Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권3호
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pp.767-776
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1998
본 논문에서는 인터넷 상에서 통계 그래픽을 서버에서 처리하는 방법에 대하여 연구하고자 한다. 이 방법은 서버와 통계 패키지와의 인터페이스를 통하여 서버에서 Xlisp-Stat이 생성한 통계 그래픽을 브라우저가 표현할 수 있는 이미지로 변환하여 클라이언트에 전송하는 방법으로서 C언어를 사용하여 CGI 프로그램을 구현하였다.
4-step 알고리즘을 이용하여 3차원 이미지 위상 정보를 분석하였다. Carre(1966)에 의하여 제시된 위상 분석 기술은 위상이동에 대하여 설명하고 있다. Wyant(1982)에 의한 4-step 알고리즘은 수많은 PSI(Phase-Shift Interferometry)법[1] 중에서 가장 일반적인 내용이다. 그러나 실험장비 설치 시, 매우 어렵다는 단점이 있다. 실험 과정에서 물체의 3차원 형상을 얻기 위해 매우 간단히 실험 설치를 하였다. 간섭 패턴은 추가적인 렌즈, 거울, 모터와 같은 광학장비 없이 랩뷰 프로그램과 비젼 시스템을 사용하여 구축하였다. 4-step method와 컴퓨터 프로그램에 의해 생성된 unwrapping image에 의해 물체의 wrapped된 이미지를 얻었다. 실험에 의하여 얻어진 간섭패턴을 분석 함으로써, 웨이브 프론트, 강도 그래프, 3차원 형상, 상수 데이터와 같은 다양한 정보를 얻을 수 있었다.
시추데이터는 작업자가 작업현장에서 안전하게 공사를 수행할 수 있도록 제공하는 지반정보로, 현재 시추데이터를 3차원 데이터로 만들어서 3차원 형태의 이미지로 볼 수 있도록 지원하고 있다. 지반정보의 3차원 가시화를 이용하여 다양한 프로그램을 개발하는 국내의 기업들은 지반 정보의 3차원 가시화를 위해 C Tech Development Corporation에서 개발한 MVS 프로그램을 사용하고 있다. 그러나 MVS 프로그램은 유료 프로그램이고 국내에서 개발하는 3차원 관련 프로그램에서 사용하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 파이썬의 Gempy 오프 소스를 이용하여 군집화된 시추정보로 부터 3차원 지층모델을 생성할 수 있도록 MVS를 대체할 수 있는 라이브러리를 개발하고자 한다. 3차원 지층모델 프로그램은 각 지층별 포인트 데이터를 생성하고 보간을 통해서 지층별 표면을 생성한다. 그리고 각 지층별 표면을 합하여 3차원 지층모델 프로그램을 완성한다. 고양 지역의 시추데이터로부터 MVS 프로그램과 제안하는 프로그램으로 3차원 모형을 생성하여 비교하였을 때 큰 차이가 없음을 확인하였다.
CAPTCHA 시스템은 스팸이나 로봇에 의한 자동 가입, 계정 생성 방지도구로써 인간의 우수한 가독성을 통해 특정 언어 또는 그림을 해독할 수 있는 특성을 이용한 것으로 일반적으로 컴퓨터 프로그램이 해독하기 어려운 기호, 글자 등을 재입력하도록 하여 스팸을 위한 자동화 도구 등을 무력화 시키는 보안 기술이다. 하지만 기존에 존재하였던 텍스트 기반의 시스템은 웹봇이나 머신 러닝등을 통하여 쉽게 통과할 수 있는 단점을 나타냈다. 우리는 이러한 단점을 보완하고자 새로운 이미지 기반의 CAPTCHA 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 일반적인 사진에서 부분 이미지를 출력, 무작위 회전을 가하여 사용자에게 올바른 교정을 요하는 시스템이었다. 본 논문에서는 일반적인 사진에서 출력되는 부분 이미지의 형태를 다각형으로 추출하여, 사용자에게 좀 더 인식률을 높일 수 있는 서브 이미지의 형태를 찾고, 좀 더 효과적이고 실용적일수 있는 CAPTCHA 시스템을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제공하는 다각형의 형태는 정사각형, 정오각형, 정육각형, 정칠각형 그리고 정팔각형이다. 총 5가지 형태의 다각형 중에서 사용자에게 가장 효과적인 다각형을 실험을 통하여 찾을 것이다.
