본 논문은 IPTV에서 방영되는 디지털 콘텐츠에서 검색하고자 하는 컷의 위치 정보를 검색하는데, 이때 색 분포에 관한 특징 정보를 이용한 FE-CBIRS을 제안한다. 기존 CBIRS에서는 색상과 모양에 대한 정보를 추출하여 이미지를 구분하는 특징정보로써 활용하며, 이미지를 세그멘테이션 처리하여 얻은 부분영역 특징정보를 전체 이미지의 특징정보와 함께 사용하여 검색하는 방법을 제시하였다. 또한 적용되는 색상 특징 정보의 경우 색상, 채도, 명도의 각각에 대한 평균, 표준편차, 왜도를 사용하며 부분영역을 특징정보로 적용하는 경우 대표색상만을 사용한다. 아울러 모양특징정보의 경우 추출된 부분영역들에 대한 불변 모멘트가 주요하게 사용된다. 이로 인한 처리시간의 문제, 정확성의 문제가 제기되어 왔다. 그러나 본 논문에서 제시하는 방법에서는 추출된 색상 특징정보들을 클래스별로 구분하여 인덱싱 하고 검색 시 비교대상 이미지를 해당 컷에 한정하여 적용하므로서 검색속도를 향상시키도록 하였다.
최근 컴퓨터비젼 분야에서 이벤트 검출 및 인식이 활발히 연구되고 있으며, 도전적인 주제들 중 하나이다. 본 논문에서는 사무실 환경에서 발생할 수 있는 이벤트의 검출 및 인식을 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 MHI(Motion History Image) 시퀀스(sequence)를 이응한 인간의 모션을 분석하며, 사람의 처형과 착용한 옷의 종류와 색상, 그리고 카메라로부터의 위치관계에 불변한 특성을 가진다. 제안된 방법은 기존의 방법들 중, 칼라 정보를 이용한 방법에 비해 조명의 변화에 민감하지 않은 장점이 있으며, 관심의 대상이 되는 객체의 외형과 같은 사전지식에 의존하는 방법에 비해 스케일에 민감하지 않은 장점이 있다. 에지검출 기술을 HMI 순서 영상 정보와 결합하여 사람 모션의 기하학적 특징을 추출한 후, 이벤트 인식의 기본정보로 활용한다. 제안된 방법은 단순한 이벤트 검출 프레임웍을 사용하기 때문에 검출하고자 하는 이벤트의 설명만을 첨가하는 것으로 확장이 가능하다. 또한, 제안된 방법은 컴퓨터비젼 기술에 기반한 많은 감시시스템 뿐 아니라 상황인식 기반의 이벤트 검출 시스템에 핵심기술이다.
본 연구는 서울, 서울 강남, 서울 강북을 대상으로 주택 매매가격과 전세가격의 인과관계를 분석하였다. 시간불변 그랜져 인과성 검정을 통해 분석한 결과, 서울과 강북 지역에서는 매매가격과 전세가격이 양방향 인과성이 있는 것으로 분석된 반면, 강남은 양방향으로 인과성이 없는 것으로 분석되었다. 반면, 시간가변 그랜저 인과성 검정을 통해 분석한 결과에서는 서울, 강남, 강북 지역 모두 1993년 이후 전기간 동안 주택 전세가격은 매매가격에 그랜저 인과관계가 있는 것으로 분석된 반면, 전세가격에 대한 매매가격의 그랜저 인과성이 발견된 빈도는 그 역에 비해 적었다. 특징적인 것은 강남 지역은 2010년 이후 전세가격이 매매가격에 대해 지속적으로 그랜저 인과하는 것으로 분석되었다는 것이다. 이와 같은 분석 결과는 매매시장과 전세시장이 양방향으로 강한 영향을 주고받는 구조에서 전세시장에 대한 유동성 공급 확대는 주택시장 전반에 걸쳐 변동성을 확대할 수 있음을 시사한다.
