최근 마이크로소프트사의 키넥트(Kinect)를 이용하여 객체를 추적하거나 인식하는 기술에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 같은 환경에서 손을 검출하고 추적하는 기술은 휴먼-인터페이스 개발의 가장 기본적인 기술이다. 본 논문에서는 키넥트를 이용하여 단색으로 제한되지 않은 환경에서 검출된 손의 경계를 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 키넥트 센서의 깊이영상(Depth Image)에서 추출된 손의 영역과 칼라영상에서 피부색(Skin Color)의 검출 결과를 결합하여 손 영역의 정확도를 개선한다. 제안된 방법으로 손 영역의 검출을 수행한 결과 깊이영상만 사용한 방법 보다 손 영역을 검출하는 정확도를 높일 수 있음을 보였다. 제안된 방법이 수화나 제스처 인식 시스템에 적용된다면 정확도 개선에 많은 기여를 하리라 기대한다.
본 논문은 대화형 방송환경에서 부가서비스를 제공받기 위해서 탐다운(Top-Down)메뉴 검색을 하는 것이 아니라, 방송영상의 화면 내부에서 부가서비스가 제공되길 원하는 객체를 선택했을 때 선택한 객체에 대한 부가서비스를 제공하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해서는 실시간으로 방송되고 있는 동영상과 객체정보(위치, 크기, 모양)의 동기를 맞추는 기술과 동영상 내부의 객체 추적 기술이 필수적이다. 동영상과 객체정보의 동기를 맞추는 기술은 마이크로소프트사의 다이렉트쇼(DirectShow)를 이용하였으며, 객체를 추적하기 위한 방법은 객체를 크게 사람과 사물로 나누어, 사람의 얼굴은 모델을 만들어 추적하는 모델 기반 얼굴 추적 방법(Model-based face tracking)을 사용하고 나머지 사물에 대해서는 객체의 영역을 지정하여 영역을 추적하는 움직임 기반 추적 방법(Motion-based Tracking)을 적용하였다. 또한 움직임 기반 추적을 할 수 있도록 하고 모델 기반 추적 방법을 적용하여 움직임이 큰 객체도 검색 영역 확장 없이 정확한 추적을 할 수 있도록 하고 모델 기반 추적 방법에는 타원 모델과 색상 모델을 결합한 얼굴 모델을 적용하여 얼굴이 회전하여도 정확한 추적을 할 수 있도록 개선하였다.
본 논문에서는 센서교환이 용이하고 소량의 샘플을 요구하는 ISFET 센서용 전해질 분석기의 샘플챔버(sample chamber)를 설계하였으며, 이를 이용한 2점 교정방식의 4채널 전해질 분석기를 구현하였다. 샘플과 교정용액들의 사용을 최소화하기 위한 샘플의 로딩상태 감지회로를 제안하였으며 이를 실현하였다. 구현된 전해질 분석기는 제어계통과 액류흐름계통으로 구성되어 있으며 전해질 분석기의 효과적인 제어를 위하여 측정루틴, 교정루틴 및 세척루틴의 시스템 소프트웨어를 각각 개발하였다.
본 연구에서는 DIBR(Depth-Image-Based Rendering) 기법을 사용한 다시점 중간 영상 생성을 하는데 있어서 최종 중간 영상의 화질을 개선하기 위한 방법으로 깊이 정보의 확장과 메쉬 구성 (즉, 표면 재구성) 그리고 이 방법들을 교차 적용하여 어떤 것이 가장 좋은 결과를 낼 수 있는 지에 대해서 실험하였다. 마이크로소프트사에서 제공하는 브레이크 댄서와 발레 영상을 사용하여 실험 결과를 살펴보았고 다양한 틈새 영역 채움 알고리즘을 적용시켜 분석해 보았다. 실험 결과는 기존의 점 구름만을 활용하는 것보다 깊이 정보를 확장하는 방법과 메쉬 구성 방법을 모두 시켰을 때 가장 좋은 결과가 나타났다. 그리고 틈새 영역 채움 알고리즘을 적용하기 전에는 깊이 확장만으로도 충분히 화질이 향상됨을 확인할 수 있었다.
ActiveX는 컴포넌트 간 통신을 위하여 마이크로소프트사가 개발한 기술로서 COM 기반의 분산 애플리케이션 모델이 발전된 형태에 해당한다[1]. ActiveX는 애플리케이션 개발 과정에서 코드의 재사용 및 객체 링크를 지원하므로 개발자는 이를 통해 여러 객체를 하나의 애플리케이션으로 통합시키는 것이 가능하고 시스템 개발에 있어서 효율성을 얻을 수 있다. 뿐만 아니라 분산된 애플리케이션의 기능을 하나의 애플리케이션에서 구현할 수 있기 때문에 사용자 위주의 프로그램을 손쉽게 작성할 수 있다[2]. 그동안 Visual C++, Visual Basic 개발 환경에서 통신 애플리케이션을 개발하기 위한 도구로 사용되던 ActiveX는 프로그램 개발의 효율성으로 인하여 제어 및 계측 분야에서도 현재 널리 활용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 ActiveX 기술을 활용하여 원격에서 시스템 제어 및 모니터링 기능을 수행하는 애플리케이션을 구현하고자 한다. 이를 위하여 웹 브라우져와 미디어 플레이어를 ActiveX 컨트롤의 형태로 구현하여 제어와 모니터링을 수행하도록 할 것이며 인스트루먼트 컨트롤을 위한 드라이버로서 VISA(Virtual Instrument Standard Architecture)를 활용할 것이다.
