차세대 시맨틱 기술 적용의 비전인 시맨틱 웹의 성공을 위해서는 그 기반 지식이 되는 온툴로지의 생산, 공유 및 연계가 전제되어야 함과 동시에 온툴로지를 구성하는 개체들의 정합성이 보장되어야 한다 온툴로지 개체 정합성 측면에서 두 개의 서로 다른 온툴로지 개체가 실세계에서 동일한 개체임을 표현하기 위한 방편으로 OWL에서는 sameAs가 사용될 수 있다. 그러나, 최근까지의 시맨틱 웹 응용 연구에 있어서 sameAs 적용과 관련된 문제점과 고려사항들이 충분히 고찰되지 못했다. 이 연구는 과학기술 연구분야 온툴로지에서의 sameAs 적용 사례를 소개함으로써 sameAs와 관련된 이해의 폭을 공유하고자 한다.
본 연구는 트랜스미션에 들어가는 부품인 차동기어에 대한 자동 검사 장비를 개발하고자 하는 것이다. 본 기술개발은 Micro Vision 자동 검사 장비와 마이크로레이저 자동 검사 장비를 사용하여 만들 것이다. 이는 작업자가 부주의하게 가공한 제품을 전수검사 단계에서 불량률 0를 만들고자 한다. 본 연구를 통해 개발된 장비를 여러 분야 사업에 적용할 것이다. 포장회사, 너트 볼트 가공업체, 정밀 반도체 상단에 인쇄를 위한 업체, SMT 업체 등 다양한 분야에 비전검사 장비를 판매하고자 한다. 본 기술개발을 통해 불량률 0를 실현하면 모기업으로부터 안정적 물량 확보, 나아가 제품 신뢰도를 바탕으로 수출을 할 수 있는 기반마련의 기회도 가능하다. 자동검사시스템을 국내 자동차 부품 가공업체에 적용할 경우 우리나라 자동차의 신뢰도 또한 크게 상승 할 것으로 생각된다.
In this paper, we present a method for estimating of position and velocity of a moving target by using the range and the bearing measurements from multiple sensors of aiming unit. In many cases, conventional low cost gyro sensor and a portable laser range finder(LRF) degrade the accuracy of estimation. To enhance these problems, we propose two methods. The first is background image tracking and the other is principal component analysis (PCA). The background tracking is used to assist the low cost gyro censor. And the PCA is used to cope with the problems of a portable LRF. In this paper, we prove that our method is robust with respect to low-frequency, biased and noisy inputs. We also present a comparison between our method and the extended Kalman filter(EKF).
최근 4차 산업으로의 산업 패러다임의 변화가 이미 시작되었으며, 이러한 4차 산업 시대에 무형 지식재산인 특허의 중요성은 날로 증대되고 있다. 특허의 기술가치평가는 전문가의 의견에 따라서 산정되기 때문에 많은 비용과 시간이 소모되므로 비전문가들의 주관적인 의견에 기인하여 특허의 질적 수준을 판단하게 된다. 따라서 특허의 질적 수준에 대한 객관적이고 합리적인 평가 체계 개발이 필요하다. 본 논문에서는 특허의 가치평가를 기술성, 권리성, 활용성으로 구분하고 베이지안 구조방정식을 사용하여 특허의 정량화되고 객관적인 평가 모델링에 대해 고려하였다. 특히, 한국발명진흥회에서 수집한 자료를 토대로, 직접적으로 측정되기 어려운 질적 성과들을 모형화하고 평가하는데 탁월한 구조방정식과 사전 정보를 활용함으로써 작은 표본 하에서도 안정적인 모형화가 가능한 베이지안 접근법을 함께 적용하여 특허 평가 모형을 개발하였다.
디지털 컨텐츠, 특히 정보 집약성이 큰 특성으로 인해 가장 선호되는 영상/비디오 컨텐츠에 대한 저작권보호 기술의 필요성이 크게 대두되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 가장 비전 있는 기술로 인식되는 디지털 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘은 MPEG 압축 시스템을 대상으로 하였고 워터마킹 과정은 압축 과정 중에 수행되며 워터마크는 I 프레임의 명암성분에 삽입된다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 여러 공격에 대해서 비가시성과 강인성을 모두 만족하는 것을 보였고 워터마킹 과정을 수행한 압축된 이미지들과 수행하지 않은 압축된 이미지들(색차 포맷 Y:Cb:Cr=4:2:0을 사용하는 TM-5 기반 압축에 대해서 평균 압축률이 약 27:1 이었다)사이의 평균 PSNR의 차가 단지 1.8dB($4.2\%$)의 낮은 값이 측정되었다. 공격 후에 영상을 재사용할 수 있는 경우에 대해서는 추출된 워터마크와 원 워터마크의 정규화 상관도가 0.8 이상의 높은 값이 측정되었다.
