• 전기전자학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.471-477
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• 2014

본 논문에서는 안드로이드 운영체제를 기반으로 하는 스마트 캠 방식의 저가형 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 휴대용 단말기와 서버로 구성된다. 단말기 하드웨어부는 ARM Cortex-A9(S5PV210) 프로세서로 이루어진 제어부, 전원부, 유무선통신부, 입출력부 등으로 구성된다. 단말기에 사용되는 카메라와 WiFi 모듈을 위한 리눅스 커널을 포팅하고 전용 디바이스 드라이버를 개발하였다. 번호판 인식 알고리즘은 캐니 에지검출기를 사용한 번호판 후보영역 설정, 레이블링을 이용한 번호판 번호 추출, 템플릿 매칭을 이용한 번호인식 등으로 구현된다. 단말기에 의하여 인식된 번호는 사용자가 소지한 휴대폰을 통하여 원격지의 서버에 전송되어 차량상태를 데이터베이스에서 검색하여 다시 단말기로 전송 해주게 된다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 효용성을 입증하기 위하여 자연환경에서 사용자가 직접 단말기를 휴대하고 임의의 차량 번호판을 촬영하여 인식률을 확인한 결과, 95%의 인식률을 보였다. 제안된 시스템은 저가형의 휴대용 번호판 인식기에 적합하며, 안드로이드 운영체제를 사용함으로써 장기간 사용 시에도 시스템의 안정성을 가능케 하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권6호
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• pp.70-77
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• 2008

본 논문은 화소 단위의 정보가 아닌 분할된 영역들의 정보를 기반으로 유전자 알고리즘을 이용한 텍스트 후보영역 검출방안을 제안한다. 먼저, 영상분할을 수행하기 위해 색상별 화소분류와 비동질적인 군집의 감소를 위한 영역 단위의 재분류 알고리즘을 수행한다. 색상별 화소분류에 이용되는 EWFCM(Entropy-based Weighted Fuzzy C-Means) 알고리즘은 공간정보를 추가한 개선된 FCM 알고리즘으로써, 잡음에 강건한 특징을 가진다. EWFCM 알고리즘에 의해 분류된 화소들의 군집정보를 기반으로 수행되는 영역 단위의 재분류는 화소나 군집 단위의 재분류에 비해 효과적으로 영상에 존재하는 비동질적인 군집들을 감소시킬 수 있다. 그리고 텍스트 후보영역 검출은 분할된 영역들로부터 추출한 방향성 에지 성분에 대한 분산값 및 에너지, 크기, 개수 등의 정보를 기반으로 유전자알고리즘에 의해 수행된다. 이는 화소 단위의 정보를 이용한 방법보다 더 명확한 텍스트 영역정보를 획득할 수 있으며, 향후 자동문자인식에서 좀 더 손쉽게 이용될 수 있다. 실험 결과 제안한 분할방법은 기존 방법이나 화소나 군집 기반의 재분류보다 좋은 결과를 보였으며, 텍스트 후보영역 검출에서도 화소 단위의 정보를 이용한 기존 방법보다 더 좋은 결과를 보여 제안방법의 유효성을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.412-415
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• 2017

본 논문에서는 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 $360^{\circ}$ 원형영상의 평면 분할 부와 다중 번호판 인식 부로 구성되었다. $360^{\circ}$ 원형영상의 평면 분할 부는 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라에서 원형영상 획득, 원형영상 분할, 평면영상으로 변환, 보간법을 사용한 픽셀 보정 및 컬러보정, 에지 보정 등의 과정을 거쳐 화질이 개선된 평면영상으로 출력한다. 다중 번호판 인식 부는 평면영상에서 다중 번호판 후보영역 추출, 다중 번호판 후보영역 정규화 및 복원, 신경망을 사용한 다중 번호판 숫자, 문자 인식 과정을 거쳐 다중 번호판을 인식하게 된다. 제안된 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 평가하기 위하여 지능형 주차관제시스템 운영 전문 업체와 공동으로 실험한 결과, 97.8%의 높은 번호판 인식률이 확인되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (B)
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• pp.247-252
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• 2007

