임산부의 심리 상태는 태아의 건강에 많은 영향을 미친다. 따라서 건강한 태아 출산을 위해 임산부의 건강 관리는 필수이다. 많은 임산부가 겪는 임신 증상 중 하나는 감정 기복에 따른 우울감이며, 이 우울감 해소를 위한 한 가지 방법으로 조명을 이용한 라이트 테라피와 컬러테라피를 이용한 방법이다. 조명 빛의 색온도를 조절하여 색을 통해 감정에 영향을 미치도록 한다. 그 예로 자동차 판매장의 천장 조명을 태양과 비슷한 자연광과 같이 설정을 한다던가 스파숍 시설에서 편안한 분위기를 연출하기 위해 색온도가 낮은 색상을 사용한다. 본 논문에서는 실시간으로 임산부의 표정을 이미지 센서를 사용하여 심리 상태를 파악하고 조명의 색온도를 변경한다. 쉽게 구매할 수 있는 조명기기로 임산부가 받는 심리학적 영향을 이용해 산후우울증 해소하고자 연구하였다.
차량의 접근 가능한 구역에 대한 판단과 경로 계획은 무인 차량의 자율 주행에 있어서 필수적이다 차량의 접근 가능한 구역과 경로계획을 위한 정보는 3차원 지형형상을 분석하여 얻을 수 있다. 이 논문에서는 카메라의 색 정보와 2차원 레이저 거리센서(2D LRF)를 융합하여 모바일 로봇의 휠 인코더를 통해 복원한 3차원 지형형상과, GPS/IMU 정보와 2차원 레이저 거리 센서로 복원한 3차원 지형형상을 적은 데이터로 표현하는 방법을 제시하였다. 카메라의 색 정보와 2차원 레이저 거리센서의 융합을 위해 카메라의 좌표계와 LRF의 좌표계 사이의 기하학적인 관계를 격자무의 평면을 이용하여 구하였다. 카메라와 2차원 레이저 거리센서의 융합을 통한 3차원 지형형상 복원은 모바일 로봇을 이용하여 실내에서 실험하였고, GPS/IMU 정보와 2차원 레이저 거리센서를 통한 3차원 지형형상 복원은 차량을 이용하여 실외에서 실험하였다. 이런 시스템에서 복원한 3차원 지형형상은 점군 기반으로 되어있고, 이는 매우 많은 양의 정보를 필요로 한다. 정보의 양을 줄이기 위해 점군 기반을 대신하여 입방형 격자 기반의 지형형상으로 복원하였다.
지상원격탐사 센서를 이용한 황색종의 적숙엽 판단기준을 평가하기 위하여 성숙기에 중엽과 상엽부위에 대하여 수확엽의 녹색도를 5개 수준으로 구분하여 여러 가지 센서지표들의 상호관계를 평가하였다. 건조엽의 색 특성은 색차계(Colorimeter, CR-300)를 이용하여 L, a, b값을 측정하였고 건조엽의 청색도는 육안관찰에 의한 분포정도를 수치화하여 비교 검토하였다. 수확엽의 녹색도에 따른 반사율은 550nm와 675nm에서 녹색도가 증가할수록 감소되는 특성을 보였다. 건조엽의 반사율은 미숙된 엽이 건조된 후 녹색이 잔류되었기 때문에 미숙엽의 675nm 반사율이 더 낮아졌다. 그 결과 동일한 엽위에서 생엽과 건조엽의 반사율지표는 직선적인 정의 상관을 보였다. 또한 건조엽의 청색도는 모든 센서지표들과 유의성 있는 정의 상관을 보였고 명도를 나타내는 색차계 L값은 센서지표들과 유의성 있는 부의 상관을 보였다. 따라서 건조엽의 청색도로 평가된 센서 종류별 적숙엽의 기준은 엽록소 측정치 SPAD 값은 22 이하, 엽록소 측정치 CM-1000 값은 135 이하, 그리고 원격탐사센서 Crop Circle의 gNDVI 값은 0.43 이하로 평가되었다.
