일반적으로 방사선 의사들(radialogists)이 폐 결절(pulmonary nodule)을 탐지하는 데는 실제적으로 30% 의 실패율을 가진다고 알려져 있다. 만약 자동화된 시스템이 흉부 영상에서 의심스런 결절들의 위치들을 방사선 의사에게 알려줄 수 있다면 잘못 판단되는 결절들의 수를 잠재적으로 줄일 수 있다. 그리하여 기존의 시스템들은 처리가 어려운 X 선 영상을 좀 더 다루기 쉬운 상태로 바꿔주기 위하여 원래의 영상에 수축(erosion)과 확장(dilation)을 연이어서 행하는 형태학적 필터링(morphological filtering) 처리를 행한다. 그런 다음 결절의 특징을 가려낼 수 있는 추출 기술들을 나름대로 행한다. 그러나, 이 형태학적 필터링 처리는 상당한 처리 시간을 필요로 한다. 이에 본 논문은 형태학적 필터링 처리를 행하지 않고 원래의 흉부 X 선 영상으로부터 직접 결절의 의심지역들을 추출한 후 두가지 특징 추출기술들을 적용시킨다. 그리하여 본 시스템은 결절의 정확한 판독이 어려운 폐의 X 선 영상에 적용되어 false-positive 들을 효과적으로 줄임으로써 보다 효율적인 폐 결절의 추출를 가능하게 하였다.
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 범죄수사의 초동수사 기법으로 사용되고 있는 몽타주와 실물 사진과의 근사 영상 검색 알고리즘을 제안한다. 입력 몽타주를 얼굴인식 기법에 적용하여 이진영상화와 형태학적 필터로 영상의 잡음을 제거한 후 경계선을 추출하였다. 추출된 경계선 영상으로 레이블링 과정을 거친 후 얼굴의 중요 요소를 포함하는 특징얼굴을 구성한다. 특징얼굴은 웨이블릿 변환을 통해 다운 샘플링 된 LL대역의 계수로 변환되며, 고유값 연산을 통해 계수 매트릭스의 고유 값을 추출 한다. 입력 몽타주의 고유값은 같은 절차를 거친 실물 사진의 저장된 고유값과 계수의 분포를 비교한다. 실험 결과 몽타주와 유사한 실물 사진을 검색할 수 있었으며 영상의 크기 변화와 왜곡 및 압축에 견고한 비교 검색 결과를 얻었다.
본 연구에서는 한글 문자 인식을 수행하였다. 한글 인식을 수행하되 고딕 인쇄체 문자를 대상으로 하였고, 자소 단위 인식을 통한 인식을 수행하되 기존 한글 문자 인식 연구에서 사용하는 자음과 모음 단위의 자소가 아닌 연결성분을 이용하여 인식하는 새로운 자소를 이용하였다. 새로운 자소들은 끝점, 2선 모임점, 3선 모임점, 4선 모임점의 특징을 추출하고 특징에 의해 자소를 인식하는 데이터베이스를 구성하여 자소를 인식하게 하였다. 또한 연결 성분을 반영한 새로운 자소로 고딕 인쇄체 문자를 인식하므로 추출된 자소를 6가지로 분류하였고, 6가지 자소에 의해 구성되는 92가지 문자 구조를 제안하고 이에 따른 문자를 데이터베이스를 구축하였고, 자소의 무게 중심을 이용한 분포를 이용하여 제안된 구조를 통하여 데이터베이스를 이용한 문자인식을 수행하였다.
조성이 Mn$_{x}$Zn$_{1-x}$ Fe$_{2}$O$_{4}$ 훼라이트(x=0.75, 0.52)를 pusher type 연속 전기로를 이용하여 질소 분위기하에서 1360 .deg. C 로 3시간 동안 소결하여 얻어냈다. 본 연구에서는 스피넬 구조인 Mn-Zn 훼라이트의 FMR(Ferrimagnetic Resonance) 스펙트럼 특징과 초기투자율과의 상관성을 조사하고자 EPR X-band 스펙 트로미터를 이용 9.50 GHz의 microwave frequency에서 FMR 실험을 수행하였다. FMR 공명흡수선은 주 자기공명 흡 수선외에 낮은 자기장에서 약한 subsidiary 공명흡수선을 나타내는데 온도변화에 따른 주 자기공명 흡수선과 sub- sidiary 공명흡수선(제2, 제3 공명흡수선)의 세기, 공명선폭, g값 등의 온도 의존성을 연구함으로써 제2 공명흡수 선이 나타나는 원인을 분석하였으며, 자기공명 흡수선의 g값, 자기공명선 세기, 그리고 공명선폭과 초기투자율의 상관성을 연구하였다. 실험 결과 주 자기공명 흡수선의 g값, 자기공명선 세기, 공명선폭은 초기투자율 값과 밀접 한 관련이 있음을 확인할 수 있었다.었다.
