• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제7권6호
• /
• pp.582-592
• /
• 2001

대용량 영상을 다루는 디지털 비디오 라이브러리나 웹 방송에서는 영상 색인이 매우 중요한 역할을 하며, 이는 영상을 내용 단위로 분할하는 알고리즘에 기반한다. 본 논문에서 구현된 V2Web Studio는 영상 색인을 지원하는 시스템으로서, 샷 경계 검출 알고리즘을 이용한 영상 클립 생성 시스템이다. V2Web Studio는 영상 클립 생성 과정을 1) 영상 신호를 분석하여 샷 경계를 자동 검출하는 단계, 2) 검출된 결과에 포함될 수 있는 오류를 수작업으로 제거하는 단계, 3) 물리적인 샷 경계를 논리적인 계층구조로 모델링하는 단계, 4) 계층구조로 모델링된 각 모델링 인스턴스를 다양한 표준 압축 포맷으로 생성하는 단계로 구분하고, 각 단계에 해당하는 작업은 샷 검출기, 샷 검증기, 영상 모델기, 클립 생성기라는 독립적인 소프트웨어 도구로 구현하였다.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.164-169
• /
• 2010

최근 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상의 거리 및 도플러 해상도가 높아짐에 따라 표적의 탐지 정확도는 향상되고 있지만 처리할 데이터 용량이 급증하고 있다. 기존의 단일 셀 기반 CFAR 검출기는 전체 영상 내에서 모든 거리 셀 데이터를 검사하여야 하므로 CFAR 검출기의 속도 성능 저하를 가져온다. 본 논문에서는 다중셀 기반 CFAR 처리 방법을 2단으로 개선하여 1단계에서는 다중 셀 평균 기반 CFAR 검출을 이용하여 예상 표적 지역을 검출하고, 2단계에서는 예상 표적 지역에 대해서만 단일 셀 기반 CFAR 검출을 수행함으로써 처리 시간을 줄이고 표적의 탐지 성능을 획기적으로 향상시켰다. 제안된 기법에 대한 성능은 실제 SAR 영상을 통하여 기존의 단일 셀 기반 방식과 다중 셀 평균 기반 검출 방식을 비교 분석하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제9권4호
• /
• pp.1-11
• /
• 2009

최근 인터넷에 유통되는 유해영상이 급증하면서 이들을 자동으로 차단하는 컴퓨터비전 기술의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 피부색상을 이용한 유해영상 분류도구를 연구 및 개발한다. 제안하는 분류도구는 2단계로 구성되며, 1단계에서는 피부색 분류기를 이용하여 입력영상에서 피부색 영역을 검출하고, 2단계에서는 영역특징 분류기를 이용하여 앞서 검출된 피부색 영역의 비율과 위치 특징을 무해 또는 유해로 분류한다. 피부색 분류기는 히스토그램 모델에 기반하여 무해영상과 유해영상의 RGB 값으로 학습되며, 영역특징 분류기는 SVM(Support Vector Machine)에 기반하여 영상의 29개 지역의 피부색 비율로 학습된다. 실험결과 제안하는 분류기는 92.80%의 검출율(Detection Rate)과 6.73%의 양성오류율(False Positive Rate)을 나타내었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.19-26
• /
• 2010

본 논문은 사각형 특징 기반 분류기를 제안하여 실시간으로 얼굴 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 검출 알고리즘을 구현하고자 한다. 제안한 알고리즘은 특징 생성, 분류기 학습, 실시간 얼굴 영역 검출의 세 단계로 구성된다. 특징 생성은 제안된 5개의 사각형 특징으로 특징 집합을 구성하며, SAT(Summed-Area Tables)를 이용하여 특징 값을 효율적으로 계산한다. 분류기 학습은 AdaBoost 알고리즘을 이용하여, 분류기를 계층적으로 생성한다. 또한 중요한 얼굴 패턴은 다음 레벨에 반복적으로 적용함으로써 우수한 검출 성능을 가진다. 실시간 얼굴 영역 검출은 생성된 사각형 특징 기반 분류기를 통해, 빠르고 효율적으로 얼굴 영역을 찾아낸다. 또한 얼굴 영역을 검출한 영역을 인식의 입력 영상으로 사용하여 PCA와 KNN 알고리즘을 이용하여 기존의 매칭 방법인 Point to point 방법이 아닌 Class to Class 방식을 이용하여 인식률을 향상시켰다.