오늘날 컴퓨팅 환경은 점차 복잡해지고 있으며, 복잡한 환경을 관리하는 이 점차 중요해 지고 있다. 이러한 관리를 위해 어플리케이션의 내부 구조를 드러내지 않은 상태에서 환경에 적응하는 자가치유에 관한 연구가 중요한 이슈가 되고 있다. 우리의 이전 연구에서는 자가 적응 모듈의 성능 향상을 위해 스위치를 사용하여 컴포넌트의 동작 유무를 결정하였다. 그러나 바이러스와 같은 외부 상황에 의해 자가 적응 모듈이 정상적으로 동작하지 않을 수 있으며 다수의 파일을 전송할 때 스위치가 꺼진 컴포넌트들은 메모리와 같은 리소스를 낭비한다. 본 연구에서는 이전 연구인 성능 개선 자가 적응 모듈에서 발생할 수 있는 문제점을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 1) 컴포넌트의 동작 여부를 결정하는 스위치를 확인하여 비정상 상태인 컴포넌트를 찾아 치유를 하고, 2) 현재 단계에서 사용하지 않는 컴포넌트를 다른 작업에서 재사용한다. 이러한 제안 방법론을 통해 파일 전송이 않은 상황에서도 전체 컴포넌트의 수를 줄일 수 있으며 자가 적응 제어 모듈을 안정적으로 작동할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 명가를 위하여 비디오 회의 시스템 내의 파일 전송 모듈에 제안 방법론을 적용하여 이전 연구의 모듈과 제안 방법론을 적용한 모듈이 미리 정한 상황들에서 정상적으로 적응할 수 있는지를 비교한다. 또한 파일 전송이 많은 상황에서 제안 방법론을 적용하였을 때 이전 연구 방법론과의 컴포넌트 수를 비교한다. 이를 통해 이전 연구의 자가 적응 모듈의 비정상 상태를 찾아낼 수 있었고, 둘 이상의 파일 전송이 이루어 질 때 컴포넌트의 재사용을 통해 리소스의 사용을 줄일 수 있었다.위해 잡음과 그림자 영역을 제거한다. 잡음과 그림자 영역을 제거하면 구멍이 발생하거나 실루엣이 손상되는 문제가 발생한다. 손상된 정보는 근접한 픽셀이 유사하지 않을 때 낮은 비용을 할당하는 에너지 함수의 스무드(smooth) 항에 의해 에지 정보를 기반으로 채워진다. 결론적으로 제안된 방법은 스무드 항과 대략적으로 설정된 데이터 항으로 구성된 에너지 함수를 그래프 컷으로 전역적으로 최소화함으로써 더욱 정확하게 목적이 되는 영역을 추출할 수 있다.능적으로 우수한 기호성, 즉석에서 먹을 수 있는 간편성, 장기저장에 의한 식품 산패, 오염 및 변패 미생물의 생육 등이 발생하지 않는 우수한 생선가공, 저장방법, 저가 생선류의 부가가치 상승 등 여러 유익한 결과를 얻을 수 있는 효과적인 가공방법을 증명하였다.의 평균섭취량에도 미치지 못하는 매우 저조한 영양상태를 보여 경제력, 육체적 활동 및 건강상태 등이 매우 열악한 이들 집단에 대한 질 좋은 영양서비스의 제공이 국가적 차원에서 시급히 재고되어야 할 것이다. 연구대상자 특히 배달급식 대상자의 경우 모집의 어려움으로 인해 적은 수의 연구대상자의 결과를 보고한 것은 본 연구의 제한점이라 할 수 있다 따라서 본 연구결과를 바탕으로 좀 더 많은 대상자를 대상으로 한 조사 연구가 계속 이루어져 가정배달급식 프로그램의 개선을 위한 유용한 자료로 축적되어야 할 것이다.상범주로 회복함을 알수 있었고 실험결과 항암제 투여후 3 일째 피판 형성한 군에서 피판치유가 늦어진 것으로 관찰되어 인체에서 항암 투여후 수술시기는 인체면역계가 회복하는 시기를 3주이상 경과후 적어도 4주째 수술시기를 정하는 것이 유리하리라 생각되

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.49-55
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• 2015

최근 5년간의 주 야간별 교통사고 통계에 따르면 대부분의 자동차 교통사고는 주간보다 야간에 더 많이 발생했다. 교통사고는 다양한 원인으로 발생하게 되는데 그 중 중요한 요소는 조명 미설치 또는 조명 위치의 부적합으로 운전자의 시야 혼란을 야기하여 교통사고를 유발하게 된다. 본 논문은 부적절한 도로 조명 시설 위치와 미설치 구역을 파악하고 관련 정보들을 데이터베이스화 하였다. 이를 위해 운전자의 위치 정보, 주행 정보, 도로 밝기 정보를 스마트폰을 이용하여 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장하는 도로 밝기 측정 어플리케이션을 설계 및 구현하였다. 본 어플리케이션은 안드로이드 NDK을 이용하여 Native C/C++ 환경에서 구현되었으며, 이에 따라 자바나 다른 언어로 작성된 어플리케이션 보다 연산속도를 향상시켰다. 도로 밝기를 측정하기 위하여 카메라 영상인 RGB 색 공간의 영상을 YCbCr 색 공간의 영상으로 변환하여 휘도를 측정한다. 이를 위해 먼저 차선을 검출하고 도로 밝기 검출 영역의 휘도 값을 계산하여 데이터베이스에 저장한다. 또한 스마트폰의 카메라를 이용하여 실시간으로 도로의 영상을 입력 받고 도로의 차선부분에 대한 관심영역을 지정하여 연산 속도를 향상시켰다. 관심영역의 영상은 Grayscale 영상으로 변환하고 Canny 에지 검출기를 사용하여 외곽선을 추출하고 Hough line transform을 적용하여 차선의 후보군을 선별한다. 선별된 후보 차선의 기울기를 계산하여 양쪽의 차선을 선정한다. 양쪽 차선이 검출되면 차선의 교차점으로부터 아래로 20픽셀의 높이를 가진 삼각형을 도로 밝기 측정범위로 설정한다. 삼각형 부분의 모든 픽셀에 대한 R, G, B값을 추출하여 Y값을 계산하고 픽셀 밝기 값의 평균을 0부터 100사이의 값으로 계산하여 검은색부터 초록색으로 도로의 밝기를 표현하였다. 계산된 60m 전방의 도로 밝기 값은 스마트폰의 GPS 센서를 통해 측정된 운전자의 주행 정보와 위치 정보를 획득하여 10분 간격으로 무선통신을 통해 데이터베이스 서버에 저장하였다. 향후 수집된 도로 밝기 정보들은 스마트폰 어플리케이션이나 차량 내비게이션을 통해 운전자들에게 조심 운전을 경고하거나 효율적인 도로 조명 관리를 위한 개보수 계획에 반영될 수 있을 것으로 기대된다.