반도체 및 디스플레이 소자를 생산 하기 위하여 다양하고 많은 공정 기술이 사용 되며 그 중에서 플라즈마를 이용하는 제조공정이 차지 하는 부분은 상당한 부분을 차지 하고 있습니다. 전체 반도체 공정 중 48%가 진공공정이며, 진공공정 중 68% 이상이 플라즈마를 이용하고 있으며, 식각과 증착 장비 뿐만 아니라 세정과 이온증착 에 이르기 까지 다양하며 앞으로도 더욱 범위가 늘어 날 것으로 보입니다. 이러한 플라즈마를 이용한 제조 공정들은 제품의 생산성을 향상 하기 위하여 오염제어 기술을 비롯한 공정관리기술 그리고 고기능 센서기술을 이용한 공정 모니터링 및 제어 기술에 이르기 까지 다양한 기술들을 필요로 합니다. 플라즈마를 이용한 제조 장비는 RF파워모듈, 진공제어모듈, 공정가스제어모듈, 웨이퍼 및 글래스의 반송장치, 그리고 온도제어 모듈과 같이 다양한 장치의 집합체라 할 수 있습니다. 플라즈마의 생성과 이를 제어 하기 위한 기술은 제조장비의 국산화를 위한 부단한 노력의 결실로 많은 부분 기술이 축적되어 왔고 성과를 거두고 있습니다. 그러나 고기능 모니터링 센서 기술 개발은 그 동안 활발 하게 이루어져 오고 있지 않았으며 대부분 외산 기술에 의존해 왔습니다. 세계 반도체 시장은 현재 300 mm 웨이퍼 가공에서, 추후 450 mm 시장으로 패러다임이 변화될 예정이며, 미세화 공정이 더욱 진행 됨에 따라 반도체 제조사들의 관심사가 "성능 중심의 반도체 제조기술"로부터 "오류 최소를 통한 생산성 향상"에 더욱 주목 하고 있습니다. 공정미세화 및 웨이퍼 대구경화로 인해 실시간 복합 센서를 이용한 데이터 처리 알고리즘 및 자동화 소프트웨어의 기능이 탑재된 장비를 요구하고 있습니다. 주식회사 레인보우 코퍼레이션은 플라즈마 Chemistry상태를 정성 분석 가능한 OES (Optical Emission Spectroscopy)를 이용한 EPD System을 상용화 하여 고객사에 공급 중이며, 플라즈마의 광 신호를 실시간으로 고속 계측함과 동시에 최적화된 알고리즘을 이용하여 플라즈마의 이상 상태를 감지하며 이를 통하여 제조 공정 및 장비의 개선을 가능하게 하여 고객 제품의 생산성을 향상 하도록 하는 기술을 개발 하고 있습니다. 본 심포지엄에서는 주식회사 레인보우 코퍼레이션이 개발 중인 "실시간 고속 플라즈마 광 모니터링 기술" 의 개념을 소개하고, 제품의 응용 범위와 응용 방법에 대하여 설명을 하고자 합니다.
개수로 흐름 해석을 위해 수치모형을 적용할 때 반드시 거쳐야 하는 과정이 격자망을 구성하는 일이다. 불규칙한 형상의 자연수로를 모의할 때 격자망 생성은 쉬운 일이 아니며, 따라서 가시적으로 격자망 생성을 돕고, 격자망의 수정도 용이한 도구가 요구된다. 따라서 본 연구에서는 수심적분된 흐름방정식을 지배방정식으로 하여 개수로 흐름 해석을 용이하게 하고자 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 개발하였으며, 이를 소개하고자 한다. 격자망은 기본적으로 사각형과 삼각형 요소로 구성될 수 있으며, 유한차분모형 등에서는 정형사각형 격자망을, 유한요소모형에서는 비정형 사각형 및 삼각형 격자망 또는 혼합망을 생성시킬 수 있다. 이산점(scatter points)이나 절점(node points)을 생성하거나 기존의 자료를 불러들여 삼각망 또는 사각망을 형성시킬 수 있으며, 연속선(polylines)을 작성하여 형성된 폐다각형(polygones)을 이용하여 정규 또는 비정규의 삼각망 또는 사각망을 형성시킬 수 있다. 또한 두 점사이를 선형 또는 반원 형태로 편향 정도(biased value)를 설정하여 원하는 개수만큼 나눌 수 있도록 하여, 보다 효율적인 격자형성이 가능토록 하였다. 기존 상용 프로그램에서 작성된 격자를 불러들여 활용 가능하며, 백그라운드 이미지로 지형도나 위성사진을 띄어놓고 이미지 상에서 격자를 형성할 수도 있다. 기본적으로 마우스를 이용하여 화면의 이동, 확대 및 축소와 점, 선, 요소의 생성 및 선택이 가능하다. 본 프로그램은 Qt와 modern OpenGL을 바탕으로 제작되었으며, 마이크로소프트사의 windows 뿐만 아니라 Mac OS, Linux 버전의 설치 파일 작성이 가능하다.
