데이터를 획득하는 과정에도 이를 고려해야 한다. 그 중에서 반짝이는 특성을 가진 물체의 색을 정확히 표현하기 위한 방법으로 색상선(color line)을 사용한다. 색상선은 반짝이는 특성의 표면의 색을 이색성반사 모델(dichromatic reflection model)로 간주하면 색 특성을 표현하는 선이 생성되게 된다. 본 연구는 반짝이는 물체로부터 색상선을 추출하기 위한 방법으로 노출 시간이 다른 여러 장의 이미지로부터 색상을 추출하는 방법을 제안한다. 노출 시간이 다른 이미지를 사용함으로써 한 장에 의해 분류하기 어려운 색상도 분류 가능하고 하이라이트가 발생하여 색상이 왜곡된 경우도 본래 색이 어떤 색상인지 추정되기 때문에 정확한 색상 추출이 된다. 본 연구에서는 3차원 측정 장비를 이용하여 3차원 형상과 색상이 동시 추출된 모델을 이용하여 렌더링된 결과와 제안된 방법으로 추출된 색상을 적용하여 렌더링된 결과를 비교할 것이다.
일반적으로 송전용 전력선 및 절연체의 감시 및 유지 보수를 위한 한 방법으로서 유인 헬기를 이용하여 가시영상 및 적외선 열영상을 측정하고 이를 분석하는 방법이 이용되고 있다. 이러한 감시 및 유지보수 방법을 무인화하기 위해 항공 영상으로부터 전력선의 자동 추출에 대한 연구가 진행 되어 왔다. 본 논문에서는 열영상 기반의 전력선 영상에서 전력선을 효과적으로 검출하기 위해 Hough변환 및 전력선의 방향성을 이용하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 얻어진 에지성분을 바탕으로 하프변환을 하고 방향성분을 분석하여 전력선의 분포특성을 얻고 이를 이용하여 전력선을 검출한다. 특히 얻어진 항공영상에서 전력선이 평행한 경우와 원근법에 의해 평행하지 않은 경우 모두 양호한 검출특성을 보인다. 모의실험을 통하여 이러한 전력선 검출 방법은 배경 영상의 복잡성과 항공영상의 전력선 방향에 무관하게 유효한 방법임을 확인할 수 있었다.
TRL 오차 수정방법은 기판 위에 제작된 고주파 소자를 측정할 때 많이 사용되는 방법이지만 오차수정을 위해 제작된 표준 전송선 패턴의 특성 임피던스를 알아야만 보다 정확하게 측정 오차를 수정할 수 있다. 기존의 방법에서는 저항을 종단 처리한 표준 패턴을 추가로 이용하여 전송선의 단위 길이 당 커패시턴스를 계산하고 주파수에 대해 fitting하는 방법으로 표준 전송선의 특성 임피던스를 계산하고 있으나 제작상의 부정확성에 의해 추출된 특성임피던스가 영향을 받고 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제안하는 새로운 방법을 이용하면 fitting하는 과정 없이 각각의 측정주파수에서 직접 특성 임피던스 추출이 가능할 뿐 아니라 제작상의 부정확성을 측정결과로부터 처리할 수 있으며 검증 결과 기존 방법 보다 정확한 특성 임피던스를 추출할 수 있었다.
전력선 채널 잡음은 전력선에 연결되어 있는 전기기기들에 의하여 변화하는 특성을 갖으며, 이러한 잡음 특성을 극복하기 위한 한가지 방법으로 DS/SS 방식을 적용하는 방법이 있다. 그러나 저속 DS/SS 전력선 모뎀의 경우 낮은 데이터전송률 때문에, 잡음 특성을 개선하기 위하여 Chip 수가 큰 PN code를 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 전원 전압에 동기되어 잡음의 양이 변화하는 것에 따라 PN code를 변경하는 방법[1]을 적용하고자 하였다. 전력선 채널의 잡음은 비교적 부하가 고정적인 가로등 전력선 채널로 한정하여 잡음을 모델링 하였으며, 전원전압에 맞추어 잡음의 양에 따라 PN code 길이를 변경하는 FSK 방식의 DS/SS 시스템을 구성하여 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과 적용된 시스템이 전력선 채널에서 효과적 성능을 발휘함을 확인하였다.