본 논문에서, 데이터베이스 생성 및 관리 시스템은 미소 픽셀 공중 표적 인식을 위해 제안된다. 제안된 시스템은 1)비행 테스트 비디오 프레임에 의한 직접 이미지 추출, 2) 자동 이미지 보관, 3) 이미지 데이터 레이블링 및 메타 데이터 주석, 4) 컬러 채널 변환, 5) HOG/LBP 기반 소화소 대상 증강 이미지 데이터 생성의 다섯가지 주요 기능으로 구성된다. 제안하는 프로그램은 파이썬 기반의 PyQt5와 OpenCV를 이용하여 구성하였고 공중 표적 인식을 위한 이미지 데이터셋은 제안한 시스템을 이용해 생성했으며 비행 실험으로 부터 수집된 영상을 입력영상으로 사용하였다.
개수로 흐름 해석을 위해 수치모형을 적용할 때 반드시 거쳐야 하는 과정이 격자망을 구성하는 일이다. 불규칙한 형상의 자연수로를 모의할 때 격자망 생성은 쉬운 일이 아니며, 따라서 가시적으로 격자망 생성을 돕고, 격자망의 수정도 용이한 도구가 요구된다. 따라서 본 연구에서는 수심적분된 흐름방정식을 지배방정식으로 하여 개수로 흐름 해석을 용이하게 하고자 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 개발하였으며, 이를 소개하고자 한다. 격자망은 기본적으로 사각형과 삼각형 요소로 구성될 수 있으며, 유한차분모형 등에서는 정형사각형 격자망을, 유한요소모형에서는 비정형 사각형 및 삼각형 격자망 또는 혼합망을 생성시킬 수 있다. 이산점(scatter points)이나 절점(node points)을 생성하거나 기존의 자료를 불러들여 삼각망 또는 사각망을 형성시킬 수 있으며, 연속선(polylines)을 작성하여 형성된 폐다각형(polygones)을 이용하여 정규 또는 비정규의 삼각망 또는 사각망을 형성시킬 수 있다. 또한 두 점사이를 선형 또는 반원 형태로 편향 정도(biased value)를 설정하여 원하는 개수만큼 나눌 수 있도록 하여, 보다 효율적인 격자형성이 가능토록 하였다. 기존 상용 프로그램에서 작성된 격자를 불러들여 활용 가능하며, 백그라운드 이미지로 지형도나 위성사진을 띄어놓고 이미지 상에서 격자를 형성할 수도 있다. 기본적으로 마우스를 이용하여 화면의 이동, 확대 및 축소와 점, 선, 요소의 생성 및 선택이 가능하다. 본 프로그램은 Qt와 modern OpenGL을 바탕으로 제작되었으며, 마이크로소프트사의 windows 뿐만 아니라 Mac OS, Linux 버전의 설치 파일 작성이 가능하다.
