최근 모바일기기에 탑재된 가속도 센서가 제스처기반 모바일 사용자 인터페이스에 활용됨에 따라 동적시간정합(Dynamic Time Warping, DTW)기반 인식기에 대한 연구가 활발하다. DTW는 학습샘플을 매칭 템플릿으로 사용하기 때문에 별도의 학습과정이 없다. 하지만 인식시 입력 데이터를 모든 템플릿과 비교해야하기 때문에 계산복잡도로 인하여 모바일환경에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지역화된 소수의 템플릿을 사용하는 DTW기반 제스쳐 인식기를 제안한다. 지역화된 템플릿은 k-평균 클러스터링(k-means clustering)알고리즘을 사용하여 학습 제스처 셋의 유사한 패턴들을 k개의 그룹으로 묶고, 각 그룹의 중심(centroid)에 가까운 패턴을 DTW인식기의 템플릿으로 선택한다. 이러한 방법으로 템플릿수를 줄여 인식속도를 향상하고, 템플릿의 다양성을 유지하여 인식성능저하를 최소화한다. 실험 결과 제안하는 방법이 학습 템플릿을 전부 사용하는 DTW보다 약 5배 빠른 인식속도를 보였으며, 템플릿을 임의로 선택한 경우보다 안정적인 성능을 보임을 확인했다.
본 논문에서는 원통변에 표면-정합된 마이크로스트럽 배열 안태나의 지향특성을 개선하기 위한 방볍을 제 시한다. 장방형 마이크로스트립 패치를 원통변에 횡방향으로 호(arc) 모양 배열하는 경우, 원통면윤 다각형의 각주로 끈사하고, 각각의 각주 평변에 임의 방향으로 주빔의 sqwnt를 가지는 Dolph - Tschebyscheff 배열, u uniform 배열 등의 부배열(sub-array)을 배치하므로써 전체 원통면 배열 안테나에 원하는 지향특성을 가지도 록 할 수 있음을 보이고, 원통면-공진기 모텔을 이용하여 복사패턴을 해석한다. 부배열의 종류에 따른 전체 배 열 얀테나의 복사패턴을 비교하고, 배열간격이 $\lambda_0$/2인 uniform 배열을 이용한 요소수 12인 원통면 배열 안테 나를 제작하여 반경이 6인 원통변에 정합시켰을 때 부엽 level -l3dB, 반전력범폭 $9^{\circ}$, 제일 null 사이각 $15^{\circ}$인 양호한 특성을 얻어 선형배열을 이용하는 경우보다 지향특성을 현저하게 개선시켰다
본 논문에서는 천해환경에서 근거리 광대역 음원의 3차원 위치추정 알고리즘을 제안한다. 음향 도파관 불변 이론에 따라 센서 스펙트로그램에 나타나는 간섭패턴의 기울기는 음원의 거리에 비례한다. 두 개의 센서 스펙트로그램에 나타나는 간섭패턴의 정합을 통해 음원과 두 센서간의 상대적인 거리비를 추정 하였다. 이를 아폴로니오스의 원에 적용하여 두 센서로부터 일정한 거리비를 가지는 음원의 궤적을 나타낸다. 3개의 센서를 이용하면 두 개의 아폴로니오스 원이 음원의 수평거리와 방위를 나타내는 교점을 형성하며 이는 음원의 수심에 대하여 일정하다. 따라서 음원의 깊이는 두 센서로부터 거리차가 일정한 3차원 쌍곡면의 방정식을 적용하여 최종 추정하였다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위하여 음파 전달 모델을 이용한 모의실험을 통해 위치추정 오차를 분석하였다. 모의실험 결과 음원의 거리에 대한 추정오차는 50 m이내, 깊이에 대한 추정오차는 15 m 이내인 것으로 나타났다.
본 논문에서는 구조화된 격자 패턴 발생기를 이용하여 카메라 시야로부터 가려진 인체의 완전한 3차원 정보를 정합하기 위하여 턴테이블 위에 놓인 인체를 4방향에서 영상을 획득한 후 각 영상을 정합하는 새로운 알고리즘을 소개한다. 다각형 망으로 표시된 정합될 두 영상은 3차원 좌표 값의 급격한 변화가 없고 주사 방향이 한 방향이기 때문에 좌표축에 따라 가중치가 다른 최소 거리 기반 가중치 이분 분할 매칭 법을 사용하여 정합한다. 완전한 3차원 체형 정보를 획득하기 위하여, 획득한 영상이 4개이기 때문에 이런 과정들을 3번 반복한다. 제안된 방법은 기존의 분지 한정법, 동적 계획법, 헝가리언 법에 비해 매칭 정확도는 조금 낮지만 탐색 시간을 200 - 300% 줄일 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 다이아몬드 탐색(diamond search, DS)과 효율적인 3 단계 탐색(efficient three-step search, E3SS) 등의 블록 정합 기법(block matching algorithm, BMA)들에서 이용된 작은 다이아몬드(small diamond) 패턴을 광역 탐색에 적합하도록 확장시킨 고속의 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 탐색 윈도우(search window)의 중앙으로부터 설치된 정사각형 패턴의 크기가 내부에서 대수적으로 감소되며 작은 다이아몬드 탐색(small diamond search, SDS) 기법에 의해 탐색이 완료된다. 실험 결과는 제안된 알고리즘이 DS 보다 평균 3개의 탐색 점을 더 적게 사용하고 E3SS에 비하여 약 5개 정도의 탐색 점 수에 대한 이득을 보이지만 움직임 추정상의 정확도는 다른 고속 BMA들과 거의 동일한 수준을 유지하는 것으로 확인된다.
