최근 늘어난 금융 사고들로 인하여 이를 방지하기 위한 보안 시스템의 중요성이 증가하고 있다. 보안 시스템들 중에서도 생체인식 시스템이 주목받고 있는데, 여러 가지 생체인식 방법들 중에서도 지문인식이 보안성, 신뢰성, 휴대성 등 여러 가지 면에서 가장 주목 받고 있다. 본문에서는 이러한 지문인식 기법을 인공신경망을 이용하여 구현하였다. 인공신경망은 뇌기능의 특성을 컴퓨터로 표현하기 위한 수학모델로서 특정 패턴들을 프로그램이 인식할 수 있도록 만들어 준다. 인공신경망을 이용하기 위하여 입력된 지문 이미지를 평활화, 이진화, 세선화 등의 전처리 과정을 거친다. 전처리 과정을 거친 지문이미지에서 특징점을 추출하고 신경망을 통하여 프로그램이 지문을 인식하게 한다.
최근 빅데이터에 관련된 연구에 있어 데이터의 품질관리에 대한 논의가 꾸준히 이뤄져 오고 있다. 특히 이미지 처리 및 분석에 활용되어온 딥러닝 기술의 경우, 분류 작업 및 패턴인식 등으로부터 데이터의 특징을 추출함으로써 비지도학습(Unsupervised Learning)을 가능하게 한다는 장점이 있음에도 불구하고 빅데이터를 다루는 과정에 있어 용량, 다양성, 속도 및 신뢰성 측면에서의 한계가 있었다. 본 연구에서는 CCTV 영상을 활용한 강수량 산정 모델 개발에 있어 예측 정확도 향상 및 성능 개선을 도모할 수 있는 데이터 전처리 방법을 제안하였다. 서울 근린 AWS 4개소 지역(김포장기, 하남덕풍, 강동, 성남) 및 중앙대학교 지점 내 CCTV를 설치한 후, 최대 9개월의 영상을 확보하여 강수량 산정을 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 배경분리, 조도조정, 영역설정, 데이터증진, 이상데이터 분류 등이 가능한 알고리즘을 개발함으로써 데이터셋 자체에 대한 전처리 작업을 수행한 후, 이에 대한 결과를 기존 관측자료와 비교·분석하였다. 본 연구에서 제안한 전처리 방법들을 적용한 결과, 강수량 산정 모델의 예측 정확도를 평가하는 지표로 선정한 평균 제곱근 편차(Root Mean Square Error; RMSE)가 약 30% 감소함을 확인하였다. 본 연구의 결과로부터 CCTV 영상 데이터를 활용한 강수량 산정의 가능성을 확인할 수 있었으며 특히, 딥러닝 모델 개발시 필요한 적정 전처리 방법들에 대한 기준을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 라즈베리파이 기반으로 손바닥 정맥혈관 이미지를 획득하기 위하여 950nm파장을 가지는 근적외선 LED 광원 장치와 손금을 획득하기 위한 백색 LED 광원 장치를 가지는 시스템을 개발하였다. 또한 획득한 정맥 및 손금 이미지에 대하여 영상 전처리 과정(흑백화, 평활화, 이진화, 블러링, 세선화 등)을 통하여 정맥과 손금이 혼합된 위조 방지 및 보안이 강화된 고유 패턴이 추출 가능한 영상처리 기술을 구현하여 보안성이 강화된 시스템에서 활용할 수 있는 원천 기술을 확보하였다.
쉴리렌 이미징을 위한 랜덤 도트 배열 투영용 이진 회절광학소자를 설계하고 제작하였다. 이 연구에서 적용된 회절광학소자는 단 두 단계의 위상 및 10 ㎛의 피치를 갖는 이진 위상 회절 격자로, 제작 단가 및 제작 공정의 용이성을 위하여 선택되었다. 회절광학소자의 설계는 최종 패턴의 밝기 정보를 목적 함수로 사용하는 iterative Fourier transform algorithm을 적용하였다. 먼저 균일 밝기의 랜덤 도트 이미지를 생성하였고, 이를 최종 목표 이미지(패턴)로 적용한 결과, 위치(시야)에 따른 랜덤 도트의 밝기 변화를 확인하였다. 이를 해결하기 위하여 최종 목표 패턴에 가우시안 가중치를 적용한 개선 설계를 적용하였고, 그 결과 패턴 밝기 균일도를 52.7%에서 90.8%까지 향상시켰다. 이후, 바이너리 회절 소자 및 이를 적용한 빔 투사기를 제작하여 설계 결과를 검증하였다. 검증 결과 투사 거리 5 m에서 설계 목표인 430 mm × 430 mm 투광면적, 10,000개 이상의 랜덤 도트 패턴의 생성을 확인하였다. 측정된 균일도는 시뮬레이션에서 예상되었던 균일도보다 다소 적은 84.5%이나, 이는 회절 격자 형상, 특히 모서리 뭉개짐 및 간격 오류에 의한 것으로 추정된다.
