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
최근에 온도관리가 필수조건인 신선식품의 유통관리 분야에서 전지 지원 수동형 센서태그에 대한 요구가 크게 증대되고 있다. ISO/IEC18000-6REV1은 산업체에서 널리 사용되고 있는 EPCglobal Class1 Generation2 규격의 RFID 태그와 호환되는 전지 지원 수동형 센서태그를 지원하는 표준을 규정하고 있다. 본 논문에서는 전지 지원 수동형 센서태그를 지원하는 리더 모뎀을 FPGA로 설계하였으며, ISO/IEC18000-6REV1에서 정의하는 센서 데이터 처리기능을 개발하였다. 모뎀의 송신 블록은 표준에서 규정하는 성형필터(pulse shaping filter)를 지원하며, RF출력 신호는 표준에서 권고하는 스펙트럼 마스크를 만족한다. 태그의 신호를 수신하는 모뎀의 수신 블록은 심벌 타이밍 동기에 널리 사용되는 Gardner TED(Timing Error Detection) 방법을 이용하였으며, 동기 방식으로 설계된 수신기는 FM0, Miller-2, Miller-4, 그리고 Miller-8 신호를 모두 수신할 수 있다. 본 논문에서는 표준화가 진행중인 ISO/IEC18000-6REV1 규격을 만족하는 모뎀과 센서태그용 리더 시스템을 개발하여 센서태그 및 수동형 태그를 무선 환경에서 안정적으로 인식하였으며, 임베디드 리눅스 기반 플랫폼에서 센서 프로토콜을 구현하여 센서 데이터를 실시간으로 처리하였다.
카메라를 통한 객체의 움직임검출은 불필요한 잡음이나 조명의 변화에 따라 정확한 움직임검출 하는 것은 어렵다. 또한 객체의 유입 후 일정시간 동안 움직임이 없을 경우에는 배경으로 인식될 수도 있다. 본 논문에서는 초기의 배경영상을 기준으로 입력영상과의 차를 구하고 시간에 따라 변화하는 배경영상을 N×M 픽셀 마스크만큼 교체하여 갱신한다. 이미지 픽셀 검사는 모든 픽셀을 연산에 참여시키지 알고 일정한 간격의 그물형으로 이미지의 픽셀을 검색하여 보다 효과적으로 움직임을 검출한다. 또한 픽셀검사를 통하여 검출된 객체의 윤곽점을 이용하여 객체의 최소영역을 설정하여 객체의 움직임을 검출하므로, 매 프레임마다 이미지 검사를 하지 않고도 빠르고 정확하게 움직임 검출이 가능하다. 설계하고 구현한 시스템은 실험을 통한 성능평가에서 90% 이상의 높은 정확도를 보였다.
최근 전자통신장비의 수요가 증가함에 따라 영상 및 신호처리의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 디지털 신호에 발생하는 잡음은 송수신 과정에서 다양한 원인으로 발생하며 장비의 신뢰성 저하 및 오작동을 유발하고 있다. 특히 AWGN은 전자장비 대부분에서 발견할 수 있기 때문에 영상 인식, 추출, 분할 등 여러 분야에서 전처리 과정으로서 AWGN 제거가 필수적으로 이루어진다. 본 논문은 고주파 성분을 고려한 AWGN 제거 알고리즘을 제안하였다. 기존 방법들은 고주파 성분이 많은 영상에서 비교적 미흡한 성능을 보였으며, 이를 보완하기 위해 국부 마스크에 차영상을 가감한 필터 알고리즘을 제시하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 성능을 입증하기 위해 PSNR 및 확대 영상을 이용하여 기존 방법과 비교하였다.
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.
피승수와 승수의 부호에 상관없이 빠른 이진곱셈을 수행할 수 있는 효과적인 방법으로서 Booth 알고리즘의 승수 비트-쌍 재코딩 알고리즘을 사용한다. 본 연구에서는 승수 비트-쌍 재코딩 알고리즘을 광특성에 적합하도록 변형 발전시킨 광곱셈 알고리즘과 기호치환 가산기로 구성된 고속의 광곱셈기의 구현을 제안한다. 특히, 기호치환 가산규칙을 듀얼-레일 논리로 부호화해서 이 논리의 보수가 언제나 존재하기 때문에 기호치환 가산기에서 이 논리의 보수가 시프트연산에 의해 쉽게 구할 수 있게 했다. 또한 시프트된 두 영상을 직렬 연결하여 중첩시키므로서 중첩영상을 얻고, 이 중첩영상을 마스크로 보내 기준영상을 인식하는 기호치환 시스템을 구성한다. 따라서 광곱셈기의 수동광소자의 수와 시스템의 크기를 줄여서 일반적인 광시스템과 비교하여 작은 시스템으로 구현한다.
