본 논문에서는 적외선 영상에서 영역확장 및 온라인 분산을 이용한 화염검출 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 화염검출 방법은 화염 후보영역을 효과적으로 검출하기 위하여, 먼저 적외선 자기 영상에 높은 임계값을 적용하여 초기 화염영역의 후보영역을 분할하고, 영역확장 방법을 이용하여 유사한 높은 값을 갖는 이웃영역으로 확장시켜 최종후보영역을 검출한다. 분할된 후보영역은 나대지 와 건물같은 비 화염 영역을 포함할 수 있기 때문에, 화염 영역을 검출하기 위하여 분할영역을 시간에 따라 추적하면서, 각 후보영역의 밝기 값의 변화 정도를 추적영역의 분산을 온라인 갱신에 의해 효과적으로 계산하였다. 적외선 영상에서의 실험을 통하여 영영 확장 방법과 온라인 분산에 의한 제안방법이 적외선 영상에서 효율적으로 화염을 검출함을 보였다.
본 논문은 온라인 퀴즈 시스템에서 핵심인 문제은행 구축 자동화를 위한 Deep Quiz Cropping 기법을 제시했다. 이것은 문제지를 스캔한 그림 파일에서 개별문제에 대한 질의영역과 선다영역을 딥러닝 기반 검출기를 통해 검출하는 것과, 문제생성을 위해 질의영역과 선다영역을 짝지우고 영역오류를 수정하는 Box Coupling으로 이루어졌다. 문제지 및 시험지를 스캔한 영상파일에 Deep Quiz Coupling 기법을 적용한 다수의 실험에서 질의영역과 선다영역을 검출하는데 있어서 성공적인 결과를 도출했다.
본 논문에서는 현재 운영되고 있는 온라인 게임에서 실력을 겨루는 형태의 경쟁적인 온라인 게임들에서 사용되어지고 있는 게임 핵이 게임에 미치는 영향을 제시한다. 그리고 게임 핵을 검출하기 위한 객체 인식 기술로 실시간 정보 획득이 가능한 YOLOv3 알고리즘을 사용하였다. 이는 속도가 빠른 객체인식 기술이며 이미지 속 물체의 외관 뿐만 아니라 전체적인 컨텍스트까지 학습을 진행한다. 그리고 나아가 게임 핵 검출을 위한 개발 및 운영적 측면에서 어떻게 지원돼야 하는 등의 내용을 제시한다.
본 연구에서는 고가의 TreH를 형질전환한 대장균으로부터 생산하고 부분적으로 정제한 후, 에폭시에 고정화하고 트레할로스-FIA 시스템에 이용하였다. 산소 전극을 이용한 트레할로스 검출 방법과 분광학적 방법을 이용한 트레할로스 검출 방법을 비교하고, 공정에서의 온라인 모니터링의 가능성을 검토하였다. 산소 전극을 이용한 분석의 경우 다른 대사 물질로 인한 간섭현상이 상대적으로 적고 검출 가능한 농도가 0.1$\sim$1.0 g/L로 많은 량의 트레할로스를 생산하는 공정을 모니터링할 경우 적합한 시스템임을 알 수 있었다. 반면 분광학적 방법으로 트레할로스를 검출한 실험의 경우 TreH와 GOD/HRP를 고정하여 실험한 경우와 TreH만 고정하고 GOD와 HRP를 직접 주입하는 방식을 비교했을 때 검출 가능한 농도는 0.01$\sim$0.2 g/L로 낮은 농도의 트레할로스를 모니터링할 경우에 적합하다. 그러나 ABTS나 GOD, HRP의 주입량 등 경제성과 운전이 편이성 등을 고려할 경우 GOD와 HRP를 직접 주입하는 시스템이 가장 효과적임을 알 수 있었다. 이 시스템을 이용하여 소형 생물반응기 내 트레할로스의 농도를 온라인 모니터링한 결과는 오프라인 값과 매우 잘 일치함을 보였다. 생물공정에서 트레할로스의 온라인 모니터링이 FIA 기술에 의해 가능함을 확인하였다.
온라인 포털 플랫폼은 뉴스 기사와 온라인 댓글을 제공하고 있으나, 온라인 댓글의 익명성은 반시민적 표현을 증가시켜 사회적 문제점으로 간주되고 있다. 댓글의 반시민성 검출 연구가 많이 이루어진 국외와 달리, 국내에서는 비시민성을 세분화한 한국어 데이터셋이 구현되지 않아 심도있는 연구가 이루어지지 못하였다. 본 연구에서는 댓글의 반시민성에 대한 라벨링을 총 13가지 항목으로 시행하였으며 반시민적 표현으로 요약하였다. 또한 어텐션 알고리즘을 이중으로 적용하여 임베딩 벡터를 추출하였고 이후 2-d CNN으로 반시민성 항목을 분류하였다. 그 결과, 제안한 알고리즘이 무례한 호칭 및 공격적 어조 등의 반시민성 검출에 유용하다는 것을 보여주었다. 본 연구는 민주적 담론을 저해하는 반시민적 댓글들을 탐지함으로써 건전한 온라인 댓글 문화 형성에 기여할 것으로 기대된다.
