지정맥 인식 기술은 손가락에 적외선 광을 조광하여 손가락에 있는 정맥 영상을 획득한 다음, 특징 추출, 매칭 등의 과정을 거쳐 개인을 인증하는 방법이다. 지정맥 인식을 위해 손가락 외각을 검출함에 있어 2차원 마스크(mask)를 기반한 2차원 컨볼루션(2-Dimension convolution) 처리방법은 저가(low cost)의 마이크로프로세서 또는 마이크컨트롤러에 적용할 때 많은 연산시간이 소요된다. 이러한 문제점을 개선하고 인식을 향상시키기 위해 본 연구에서는 2차원 마스크와 2차원 컨볼루션을 사용하지 않고 픽셀들 간의 차의 절대 값과 역치(threshold)를 기반을 둔 이동평균필터링, 가상의 코어점 기반한 ROI 추출법 등을 제안하였고, 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 600개 지정맥 영상을 사용하여 에지 추출속도와 ROI 영역 추출의 정확도 등을 기존의 방법들과 비교 평가 하였다. 그 결과, 제안된 방법의 처리속도가 기존의 방법보다 최소 2배 이상의 빠른 처리속도를 보였으며, ROI 추출의 정확도는 기존의 방법보다 6% 이상의 성능 향상을 보였다, 이러한 결과로부터 제안된 기법을 저가의 마이크로프로세서에 적용한다면, 빠른 처리속도로 높은 인식률을 제공할 것으로 판단된다.
해저면 탄성파 겹반사는 발파점 모음자료와 겹쌓기 단면에서 모두 일차 반사파의 해석에 잘못된 결과를 초래할 수 있다. 따라서, 해저면 겹반사는 자료처리를 통해 제거해야 한다. 전통적인 자료처리 과정에서 겹반사 제거는 예측오차 곱풀기와 라돈 필터링 등과 같은 모델-기반 기법과 지표관련-겹반사제거와 같은 데이터-기반 기법에 의해 이루어져 왔다. 그러나 대다수의 자료처리 과정들은 방대한 컴퓨터 자원과 전문적인 자료처리 기법뿐만 아니라 자료처리 변수들을 테스트하고 선택하는데 많은 시간을 필요로 한다. 이 논문에서는 머신러닝 시스템을 활용한 해저면 겹반사의 제거효과를 살펴보기 위해 Marmousi2 속도모델에 대한 수치모델링으로 겹반사가 포함된 입력데이터와 겹반사가 포함되지 않은 레이블데이터를 생성하였다. 수직시간차가 보정된 공통중간점 모음자료로 훈련데이터를 구성하였으며 인공신경망은 U-Net 모델을 적용하였다. 해저면 겹반사를 제거하기 위해 훈련된 모델은 레이블데이터에 거의 근접하는 예측 결과를 만들어내며, 현장자료에 대한 예측 테스트에서 해저면 겹반사를 효과적으로 제거하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 최대 기울기 차이(maximum gradient difference, MGD)를 이용한 효과적인 문자 분할과 문자 영역을 강조하기 위한 적응적 오차 확산법을 제안한다. 스캔 라인을 따라 기울기를 계산하고, 잠재적 문자 영역을 융합하기 위해 국부적 윈도우 내에 MGD 값을 채운다. 노이즈 필터링을 거친 후, 배경에는 기존 오차 확산법, 문자에는 경계 향상 오차 확산법을 적용한다. 서로 다른 하프토닝 알고리즘의 사용으로 눈에 거슬리는 결함이 발생하기 때문에 경계 결함을 줄이기 위해 단계적 팽창(gradual dilation)을 적용한다. 단계적으로 팽창된 문자 영역(gradually dilated to저 region, GDTR)에 기반한 샤프닝(sharpening)은 문자 영역의 경계에서 연속적으로 점이 찍히는 것을 막을 수 있다. 제안한 적응적 오차 확산법은 일반적인 오차 필터를 이용하여 경계 향상 정도를 조절할 수 있는 칼라 하프토닝 방법이다. 경계 향상 정도와 색차를 분석하여 경계 향상 계수를 정하고, 경계 향상 오차 확산법의 사용으로 인해 점이 찍히지 않는 결함을 줄이기 위하여 추가적인 오차 요소를 반영하였다. 스캔한 영상을 제안한 방법을 이용하여 하프토닝하면 배경의 변화 없이 문자 부분이 선명한 결과를 얻을 수 있다.
