우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록번호, 얼굴사진, 지문 등 개인의 다양한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱형 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 그 수법이 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크에 이용한 주민등록번호 인식과 얼굴 인증을 통한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상으로부터 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 주민등록증 영상에 소벨 마스킹와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출한다. 그리고 원영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 영상 전체를 이진화하고, 이진화된 영상에 CDM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원한 다음, 검출된 각 영역에 대해 4-방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 주민등록번호 등의 개별 문자를 인식하기 위해 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하고 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴 인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 원본 주민등록증 영상에 대해 얼굴 영역 위조, 노이즈추가, 대비 증감, 밝기 증감 그리고 영상 흐리기 등의 변형된 영상들을 생성하여 실험한 결과, 제안된 방법이 주민등록번호 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다
목적: 호흡동기치료, 호흡조절 방사선치료 등 호흡에 관련된 치료법의 연구를 위해 열전쌍마스크(Respiration Monitoring Mask: ReMM)를 이용한 호흡모사팬톰을 개발하였다. 대상 및 방법: 호흡신호에 따라 실시간으로 움직이는 호흡모사팬톰을 제작하였다. 열전쌍으로 환자의 호흡을 측정하고, 측정된 호흡 신호와 장기의 움직임을 비교 분석하여 팬톰의 성능을 평가하였다. 환자의 호흡 측정에는 본 원에서 개발한 ReMM을 사용하였으며, 호흡모사팬톰의 운동은 $RPM^{(R)}$(Real-time Position Management, Varian, USA)으로 측정하였다. 횡격막 부위의 장기 운동을 확인하기 위하여 X-선 투시기를 사용하였다. 결과: X-선 투시영상과 $RPM^{(R)}$으로 관찰한 장기의 움직임을 ReMM으로 측정한 호흡 신호와 비교했을 경우, 각각 표준편차 9.68% 및 8.53% 이내에서 일치하였다. 호흡 신호에 따른 팬톰 운동의 오차는 호흡진폭에 대하여 표준편차 8.52%이내에서 일치하였다. 결론: ReMM은 환자가 호흡을 하는데 불편함이 없었고, 열전쌍에서 발생되는 호흡 신호를 이용한 호흡모사 팬톰은 장기의 운동을 실시간으로 잘 모사하였다. 호흡모사전통은 호흡동기치료 등 다양한 치료법의 평가에 응용할 수 있을 것으로 기대한다.
우리나라의 반도체와 디스플레이 산업의 발전으로 해당 분야에 대한 인력 수급이 더욱 활발해지고 있다. 이에 따라 학부의 반도체 수업에서는 기존의 이론에 최신 기술 동향뿐만 아니라 현장 중심형 실무 인재 양성을 위해 반도체 제작 공정도 심도 있게 다루고 있다. 하지만, 반도체 공정은 클린룸 안에 설치된 장비들과 고가의 재료들이 필요하기 때문에 대규모로 진행되는 학부 교육에서 공정 실습이 제공되기는 어렵다. 이 한계를 극복하기 위해 실제 공정이나 공정 이론을 시각화한 동영상 등이 보조 자료로서 사용되고 있으나, 실습으로 대체할 교보재로서는 부족하다. 본 연구에서는 이론 중심의 학부 교육에 간접적인 반도체 공정 실습을 제공하기 위해 3차원 기반의 가상 클린룸을 구현하고, 반도체 공정에서 가장 많이 사용되는 노광 장비에 대한 시뮬레이터를 구현하여 사진 공정 베이에 설치하였다. 본 연구에서 구현하는 공정 시뮬레이터는 학부 교육에서 다루는 이론을 시각화하는데 중점을 두었으며, 포토 마스크와 실리콘 웨이퍼의 정렬과 노광 공정의 진행 따른 감광제의 국부적 변화를 시각화하였다. 개발된 시뮬레이터는 모바일 기기 등과 같은 저성능의 컴퓨팅 환경에서도 실행될 수 있도록 메모리 사용을 최소화하여 실용성을 극대화 하였다.
