스테레오 정합은 두 영상의 색상과 공간 유사성이 최대가 되는 지점을 찾아 깊이 정보를 예측한다. 그런데, 두 시점 사이에 발생하는 폐색 영역으로 잘못된 깊이 정보를 얻게 되고, 폐색 영역을 보완하지 않은 깊이 정보는 시간 축 스테레오 매칭에서 잡음을 전파하는 문제를 일으킨다. 본 논문은 폐색 영역을 보완하여 시간 축 상에서 발생하는 잡음의 전파를 줄이고, 정확한 깊이 정보를 공유하여 스테레오 매칭의 정확성을 높이는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘을 수행하기 위해 색상과 공간의 유사성을 계산하는 함수를 정의하여 초기 깊이 정보를 예측하고, 세 가지 제약사항을 고려한 에너지 함수를 세워 (EM: expectation maximization) 으로 폐색 영역을 구한 뒤, 동적 프로그래밍 방법으로 예측된 폐색 영역을 보정한다. 끝으로, 이전시점에 구해진 정확한 깊이 정보를 사용하여 시간 축 스테레오 매칭을 수행한다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 기존의 폐색영역 예측 방법보다 우수한 성능을 가지는 것을 알 수 있었으며, 시간 축 정보를 고려하지 않은 스테레오 매칭 방법보다 정확한 결과를 얻는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 깊이 맵(depth map)에 대한 효율적인 부호화를 위하여 전처리 기법을 제안한다. 현재 3차원 비디오 부호화(3D video coding : 3DVC)에 대한 표준화가 진행 중에 있지만 아직 깊이 맵의 부호화 방법에 대한 표준은 확정되지 않은 상태이다. 제안하는 기법에서는 먼저 입력된 깊이 맵의 히스토그램 분포를 가우시안 혼합모델(Gaussian mixture model : GMM) 기반의 EM(expectation maximization) 군집화 기법을 이용하여 분리한다. 분리된 히스토그램을 기반으로 깊이 맵을 여러 개의 레이어로 분리하게 된다. 분리된 각각의 레이어에서 배경과 객체의 포함여부에 따라 다른 조건의 민쉬프트 필터(mean shift filter)를 적용한다. 결과적으로 영상내의 각 영역 경계는 최대한 살리면서 영역내의 화소 값에 대해서는 평균 연산을 취하여 부호화시 효율을 극대화 하고자 하였다. 다양한 실험영상에 대하여 제안한 기법을 적용한 깊이 맵을 부호화하여 비트율(bit rate)이 감소하고 부호화 시간도 다소 줄어드는 것을 확인 할 수 있었다.
To predict the details of flow in industrial process unit, single photon emission computed tomography (SPECT) is a promising technique. Recently, industrial SPECT based on medical system has developed by researchers of the Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI) and Hanyang University. In the present study, to confirm the effect of the number of detectors on image quality, and determine the optimal number of detectors in industrial SPECT, industrial SPECT system with various geometries were evaluated by the Monte Carlo simulation. CsI(Tl) detectors ($12mm{\times}12mm{\times}20mm$) with collimators (the geometric resolution of collimator $R_g$ was 4 cm at the center of the 30 cm diameter cylindrical vessel object) were modeled in a hexagonal array, and the point sources of $^{99m}Tc$, $^{68}Ga$, and $^{137}Cs$ were simulated at the center of the cylindrical vessel object using the MCNPX code. Then, the reconstruction images of each geometry were reconstructed using the expectation maximization (EM) algorithm. In this study, the reciprocity theorem was used to improve computation time required for system matrix of the EM algorithm. The result shows that the resolution of the reconstructed image was significantly improved by increasing the number of detectors in industrial SPECT system and more than 60 detectors will be required for the resolution of the reconstructed image.
