본 논문은 ESRGAN(Enhanced Super Resolution GAN)과 SSS(Semantic Soft Segmentation)을 이용한 객체 분할에 관한 것이다. 본 논문의 연구진이 앞서 제안한 Mask R-CNN과 SSS를 이용한 객체 분할 방법의 분할 성능은 전반적으로 양호하지만 객체의 크기가 상대적으로 작은 경우 분할 성능이 저조해지는 문제점이 있었다. 본 논문은 이러한 문제점을 해소하기 위한 것이다. 제안된 방법은 Mask R-CNN을 통해 검출된 객체의 크기가 일정 기준치 이하인 경우, ESRGAN을 통해 초해상화를 수행한 후, SSS을 수행함으로써 소형 객체의 분할 성능을 개선하고자 한다. 제안된 방법에 따르면, 기존의 방법에 비해 크기가 작은 객체의 분할 특성을 좀 더 효과적으로 개선할 수 있음을 확인할 수 있었다.
모바일 기술의 급격한 발전으로 업무 간 모바일 기기 사용이 증가하였고, 이로 인한 보안사고의 가능성 역시 높아지고 있다. 사진을 통한 내부정보 유출이 가장 대표적인데, 이를 막기 위한 기존 방법들은 사생활을 침해하거나 정보 유출 목적이 아닌 다른 용도의 사진도 찍을 수 없도록 해 사용자의 불편을 야기하는 단점이 있다. 본 논문에서는 사물인식과 비콘을 활용하여 사진을 통한 내부정보 유출을 방지하는 시스템을 설계 및 구현한다. 구현 시스템은 심층학습을 기반으로 한 사물인식을 통해 사진을 검사하여 보안 정책 위반 여부를 확인한다. 또한 비콘을 통해 모바일 기기의 위치를 파악하여 그에 맞는 규칙을 적용함으로써 위치에 따른 유연한 정책 적용을 가능하게 한다. 관리자용 웹 애플리케이션을 통해 장소별로 사진 촬영에 대한 규칙을 설정할 수 있도록 하였으며, 사용자가 사진을 찍자마자 해당 위치에 적합한 규칙을 적용해 보안 정책에 어긋나는 사진을 자동으로 검출한다.
본 논문은 스크린과 레이저 발사장치의 이격거리 변화에도 복수 개의 레이저 영상을 안정적으로 인식할 수 있는 최근접 각도 계산 방법을 제안하였다. 이 방법은 레이저 패턴 각도의 거리를 이용하여 사로를 인식하는 방법으로 레이저의 각도 추출은 레이블링 알고리즘을 이용하여 획득된 영상으로부터 레이저 영상을 검출하고, 허프 변환을 수행하여 직선의 각도를 추출한다. 유사성 척도 중 유클리드 거리를 이용하여 추출한 레이저 영상의 각도와 기준 각도의 거리를 계산하고, 계산된 거리 결과값을 이용하여 사로를 인식한다. 이격 거리를 "200cm~400cm"로 변경하면서 실험한 결과, 모든 이격 거리에서 개별 사로를 100% 인식했다. 실험을 통해 제안한 방법의 신뢰성을 확인하였다.
항암치료의 조절인자로서 중요시되는 활성엽산대사물의 장간(腸肝)순환동태를 규명하기 위해 랫드에 $[^3H]pteroylglutamic$ acid(PteGlu)를 정맥주사한 후 고성능 액체 크로마토그래피법(HPLC)을 이용해 담즙중 활성대사물에 관해 조사하였다. HPLC-liquid scintillation counting법의 분석결과, 현저한 다섯개의 방사활성 피크가 출현, 이들은 $H_4PteGlu$, $10-HCO-H_4PteGlu$, $5-CH_3-H_4PteGlu$와 paraaminobenzoyl glutamate(pABG), PteGlu로 각각 동정되었다. 전자 3물질의 활성엽산대사물의 동정은 표준물질과의 비교분석에 의해 HPLC-전기화학검출기를 이용한 retention time profile 및 hydrodynamic, Voltammogram의 일치성 그리고 HPLC-photodiode array분석에 의한 흡광스펙트럼의 일치성에 근거하였다. 후자 그 물질의(pABG 및 PteGlu) 동정은 흡광스펙트럼의 일치성에 근거하였다. 랫드 담즙중$[^3H]PteGlu$의 활성엽산대사물로서 $H_4PteGlu$의 존재가 처음으로 밝혀졌다.
본 논문에서는 색상 정보와 변형 모델을 이용한 얼굴 영역 및 얼굴의 특징 영역의 자동 검출 방법을 제시한다. 영상으로부터 획득할 수 있는 정보 중 가장 빠르고 쉽게 얻을 수 있는 정보가 색상 정보이며, 색상정보는 사물을 판단함에 있어서 가장 효율적이면서 컴퓨터의 계산량을 줄일 수 있다는 장점을 갖고 있기 때문에 얼굴 영역 검출 방법으로 많이 이용되고 있다. 본 연구에서는 얼굴영역 및 얼굴 특성 추출함에 있어 컬러모델 사용 시 외부 조명의 영향을 줄여주는 조명 보정 방법을 제시하고, 조명 보정에 의해 평활화 된 YCbCr 색상모델에 적용하여 각 성분 특성을 고려한 얼굴영역 및 얼굴의 특성 영역에 해당하는 후보 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 검출된 얼굴후보 영역 및 특성 영역은 가변 모델인 동적 윤곽선 모델의 초기 값으로 자동 적용되어 윤곽선 모델 적용 시 문제점가운데 하나인 초기 값 설정문제를 해결함과 동시에 얼굴 및 얼굴 특징 정보의 정확한 윤곽선을 추출하는데 사용된다. 실험 결과 제시된 방법을 적용한 결과 빠르고 효과적으로 얼굴 및 특성 영역을 검출 할 수 있음을 입증 할 수 있었다. 이상에서 추출된 얼굴의 특성정보는 차후 얼굴 인식 및 얼굴 특성을 설명하는 얼굴 특성 서술자로 사용될 수 있다.
