In this paper, we review two-dimensional measuring methods referring to target patterns. The patterns consist of two linearly-repeated patterns or is designed repeatedly in two-dimension. The repeated properties are reflectivity, refractivity, air-gapping distance, capacitance, magnetic reluctance, electrical resistance and sloping gradient, etc. However, the optical methods are generally used for high speed processing and density, and their encoding principles are treated here. In case of two-dimensional pattern, as there is not inherently error between single units encoding the pattern except for the metrology frame errors, the end-effector position of an object accompanying the pattern can be measured with respect of the global frame without via error. Therefore, it is regarded as a substitute for laser interferometer with severe environmental constraints and has been applied to the high-accurate planar actuator.
The aim of this study is to deduce color temperature and illuminance by conducting the preference & affective evaluation consequent on illuminance change of ambient light in case of the lighting method of ambient light mixed with task light in time of reading which is visual work action among the action in learning space. As a result of the prior survey on preferred lighting method in time of the act of reading targeting 20 experts before doing evaluation, the method of lighting mixed with ambient light and task light was found to be the highest. Such a result is analyzed to be attributable to the fact that the less the difference in illuminance of nearby space and work surface because of the mixed method of lighting, the less the glare, which makes a reader feels easy and concentrate on reading. On the basis of descriptive statistics of evaluation results and impact analysis by category, this study recommends the application of combinations of ambient light illuminance ranging from 40lx to 100lx with color temperature of 5500~6000K in case of the method of lighting mixed with general light and task light.
표는 중요한 정보를 함축적으로 담고 있는 문서 요소로서 문서 영상에서 표의 내용과 구조를 분석하고 이해하려는 연구가 많이 진행되어 왔다. 이러한 표의 검출과 인식에 관한 기존의 연구들은 평판 스캐너로 취득한 문서 영상을 대상으로 이루어졌는데 최근에는 디지털 카메라와 스마트폰이 보급됨에 따라 평판 스캐너 대신 카메라를 이용한 표 인식의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 카메라로 획득한 문서 영상에서 표 인식에 대한 알고리듬을 제안한다. 먼저 표가 선들의 집합으로 이루어져 있다는 가정 아래 문서 이미지에 존재하는 선을 이진화와 강인한 곡선 맞춤 알고리듬을 사용하여 검출한다. 검출된 선들의 교차점은 표의 요소일 수도 있으며 오검출의 결과일 수도 있는데 교차점 주변의 관찰 결과와 교차점 사이의 연관 관계를 에너지 식으로 표현하고 이 식을 최소화함으로써 각각의 교차점에 최적의 레이블을 할당한다. 얻어진 레이블은 표로 유일하게 변환되며 표의 구조를 셀 단위까지 추정할 수 있다. 다양한 표 영상에 대한 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 문서영상의 기하학적인 왜곡에도 불구하고 영상에 존재하는 표를 성공적으로 인식함을 보여준다.
골격선 추출에 대한 향상된 디지털 이미지를 획득하기 위해서 효과적인 골격화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 임계값을 이용한 이진화를 거친 후에 본 방법을 적용하여 영상 골격화 효율을 높이고자 한다. 기존의 골격화 방법은 Rutovits, Stefabelli 그리고 그 외에 5가지 방법을 사용하였다. 기존의 방법은 많은 부분에서 팽창과 잡음가지들이 생성되어 골격화를 이루는데 어려운 점이 많았다. 그러나 제안된 방법은 수정된 병렬처리 단계를 통해서 먼저 문제점들을 제거하였고, 첨가하여 제안된 8가지 제거 조건들에 일치하면 중앙 화소를 제거하여 골격화 품질을 향상시켰다.
본 논문에서는 신경회로망 알고리즘 중 하나인 Backpropagation Network을 이용한 악보인식 기법과 그에 필요한 악보 이미지에 대한 전처리 기법을 제안한다. 전처리과정으로 이진화, 기울기 보정, 오선제거 등의 과정을 수행하여 인식에 필요한 음악 기호와 음표를 분리한다. 분리된 음악 기호와 음표들은 Backpropagation 알고리즘을 사용하여 구성된 음표 인식 신경망과 비음표 인식 신경망을 통해 각각 음표와 비음표 인식과정을 거친다. 다양한 복잡도를 가진 악보를 대상으로 한 실험 및 분석 결과를 통해 제안한 악보 인식 기법의 정확도를 기술하였다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환을 멀티스케일 매치 필터의 관점에서 해석하고, 이를 위하여 마르코프 랜덤 필드에 묻혀있는 가우시안 형태의 작은 물체를 검출하는 이론적 근거를 제시하며, 이의 응용으로 맘모그램에 존재하는 마이크로캘시피케이션을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 검출하고자 하는 물체가 가우시안 형태이고 그 스케일이 웨이블릿 변환에 의해 계산된 것과 일치하며, 그 주변의 잡영이 마르코프 프로세스이면, LoG(Laplacian of Gaussian) 웨이블릿은 멀티스케일 매치 필터로 작용하며, 적절한 디테일 이미지를 단순히 이진화함으로써 최적의 검출기를 구현할 수 있다. 그런데, 마이크로캘시피케이션은 정확한 가우시안 형태를 갖지 않고, 게다가 맘모그램의 배경이미지도 마르코프 프로세스라는 가정에서 벗어난다. 이러한 불일치를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 멀티스케일 웨이블릿 계수에서 추출한 특징벡터를 Hotelling observer에 입력하여 처리함으로써 이를 보상하고자 하였다.
