본 연구에서는 II-IV 족 화합물 반도체인 CdS를 이용한 액정광변조 방식의 X-ray 검출 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 검출부, 신호처리부, 액정 구동 및 투과량 측정부, 마이크로컨트롤러부, 입출력부로 구성되었으며, 소형화 및 휴대형에 적합하게 제작되었다. 또한, 검출 범위 선택을 통하여 광범위한 조건에서 측정이 가능하도록 구성하였다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 조사선량 변화에 따른 CdS 센서의 출력 특성을 확인하였으며, 우수한 상관관계를 확인할 수 있었다. 또한, 인가전압에 따른 액정의 변화를 관찰하여 인가 전압에 따른 광투과율을 측정하였으며, 높은 상관관계와 우수한 재현성을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 통하여 본 연구에서 제안된 액정 광변조 방식의 특징인 우수한 재현성과 노이즈 내성 특성을 확인할 수 있었으며, 본 연구를 통하여 제안된 CdS 셀 기반 광변조 방식의 휴대형 X선 검출 시스템이 소형, 저가형, 휴대형 시스템으로 적용이 가능할 것으로 판단되었다.
잎의 수분 함유량은 식물의 건강상태를 나타내는 중요한 척도 중 하나로써, 이를 원격탐사를 활용 하여 모니터링 하는 것은 산림관리에 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 식생 캐노피의 수분량을 연구하는데 유용한 지수인 Normalized Difference Water Index (NDWI)를 이용하여 한반도 산림의 water stress 정도를 알아보고자 한다. SPOT/VEGETATION S10 채널자료를 1999년부터 2013년까지 취득하여 NDWI 를 산출하였고, 데이터의 노이즈를 제거하기 위하여 단순이동평균, NDWI의 시간적 변화를 파악하기 위하 여standardized anomaly를 수행했으며, 직관적인 모니터링을 위해 NDWI anomaly를 등급화 하였다. 또한 피해면적 150 ha 이상의 대형 산불과 비교 검증을 통해, 산림 캐노피의 water stress 평가 인자로서 NDWI의 적합성을 파악하였다. 그 결과 연구 기간 중 대형 산불은 총 24회 발생하였으며 모든 발생 지점 및 인접 지역에서 음의 anomaly가 나타났다. 특히 NDWI anomaly의 등급이 'high'일 경우 대형 산불이 빈번하게 발생하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 인간의 인지학적인 두뇌 원리인 대뇌피질과 해마 신경망을 공학적으로 모델링하여 얼굴 영상의 특징 벡터들을 고속 학습하고, 각 영상의 최적의 특징을 구성할 수 있는 해마 신경망 모델링 알고리즘인 HNMA(Hippocampal Neuron Modeling Algorithm)을 이용한 얼굴인식 시스템을 제안한다. 시스템은 크게 특징추출 부분과 학습 및 인식 부분으로 구성 되어 있으며, 특징추출 부분에서는 PCA(Principal Component Analysis)와 LDA (Linear Discriminants Analysis)를 순차적으로 적용하여 분별력이 좋은 특징들로 구성한다. 학습부분에서는 해마 신경망 구조의 순서에 따라 입력되는 영상 데이터의 특징들을 치아 이랑 영역에서 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 하고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리 단계를 거쳐 노이즈를 제거한다. CA3의 정보를 받는 CAI영역에서는 신경망에 의해 학습되어 장기기억이 만들어 진다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실험은 표정과 포즈변화 그리고 저 화질 이미지를 각각 구분하여 인식률을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 특징 추출 방법과 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.
차량 번호판 인식 시스템은 복잡한 교통환경의 효율적 관리를 위해 발전되어 현재 많은 곳에 사용되고 있다. 그러나 조명, 잡음, 배경변화, 번호판 훼손 등 환경변화에 큰 영향을 받기 때문에 제한된 환경에서만 동작하며, 실시간으로 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 조명변화와 잡음에 강건하며 빠른 번호판 인식을 위한 휴리스틱 분할 알고리즘 및 이를 이용한 실시간 번호판 인식 시스템을 제안한다. 첫 번째 단계는 Haar-like 특징과 Adaboost를 이용하여 번호판을 검출한다. 이 방법은 적분영상을 이용하며 케스케이드 구조로 구성되어 있어 빠른 검출이 가능하다. 두 번째 단계에서 적응 히스토그램 평활화 방법과 노이즈를 경감시키는 바이레터럴 필터를 이용하여 번호판의 종류를 결정한 후, 번호판 종류에 따라 적분영상을 이용한 적응 이진화, 픽셀 프로젝션, 사전지식 등을 기반으로 빠르고 정확한 문자 분할을 한다. 세번째 단계에서는 HOG와 신경망 알고리즘을 이용하여 숫자를 인식하고, SVM을 이용해 한글을 인식한다. 실험결과는 번호판검출에 94.29%의 검출률, 2.94%의 오경보율을 보이며, 문자분할에서는 검출률 97.23%, 2.94%의 오경보율을 보였다. 문자인식에서 평균 인식률은 98.38%이다. 평균 운용시간은 140ms으로 빠르고 강인한 실시간 시스템을 만들 수 있다.