사람들은 시각을 통해 대상물의 형상, 크기, 색, 표면 재질 등과 같은 미적기능을 처리하는 것과 동시에 과거의 자신의 경험을 결합시켜 새로운 심리적 해석을 통한 상징적 기능으로서 대상물을 바라보기도 한다. 그렇기 때문에 단순히 사람들이 눈을 통해서 무엇을 보고 있느냐가 중요 한 것이 아니라 눈으로 받아들이고 이해한 것이 사람들에게 어떤 생각과 느낌과 심리적인 영향을 불러오는 것인가를 연구하고 이해하는 것이 매우 중요하다고 할 수 있겠다[15]. 이러한 연구목적의 하나로서 본 연구에서는 상징적 기능으로서 아날로그 이미지와 디지털 이미지의 인지적 특성이 무엇인지를 "형태적 관점"에서 디테일하게 밝혀내려 하였다. 그리고 다섯 가지 가설을 세우고 다음과 같은 실험을 진행하여 가설을 검증하였다. 우리주변에서 가장 많이 사용되고 있는 스마트폰을 2차원형상의 선화(線?)로 단순화하고 그 스마트폰 2차원형상의 가로라인에 R(radius)값이 부여되었을 경우와 런인알(run-in-r; radius)이 부여되었을 경우 그리고 그 도형들의 모서리에 R(radius)굴림이 적용 되었을 경우를 설정하고 12가지 짝(pair)을 이룬 도형의 조합을 실험방법으로 고안하여 피험자들에게 실험을 실시하였다. 그 결과 몇 가지 인간의 특징적인 현상을 발견할 수 있었으며, 특히 어떤 형상에서 사람들은 상징적 기능으로서의 아날로그이미지와 디지털이미지를 심리적으로 강하게 인지하는지를 객관적으로 검증할 수 있었다. 이와 같은 연구를 통해 얻어진 사람들의 생각과 느낌들을 확정된 하나의 가치로서 데이터베이스화 하여 제품디자이너들에게 제공할 수 있다면 소비자들이 원하는 기초적인 감성 디자인으로서 디자인형상에 응용할 수 있을 것으로 생각된다.
본 논문에서는 자음과 모음이 분리되어 검출되는 한글의 문제점을 해결하기 위해 히스토그램과 자음, 모음 문자의 구조적 특징을 이용한 한글 검출 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 한글 검출 과정에서 불필요한 잡음을 제거하기 위해 DoG(Difference of Gaussian)을 이용하여 배경을 제거하였다. 배경이 제거된 이미지에서 누적 히스토그램을 사용하여 위해 이진화 이미지로 변환하였다. 그 후 수평 누적 히스토그램을 사용하여 문자열 위치를 찾고, 찾은 문자열 이미지에서 수직히스토그램을 사용하여 문자 결합을 진행하였다. 하지만 '가', '라' '귀' 와 같이 자음 모음이 수평으로 존재하는 단어는 하나의 문자로 결합이 어렵기 때문에 문자의 구조적 특징을 이용하여 결합하였다. 본 실험에서는 다양한 배경을 가진 알파벳으로 구성된 이미지, 한글로 구성된 이미지, 알파벳과 한글이 혼합된 이미지를 가지고 실험하였다. 제안하는 방법은 K-means와 MSER 문자 검출 방법이랑 비교했을 때 알파벳 검출률은 2%정도 낮지만 한글이 포함된 문자 검출 방면에서는 90.6%로 약 5% 높은 검출률을 보였다.
