본 연구는 실내에서 화재 발생시 시각 장애인들을 지원하기 위한 영상 기반의 화재감지기를 제안한다. 건물 내에 화재가 발생하는 비상 상황 발생시 시각 장애인은 일반인보다 상황을 인지하는 것이 늦기 때문에 위험한 상황에 노출되기 쉽다. 기존의 연기 감지기와 같은 현재의 화재 감지 방법은 화재 발생시 발생하는 화학 센서 기반 기술을 사용함으로써 감지가 상대적으로 늦으며 화재가 확산된 후에 감지가 되는 등 낮은 신뢰성이 문제가 될 수 있다. 이를 보완하기 위해 영상 기반의 화재 감지 기술이 개발되었지만 낮은 정확도가 문제가 되어 실용화되지 못하였다. 최근 인공 지능을 위한 심층 학습 분야의 큰 발전으로 영상 내의 물체 인식률이 높아짐에 따라 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 보안 카메라 영상을 사용하여 화재를 감지할 수 있는 심층 학습 기반의 화재 감지기를 제안한다. 심층 학습 기반의 접근법은 영상에서 자동으로 특징을 학습할 수 있으므로 일반적으로 복잡한 상황에 대해서도 일반화가 가능하다. 본 논문에서는 화재감지 정확도와 속도 측면의 균형을 고려하여 두 개의 심층 합성곱 신경망 모델을 제안하였다. 실험을 통해 두 모델 모두 99%의 평균 정밀도로 화재를 감지할 수 있으며 첫 번째 모델은 초당 30장의 처리 속도와 76%의 정확도를 나타냈다. 두번째 모델은 초당 50장의 처리 속도와 61%의 정확도를 나타낸다. 또한 두 개의 모델의 메모리 사용량을 서로 비교하였으며 다양한 실제 화재 시나리오에서 테스트하여 신뢰할 수 있는 모델임을 증명하였다. 본 논문에 제안한 영상 기반 화재 감지기가 상용화된다면 상대적으로 실내 화재에 취약한 시각 장애인들의 안전에 도움이 될 것이다.
시간에 따라 중심주파수를 바꾸는 도약신호를 도약주기, 도약 주파수 등에 대한 정보 없이 검출하는 것은 대단히 어렵다고 알려져 있다. 본 논문에서는 도약 신호가 존재하는 광대역 샘플링 신호로부터 도약신호의 중심주파수, 도약 주기 등의 정보를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 도약 신호를 검출하기 위한 일반적인 방법으로는 다수의 협대역 필터가 필요하지만 이러한 구현은 비효율적이므로 본 논문에서는 다상 DFT 필터뱅크를 도입하였다. 또한 다상 DFT 필터뱅크의 출력으로부터 도약신호를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 검출 알고리즘은 메모리 사이즈나 구현 복잡도를 줄이기 위해 이진 이미지 신호처리에 기반하여 개발되었다. 제안하는 알고리즘의 성능은 모의실험과 FPGA (field programmable gate array) 구현을 통하여 확인하였다.
PN 시퀸스를 삽입하는 오디오 워터마킹은 들리지 않으면서도 강인한 워터마크를 만들기 위해 심리음향모델을 사용하여 PN 시퀸스를 변형시킨다. 하지만 워터마크를 삽입하는 모든 프레임에 대해 심리음향모델을 계산하기 위해서는 부호화 과정이 매우 복잡해지는 문제가 있다 부호화기에서 심리음향모델의 역할을 대신 하도록 만든 고정필터로 PN 시퀸스를 변형하면 훨씬 간단하 면서도 효율적인 워터마킹 시스템이 가능해진다. 본 논문에서는 고정된 지각필터를 도입한 효율적인 워터마킹 시스템을 제안한다. 심리음향모델을 대체하는 고정필터를 사용함으로써 PN 시퀸스를 들리지 않게 만들어주고 따라서 강인한 워터마크를 삽입할 수가 있다. 이와 함께 복호화기에서는 PN 시퀸스를 매칭시켜 상관도를 높여주는 보상필터 구조를 제안하여 원신호를 사용하지 않는 복호화기의 복호화 성능을 향상시켰다.
