본 연구에서는 촉각과 관련된 물체의 다양한 성질 중 직접적인 물체의 표면 가공을 통하지 않고 기하학적으로 유사한 표면 거칠기 특성을 재현할 수 있는 철선을 이용한 표면 생성 시스템을 구현하였다. 시스템을 구성하는 구성요소는 크게 철선 및 철선다발, PZT 엑츄에이터, 2축 테이블 구동 시스템, 그리고 영상처리시스템으로 이루어지는데 표면 생성에 관계된 이들 부 시스템들의 작동 소프트웨어를 하나의 통합된 언어로 작성함으로서 철선 제작 및 철선 정렬 등의 과정을 제외한 모든 표면 생성 과정을 자동화하였다. 끝으로, 제작된 표면 생성 시스템을 이용하여 임의의 표면을 생성하고 생성된 표면을 측정함으로서 표면 생성시스템의 우수한 성능을 확인하였다.
원격 교육시스템의 구현은 인터넷의 기술의 급격한 발전과 함께 활발하게 연구가 진행 되고 있다. 공학 분야에서 원격 교육시스템을 구현하는데 가장 큰 제약사항은 하드웨어의 제어이다. 본 연구에서는 8051 원격 컴파일 시스템을 구현하였으며, 시스템의 구성은 학습자가 웹에서 8051실습 키트를 직접 제어해보며 학습하도록 할 것이다. 학습자는 C언어와 어셈블리어로 8051제어 소스를 작성하고 작성된 소스 파일을 서버에 업로드 하여 컴파일 및 링크할 수 있다 이 과정을 통해 생성된 실행파일을 서버에 연결되어있는 8051 실습키트에 다운로드하여 실행하도록 구현하였다. 또한, 실링 결과의 확인은 웹 카메라를 통해 학습자의 PC에 영상데이터를 전송하여 8051키트의 동작을 학습자들이 확인하게 된다.
형식문서는 현재 정보의 체계화된 표현 및 저장 수단으로서 널리 사용되어 왔다. 최근 이러한 형식문서들을 데이터베이스화해주는 시스템들이 보급되고 있다. 그러나 대부분 외국의 시스템을 기반으로 작성되어 한글, 영어, 숫자, 한자등 다양한 필기 문자들이 사용되는 국내 환경의 특수성을 적절히 반영하지 못하고 있다. 그 결과, 대부분의 경우 아직도 사람이 직접 자료를 입력해야만 한다. 본 논문에서는 이러한 국내 실정에 맞게 다양한 언어의 필기 문자 인식기를 결합하여 형식 문서의 정보를 자동으로 데이터베이스에 입력해 주는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 영상을 인식한 뒤 그 결과를 검증하는 방법을 통하여 정보의 입력을 보다 효율적으로 수행할 수 있을 뿐 아니라, 전체 작업을 단계별로 분할하여 병렬적으로 수행할 수 있게 함으로써 처리율을 향상시킬 수 있게 하였다.
자연언어 분석에 있어서 형태소 분석은 핵심적인 기술로 요구되고 있다. 한글 형태소 분석기는 한글을 분석하기 위한 알고리즘을 활용하여 형태소 단위로 분석한다. 하지만 한글과 문장부호가 혼용된 특수어절은 한글을 분석하는 알고리즘을 통하여 정확한 결과를 도출할 수가 없으므로 별도의 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 특수어절에 공백을 삽입하여 다시 어절로 분리해 내는 알고리즘을 적용하여 해결하고자 한다.
최근 사용자들의 멀티채널 선호도는 급속도로 전파되고 있다. MPEG은 동영상 및 음향시스템의 데이터 압축기술을 제공하는데, 현재 각광을 받고있는 것이 디지털 오디오이다. MPEG 표준안은 MPEG-1오디오 알고리즘을 MPEG-2 알고리즘에 동일하게 사용해도 멀티채널 및 5.1채널 사운드륵 제공한다. MDCT(Modified Discrete Cosine Transform)는 TDAC(Time Domain Aliasing Cancellation)에 기반을 두고있는 변형이산 여현 변환을 나타낸 것이다. 본 논문에서는 오디오 부분의 핵심이라 할 수 있는 MDCT/IMDCT(Inverse MDCT) 알고리즘을 최적화하여 효율적인 알고리즘을 제안하였다. 그리고 연산과정에서 중복되는 영역을 묶음으로써 연산에 필요한 계수를 줄였다. 최적화 전에 비해 코사인 계수를 0.5%이하로 최적화하였고, 승산에서 0.098%, 가산에서 0.58% 효율을 보였다. 알고리즘 검증은 C언어를 사용하여 검증하였고, 최적화된 알고리즘을 적용하여 마이크로 프로그램 방식의 하드웨어 구조론 설계하였다.
