비디오에서 움직이는 객체의 외곽선은 객체를 정확하게 분할하기 위하여 매우 중요하다. 그러나 움직이는 객체의 외곽선에는 단락된 외곽선들이 존재하게 된다. 우리는 단락된 외곽선을 연결할 수 있는 새로운 외곽선 연결 알고리즘을 개발하였다. 외곽선 연결 알고리즘은 단락된 외곽선의 말단 픽셀에 사분면을 형성하고 동심원을 구성하면서 반지름 내에서 다른 말단 픽셀을 찾는 탐색을 전진하면서 수행한다. 외곽선 연결 알고리즘은 객체의 외곽선에서 가장 짧게 외곽선을 연결한다. 그리고 시스템은 비디오로부터 배경을 구하여 저장한다. 시스템은 외곽선 연결로부터 객체 마스크를 생성하고, 배경된 저장으로부터 또 하나의 객체 마스크를 생성하여 이 두 개의 객체 마스크를 보완적으로 사용하여 움직이는 객체를 분할한다. 논문의 주요 장점은 정확한 객체 분할을 위한 새로운 객체 외곽선 연결 알고리즘의 개발이다. 제안된 알고리즘은 개발된 새로운 객체 외곽선 연결 알고리즘과 배경 저장을 이용하여 정확한 객체 분할, 다중 객체 분할, 내부에 구멍이 존재하는 객체의 분할, 가느다란 객체의 분할, 그리고 복잡한 배경을 가진 객체를 자동으로 분할하여 보여주었다. 우리는 알고리즘들을 표준 MPEG-4 실험 영상과 카메라로 입력된 실제 영상을 가지고 실험하였다. 제안된 알고리즘들은 매우 효율이 좋으며 펜티엄-IV 3.4GHz CPU에서 평균적으로 QCIF 영상을 1초당 70.20 프레임 그리고 CIF 영상을 1초당 19.7 프레임을 실시간 객체 응용을 위하여 처리할 수 있다.
로봇 비전, 3차원 형상 모델링 그리고 모션 제어를 하기 위해 3차원 깊이 추정이 필요하다. 기존에 제안 되었던 깊이 추정 방법은 렌즈와 물체사이의 거리를 변화시켜 가면서 취득된, 일련의 전체영상에 대해서 초점값을 계산하는 방법에 기초하고 있다. 그러나 이러한 방법은 전체 영상에 대해서 초점값 계산을 위한 마스크 연산을 하기에 수행 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 이에 반해서 본 논문에서 제안하는 방법은 물체간의 깊이를 추정하는 시간을 개선하기 위하여 전체 영상을 고려하지 않고, 물체간의 경계면과 경계면 부근의 영상 정보만을 이용하여 깊이를 추정한다. 특히 직선과 원으로 구성된 물체의 경계면을 검출하기 위해서 허프 변환을 이용하였으며, 깊이 추정은 초점 정보를 이용하였다. PCB 영상을 이용하여 실험을 수행한 결과, 이전에 비해서 더욱 효과적인 깊이 추정이 가능함을 알 수 있었다.
갈비뼈 병변 진단 과정은 방사선 전문의가 CT 스캐너를 통해 생성된 2 차원 CT 이미지들을 해석하며 진행된다. 병변의 위치를 파악하고 정확한 진단을 내리기 위해 수백장의 2차원 CT 이미지들이 세밀하게 검토되며 갈비뼈를 분류한다. 본 연구는 이런 노동 집약적 작업의 문제점을 개선시키기 위해 Biaxial Rib Segmentation(BARS)을 제안한다. BARS 는 흉부 CT 볼륨의 관상면과 수평면으로 구성된 2 차원 이미지들을 U-Net 모델에 학습한다. 모델이 산출한 세그멘테이션 마스크들의 조합은 서로 다른 평면의 공간 정보를 보완하며 3 차원 갈비뼈 볼륨을 재건한다. BARS 의 성능은 DSC, Recall, Precision 지표를 사용해 평가하며, DSC 90.29%, Recall 89.74%, Precision 90.72%를 보인다. 향후에는 이를 기반으로 순차적 갈비뼈 레이블링 연구를 진행할 계획이다.
하이드로겔은 다량의 물과 화장품용 성분들을 함유할 수 있는 천연고분자 구조를 가지고 있으며 내부의 친수성기들이 활성성분을 다량 함유하고 효과적으로 전달할 수 있는 구조체를 형성할 수 있어 화장품 소재로 즐겨 사용되고 있다. 화장품용 하이드로겔에 첨가하는 소재로 셀룰로오스가 많이 이용되고 있는데 파우더 형태의 셀룰로오스와 면섬유 및 셀룰라아제를 처리한 면섬유와 같이 다양한 형태의 셀룰로오스를 하이드로겔에 적용했을 경우 하이드로겔의 물성변화 및 외관변화를 조사해 보았다. 일반적으로 사용되는 셀룰로오스 파우더를 하이드로겔에 첨가하였을 경우 예상과 달리 하이드로겔의 인장강도가 상당히 저하되는 결과를 보였다. 첨가하지 않았을 때 대비 0.1%와 0.3%의 셀룰로오스 파우더를 첨가한 시료는 각각 10%, 14%의 인장강도 저하현상을 보였다. 이와는 다르게 면섬유를 0.1 ~ 0.3% 첨가하였을 경우 하이드로겔의 강도가 약 20% 증가함을 보였다. 그러나 길이가 긴 면섬유는 뻣뻣하여 하이드로겔에 혼합시 분산성에 문제를 보였다. 이를 해결하기 위하여 면에 셀룰라아제를 처리함으로써 효소-분해 반응을 통해 섬유의 유연성을 증가시킬 수 있었다. 또한 효소 처리된 면섬유를 하이드로겔에 첨가하여 보습성의 변화를 조사한 결과 셀룰라아제를 처리한 면섬유를 함유한 하이드로겔은 처리하지 않은 면섬유-하이드로겔 대비 380% 증가된 보습성을 보였으며 또한 혼합 가공시 우수한 분산성을 보였다.