Hyperion 영상의 노이즈는 주로 대기 효과와 센서의 기계오류, 신호변환 때문이다. 보정되지 않은 밴드, 중복 밴드, 모든 대기흡수에 영향을 많이 받는 밴드가 모두 제거되어도, 여전히 노이즈 밴드가 존재한다. 영상처리에 사용할 선명하고 안정된 밴드를 선택하기 위해 육안으로 영상을 간단하게 검사할 수 있지만, 이는 수동으로 이루어지는 비효율적이고 주관적인 방법이다 본 논문에서 우리는 노이즈 추정과 자동 밴드 선택을 위해 극단화소비 사용을 제안한다. 이를 위해 기존에 사용되던 SNR, 엔트로피와 극단화소비를 비교하였다. 첫째, 상대적으로 노이즈가 적은 ALI 영상에 Gaussian 노이즈, salt & pepper 노이즈, Speckle 노이즈를 부가하여 노이즈량과 각 통계량 사이의 관계를 살펴보았다. 둘째, Hyperion 영상에서 추출된 세 개 통계량에 대해 기대최대화 분석을 수행하여 자동으로 밴드를 선택하였다. Hyperion 데이터는 시각적 평가에 의해 5단계로 구분되어 평가자료로 사용되었다. 실험 결과에서 극단화소비가 Hyperion 영상의 밴드 선택에 효과적으로 사용될 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1309-1317
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2013
일반화 지수분포 (generalized exponential distribution)를 따르는 점진 제 1종 구간 중도절단 (progressive type-I interval censoring) 표본에서 모수 추정은 Chen과 Lio (2010)가 최대우도 추정법 (maximum likelihood estimation), 중간점 근사법 (mid-point approximation method), EM 알고리즘 (expectation maximization algorithm), 적률 추정법 (method of moments estimation; MME)으로 하였으며, 그 방법들 중 평균제곱오차 (mean square error; MSE)가 가장 작은 추정법은 중간점 근사법이다. 하지만 중간점 근사법을 바탕으로 최대우도 추정법을 이용하여 모수를 추정하려고 한다면 모수에 대한 해를 전개할 수 없기 때문에 수치 해석적인 방법을 이용하여 추정하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 근사 최대우도 추정법 (approximate maximum likelihood estimation)을 이용하여 두 종류의 모수를 추정하고, 모의실험을 통하여 수치해석학적인 방법을 이용한 중간점 근사법의 해 (estimate of mid-point approximation method; MP)와 제시한 두 가지 추정량을 평균제곱오차 측면에서 비교한다.
우리나라 생활수준의 향상과 더불어 식품소비의 양적인 요구가 충족되면서, 세분화된 식품의 기호 성향을 충족시킬 수 있는 닭고기 소비가 증가하고 있다. 2003년 3월 축산물 품질평가원에서 고시(농림부 고시 제2003-14호)한 닭 도체 품질판정세부기준은 닭 도체 부위별 이물질 부착, 피·멍의 크기 및 중량에 따라 품질 등급을 기준을 제시하였다. 그러나 현실적으로 검사관 개개인의 주관적인 평가 기준으로 적용된 고시로 수천 마리의 닭 도체 등급판정을 유지하기가 어려운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 닭 도체 품질 세부기준에 따라 닭 도체 부위 분할하기 위해 비접촉/비파괴방식인 컴퓨터 시각 기술 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 실시간으로 빠르게 움직이는 닭 도체를 부위 분할하기 위하여 조명 외란에 강인하도록 보정하는 과정과 닭 도체와 배경을 구분하기 위한 EM(Expectation maximization), Erosion 및 Labeling 알고리즘, 그리고 닭 도체의 기하학적 형태를 분석하여 부위별 특징점을 찾고 점들의 위치를 계산하여 부위를 분할 할 수 있는 알고리즘을 사용하였다. 총 78마리의 닭 도체 샘플에 대하여 제안한 영상처리 알고리즘을 적용한 결과 닭 도체 부위 분할 알고리즘이 효과적임을 알 수 있었다.
본 연구에서는 모바일 레이저 스캐닝 데이터로부터 철도 선로탐지 및 선로모델 추출을 위한 방법을 제시하였다. 제안된 방법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫째, 레이저 포인트로부터 잠재적인 철도 선로지역을 탐지하고, 초기 철도 선로궤적 방향을 추정한다. 둘째, 철도 선로에 관한 선 지식을 이용하여 첫번째 스트립에서 초기 선로위치를 결정한다. 여기서, 스트립은 국부 탐색공간을 나타내며 철도 선로궤적에 수직인 방향으로 정의된다. 마지막으로, 초기 선로위치에서 GMM-EM기반 분류방법을 통해 선로 포인트들을 탐지한 후 초기 선로 모델을 생성하고 스트립을 데이터 처리 기본단위로 하여 tracking by detection관점에서 연속적으로 선로모델을 생성하였다. 제안된 방법의 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 이전 스트립에서 생성된 선로 모델을 가이드 라인으로 다음 스트립에 전파되어 국부 탐색영역을 예측하여 선로 포인트를 탐지하는 하는데 있어서 처리 복잡성을 줄일 수 있었다. 둘째, 선로 포인트 탐지와 선로 모델링을 동시에 진행 함으로써 데이터 처리 시간을 최소화 할 수 있었다. 개발된 알고리즘은 C++ 프로그램 언어로 구현되었고 도시지역에서 MMS 측량을 통해 취득된 LiDAR 데이터(경부선 일부 구간)를 이용하여 성능 테스트를 진행하였다.
