본 논문에서 우리는 제약이 없는 배경화면에서 얼굴의 움직임을 이용한 응시점 추적을 위해 얼굴의 특징점(눈, 코, 그리고 입)들을 찾고 head orientation을 구하는 효?거이고 빠른 방법을 제안한다. 얼굴을 찾는 방법이 많이 연구 되어 오고 있으나 많은 부분이 효과적이지 못하거나 제한적인 사항을 필요로 한다. 본 논문에서 제안한 방법은 이진화된 이미지에 기초하고 완전 그래프 매칭을 이용한 유사성을 구하는 방법이다. 즉, 임의의 임계치 값에 의해 이진화된 이미지를 레이블링 한 후 각 쌍의 블록에 대한 유사성을 구한다. 이때 두 눈과 가장 유사성을 갖는 두 블록을 눈으로 선택한다. 눈을 찾은 후 입과 코를 찾아간다. 360$\times$240 이미지의 평균 처리 속도는 0.2초 이내이고 다음 탐색영역을 예상하여 탐색 영역을 줄일 경우 평균 처리속도는 0.15초 이내였다. 그리고 본 논문에서는 얼굴의 움직임을 구하기 위해 각 특징점들이 이루는 각을 기준으로 한 템플릿 매칭을 이용했다. 실험은 다양한 조명환경과 여러 사용자를 대상으로 이루어졌고 속도와 정확성면에서 좋은 결과를 보였다. 도한, 명안정보만을 사용하므로 흑백가메라에서도 사용가능하여 경제적 효과도 기대할 수 있다.
본 논문에서는 Head-up Digitizing / Vectorizing 기술에 주로 사용되는 이진 영상으로부터 사용자의 초기 입력 좌표를 기준점으로 채택한 후 기준점을 중심으로 선형 및 벡터 형상을 추출하는 반자동 선형 추출 기술 개발에 관해 기술한다. 본 기술의 동작 과정을 살펴보면 다음과 같다. 사용자는 이진 영상에서 추출하고자 하는 선형 및 벡터 형상내의 한 좌표를 선택한다. 선택된 좌표는 기준점으로 채택되며, 이 기준점을 중심으로 네 방향으로 영암 값이 0인 픽셀들의 길이 및 orientation이 계산된다. 계산된 orientation을 바탕으로 폭 넓이가 계산되고 초기 좌표가 보정된 후 폭 넓이가 임계값을 만족시키면 동일한 선형물로 간주하여 추출 연산을 반복 수행하고, 폭넓이가 임계값을 벗어나면 새로운 선형물로 간주하고 추출을 중단한다 즉, 채택된 기준값을 중심으로 동일한 명암값의 검색을 진행하여 기준값과 유사한 방향성 및 폭 넓이 정보를 갖는 성분들의 중심 좌표를 선형물 추출 결과값으로 산출하는 기술이다. 본 기술을 통해 수작업으로 진행되던 지도 제작 및 Head-up Digitizing / Vectorizing 기술이 컴퓨터를 이용한 반자동기술로 대체될 수 있으며, 이를 통해 많은 인원과 시간을 소모하여야 했던 좌표 지도제작을 위성 영상을 이용하여 보다 쉽고 저렴한 가격으로 수행할 수 있는 방안을 제시할 수 있다.
본 논문은 SIFT-Grid 기반의 얼굴 인식 시스템에서 식별 능력의 향상과 계산량 감소를 목적으로 한다. 첫번째는 한 얼굴 클래스의 다양한 훈련 이미지로부터 비슷한 SIFT 특징점들은 제거하고, 상이한 특징점들은 병합하는 통합템플릿의 구성 방법을 제안한다. 통합템플릿은 SIFT-Grid를 통해 나누어진 훈련 이미지들의 동일 부분영역 내의 특징점들에 대한 유사도 행렬의 계산과 임계치 기반의 히스토그램의 계산을 통해 구성하였다. 두 번째는 구성된 통합템플릿들로부터 테스트 이미지의 효과적인 식별을 위한 유사도 계산 방법을 제안한다. 유사도의 계산은 테스트 이미지와 각 클래스의 통합템플릿간의 일대일 비교로 수행된다. 이때 동일 부분영역 별로 유사도 점수와 임계치 기반의 보팅 점수가 계산된다. 얼굴 인식 작업에 대한 실험 결과 제안된 방법이 SIFT-Grid 기반의 다른 두 방법보다 정확한 것으로 확인 되었고, 또한 계산량도 감소하였다.