본 논문에서는 화재 비디오 영상의 저작권 보호를 위해 효과적인 워터마킹 기법을 제안한다. 제안하는 워터마킹 기법은 명암도 동시발생 행렬과 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 화재의 색상과 텍스처의 특징을 효율적으로 이용한다. 명암도 동시발생 행렬은 각 후보 화재 영상의 블록에 대한 에너지와 동질성을 계산하여 텍스처 데이터 셋을 만드는데 사용하며, 퍼지 클러스터링은 화재 비디오 영상의 색상 분할과 워터마커 삽입을 위한 텍스처 블록을 결정하기 위해 사용된다. 선택된 텍스처 블록은 이산 웨이블릿 변환을 통해 네 가지 서브밴드 (LL, LH, HL, HH)를 가지는 1차 레벨 웨이블릿 구조로 분해되고, 워터마커는 사람의 시각에 영향을 주지 않는 LH 영역에 삽입된다. 모의실험결과, 제안한 워터마킹 기법은 약 48 데시벨의 높은 첨부 신호 대 잡음 비와 1.6-2.0의 낮은 M-특이치 분해 값을 보였다. 또한, 제안한 워터마킹 기법은 노이즈 첨가, 필터링, 크로핑, JPEG 압축과 같은 영상처리 공격에서도 기존 이미지 워터마킹 알고리즘보다 정규화된 상관 값에서 높은 성능을 보였다.
스트레스는 건강 수명을 단축시키는 가장 큰 위험 요소 중 하나가 되고 있다. 따라서 건강 수명 연장을 위한 스트레스 해소는 대단히 중요한 사항이 아닐 수 없다. 이를 위해 많은 사회적 경비가 투입되고 있으나 경제성 대비 그 효용성은 그다지 높지 않은 것이 현 실정이다. 이 같은 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 스트레스 해소를 위해 많은 비용과 시간을 소모하는 방법 대신 비교적 일상생활에서 쉽게 접할 수 있는 자연의 소리 중에서 사람의 심신을 안정시켜주는 화이트 노이즈와 유사한 빗소리가 스트레스 해소에 효능이 있는지에 대한 규명 작업을 3 포먼트 주파수 대역폭의 변화를 통해 행하였다. 아울러 20대 남녀를 대상으로 스트레스 경감 효과에 대한 규명 뿐 아니라 남녀 간에 선호하는 빗소리의 차이가 존재하고 있는지에 대한 연구도 수행하였다. 최종적으로 스트레스 경감 효과의 극대화를 위해 개인맞춤형 빗소리 제작에 대해 논하였다.
모바일 심전도(ECG) 신호 측정은 수 mV의 작은 소 신호를 측정하는 기술로서 동적 잡음을 제거하기 위한 많은 연구가 진행 되어 왔다. 특히 심전도 전극 케이블의 흔들림이나 피부의 움직임으로 인하여 유발 되는 등 전위선 잡음의 제거는 심전도 측정을 위한 핵심 연구 내용 중 하나이다. 본 연구에서는 심전도 신호의 등전위선 동적 잡음을 제거하기 위해 정규화 최소 자승법(NLMS)와 지연 최소 자승법(DLMS) 방식을 결합한 적응 필터의 스텝 사이즈를 결정하여 적용하는 기법을 제안 하였다. 제안한 기법은 필터의 초기 스텝 사이즈를 조정하여 기본 노이즈를 차감 한 후, 해당 과정에서 발생할 수 있는 심전도 신호 특성의 왜곡을 줄이는 방법이다. 본 논문에서의 제안한 기법에서, 필터 계수의 값은 필터 순서 사이즈 및 왜곡 최소화 인자에 의해 직접적으로 스케일링 설정 된다. 그리고 제안된 필터는 실시간 필터링에 필수적인 계산의 복잡성을 줄이도록 하여, 연산시간을 줄일 수 있을 것으로 기대되므로 소형 프로세서 및 저전력 소비가 요구되는 모바일 심전도 측정기기에 적합한 장점을 가진다. 또한 종래의 NLMS 적응 필터와 신호대잡음비(SNR)를 비교하여 우수함을 확인하였다.