Objectives : This study was performed to enhance infection control and to establish the fundamental and practical improvement by the survey on personal protection of dental personnels with health science college students. Methods : We performed the survey with 585 individual students affiliated with health science in Jeonbuk province and statistically analyzed by SPSS 12.0 program. Results : The frequencies of the clinic gown as a personal protection were 96.0% of dentists (p<0.01) and 88.0% of dental hygienists (p<0.05) respectively in college-associated dental hospital when we compared with institution scale. The frequencies of the medical gloves as a compulsory personal protection were 47.2% of dentists and 34.6% of dental hygienists respectively (p<0.001). The frequencies of the medical mask as a compulsory personal protection were 84.0% of dentists (p<0.001) and 52.2% of dental hygienists (p<0.05) respectively shown by freshman students. The frequencies of the safety glasses as a compulsory personal protection were 12.3% of dentists and 2.5% of dental hygienists shown by freshman students (p<0.001). Conclusions : The results reflect that current dental personnel's concern of personal protection need to be increased continuously in accordance with current demands and eventually suggest their effort to put their action on personal protection in their dental office.
JPEG2000에서는 영상에서 원하는 영역을 타 영역(배경)보다 고화질로 압축하는 기법인, 관심영역 부호화 방법을 제공하고 있는데, 본 연구에서는 얼굴이 포함된 영상을 이용하여, 얼굴 영역이 가장 우선적으로 처리되고 높은 품질로 압축되도록 부가 서비스를 제공한다. 제안 기법은 크게 두 단계로 구성된다. 첫 번째는 얼굴 추출 단계이고, 두 번째는 관심영역 부호화 단계이다. 얼굴 추출은 영상의 모든 화소에 대해 $20{\times}20$ 윈도우 화소 크기로 자르거나 축소하여 전처리 과정을 거친 후 신경망을 이용하여 인식한다. 추출된 각 영역은 관심영역 마스크로 표시되고, Maxshift 방식을 이용하여 부호화된다. 이후에 EBCOT 과정을 거처 압축 및 저장된다. 기존의 방법은 고주파 성분의 분포에 의해 관심영역을 찾은 후 부호화하는 방법이 많이 연구되었다. 반면에 본 연구는 인간의 인지 능력을 이용하여, 여러 개의 얼굴이 포함된 영상에서 충분히 유용한 기법임을 보인다.
지문이미지에서 특징점 추출 및 매칭을 위해서 지문영역과 배경을 분리하여야 한다. 지문영역과 배경을 분리하기 위해서 일반적으로 Sobel 마스크를 이용해 x축 y축의 밝기의 편차와 분산을 계산해서 문턱치보다 작은 값을 분리하게 된다. 하지만 이러한 방법만으로는 지문영역과 배경이 두 영역으로 정확히 분리되기 어려우며, 이러한 결과는 지문 인식의 계산량에 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 지문이미지에서 배경을 효율적으로 분리하기 위해 RLC(Run-Length Connectivity)를 이용하는 방법을 제시하였다. 제시된 방법은 지문 이미지의 분산을 계산하고 문턱치를 적용하여 이진 이미지를 구한다. 이 이진 이미지는 일반적으로 여러 개의 영역으로 분할되며, RLC를 고려하여 run이 작은 영역부터 차례로 반전시킨다. 그래서 최종적으로 2개의 영역으로 분리되는 이진 이미지를 구하게 된다. 또한, 모의실험을 통하여 제시된 알고리즘이 지문이미지에서 효율적으로 계산량 감소가 됨을 보인다.
디지털 시대를 맞이하여 영상 처리는 TV, 카메라, 스마트폰 등과 같은 다양한 매체에서 활용되고 있다. 그러나 영상 데이터를 분석, 인식, 처리하는 과정에서 여러 원인에 의해 열화가 발생하며, Salt & Pepper 잡음이 발생한다. 이러한 잡음을 제거하기 위한 대표적인 방법들은 SMF, CWMF, SWMF 등이 있으며, 기존 방법들은 Salt & Pepper 잡음 환경에서 잡음 제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문은 Salt & Pepper 잡음을 효과적으로 제거하기 위해 국부 마스크의 잡음 밀도에 따라 이중선형 보간법 및 메디안 필터로 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 방법의 성능을 판단하기 위해 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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