Wibro 기술의 개발 및 보급으로 인하여, 디지털 기술이 여러 분야에서 활용되고 있다. 디지털 영상은 전송 및 저장하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 훼손되며, 영상복원은 영상에 첨가되는 잡음을 제거하여 잡음이 영상에 미치는 영향을 줄이는 것이다. 영상복원을 위해, 여러 가지 방법들이 제안되었으나 기존의 방법들은 잡음제거 특성이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 효과적으로 잡음을 제거하기 위해 잡음판단을 거쳐, 잡음일 경우, 마스크 크기를 확대시키는 적응 메디안 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 비교하여 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
The computation cost of image registration is affected by searching data size and space. This paper proposes an efficient image registration algorithm that uses multi-resolution wavelet decomposed image to reduce the data size search. The algorithm determines the correlation detection at low resolution on low-pass sub bands of wavelet and generate mask for higher resolution as part of a coarse to fine registration algorithm. The correlation matching is defined for coarse resolution similarity measurement, while mutual information (MI) is used at fine resolution. The results show that the new efficient mask-based algorithm improves computational efficiency and yields robust and consistent image registration results.
Recently, artificial neural networks have been playing a crucial role and advancing across various fields. Artificial neural networks are typically categorized into feedforward neural networks and recurrent neural networks. However, feedforward neural networks are primarily used for processing static spatial patterns such as image recognition and object detection. They are not suitable for handling temporal signals. Recurrent neural networks, on the other hand, face the challenges of complex training procedures and requiring significant computational power. In this paper, we propose memristors suitable for an advanced form of recurrent neural networks called reservoir computing systems, utilizing a mask processor. Using the characteristic equations of Ti/TiOx/TaOy/Pt, Pt/TiOx/Pt, and Ag/ZnO-NW/Pt memristors, we generated current-voltage curves to verify their memristive behavior through the confirmation of hysteresis. Subsequently, we trained and inferred reservoir computing systems using these memristors with the NIST TI-46 database. Among these systems, the accuracy of the reservoir computing system based on Ti/TiOx/TaOy/Pt memristors reached 99%, confirming the Ti/TiOx/TaOy/Pt memristor structure's suitability for inferring speech recognition tasks.
포스트-코로나 시대에는 방역 조치의 중요성이 크게 강조되고 있으며, 이에 맞춰 딥러닝을 이용한 마스크 착용 상태 검출 및 다른 전염병 예방에 관련된 연구가 진행되고 있다. 그러나 질병 확산 방지를 위한 문화시설 관람객 탐지 및 추적 연구도 마찬가지로 중요하므로 이에 대한 연구가 진행되어야 한다. 본 논문에서는 사전 수집된 데이터 셋을 이용하여 컨볼루션 신경망 기반 객체 탐지 모델을 전이 학습시키고, 학습된 탐지 모델의 가중치를 다중 객체 추적 모델에 적용하여 방문객을 모니터링 한다. 방문객 탐지 모델은 Precision 96.3%, Recall 85.2% F1-Score 90.4%의 결과를 보여주었다. 추적 모델의 정량적 결과로 MOTA 65.6%, IDF1 68.3%. HOTA 57.2%의 결과를 보여주었으며, 본 논문의 모델과 다른 다중 객체 추적 모델 간의 정성적 비교에서 우수한 결과를 보여주었다. 본 논문의 연구는 포스트-코로나 시대의 문화시설 내 방역 시스템에 적용될 수 있을 것이다.
구름은 광학위성을 이용한 국토 관측 및 재난 대응, 변화 탐지 등 지표의 현상을 관측하는데 있어 많은 어려운 문제를 야기한다. 구름의 존재는 영상 처리 단계 뿐만 아니라 최종적으로는 데이터의 품질에 영향을 미치므로 이를 반드시 식별하고 제거하는 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 위성영상 내 구름의 분광패턴에 가장 근접한 화소를 탐색 및 추출해 최적의 임계값을 선정하고 임계값을 바탕으로 구름 산출물을 제작하는 일련의 과정을 자동으로 수행하는 새로운 구름 탐지 기법을 개발하고자 하였다. 구름 탐지 기법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 Digital Number (DN) 단위 영상을 대기상층 반사율 단위로 변환하는 과정을 수행한다. 두 번째 단계에서는 대기상층 반사율 영상을 이용하여 Hue-Value-Saturation (HSV) 변환 및 삼각형 임계 처리, 최대우도 분류 등의 전처리를 적용하고 각 영상별로 초기 구름 마스크 생성을 위한 임계값을 결정한다. 세번째 후처리 단계에서는 생성된 초기 구름 마스크에 포함된 노이즈를 제거하고 구름 경계 및 내부를 개선한다. 구름 탐지를 위한 실험 자료로 구름의 공간적, 계절적 분포의 다양성을 보여주는 4~11월 시기에 한반도 지역에서 촬영된 국토위성 L2G 영상을 사용하였다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 단일 임계화 방법으로 생성된 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법은 기존 방법과 비교하여 전처리 과정을 통해 각 영상의 방사학적 특성을 고려할 수 있어 보다 정확하게 구름을 검출할 수 있었다. 또한, 구름 개체를 제외한 나머지 밝은 물체(판넬식 지붕, 콘크리트 도로, 모래 등)의 영향을 최소화하는 결과를 보여주었다. 제안 방법은 기존 방법 대비 F1-score 기준으로 30% 이상의 개선된 결과를 보여주었으나 눈이 포함된 특정 영상에서 한계점이 있었다.
