최근 수치표고모델(DEM : Digital Elevation Model)을 구축하기 위한 목적으로 항공레이저측량(LiDAR : Light Detection And Ranging) 기술이 주목받고 있다. DEM은 항공레이저측량으로부터 획득된 라이다 데이터에서 지면점만 추출한 수치지면자료(DTD : Digital Terrain Data)의 정확성에 의해 그 품질이 좌우된다. 하지만 원시자료에서 수치지면자료를 추출하기 위한 자동 필터링 작업은 필터링 알고리즘의 한계 및 라이다 데이터의 고유한 특성으로 인하여 항상 오분류 영역이 발생한다. 따라서 이를 보완하기 위해서는 작업자에 의한 수동분류 작업이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 수동 작업이 원활하게 이루어 질 수 있도록 자동 필터링 작업에서 얻어진 수치지면자료에서 오분류 될 가능성이 있는 영역을 자동으로 탐지하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 2D 격자 구조를 적용하였으며 'Slope Angle', 'Slope DeltaH', 'NNMaxDH(Nearest Neighbor Max Delta Height)'로 명명한 매개변수를 사용하였다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 지형형태나 라이다 데이터 평균 점밀도에 제한받지 않는 안정적인 결과를 보여주었다.
가상환경에서 분산된 참여자들이 공동작업을 원활히 수행하기 위해서는 효율적인 이벤트 메시지의 처리 메커니즘이 필수적으로 제공되어야 한다. 관심영역을 이용한 메시지 필터링 기법은 이벤트가 전파될 범위를 참여자의 주변 영역으로 제한함으로써 효과적으로 메시지 트래픽을 감소시킬 수 있다. 기존의 관심영역기법은 영역을 크기를 고정시킴으로써 가상환경 시스템의 성능에 영향을 미칠 수 있는 참여자 수의 변화에 능동적으로 적응하기 어려운 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 기존 방법의 단점을 개선하고자 환경의 동적인 변화에 적응도가 높은 확장관심영역모델을 제안하고자 한다. 제안된 연구는 관심영역의 기능을 확장하여 다중영역과 차등화된 이벤트 처리 알고리즘을 제공함으로써 필터링의 효율성을 향상하고자 하였다. 제안된 기법은 분산가상환경, MMORPG와 같은 대규모 참여자 시스템에서 이벤트 처리 시스템으로 활용될 수 있으며, 성능평가를 위해 기존 방법과의 비교실험을 수행하였다.
Recently, correlation filter based trackers have shown excellent tracking performance and computational efficiency. In order to enhance tracking performance in the correlation filter based tracker, search area which is image patch for finding target must include target. In this paper, two methods to discriminatively represent target in the search area are proposed. Firstly, search area location is estimated using pyramidal Lucas-Kanade algorithm. By estimating search area location before filtering, fast motion target can be included in the search area. Secondly, we investigate multi-channel Local Edge Pattern(LEP) which is insensitive to illumination and noise variation. Qualitative and quantitative experiments are performed with eight dataset, which includes ground truth. In comparison with method without search area estimation, our approach retain tracking for the fast motion target. Additionally, the proposed multi-channel LEP improves discriminative performance compare to existing features.
최근 대용량 의료영상 데이터로부터 인체 기관 또는 질환 부위 추출을 위한 영상 분할 기법이 매우 다양하게 제안되고 있으나, 뇌와 같이 다중 구조를 가지면서 구조간 경계 구분이 어려운 영상의 구조적 분할에는 한계를 가진다. 이를 위해 주로 복셀을 유한 개의 군집으로 분류하는 군집화 (clustering) 기법이 이용되나 이는 개별 복셀 단위의 연산을 수행함으로 인해 잡음의 영향을 받는 제한점이 있다. 그러므로 잡음의 영상을 최소화하고 영상 경계를 강화시키는 향상기법을 적용함으로써 보다 견고한 구조적 분할을 수행할 수 있다. 본 연구에스는 뇌 자기공명영상에 대하여 백질(white matter), 회백질(gray matter), 뇌척수액(cerebrospinal fluid)의 내부 구조를 효율적으로 추출하기 위한 필터링 기반 군집화에 의한 구조적 분할 기법을 제안한다. 우선 구조간 경계를 강화하고 구조 내 잡음을 약화시키기 위해 응집성 향상 확산 필터링(coherence enhancing diffusiion filtering)을 적용한다. 또한 이 과정을 통해 강화된 영상에 퍼지 c-means 군집화 기법을 적용하여 각 복셀이 속하는 구조에 해당하는 군집의 인덱스를 할당함으로써 구조적 분할을 수행한다. 제안된 구조적 분할기법은 기존의 가우시안 또는 일반적인 비등방성 확산 필터링과 군집화 기법을 적용한 기법에 비해 전문가의 수동분할 결과와의 일치 비율에 의한 분할 정확도를 향상시킴을 보였다. 또한 경계 부분에 있어서의 세밀한 분할을 통해 재생산 가긍하고 사용자 수동후 처리를 최소화할 수 있는 결과를 제시함으로써 형태적 뇌 이상 진단을 위한 효율적인 보조 수단을 제공한다.