본 논문은 대용량 동영상을 관리하기 위한 빠르고 효율적인 내용기반 중복 동영상 검출 알고리즘을 제안한다. 효율적인 중복 동영상 검출을 위해 대용량의 동영상을 처리하기 쉬운 작은 단위로 나누는 동영상 장면 전환 기반 분할 기술을 적용하였다. 동영상 서비스 및 저작권 보호 관련 사업모델의 경우, 필요한 기술은 아주 작은 구간의 동영상이나 한 장의 영상 을 검색하기보다는 상당한 길이 이상 일치하는 동영상을 파악하는 기술이 필요하다. 이러한 중복 동영상 검출을 위해 본 논문에서 동영상을 장면 전환을 기준으로 분할하여, 나누어진 장면 내에서 움직임 분포 서술자와 대표 프레임을 선택하여 프레임 서술자를 추출한다. 움직임 분포 서술자는 동영상 디코딩 과정에서 얻어지는 매크로 블록의 움직임 벡터를 이용한 장면 내 움직임 분포 히스토그램을 구성하였다. 움직임 분포 서술자는 정합시 고속 정합이 가능하도록 필터링 역할을 한다. 반면 움직임 정보만는 낮은 변별력을 가진다. 이를 높이기 위해 움직임 분포 서술자를 이용하여 정합된 장면간에 선택된 대표 프레임의 패턴 서술자를 이용하여 동영상의 중복 여부를 최종 판단한다. 제안된 방법은 실제 동영상 서비스 환경에서 우수한 인식률과 낮은 오인식률을 가질 뿐만아니라 실제 적용이 가능할 정도의 빠른 정합 속도를 얻을 수 있었다.
경암 내에 존재하는 소규모 공동 탐지를 목적으로 시추공 간 탄성파자료에 대한 주시 토모그래피 및 Kirchhoff 구조보정 기법의 적용 가능성을 고찰하였다. 주시 토모그래피의 경우 수치모델링을 통한 검토 결과, 소규모 공동($2m{\times}2m$)에 기인한 초동변위 양은 대단히 작고(<0.125msec)초동변위가 관측되는 수신기 오프셋 범위도 조사영역 평균속도의 $1\%$의 초동변위를 탐지가능 기준으로 보았을 때 4m 이내로 나타났다. 이로부터 초동변위를 성공적으초 발췌하기 위해서는 적절 샘플링 간격 0.03125msec, 자료획득 송수긴 간격을 가능한 좁게 설정하여야 함을 확인하였다. 한편, 시추공 탄성파 자료에 대한 Kirchhoff 구조보정 기법을 수치모델링 자료에 적용, 탐지 가능성을 확인하고 이를 현장자료에 적응하였다. 시추공 간 탄성파 자료에 나타나는 직접파 및 각종 모드 변환파 제거를 위해 메디안 필터 및 주파수 대역필터의 조합을 적응함으로써 공동에 의한 회절신호를 분리하였다. 공통 송신원 및 중합 구조보정 단면을 작성하고 이로부터 Kirchhoff 구조보정 기법은 공동에 의한 회절신호를 성공적으로 분리하였을 경우 공동에 대한 정보도출이 가능함을 확인하였다.
