본 논문은 질감 및 색채의 공간 분포 정보를 이용한 비디오 기반 화재감지 시스템 설계에 대하여 연구하였다. 화재 감지에 사용되는 영상들은 각각 상이한 장소, 시간, 위치에서 획득된 영상을 대상으로 하였다. 기존의 비전기반 화재감지 기법에서는 정확한 화재감지를 위해서 많은 연산을 수행함으로써 감지시간이 길어지는 단점이 있었다. 이러한 문제들을 극복하기 위하여 본 논문에서는 우선, 비디오 영상의 사이즈 및 칼라 정보를 정규화 한다. 다음 색채의 공간 분포 정보를 적용하여 화재 후보 영역을 검출하고, 이 후보 영역에서 영상의 질감에 대한 분석을 수행함으로써 화재를 검출하였다. 실험결과 이전의 비전기반 화재 감지 기법에 비해서 좋은 결과를 나타내는 것을 보여준다.
공간다중화 방식을 사용하는 MIMO 시스템은 다이버시티 기법을 사용하는 MIMO 시스템과 비교할 때 높은 전송률을 달성하지만 다이버시티 이득이 낮아 데이터 전송 신뢰도를 높이기 위하여 MIMO 수신단에서 공간정보스트림을 분리해야한다. 본 논문에서는 격자부호에 의한 채널 용량 검출 기법, 사용자 3인인 간섭채널과 선형검출기법인 ZF(Zero Forcing)와 MMSE(Minimum Mean Square Error) 검파 기법을 비교했다. 이때 채널은 Diagonal 채널이 된다. 즉, Diagonal 채널은 $[H]_N[H]_N^{-1}=[I]_N$로 역행렬이 element-wise inverse로 Jacket 행렬의 성질을 만족함을 확인했다.
결함검사는 생산공정에 있어서 상품의 디자인과 함께 매우 중요한 부분으로서, 상품의 경쟁력을 높이는데 필수 불가결한 것이다. 만약, 실시간 결함검출이 상품에 대한 어떤 손상도 없이 할 수 있다면, 품질 및 공정의 효율적 관리와 고비용 인력의 절감을 통하여 생산원가를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 철판과 같은 표면에 결함이 있는 경우 필요한 정보만을 추출할 수 있는 3가지 공간필터법에 대하여 제안하였고, 공간필터의 특성을 통하여 결함검출 시스템을 구성하였다. 그리고, 최적의 표면결함 계측용 공간필터법을 개발하기 위하여 결함의 크기와 형태, 광도의 크기 및 외부 광간섭 그리고 슬리트의 개수와 같은 파라메타의 변화에 따른 측정 성능을 비교 및 분석하였다.
본 논문에서는 ATSC 3.0 시스템의 $2{\times}2$ multiple-input multiple-output (MIMO) 송수신기 구조를 설계하고 성능을 분석한다. ATSC 3.0 시스템의 MIMO 방식은 송신기에서 입력 스트림의 역다중화 (demultiplexing) 및 프리코딩 (precoding)을 통하여 공간 다이버시티 (spatial diversity) 및 공간 다중화 (spatial multiplexing) 이득을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 ATSC 3.0 MIMO 시스템의 프리코더를 이용한 송수신기 구조를 제시하고 전산 실험을 통하여 성능 결과를 제시한다.
A binocular robot vision system having an autonomously moving active viewpoint is proposed. By using this active viewpoint, the system constructs a correspondence between the images of a feature points on the right and left retinas and calculates the spatial coordinates of the feature points. The system incorporates a function of detecting straight lines in an image. To detect lines the system uses Hough transform. The system searches a region surrounded by 4 straight lines. Then the system recognizes the region as a quadrangle. The system constructs a correspondence between the quadrangles in the right and left images. By the use of the result of the constructed correspondence, the system calculates the spatial coordinates of an object. An experiment shows the effect of the line detection using Hough transform, the recognition of the surface of the object and the calculation of the spatial coordinates of the object.