In this paper, we fabricated organic compounds detector using the MWCNT/PMMA (multi-walled carbon nanotube / polymethylmethacrylate) composite film. We used polymer film as a matrix material for the device framework, and introduced CNTs for reacting with the organic compounds resulting in changing electrical conductivity. Spray coating method was used to form the MWCNT/PMMA composite film detector, and pattern formation of the detector was done by shadow mask during the spray coating process. We investigated changes of electrical conductivity of the detector before and after the organic compounds exposure. Electrical conductivity of the detector tended to decrease after the exposure with various organic compounds such as acetone, tetrahydrofuran (THF), toluene, and dimethylformamide (DMF). Finally we conclude that organic compounds detection by the MWCNT/PMMA composite film detector was possible, and expect the feasibility of commercial MWCNT/PMMA composite film detector for various organic compounds.
We investigate a surface-micromachined capacitive accelerometer with the grid-type electrodes surrounded by a perforated proof-mass frame. An electromechanical analysis of the microaccelerometer has been performed to obtain analytical formulae for natural frequency and output sensitivity response estimation. A set of prototype devices has been designed and fabricated based on a 4-mask surface-micromachining process. The resonant frequency of 5.8$\pm$0.17kHz and the detection sensitivity of 0.28$\pm$0.03mV/g have been measured from the fabricated devices. The parasitic capacitance of the detection circuit with a charge amplifier has been measured as 3.34$\pm$1.16pF. From the uncertainty analysis, we find that the major uncertainty in the natural frequency of the accelerometer comes from the micromachining error in the beam width patterning process. The major source of the sensitivity uncertainty includes uncertainty of the parasitic capacitance, the inter-electrode gap and the resonant frequency, contributing to the overall sensitivity uncertainty in the portions of 75%, 14% and 11%, respectively.
영상신호는 신호를 처리하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 훼손되어지며, 이러한 신호를 복원하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 랜덤 임펄스 잡음을 제거하기 위한 캐스케이드 필터 알고리즘을 제안하였다. 알고리즘은 잡음검출과 잡음제거 등 두 과정으로 구성되었으며, 잡음검출을 위하여 마스크의 분산과 중앙화소에 의한 분산을 이용하였다. 또한, 잡음신호에 대해서 스위칭 self adaptive weighted median 필터로 처리한 후, 변형된 가중치 알고리즘을 적용하여 제거하였다. 제안한 알고리즘은 잡음신호만을 제거하고 비잡음신호는 그대로 보존하여, 우수한 에지 보존특성 및 잡음제거 능력을 나타내었다.
조명 및 반사광의 성질에 의해 블러링이 발생하고 이런 영상을 인식하는 경우 정확한 에지 검출이 어렵게 된다. 본 논문에서는 블러링된 영상에서 에지를 최적으로 검출하기 위해 일정하게 에지를 검출할 수 있는 가우시안 함수와 2차 미분 함수를 합성한 새로운 하이브리드 함수를 제안하고 실제 영상과 컨볼루션 한 후 함수의 local scale 계수 $\sigma$ 값을 변화시키면서, Canny 알고리즘의 방향성 에지 검출방법을 적용하여 에지를 검출하였다. 그 결과 Sobel, Robert, Canny 에지 검출방법보다 0.2~14㏈ 정도의 에지 검출특성이 개선됨을 확인하였다.
본 논문은 ATM(Automated Teller Machine)에서 사용자의 얼굴을 검출하여 ATM의 사용 허가 여부를 판별하는 방법을 제안한다. 입력 영상에서 피부색 영역을 추출하여 얼굴 후보 영상을 만들고 AdaBoost(Adaptive Boosting) 알고리즘을 이용하여 얼굴을 검출한다. 검출된 얼굴에서 선글라스, 마스크 등의 액세서리 착용여부를 판단하기 위하여 template matching을 수행하며 그 결과를 이용하여 ATM의 사용 허가를 판별한다. 제안된 방법을 이용하여 실내 ATM 환경에서 액세서리 착용여부를 검출했을 때 만족할 만한 성능을 나타내는 것을 실험을 통하여 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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