최근 Micro-Opto-Electro-Mechanical(MOEMS)기술의 발달과 더불어 적응 광학(Adaptive optics)분야나 패턴 인식 분야에 적용 가능한 공간 빛 변조기의 개발이 이루어지고 있다. 적응 광학용 공간 빛 변조기는 대기의 turbulence에 의하여 왜곡된 빛의 위상을 파면 센서(wave sensor)와 실시간 제어기를 통해 보정하는 역할을 한다. 적응 광학 분야에서 상업적으로 사용되던 기존의 공간 빛 변조기는 전왜소자 배열(piezoelectric actuator array)에 의하여 지지되는 평면 거울을 사용하여 크기가 크고 전력 소비도 심하며 무엇보다도 가격이 비싸다는 단점이 있었다$^{(1)}$ . 그러나 MOEMS 기술의 적용으로 인해 공간 빛 변조기의 크기 및 무게 그리고 소비 전력이 줄어들었으며 반도체 공정을 통한 대량 생산으로 저가로 생산할 수 있게 되었다. (중략)
최근 들어 문서나 서류 등의 보관에 대한 중요성이 커짐에 따라 기존에 종이 형태로 관리하던 문서나 서류들을 편리하게 관리하기 위해 문서 전자화 시스템을 도입하고 있는 기업 및 기관들이 많아지고 있다. 과거에는 종이로 되어 있는 서류들을 전자화시키기 위해서 사람들이 해당 서류를 보고 컴퓨터에 데이터를 수작업으로 일일이 입력해야 하는 번거로움이 있었다. 현재는 이러한 번거로움을 줄이기 위해 문서나 서류를 스캔하고, 스캔한 이미지에서 광학문자 인식(OCR: Optical Character Recognition) 기술을 이용한 방법으로 종이 형태의 문서들을 전자화하고 있다. 그러나 OCR을 통해 문자 인식을 한 이후에도 인식된 전체 문서에서 필요한 부분과 필요하지 않은 부분을 일일이 수작업으로 분류해야 하는 번거로움이 있다는 것이 문제점으로 부각되고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 문서 양식과 인식이 필요한 부분을 미리 지정해 놓고 문자 인식을 하는 방법 및 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 문자 인식 속도를 향상시키고 보다 정확한 문자 인식이 가능하게 하여, 전체적으로 문자 인식의 효율을 향상시킬 수 있을 것이다. 또한 대량의 정형화된 문서의 문자 인식에도 효과적일 것으로 기대한다.
희토류 (또는 란탄족) 원소들은 주기율표상에 원자 번호 57번부터 71번까지 15종의 원소들의 총칭이다. 일부 희토류 원소는 감속재를 비롯한 원자로의 재료로 사용되고 있으며, 대부분의 희토류 원자 스펙트럼은 원자력 발전소에서 사용한 연료의 폐기물 처리에 관련된 각종 연구에 이용되고 있다. 따라서 이 원소들에 대한 원자 분광학적 연구는 원자력 산업 응용 분야에서 중요하게 인식되고 있다. 특히, 레이저를 이용한 분광학적 기술은 이 원소들의 정량 분석에 있어 주성분과 비교적 적은 양 및 극미량 수준의 시료 분석에 가장 유용하게 이용되고 있다. (중략)
태양전지 발전단가 저감을 위해 실리콘 웨이퍼의 박형화는 필수적인 기술로 인식되어 지고 있으며 이로 인해 얇아진 웨이퍼의 물리적 두께를 보상하기 위한 광포집 기술이 더욱 중요해 지고 있다. 이러한 배경으로 광흡수 효율을 극대화하기 위한 방법으로 실리콘 나노구조를 활용하는 연구가 국내외에 매우 활발하게 진행되고 있다. 주로 실리콘 나노구조의 효과적인 설계를 통해 광포집 효과를 극대화하는 연구가 많이 진행되고 있으며, 실험을 통해 Lambertian 한계에 근접하는 광학적인 성능을 얻은 결과들도 많이 보고되고 있다. 그러나, 아직 마이크로 스케일의 피라미드를 활용한 고효율 태양전지의 효율을 상회하지는 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 실리콘 나노구조를 이용한 광포집 효과의 이론적 한계, 이를 극복하기 위한 연구동향, 저비용 나노구조 제조 공정, 결정질 실리콘 태양전지에의 응용을 위한 기술적 이슈에 대해 논의를 하고자 한다.