금융권의 주 5일제 근무에 따른 무인 현금 인출기의 사용 확대와 함께, 타인의 신용카드를 이용하여 무인 현금 인출기에서 돈을 인출하는 금융 범죄에 대한 원천적인 예방 대책이 필수적으로 요구되고 있다. 특히 무인 현금 인출기 부근에는 감시용 CCTV Camera가 설치되어 있으나, 지능적인 범죄자들은 이러한 사실을 인식하고 선글라스, 마스크 등을 착용하여 이러한 감시 시스템을 피해가고 있다 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 무인 현금 인출기에 설치되어 있는 카메라를 통해 입력된 사용자의 얼굴 및 얼굴 특징점을 영상 신호처리 방법과 SVM(Support Vector Machine)으로 분석하여 향후 얼굴이 식별 가능한 경우에만 금융 거래를 할 수 있도록 하는 시스템을 개발하였다. 실험결과, 학습 데이터에 대해서는 약 1%의 오 인식율과 2%의 오 거부율을 나타냈으며, Test 데이터에 대해서는 약 2.5%의 오 인식율과 1.43%의 오 거부율을 나타냈다.
벡터링 도구를 이용하여 원판과 같은 양질의 도면이 없는 기존 지도를 수치화하기 위해서는 지도로부터 의미있는 벡터링 대상물(도로, 등고선, 해안선, filled-area, 문자, 기호 등)을 추출하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는, 칼라지도로부터 추출해야 할 벡터링 대상물을 크게 곡선 미 직선, filled-area, 문자/기호로 분류하였으며, 대상물의 기하학적 특성과 칼라의 분포특성을 반영한 효율적인 벡터링 대상물 추출방법을 연구하였다. 곡선 및 직선 추출을 위해, 선의 연결성과 기하학적 특성을 반영한 방향성 마스크를 설계하고 이를 이용한 선추적 방법을 개발하였다. filled-area와 문자/기호의 경유에는 NxN 블럭간의 칼라분포 유사도 비교방법과 lical thresholding 방법을 각각 이용하여 벡터링 도구에서 수용할 수 있게 해줌으로써 소규모 지리정보 응용시스템을 보다 경제적으로 구축하는데 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 16위도 X 8비트 Content Addressable and Reentrant Memory(CARM)를 설계하였다. CARM은 읽기, 저장, 매칭, 리엔트린트(Reentrant)의 4가지 동작 모드를 수행한다. CARM의 읽기와 저장 동작은 기존의 스태틱 RAM과 같다.CARM은 집 장에서 레영역 회수(Garbate collection)를 조건적으로 수행할 수 있는 리엔트런트 동작을 가지고 있다. 이러한 기능은 다이내믹 데이타 플로우 컴퓨터의 고속 매칭 유닛에 사용될 수 있다. CARM은 또한 매칭어드레스를 그들의 우선권에 따라 순차적으로 인코딩을 할 수 있는 기능을 가지고 있다. 이러한 CARM은 전체적으로 메모리 셀, 순차적 어드레스 인코더(Sequential Address Encoer, S.A.E), 리엔트런트 동작, 읽기/저장 제어, 데이타/마스크 레지스터, 감지 증폭기, 인코더, 디코더 등의 8개의 블럭으로 구성된다.CARM은 데이타 플로우 컴퓨터, 패턴 인식,테이블 룩업(Table look-up), 영상처리 등에 응용될 수 있을 것이다. 설계된 회로에 대해 각 동작별로 Apollo 워크스테이션의 QUICKSIM을 이용하여 논리 시물레이션을 하였고, 각 블럭별 회로의 SPICE 시뮬레이션을 하였다. 시뮬레이션결과 액세스 타임은 26ns였고, 매치 동작을 수행하는 데에는 4lns의 자연시간이 소요됐다. 결체 레이아웃은 3{\;}\mu\textrm{m} n well CMOS 공정에 따른 설계 규칙을 이용하여 수행하였다.