정보 기술의 발전에 따라 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 대두되고 있다. 이에 맞춰 디바이스의 소형화와 사용자의 편리성을 증대시키기 위한 여러 연구가 진행되고 있다. 그중 몇몇의 제안된 디바이스들은 사용자가 착용해야 한다는 점과 손에 들고 동작시켜야 한다는 불편함이 있다. 본 논문에서는 이러한 불편함을 해결하기 위해 텔레비전 시청 시 사용할 수 있는 가상 버튼을 제안하였다. 텔레비전을 통해 영상 시청 시 전방에서 사용자가 영상을 시청한다는 점을 이용해 카메라를 TV 상단에 설치하여 카메라가 머리 위쪽을 촬영하게 한다. 촬영된 영상에서 배경과 손 영역을 분리하여 검출하고, 검출된 손 영역에 외곽선을 검출한 후 손가락의 끝점을 검출한다. 손가락의 끝점을 검출하면 전방을 촬영하고 있는 영상 상단에 가상 버튼 인터페이스가 출력되며 검출된 손가락의 끝점이 포인터가 되어 위치정보를 갖고 버튼 안쪽에 위치할 경우 버튼이 동작한다.
초고속의 유무선 인터넷은 다양한 형태의 미디어 데이터를 손쉽게 획득할 수 있는 유용한 창구이다. 이에 반해, 일반인들이 개인 정보가 노출된 대상 객체를 포함하고 있는 미디어 데이터까지도 인터넷을 통해 용이하게 획득할 수 있으므로 사회적으로 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 입력되는 여러 가지 종류의 영상으로부터 개인 정보가 노출된 대상 객체를 학습 알고리즘을 이용해 강인하게 검출하고, 검출된 대상 객체 영역을 효과적으로 블로킹하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 먼저 뉴럴 네크워크 기반의 학습 알고리즘을 사용해 영상으로부터 개인 정보를 포함하고 있는 대상 객체만을 검출한다. 그런 다음, 격자형 모자이크를 생성해 이전 단계에서 검출된 대상 객체 영역 위에 오버랩함으로써 개인 정보를 포함하고 있는 객체 영역을 효과적으로 블로킹한다. 실험 결과에서는 제안된 알고리즘이 입력되는 다양한 영상으로부터 개인 정보가 노출된 대상 영역을 강인하게 검출하고, 검출된 영역을 모자이크 처리를 통해 효과적으로 블로킹한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제시된 객체 블로킹 방법은 객체 보안, 물체 추적, 영상 블로킹 등과 같은 컴퓨터 비전과 관련된 여러 응용 분야에서 유용하게 활용될 것으로 예상된다.
최근 노인복지관을 비롯한 지역사회 복지관 역시 고독사 문제에 관심을 갖고 있으며, 지역사회 노인돌봄 관련의 종합적 접근을 시도하고 있다. 문제는 지속가능하면서, 비전문이 아닌 훈련받은 준전문에 준하는, 자원봉사자가 필요하다는 점이다. 따라서, 인력의 지속적 보충 및 전문화를 기반할 수 있는 교육프로그램을 제공하고 이를 현장에 적용할 수 있는 방안들이 모색되고 있다. 본 연구는 사회복지전공 대학생이 자원봉사활동을 통해 지역사회 독거노인의 고독사 예방의 주요한 자원으로 연계 됨을 목적으로, 실제 이를 적용해 봄으로서, 지역사회 내 독거노인에 대한 사회복지전공대학생의 자원봉사자 활동이 보다 체계적으로 제공되어야 함을 제시하였다.
최근 들어 초고속의 영상 촬영이 가능한 저가이며 성능이 우수한 카메라가 등장함에 따라서 물체의 미세한 움직임까지 정확하게 묘사한 초고속의 영상들이 보편화되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 빠른 속도로 입력되는 초고속의 영상으로부터 예기치 않게 포함된 잡음을 제거한 다음, 잡음이 제거된 영상으로부터 피부 영역과 같이 개인 정보를 대표할 수 있는 관심 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 입력받은 초고속의 영상으로부터 비정상적인 전기 신호로 인해 발생한 잡음을 양방향의 필터를 적용하여 제거한다. 그런 다음, 사전 학습을 통해 생성한 색상 분포 모델을 사용하여 영상 내에 포함된 개인 정보를 대표하는 관심 영역인 피부 영역을 정확하게 추출한다. 실험 결과에서는 본 연구에서 소개된 알고리즘이 여러 가지의 초고속 영상으로부터 잡음을 제거한 다음 관심 영역을 강인하게 추출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제시된 접근 방법은 영상 전처리, 잡음 제거, 목표 영역의 추적 및 감시 등과 같은 컴퓨터 비전 및 패턴인식과 관련된 여러 가지의 응용 분야에서 유용하게 사용될 것으로 예상된다.
In many manufacturing settings, including the semiconductor industry, products are completed by producing and assembling various components. Sorting out from randomly mixed parts and classification operations takes a lot of time and labor. Recently, many efforts have been made to select and assemble correct parts from mixed parts using robots. Automating the sorting and classification of randomly mixed components is difficult since various objects and the positions and attitudes of robots and cameras in 3D space need to be known. Previously, only objects in specific positions were grasped by robots or people sorting items directly. To enable robots to pick up random objects in 3D space, bin picking technology is required. To realize bin picking technology, it is essential to understand the coordinate system information between the robot, the grasping target object, and the camera. Calibration work to understand the coordinate system information between them is necessary to grasp the object recognized by the camera. It is difficult to restore the depth value of 2D images when 3D restoration is performed, which is necessary for bin picking technology. In this paper, we propose to use depth information of RGB-D camera for Z value in rotation and movement conversion used in calibration. Proceed with camera calibration for accurate coordinate system conversion of objects in 2D images, and proceed with calibration of robot and camera. We proved the effectiveness of the proposed method through accuracy evaluations for camera calibration and calibration between robots and cameras.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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