• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.403-408
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• 2003

캐리커처의 일반적인 의미는 어떤 사람이나 사물의 특징을 추출하여 익살스럽게 풍자한 그림이나 글이다. 다시 말해, 캐리커처는 사람의 얼굴에서 특징을 잡아 과장하거나 왜곡하여 그린 데생이라고 한다. 컴퓨터를 이용한 기존의 캐리커처 제작 방법으로는, 입력 이미지 좌표의 통계적인 차이 값을 이용하는 PICASSO 시스템 방법, 제작자의 애매한 느낌을 퍼지 논리를 이용하여 표현하는 방법, 이미지론 와핑하는 방법, 여러 단계의 벡터 필드 변환을 이용하는 방법 등이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 실시간 또는 준비된 영상을 입력으로 받아 저장한 후, 네 단계의 과정으로 처리한 후 최종적으로 캐리커처 된 이미지를 생성하게 된다. 각 단계별 처리 내용으로는 첫 번째 단계에서는 영상에서 얼굴을 검출하고 두 번째 단계에서는 특정 얼굴부위의 기하학적 정보를 좌표 값으로 추출한다. 세 번째 단계에서는 전 단계에서 얻은 좌표 값으로 로컬 와핑 기법을 이용하여 영상을 변환한다. 네 번째 단계에서는 변형된 영상으로 퍼지 논리를 이용하여 보다 개선된 윤곽선 이미지로 변환하여 캐리커처 이미지를 얻는다. 본 논문에서는 영상 인식, 변환 및 윤곽선 검출 및 등의 여러 가지 영상 처리 기법을 이용하여 기존의 캐리커처 제작 방식보다 간단하고, 복잡한 연산 과정이 없는 캐리커처 제작 시스템을 구현하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.838-850
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• 2012

본 논문에서는 스테레오 영상에서 얻은 다양한 특징들을 이용하여 다시점 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 기법에서는 먼저 주어진 스테레오 영상에서 명암변화 주목도 지도(intensity gradient saliency map)를 생성한다. 다음으로 좌우 영상 간에 블럭 단위의 움직임을 나타내는 광류(optical flow)를 계산하고 scale-invariant feature transform(SIFT) 기법을 통해 사물의 크기와 회전에 변하지 않는 영상의 특징 점을 구하여 이 특징점 간의 변이를 구한 다음, 이 두 변이 정보들을 결합하여 변이 주목도 지도(disparity saliency map)를 생성 한다. 생성된 변이 주목도 지도는 가려짐 영역 검출을 통해 오류 변이가 제거된다. 세 번째로 영상 워핑시에 직선의 왜곡을 최소화하기 위해 직선 세그먼트를 얻는다. 마지막으로 다시점 영상은 이렇게 추출된 영상 특징들을 제한 조건으로 사용하여 그리드 메쉬(grid-mesh) 기반 영상 워핑(warping) 기법에 의해 생성된다. 실험 결과를 통해 제안한 기법으로 생성된 다시점 영상의 화질이 기존 DIBR 기법보다 우수한 것을 확인할 수 있었다.

• 환경생물
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• 제20권4호
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• pp.360-365
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• 2002

경상북도내의 금속광산, 공장 및 공업, 일반폐기물, 공단주거지역 및 특수 용수사용지역 등 360곳의 토양을 2001년 3월부터 10월가지 채취하여 토양 오염도를 조사하였다. 토양 오염도는 중금속인 카드뮴, 구리, 비소, 수은, 납, 6가 크롬 및 시안의 7개 항목을 대상으로 하였으며, 그 중 각 항목에서 가장 오염도가 심한 5개 지점을 대상으로 토양내 곤충병원성 선충의 분포를 조사하였다. 토양내 선충은 누에를 이용하여 곤충병원성, 사물기생성 선충을 대상으로 하였으며, white trap을 설치하여 선충을 분리하였다. 카드뮴오염이 0.870ppm 이하인 지역에서 Rhabditida목 선충 2과가 확인되었으며, 비소에 오염된 토양에서는 0.745ppm이하에서 Rhabditidae과 선충이 확인되었다. 6가 크롬은 0.05ppm 이하인 토양에서 Cylindrocorpidae과 선충이 확인되었고, 납과 구리, 시안 오염 지역에서는 오염농도와 관계없이 Rhabditidae목 선충 2과가 검출되었다. 그러나, 시안에 오염된 토양과 토양오염우려기준을 초과한 토양에서는 선충이 검출되지 않았다. 이러한 결과는 오염지역내 선충의 분포 밀도는 매우 낮거나 존재하지 않는 것으로 확인되며 토양의 오염은 선충의 생존에 불리한 환경으로 작용하는 것으로 보인다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2013년도 제44회 동계 정기학술대회 초록집
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• pp.361-361
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• 2013