본 논문에서는 모서리점, 경계선 및 영역, 적응적 임계값 등과 같은 복합특징을 이용하여 증강현실 시스템에서 마커의 차단현상이 발생되거나 어두운 환경에서도 사용 가능하면서 정합 성능을 개선한 마커검출 알고리즘을 제안한다. 기존의 ARToolkit에서는 마커의 일부분이 사용자에 의해 가려지거나 주위 조명 변화에 의해 입력영상의 밝기 변화가 크게 될 경우, 마커를 추출할 수 없는 반면 제안한 마커추적 알고리즘에서는 마커영역 추출시 적응적 임계값 기법을 사용하여 조명의 변화에 둔감하게 반응하여 정확한 마커영역만을 분리 추출할 수 있다. 그리고 모서리 여부를 판단하고 모서리점이 가려진 경우, 추출된 직선의 교점으로부터 모서리점을 추출하므로 차단에 의해 마커가 가려졌을 때에도 정확한 마커 영역을 추출할 수 있다. 또한, 등록된 마커와의 정합시, 와핑에서 발생되는 마커의 크기 및 중심위치 변화를 보정하는 기법을 추가하여 정합 성능을 개선 시켰다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 주위 조명 변화와 차단 현상에 강인하게 마커를 검출하였으며, 유사한 마커 태그를 구분 할 수 있는 정합 유사도가 종전보다 30% 증가한 것을 확인 할 수 있었다.
각기 다른 강우량(降雨量) 조건하에서 발달하여 무정형(無晶型) 광물함량(鑛物含量)이 다른 3종(種)의 하와이 화산회 토양과 4종류(種類)의 합성광물(合成鑛物)을 이용(利用)하여 4종류(種類)의 건조방법(乾燥方法)의 적용(適用)에 따른 수분함량(水分含量) 차이(差異) 및 구조(溝造)에 미치는 영향(影響)에 대하여 조사(調査)한 결과(結果)는 다음과 같다. $105^{\circ}C$ 건조기(乾燥器) 건조법(乾燥法)이 기타 $P_2O_5$ 건조(乾燥) 냉동건조(冷凍乾燥) 및 임계점(臨界点) 건조방법(乾燥方法)에 비(比)하여 수분제거량(水分除去量)이 가장 많았으며 특히 $P_2O_5$ 건조법(乾燥法)과의 차이(差異)는 토양중의 무정형(無晶型) 광물함량(鑛物含量)과 정(正)의 상관을 보여 Kaiwiki 토양 > Hilo 토양 > Kawihae 토양의 순(順)으로 켰다. 이는 $105^{\circ}C$ 가온건조(加溫乾燥)가 무정형(無晶型) 광물(鑛物)의 내외(內外)에 특별(特別)한 형태(形態)로 광물(鑛物)과 결합보유(結合保有)된 수분(水分)을 제거(除去)하는 효과(效果)가 큰 것으로 추측(推測)된다. 현미경(顯微鏡) 사진(寫眞)을 통하여 건조방법(乾燥方法)에 따른 토양 및 합성광물(合成鑛物)의 구조변화(構造變化)를 관찰하였던 바 건조기(乾燥器) 건조(乾燥) 및 $P_2O_5$ 건조(乾燥)에 의(依)하여는 공극량이 적고 조밀(稠密)하게 수축(收縮)된 대형(大形)의 단립(單粒)을 형성(形成)하였고 냉동건조(冷凍乾燥) 및 임계점(臨界点) 건조(乾燥)는 최소한(最少限)의 수축에 의하여 해면상의 구조(構造)를 유지하는 원래의 공극량에 가까운 건조전(乾燥前) 토양에 유사한 구조(構造)를 유지하였으며 임계점(臨界点) 건조(乾燥)가 한층 더 건조전(乾燥前) 토양구조에 유사하였다.
과거 유선 통신 시장이 음성 위주에서 데이터 통신 위주로 급격하게 변화되었듯이, 무선 통신 환경 또한 음성 위주의 사업에서는 임계점에 다다르고 있다. 이런 상황에서 새로운 차세대 모바일 서비스에 대한 다양한 고민들이 등장하기 시작했고, "모바일 @@@ 2.0"과 같이 불리고 있다. 이처럼 "모바일 @@@ 2.0"과 같은 많은 유사한 용어들이 사용되고 있는데, 멀티미디어, 인터넷, 웹 표준 기술 중 어떤 기술에 보다 많은 비중을 두고, 강조를 하고 싶은가에 따라 이처럼 변형된 용어들이 탄생했다고 할 수 있다. 이런 용어적 차이와 혼동에도 불구하고, 모두 차세대 모바일 서비스 기술을 의미하고자 한다는 점에서는 동일하다고 할 수 있다. 이에 본고에서는 "모바일 2.0"이라는 대표 용어로 차세대 모바일 서비스를 통칭하며, 모바일 2.0 서비스 동향과 전망을 살피고 거시적 관점에서의 차세대 모바일 서비스의 발전 방향을 함께 살피고자 하였다.