전이금속 칼코겐화합물(TMD)은 2차원 박막 물질로, 그래핀과 함께 차세대 사물인터넷에 적용할 수 있는 전자소자의 소재로 활용될 것으로 기대되고 있다. 특히 TMD는 그래핀과 다르게 1.2 eV 이상의 넓은 밴드갭을 지녀, 기존 실리콘 기반 반도체 소자를 대체할 차세대 물질로 각광받고 있다. TMD는 또한 실리콘 등의 3차원 반도체보다 광전효율이 뛰어나며, 이를 활용한 광전소자의 개발 및 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 TMD는 그 두께가 나노미터 단위로 매우 얇아 광흡수율이 매우 떨어지는 단점이 있다. 우리는 이러한 TMD 기반 광전소자의 광흡수율을 향상시키기 위해 광전효율이 매우 뛰어난 페로브스카이트(Perovskite)를 TMD 채널 위에 덮음으로써, 이종접합 광전소자를 구현하였다. TMD 물질은 이황화 몰리브데넘($MoS_2$)을 선택하였으며, 광흡수층으로 선택한 페로브스카이트는 $MAPbI_3$을 스핀 코팅을 통해 TMD 채널 층에 접합하였다. 우리는 Photoluminescence 및 UV-Vis 측정을 통해 페로브스카이트 및 페로브스카이트/$MoS_2$ 층의 광특성을 측정하여 페로브스카이트에서 생성된 광캐리어가 확산되어 $MoS_2$에 전달되는 것을 확인하였다. 우리는 추가로 4가지 서로 다른 파장대의 레이저(520, 655, 785, 850 nm)를 이용하여 페로브스카이트 광흡수층이 있을 때와 없을 때의 $MoS_2$ 광검출기의 성능 변화를 관찰하였다.
본 논문에서는 비디오 영상내 사물의 움직임의 방향과 크기의 변화를 이용한 새로운 서술자를 정의하고 이를 기반으로 하여 실시간으로 폭력 영상을 검출하는 방법을 제안한다. 새로 정의된 서술자는 폭력 행위의 움직임의 크기 및 방향 변화량이 일반적인 움직임에 비해 매우 크다는 관찰에 착안한 것이다. 일정한 프레임 동안의 서술자 값으로 이루어진 서술자 특징 벡터를 얻었고, 이것은 SVM(Support Vector Machine)으로 학습된 분류기를 통하여 폭력행위와 비폭력행위를 구별하는 데에 사용되었다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 ViF(Violent Flow) 알고리즘과 세 종류의 데이터셋을 이용하여 비교 실험을 수행하였고, 모든 경우에서 더 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
범죄중 절도란 남의 사물을 몰래 훔치는 일을 말한다. 또한 절도는 그런 일을 한 사람, 도적, 도둑질을 말한다. 최근 현대 사회에서는 승강기 내에서 자주 발생하는 범죄 중의 하나이다. 본 논문에서는 이러한 절도 범죄를 장면 전환 검출 방법인 ${\chi}^2$ 히스토그램을 이용하여 추출한다. 이렇게 추출된 영상은 법원에 증거 자료로 제출하도록 한다.
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 제작방법으로는, 입력 이미지 좌표의 통계적인 차이값을 이용하는 PICASSO System 방법[1], 제작자의 애매한 느낌을 퍼지 논리를 이용하여 표현하는 방법, 이미지를 와핑하는 방법, 여러 단계의 벡터 필드 변환을 이용하는 방법등이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 실시간 또는 준비된 영상을 입력으로 받아 저장한 후, 네 단계의 과정으로 처리한 후 최종적으로 캐리커처된 이미지를 생성하게 된다. 각 단계별 처리 내용으로는 첫번째 단계에서는 영상에서 얼굴을 검출하고 두번째 단계에서는 특정 얼굴부위의 기하학적 정보를 좌표값으로 추출한다. 세번째 단계에서는 전 단계에서 얻은 좌표값으로 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 둥의 여러 가지 영상 처리 기법을 이용하여 기존의 캐리커처 제작 방식보다 간단하고, 복잡한 연산 과정이 없는 캐리커처 제작 시스템을 구현하였다.
최근, 자동차 교통사고의 인명 피해가 급속히 증가하고 있으며 경상보다는 중상 및 사망이 많은 대형사고가 증가하고 있다. 대형사고의 70% 이상은 졸음운전으로 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 교통사고의 대형 참사를 방지하기 위한 졸음운전 방지 시스템을 연구하였다. 본 논문에서는 졸음운전 감지 시스템을 위한 실시간 눈 깜빡임 인식 방법과 이산화탄소 증가에 따른 졸음 인식을 감지하도록 제안한다. 졸음운전 감지 시스템은 기존의 영상 검출과 딥러닝을 적용하였고 이산화탄소 증가 감지는 사물인터넷 기반으로 개발하였다. 이러한 두 가지 기법을 동시에 이용한 졸음운전 방지 시스템은 기존의 제품에 비해 정확성이 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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