본 논문에서는 IR 영상추적을 위하여 가린 표적의 실제 중심을 예측하는 추적창 조절(target window adjustment) 기법을 제시한다. 대표적 분할 추적(patch tracking) 방식인 특징점 추적(feature point tracking)은 표적의 중심과 특징점을 coupling하여 가린 표적의 실제 중심을 예측할 수 있으나, 형상 정보가 적은 영상에서 표적의 ROI(Region of Interest)는 특징점의 분포만으로는 구할 수 없다. 본 논문에서는 상관추적의 추적창 조절 기법과 특징점 추적의 coupling 기법을 결합하여 표적이 장애물에 가리는 경우에도 안정적인 추적창을 유지한다.
본 논문에서는 비젼 기반의 마이크로매니퓰레이션을 위해서 임의의 형태의 오브젝트에서 조작점을 추출하는 알고리듬을 제안한다. 본 알고리듬은 무게 중심점과 K-L 변환을 이용하여 오브젝트의 조작점을 선정하고 오브젝트와 마이크로 그리퍼가 접촉하게 되는 면에서 최외곽의 접점을 접촉점으로 선정한다.
본 논문은 영상 해석 알고리즘의 하나인 원형 패턴 벡터 알고리즘을 이용하여 손가락으로 커서를 제어하는 시스템을 구현하였다. 이 알고리즘을 적용하기 위하여 영상에서 손 영역에만 해당하는 최대 원을 여러 개 그린 후 가장 큰 원의 중심점을 무게 중심점으로 사용하였으며, 무게 중심점에서 손의 외곽까지의 거리를 구하여 가리키는 손가락을 찾도록 하였다. 화면상의 커서의 수평 방향은 가리키는 손가락 방향을 이용하여 평면 좌표로 해석하여 제어하였고, 수직 방향은 모니터 중앙 상단에 한대의 카메라를 사용하였기 때문에 손가락 길이를 이용하여 불연속적으로 상-중-하의 세 영역으로 제어하였다. 수직 방향의 커서이동이 불연속적이기 때문에, 구축한 인터페이스 화면의 범위를 축소한 후 축소된 범위를 전체 화면으로 확대해 나감으로써 사용자가 원하는 목표지점으로 커서를 이동시킬 수 있다.
기존의 고정 부하 중심점 방식의 ULTC 운전제어전략은 계절별 부하 변화에 따른 전압보상을 효율적으로 실현하기 어렵다. 따라서 가변 부하 중심점 방식의 ULTC 운전제어전략들이 제안되는데, ANN이나 Fuzzy 멤버쉽 함수를 설계하는 문제는 고도의 전문적 설계경험과 상당한 시간을 요구한다. 따라서 본 연구에서는 적용이 쉬운 최소거리 판별기법을 적용, 부하변화에 따라 ULTC의 운전 부하 중심점을 이동시켜, 전압보상 범위를 개선시킬 수 있는 디지털 ULTC 운전 제어전략을 제안한다.
감시 카메라 환경에서 움직이는 객체들이 서로 근접한 경우 객체들을 개별적으로 구분하기 어렵기 때문에 근접한 객체들을 분리하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 근접 객체 구분을 위하여 외곽선 데이터를 시계열 데이터로 변환하는데 필요한 중심점을 검출하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 알고리즘은 다양한 근접 패턴에 대하여 중심점을 정확히 추출할 수 있음을 확인하였다.
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.