최근, 국내의 도심지와 수도권을 잇는 급행철도 사업, 간선도로 및 고속도로의 지중화 사업 등과 같이 교통 인프라 건설이 활발하게 추진되고 있으며 국토의 효율적인 활용을 위하여 지하 터널 및 산 터널의 시공이 활발해지고 있다. 터널 시공이 늘어남에 따라 콘크리트 구조물의 노후화로 인한 안전진단, 유지보수 및 관리의 필요성도 증대되고 있다. 본 논문에서는 인력에 의한 외관조사의 단점을 해결하고 터널 안전점검의 자동화를 위하여 터널 스캐닝영상을 통한 안전점검을 제시한다. 터널 스캐닝영상을 통한 안전점검은 기존 인력에 의한 외관조사에 비해 조사기간과 인력을 크게 줄일 수 있으며 조사자의 안전사고와 교통체증에 따른 사회적 비용을 절감할 수 있다는 장점이 있다. 터널 스캐닝영상 기반 안전점검을 위해서는 터널 스캐닝영상의 접합을 통하여 평면전개 이미지를 생성하는 것이 핵심이다. 본 연구에서는 터널 스캐닝영상 기반 안전점검의 필수기술인 터널 스캐닝 다중 촬영 영상 접합에 적합한 알고리즘에 대한 성능평가를 진행하였다. 터널이미지 접합에 유리한 알고리즘을 찾기 위하여 OpenCV에서 제공하는 특징점 검출 및 매칭 알고리즘 중 실수기술자와 높은 정확도를 갖는 SIFT, 이진기술자를 갖고 연산속도가 빠른 ORB, BRISK 총 3가지 알고리즘을 비교 분석하고자 한다. 터널이미지는 크게 콘크리트부, 조명부와 타일부로 나누어 터널이미지의 특성을 반영하였다. 터널이미지 접합에 유리한 알고리즘은 특징점 검출 개수, 연산속도, 특징점 매칭의 정확성, 영상접합 결과를 종합하여 판별하였다. 접합성능은 SIFT알고리즘이 가장 좋았으며 ORB, BRISK도 짧은 연산시간과 준수한 성능을 보였다. 연산시간보다 정확도가 중요시되는 정밀한 평면전개 이미지 생성에 SIFT가 활용될 수 있고 ORB와 BRISK도 준수한 접합결과를 보여줘 대용량 영상에서 빠른 영상처리 속도가 요구되는 작업이 필요할 경우 사용될 수 있는 가능성을 확인했다.
본 논문에서는 고차원 국부이진패턴과 결합베이시안 알고리즘을 이용한 얼굴인증 임베디드 시스템을 제안한다. 또한, 제안된 알고리즘에 대한 임베디드 시스템을 라즈베리파이 3을 이용하여 구현한 결과를 제시한다. 제안된 얼굴인증 알고리즘에 대한 평가는 500명의 얼굴 데이터가 저장된 데이터베이스를 이용하여 수행하였다. 여기서 각각의 얼굴 데이터는 학습용과 테스트용 이미지로 구성하였다. 성능평가를 위한 척도로는 주성분분석법의 차원에 따른 스코어 분포와 얼굴인증 시간을 이용하였다. 그 결과, 최적화된 임베디드 환경에서 우수한 얼굴인증 성능을 가지는 임베디드 시스템을 상대적으로 저렴한 비용으로 구현할 수 있음을 확인하였다.
인도부페 프로세스는 유한개의 행과 무한개의 열로 이루어진 이진행렬의 분포와 관련된 확률과정이다. 무한특성모형을 유한개의 행과 무한개의 열로 이루어진 이진행렬을 이용해서 표현할 때, 이진행렬에 대한 사전분포로써 인도부페 프로세스가 이용될 수 있다. 본 논문에서는 인도부페 프로세스를 유한특성모형과 연관지어서 유도하는 방법을 소개하고, 베타프로세스와의 관련성을 간략히 설명한다. 실제 모형의 추론에 인도부페 프로세스가 이용되는 예제를 살펴보기 위해서 가우시안 선형모형에 인도부페 프로세스를 적용한 모형화 방법을 언급하고, 깁스표집 알고리즘, 막대 자르기 알고리즘, 변분방법을 이용한 추론방법을 설명한다. 그리고 이 세 가지 알고리즘을 이용하여 이미지 자료를 분석하는데 적용해본다. 나아가 쌍자료 분석, 네트워크 분석, 독립성분 분석에서 인도부페 프로세스가 어떻게 이용될 수 있는지도 알아본다.
다공질 암석의 공극구조는 그 암석의 수리-역학적 거동에 매우 큰 영향을 미친다. 다공질 암석의 공극구조 특성을 표현하는 대표적인 방법은 공극률, 공극크기분포, 방향성 등이 있다. 암석의 유효공극률은 실험적으로 비교적 쉽게 구할 수 있지만, 공극의 크기분포 특성을 파악하는 것은 매우 어려운 실정이다. 본 연구에서는 X-ray CT를 이용하여 대표적 다공질 암석인 베레아 사암의 공극구조 중 공극크기분포를 이미지 기반으로 평가하였다. 공극크기분포 평가를 위해 본 연구에서는 이미지 필터링, 이진화, 골격화 등의 이미지 기반 처리 작업을 수행하였으며, 국부 두께평가 및 star chord를 이용하여 베레아 사암의 공극크기분포를 구하였다. 본 연구에서 제시된 X-ray CT 기반의 공극크기분포 평가방법을 이용하여 향후 다공질 재료의 공극구조 평가에 새롭고 효율적인 방안을 제시하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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