본 논문은 다양한 종류의 생성형 AI 용도의 UI/UX 중 텍스트 기반 UI/UX, 이미지 기반 UI/UX, 오디오 기반 UI/UX, 그리고 Multi-modal 을 기반으로 둔 UI/UX 와 같은 다양한 유형의 UI/UX 를 살펴보고 최신 기술을 활용한 미래전망에 대해 알아 보도록 한다. 현재 생성 모델은 다양한 산업 분야에서 광범위하고 다양한 응용 프로그램으로 사용되고 있으며, 최근 연구자와 실무자들로부터 상당한 관심을 받고 있다.생성형 AI 용도의 UI/UX 를 사용하면 생활에 편리해지며 시간과 돈이 매우 절약이 된다. 특히 사용자들이 편안하게 사용할 수 있는 생성형 AI 의 UI/UX 대한 연구방향에 대해 알아 보도록 한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제34권5호
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pp.711-717
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2010
본 논문에서는 플라스틱 평판에 핀 홀을 생성하여 문자나 이미지를 표현하는 디스플레이 보드를 자동으로 제작하는 펀칭시스템을 개발하였다. 핀 홀을 생성한 평판은 가장자리에 설치한 다양한 색상의 발광다이오드 빛을 반사하여 미려한 디스플레이 보드에 사용된다. 펀칭시스템은 정밀한 위치 및 깊이 생성을 위해 총 4개의 엑추에이터를 사용하였다. 디스플레이 보드 상의 글자나 이미지의 반사효과와 빠른 생산성을 위하여 정밀한 구동 기구부를 개발하고 PID 제어 알고리즘을 적용하였다. 그리고 사용자가 반사되는 글자의 모양이나 이미지를 구성하는데 도움을 줄 수 있는 GUI 프로그램과 PC기반의 제어시스템을 구성하였다. 또한 펀칭속도와 생성된 핀 홀의 깊이를 검사하여 본 시스템의 성능을 검증하였다.
프로그램 실행 시 동화(텍스트)를 읽을 수 있게 하는 입력 파일을 받을 수 있게 만든다. 이렇게 받은 텍스트를 프로그램이 읽어 들여 알고리즘으로 대입한다. 알고리즘은 읽은 텍스트 중에 중요 단어를 뽑아내어 DB에 이에 알맞은 삽화를 요청하게 된다. 요청을 받은 데이터베이스는 다시 프로그램에 이미지를 보내주고, 프로그램은 이 삽화를 그 텍스트에 출력시키게 된다. 이 과정이 한 페이지를 만드는 과정이며, 원하지 않는 페이지는 건너 뛸 수 있게 한다. 이러한 작업을 반복하여 새로운 책 한권이 완성이 된다.
본 논문은 모바일 환경 하에서 효과적인 그래프 기반의 이미지 분할 적용 시, 실행시간 및 메모리 사용량 향상시키고, 이를 이용해 surface layout의 전처리 작업으로 수퍼 픽셀을 얻기 위한 효율적인 방법을 제안한다. 그래프기반의 이미지 분할은 영상으로부터 오브젝트 영역을 추출하는 알고리즘으로 입력 영상의 각 화소 정보를 이용한 에지 생성 및 그래프를 구성한다. 그래프 구성 시 기준 화소 및 주변 화소 위치 정보 및 색상 강도 차이 값(edgeweight)을 이용하여 에지를 구성하며, 색상 강도 차이 값에 따른 문턱치 값을 기준으로 각 에지를 연결함으로써 객체 영역을 추출하고 있다. 따라서 에지의 수는 그래프 기반의 이미지 분할의 실행시간 및 메모리 사용량을 결정하게된다. 모바일 디바이스는 PC에 비해 프로세서 속도 및 메모리 사용량 등 하드웨어적인 제약사항이 많으며, 프로그램 응답 시간이 주요 이슈가 되고 있다. 이러한 모바일 디바이스 상의 영상 처리 기술 적용 시 빠른 프로그램 응답시간 제공은 반드시 이루어져야 하며, 이미지 분할 단계에서도 보다 빠른 응답 시간을 위한 프로세싱 시간과 메모리사용량을 줄여야만 한다. 본 논문은 그래프 상의 에지의 수를 효과적으로 선택하는 효과적인 에지 선택 알고리즘 적용을 통해 그래프 기반의 이미지 분할 알고리즘을 모바일 디바이스에 적용 시, 프로세싱 시간 및 메모리 사용량의 개선을 보이도록 하고, 수퍼 픽셀 당 정확도가 입력영상 사이즈에 관계없이 70%이상 생성되며, 그 정확도가 96%동일하다는 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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