본 논문은 무선 센서 네트워크의 환경에서 연속적인 스카이라인 질의를 효율적으로 처리하는 새로운 필터링 기법을 제안한다. 기존 필터링기법은 라우터 경로를 기반으로 필터를 생성하고 적용하는 기법이다. 그러나 이러한 기법은 필터의 적용범위가 부분적이기 때문에 센서노드들이 싱크노드에게 전송해야 할 데이터를 대부분 싱크노드로 전송하고 에너지의 효율성 측면에서 좋지 않다. 그래서 본 논문은 적은 비용으로 효율적인 필터를 생성하고 그 필터의 적용범위를 전체 센서노드로 적용하여 싱크노드에 전송해야 할 데이터를 획기적으로 감소시키는 기법을 제안한다. 그 효율적인 필터는 센서데이터의 지역적 특성과 클러스터링을 이용하여 생성한다. 제안된 기법의 우수성을 보이기 위해 다양한 환경에서 시뮬레이션을 통한 성능 평가를 수행한다.
기존의 SNS(Social Networking Service)서비스에 LBS(Location-Based Service)서비스가 부가된 LBSNS(Location-Based Social Networking Service)서비스들이 상용화되면서 큰 인기를 얻고 있다. 트위터는 그러한 서비스의 대표적인 예라고 볼 수 있다. 트위터의 현재 위치기반서비스는 자신이 원하는 지역정보와 상관없는 정보를 구독하게 하는 구조로 되어 있다. 팔로잉한 사용자는 단순히 개인적인 선호도에 의해 지역정보가 추가된 메시지를 트윗하지만 구독하는 입장의 팔로워는 자신이 원하지 않는 지역정보를 받아 볼 수도 있다. 이러한 사항을 개선하기 위해 공간조인을 이용한 필터링 기법이 제안되었다. 필터링 기법을 위한 우선적인 작업은 바로 각각의 사용자와 트윗들에 위치정보가 추가되어져야 한다. 여기서 위치정보는 MBR(Minimum Bounding Rectangle)로 표현된다. 위치정보는 동적속성 또는 정적속성으로 나누어진다. 동적인 경우를 예를 들어보면 사용자가 지속적으로 움직이는 상황을 들 수 있다. 이 때 발생되는 대량의 연속질의는 사용자가 많은 SNS의 특성상 서버에 많은 부하를 줄 수 있다. 본 논문에서는 구글 맵 상에서 Virtual Grid를 생성하여 문제를 해결 하였고 성능 평가 결과 Virtual Grid를 사용하지 않았을 때 보다 질의 발생 빈도수가 줄어들었다.
CNS/ATM(communication navigation surveillance / air traffic management)의 감시 분야에서는 ADS-B(automatic dependent surveillance - broadcast) 시스템, MLAT(multilateration) 시스템, WAM(wide area multilateration) 시스템이 구축되고 있다. ADS-B, MLAT, WAM 시스템의 항공기 추적 성능이 기존의 레이더에 비해 매우 우수하지만 여전히 오차를 포함하고 있다. 따라서 본 논문에서는 차세대 항행시스템의 오차를 줄이고 항공기 추적 성능을 높일 수 있는 필터링 알고리즘을 제안하였다. 필터링 알고리즘 중에서 가장 유용하다고 알려진 IMM(interacting multiple model) 필터를 개선한 Robust IMM 필터를 사용하였으며, ADS-B, MLAT, WAM 시스템 등의 차세대 항공기 추적 시스템에 적용하였다. Robust IMM 필터는 항공기 추적성능을 향상시킬 뿐만 아니라 항공기 위치 데이터가 손실되더라도 필터에서 계산한 추정값을 이용하여 지속적인 위치 추적을 가능하게 한다. 필터링 알고리즘을 차세대 항행시스템에 적용했을 때 평균 19.21%의 성능향상이 있었다.