최근, 퍼지 이론에 따른 정보 처리는 여러 분야에서 그 유효성이 기대되어 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나, 일반적인 퍼지 제어 시스템에서는 실제 많은 입력변수의 도입에 따른 퍼지 소속 함수간의 연산 및 추론 시간이 크게 증가되므로, 최근 퍼지 연산을 보다 효과적으로 고속, 병렬 처리 할 수 있는 새로운 퍼지 추론 시스템의 구현이 요구되고 있다.따라서, 본 논문에서는 병렬 및 실시간 처리가 가능한 새로운 접근 방법으로 2차원 공간 광 변조기와 디지털 이미지 보드를 이용한 광 퍼지 추론 시스템을 구성하고, 실제 퍼지 에어컨 시스템에 이를 적용한 실험 결과를 통해 새로운 실시간 광 퍼지 추론 시스템의 구현가능성을 제시 하였다.
영상감시기술은 공공장소의 사랑 행동패턴 분석을 통한 범죄 예측, 실내 환경에서의 사람의 출입여부 확인, 다중 카메라에서의 특정 이동객체 추적 등 다양하게 이용되고 있다. 또한 유비쿼터스 환경에서 영상센서로 사용 될 수 있다. 영상감시기술에서는 입력된 영상을 여러 과정을 통하여 분석 하게 된다. 여러 과정 중 이동 객체의 정확한 분석을 위해서는 효과적인 이동객체 검출 방법이 필요하게 된다. 어떤 감시카메라는 객체가 감지되었을 때 감지된 영상을 자동으로 보정한다. 이와 같이 자동보정 카메라에 입력된 영상을 분석할 경우 보정된 정도에 따른 영상처리가 필요하게 된다. 이동객체 검출 단계는 배경영상 모델링, 이동객체 검출, 그림자 제거 단계로 나눌 수 있다. 이 같은 과정 중에 감지된 영상의 자동보정 정도를 측정하고 영상 분석시 측정값을 적용하게 된다. 보정 정도를 적용한 방법과 하지 않은 방법 중에 적용한 방법이 더욱 정확한 검출 정도를 나타냈으며, 검출된 이진 이미지의 개선을 위한 과정 중 Reconstruction의 형태학적 영상처리 방법을 적용하여 기존의 검출 방법보다 향상된 결과 영상을 획득할 수 있었다. 이렇게 검출된 이동객체의 분석을 통해 보다 향상된 분석을 할 수 있게 되며, 차후 유비쿼터스 환경에서의 영상 센서로 사용 될 수 있다.
In this study, we derive an evaluation structure and 18 Valuation vocabulary for the media facade lighting conditions. In addition, this study deduced the applicable elements that could be applied in time of building nightscape lighting design using media facade by conducting affective evaluation. The research results are as follows: It was found that the image axis of "Dynamic, Colorful" showed the lighting change speed was fast with diverse application of lighting color, and its evaluation object applied by general emphasis, vertical emphasis, partial emphasis lighting method was highly assessed. In addition, it was found that "Luxurious, Unusual" axis showed lighting change speed was slow with the application of lighting color in warm hue series, and its evaluation object applied by line lighting, dot lighting, general emphasis lighting methods was highly assessed. Lastly, it was found that "Soft, Secure" image axis showed the lighting change speed was slow with the application of pastel tone lighting color, and the evaluation object applied by general emphasis lighting method was highly assessed.
돈사에서 돼지의 무게는 돼지의 건강이나 성장 상태, 출하 여부, 사육 환경, 사료 배급을 결정하는 주요 요인 중 하나이다. 이에 따라 돈사에서 돼지의 무게를 측정하는 것은 중요한 문제이다. 돼지의 무게 측정을 위해 Top-view 카메라에서 획득한 영상으로부터 돼지의 픽셀 수를 정확히 측정하기 위해서는 돼지의 머리 부분을 제거할 필요가 있다. 본 논문에서는 Convex-hull을 이용하여 돼지 모양에서의 오목 점과 돼지의 중심으로부터의 거리 정보를 이용함으로써 돼지의 머리를 효과적으로 탐지 및 제거하는 방법을 제안한다. 먼저, 이진화된 돼지의 이미지에서 Convex-hull 알고리즘을 수행 후, 돼지의 중심점 좌표로부터 일정 굴곡 이상의 오목 점 중 가장 가까운 점의 좌표를 획득한다. 이후 앞서 획득한 점의 좌표와 중점의 좌표 사이 일정 길이와 각도를 가지는 또 다른 점의 좌표를 획득하고, 두 점을 기준으로 돼지의 몸통과 머리를 분리하였다. 실험결과, 높은 정확도와 적은 수행시간으로 돼지의 머리를 탐지하고 제거할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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