본 연구는 이동수단의 기술적 발전에도 불구하고 교통사고로 인한 물적, 인적 피해가 감소하지 않는 문제에 대한 관심에서 출발했다. 현재 생산되고 있는 차량은 전후방 센서에 의해 객체의 근접도만을 감지하여 운전자에게 알려주고 있는데 본 연구는 색 검지 알고리즘, 원모양인식 알고리즘, 거리인식 알고리즘을 구현하여 객체가 감지되면 해당 객체를 회피하거나 차량을 정지시켜주도록 하여 사고감지를 넘어선 사고방지 시스템을 구축한 것이다. 시뮬레이션을 위해 소형무선통신 카메라를 장착한 아두이노 차량 로봇을 직접 제작하여 모의 도로 주행에서 로봇이 성공적으로 객체를 회피하거나 로봇 차량이 정지하는 것을 확인하였다.
최근 모바일 스마트 기기의 보급으로 스마트 기기에 탑재된 다양한 센서에서 수집되는 대량이 데이터를 분석하여 처리하는 빅 데이터의 시대는 위치기반 서비스(LBSs: Location-Based Services)에 까지 확대대고 있다. 이동궤적에 대한 데이터도 초 대용량으로 증가하고 있다. 초 대용량 이동궤적 데이터 처리를 위해서는 클라우드 컴퓨팅 기술 및 맵리듀스와 같은 병행처리 플랫폼에 대한 연구가 필요하다. 최근 대용량 데이터의 병렬처리를 위해 맵리듀스 기반의 연구는 진행되고 있으나, 일괄처리 및 키-값 데이터 구조에 적합한 맵리듀스는 실시간 LBS에 적용에 적합하지 않다. 따라서 본 연구는 맵리듀스 특성을 면밀히 분석하고 실시간적 서비스에 적합하도록 모듈 단위로 효율적인 색인 기법 및 검색에 대한 시스템 설계를 제시한다.
본 연구에서는 광학계를 설계하고 이미지 센서를 사용하여 자외선 영역에서 근적외선(220nm~1100nm)의 광학적 특성평가를 측정시간 16ms에서 20000ms 범위에서 검지할 수 있도록 하는 시스템을 제작하고 본 시스템의 응용연구를 통해 조명산업 및 표시소자 산업의 연구개발 및 품질관리 평가에 필요한 칼라의 색좌표, 연색성, 휘도, 색차, 색순도, 반사율, 투과율 등을 측정하였다.
이 논문에서는 동적으로 작업부하의 변화에 대응하는 새로운 데이터 중심 스토리지를 제안한다. 제안하는 데이터 중심 스토리지는 가상의 다중 레벨 그리드를 기반으로 구성되며 동적으로 핫스폿 영역의 부하를 분산할 수 있다. 또한, 제안하는 데이터 중심 스토리지는 기존의 GPSR (Greedy PerimeterStateless Routing)과 같은 라우팅 기법을 적용하여 수집한 데이터를 특정 센서 노드에 저장할 수 있다. 시뮬레이션을 수행하여 기존에 제안된 데이터 중심 스토리지에 비해 데이터를 저장하는데 소요되는 에너지를 크게 줄일 수 있음을 보인다. 그리고, 제안하는 방법을 실제 센서 네트워크용 운영체제를 기반으로 구현하고 시뮬레이션 도구를 이용해서 실행한 후 제안하는 방법이 부하를 효과적으로 분산할 수 있음을 보인다.