바닥에서 생성되는 난류는 순간적으로 강한 모멘텀을 바닥에 전달함과 동시에 바닥에 있는 입자를 움직이게 한다. 경계층 내 난류 운동에 대한 분석은 다양한 유사 이송 문제를 이해하기 위해 필수적이며 이에 따라 많은 선행 연구들은 실험실 실험을 통해 해당 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 선행 연구에서 사용하지 못했던 진보된 실험 방법을 활용하여 바닥 경계층 내의 난류 운동에 대해 확인하고 해당 운동에 의해 관성 입자의 움직임이 어떻게 발생하는지에 대하여 물리적으로 설명하고자 한다. 다양한 흐름 조건에서 3가지의 입경 크기를 가지는 모래 입자를 가지고 실험을 수행하였으며, 실험 조건별 고해상도 유속장 및 관성 입자의 움직임은 3차원 입자 영상 유속계 (Particle Image Velocimetry; 이하 PIV)와 입자 추적 유속계 (Particle Tracking Velocimetry; 이하 PTV)를 동시에 적용하여 파악하였다. 취득된 3차원 유속장과 입자 궤적을 기반으로 실험 조건별 흐름 및 입자 거동 특성에 대해 분석하였으며, 관성 입자의 움직임을 발생시키는 3차원 난류 운동은 측정된 유속장에서 산정한 Q-criterion 값을 기반으로 도식화하였다. 측정값 내에는 난류 운동에 대한 정보와 더불어 잡음이 포함되어 있으므로 이를 제거하고자 적합 직교 분해 (Proper Orthogonal Decomposition; 이하 POD) 방법을 적용하였다. 그리고 POD로 추출한 유속장을 통해 바닥면 부근에 존재하는 헤어핀 와류 운동 혹은 와류 묶음과 같은 난류 고유 구조를 파악하였다. 해당 와류 운동들의 3차원 난류 특성을 확인하고자 비등방성 불변 지도(anisotropy invariant map)를 활용하였으며 경계층 내부에서 난류의 형태가 흐름 방향으로 늘어진 럭비공 형태임을 확인하였다. 마지막으로, 입자의 움직임을 발생시키는 난류 이벤트를 결정하고자 사방구 분석 (Quadrant analysis) 기법을 적용하였으며 흐름 조건별로 입자를 움직이게 하는 난류 이벤트는 달라짐을 확인하였다.
본 연구는 다양한 스케일 조건에서 열화상 이미지를 향상시키기 위한 새로운 캐스케이드 융합 구조를 제안한다. 특정 스케일에 맞춰 설계된 방법들은 다중 스케일에서 열화상 이미지 처리에 한계가 있었다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 다중 스케일 표현을 활용하는 캐스케이드 특징 융합 기법에 기반한 통합 프레임워크를 제시한다. 서로 다른 스케일의 신뢰도 맵을 순차적으로 융합함으로써 스케일에 제약받지 않는 학습이 가능해진다. 제안된 구조는 상호 스케일 의존성을 강화하기 위해 엔드 투 엔드 방식으로 훈련된 합성곱 신경망으로 구성되어 있다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존의 다중 스케일 열화상 이미지 향상 방법들보다 우수한 성능을 보인다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 실험 데이터셋에 대한 성능 분석 결과 이미지 품질 지표가 일관되게 개선되었으며, 이는 캐스케이드 융합 설계가 스케일 간 견고한 일반화를 가능하게 하고 교차 스케일 표현 학습을 더 효율적으로 수행하는 데 기여하는 것을 보여준다.
잔향실은 사용 목적과 주어진 공간에 따라 적절한 크기와 형태를 갖도록 설계, 시공된다. 그러나 일반 공작물과는 달리 정확한 설계도에 따른 시공이 어렵기 때문에 완공후에는 실제 치수를 측정하여 체적과 표면적 등을 확인하는 것이 중요하다. 이러한 값들은 잔향실을 이용하여 측정하는 건축재료의 음향특성 계산에 직접 사용될 뿐만 아니라 체적 불확도는 음향특성의 불확도 산출에도 중요한 요소이기 때문에 정확하게 계산하여야 한다. 본 논문에서는 잔향실 완공 후, Total Station으로 각 꼭지점의 좌표를 측정하여 이로부터 잔향실의 체적과 불확도를 산출하는 방법을 제시하였다. 잔향실의 체적을 계산한 결과 설계값과 약 5 %의 차이가 나는것을 확인할 수 있었으며, 잔향실 체적의 확장불확도를 평가한 결과 전체 체적의 약 2 %정도인 것을 확인하였다.
본 논문에서는 간섭 패턴 정합을 이용한 수중 광대역 음원의 위치 추정법을 제안한다. 두 개의 센서 스펙트로그램에 나타나는 간섭 패턴의 정합을 통해 음원과 두 센서간의 상대적인 거리비를 추정하고 이를 아폴로니오스 원의 방정식에 적용하였다. 아폴로니오스의 원은 두 정점에 이르는 거리비가 일정한 값으로 운동하는 점의 자취로 정의되며, 음원의 위치로 추정 가능한 궤적을 나타낼 수 있다. 그러나 아폴로니오스의 원 하나만으로는 정확한 음원의 위치추정이 어렵다. 그러므로 또 하나의 위치 궤적을 추정 할 수 있는 방정식이 필요하다. 따라서 음원과 두 센서간의 신호도달 시간차이를 이용한 쌍곡선의 방정식을 도입하여 최종적인 음원의 위치는 두 방정식의 교점의 좌표로 추정하였다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 모의실험을 통해 위치 추정 오차율을 분석하고, 해상실험을 통하여 실제 적용 가능성을 분석하였다. 모의실험 및 해상실험 결과 본 논문에서 제안된 위치 추정 알고리즘이 오차율 10% 이내의 성능을 나타내었다.
