• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.1-8
• /
• 2011

최근 차량의 출입통제 및 주차관리 그리고 불법 차량의 단속 등 다양한 분야에서 차량 번호판 자동 인식 기술들이 활용되고 있다. 그러나 기울어지거나 햇빛 또는 조명 등의 영향을 받은 차량 영상에서는 번호판의 고유한 정보가 변형될 수 있다. 본 논문에서는 왜곡에 불변한 차량 번호판 검출 및 인식 알고리즘을 제안하였다. 먼저 DoG(Difference of Gaussian) 필터를 이용해서 번호판의 문자 획이 잘 보전된 이진영상을 생성하였다. 그리고 왜곡에 불변한 연속된 큰 숫자들의 위치를 찾고 그 정보를 이용해서 번호판영역을 검출하였다. 기하학적 왜곡 보정과 영상 개선 작업을 수행한 다음 신경망을 이용해서 번호판을 인식하였다. 제안한 알고리즘을 상용 LPR(License Plate Recognition) 시스템으로부터 획득한 6,200장의 차량 영상을 대상으로 시뮬레이션 한 결과 98.4%의 번호판 영상 인식률과 0.05초의 인식 속도를 얻을 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제32권5C호
• /
• pp.556-564
• /
• 2007

본 논문에서는 다중 채널 레이리 페이딩으로 인하여 발생하는 시변 채널 환경에서 효율적으로 채널을 추적할 수 있는 방식을 제안하였다. 제안된 적응 채널 추적 방식은 채널 변화를 추정하여 채널을 예측할 수 있으며 예측된 채널 응답을 이용하여 주파수 영역에서 다른 안테나로부터 수신되는 간섭 신호를 제거한다. 그 후 AWGN 성분을 줄이기 위하여 시간영역 채널 추정을 수행한다. 제안된 방식의 장점은 매 심벌 마다 채널 추적시 역행렬을 구할 필요가 없다. 시뮬레이션 결과는 기존의 채널 추적 방식보다 시변 채널 환경에서 더 나은 성능을 보였다. 도플러 주파수 300 Hz, BER = 10-3 조건에서 기존의 Li 방식 보다 약 2.5 dB 성능이 개선되었다. 도플러 주파수 600 Hz에서 기존 방식과 제안된 방식의 성능 차이는 더욱 커졌다.

• 한국음향학회지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.56-62
• /
• 2001

본 논문에서는 손실이 발생하는 상황에서 높은 인식률을 유지하기 위해서 손실 데이터 이론을 음성 인식기에 적용하였다 손실 데이터 이론은 일반적으로 이용되는 통계적 정합 방법인 은닉 마코프 모델 (HMM: hidden Markov model) 중 연속 Gaussian확률 밀도 함수를 이용하여 음성 특징들의 출력 확률을 나타내는 경우에 쉽게 적용할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 손실 데이터 이론의 방법 중 계산량이 적고 인식기에 적용이 쉬운 주변화(marginalization)방법을 사용하였으며 특징 벡터의 특정 차수나 시간열의 손실 검출 방법은 음성 신호의 에너지와 주위 배경 잡음의 에너지의 차이가 임계치보다 작게 되는 부분을 찾는 주파수 차감 방법을 이용하였다. 본 논문에서 제안한 손실 영역의 신뢰도 평가는 분석 구간이 모음일 확률을 계산해서 비교적 잉여 정보가 많이 포함된 모음화된 구간의 손실만을 처리하도록 하였다. 제안한 방법을 사용하여 여러 잡음 환경에 대해서 기존의 손실 데이터 처리 방법만을 사용한 경우보다 452 단어의 화자독립 단어 인식 실험을 수행한 결과 오류율측면에서 평균적으로 약 12％의 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국광학회지
• /
• 제25권5호
• /
• pp.273-278
• /
• 2014

일련의 국부영역으로부터 이차미분값을 획득하여 전체 형상을 복원하는 측정법을 제안하였다. 측정시 기울기가 제거된 국부형상에 대해 곡률과 이차미분이 동일시 되는 점을 이용하여, 3개의 이차미분값으로부터 직교하는 2방향을 따라 3차원형상을 복원할 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 임의로 발생시킨 Zernike다항식의 계수로 자유곡면형상을 생성시키고, 구현된 알고리즘을 적용함으로써 검증과정을 수행하였다. 적용한 결과 최대 0.8 mm Sag를 갖는 직경 200 mm영역의 자유곡면형상에 대해 RMS 19 nm 형상복원오차를 갖고 복원됨을 확인하였다. 측정오차에 대한 복원오차 민감도를 진단하기 위해 SNR(Signal-to-Noise Ratio) 16의 가우시언 랜덤 노이즈를 부여한 후, 복원되는 형상의 오차를 진단한 결과, 197 nm의 형상복원오차가 발생함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제34권4C호
• /
• pp.388-396
• /
• 2009