• 한국측량학회지
• /
• 제40권5호
• /
• pp.381-391
• /
• 2022

본 연구는 AI 기법 중에 최근 널리 사용되고 있는 딥러닝 모델들을 비교하여 재난으로 인해 손상된 건물의 신속한 감지에 가장 적합한 모델을 선정하는 데 목적이 있다. 먼저, 신속한 객체감지에 적합한 1단계 기반 검출기 중 주요 딥러닝 모델인 SSD-512, RetinaNet, YOLOv3를 후보 모델로 선정하였다. 이 방법들은 1단계 기반 검출기 방식을 적용한 모델로서 객체 인식 분야에 널리 이용되고 있다. 이 모델들은 객체 인식 처리방식의 구조와 빠른 연산의 장점으로 인해 객체 인식 분야에 널리 사용되고 있으나 재난관리에서의 적용은 초기 단계에 머물러 있다. 본 연구에서는 피해감지에 가장 적합한 모델을 찾기 위해 다음과 같은 과정을 거쳤다. 먼저, 재난에 의한 건물의 피해 정도 감지를 위해 재난에 의해 손상된 건물로 구성된 xBD 데이터셋을 활용하여 초고해상도 위성영상을 훈련시켰다. 다음으로 모델 간의 성능을 비교·평가하기 위하여 모델의 감지 정확도와 이미지 처리속도를 정량적으로 분석하였다. 학습 결과, YOLOv3는 34.39%의 감지 정확도와 초당 46개의 이미지 처리속도를 기록하였다. RetinaNet은 YOLOv3보다 1.67% 높은 36.06%의 감지 정확도를 기록하였으나, 이미지 처리속도는 YOLOv3의 3분의 1에 그쳤다. SSD-512는 두 지표에서 모두 YOLOv3보다 낮은 수치를 보였다. 대규모 재난에 의해 발생한 피해 정보에 대한 신속하고 정밀한 수집은 재난 대응에 필수적이다. 따라서 본 연구를 통해 얻은 결과는 신속한 지리정보 취득이 요구되는 재난관리에 효과적으로 활용될 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.1-9
• /
• 2020

스마트공장은 4차 산업혁명으로 잉태되는 핵심산업 중 하나이다. 스마트공장을 실현하기 위한 기술 중 무인운반차 기술은 초기 단계로 이를 구현하기 위해선 높은 비용이 필요하다. 저비용 AGV를 개발하기 위해선 많은 데이터가 요구되지만, 저장공간이 부족하고 AGV가 이동하므로 데이터 수집 방법이 제한된다. 따라서 본 논문에서는 블루투스를 이용한 무선통신 기반 개발환경을 구축하고 이를 통해 수집한 데이터를 이용하여 차선 검출기를 개발하고자 한다. 이렇게 개발된 차선 검출기는 조명 환경의 변화나 그림자 유무와 관계없이 높은 차선 인식률을 보인다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제50권7호
• /
• pp.258-266
• /
• 2013

본 논문에서는 진동센서를 기반으로 하는 탐지 시스템에서 불규칙적으로 변화는 잡음의 특성을 고려하여 허위경보(false alarm)를 감소하기 위한 적응형 탐지 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 커널 함수(Kerenl function)을 이용한 1차 검출과 탐지 확정 단계를 적용한 2차 검출로 구성된다. 1차 검출기의 커널 함수는 측정된 신호로부터 잡음의 확률적 모수를 이용하여 잡음 변화에 따라 Neyman-Pearson 결정법으로 문턱 값을 찾아 구한다. 그리고 2차 탐지기는 1차 탐지된 표본수를 이용하여 발걸음 신호의 점유시간을 계산한 후 4단계의 탐지 확정 단계로 구성된다. 본 논문에서 제안된 알고리즘을 검증하기 위해 측정된 걷기와 뛰기 진동 신호를 이용하여 발걸음 신호에 대한 탐지 실험을 수행 하였으며 고정 문턱 값을 이용한 탐지 결과와 비교 하였다. 제안된 1차 검출기의 목표물 탐지 결과 사람의 걷기와 뛰기에 대하여 10m 구간까지 95%의 높은 탐지 성능을 획득하였다. 또한, 허위경보 확률은 고정 문턱 값과 비교할 때 40%에서 20%로 감소하였으며 탐지 확정 단계를 적용한 결과 4%미만으로 크게 감소한 결과를 얻었다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제13권6호
• /
• pp.841-846
• /
• 2019

