본 연구는 정지장면의 연속영상간 각 픽셀위치에서 일어나는 통계적 특성을 활용하여 영상을 분할하는 기법을 제안한다. 공간정보의 획득과 분석에서 디지털 영상 처리 기법의 활용은 아주 중요한 의미를 가진다. 특히 디지털 영상의 영역 구분을 위해 다양한 영상 분할(image segmentation) 기법들이 활용되고 있다. 본 연구에서는 선행 연구한 연속프레임 영상의 분광학적 특성 분석의 결과를 바탕으로 연속 프레임 간 Randomness를 활용한 이미지 분할 방법을 제안하였다. 우선 연속 프레임 간 각 화소에 통계학적인 분석 방법을 적용하여 각 화소의 평균과 표준편차 값을 구하고, 이를 통하여 대상 영상에서 가장 신뢰할 만한 화소들을 찾아 씨앗 점(seed point)을 결정하였다. 그리고 이 씨앗 점들을 시작으로 이웃 화소 간 T-test를 실시하였으며, 이를 기반으로 영역 성장(region growing)의 개념을 적용하여 영상을 분할 할 수 있는 기법을 연구하였다. 제안방식의 성능을 검증하기 위하여 실험을 통하여 기존의 방식과 비교분석을 수행하였다. 이러한 실험의 결과 영상분할에서 영상의 단일 프레임을 활용한 것보다 연속 프레임을 활용한 경우가 유리함을 확인 할 수 있었다.
For future autonomous cars, it is necessary to recognize various surrounding environments such as lanes, traffic lights, and vehicles. This paper presents a method of speed sign recognition from a single image in automatic driving assistance systems. The detection step with the proposed method emphasizes the color attributes in modified YUV color space because speed sign area is affected by color. The proposed method is further improved by extracting the digits from the highlighted circle region. A sequential cascade AdaBoost classifier is then used in the recognition step for real-time processing. Experimental results show the performance of the proposed algorithm is superior to that of conventional algorithms for various speed signs and real-world conditions.
최근 음성인식에서는 잡음환경에서 좀 더 신뢰성 있는 결과를 얻기 위해 인식 결과 도출 단계에서 여러 가지 정보의 내용들을 융합하거나 이전 인식 결과의 후처리를 통하여 성능을 향상시키는 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 잡음 환경에서의 인식률 하락을 보완하기 위해 개인 모바일 기기를 위한 음성 명령어 인식에서 사용자의 사용패턴과 문맥 정보를 사용하는 방법을 제안한다. 기본 인식 결과를 보정하기 위해서 현재 명령어를 발화하기 이전에 사용자가 사용한 순차적 명령어 패턴을 사용하였다. 또한 문맥 정보를 위해서는 사용중인 기기의 현재 기능과 발화된 명령어간의 연관성을 사용하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 기본 인식 시스템에서 발생한 오인식의 약 50%를 수정하였음을 보였으며 이로써 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.
The Active Appearance Model (AAM) is a class of deformable models, which, in the segmentation process, integrates the priori knowledge on the shape and the texture and deformation of the structures studied. This model in its sequential form is computationally intensive and operates on large data sets. This paper presents another framework to implement the standard version of the AAM model. We suggest a distributed and parallel approach justified by the characteristics of the model and their potentialities. We introduce a schema for the representation of the overall model and we study of operations that can be parallelized. This approach is intended to exploit the benefits build in the area of advanced image processing.
The Voronoi diagram (VD) is the most suitable mechanism to find the nearest neighbor (NN) for mobile clients. In NN query processing, it is important to reduce the query response time, since a late query response may contain out-of-date information. In this paper, we study the issue of location dependent information services (LDISs) using a VD. To begin our study, we first introduce a broadcast-based spatial query processing methods designed to support NN query processing. In further sections, we introduce a generic method for location-dependent sequential prefetching and caching. The performance of this scheme is studied in different simulated environments. The core contribution of this research resides in our analytical proof and experimental results.