본 연구는 CCD카메라로부터 입력된 영상을 분석하여 특징값을 추출하고, 패턴인식기술을 이용하여 화재연기영상을 감지하는 방법을 제안한다. 우선 CCD카메라로부터 획득된 영상들간의 차영상을 이용하여 움직임 영역만을 검출하고, 이후 연기색상모델을 적용하여 후보영역을 생성한다. 연기영역은 유사색상의 군집화를 이루고, 주변에 비해 단순한 질감을 가지며, 시간에 따른 모션정보의 상승 방향성을 가지는 특징을 가진다. 본 논문에서는 연기영역의 이러한 특성을 이용하여 학습영상으로부터 연기의 밝기, 웨이블릿 고주파 성분, 모션 벡터 등의 특징 값을 추출하고 이들 특징 값들에 대해 가우시안 확률 모델을 생성한다. 이렇게 추출된 확률모델은 연기영역의 시간적 연속성을 고려하기 위해 본 논문에서 새롭게 구성한 동적 베이지안 네트워크의 관찰노드에 적용된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 산불을 비롯한 다양한 연기를 감지하였으며, 기존의 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보여주었다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제34권9C호
• /
• pp.922-927
• /
• 2009

최근 무선 통신 시스템에서 제한된 스펙트럼 자원의 효율적 활용은 많은 사람들의 관심이 집중된 분야이다. 무선인지 기술은 비어 있는 주파수 대역을 찾고, 활용하는 기술로 스펙트럼의 효율적 사용을 가능하게 한다. 특히 무선인지 기술에서 기존 사용자의 신호를 검출하는 센싱 기술은 가장 핵심적인 기술이라고 할 수 있다. 이 논문은 Bussgang 정리를 이용한 스펙트럼 센싱 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 수신 신호에 Bussgang 정리를 적용하여 신호와 가우시안 잡음 사이의 통계적 특성 차이를 계산하고 이를 바탕으로 신호의 존재 여부를 판단한다. 이 방법은 잡음 파워 추정이 없으므로 잡음 불확실성의 영향을 받지 않고, 아주 낮은 SNR (signal-to-noise power ratio)에서도 신호를 검출 할 수 있다. IEEE 802.22 WRAN (wireless regional area network)을 기반으로 12개의 ATSC (advanced television systems committee) A/74 DTV(Digital Television) 신호를 이용한 모의실험으로 제안한 방법의 성능을 평가하고, 제안한 방법의 이론적인 문턱값을 분석한다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
• /
• 제23권2호
• /
• pp.57-62
• /
• 2012

Objectives : Characteristic symptoms, including hyperactivity and easy distractibility, in children with attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) suggest that their brain status, even at rest, might differ from that of healthy children. This study was conducted in order to determine whether resting state brain activity is compromised in medication-naive children with ADHD. Methods : Twenty medication-naive children with ADHD (mean age $10.3{\pm}2.5$) and 28 age- and gender-matched healthy volunteers (mean age $10.3{\pm}2.0$) underwent measurements for resting state brain activity using functional magnetic resonance imaging (fMRI). Among resting state related-independent components (RSICs) extracted from fMRI data using independent component analysis, a significant difference in RSICs was observed between groups, using a mixed Gaussian/gamma model. Results : Except for IQ, which was higher in the healthy control group, no demographic difference was observed between the two groups (p<.001). Significantly less activation of one RSIC, which includes the bilateral precuneus/posterior cingulate cortex, occipito-temporal junction, and anterior cingulate cortex, was observed in the ADHD group, compared with the control group (p<.05). Conclusion : An abnormal RSIC, posterior default mode network (DMN), was observed in the medication-naive ADHD group. Results of our study suggest that abnormality of posterior DMN is one of the main pathophysiologies of ADHD.

• 한국가스학회지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.38-44
• /
• 2018

암모니아는 발전소의 탈질설비, 냉동장치의 냉매로 많이 사용되고 있으며, 증기압이 높고 공기보다 가벼운 물질로써 장외영향평가시 영향범위가 넓은 물질이다. KORA(Korea Off-site Risk Assessment supporting tool)를 활용하여 4가지 환경인자인 지면굴곡도, 밀폐여부, 운전온도 압력, 누출공 크기를 달리하여 영향범위를 산출하였다. 그 결과 굴곡도에 따른 영향범위는 약 4.62배 차이가 났으며 암모니아 저장탱크는 밀폐된 경우가 약 0.64의 저감율을 나타냈다. 저장온도와 압력에 따라 누출률이 증가되어 영향범위도 증가하는 형태를 보였으며 포화증기압 이상으로 저장시 영향범위는 $45^{\circ}C$에서 0.1 Mpa 당 평균 3.45%의 증가율을 나타냈다. 누출공 크기에 따른 영향범위 산정 결과는 누출구의 면적에 비례하는 것으로 나타났다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
• /
• 제22권1호
• /
• pp.28-34
• /
• 2011

