본 연구는 한국 재래산양의 핵이식에 있어서 공여핵은 귀세포를, 수핵난자는 소 및 돼지의 난포란을 이용하여 핵이식을 실시하여 복제수정란의 체외발달율과 이종간의 핵이식 가능성을 검토하였다. 공여핵은 재래산양의 귀세포를 채취하여 10% FBS 가 첨가된 TCM-199 배양액으로 체외 배양을 실시하여 monolayar Confluent 형성후 0.25% Trypsin-EDTA을 처리하여 계대배양을 실시하였다. (중략)
This paper presents an implementation of a real-time multi-sensor data fusion algorithm for Flight Test Computer. The sensor data consist of positional information of the target from a radar, a GPS receiver and an INS. The data fusion algorithm is designed by the 21st order distributed Kalman Filter which is based on the PVA model with sensor bias states. A fault detection and correction logics are included in the algorithm for bad measurements and sensor faults. The statistical parameters for the states are obtained from Monte Carlo simulations and covariance analysis using test tracking data. The designed filter is verified by using real data both in post processing and real-time processing.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.153-156
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2001
본 논문에서는 하이브리드 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호를 실시간으로 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 차량 입력 영상에서 전처리 과정을 거쳐 번호판의 수평 및 수직 명암값 빈도수 변화를 이용해 번호판 영역을 추출하고 하이브리드 패턴을 적용해 더 정확한 번호판 문자 및 숫자를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 번호판 추출 과정에서는 번호판 영역의 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되는 특성 및 번호 판 영역의 상대적인 크기의 특성과 수평 및 수직 빈도 수를 추하여 입력된 차량영상에서 번호판 영역을 추출한다. 또한 번호판 영역에서 잡음 제거와 세선화(Thinning)를 적용해 문자 및 숫자를 하이브리드 패턴 벡터를 적용하여 문자의 크기, 문자와 문자 사이의 밀집도의 특성, 이동에 무관한 특성을 이용해 차량 번호를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과 기존의 원형 패턴 벡터 보다 훨씬 계산 속도가 빠르며, 차량 번호판의 크기에 관계없이 잡음에 영향을 받지 않고 차량 번호를 실시간으로 처리할 수 있는 가능성을 제시하였고, 번호판 영역이 불규칙한 조명 상태에서도 더 정확한 차량 번호를 인식 할 수 있는 알고리즘을 본 논문에서 제안하였다.
본 논문에서는 3차원 좌표를 얻을 수 있는 카메라 Calibration 알고리듬을 확립하고, View Frustum(V.F.) 모델을 이용하여 도로의 영상을 모델화하였다. 그리고 주행하는 차선 내에 존재하는 선행차량의 위치측정 및 차량까지의 거리를 정확히 인식하기 위해 피칭오차를 보정하며 실시간으로 계측하는 알고리듬을 제안하였다. 기존의 많은 추돌 경보시스템(CWS)들은 도로가 평면이라 가정하여 도로와 차량사이의 기하적인 변화에 따른 오차 특성을 고려하지 않았다. 이를 보완하고자 본 논문에서는 카메라 Calibration 알고리듬을 적용하여 실세계 좌표계와 영상좌표계 사이의 기하해석으로 사영행렬을 추출하였고, V.F. 모델을 이용하여 소실점의 기하적인 해석을 통하여 차량의 피칭변화에 따른 오차특성을 실시간으로 보정하였다. 실험결과 거리의 오차를 2%이하로 줄일 수 있어 피칭변화에 강인함을 확인할 수 있었다.
높은 컴퓨터 보급률에 따른 인터넷의 대중화로 인하여 새로운 소식을 원하는 사람들은 기존의 정해진 시각에 전달되는 지면 신문보다 인터넷을 통해 새로운 소식을 접하는 경향이 높아지면서, 국내의 각 언론사들은 RSS(RDF Site Summary)문서를 제공하기 시작하였다. 차세대 웹인 시맨틱 웹의 여러 가지 규격 및 기술 중에서도 그 유용함과 편리성을 인정받아 우리 생활에 가장 먼저 적용되고 있는 RSS는 컨텐츠 배급을 위해 나온 XML형태의 규격 중 하나로서 웹사이트에서 사용자가 원하는 정보의 갱신된 내용을 신속하게 사용자에게 전달하는 자동 정보 수집 기술이다. 본 논문에서는 특정 언론사에서 제공하는 RSS문서에 음성인식 및 합성기술을 기반으로 동작하는 다른 XML형태의 규격인 음성 확장성 생성 언어(VoiceXML)를 접목하여 휴대전화 및 유선전화로 새로운 뉴스를 접할 수 있는 서비스를 제안하고 구현하였다. 실험 결과, 시간과 장소에 구애받지 않고 신뢰성 있는 언론사의 새로운 뉴스를 실시간으로 전달받을 수 있음을 확인하였다.