최근 동영상 압축에 관한 국제 표준화 기구인 JCT-VC (Joint Collaborative Team on Video Coding) 에서는 High Efficiency Video Coding (HEVC)의 확장 표준으로 HEVC/Range Extension (HEVC/RExt)의 개발을 완료하고 스크린 콘텐츠 동영상의 부호화기술을 위한 표준인 HEVC/Screen Content Coding (HEVC/SCC)을 제정 중이다. 기존 동영상 압축 과정에서는 이미지 센서로부터 취득한 RGB 영상을 변환하여 부호화를 수행하는 반면에 애니매이션, 그래픽스 등 컴퓨터로 합성한 영상을 일컫는 스크린 콘텐츠의 경우는 색 공간의 변환이 주관적 화질을 심각하게 열화 시킬 수 있으므로 기존 RGB 색 공간을 유지하며 효율적으로 색 공간 내 정보의 중복성을 줄이기 위한 부호화 기법이 필요하다. 본 논문에서는 HEVC/RExt.와 HEVC/SCC에서 개발한 스크린 콘텐츠 동영상 압축을 위한 색 요소 예측 기법과 루프 내 색 공간 변환 기술의 성능을 분석한다. 실험 결과에 의하면 색 요소 예측 기법은 평균 약 11.7% BD-rate 감소, 색 공간 예측 기법은 평균 약 16.4% BD-rate 감소를 보인다. 그러나 두 기법이 동시에 적용되는 경우 약 18.2%의 BD-rate 감소를 보여 두 기법의 부호화 효율이 약 9.9% 중첩된다. 본 결과를 응용하여 두 기법이 배타적으로 선택이 되게끔 부호기 고속화를 수행하는 경우 약 0.3%의 부호화 손실로 93%의 부호화 측정 시간을 제공한다.
본 논문은 공감각의 공학적인 응용 및 표현방법에 관한 기초연구로서, 인간이 인지할 수 있는 감각들 중 근감각을 시각 및 청각 요소로 변환하는 기본 시스템의 구축을 목표로 한다. 구축방법으로서, 근감각 신호를 3축 가속도 센서 및 2축 자이로센서로부터 계산된 롤(roll), 피치(pitch) 신호를 통하여 근감각 신호 데이터를 획득하고 그 데이터에서 시각적 컬러 정보와 청각적 정보로 변환하는 방법을 제안한다. 롤 신호는 HSI 컬러 모델의 명도(Intensity)와 청각의 요소인 옥타브(Octave)로 변환하고, 피치 신호는 HSI 컬러 모델의 색상(Hue)과 청각의 음계(Scale)에 대응하여 변환한다. 추출된 HSI 컬러모델의 요소성분들을 기반으로 RGB 컬러모델로 변환한 후 실시간 컬러 출력신호를 얻는다. 또한, 청각의 요소인 옥타브 및 음계 성분을 기반으로 MIDI 신호로 변환, 합성한 후 실시간 사운드 출력신호를 얻는다. 실험에서, 신체의 움직임 즉 근감각을 표현하는 롤과 피치 값에서 색과 음 사이의 유사성에 기초한 변환관계에 따라 정상적인 색과 음이 출력되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 모바일 카메라를 이용한 지문인식 시스템 개발에서 지문영역 추출 및 융선 방향 정보 추출 방법에 대해 제안한다. 모바일 카메라로 획득한 지문영상은 기존의 지문센서(접촉식 센서)로 획득한 영상과 여러 가지 다른 특성을 나타낸다. 우선 모바일 카메라로 획득한 지문영상은 칼라영상이며, 배경영역이 획득 장소와 시간에 따라 변화가 심하고, 지문 융선과 골의 조도차가 접촉식 센서에서 획득한 영상보다 작아 노이즈에 대한 영향이 크다는 특징이 있다. 이러한 환경에서 지문영역을 추출하고자 손가락의 색 정보와 지문의 주파수 정보를 이용하여 초기영역을 설정하고 설정된 초기영역을 이용하여 영역확장 방법으로 지문영역을 추출하였다. 손가락의 색 정보는 학습과정을 통해 손가락 색의 확률 분포를 LUT (Look Up Table)기법을 이용해 모델하였고, 주파수 정보는 초점이 맞는 손가락 영역과 초점이 맞지 않는 배경영역의 영상 주파수 특성 차이를 이용하였다. 지문 방향 정보 추출에서는 카메라로부터 발생하는 노이즈나 극단치 (outlier)의 영향을 줄이기 위해 그래디언트 필드에서 초기 방향을 기준으로 노이즈와 극단치를 제거한 후 방향을 구하는 방법을 사용하였다. 실험에서는 모바일 카메라를 이용하여 획득한 지문영상으로 지문영역 추출 및 융선방향 정보 추출에 대한 평가를 했다. 지문영역 추출 알고리즘 평가를 위해 600장의 수동 구분된 지문영상을 사용하였고 융선방향 정보 추출은 지문 인식성능으로 비교 평가 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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