Accurate and efficient estimation of the number of sources is critical for providing the parameter of targets in problems of array signal processing and blind source separation among other such problems. When conventional estimators work in unfavorable scenarios, e.g., at low signal-to-noise ratio (SNR), with a small number of snapshots, or for sources with a different strength, it is challenging to maintain good performance. In this paper, the detection limit of the minimum description length (MDL) estimator and the signal strength required for reliable detection are first discussed. Though a comparison, we analyze the reason that performances of classical estimators deteriorate completely in unfavorable scenarios. After discussing the limiting distribution of eigenvalues of the sample covariance matrix, we propose a new approach for estimating the number of sources which is based on a sequential hypothesis test. The new estimator performs better in unfavorable scenarios and is consistent in the traditional asymptotic sense. Finally, numerical evaluations indicate that the proposed estimator performs well when compared with other traditional estimators at low SNR and in the finite sample size case, especially when weak signals are superimposed on the strong signals.
전신 뼈검사는 골수염과 골절 및 원발성 암의 조기 발견 등골 병변에 대해 높은 민감도와 해상도를 가진 검사이며, 핵의학 검사 중 가장 많은 비중을 차지하고 있다. 그러나 최저 계수치를 제외한 평가 기준이 마련되어 있지 않다. 따라서, 본 연구에서 전신 뼈검사에서 정량적인 평가 지표를 나타낼 수 있는 방법을 분석해보고자 하였다. 본 연구는 2014년 4월부터 2014년 9월까지 본원을 내원한 특이 골병변소견이 없는 환자 30명을 대상으로 GE INFINIA 장비에서 진행하였다. 환자의 전신계수와 허리뼈를 관심영역으로 하여, 계수치를 측정하였으며, 허리뼈 각각의 신호평균 값과 표준편차를 구하여, 대조도 대 잡음비(Contrast to Noise Ratio, CNR), 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio, SNR)를 산출하였고, 팬텀 실험을 통해 검사 속도 변화에 따른 각각의 수치와 조직등가물질을 이용하여 복부 두께에 따른 수치를 비교 하였다. 그리고, 판독의 2명과 5년 이상의 경력을 가진 숙련된 방사선사 5명이 각각 10점 척도로 하여, Blind test로 육안적인 분석치와 정량적인 산출치 간의 상관관계를 분석하였다. 환자의 전신 계수치와 관심영역의 계수치는 Blind test를 통한 육안적인 분석치와 유의한 상관관계를 보이지 않았다(P>0.05). 대조도 대 잡음비와 신호 대 잡음비는 육안적인 분석치와 유의한 상관관계를 보였다(P<0.05). 팬텀 실험에서는 검사 속도가 느릴수록, 조직등가물질의 두께가 얇을수록 각 수치는 향상되는 것을 보였으며, 지연검사에서 영상의 질이 향상됨을 확인하였다. 현재 전신 뼈검사에서 최저 계수치를 제외한 평가 기준이 마련되어있지 않다. 이에 본 연구에서는 대조도 대 잡음비 및 신호 대 잡음비를 이용하여 Blind test와의 유의한 상관관계를 확인 할 수 있었으며, 검사 속도가 영상의 질을 좌우하는 인자라는 것을 수치를 통해 확인하였다. 본 연구에서는 동일한 주입량, 동일한 검사 속도 등 동등한 조건에서의 평가를 진행하였지만, 환자의 생리적 기능과 수분 섭취량 등에 따라 모든 특성을 고려하는 것에 한계가 존재한다. 그러나 객관적으로 정량적 수치를 제시하여, 유의한 평가 지표를 입증하였다는 데에 학술적 의미가 있을 것으로 사료된다.