통신기술의 발달과 정보화 사회로 빠르게 변화되면서, 유선ㆍ무선, 핸즈프리, 원거리 화상회의 등의 다양한 방식의 통신이 이루어지고 있다. 음성통신의 어려운 문제 중에 하나는 주위의 소음이다. 소음은 상황에 따라서 다양하고 복잡하여 그 특성을 분석하기가 어렵다. 소음의 특성과 반향 등을 분석하기 위해서는 수 천 개의 적응필터 탭이 필요하게 된다. 따라서 실시간 소음제거를 위해서는 계산량이 많아 어려움이 따르므로 계산량 감소를 위해 FFT연산에 근거한 주파수 영역의 FDAF 적응필터를 이용하게 되었다. 하지만 계산량은 상당히 감소되었지만, 적응필터의 차수가 증가하면서 시간지연과 하드웨어적으로 복잡하게 되어 블록의 차수를 줄일 수 있는 MDF를 비교 검토하였다.
본 논문에서는 다중 심도 카메라 기반의 실시간 피플 카운팅 시스템을 제안 한다. 카메라 영상으로부터 사람을 감지하고 추적하는 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 피플 카운팅 시스템은 쇼핑몰이나 대형건물의 출입구 등과 같은 다양한 환경에 적용될 수 있다. 기존 피플 카운팅 시스템에서의 급격한 조명의 변화나 겹침 현상, 가림 현상에 대한 해결 방법으로, 다중 심도 카메라 환경에서 동일 객체 추적을 위해 RLM(Range Laser Method)를 적용하고, 조명 등 환경 변화에 강인한 배경 제거 및 물체 검출 기법으로 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 적용해 객체인식에 대한 정확도를 높인다. 또한, 객체를 블랍(Blob)으로 지정해 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF) 방법으로 객체를 추적한다. 본 제안은 피플 카운팅 시스템에의 객체 검출 및 인식에 대한 정확도를 향상시킬 수 있으리라 기대된다.
최근 스마트 이동단말에 장착된 영상 센서를 통해 획득한 영상에서 실시간으로 사용자의 눈을 인식하거나 시선을 추적하여 콘텐츠 제어, 행태 분석 등을 수행하는 기술에 대한 필요성이 증가하고 있다. 기존의 영상 분석 기반 시선 추적 기술은 고가의 시선 추적기를 기반으로 하며, 추적한 시선 좌표를 통해 실제 응시객체를 분석하는 사후 작업이 필요하다. 이에, 본 논문에서는 OpenCV를 기반으로 스마트 이동단말의 전면에 장착된 영상 센서에서 사용자의 눈을 인식하고, 시선을 추적한 후, 이를 실시간으로 시선 좌표와 화면의 콘텐츠 내 객체 영역을 매칭함으로써, 응시객체를 분석하는 스마트 이동단말 기반 시선 추적기를 설계하였다. 본 논문의 시선 추적기는 시선 추적을 수행하기 위해, 사용자에게 5개의 화면 교정점을 제공하고 응시하도록 하여 시선 추적 범위를 측정한다. 또한, 스마트 이동단말에 내장된 자이로스코프 센서를 통해 기울기가 변경될 시, 이를 반영하여 시선 교정을 수행하도록 설계하였다.
무선 휴대 단말기를 이용한 음성통신에 있어서 CDMA 망 기반의 음성통신뿐만 아니라 대표적인 무선망인 와이파이, 와이브로망 기반의 음성통신 서비스를 지원하기 위한 기술 개발이 이루어지고 있고, 이를 지원하는 다양한 단말기가 현재 출시되고 있다. 이러한 추세에 따라 산업현장에서 실시간 그룹통신을 지원하기 위해 사용되는 무전기 및 TRS 등의 시스템을 대체할 수 있는 IP 기반의 그룹통신 기술의 수요가 증가하고 있다. 그러나 현재 대부분의 VoIP 지원 단말기는 1:1 개별 통신을 주요 기능으로 지원하고 있으며, 1:N 실시간 그룹통신에 대한 지원은 미흡한 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 SIP 기반의 그룹통신 시스템 구현 방법에 대해 제안한다.
본 논문에서는 복합 개체 센싱(다축 멀티 센서)이 적용되고 수중 다이빙 시 몸통, 핀 부분의 동작 정보를 수집하여 수중 활동 시 발차기, 몸통 회전, 몸통 위치, 이동 속도 등의 움직임 정보를 수집 할 수 있도록 구성하여 다이빙 시 발생되는 다양한 동작 정보를 실시간 수집 할 수 있는 웨어러블 시스템 개발을 제안한다. 다이빙 Suit, 몸에 탈부착이 가능하도록 구성하여 개인의 수중 다이빙 상황을 실시간 정보 수집을 통하여 객관적으로 다이빙 자세, 공기소모와 의 관계 분석, 다이빙 습관 교정, 속도 조절 등 자가 진단 체계화 정보 구축하고, 다이빙 포함 다양한 해양 스포츠의 훈련 이슈는 수중에서 발생되는 문제를 객관화된 정보 없이 강사, 훈련생의 느낌으로만 교정 한다는 의미에서 보다 객관화된 센싱 정보와 복합적으로 수집 분석된 정보를 학습된 정보의 비교분석에 의하여 수중 다이빙의 문제점을 교정 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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