코로나19 이후, 원격 비접촉 활동의 증가로 인해 온라인 플랫폼을 활용한 스포츠 활동이 급증하였다. 당구도 온라인 플랫폼에 적합한 경기로 주목 받으면서 공의 위치와 이동 궤적 검출 등에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 머신 비전 기술을 활용하여 당구공의 위치를 정확하게 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 Canny 방식의 객체 외곽선 검출 후 공의 프로파일을 갖는 템플릿과의 상관만으로 공의 위치를 검출한다. 상관을 통한 당구공검출은 높은 시스템 성능을 보이는 동시에 구현 복잡도가 낮고 외란에 강인하기 때문에 실제 시스템에 적용이 용이한 장점이 있다.
본 논문에서는 추적중인 차량의 외형 변화에 대해 온라인 학습 능력이 있는 비전 기반의 차량 검출 및 추적 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 새로 검출된 차량의 연속된 프레임 간 움직임을 빠르고 강건하게 추정하기 위해 특징점 기반 추적 방법을 사용한다. 동시에 추적중인 차량에 대해 온라인 차량 검출기를 훈련시키고, 일시적인 차량 추적 실패 시 검출기의 결과를 이용해 추적기를 재초기화하여 강건한 추적을 가능하게 한다. 특히 차량 외형 모델의 업데이트 방법을 개선하여 시스템의 추적 성능을 높이고 처리시간을 단축시켰다. 다양한 주행환경에서 획득한 데이터세트를 사용하여 제안하는 시스템의 차량 검출 및 추적 성능을 평가하였다. 특히 우천 및 터널통과와 같은 악조건에서 기존의 방법에 비해 차량 추적 성능이 상당히 개선된 것을 증명하였다.
눈의 개폐 검출은 졸음 운전 감지, 온라인 강의에서 수강자 모니터링, 인간 컴퓨터 상호작용(HCI) 등에 적용될 수 있다. 최근에는 모바일 장치에 적용 가능한 효율적인 기법들이 연구되고 있으며 객체 검출 기법과 결합하여 좋은 결과를 보여주고 있다. 본 논문에서는 임베디드 환경에서 적용할 수 있는 가볍고 빠른 딥러닝 방법을 살펴보고, 눈 개폐 검출에 적용하는 방법에 대해 검토한다.
한국통신 연구개발단에서 개발한 국제망관리시스템(INMS)에서 필요로하는 망관리 데이터는 각 국제교환기로부터 발생즉시 온라인으로 수집되어 분석 처리되어야한다. 이들 망관리 데이터는 양이 많을뿐아니라 여러곳에 분산되어져 있는 교환기로부터 실시간으로 신뢰성있는 데이터를 온라인으로 수집하여야한다. 본 논문에서는 INMS의 온라인 수집시스템을 소개하고, 비동기식 데이터 통신에서의 전송에러검출 기법을 적용한 온라인 프로토콜에 의한 온라인 데이타 수집기법을 소개하였다.
최근 전자상거래가 활성화되면서, 거래 인증서와 같은 온라인 증명서가 광범위하게 사용되고 있다. 그리고 증명서의 위/변조기술이 발전함에 따라서 온라인 거래에 사용되는 증명서의 인증과 위조/변조를 방지하는 기술이 필요하게 되었다. 본 연구는 증명서의 인증에 필요한 기술로서, 메시지 인증함수가 가지는 성질을 포함하고 있다. 본 연구에서 개발한 알고리즘은 증명서에 포함된 텍스트문서가 위조/변조되었을 경우 그 변동 상황을 알아내며, 부정적으로 위조/변조된 부분을 검출하며, 변동상황 검출과 함께 원 증명서의 문서를 복원할 수 있는 기술이다. 만일 이 증명서에 대하여 변동이 진행된 흔적이 발견될 경우, 증명서를 인증하지 않으며, 삽입한 텍스트 데이터를 추출하고 변동을 확인하는 것과 함께 필요한 정보를 복원한다. 본 논문의 시험결과에 근거하면 256$\times$256BMP file Format 이미지에 3만2천자 정도의 텍스트문서를 삽입할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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