최근 생체인식제품 시장이 활성화됨에 따라 생체인식제품에 대한 객관적인 성능평가가 절실히 요구되고 있는 상황이다. 이미 국외에서는 이러한 추세에 따라 지문, 얼굴, 홍채, 음성 등 각 생체인식제품에 대한 성능평가 기술을 개발하고 있으며, 자국의 생체인식제품에 대한 성능을 개선하는데 도움을 주고 있다. 현재 국내의 경우는 생체인식제품에 대한 객관적인 성능평가 연구기반이 취약한 상태이며, 개발자 자신에 의한 주관적인 평가방법에 따라 자체 시험을 하는데 머물고 있는 실정이다. 이에 따라 본 고에서는 우선적으로 지문인식제품에 대한 국내 적용 가능한 성능평가 항목과 평가방법을 제시하기 위하여 광학식, 반도체식, 열감지식 입력센서별 온도, 습도, 압력, 기만성 측정방법과 인식알고리즘에 대한 성능측정방법을 분석하였다.
중소형 폐 선박으로부터 생성되는 FRP를 재활용하기 위한 방법으로 층상으로 배열된 로빙층과 매트층을 분리하는 것은 친 환경적이면서도 경제적 재활용의 장점을 가지고 있다. 그러나 효율적으로 로빙층과 매트층을 분리하는 기술과 로빙층은 매트층에 비해 얇은 두께로 존재한다는 이유로 인해 로빙층을 매트층과 분리할 때 기계가 자동적으로 층간의 차이를 인식하는 방법은 아직 개발이 이루지지 않고 있다. 본 연구에서는 유리의 구성비가 다른 두 층의 화학적 성질의 차를 이용하여 광학적으로 층간 인식이 가능한 방법을 모색하였다. FRP에 대해 수지를 녹이는 진한 황산, 또는 유리를 녹이는 염기성 용액(KOH의 메탄올과 아이소프로판올 용액), 유리의 $SiO_2$와 반응하는 플루오르산(HF) 용액 등을 활용하여 두 층간의 차별화가 일어났다. 더 효율적으로는 HF 용액으로 처리한 후 수용성 물감으로 착색시킴으로써 광학적인 분별이 가능하였다. 층간 분별과 자동화된 층분리로 폐 FRP의 분리 공정이 단순화, 자동화를 달성하게 되었다.
