논문에서는 제스처 인식을 하기 위해 필요한 특징 값을 3차원 방향 코드로 구현한 특징 패턴을 검출하는 방법을 제안한다. 검출된 데이터 좌표끼리 직선을 만들고 직선들의 사이각의 합 연산을 이용해서 특징 변곡점을 추출한다. 추출된 변곡점끼리 직선을 생성한 후, 8방향 코드와 깊이 값을 병합시킨 24방향 코드를 맵핑 시켜준다. 맵핑된 방향 코드들을 한 패턴으로 생성한다. 생성된 패턴에서 인식에 불필요한 방향 노이즈를 제거하기 위해 특정 규칙을 적용한 필터링을 적용하여 필터링된 패턴을 추출하게 된다. '배너코드를 이용한 8방향 패턴'과 비교해서 더 효과적인 패턴이 추출됨을 확인하였다.
본 논문에서는 손의 움직임 패턴으로 암호를 구성하고, 이를 인식하는 보안 시스템에서 기존의 고정된 공간에서 방향 데이터 범위를 생성하여 입력되는 패턴마다 적응적으로 방향 데이터를 뽑아낼 수 없었던 단점을 극복하고자 입력되는 움직임 패턴의 방향 데이터를 입력 패턴마다 적응적으로 생성하는 방법을 제안한다. 기존의 고정된 공간에서의 방향 데이터 생성 방식 기법과 비교 실험한 결과 정인식률 94.2%로 기존방식의 91.4%보다 높은 인식률로 만족할 만한 성능을 보여줌을 확인할 수 있었다.
IAMSAR Manual 국문본인 국제항공 및 해상수색 구조편람에 따른 확대사각(SS: Expanding Square Search) 수색패턴은 수색 대상의 표류 위치를 한정할 수 있을 때 적용하도록 하고 있으며, 수색 기법에 있어 추측항법 적용의 필요성과 함께 조난대상의 표류 추정 위치인 Datum으로부터의 첫 번째 수색 방향 S의 결정은 바람이 불어오는 쪽인 풍상 측을 향하도록 하여 항해 오차를 최소화할 것을 요구하고 있다. 그러나 첫 직행 구간 S 결정에 있어 IAMSAR Manual 영문본 및 USCG SAR Manual에 따르면 S는 풍하 측 또는 표류하는 방향으로 결정하는 것이 옳은 것으로 해석될 수 있으며 이는 항해 오차를 최소화하기 위한 추측항법 적용 관점에도 부합하는 것으로 보이는바, 이 연구에서는 USCG SAR Manual 등 다른 수색 지침서에서는 Drift 방향으로 제시한 첫 번째 S 방향을 근거로 IAMSAR Manual 국문본의 오류 가능성을 제시하였고, 풍상과 풍하 측으로 상반된 첫 번째 S 방향에 따른 수색 결과의 비교를 위해 선박조종시뮬레이션을 활용, 확대사각 수색상황을 재연하여 각각의 수색패턴을 비교 분석하였다. 이를 통하여 확대사각 수색패턴 결과에서 수색 대상에 더욱 근접한 첫 번째 S 방향은 수색 대상이 표류하는 방향과 일치하는 풍하 측임을 확인하였다.
본 연구는 첫째로는 수학교육에서 패턴이 강조되는 이론적 근거를 찾고자 역사적 맥락에서 수학의 성격변화를 탐색하였다. 수학의 성격 변화를 통하여 수학은 수의 탐구, 기하의 탐구, 운동ㆍ변화ㆍ공간의 탐구, 수학 연구의 도구에 대한 탐구로 그 영역을 점차 확대하여 왔으며, '수학은 패턴의 과학이다'라는 정의는 수학이 폭넓어짐에 따라 수학이 무엇인가에 대한 수학의 본성에 접근하는 논의라고 할 수 있다. 이러한 수학에 대한 새로운 관점은 수학교육의 새로운 방향 모색에 시사하는 바를 살펴보고, 특히 수학교실의 변화에 따른 패턴의 강조를 살펴보았다. 둘째로는 수학적 패턴을 밝힘과 동시에 수학 교육에서 수학적 패턴 분석의 틀을 마련하고자 수학적 패턴의 유형화를 시도하였다. 패턴의 속성에 따른 유형화와 패턴의 생성 방식에 따른 유형화를 통하여 수학적 패턴의 유형을 마련하였다. 초등학교 수학에서 다루어지는 패턴은 어떠한 것인가를 현행 4학년 수학교과서 및 익힘책에 제한하여 유형화한 틀로서 조사 분석하였다. 셋째로는 수학적 패턴에 관한 지도 방안의 모색으로서, 지도의 기본 방향을 설정하고 수학적 패턴에 관한 교수 전략을 마련하였다. 교수전략은 크게 패턴에서의 규칙 찾기, 패턴을 변형ㆍ확장하기, 자신의 새로운 패턴 만들기, 패턴을 수학적으로 설명하기로 나누고, 각각에 3-4개의 세부 전략과 세부 전략에 따른 예를 제시하였다.