수중 채널에서의 음파를 사용한 신호는 다중 전달 경로 현상에 의해 왜곡된다. 본 논문에서는 채널의 임펄스 응답을 바탕으로 신호를 미리 왜곡시켜 수신기에 도착했을 때 최소한의 등화만으로 신호를 받을 수 있는 선 처리 기법을 제안하였다. 그리고 음선 이론 기반 시뮬레이션과 수조 실험을 통해 제안한 기법의 성능을 검토하였다. 다중 전달 경로 현상이 약할 경우, SNR이 약 20 dB 일 때 BER이 $10^{-3}{\sim}10^{-4}$의 성능을 보였고 다중 전달 경로 현상이 심한 환경에서 SNR이 약 30 dB 일때 유사한 BER 성능을 보였다. 제안한 기법을 수중 운동체의 통신에 사용가능하도록 송수신기의 위치 변화에 따른 채널예측 기법을 제안하였고 그 성능을 검토하였다.
대용량 코퍼스를 이용하는 합성단위 선택(unit selection) 기반 합성기에서 break는 자연성 및 명료성에 큰 영향을 미치는 파라미터로 unit selection 과정에서 음소 정보와 함께 중요한 특징으로 사용된다. 일본어는 피치의 상대적 높낮이로 표현되는 악센트를 가지는 언어이고, 악센트의 변화에 따라 AP(Accentual Phrase)가 결정되고 AP 경계에서 break가 형성된다. break는 규칙 기반 방식이나 통계적 방식인 J-ToBI를 이용하여 예측 할 수 있으나 다양성으로 인해 정확한 예측이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 다양한 운율 정보를 포함하고 있는 대용량 코퍼스의 장점을 이용하기 위해 break를 고정 break와 유동 break로 나누어 합성단위 검색을 수행한다. 실험 결과 제안한 합성단위 선택 방법으로 합성음의 자연성을 향상 시킬 수 있었다.
다중의 영상을 이용하여 하나의 파노라마 영상을 제작하는 기법은 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스 등과 같은 여러 분야에서 널리 연구되고 있다. 파노라마 영상은 하나의 카메라에서 얻을 수 있는 영상의 한계, 즉 예를 들어 화각, 화질, 정보량 등의 한계를 극복할 수 있는 좋은 방법으로서 가상현실, 로봇비전 등과 같이 광각의 영상이 요구되는 다양한 분야에서 응용될 수 있다. 파노라마 영상은 단일 영상과 비교하여 보다 큰 몰입감을 제공한다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 현재 다양한 파노라마 영상 제작 기법들이 존재하지만, 대부분의 기법들이 공통적으로 파노라마 영상을 구성할 때 각 영상에 존재하는 특징점 및 대응점을 검출하는 방식을 사용하고 있다. 또한, 대응점을 이용한 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 사용, Homography Matrix를 구하여 영상을 변환하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 사용한 SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘은 영상의 특징점을 검출할 때 영상의 흑백정보와 지역 공간 정보를 활용하는데, 영상의 크기 변화와 시점 검출에 강하며 SIFT(Scale Invariant Features Transform) 알고리즘에 비해 속도가 빠르다는 장점이 있어서 널리 사용되고 있다. SURF 알고리즘은 대응점 검출 시 잘못된 대응점을 검출하는 경우가 생긴다는 단점이 존재하는데 이는 RANSAC 알고리즘의 수행속도를 늦추며, 그로인해 CPU 사용 점유율을 높이기도 한다. 대응점 검출 오류는 파노라마 영상의 정확성 및 선명성을 떨어뜨리는 핵심 요인이 된다. 본 논문에서는 이러한 대응점 검출의 오류를 최소화하기 위하여 대응점 좌표 주변 $3{\times}3$ 영역의 RGB값을 사용하여 잘못된 대응점들을 제거하는 중간 필터링 과정을 수행하고, 문제해결을 시도하는 동시에 파노라마 이미지구성 처리 속도 및 CPU 사용 점유율 등의 성능 향상 결과와 추출된 대응점 감소율, 정확도 등과 관련한 분석 및 평가 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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