We introduce a current status and future plans of Korea Microlensing Telescope Network (KMTNet) microlensing experiments, which include an observational strategy, pipeline, event-finder, and collaborations with Spitzer. The KMTNet experiments were initiated in 2015. From 2016, KMTNet observes 27 fields including 6 main fields and 21 subfields. In 2017, we have finished the DIA photometry for all 2016 and 2017 data. Thus, it is possible to do a real-time DIA photometry from 2018. The DIA photometric data is used for finding events from the KMTNet event-finder. The KMTNet event-finder has been improved relative to the previous version, which already found 857 events in 4 main fields of 2015. We have applied the improved version to all 2016 data. As a result, we find that 2597 events are found, and out of them, 265 are found in KMTNet-K2C9 overlapping fields. For increasing the detection efficiency of event-finder, we are working on filtering false events out by machine-learning method. In 2018, we plan to measure event detection efficiency of KMTNet by injecting fake events into the pipeline near the image level. Thanks to high-cadence observations, KMTNet found fruitful interesting events including exoplanets and brown dwarfs, which were not found by other groups. Masses of such exoplanets and brown dwarfs are measured from collaborations with Spitzer and other groups. Especially, KMTNet has been closely cooperating with Spitzer from 2015. Thus, KMTNet observes Spitzer fields. As a result, we could measure the microlens parallaxes for many events. Also, the automated KMTNet PySIS pipeline was developed before the 2017 Spitzer season and it played a very important role in selecting the Spitzer target. For the 2018 Spitzer season, we will improve the PySIS pipeline to obtain better photometric results.
본 논문에서는 고성능 H.264/AVC 복호기 설계를 위해 디블록킹 필터의 수행시간 단축과 저전력 설계를 위한 필터링 순서 및 효율적인 메모리 구조를 제안하고 5단 파이프라인으로 구성된 필터의 설계에 대해 기술한다. 디블록킹 필터는 블록 경계에서 발생하는 왜곡을 제거하여 영상의 화질을 개선시키지만 하나의 경계에 여러 번 필터링을 수행하여 많은 메모리 접근과 반복되는 연산과정이 수반된다. 따라서 본 논문에서는 메모리 접근과 필터 수행 사이클을 최소화하는 새로운 필터 순서를 제안 하고 반복되는 연산의 효율적 관리를 위해 파이프라인 구조를 적용하였다. 제안하는 디블록킹 필터는 메모리 읽기, 임계값 계산, 전처리 연산, 필터 연산, 메모리 쓰기로 구성된 5단 파이프라인으로 구현되어 순차적인 필터 연산에 병렬적 처리가 가능하며 각 단계에 클록 게이팅을 적용하여 하드웨어 자원에 불필요한 전력을 감소시켰다. 또한, 적은 내부 트랜스포지션 버퍼를 사용하면서 필터링 순서를 효율적으로 개선하여 필터 수행을 위한 메모리 접근과 수행 사이클을 감소시켰다. 제안하는 디블록킹 필터의 하드웨어는 Verilog HDL로 설계 하였으며 기존의 복호기에 통합하여 Modelsim 6.2g 시뮬레이터를 이용해 검증하였다. 입력으로는 표준 참조 소프트웨어 JM9.4 부호기를 통해 압축한 다양한 QCIF영상 샘플을 사용하였다. 기존 필터들과 수행 사이클을 비교한 결과, 제안하는 구조의 설계가 비교적 적은 트랜스포지션 버퍼를 사용했으며 최소 20%의 수행 사이클이 감소함을 확인하였다.
비디오에서 움직이는 객체의 외곽선은 객체를 정확하게 분할하기 위하여 매우 중요하다. 그러나 움직이는 객체의 외곽선에는 단락된 외곽선들이 존재하게 된다. 우리는 단락된 외곽선을 연결할 수 있는 새로운 외곽선 연결 알고리즘을 개발하였다. 외곽선 연결 알고리즘은 단락된 외곽선의 말단 픽셀에 사분면을 형성하고 동심원을 구성하면서 반지름 내에서 다른 말단 픽셀을 찾는 탐색을 전진하면서 수행한다. 외곽선 연결 알고리즘은 객체의 외곽선에서 가장 짧게 외곽선을 연결한다. 그리고 시스템은 비디오로부터 배경을 구하여 저장한다. 시스템은 외곽선 연결로부터 객체 마스크를 생성하고, 배경된 저장으로부터 또 하나의 객체 마스크를 생성하여 이 두 개의 객체 마스크를 보완적으로 사용하여 움직이는 객체를 분할한다. 논문의 주요 장점은 정확한 객체 분할을 위한 새로운 객체 외곽선 연결 알고리즘의 개발이다. 제안된 알고리즘은 개발된 새로운 객체 외곽선 연결 알고리즘과 배경 저장을 이용하여 정확한 객체 분할, 다중 객체 분할, 내부에 구멍이 존재하는 객체의 분할, 가느다란 객체의 분할, 그리고 복잡한 배경을 가진 객체를 자동으로 분할하여 보여주었다. 우리는 알고리즘들을 표준 MPEG-4 실험 영상과 카메라로 입력된 실제 영상을 가지고 실험하였다. 제안된 알고리즘들은 매우 효율이 좋으며 펜티엄-IV 3.4GHz CPU에서 평균적으로 QCIF 영상을 1초당 70.20 프레임 그리고 CIF 영상을 1초당 19.7 프레임을 실시간 객체 응용을 위하여 처리할 수 있다.