R-sapphire 기판위에 rf magnetron 스퍼터 방법으로 ZnO 박막을 증착하여 박막의 증착변수에 따른 결정성장방향과 SAW 특성을 분석하였다. 증착온도, 압력, rf 전력에 의해 박막 성장면이 (002)에서 (110)으로의 전이가 관찰되었다. 5mTorr, 40$0^{\circ}C$, 250W의 rf 전력에서 가장 우수한 (110)방향의 에피 ZnO 압전 박막의 SAW 특성을 분석하기 위하여 제작된 마스크를 사용하여 IDT를 구성한 후 SAW 특성을 분석한 결과 h/λ=0.08의 조건에서 전단속도가 약 5232m/s로서 고주파용 SAW 필터의 제조에 적합한 특성을 보이고 있다.
The objective of this study is to develop stencil cutting process and determine optimal conditions which make good-quality stencil by using a Nd:YAG laser. The effects of process parameters such as laser power, type of mask, gas pressure, cutting speed and pulse width on the cut edge quality were investigated. In order to analyze the cut surface characteristics(roughness, kerf width, dross) optical microscopy, SEM photography and roughness test were used. A a results, the optimal conditions of process parameters were determined, and the practical feasibility of the proposed system is also examined by using a commercial gerber file for PCB stencil manufacturing.
본 논문은 연속 영상에서 빠르게 움직이거나 변형이 있는 물체를 추출하기 위한 개선된 활성 외곽선 모델을 제안한다. 제안 방법은 프레임간 물체의 변위를 식별하기 위한 합성 기울기 맵 생성 단계와 큰 변위에도 지역적 최저에 빠지지 않고 견고하게 수렴하기 위한 에너지 비탈면 생성 단계로 이루어진다. 이를 위하여 우선, 두 프레임의 기울기 맵을 합성하고, 불필요한 배경과 잡음을 제거하기 위해 두 프레임의 차를 마스크로 적용하여 합성 기울기 맵을 생성한다. 생성된 합성 기울기 맵에 수학적 형태학 연산의 하나인 닫기 연산을 적용하여 활성 외곽선이 매끄럽게 이동할 수 있는 에너지 비탈면을 만든다. 본 논문에서는 제안방법을 평가하기 위하여 움직임 변위가 큰 연속 영상을 사용하여 기존 활성 외곽선 모델 방법과 비교하여 육안평가, 에너지 최소화 과정 및 수행시간 측면에서 비교분석한다. 본 제안방법은 기존 활성 외곽선 모델 방법보다 큰 움직임 변위와 변형에도 빠르고 정확하게 물체 추적이 가능하다.
This study deals with the laser cutting of stencil for the PCB. The most important aim of this study is to determine optimal conditions which make good-qualify stencil in Nd:YAG laser cutting. We made an experiment according to various variables (power. type of mask. gas pressure, cutting speed, and pulse width) and analyzed the cutting characteristics (surface roughness, kerf width. dross) . Each variable has optimal value for good-qualify cut edge under fixed condition. And neural network after learning experimental data with a million time iteration could predict surface roughness of cut edge under arbitrary condition approximately.
마스크는 생활에서 당연한 것이 되어버렸고, 언제나 갈 수 있었던 해외여행도 두려운 일이 되었다. 대면이 필수였던 회사 근무, 학교 수업, 콘서트 등이 비대면으로 바뀌었고, 첨단 기술을 통해 메타버스 공간에서 가능해졌다. 그리고 다양한 시도들이 우리 일상 속에 들어오게 되었다.
위성 탑재체 합성 개구면 레이다(synthetic aperture radar: SAR) 시스템에서는 다양한 SAR 성능 변수의 제약조건을 충족하기 위해 안테나의 요구되는 특성을 분석하여야 한다. 본 논문에서는 결함 안테나 소자 존재 시 위성 SAR 안테나 빔 패턴을 최적화함으로써 SAR 시스템 성능변수를 최적화를 수행한다. SAR 시스템 성능변수 제약조건에 맞는 마스크 패턴을 설계한 후, 입자 군집 최적화(particle swarm optimization: PSO) 기법을 통해 마스크 패턴에 들어맞는 안테나 패턴 최적화 재합성을 수행한다. 시뮬레이션에서는 실제 위성 SAR 시스템 성능변수를 기반으로 안테나 빔 패턴 재합성을 수행하여 제안한 알고리즘의 성능을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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