본 연구는 1999년 1월부터 2004년 12월까지의 체세포점수의 검정일 자료를 이용하여 124,635개의 초산자료와 134,308개의 2산자료, 37,412개의 3산자료, 41787개의 4산자료, 37412개의 5산 자료를 이용하였다. 분석에 사용된 방법은 체세포 점수에 영향을 미치는 분만연도, 연령, 비유단계, 산차, 계절의 효과를 추정하기 위하여 GLM을 이용하여 최소자승법으로 분석하였으며, 검정일 모형을 이용한 분산성분 추정은 EM-REML 분석방법을 전산 프로그램한 REMLF90을 이용하였다. 각 산차별로 연령에 대한 효과는 연령이 낮은 군에서 체세포 점수가 낮게 나타났으며, 연령이 높은 군에서는 다소 높게 나타났다. 비유단계별 효과는 1산과 2산에서는 비유초기에서 체세포 점수가 낮게 나타났으며 비유말기에 3.151, 3.696로 높은 체세포 점수를 나타났으나, 3산, 4산, 5산에서는 비유중기에 높은 체세포 점수를 나타내었으며, 대체로 피크기에 체세포 점수가 높게 나타나는데 4산과 5산에서는 비유말기에 체세포 점수가 낮게 나타났다. 분만계절별 환경효과는 1산~5산 모두 대체로 9~11월에 체세포 점수가 낮게 나타났으며, 대체로 유량이 낮게 추정되는 6~8월 사이에는 체세포 점수가 대체로 높게 나타났다. 각 산차별 유전력은 1산에서 5산까지 각각 0.05, 0.09, 0.10, 0.05, 0.05를 나타냈으며, 유전분산값은 비유초기의 경우 2, 3, 5산에서 높게 나타났으며, 1산과 4산의 경우는 대체로 낮게 추정되었다.
본 논문에서는 좌-우향은닉 마코프 모델 (Left-Right Hidden Markov Model)에서 상태결정을 갖는 음성향상방법을 제안하였다. 은닉 마코프 모델에 기초를 둔 음질향상 방법은 성능은 우수하나, 모든 상태에 대해서 음질향상 알고리즘을 계산하므로, 계산량이 많고, 메모리가 많이 필요하여 실시간 처리에 부적절하다. 좌-우향 은닉 마코프 모델은 마코프 모델을 좌측에서 우측으로의 전이만 허용하는 모델로 단순화시켜 현재 상태에서 현재 상태나 다음 상태로 전이될 수 있는 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는, 좌-우향 은닉 마코프 모델에서 유사도비 테스트 (Log-Likelihood Ratio Test)를 이용하여 현재 음성의 상태를 결정하는 알고리즘을 제안하였다. 현재 음성의 상태를 알고 있다면, 현재 상태에 대해서만 음질향상 알고리즘을 계산하므로, 계산량이 줄어든다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 음질 향상 시간과 신호 대 잡음비를 비교하였다. 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 음질향상의 결과는 약 0.2∼0.4 dB 정도 떨어졌지만, 계산량을 많이 줄일 수 있었다.
영역 분리에 의한 명암대비 방법들이 제안되어 왔지만 영상의 히스토그램에 따라 과포화 되는 부작용이나 밝기 값 보존과 명암대비 효과의 상반 관계에 대한 개선이 필요하다. 본 논문은 다양한 히스토그램에서도 명암 대비가 개선 되도록 영역 분리 시 각 서브 영역이 가우시안 분포를 갖도록 분리하고 영역별 평활화하는 명암 대비 방법을 제안 한다. 영역 분리는 $L^*a^*b^*$ 컬러 공간에서 K-평균 방법과 기대-최대 방법에 의해 영역맵과 확률맵을 생성하며 영역별 히스토그램 평활화 방법은 영역간 히스토그램 중복 최소를 위해 평균값 이동과 영역 분리에서 생성된 확률맵을 변환 함수에 활용함으로써 영역별 밝기값을 보존 하였다. 실험은 기존의 명암 대비 방법들과 평균 밝기 차이와 평균 엔트로피 값을 이용하여 밝기 변화가 적고 영상의 세부 정보가 표현됨에 의한 명암대비 개선을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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