최근 이미지에서 특징점을 추출하고 이를 활용하는 분야로 이미지 스티칭에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이미지 스티칭에서는 특징점을 추출 및 정합이 중요한 요소이다. 본 논문에서는 특징점 기술자의 차원을 효과적으로 감소시켜 정확하면서도 빠르게 정합점을 찾을 수 있는 효율적인 특징점 기술자 생성을 이용한 빠른 이미지 스티칭 기법을 제안한다. 실험 결과, 이미지 스티칭 속도가 기존의 알고리즘 보다 빠르면서도 향상된 스티칭 이미지를 생성할 수 있었다.
본 논문에서는 디지털 정보에 대한 저작권 보호를 위해 동영상 워터마크 알고리즘을 구현하였다. 제안하는 방법은 동영상 파일인 raw video에 I-picture가 될 부분에 $8{\times}8$로 DCT한 후 저작권자를 증명할 수 있는 로고와 워터마크 삽입 여부를 결정하는 헤더를 DC 삽입 알고리즘을 적용하여 삽입한다. 동영상 워터마크로 DC계수에 양자화 기법을 이용한 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 PSNR과 검출률이 좋은 결과를 보였다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 시대로 진입하면서 센서 네트워크에 대한 관심이 증대되고 있다. 그 중에서 위치인식을 이용한 다양한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 주파수의 회절 및 반사, 감쇄 현상을 최소화 하기 위해 모바일 노드가 속해 있는 클러스터부터 수신된 RSSI 값을 사용하여 위치 정보를 추출한다. 또한 가까운 라우터 노드에 더 높은 가중치를 주어 수신한 라우터노드들의 무게 중심을 노드의 위치로 판단하는 방법을 통하여 위치 정보를 추출하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 GPS 기반의 자율주행 군사로봇에 사용된 각종 센서들의 융합(Sensor Fusion)에 대하여 다루고 있다. GPS 를 통한 자율주행의 경우 GPS 의 성능에 따라 정확도 차이는 있으나 특별한 지형지물 없이 로봇의 현재 위치를 파악할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 GPS 만 이용하여 자율주행 알고리즘을 구성하는 경우 로봇의 진행 방향을 특정하지 못한다는 문제점이 발생한다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 RTK GPS 와 Lidar, IMU 센서를 ROS 환경에서 Robot_Localization 과 EKF(Extended Kalman Filter)를 이용하여 융합하는 방법에 대하여 다루었다.
본 논문에서는 손목 부착형 웨어러블(Wearable) RGB 카메라를 통해 취득한 손 이미지에 최적화된 손 자세 추정모델과 학습방법을 제안한다. 최근 의료분야에서 활발하게 인공지능이 사용되고 있으며 그 중 이미지 인식을 중심으로 하는 진단 분야[1]가 괄목할만한 성과를 보인다. 본 연구에서는 웨어러블 카메라를 통해 얻은 손 자세를 활용하여 질병 진단에 적용할 계획이다. 또한, 본 연구수행을 통해 질병진단에 필요한 데이터 측정비용 절감 및 개인 맞춤형 진단서비스를 제공할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 자율주행에 기반하여 실시간으로 도로환경을 파악하고 순찰 기능을 하는 시스템 개발에 대한 것이다. 시스템은 카메라와 라이다 센서를 통해 얻은 정보를 바탕으로 기본적인 자율주행을 수행하고 탐지된 차량의 물리량을 계산하여 정해진 기능을 수행한다. 이를 바탕으로 현재의 단속시스템이 가지는 한계를 개선하고 경찰의 인력난 문제를 해결할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다.
XML 기반의 웹 서비스의 활용이 증가 하면서 동일한 기능을 가진 웹 서비스의 개발 또한 날로 증가하고 있다. 따라서 서비스 소비자의 요청에 부합하는 서비스의 검색을 제공하는 문제가 이슈가 되고 있다. 하지만 현재의 웹 서비스 검색은 UDDI에 등록 되어있는 서비스 기능적인 측면 만을 고려한 매칭을 수행 하고 있어, 다양한 소비자의 요구에 만족스러운 결과를 주기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하고자, 제공된 서비스의 기능적 측면과 비기능적 측면을 모두 고려하고, 사용자 질의에 자주 포함되는 추가적인 QoS 요소를 동적으로 반영함으로써 사용자의 서비스 검색 만족도를 향상시킨다. 또한 서비스 제공자에게 매칭 QoS 요소를 공개함으로써 사용자의 요청에 부합할 수 있는 방안을 제시한다.
The process of construction site supervision plays a crucial role in ensuring safety and quality assurance in construction projects. However, traditional methods of supervision largely depend on human vision and individual experience, posing limitations in quickly detecting and preventing all defects. In particular, the thorough supervision of expansive sites is time-consuming and makes it challenging to identify all defects. This study proposes a new construction supervision system that utilizes vision processing technology and Artificial Intelligence(AI) to automatically detect and analyze defects as a solution to these issues. The system we developed is provided in the form of an application that operates on portable devices, designed to a lower technical barrier so that even non-experts can easily aid construction site supervision. The developed system swiftly and accurately identifies various potential defects at the construction site. As such, the introduction of this system is expected to significantly enhance the speed and accuracy of the construction supervision process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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