이 논문에서 우리는 국가연구데이터플랫폼 (DataON)의 분석서비스인 CANVAS (Creative ANalytics enVironment And System)를 제안한다. CANVAS는 연구데이터 분석 자원과 도구가 필요한 연구자들을 위한 개인화된 분석 클라우드 서비스이다. CANVAS는 마이크로서비스 아키텍쳐 기반으로 확장성을 고려하여 설계하였으며 전자정부프레임워크인 Spring 프레임워크, Kubernetes, JupyterLab 등의 오픈소스 소프트웨어를 이용하여 구축하였다. 구축된 시스템은 여러 사용자에게 개인화된 분석환경을 제공하며 고성능 클라우드 인프라 (CPU·GPU)를 활용하여 고속의 대용량 데이터 분석이 가능하다. 구체적으로 JupyterLab 이나 GUI 워크플로우 환경에서 데이터 모델링 및 처리가 가능하다. CANVAS는 DataON과 데이터가 공유되므로 사용자가 등록하거나 다운로드 받은 연구데이터는 CANVAS에서 바로 분석을 수행할 수 있다. 이로서 CANVAS는 DataON 사용자의 데이터 분석 편의성을 높이고 연구데이터 공유·활용 활성화에 기여한다.
Background: The Microsoft Kinect which is a low-cost gaming device has been studied as a promise clinical gait analysis tool having satisfactory reliability and validity. However, its accuracy is only guaranteed when it is properly positioned in front of a subject. Objects: The purpose of this study was to identify the error when the Kinect was positioned at a $45^{\circ}$ angle to the longitudinal walking plane compare with those when the Kinect was positioned in front of a subject. Methods: Sixteen healthy adults performed two testing sessions consisting of walking toward and $45^{\circ}$ obliquely the Kinect. Spatiotemporal outcome measures related to stride length, stride time, step length, step time and walking speed were examined. To assess the error between Kinect and 3D motion analysis systems, mean absolute errors (MAE) were determined and compared. Results: MAE of stride length, stride time, step time and walking speed when the Kinect set in front of subjects were investigated as .36, .04, .20 and .32 respectively. MAE of those when the Kinect placed obliquely were investigated as .67, .09, .37, and .58 respectively. There were significant differences in spatiotemporal outcomes between the two conditions. Conclusion: Based on our study experience, positioning the Kinect directly in front of the person walking towards it provides the optimal spatiotemporal data. Therefore, we concluded that the Kinect should be placed carefully and adequately in clinical settings.
아두이노는 오픈 소스 기반 전자 프로토타이핑 플랫폼으로서, 예술가, 디자이너, 취미 활동가 등 인터랙티브 객체 또는 환경 구축에 관심이 있는 모든 이들을 위해 제작되었다. 아두이노의 강점은 하드웨어에 대한 깊은 지식이 없어도 손쉽게 하드웨어 어플리케이션을 제작할 수 있다. 아두이노의 구성은 AVR 마이크로컨트롤러 ATmega 168을 사용하며 아두이노를 동작시키기 위한 소프트웨어로는 아두이노 프로그램, MATLAB, Processing을 주로 사용하고 있다. 아두이노는 오픈 소스 기반이며 하드웨어를 직접 제작할 수 있거나 실드를 이용하여 추가적으로 아두이노를 결합할 수도 있다. 아두이노는 하드웨어의 결합을 통해 계속해서 확장이 가능한데 이를 실드라고 통칭하고 있다. 실드는 기본 보드로 주어지는 아두이노 Uno 보드를 다양한 방면으로 확장시켜 더 많은 기능을 탑재할 수 있게 도와준다. 실드의 종류로는 이더넷 실드, 모터 실드, RFID 실드 등이 있으며 이 실드는 다시 실드 위에 결합할 수 있어 단순한 확장성을 넘어선 하드웨어를 구성할 수 있다. 본 논문에서는 노약자 자동 인식 기술은 RFID 실드를 이용하여 노약자를 식별하고 있으며 이를 호환할 태그는 SM130 13.56Mhz 태그를 결합하여 하드웨어를 구성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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