헤드램프는 안개등, 후미등, 제동등, 방향지시등과 함께 자동차의 등화장치 중의 하나로써 특히 야간의 안전운행을 위해 필수적인 장치이다. 야간 운전시 차량의 운전자는 마주오는 차량의 헤드램프에 의한 눈부심으로 도로의 사정을 정확히 파악할 수 없는 일이 종종 발생하게 되는데 이것은 야간 사고의 큰 원인으로 지목된다. 그러므로 헤드램프의 빔패턴은 정확하고 sharp한 cut-off line을 가져야 한다. 본 논문에서는 미국식 빔패턴(SAE type)을 고려한 헤드램프용 반사갓 설계의 한가지 알고리즘을 제시한다.
최근 녹색성장 및 에너지절감 등의 트렌드에 힘입어 LED조명에 대한 일반인들의 관심이 급증되고 있다. 이에 국내외 글로벌 기업들이 LED조명 관련제품을 봇물처럼 쏟아내고 있다. 광주지역 광산업체 등 중소기업들도 신제품 출시에 박차를 가하고 있다. 연구기관 및 관련 전문가들은 2010년 국내 LED조명 시장은 6,651억원 2015년에는 3조 7,000억원대에 이를 것으로 예측한다. 이는 LED가 고효율 저전력, 반영구적 수명, 공간효율성, 다양한 연출효과, 친환경적인 장점이 크기 때문이다. 그동안 기술발전에 힘입어 가로등, 건축 경관, 장식, 사인조명 뿐만 아니라 옥내에서 사용하는 할로겐, 백열전구 형광등 등도 LED조명으로 빠르게 대체되고 있다.
본 논문에서는 기존의 CS-LBP를 변형한 ECSP 전처리 기법과 조명에 강인한 D2D-PCA 특징을 결합하는 얼굴인식 방법에 대하여 제안한다. 제안하는 얼굴인식 방법의 성능평가는 Yale B 데이터베이스 상에서 기존의 다양한 이진패턴 변환 영상과 얼굴인식에 널리 사용되고 있는 PCA 및 2D-PCA 특징을 이용하여 수행되었다. 실험 결과, 제안하는 얼굴인식 방법은 다른 방법들에 비하여 가장 높은 인식 성능을 보였으며, 이로부터 제안 시스템이 조명 변화에 강인한 얼굴인식 방법임을 확인하였다.
본 연구에서는 편측식 선형 유도전동기(SLIM)를 구동원으로 한 지상 2차 방식의 반송설비시스템을 실험장치로서 구성하고, 이에 적용된 SLIM의 해석 및 설계을 위하여 Goodness factor와 가동자의 주행패턴을 고려하였다. 또한, 반송설비시스템의 추진구동원에 적용된 SLIM의 설계에 대한 타당성을 고찰하고자 유한요소법(FEM)에 의한 해석결과와 실험결과를 비교·분석하였으며, 이로부터 반송설비시스템은 물론 산업용 제어기기에 이르기까지 SLIM의 응용을 위한 기초자료를 제시할 수 있었다.
본 논문의 목적은 타이어에 각인되어 있는 DOT 코드 문자를 효과적으로 추출하는데 있다. 기존의 DOT 문자 인식 방법에서는 카메라와 조명에 의한 2차원 영상에서 DOT 문자 추출을 시도하였는데, 타이어는 DOT 문자와 배경이 동일한 색상이고, 조명에 민감해서 DOT 문자의 추출이 용이하지 않았다. 그래서, 본 논문에서는 타이어의 DOT 문자를 조명에 거의 영향을 받지 않는 3자원 레이저 스캐너를 이용해서 획득하고, 획득된 영상에서 높이 값 정보를 추출했으며 추출된 높이 값 정보를 가진 영상에 패턴 인식 기법을 적용하여 DOT 문자를 효과적으로 추출할 수 있었다.
본 논문에서는 방송 영상에서 조명효과와 크기변화 등에 강인한 얼굴패턴 검출기법을 제시한다. 제안된 얼굴검출 모델은 영상 전처리 과정과 얼굴패턴 검출 과정으로 이루어진다. 전처리 과정은 조명변화에 대한 보정기능과 다중필터에 의한 후보영역 선별기능으로 구분된다. 얼굴패턴 검출과정은 다단계의 특징지도 생성과정과 패턴분류 과정으로 이루어진다. 특징지도를 생성하기 위하여 가보(Gabor) 필터계층을 포함하는 CNN(Convolutional Neural Networks)모델을 도입하였다. 다양한 배경을 고려한 효과적인 학습을 위하여 본 논문에서는 억제성의 뉴런(Inhibitory neuron)을 포함하는 구조의 CNN모델을 적용한다. CNN으로부터 추출되는 특징집합은 최종 단계에서 WFMM(Weighted Fuzzy Min Max) 모델을 사용하여 분류된다. 이때 사용되는 특징집합의 크기는 분류기의 규모 및 계산량의 결정적인 역할을 준다. 이에 본 연구에서는 최종 분류 과정에 사용되는 특징의 수를 효과적으로 줄이기 위해 FMM모델을 사용하는 적응적인 특징 선별 기법을 제안한다. 또한 실제 영상을 통한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰한다.