본 논문에서는 간섭계와 직렬 위상 카드를 이용한 광 보안 시스템을 제안하였다. 먼저 원영상을 암호화하기 위해 원영상을 암호화하는 것이 아니라 원영상에 대한 이진 위상 컴퓨터형성홀로그램을 반복 알고리즘을 이용하여 구하고, 이진 위상 컴퓨터형성홀로그램과 무작위 생성된 위상 키 영상과의 XOR 연산을 통해 암호화된 영상을 구한다. 홀로그램의 복호화 과정은 암호화된 영상과 암호화시에 사용된 무작위 위상 영상 키를 직렬 정합시킨 후, 기준파와의 간섭에 의해 수행된다. 이때, 간섭패턴은 주위 환경에 상당히 민감하다. 그래서 광굴절매질의 자기위상공액성질을 이용하여 안정된 간섭패턴을 얻는다. 그리고 원영상은 복원된 홀로그램을 위상 변조한 후, 역푸리에 변환하여 최종적으로 구한다. 제안된 시스템에서는 암호화시에 사용된 무작위 키 영상 정보가 없으면 전혀 복원이 되지 않고, 키 영상을 달리함에 따라 복원되는 홀로그램의 패턴을 달리할 수 있으므로 차별화된 인증 시스템에 활용할 수 있다. 그리고 홀로그램의 성질에 의해 암호화된 영상이 일부 절단되더라도 원래의 영상을 복원할 수 있다.
비젼 검사시스템에서 기판에 존재하는 납 형상의 패턴을 분류함으로써 사전에 불량을 줄일 수 있다. 이러한 경우 대부분의 불량은 부정확한 납의 위치 및 두께로 인해 발생하게 되는데, 이러한 문제를 해결하기 위해 주어진 경계 내에 불분명하게 형성된 납의 형태 및 두께를 정상과 불량으로 분류하기 위해 무게중심점에 기초한 정합과 XOR연산을 이용한 비젼 검사시스템을 제안하였다. 제안한 비젼 검사시스템을 인쇄회로기판상의 납땜형상 패턴에 적용하여 제안한 방법의 성능을 검증하였다.
본 연구에서는 사회인들의 정해진 패턴을 IoT를 기반으로 AI 기술을 활용하여 Deep Learning 기술을 적용하여 행동패턴을 자동으로 시스템에 업로드 한다. 업로드된 데이터는 Deep Learnig 기술을 통해 유의미한 데이터를 추출하고 이를 각종 가전제품에 제공한다. 데이터의 정합도를 높이기 위해서 초기 데이터는 사용자가 입력한 정해진 생활 패턴을 바탕으로 하며 가우시안 분포를 따르는 난수를 생성하여 training data set으로 사용하여 실제 학습에 적용시켰다. 실생활에서 자동으로 데이터를 활용하기 위해서 IoT기기를 연결하여 AI 학습을 진행하였다. 사회인들은 이 시스템을 통해 집에 들어올 때와 집 밖에 외출할 때 댁내에 있는 편리한 서비스를 제공받을 수 있다.
얼굴 데이터를 사용하는 인식 시스템에서 특징 벡터의 차원은 일반적으로 매우 크다. 패턴인식에서 차원 축소는 중요한 문제로서, 효과적인 얼굴 인식을 위한 특징 벡터의 차원 축소는 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 획득된 얼굴 데이터로부터 저 차원의 강건한 특징을 얻기 위하여 웨이블릿을 사용하고, 식별력 있는 특징을 얻기 위하여 direct linear discriminant analysis를 사용하였다. Direct linear discriminant analysis 방법을 사용하기 이전에 웨이블릿을 사용함으로써 계산 복잡도를 줄여줄 뿐만 아니라 식별력을 높여주고 효과적으로 얼굴 데이터의 차원을 축소할 수 있음을 보여 준다. 얼굴의 패턴정합을 위해서는 최근접 평균 분류기(Nearest Mean Classifier)를 사용하였으며, 최근접 평균 분류기를 사용함으로써 분류를 위한 시간을 최소화하였다. 본 논문에서 인간의 얼굴인식을 위해 제시한 방법이 얼굴패턴을 표현하는 효과적인 방법이며, 시간 및 공간의 절약이라는 측면에서 유리하다는 것을 보여준다.
LCD 수요 증가에 따라 LCD 생산 효율성 개선을 위한 검사장비의 중요성이 지속적으로 부각되고 있다. 패턴 검사기는 라인 스캔 카메라와 같은 광학 장비를 통해 미세한 패턴 결함을 빠른 속도로 검출하는 장비이다. 이러한 패턴 검사기는 실시간 검사를 위해 패턴 내에서 단일 기준값을 사용하여 픽셀 단위의 결함 여부를 판단하고 있다. 하지만 패턴 내 각 영역별 특징을 반영하여 서로 다른 기준값을 적용하는 적응적 이진화를 이용하는 경우 결함 검출 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 이러한 적응적 이진화를 적용하기 위해서는 특정 검사 대상 픽셀이 어떠한 영역에 속하는지에 대한 정보를 필요로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 각각의 검사 대상 픽셀이 어떠한 영역에 속하는지를 판단하는 영역 매칭 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 머신 비전의 실시간성을 고려한 패턴 정합에 기반을 둔 알고리즘으로 실제 시스템에 적용될 수 있도록 GPGPU를 이용하여 구현된다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 실제 시스템이 요구하는 처리 속도를 만족시킬 수 있을 뿐만 아니라 결함 검출의 성능을 개선할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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