최근 자동차 업계와 IT 기술의 융합이 새로운 트렌드로 자리 잡으면서 전자제어 기술뿐만 아니라 영상처리 기술이 융합된 지능형 자동차 개발에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 차선 또는 번호판을 대상으로 하는 인식 알고리즘은 이미 다양한 방법으로 연구가 진행되어 왔으며 이미 몇몇 기술은 상용화 단계에 있다. 본 논문에서는 Viola-Jones 알고리즘을 이용하여 차량의 사각 지대에 위치하는 차량을 감지하고 이의 대략적인 거리 정보를 추정하는 것을 목표로 하여 차량의 형태 정보를 바탕으로 차량을 감지하는 알고리즘을 제안한다. 기본적인 방법은 Adaboost와 Harr-like 특징을 사용하여 얼굴을 성공적으로 검출한 Viola-Jones 알고리즘[1]을 차량에 적용하였다.
This paper presents a wavelet-based digital watermarking technique for still images. The digital watermarking considering human visual system (HVS) to increase the robustness and perceptual invisibility of digital watermark. The watermarking embedding is modified discrete wavelet transform (DWT) coefficients of the subbands of the images. The human visual system is number of factors that effect the noise sensitivity of human eyes that is considered to increase the robustness and perceptual invisibility of digital watermark. The watermark detection is blind watermark ( original image is not required ). Experimental results successful against attacks by image processing such as add noise, cropping, filtering, JPEG and JPEG2000 compression.
In this paper, we present a robust watermarking technique based on a DCT-domain watermarking approach and an order statistic(OS) filter. The proposed technique inserts one watermark into each of four coefficients within a 2 ${\times}$ 2 block which is scanned on DCT coefficients in the zig-zag ordering from the medium frequency range. The detection algorithm uses an adaptive trimmed mean operator as a local estimator of the embedded watermark to obtain the desired robustness in the presence of additive Gaussian noise and JPEG compression attacks. The performance is analyzed through statistical analysis and numerical experiments. It is shown that the robustness properties against additive noise and JPEG compression attacks are more enhanced than the previous techniques.
디지털 워터마킹은 오디오, 이미지, 영상과 같은 고품질 디지털 멀티미디어 컨텐츠의 불법적인 복제와 유통을 막고 저작권을 보호하기 위한 최후의 방어 수단으로 인식되고 있는 신호처리 기술이다. 오디오 신호에 삽입되는 워터마크 신호는 들리지 않아야 하는 특성과 함께, 압축이나 필터링과 같은 신호처리 과정 후에도 추출이 가능한 강인성을 지녀야 한다 본 연구에서는 현재 제안되고 있는 여러가지 오디오 워터마킹 방법 중에서 대역확산을 기반으로 한 PN 시퀸스 오디오 워터마킹 시스템에 대해서 다루었다. 삽입된 워터마크 신호가 들리지 않도록 하기 위해 인간의 청각 시스템에 기반한 심리음향모델을 적용하였으며, 효율적인 검출과 청각상의 특성을 고려한 여러 가지 실험을 수행하였다. 워터마크 정보의 검출에 있어서는 원 신호가 필요하지 않은Blind Detection 방법을 제안하여 효율적인 워터마킹 시스템을 구현할 수 있도록 하였다.
현재 첨단기기를 활용한 많은 지능형 자동차 연구개발이 급속히 발전하고 있는 추세이다. 사전 기술은 운전자의 운전미숙 때문에 생긴 돌발 상황을 대처할 수 있는 기능을 갖춘 첨단 자동차 안전장치의 용도제한과 고비용으로 대중화 되지 못했다. 그러므로 안전장치의 개발은 미숙한 운전자들의 안전 운전을 위해 사각지대 감지 장치가 필요하다. 사각지대에 관련된 연구 동향으로써는 사각지대 거울에서부터 사각지대 충돌회피시스템 등 여러 가지의 특허들도 연구된 상태이다. 본 논문에서는 초음파센서와 서보모터 및 기타 LED장치를 사용하여 새로운 기술적 메커니즘을 제안했다. 사각지대를 감지하기 위한 초음파 센서의 적절한 위치를 설계하였고, 회로도를 설계하여 모형으로 사각지대 감지장치를 구성하였다. 성능을 검증하기 위한 실험에서는 이동하는 물체와 동일선상에서의 물체를 감지하는 두 가지 방법으로 사각지대 감지테스트를 완료 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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