본 논문은 GIS내 파티클에 의해 발생한 부분방전 신호에 대한 정량적 분석 및 상태에 따른 패턴인식에 관하여 설명하였다. GIS내 파티클의 상태를 4가지로 모의하여 각각의 경우에 부분방전 신호를 계측한 후 Ф-Q-N분포로 나타내었고, 다시 Ф-Q분포, Ф-Qm분포, Ф-N분포, Ф-N분포로 나타내었다. 각각의 분포는 통계적 연산자에 의해 정량화 하여 분석하였고, 또한 연산자들을 패턴인식을 위한 입력데이터로 이용하여 수행하였다. 그 결과 파티클의 상태에 따른 분포 형태는 파티클의 상태에 따라 서로 다른 특성을 나타냈었으며, 또한 뉴럴 네트웍을 이용한 패턴 인식의 결과는 약92〔%〕였으며 연산자들의 입력 데이터가 많을수록 더 정확한 결과가 나타났다.
최근에 발행되는 대부분의 지폐는 UV(ultra violet)조명에 반응하는 UV패턴을 포함한다. 본 논문은 지폐검사를 위하여 지폐 내부에 존재하는 UV패턴을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. UV조명을 이용하여 촬영한 영상을 전 처리 과정을 통하여 입력데이터로 변환시킨 후, 가우시안 혼합 모형과 split-and merge EM(SMEM)알고리즘을 적용하여 영상을 몇 개의 영역으로 분리시킨다. 영역 분리된 영상 중 원하는 패턴을 추출하기 위하여, 공분산 벡터의 넓이와 가중치를 이용하는 방법을 새로이 제안한다. 다양한 지폐에 대한 실험을 통하여 제안방법의 유용성을 보인다.
컴퓨터 그래픽스 분야에서는 사실적인 3차원 렌더링을 위해 조명에 관한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 우리가 보는 장면은 어떤 장면내에서 한 점에 들어오는 빛과 그 빛에 의한 래디언스에 의하여 인지된다. 한 장면에서 카메라로 들어오는 빛의 성분을 직접광과 간접광으로 구분할 수 있는데, 직접광은 한 객체의 표면에 닿은 광원을 객체의 속성에 의해서 직접 반사시킨 빛 성분이고, 간접광은 복잡한 기하학적 요소간의 상호반사에 객체로부터 반사된 빛 성분이다. 이 논문은 고주파 조명 패턴을 활용하여 임의의 장면내에 있는 빛을 직접광과 간접광 성분으로 분리시킬 때의 부정확성을 개선하여 정확성을 높이는 방법에 관한 것이다. 이를 위하여 물체의 속성에 따른 빛이 비춰지지 않은 영역에서 반사된 빛의 값을 측정하는 방법을 제안하고 이 방법을 통하여 장면에서 직접광과 간접광 성분의 분리의 정확도를 높일 수 있었다. 그리고 분리된 이미지의 간접광 성분을 특성을 이용하여, 육안으로 보이지 않는 장면에서의 이미지를 추출하는 향상된 방법을 제안하고 구현하였다.
광학적 분해능의 한계에 도달한 크기를 갖는 패턴의 분해능과 초점심도를 향상시키기 위해서 여러 가지 결상 방법들이 시도되고 있다. 일반적으로 선형 편광에서는 패턴 방향에 따라 TM mode 와 TE mode 사이에 contrast gap이 존재한다. 하지만 기존의 연구에서 이러한 conteast gap을 해결해 줄 수 있는 방법으로 타원편광 조명법이 제안하였다. 본 연구에서는 서로 방향이 수직인 패턴이 함께 있는 임의의 마스크에 타원편광을 포함한 여러 편광 조건을 적\ulcorner해 봄으로써, 초점심도를 향상시킬 수 있는 편광 조명 상태를 찾았보았다. 각 편광 조건에 따른 초점심도는, 허용 가능한 노광량(Exposure Dose0과 Critical Dimension(CD)의 오차 범위에 대한 ED-Tree(Exposure-Defocus Tree)를 통해 구하였다. 그 결과, 광학계의 조건에 따라 타원편광 조명이 초점심도를 향상시키는 효과가 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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