지난 수년간 인터넷 보급에 따른 급격한 통신량 증가에 따른 요구는 차세대 통신 기술인 WDM을 구축하게 되었고 이에 따라 WDM 라우팅 기술과 스위칭 기술이 절실히 필요로 하게 되었다. WDM에 있어서 다른 경로나 목적지로 신호를 보내기 위해서는 신호의 파장이 변환 되어야 하므로 신호의 파장변환은 라우팅에 있어 핵심적인 기술 중 하나로 인식되어지고 있다 현재 사용되어지고 있는 전광 파장 변환기는 주로 SOA (Semiconductor Optical Amplifier)의 비선형 특성인 XGM, XPM, FWM등을 이용한 것으로서 편광 민감성, ASE에 의한 SNR 감소, 신호크기 변형과 높은 가격으로 인해 안정적인 파장변환기로 쓰기에는 다소 무리가 있다. (중략)
AI-OCR은 광학 문자 인식(OCR) 기술과 Artificial intelligence(AI)의 결합으로 사람의 인식이 필요하던 OCR의 단점을 보완하는 기술 향상을 이뤄내고 있다. AI-OCR의 성능을 높이기 위해서는 다양한 학습데이터의 훈련이 필요하다. 하지만 이미지 색상이 비슷한 밝기를 가진 경우에는 인식률이 떨어지기 때문에, Homomorphic filtering(HF)을 이용한 전처리 과정으로 색상 차이를 분명하게 하여 텍스트 인식률을 높이게 된다. HF은 감마값을 이용해 이미지의 고주파와 저주파를 각각 조절한다는 점에서 텍스트 추출에 적합하지만 감마값의 조절이 수동적으로 이뤄지는 단점이 존재한다. 본 연구는 시험적 과정을 거쳐 이미지의 대비, 밝기 및 엔트로피를 근거하는 감마의 임계값 범위를 제안한다. 제안된 감마값 범위를 적용한 HF의 실험 결과는 효율적인 AI-OCR의 높은 등장 가능성을 시사한다.
옛한글로 저술된 자료는 활자 인쇄본, 목판 인쇄본, 필사본, 고소설, 서간 등 방대한 자료가 한국학중앙연구원 장서각을 비롯하여 많은 기관에 소장되어 있다. 옛한글을 전산정보화하기 위해서는 수작업에 의한 '입력'과정이 필요하다. 옛한글 문서의 전자문서화 작업이 오랫동안 진행되어 왔으나 옛한글을 전공한 연구자 개인의 노력으로 옛한글을 읽고 입력하여 전자자료화되고 있는 실정이다. 연구자의 숙련도가 개인적인 작업능력의 향상에 머무르고 기술의 축적으로 이어지지 못한다. 현재까지 극히 일부분의 옛한글 문서만이 소개되고 대부분의 자료는 수장고에 보관되어 있는 상태이다. 어렵게 전자문서화된 옛한글 고문서도 전자기기 간의 호환성 문제로 정보 공유 및 표시에도 어려움이 있다. 옛한글 문서의 전자문서화의 작업효율을 높이고 전자문서화 기술의 축적을 위해서는 옛한글의 입력, 표시, 저장 방법의 개선을 비롯하여 옛한글 문서의 이미지 분석을 통한 광학적 문자인식(OCR)의 개발이 필요하다.
본 논문에서는 카메라형 OCR (Optical Character Reader) 기술을 이용해 오프라인 중고서점의 효율적 장서관리 시스템을 구축하기 위한 디지털 데이터화 관리시스템 방안을 제안한다. OCR은 광학적으로 인식할 수 있는 문자를 컴퓨터가 읽을 수 있도록 하는 기술이다. 원리적으로 문자 한 개를 수십 개의 모눈으로 분할해 특정한 모눈의 흑백 또는 자획형상 특징에 의해 문자를 판독한다. 이 논문에서는 OCR 기술을 활용함으로써 디지털 데이터화의 효과는 물론 적용 환경의 개선효과를 기대해 볼 수 있는 오프라인 중고서점 시장을 목표로 했다. 오프라인 중고서점에서 보유하고 있는 장서의 디지털 데이터화는 기업형 중고서점과의 경쟁에 있어서도 생존을 위해 필요한 요소이다. 카메라형 OCR 기술을 활용한 장서 디지털 데이터화는 오프라인 중고서점 판매자가 도서재고 검색 및 판매 관리 효율을 높이도록 도와줄 뿐 아니라, 도서판매 유형, 소비자 분석과 수요 예측을 가능하게 한다. 또한 소비자에게 오프라인 중고서점에서 보유하고 있는 희귀 장서와 중고서적들을 검색해 구입할 수 있는 편의를 제공할 것이다. 오프라인 중고서점 판매를 촉진하고 활성화시킨다면 출판의 선순환적 구조를 만드는 데 기여할 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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