포장유지관리시스템에 있어서 포장표면 정보는 가장 중요한 인자 중의 하나이다. 따라서 일찍부터 선진국들은 자국의 현실에 알맞은 포장표면 조사장비와 프로그램을 개발하여 사용하고 있다. 국내의 경우 고가의 외국장비와 프로그램을 수입하여 사용하고 있으나 많은 문제점으로 인해 국산 장비와 포장표면 분석 프로그램 개발의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 아스팔트 포장표면 분석 프로그램 개발을 위한 선행연구이다. 본 연구의 초점은 이미지프로세싱 기술을 이용한 포장표면 분석 원리를 규명하고 포장이미지의 특성 및 포장이미지의 노이즈를 효과적으로 제거하기 위한 알고리즘을 실험하는 것이다. ARAN(Automatic Road Analyser)의 균열맵을 분석 샘플로 이용하였으며, 포장이미지의 통계적인 특성, 히스토그램, FFT(Fast Fourier Transform)영상을 분석하여 일반적인 이미지에 비해 노이즈와 고주파 성분이 많고, 배경과 균열 분리가 어려운 특성을 규명하였다. 또한 노이즈 제거를 위해 다양한 필터를 적용하여 실험한 결과 마스크 크기가 3X3인 중간값 필터가 가장 효과가 좋은 것으로 나타났다.
외계행성 탐색시스템 운영현황과 계획을 소개한다. 2017년 관측장비 가동율은 97.4% 이며, 시스템이 설치된 3개 천문대에서 천문박명시간을 기준으로 총 10,157 시간이 연구에 할당되었고 총 7,178 시간 관측이 이루어졌다. 관측시스템의 성능개선을 위해 주경 코팅, 돔 레벨조정, 망원경 구동롤러 정렬, 주경 배플 마스크 설치 등 돔과 망원경의 기계부 업그레이드와 카메라 전자부 조정 및 앰프보드 교체 등이 이루어졌다. 관측효율 향상을 위해 1년간 관측된 약 177,000 장의 자료를 분석하여 불량자료 태깅기반을 마련했고, 시상모니터링과 관측 스크립트 코드를 개발하여 현재 관측에 적용하고 있다. 관측 자료는 각 연구 프로그램의 자료공개 정책에 따라 영상형태 또는 측광 파일형태로 이용이 가능하며, 관측로그는 홈페이지를 통해 확인할 수 있다. 2020년 10월부터 시작되는 2단계 관측 프로그램 선정을 위해 2019년 상반기에 관측제안서를 접수받아 하반기에 선정을 마칠 계획이며, 다양한 연구주제 발굴을 위해 파일롯 프로그램을 선별 지원할 계획이다.
본 논문에서는 3-Line buffers를 사용하여 Sobel 윤곽선 추출 블록을 FPGA로 효율적으로 설계하여 구현하고자 한다. FPGA는 영상처리 알고리즘 중 하나인 Sobel 윤곽선 추출 알고리즘을 처리하기에 적절한 환경을 제공한다. 윤곽선 추출을 위한 방법으로는 파이프라인 방법을 사용하였다. Sobel 윤곽선 연산에서 윤곽선 강도 레벨을 결정하기 위하여 유한 상태 기계로 구현 된 마스크 연산을 이용한 모델을 제안한다. 효율적인 LUT 및 플리플롭의 사용으로 시스템의 성능이 향상됨을 입증하였다. 제안하는 3-line buffers을 이용한 Sobel 추출 연산은 Xilinx 14.2으로 합성하고 Virtex II xc2vp-30-7-FF896 FPGA device으로 구현하였다. Matlab을 이용하여 제안된 3-Line buffers 설계 시 PSNR 성능이 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 RGB 컬러 정보와 퍼지 이진화를 이용하여 차량 번호판의 개별 문자를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비 영업용 차량 영상에서 녹색의 분포가 밀집되어 있는 영역들을 번호판의 후보 영역으로 추출하고 번호판의 후보 영역에서 흰색의 밀집도가 높은 부분을 번호판의 영역으로 선택한다. 개별 문자 추출은 추출된 번호판 영역에서 3${\times}$3소벨 마스크를 이용하여 잡음을 제거하고 퍼지 이진화 방법을 적용하여 번호판의 영역을 이진화한 다음에 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 제안된 방법을 실제 비 영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 방법보다 번호판 영역에서 개별 문자의 추출률이 개선된 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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