대체모델을 사용한 탄화수소계열 혼합유체를 아임계 및 초임계 상태에서 이중 충돌 분무를 통해 분무 메커니즘을 가시화하여 분석하였다. 임계압력과 온도가 다른 데칸과 메틸사이클로헥산을 대체모델로 선정하였다. 챔버 내부에 이중 충돌 인젝터를 설치하여 아임계 및 초임계 상태에서 고속카메라를 통해 분무를 가시화하였다. 혼합유체의 분사 및 챔버 환산압력은 Pr(P/Pc)=1로 유사하게 유지하였으며 Tr(T/Tc)은 0.48에서 1.02까지 증가시켰다. Tr이 증가할수록 혼합유체의 물성치가 각각의 임계점에 도달하여 분무각은 증가하고 시트분열길이는 감소하였다. 또한 혼합 유체가 모두 근임계점에 도달하였을 때 이중 충돌 분열 메커니즘에서 벗어나 밀도 구배의 변화가 크게 관측됨을 보였다.
이 논문에서는 이미지 데이타베이스에서 모양 특징 기반 이미지 분류와 인덱싱을 위해 객체의 윤곽선 특성을 고려해 임계값을 동적으로 결정하여 최적 우세점을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 동적 임계값결정은 원본 모양의 윤곽선 길이 비와 근사화된 다각형의 둘레 길이 비를 알고리즘 수행시 점진적으로 검사하는 방법을 사용한다. 이 알고리즘은 윤곽선 특징을 반영하여 동적인 임계값 검사를 함으로써 의사점 수를 최대한 줄이며 최소 우세점만으로 모양 특징 정보를 추출할 수 있는 장점을 보인다. 제안한 방법은 객체의 윤곽선을 이루는 n개의 점에서 m개의 최적 우세점을 찾는데 평균 O(nlogn)이 걸린다. 최적화 평가는 7가지 서로 다른 특성을 가지는 70개의 합성 모양과 1,100개의 어류 모양에 대해 알고리즘을 적용하고 피 결과에 대해 평가 함수를 구성하여 수행하였다. 최적화율은 실험 모양들에 대해 평균0.92를 보였으며 기존 알고리즘에 대해 약 14% 최적화 성능 개선을 보였다. 제안한 알고리즘을 통해 추출한 모양 특징 정보는 정규화를 통해 이미지 분류와 인덱싱, 유사도 검색에 활용할 수 있다.
붕소 중성자 포획 요법(BNCT, Boron Neutron Capture Therapy)용 열외중성자빔의 개발을 위하여 방사성 동위원소인 Cf-252를 중성자 선원으로 사용하였으며 상대적으로 낮은 중성자속을 높이기 위하여 미임계 증배 집합체를 이용하였다. 이전에 계시된 미임계 증배 집합체는 높은 핵연료 농축도를 필요로 하는 단점이 있어 본 연구에서는 이를 감소시키기 위한 몇 가지 설계안을 제시하였다. 중성자빔 설계를 위하여 몬테칼로 방법을 이용한 전산코드인 MCNP를 이용, 타원형두뇌 팬텀 내에서 AD, AR ADDR및 각각의 선량성분 등을 계산함으로써 설계된 중성자빔의 특성분석을 수행하였다. 새롭게 개선되어 제시된 중성자빔의 설계는 상대적으로 낮은 핵연료 농측도를 보이면서 기존의 결과와 유사한 결과를 보여주고 있으며 특히 두뇌 팬텀 내에서의 선량률은 기존에 비해 매우 높은 값을 보임으로써 짧은 시간에 효과적으로 뇌종양을 치료할 수 있는 이 점이 있다.
본 눈문에서는 표면의 에지를 잘 나타내는 웨이블릿을 이용한 3차원 얼굴 인식 알고리듬을 제안한다. 먼저 얼굴영역을 추출하고 정규화과정을 수행한다. 코는 얼굴에서 가장 높고 기준점의 역할을 하므로 반복 선택방법을 이용해서 코끝을 찾는다. 코끝 최고점을 기준으로 깊이값 20, 30, 40인 영역에 대해 웨이블릿 변환을 수행하여 얼굴마다 저주파와 고주파들을 생성하는데, 저주파를 제외한 고주파들에 대하여 히스토그램을 특징벡터로 사용하였다 유사도의 비교는 L$_1$거리함수를 사용하여 수평, 수직, 대각고주파, 그리고 이 고주파들의 유사도 비교치를 합한 합성의 경우 각각에 대하여 실험하였다. 깊이값에 따른 영역에서 고주파별로 실험한 결과, 순위 임계값이 10위를 기준으로 깊이값 30 대각고주파에서 91%가 나타났고 합성에서는 93%의 인식률이 나왔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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