본 논문에서는 spatial gradient를 이용한 강인한 물체 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 복잡한 환경과 다양한 빛의 변화에 의해 나타나는 에러 값 등을 해결하기 위해 기존에 제안된 입력 영상과 기준 영상에서 밝기와 색 성분을 이용하여 최초 배경을 제거한다. 배경을 제거한 다음, 그림자로 인식되어 전경 영역에 추가된 부분을 RGB 칼라 모델과 정규화 된 RGB 칼라 모델을 이용하여 제거하고, HSI 칼라 모델을 이용하여 불필요한 정보 값을 갖는 영역을 제거한다. 마지막으로, 배경으로 인식되어 전경으로부터 제거된 부분을 입력 영상의 공간상 정보인 spatial gradient와 HSI 칼라 모델을 이용하여 복구하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 알고리즘은 복잡하고 다양한 실내 외 환경에서의 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.
해상의 선박탐지는 다양한 방법으로 수행될 수 있는데, 위성은 광역적인 감시가 가능하고, 특히 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상은 주야간 및 전천후로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 SAR 영상으로부터 효율적인 선박 탐지 방법을 제시하기 위하여, Sentinel-1 영상에 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5) 모델을 적용하여 선박 탐지를 수행하고, 편파별 개별 모델과 통합 모델의 차이 및 편파별 정확도 특성을 분석하였다. 파라미터가 작고 가벼운 YOLOv5s와 파라미터가 많지만 정확도가 높은 YOLOv5x 두가지 모델에 대하여 각각 (1) HH, HV, VH, VV 각 편파별로 나누어 학습/검증 및 평가 그리고 (2) 모든 편파의 영상을 사용하여 학습/검증 및 평가를 실시한 결과, 네 가지 실험에서 모두 0.977 ≤ AP@0.5 ≤ 0.998의 비슷하면서 매우 높은 정확도를 나타냈다. 이러한 결과를 현업시스템의 관점에서 보면, 가벼운 YOLO 모델(YOLOv5s, YOLOv8s 등)로 4개 편파 통합 모델을 구축하는 것이 실시간 선박탐지에 효과적임을 시사하는 것이다. 이 실험에서 사용한 영상은 19,582장이었지만, Sentinel-1 이외에도 Capella, ICEYE 등 다른 SAR 영상을 추가적으로 활용한다면, 보다 더 유연하고 정확한 선박 탐지 모델이 구축될 수 있을 것이다.
해양생태계 및 수산자원, 해상안전에 부정적인 영향을 미치는 해양침적쓰레기는 주로 음파탐지기, 인양틀 및 잠수부를 통해 탐지되고 있다. 시간과 비용을 고려하여 최근에는 수중영상과 인공지능을 결합한 방법이 시도되고 시작했다. 본 연구에서는 효율적이고 정확한 해양침적쓰레기 탐지를 위하여, 수중영상과 딥러닝 객체탐지 모델인 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5)와 You Only Look Once Version 7 (YOLOv7)을 학습 및 비교평가를 수행하였다. 유리, 금속, 어망, 타이어, 나무, 플라스틱 등의 객체탐지에 있어, 두 모델 모두 0.85 이상의 Mean Average Precision (mAP@0.5)를 기록하였다. 향후 영상자료 용량이 충분해지면, 보다 객관적인 성능평가 및 모델 개선이 가능할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 다중 안테나 구조 중 일부 송신 안테나만 활성화하고 활성 안테나의 인덱스를 통해 정보를 전송하는 일반화 공간변조(Generalized Spatial Modulation)시스템을 위한 최대우도 신호 검파 방법을 제안한다. 제안 최대 우도 수신기는 기존의 채널 정보 오차에 강인한 최대 우도 수신기와 비교하여 공분산 행렬을 추정할 때 후보 해 집합을 확률적으로 추출하여 공분산 행렬을 추정함으로써 시스템 복잡도를 크게 줄이도록 한다. 모의 실험을 통해 제안 최대 우도 수신기가 기존의 채널 정보 오차를 고려하지 않는 수신기보다 높은 수신 성능을 가지며, 기존 강인 최대우도 수신기와 비교하여 동일한 비트 오류율 성능을 가지면서도 큰 폭으로 계산 복잡도를 낮춤을 확인하였다.
In general, spatial filtering method was proposed to simplify measurement system through parallel Processing hardware. Spatial filtering is a method of detection that we can get a spatial pattern information, as we process a special space pattern, to say, as we process spatial parallel process by using the spatial weighting function. The important processing characteristics will be depended in according to how ire design a spatial weighting function, a spatial sensitive distribution. The form of the weighting function which is realized from the generally used spatial filtering is fixed and the weighting value was already became a binary-value. In this paper, we propose a new method in order to construct adaptive measurement systems. This method is a weighting function design to make multi-valued and variable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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