요즘 현금카드나 신용카드를 훔치고 비밀번호를 알아내 ATM(현금자동지급기)에서 현금을 인출하는 범죄가 늘고 있는데 범인들은 대부분 선글라스, 안경, 마스크, 모자 등으로 얼굴을 가리고 인출을 함으로 은행의 CCTV는 범인색출에 거의 도움이 되지 않는다. 본 논문에서의 영상처리는 모두 Java언어를 사용하였으며 피부색을 사전 추출하는 과정을 거쳐 구현된 분류기능을 이용해 얼굴의 이목구비들의 위치를 인식하도록 한다. 이는 ATM이용자가 선글라스, 안경, 마스크 등으로 얼굴을 가리면 기기에서 애초에 서비스 받는 것을 불가능 하게 하여, 범죄를 예방할 수 있게 한다. 또한 카드의 사용자 정보와 서비스를 시도했던 시간과 캡쳐 이미지를 저장해 놓음으로써 범인의 인상착의, 알리바이 등을 확인하는데 크게 도움을 주는 ATM 안면 인식 보안 시스템의 가능성을 제안하고자 한다.
본 시스템은 세 단계의 모델을 복합적으로 구성하여 이루어진다. 첫 단계로 사람의 음성언어를 텍스트로 전환한 후 사용자의 발화 의도를 분류해내는 BoW방식을 이용해 인간의 명령을 이해할 수 있는 자연어 처리 알고리즘을 구성한다. 이후 YOLOv3-tiny를 이용한 실시간 영상처리모델과 OctoMapping모델을 활용하여 주변환경에 대한 3차원 지도생성 후 지도데이터를 기반으로하여 동작하는 기구제어 알고리즘 등을 ROS actionlib을 이용한 관리자시스템을 구성하여 ROS와 딥러닝을 활용한 편리한 인간-로봇 상호작용 시스템을 제안한다.
2020학년도 1학기는 외부 환경 요인으로 인해 대학교육시스템에 큰 변화가 발생한 시기라고 할 수 있다. 컴퓨터공학 분야의 대표적인 실습기반 교과목인 프로그래밍 수업에서 학습자들에게 온라인 수업이지만 대면 수업의 실재감을 제공하는 방법을 모색할 필요성이 대두되었다. 본 연구에서는 다양한 유형의 수업 방식을 온라인 수업에 활용하여 대면 수업 수준의 실재감을 학습자에게 제공하고 학습효과를 높이고자 하였다. 강의 동영상 수업과 상호작용을 포함한 실시간 수업을 혼합하여 수업한 후 설문 조사를 통해 실시간 수업을 선호하는 학습자들이 수업목표인 프로그램 개발 능력을 타 학습자들보다 잘 습득하여 수업 만족도가 높았고, 이를 통해 온라인 수업에서 실시간 수업이 능동적인 학습자들에게는 대면 수업과 동등한 수준의 학습 효과가 있었음을 조사·분석하였다.
현재 PC환경 뿐만 아니라 모바일 환경, 임베디드 환경에서 딥러닝 모델을 구동하기 위한 많은 연구들이 진행 중에 있다. 본 연구에서는 완성된 딥러닝 모델을 구동하는 환경을 Java로 구현하여 개발 접근성을 높이고자 한다. 이미지, 영상처리를 위해 OpenCV를 사용시 C++ API문서는 보편화되어있는 반면에 JavaCv API 문서는 그렇지 못하다. 그러나 모바일 개발 환경 특성상 Java언어로 작업한 코드를 안드로이드 스튜디오에서 작업 시 그대로 가져올 수 있어 개발이 용이하다. 모델 구동을 위한 전반적인 이미지 처리 및 작업환경을 개발하였다.
본 논문에서는 입력 영상에 담긴 다양한 물체들과 그들 간의 관계를 효과적으로 탐지하여, 하나의 장면 그래프로 표현해내는 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 물체와 관계의 효과적인 탐지를 위해, 합성 곱 신경망 기반의 시각 맥락 특징들뿐만 아니라 언어 맥락 특징들을 포함하는 다양한 멀티 모달 맥락 정보들을 활용한다. 또한, 제안 모델에서는 관계를 맺는 두 물체 간의 상호 의존성이 그래프 노드 특징값들에 충분히 반영되도록, 그래프 신경망을 이용해 맥락 정보를 임베딩한다. 본 논문에서는 Visual Genome 벤치마크 데이터 집합을 이용한 비교 실험들을 통해, 제안 모델의 효과와 성능을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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