전립선암은 남자에게 가장 흔히 나타나는 암 중의 하나이며, 많은 나라에서 죽음에 이르게 하는 큰 요인이 되고 있다. 전립선암을 진단하고 치료하는 과정에서 비용이 싼 TRUS 영상이 사용된다. 그러나 전립선 경계의 정확한 구분이 요구되지만 어려운 문제이다. 그 이유는 경계가 불명확하고, 반점들이 많으며, 그레이 레벨의 범위가 작기 때문이다. 본 연구에서는 전립선의 평균 형상 모델과 불변의 특징을 이용하여 TRUS 영상에서 자동으로 전립선 분할하는 방법을 제안한다. 이 방법은 4 단계로 구성된다. 먼저, 에지 분포를 이용하여 프로브와 두개의 직선을 찾아낸다. 다음으로, 평균 형상 모델의 중앙에 위치한 3개의 전립선 패치를 획득한다. 이 패치는 전립선과 비전립선의 특징을 비교하기 위해 사용된다. 다음으로, 세 개의 패치와 각 블록들이 얼마나 대표 블록과 유사한지를 비교한다. 마지막으로, 앞 단계의 경계와 첫 단계에서 얻은 개략적 경계가 최종 분할에 사용된다. 이 방법의 유효성을 검증하기 위하여 실험을 하였으며, 인간 전문가에 의해 얻어진 경계와 비교하여 7.78% 미만의 차이로 경계를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 한국어 입술독해를 위한 기반 연구로서 음성학에 기반하여 음성의 시각적 기본 단위인 viseme을 정의하고 입술의 움직임을 적절히 표현할 수 있는 특징들을 추출하여 그 성능을 분석하였다. 먼저, 다수의 화자로부터 한국어 모음에 해당하는 입술의 동영상 데이터베이스를 획득하고 각모음별 시각적 특성을 분석하여 7개의 한국어 모음 viseme을 정의하였으며 입술 윤곽선상의 특징점과 시공간적 특징 벡터들을 추출하여 은닉 마르코프 모델에 적용함으로써 효과적인 입술독해를 위한 각 특징 벡터별 성능을 비교하였다. 7개의 한국어 각 viseme에 대한 인식 실험 결과에서 입술의 안팎 윤곽선의 정보가 모두 반영된 특징 벡터가 입술독해에 효과적으로 적용될 수 있으며 윤곽선 상의 특징점들의 시간적 움직임 크기와 방향이 입술독해를 위하여 매우 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.
차세대 통신망 구조란 다각도로 고려 되지만 일반적으로 방향은 "ALL OPTICAL 기간망 기반의 ALL IP 유무선 통합 네트워킹" 이라는 중장기적인 예측으로 볼 수 있다. 현재 NGN(Next Generation Network)라는 명으로 흐르는 중단기적인 관점에서 본고에 소개하고자 하며, NGN이라는 흐름에 포함되는 유무선 통합 구조 측면도 고려하였다. 여기에 대하여 여러 논의 대상이 많지만 어느 정도 공통된 방향의 특징 관점에서 제시하였다.점에서 제시하였다.
본 논문은 다중센서 영상을 이용한 결정 융합 기반의 지상 표적 분류 알고리즘 및 특징 추출 기법을 제안한다. 표적의 인식률 향상을 위하여 가중 투표 방법을 적용함으로써 개별 분류기로부터 획득된 결과를 융합하였다. 또한 개별 센서 영상 내에 속한 표적을 분류하기 위해 CCD 영상으로부터 획득한 CM 영상의 밝기 차이와 FLIR 영상 내 표적의 윤곽선 정보 및 차량과 포탑의 너비 비율을 이용하여 스케일과 회전변화에 강인한 특징들을 추출하였다. 마지막으로 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 지상 표적 분류 알고리즘과 특징 추출 기법에 대한 성능을 검증한다.
본 논문에서는 영상의 관심 영역을 선택추출하여 효과적으로 객체를 추출 할 수 있는 관심 영역 지도(Saliency Map) 생성 기법을 제안하였다. 제안하는 방법은 객체의 윤곽선에 초점을 맞추어 단일영상의 에지(Edge), HSV 색상 모델의 H(Hue)성분, 포커스(Focus), 엔트로피(Entropy)의 네 가지 특징 정보를 이용한 각각의 특징 지도(Feature Map)를 생성하고, 생성된 특징 지도들을 중심 주변 차이(Center Surround Differences)를 이용하여 중요도 지도(conspicuity map)를 생성하게 된다. 이후 생성된 중요도 지도들을 조합함으로써 관심 영역 지도를 생성하게 된다. 제안한 기법을 이용하여 생성한 관심 영역 지도를 기존 기법의 관심 영역 지도와 비교한 결과 제안한 기법의 우수함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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