비냉각 적외선 검출소자는 빛이 전혀 없는 환경에서도 사물을 감지하는 열상장비의 핵심소자이다. 마이크로볼로미터 적외선 검출기는 상온에서 동작하며, 온도안정화를 위해 TEC를 장착하여 진공패키지로 조립된다. 패키지는 진공을 유지할 수 있도록 일반적으로 메탈로 제작되며, 단가 감소 및 생산성 증대를 위해 wafer level packaging 방법을 이용한다. 마이크로볼로미터의 특성은 패키지의 진공 변화에 매우 민감하다. 센서의 감도를 증가시키기 위해서는 진공환경을 유지해야 한다. 볼로미터 소자의 특성은 상압에서 열전도는 기판과 멤브레인 사이의 에어갭을 통해 열손실을 야기하므로 센서의 반응도가 현저히 줄어든다. 에어갭이 1 um 정도 되더라도 그 사이에 존재하는 열전도가 가능하므로 진공을 유지하여 열고립 상태를 증대시킬 수 있다. 이에 본 연구에서는 소자의 동작시 압력, 즉 진공도가 볼로미터 소자의 반응도 특성에 미치는 영향을 조사하였다. 마이크로볼로미터 소자는 $2{\times}8$ 어레이 형태로 제작하였으며, metal pad를 각 단위셀에 배치하였으며, 공통전극으로 한 개의 metal pad를 넣어 설계하였다. 흡수체로써 VOx를 사용하였으며, 열 고립구조를 위해 2.5 um 공명 흡수층의 floating 구조로 멤브레인을 형성하였다. 진공패키지는 메탈패키지를 제작하여 볼로미터 칩을 TEC 위에 장착하였으며, 신호의 감지를 위해 가변저항을 매칭시켰다. 반응도는 신호 대 잡음 값을 획득하여 소자에 도달하는 적외선 에너지에 대해 반응하는 값을 계산에 의해 얻어내는 것이다. 픽셀 크기는 $50{\times}50$ um이며, 패키지 조립 공정 후 온도변화에 따른 저항 측정을 통해 TCR 값을 얻었다. 이때 TCR은 약 -2.5%/K으로 나타났다. $2{\times}8$의 4개 단위소자에 대해 측정한 값은 균일하게 TCR 값이 나타났다. 광반응 특성은 볼로미터 단위소자에 대해서 먼저 고진공(5e-6 torr) 하에서 측정하였으며, 반응도는 25,000 V/W의 값을 나타내었고, 탐지도는 약 2e+8 $cmHz_{1/2}$/W로 나타났다. 패키지의 압력 조절을 위해 TMP 및 로터리 펌프를 이용하여 100 torr에서 1e-4 torr의 범위에서 압력조절 밸브를 이용하여 질소가스의 압력으로 진공도를 변화시켰다. 적외선 반응신호는 압력이 증가함에 따라 감소하였으며, 2e-1 torr의 압력에서 신호의 크기가 감소하기 시작하여 5 torr에서 반응도의 1/2 값을 나타냄을 알 수 있었다. 30 torr 이상에서는 신호가 잡음값 과거의 동일하여 신호대 잡음비가 1로 나타남을 알 수 있었다. 또한 진공도 변화에 대해, 흑체온도에 따른 반응도 및 탐지도의 특성을 조사한 결과를 발표한다. 반응도의 증가를 위해 진공도는 진공도는 1e-2 torr 이하의 압력을 유지해야 함을 본 실험을 통해 알 수 있었다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.94-96
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• 2020