본 논문에서는 이진 영상에서 경계에 발생하는 잡영을 효율적으로 제거하고 형상을 단순화시켜 윤곽선을 추출할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 이진 영상에서 영역의 윤곽선을 구하는 기존의 $2{times}2$ 마스크 사용 방법을 일부 수정하여 한 픽셀 두께의 잡영을 효율적으로 제거할 수 있도록 하였다. 이를 위해 영역 경계의 잡영에서는 윤곽선 추적 경로가 중복되는 특성과 잡영의 끝점에서의 추적 특성을 분석하여 이용하였다. 또한 흰색 바탕을 윤곽선 추출에 활용함으로써 본래의 형상을 유지하며 효과적으로 단순화된 윤곽선 추출 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 제안된 방법은 다양한 실험을 통해 그 효용성을 확인하였다.
전도 특성을 가지는 나노선 제작의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 실험에서는 높은 전도성을 가지는 구리 이온을 이용하여 나노선을 제작하는 실험을 진행하였으며 제작된 구리-나노선의 전도특성을 분석하여 구리 이온 치환 정도에 따른 DNA 전도성 개선 여부를 확인하였다. DNA를 기반으로 구리 Metalization 횟수가 늘어날수록 나노선이 연속적으로 형성되며 선형적이고 높은 전도특성을 가지게 되는 것을 확인할 수 있었다. 이 결과로부터 본 연구에서 사용한 방법을 이용하여 제작된 구리 나노선이 향후 나노소자 제작에 크기 기여할 것으로 기대한다.
최근 나노선의 우수한 전기적, 광학적 특성을 다양한 종류의 전자소자, 광소자, 그리고 센서에 응용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 $SnO_2$ 나노선은 n-type의 전기특성과 우수한 광 특성을 보이며, 전자소자, 광소자 뿐 아니라 다양한 종류의 가스 센서 제작에 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 화학기상증착법 (Chemical Vapor Deposition)으로 $SnO_2$ 나노선을 성장하여 전계방출효과 트랜지스터 (field effect transistor: FET)를 제작하여 전기적 특성을 측정하였다. 나노선의 성장 조건 (온도와 산소 유량) 에 따른 나노선의 구조, 화학조성, 전기적 특성을 체계적으로 조사하였다. 산소의 유량이 낮을 때는 온도에 따라 나노선의 크기와 전기 특성에 변화가 없었으나, 산소의 유량을 높이면 온도에 따라 나노선의 두께와 전기적 특성이 크게 변화하였다. 본 연구에서는 특히, FET 구조에서 on/off current ratio 가 $10^5$ 이상으로 매우 높은 나노선 제작이 가능하였다. 전기적 특성과 나노선의 결정구조, 화학적 조성을 함께 비교하여 성장 메커니즘을 이해하고자 한다.
본 논문에서는 색상 정보와 변형 모델을 이용한 얼굴 영역 및 얼굴의 특징 영역의 자동 검출 방법을 제시한다. 영상으로부터 획득할 수 있는 정보 중 가장 빠르고 쉽게 얻을 수 있는 정보가 색상 정보이며, 색상정보는 사물을 판단함에 있어서 가장 효율적이면서 컴퓨터의 계산량을 줄일 수 있다는 장점을 갖고 있기 때문에 얼굴 영역 검출 방법으로 많이 이용되고 있다. 본 연구에서는 얼굴영역 및 얼굴 특성 추출함에 있어 컬러모델 사용 시 외부 조명의 영향을 줄여주는 조명 보정 방법을 제시하고, 조명 보정에 의해 평활화된 YCbCr 색상모델에 적용하여 각 성분 특성을 고려한 얼굴영역 및 얼굴의 특성 영역에 해당하는 후보 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 검출된 얼굴후보 영역 및 특성 영역은 가변 모델인 동적 윤곽선 모델의 초기값으로 자동 적용되어 윤곽선 모델 적용시 문제점가운데 하나인 초기값 설정문제를 해결함과 동시에 얼굴 및 얼굴 특징 정보의 정확한 윤곽선을 추출하는데 사용된다. 실험 결과 제시된 방법을 적용한 결과 빠르고 효과적으로 얼굴 및 특성 영역을 검출 할 수 있음을 입증 할 수 있었다.
본 논문에서는 열 영상 기반의 전력선 검출을 위한 효과적인 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법에서는 전력선이 가지고 있는 방향 특성을 이용하여 전처리과정을 통해 에지의 방향을 추출하고 이를 기반으로 허프 변환(hough transform)을 이용하여 전력선을 검출한다. 모의실험을 통하여 이러한 전력선 검출 방법 매우 유효한 방법임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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