디지털 위상 고정 루프는 위상 동기화를 위해 사용되는 회로로 일반적으로 통신, 회로분야 등 다양한 분야에서 사용된다. 디지털 위상 고정 루프를 설계 시 상태추정기를 사용하는 경우 보통 칼만 필터와 같은 무한 임펄스 응답 상태추정기를 활용해왔다. 일반적으로 무한 임펄스 응답 상태추정기 기반 디지털 위상 고정 루프의 성능은 우수하지만, 초기값의 부정확, 모델 오차, 외란 등의 예상하지 못하는 상황에서 급격한 성능저하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 새로운 디지털 위상 고정 루프를 설계 하기 위해 최적의 측정값 구간 길이를 갖는 최소 공분산 유한 임펄스 응답 필터를 제안한다. 제안된 유한 임펄스 응답 필터의 중요 파라미터인 측정값 구간 길이를 구하기 위해 수치적 방법을 소개하며, 필터의 이득을 얻기 위해 비용함수로 오차의 공분산 행렬을 설정하고, 이를 최소화 하기 위하여 선형 행렬 부등식을 사용하였다. 제안된 디지털 위상 동기 루프의 우수성과 강인성을 검증하기 위해 노이즈 정보가 부정확한 상황에서 기존 방법과의 비교 및 분석을 위한 시뮬레이션을 수행하였다.
본 연구에서는 동공 반응 데이터를 수집하여 공감의 사회 감성을 객관적이고 정량적으로 추정하는 데 목적이 있다. 52명(남 26명, 여 26명)의 피험자가 실험에 참여하였다. 실험은 30초의 참조 데이터 측정 후, 공감 유무에 따라 얼굴 표정 모방 과제와 자발적 표현과제로 구분되어 두 사람은 상호작용하였고 동공을 촬영하였다. 이진화 및 원형 윤곽선 검출법의 영상처리를 활용하여 동공 데이터를 수집하였고, 이상 데이터 제거 기법을 활용해 눈 깜빡임 노이즈를 제거하였다. 공감 유무에 따른 동공 크기 데이터는 정규성 검증 및 독립표본 t 검정을 통해 통계적 유의성을 확인하였다. 분석 결과, 공감하는 경우(M ± SD = 0.050 ± 1.817)와 공감하지 않은 경우(M ± SD = 1.659 ± 1.514) 동공 크기가 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(t(92) = -4.629, p = 0.000). 판별분석을 통해 동공 크기에 따른 공감 유무를 추정하는 규칙을 정의하였고, 새로운 실험참가자 12명(남 6명, 여 6명, M ± SD = 22.84 ± 1.57세)을 대상으로 규칙을 검증(추정 정확도 75%)하였다. 본 연구에서 제안한 동공 크기 데이터를 이용한 공감의 사회 감성 추정 기술은 비접촉식 카메라 기반의 기술로 스마트 글래스와 접목되어 다양한 가상 현실 분야에 활용도가 높을 것으로 기대된다.
이 연구의 주요 목적은 고속철도 콘크리트 궤도 슬래브의 콘크리트 슬래브(track concrete layer, TCL)와 도상안정층(hydraulically stabilized based course, HSB) 사이 층분리를 평가하기 위한 비파괴검사법으로 전단파 토모그래피 기술의 활용가능성을 실험적으로 확인하는 것이다. 이를 위하여 다채널 전단파 측정 장치(MIRA)를 활용하여 실물 크기로 제작된 고속철도 콘크리트 궤도 슬래브 실험체 내부의 층분리 결함을 평가하였다. 실물실험체는 Rheda 2000 시스템에 따라 설계 및 시공되었으며, 노반 위에 HSB를 타설하고, 그 위에 TCL이 타설된 2층 슬래브 구조를 갖는다. 실물실험체는 일부구간의 HSB상부에 스티로폼으로 제작된 인공결함(가로 및 세로가 각각 400mm이고 두께가 각각 5mm, 15mm인 압출폴리스티렌폼(XPS)보드 2개)을 삽입하여, TCL과 HSB 사이에 층분리 결함이 생기도록 시공하였다. 시험체의 층분리 구간에서 얻은 콘크리트 단층이미지는 층분리에 따른 균열 및 HSB와 지반사이의 계면에서 반사되는 신호를 효과적으로 보여 주었다. 한편 초음파 토모그래피 이미지에서 TCL 콘크리트의 매입물(철근, 트러스, 인서트 등)에서 반사된 신호와 층분리 결함 신호를 구분하기 위한 노이즈 제거를 위한 이미지 처리방법을 적용하여 층분리 결함을 효과적으로 분리하였다. 토모그래피 이미지에서 추출된 층분리 결함의 크기정보와 공간정보를 통합하여 층분리 지도로 재구성하였으며, 층분리 결함의 위치 및 크기를 시각화하는데 효과적인 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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