순차 패턴 탐사에 대한 연구는 대용량의 데이터베이스에서 사용자에 의해 주어지는 최소 지지도를 만족하는 빈발 시퀀스를 찾는 문제를 다룬다. 하지만 현재까지 이루어진 순차 패턴 탐사 방법은 빈발 시퀀스들의 길이가 길어지거나 최소 지지도가 상대적으로 낮게 주어진 상황에서는 생성되는 시퀀스가 기하급수적으로 많아져서 성능이 급격히 저하되는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해서 모든 빈발 시퀀스의 정보를 포함하며 그 수가 현저히 적은 닫힌 빈발 시퀀스를 찾는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 효율적으로 가지치기를 수행하기 위해서 깊이우선 탐색 방법으로 후보 시퀀스를 생성하고 데이터베이스를 비트맵으로 표현하여 비트 연산으로 지지도를 효율적으로 계산한다. 또한, 비트맵으로 표현된 시퀀스 특성을 이용하여 가지치기할 시퀀스를 적은 연산 비용으로 찾을 수 있다. 이런 장점을 통하여 제안한 방법이 지금까지 제안된 알고리즘보다 훨씬 빨리 닫힌 빈발 시퀀스를 찾는 것을 성능 실험을 통하여 확인하였다.
최근까지 MPEG으로 압축된 영상의 장면전환점 검출에 관한 연구가 많이 진행되어왔다. 그러나 대체로 디코딩 과정을 거친 후 픽셀단위의 비교를 통해 장면전환점을 검출하는 경우가 많았다. 이 경우 디코딩 과정에서의 많은 계산에 의해 실시간 적용에 부적합하게 된다. 최근에는 압축영역에서의 정보만을 이용해 장면전환점을 검출하는 연구가 많이 진행되고 있으며, 본 논문에서는 압축영역에서 장면전환점을 검출하면서도 보다 빠르고 정확한 검출이 이루어지도록 I픽처 단위의 블록과 P픽처 단위의 내부블록으로 나눈 후 I블록별 검사를 통해 장면전환이 검출된 블록에 대해서 P블록별 검사를 수행하고 최종적으로 B적처까지의 검사를 통해 정확한 장면전환점을 찾는 순차접근법을 제안한다. 순차 접근법은 대부분의 처리가 압축영역에서 이루어지고 또한 블록단위의 결사를 하므로 불필요한 픽처들의 검사과정을 줄여서 보다 빠른 장면전환점 검출이 가능하다 순차접근법은 빠른 처리속도와 함께 정확한 검색이 가능하도록 최적의 알고리즘을 사용하고 있다.
이 논문에서는 싱글 프로세스 멀티코어 환경의 매크로 확장에서 Lock이 필요하지 않은 더 효과적인 고유식별자 할당 방식을 제안한다. 이 할당 방식의 핵심 아이디어는 나머지 연산을 이용해 순차적 의존성을 제거하는 것이다. 우리가 고안한 방식이 멀티코어 병렬 환경에서 매크로 확장의 성능 개선에 적합함을 확인하기 위해, 기존에 순차적 방식의 고유식별자 생성으로 구현된 라이브러리를 우리가 고안한 방식으로 변경하여 변경 전의 버전과 후의 버전의 라이브러리로 작성된 같은 프로그램의 성능을 비교하는 벤치마크를 수행하였다.
PLC는 자동화 시스템의 발달에 따라 적용 범위가 확대되어왔으며 현재 PLC의 기본 언어 중 LD 언어가 가장 많이 사용되어 지고 있으나 제어 흐름을 나타내는 순차 제어 논리의 기술이나 조건이 많아질 경우 프로그램의 이해가 어려운 단점이 있다. SFC 그래픽 언어는 플로우 차트 형식을 기반으로 하여 순차 제어 논리의 기술에 적합한 언어이며 제어의 흐름을 이해하기 쉽고 유지보수가 용이하여 신뢰성이 향상된다. 본 논문에서는 SFC 언어를 이용하여 3층의 간이 엘리베이터를 동작시키는 제어회로를 설계하고 LD 언어와 비교하여 보았다. 엘리베이터의 운전 제어회로를 설계함에 있어 액션 제한자와 선택 분기문을 사용함으로써 LD언어를 사용할 때 보다 프로그램 메모리의 용량을 줄이고 처리시간을 단축시켰다.
본 논문에서는 다차원 특징 공간에서 퍼지규칙을 자동으로 생성하기 위해 다차원 공간을 효과적으로 패턴 분할하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 패턴 공간의 순차적 재분할(sequential subdivision)에 기초하며, 생성된 패턴 부공간의 크기는 불규칙하다. 제안된 방법에서 최초의 n차원 패턴 공간은 패턴의 분포 특성을 고려하여 서로 다른 크기를 갖는 2개의 부공간으로 분할된다. 이 부공간중 재분할할 패턴 공간이 선택되고, 이 재분할은 중지 조건이 만족될 때까지 재귀적으로 반복된다. 본 제안의 결과는 인공위성 Landsat TM을 사용한 2,4,7번 밴드의 다중분광 이미지에 적용시켰으며, 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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