스마트 기기와 소형 디스플레이에 사용되는 디지털 영상은 다운스케일링 (Downscaling)된 영상이 사용된다. 본 논문에서는 영상 픽셀값의 경사도에 따른 특징벡터를 이용한 다운스케일링 포저리 (Forgery) 영상 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서, 원영상의 픽셀값 경사도로부터 자기회귀 (AR: Autoregressive) 계수를 계산한다. 이는 다운스케일링 포저리 영상 검출기의 SVM (Support Vector Machine) 분류를 위한 학습에 사용된다. 제안된 다운스케일링 검출 알고리즘은 동일 10-Dim. 특징벡터의 MFR (Median Filter Residual) 스킴과 686-Dim.의 SPAM (Subtractive Pixel Adjacency Matrix) 스킴과 비교하여 다운스케일링 90% 영상 포저리에서 성능이 우수하며, 평균필터링 ($3{\times}3$) 영상과 미디언필터링 ($3{\times}3$) 영상에서 높은 검출율을 보여 주었다. 특히, 평균필터링과 미디언필터링 영상에서는 성능평가 전체 항목에서 민감도 (Sensitivity; TP: True Positive rate)와 1-특이도 (1-Specificity; FP: False Positive rate)의 AUC (Area Under Curve)가 모두 1에 수렴하여 'Excellent (A)' 등급임을 확인하였다.
Lidar는 정확도 높은 고밀도의 점 자료를 제공함으로써 지형공간에 대한 3차원 정보를 제공한다. 특히, 산림과 같은 식생 지역에서는 레이저 신호가 투과되어 지면에서 반사되는 자료가 기록되므로 산림이 밀집하여 존재하는 공간에 대한 수치고도모델 제작에 용이하다. 이 연구에서는 우리 나라 중부지역의 산림에서 획득한 Lidar자료의 수직적 분포 특성을 살펴보고자 하며, 산림자원정보를 추출 및 수치고도자료(DEM)를 획득하기 위한 필수 과정인 지면점들을 분리하는 방법을 제안하고자 한다. Lidar 자료의 수직적인 분포는 산림을 구성하는 수종, 밀도 및 수관의 형태 등에 따라 영향을 많이 받으며, 이러한 산림에서 나타나는 Lidar 자료의 특성을 이용하여 제안된 지면점 분리 방법은 초기 수신신호(First return: FR) 및 말기 수신신호(Last Return: LR)를 함께 이용함으로써 일반적으로 지면점을 분리하는데 요구되는 임계치를 고려하지 않아도 된다는 효율성을 가진다. 제시된 방법으로 분리된 지면점을 이용하여 수치고도모델을 제작하였으며, 이를 기반으로 산림의 중요한 정보가 되는 수고, 수관울폐도 등의 임목의 생물리학적 인자를 보다 정확하게 추출할 수 있다.
DIrectional Frequency Analysis and Recording(DIFAR) 소노부이는 대잠전에 효과적인 무기체계로 하나의 무지향성 센서와 두 개의 지향성 센서로 구성된 3채널 빔형성을 통해 표적의 방향을 탐지한다. 하지만, 주변 소음의 영향으로 DIFAR소노부이의 특정방위(0°, 90°, 180°, 270°) 표적 탐지 성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 주변 소음을 추정하고 제거를 통해 DIFAR 소노부이의 표적 탐지 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 주변 소음 추정을 위해 소나신호처리에서 널리 쓰이는 Order Truncate Average(OTA)기법을, 추정된 소음을 제거하기 위해 음성신호처리에서 널리 쓰이는 위너필터링 기법을 사용하였다. 제안한 방법을 평가하기 위해 표적 방위추정 결과의 평균 제곱 오차를 비교한 결과 신호대잡음비 0 dB이하에서 제안한 방법이 효과적임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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