2013년 11월 한국의 농촌 주택에서 발생한 여성 신체의 지속적인 연소 사례가 제시된다. 여성의 신체 중 무릎에서 목 부분까지는 거의 완전하게 소각되었고 머리, 팔, 무릎 아래의 다리 및 발은 거의 연소되지 않은 상태로 발견되었다. 외부 점화원으로는 성냥에 의한 불씨가 가장 유력했다. 거실 바닥에서 발견된 할머니만 주로 연소되었으며, 주택 안에 있는 다른 사물들은 검갈색의 기름이 묻은 것처럼 또는 기름으로 코팅된 것처럼 보였으며 사실상 거의 연소되지 않았다. 변사자의 타지 않은 의류 및 양말에서 인화성 물질이 검출되지 않았으며, 근육 조직에서 약독물 성분 또한 확인되지 않았다. 말초 혈액의 혈중일산화탄소-헤모글로빈 농도는 11%, 안방수의 에틸알콜농도는 0.010% 미만이었다. 부검 결과 탄화가 고도로 진행되어 사망원인을 단정하기 어려웠다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.163-169
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• 2020

최근 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷의 발전으로 산업 현장에서 가동되는 기계의 자동화 및 무인화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 공정 기계들은 부착된 다양한 센서들로부터 수집된 데이터를 기반으로 제어되고 이를 통해 공정이 관리된다. 만약 센서에 고장이 발생한다면 센서 데이터 이상으로 인해 자동화 기계들이 오작동함으로써 공정 손실 발생뿐만 아니라 인명피해로도 이어질 수 있다. 전문가가 센서의 이상 여부를 주기적으로 확인하여 관리하고 있으나 산업 현장의 여러 가지 환경요인 및 상황으로 인하여 고장점검 시기를 놓치거나 고장을 발견하지 못하여 센서 고장으로 인한 피해를 막지 못하는 경우가 발생하고 있다. 또한 고장이 발생하여도 즉각 감지하지 못함으로써 공정 손실을 더욱 악화시키고 있는 실정이다. 따라서 이러한 돌발적인 센서 고장으로 인한 피해를 막기 위해 자체적으로 임베디드 시스템에서 센서의 고장 유무를 실시간으로 파악하고 빠른 대응을 위해 고장 진단 및 유형을 판별하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 대표적인 센서 고장 유형인 erratic fault, hard-over fault, spike fault, stuck fault를 분류하기 위해 딥 뉴럴 네트워크 기반의 고장 진단 시스템을 설계하고 라즈베리 파이를 활용하여 구현하였다. 센서 고장 진단을 위해 구글이 제안한 MobilieNetV2의 Inverted residual block 구조를 사용하여 네트워크를 구성하였다. 본 논문에서 제안하는 방식은 기존 CNN 기법을 사용한 경우보다 메모리 사용량이 줄고 성능이 향상되며, 입력 신호에 대해 구간별로 센서 고장을 분류하여 산업 현장에서 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.62-68
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• 2012

정상상태시각유발전위 (Steady-State Visually Evoked Potentials)는 특정 주파수를 가진 시각자극에 대한 자연반응 신호이며 3.5Hz~75Hz의 주파수 범위를 갖는 시각 자극에 의해 동일한 주파수로 후두엽 영역이 전기적 활성화되는 특성이 있다. 본 논문에서 이러한 SSVEP 특성을 기반으로 EEG 분석을 수행하는 실험 패러다임을 구축하여 행동유발특성을 가지는 특정 객체에 대한 영상입력 시각자극에서의 주파수 패턴에 대응하는 EEG의 주파수 특징을 검출하고 이를 기반으로 객체와 관련된 행동유발특성을 Mirror Neuron System을 통해 측정한다. 이 때 측정된 EEG 기반 행동유발특성 데이터에 대한 선형판별분석을 수행하여 객체 패턴분류를 실시간으로 수행한다. 이러한 SSVEP 관측 실험을 기반으로 사용자의 내재적 의도를 파악하기 위한 Brain-Computer Interface(BCI) 시스템을 제안했다. Speller 등으로 대표되는 기존의 SSVEP 응용시스템은 격자영상패턴에 대응하는 뇌파특성 분석에 따른 패턴분류의 수행이 가능하나 본 논문의 SSVEP 기반 BCI는 다양한 형태의 사물을 입력객체로 활용하여 분류가 가능함으로 인해 범용성이 높아졌다.