적응 방사선 치료(Adaptive Radiation Therapy, ART)를 실행하기 위한 고도의 정확성을 갖는 변형 영상 정합 방법은 필수이다. 본 연구의 목적은 Megavoltage cone-beam CT (MV CBCT)영상의 Intensity 변화를 통한 영상 정합의 정확성의 향상이다. Intensity 변화 값을 도출 하기 위해 kilovoltage CT (kV CT)와 MV CBCT를 이용하여 12 종류의 전자 밀도 바를 제공하는 Cheese 팬텀의영상을 획득하고, 영상들로부터 kV CT와 MV CBCT의 Hounsfield Unit (HU)값들의 관계를 도출하였다. MV CBCT 영상의 잡음을 감소하기 위해 Gaussian smoothing 필터를 적용하였다. MV CBCT영상의 intensity는 마치 동일한 모달리티에서 획득된 영상과 같은 kV CT와 동일한 범위의 intensity로 변화시켰다. 이후 두 영상에 효율적이고 사용하기 쉬운 intensity 기반의 데몬 영상 정합이 적용되었다. 본 연구실에서 인체 내 폐를 모사하도록 제작된 변형 폐 팬텀을 이용하여 위와 같은 방법을 적용하여 영상 정합을 하였다. Cheese 팬텀 영상, 변형 폐 팬텀 영상을 이용한 변형영상 정합 결과는 상관 계수가 각각 6.07%, 18% 향상되었다. 변형 폐 팬텀 영상의 변형 영상 정합 정확성을 평가하기 위해 추가적으로 측정된 팬텀 내부에 삽입한 표적의 중심 좌표를 이용하여vector 차이를 계산하였다. 벡터 차이는 $2.23{\pm}1.19mm$, $1.39{\pm}0.97mm$였다. 본 연구에서 사용한 intensity 변화 방법을 통해 변형 영상 정합의 정확성이 향상됨을 확인 하였고, 본 연구는 영상 정합 정확성을 향상시키기 위한 해결 방법이 될 수 있다. 차후 연구 계획도 본 연구 내용에 의해 제안되었다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제12권3호
• /
• pp.403-407
• /
• 2018

현재 우리나라의 암 사망률 중 가장 높은 암은 폐암이며 조기발견이 어려운 대표적인 암이다. 조기 발견을 위하여 저선량 흉부 CT를 활용하고 있으며 이는 일반 흉부 X선 사진에 비해 약 3배 정도 폐암 진단율이 높다. 그러나 저선량 흉부 CT는 영상 해상도가 크게 저하될 뿐 아니라 신호가 약해 잡음에 민감한 단점이 있다. 또한 공기로 채워져 있는 폐는 밀도가 낮은 장기로 잡음의 유무가 암의 조기 진단에 영향을 크게 줄 수 있다. 본 연구는 Visual C++을 이용하여 2.0밀도를 가진 큰 원 내부에 물의 밀도인 1.0을 값을 갖는 원을 설정하고 그 안에 각각 밀도가 다른 작은 5개의 원을 수학적 팬텀화하고 가우시안 노이즈를 1%, 2%, 3%, 4% 각각 발생시켜 밀도차에 의한 노이즈의 영향을 평균 값과 표준편차 값, 신호대잡음비(SNR)로 확인하였다. 1% 노이즈 발생 시 큰 원과 작은 원의 밀도차가 가장 큰 영역의 SNR은 4.669로 노이즈의 영향이 작게 나타났으며 밀도차가 가장 낮은 영역의 SNR은 1.183으로 노이즈의 영향이 크게 나타났다. 또한 음의 밀도차에서도 같은 결과 값을 얻었으며 양의 밀도와 음의 밀도 모두 큰 원과 작은 원의 밀도차이가 높은 경우에 SNR 값이 높은 것을 확인 할 수 있다. 화질 또한 밀도차가 크게 나타났을 때 확연하게 육안으로 확인할 수 있었으며 노이즈레벨이 증가하는 경우에는 SNR이 감소하여 잡음의 영향이 크게 나타났다. 이는 밀도차가 적은 장기 또는 암과의 밀도가 비슷한 영역의 장기는 노이즈 영향이 크게 나타날 것이며 노이즈의 발생 확률에 따른 밀도차이의 영향이 진단에 영향을 끼칠 것으로 사료된다.