본 논문에서는 다방향 패턴을 이용한 구조광(structured light)방식의 3차원 스캔 기법을 적용하여 3차원 스캐너의 3차원 형상 취득의 정밀도를 높이는 방법을 제안한다. 기존의 단방향 패턴을 이용한 3차원 구조광 방식의 스캔 기법으로 3차원 형상을 취득하는 경우, 스캔 대상 표면의 법선벡터가 패턴의 방향과 수평 할수록 부정확한 형상이 복원된다. 본 논문에서는 스캔 대상의 경사면에 따른 법선 벡터(normal vector) 검출 및 검출된 벡터를 통한 최적의 패턴 방향 선출(quantization), 그리고 각 화소의 최적의 패턴방향을 이용한 선별적인 구조광 방식의 3차원 스캔 기법을 통하여 3차원 형상 취득의 정확성을 높이는 기법을 제안한다.
기존의 방향성 패턴 스펙트럼에 비하여 보다 정확하게 방향성 정보를 나타낼 수 있는 패턴 스펙트럼 성분 함수를 도입하고 그 성질을 분석하였다. 그리고 패턴 스펙트럼 성분 함수에 의하여 잡음성 형상을 식별하고자 적응 거리 함수를 제안하였다. 제안한 패턴 스펙트럼 성분 함수를 주의 교통 표지 식별에 실제 응용하여 적응 거리 함수에 의하여 평가한 본 결과 방향성 패턴 스펙트럼에 비하여 보다 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 도로 주행 정보를 기록하고 운전자에게 패턴 별 주행정보를 제공하는 라이프로그(Lifelog) 형태의 서비스에 목적을 두고 있다. 운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 이 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 주행 패턴 인식은 이벤트 구간 검출 과정을 통한 패턴 구간을 검출하고 가속도 센서와 방향 센서, 즉 멀티 센서 기반으로 주행패턴을 인식한다. 주행 패턴을 분석 후 시간 정보를 이용하여 촬영된 영상 데이터에서의 패턴 구간 영상을 같이 제공한다. 이렇게 패턴 구간의 센서 스트리밍 정보와 영상을 제공하면 운전자의 운전 성향 및 주행 기록을 분석하는데 이용될 수 있다. 따라서 주행패턴 인식 알고리즘을 프로토타입으로 제안한다.
본 논문에서는 영상 해석 알고리즘의 하나인 원형 패턴 벡터 알고리즘과 퍼지 추론을 사용하여 손가락으로 커서를 제어하는 인터페이스를 구현하였다. 최대 원형 이동법을 이용하여 물체의 무게 중심점을 찾아서 그 점에서 원형 패턴 알고리즘을 적용하면 외곽가지 거리 스펙트럼을 추출할 수 있다. 손에 대한 조건을 제시하여 일치하는 스펙트럼이 추출되면 손으로 인식하게 하였다. 커서의 방향제어는 크게 수평 방향과 수직 방향으로 나눌 수 있다. 커서의 수평 방향은 거리 스펙트럼에 의해 지시 손가락 부분을 찾아서 평면 좌표로 해석하여 제어 하였고, 커서의 수직 방향은 최대 원형의 크기와 손의 최대 크기를 입력 받아 퍼지 추론하여 커서의 위치를 제어 하였다. 퍼지 추론을 이용함으로써 기존의 불연속적인 커서의 수직 방향 제어를 좀 더 유연하고 연속적으로 제어 할 수 있었다.
지문을 이용한 개인 인증 절차는 지문 형태 별로 구분하는 분류(classification) 과정과 본인임을 확인하는 정합(matching) 과정으로 구분할 수 있다. 지문의 분류와 정합을 위해서는 기존 연구들이 지문의 특징점 수와 방향성의 흐름 패턴에 의존한다. 본 논문에서는 방향성의 흐름 패턴을 이용한 중심점 추출에 초점이 맞춰져 있으며 추출된 중심점 정보는 현재 구현되어진 특징점 추출 정보와 연계해 정합을 위한 기준점으로 활용한다. 중심점 추출 방식은 입력된 지문 영상에 대해 3 $\times$ 3 Sobel 마스크를 적용한 후 8 $\times$ 8블록 영상을 분할하여 각 대표 방향 성분을 추출하며 추출되어진 방향 성분과 특이점 패턴을 비교하여 중심점을 탐색한다.
본 연구에서는 보강 원통쉘에 대하여 주위 유체의 영향을 고려하여 진동 및 음향방사를 해석하였다. 원통셀의 운동방정식은 Donnell 이론을 적용하였으 며, Contour 적분을 풀지 않고 FFT 알고리즘(Fast Fourier Transform Algorithm)을 이용하여 원통쉘의 진동을 계산하였다. 현재까지의 방사패턴에 관한 연구는 주로 원주 방향에 집중되어 왔으나, 보강 원통쉘의 방사패턴은 원추파 모형에 가까우므로 극좌표 .theta. 방향에 대한 음향방사 패턴에 관한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로, 본 연구에서는 극좌표에 관한 방사패턴 에 관하여 주로 고찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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