본 연구에서는 섬광결정과 광센서의 정렬 오차가 TOF-PET 검출기 성능에 미치는 영향성을 정량적으로 평가하였다. 한 쌍 TOF-PET 검출기는 3 mm × 3 mm × 20 mm 체적을 갖는 LYSO 섬광체와 3.07 mm × 3.07 mm 크기의 GAPD 광센서로 구성된다. 아날로그 출력신호는 증폭 및 균일도 보정이 수행되었고, 오실로스코프 기반 데이터 획득 장치에서 신호처리되었다. 각 검출기 정렬 오차는 0.0 mm, 0.5 mm, 1.0 mm, 1.5 mm 를 각각 적용하여 총 16단계의 정렬 오차를 발생시켰다. 검출기 정렬 오차가 증가함에 따라 광절정위치는 약 400 mV에서 약 250 mV로 감소하였다. 또한, 에너지분해능은 11.6%에서 16.2%로, 시간분해능은 477 ps에서 632 ps로 저하되었다. 이 결과는 검출기 정렬 오차가 TOF-PET 검출기 성능저하에 큰 영향성을 내포함을 시사한다.

• 대한전자공학회논문지TC
• /
• 제42권8호
• /
• pp.33-40
• /
• 2005

본 논문은 DS/CDMA 신호 환경에서 동작하는 배열 안테나 시스템에서 다이버시티 이득을 이용하여 동기 성능을 향상시키는 탐색기를 제안한다. 제안한 PN 동기 검출 방법은, 대부분의 CDMA 기반 신호 환경에서 각 안테나 소자에 유기되는 간섭자의 실수-부 성분과 허수-부 성분이 서로 독립적인 가우시안 채널로 모델링할 수 있다는 사실에 근거를 둔다. 제안한 PN 동기 검출 방법은, 모든 PN 위상 오프셋에서 동기 에너지 값을 구하기 위해, 다수의 수신 신호를 안테나 별로 수신기의 PN과 독립적으로 코릴레이션하여 non-코히런트하게 선형 결합하는 단계인 검색 (searching) 단계와 구한 동기 에너지 값을 락-검출기에서 설정한 최적 기준값과 비교하여 동기 성공 여부를 판단하는 증명 (verification) 단계로 이루어진 single-dwell 방식이다. 본 논문에서는 평균 PN 동기 획득 시간 (Mean Acquisition Time)을 결정짓는 중요한 요소인 다이버시티 이득의 영향에 대해서 분석한다 일반적으로, 평균 PN 동기 획득 시간은 배열 안테나 소자의 수가 증가할수록 감소한다고 알려져 있다. 그러나, 다이버시티 차수 증가에 의한 PN 동기 획득 성능 개선은 포화된다. 따라서, 배열 안테나 수신기에서는 수신기의 동작 SNR 범위와 목표 검출 확률 $P_D$ 및 오-경보 확률 $P_{FA}$를 고려하여, 평균 PN 동기 획득 시간을 최소화하기 위한 최적의 배열 안테나 설계가 필요하다. 제안한 PN 동기 검출 방법의 성능은 주파수 선택적 레일레이 페이딩 채널에서 분석하였으며, 기존 단일 안테나에서의 PN 동기 획득 방법보다 우수함을 검출 확률 $P_D$ 및 오-경보 확률 $P_{FA}$항목에서 검증하였다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.165-171
• /
• 2014

본 논문에서는 MIMO 검출기를 위한 저 복잡도 QR 분해 구조를 제시한다. 제안된 접근 방식에서는, QRD 하드웨어의 연산 복잡도를 감소시키기 위해 다양한 코딕 기반 QRD 알고리즘들이 효율적으로 조합된다. 다양한 QRD 알고리즘들에 대한 연산 복잡도 분석에 기초하여, QRD 과정의 매 단계마다 저 복잡도 접근 방식이 선택된다. 제안된 QRD 구조는 어떤 임의의 차원을 갖는 채널 매트릭스에도 적용 될 수 있고, 매트릭스 차원의 증가에 따라 연산 복잡도 감소도 늘어난다. 제안하는 QR 분해 하드웨어는 삼성 $0.13{\mu}m$ 공정을 사용하여 구현되었다. 실험결과, $4{\times}4$ 행렬의 QR 분해에 대한 제안 구조는 기존의 Householder 코딕 기반의 구조에 비해 47%의 QAR(QRD Rate/Gate count) 향상과 28%의 전력을 절감을 이뤄낼 수 있었다.