이 연구에서는 해운대 석각을 대상으로 3차원 레이저 스캐닝 시스템을 적용하여 디지털복원 및 표면심도 모델링을 수행하였다. 먼저 석각의 3차원 디지털복원은 광대역 및 정밀 스캐너를 이용하여 점군 데이터를 획득하였고, 정합, 병합, 필터링, 폴리곤 메쉬, 도면화 작업 순으로 진행하였다. 특히 정밀 스캐닝 폴리곤은 광대역 폴리곤에 비해 글자의 필획, 음각깊이 및 선명도 등이 매우 뛰어났다. 표면심도 모델링은 폴리곤 분리, 기준축 설정, 기준점 선정, 등고선도 맵핑 및 폴리곤 병합을 통해 완성하였으며, 사진과 폴리곤 이미지에 비해 글자의 상대적 음각깊이(5~17mm)와 윤곽이 매우 뚜렷하게 나타났다. 광대역 및 정밀 스캐닝을 병합한 디지털복원 기술을 통해 석각의 전체 형태와 미세형상을 신속하고 정확하게 복원하였고, 표면심도 모델링은 육안과 사진으로 불분명했던 부분을 가시적으로 표현해주었다. 앞으로 정기적인 모니터링을 통해 석각의 다양한 손상과 시간에 따른 주변 환경 변화를 수치적으로 분석할 수 있을 것으로 판단된다.
암석의 물성을 정확히 예측하기 위해서는 물성에 일차적인 효과를 미치는 공극구조에 대한 이해가 매우 중요하며, 정확한 공극구조와 물성시뮬레이션을 이용한 다양한 물성예측 및 변화양상의 정량적 상관관계는 많은 지구물리분야에 응용할 수 있다. 최근 비파괴 구조해석방법, 특히 X선 토모그래피를 이용한 고분해능 스캔 등이 상용화되고 컴퓨터의 성능이 향상됨에 따라 실제의 공극구조를 이용하여 투수율을 예측하는 연구가 시도되고 있다. 본 연구에서는 이러한 연구를 투수율뿐만 아니라 속도와 전기전도도의 영역으로 확장하려는 시도를 하였다. 하지만 토모그래피 방법에서 발생하는 smoothing 효과에 의해 공극구조가 왜곡되고 계산된 물성에 오차가 발생하여, 영상처리기법(sharpening filtering 및 인공신경망 분류법)을 사용하여 smoothing 효과를 제거하는 방법을 시도하였다. 그 결과 가시적으로 향상된 공극구조를 얻을 수 있었고, 투수율 및 전기전도도의 계산값도 이론적 모델링과 유사한 정도의 정확도를 얻을 수 있었다. 하지만 속도의 경우에는 smoothing 효과의 제거에도 불구하고 오차도 상대적으로 크고 향상정도도 매우 미미하였다. 박편과 토모그래피에서 얻어진 공극구조의 비교 연구를 통하여 본 연구에서 사용된 사암의 경우에는 토모그래피에서 얻어진 해상도가 너무 낮은 것을 확인할 수 있었으며, 이러한 이유로 smoothing 효과가 제거되어도 속도예측의 향상은 그리 크지 않은 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구에서 제시된 방법은 토모그램의 smoothing 효과를 효율적으로 제거하였으며 이는 토모그래피방법으로 공극구조를 획득할 때 유용하게 사용될 것으로 기대된다. 또한 속도예측의 경우 토모그램의 해상도가 매우 중요한 인자로 판명되었으며 투수율 예측에 일반적으로 사용되는 해상도보다 최소 세 배 이상의 높은 해상도가 요구되는 것으로 파악되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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