과거의 공항은 공공성에 중심을 두었다면 현재는 상업성에 중심을 둔 공항의 개념으로 변모해 가고 있다. 이에 전 세계 공항들은 경쟁에서 살아남기 위해 수익창출에 노력을 기울이고 있다. 현재 세계 공항들은 경쟁에서 살아남기 위해 항공수익이 아닌 비항공수익을 통해 이익을 창출하고 있다. 비항공수익인 공항면세점의 비중은 점점 커지고 있으나, 국내외로 공항면세점에 대한 연구가 그리 활발하게 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 공항면세점의 현황을 파악하고, 단기간 마케팅 전략인 판매촉진을 활용하여 공항면세점을 활성화 시키고자 한다. 본 연구를 수행하기 위해 먼저 공항면세점에서 이용 가능한 판매촉진 유형에 대해 개념 정의를 내려 고객만족에 미치는 영향을 살핀 후 행동의도까지의 관계를 중심으로 살펴보았다. 의미 있는 변수들을 추출한 후 분석결과를 토대로 마케팅 시사점을 파악하고 향후 고객행동의 추세 및 변화를 반영하여 공항면세점의 운영 자료로서 활용되고자 하는 것이 궁극적인 목적이다. 공항면세점 이용객 표본으로 선정하여 설문조사를 실시한 후 이용객이 지각하는 판매촉진이 고객만족에 어떻게 영향을 미치는가, 그 결과 행동의도에는 어떠한 영향을 미치는 가를 AMOS 18.0을 활용하여 실증적으로 분석하고자 한다.
본 연구의 목적은 원위지점에서 움직이는 실험 데이터를 이용하여 그 점들의 회전운동 순간 중심점을 분석하는 프로그램(Centering 1.0)을 개발하는 것이다. 이를 위해 수학적인 알고리즘을 정의하고, 물체의 운동에 대한 실험 데이터를 입력하여 회전운동 순간 중심점을 찾아내는 컴퓨터 프로그램을 구현하였다. 프로그램을 검증하기 위한 실험 데이터는 한명의 숙련된 여성골퍼의 피칭(40m 캐리)과 퍼팅(4m) 스트로크 시 클럽의 움직임으로 수집하였다. 그리고 이 데이터를 본 연구를 통해 개발된 회전운동 순간 중심점 분석 프로그램에 적용하여 클럽의 움직임 시 회전의 중심점을 찾고, 그 위치의 크기를 반지름으로 나타내었다. Centering 1.0 프로그램은 구간을 크게 정의할 때 반지름의 오차가 약간 있었으나, 구간을 작게 나눌수록 매우 근사치의 값을 제시하여주었다. 피칭과 퍼팅을 비교할 경우에 피칭의 반지름이 퍼팅보다 매우 작게 나타났으며, 퍼팅의 경우 중심의 위치는 인체 내에 있지 않고 최고 3m 외부에 위치하는 것으로 나타났다. Centering 1.0 프로그램은 회전운동에서 구한 데이터의 최소 3개만 입력하면 반지름 값을 알 수 있으며, 이것이 누적되면 회전운동 순간 중심점의 이동경로를 알 수 있다.
본 연구에서는 병원 등급에 따른 X선조사야와 광조사야 간의 면적 차이와 중심점 오차를 측정하여 비교함으로써 피폭을 낮추고 화질 향상을 위해 정도관리의 중요성을 인식하고자 하였다. 00광역시에 소재한 10개 병원의 디지털 일반촬영장치 12대를 대상으로 X선조사야와 광조사야의 중심점을 측정하였다. 병원 등급별로는 대학병원(university hospital) 3대, 종합병원(general hospital) 3대, 병원(hospital) 4대, 의원(clinic)에서 2대를 실시하였다. 표준화된 모눈종이 위에 투명 플라스틱판을 붙인 후 철사(0.8mm)를 이용하여 각각 다른 넓이로 팬텀을 제작하였고, 팬텀 중앙에 철사로 중심을 표시하였다. 디지털 일반촬영장치 테이블 위에 팬텀을 위치시킨 후 수직으로 각 조사야 별로 노출 시킨 후 영상을 얻었다. 모든 영상은 SSD 100cm에서 동일한 노출 조건으로 획득하였고, 의료영상저장전송시스템(PACS, picture archiving communication system)을 이용하여 조사야 및 오차 길이를 측정하고 비교하였다. 측정 데이터는 평균과 표준오차로 나타낸 후 SPSS ver. 22.0을 이용하여 분석하였다. 의원이 X선조사야와 광조사야 간에 면적차이가 가장 적었고, 그다음 대학병원, 병원, 종합병원이 가장 컸다. 중심점 오차가 가장 적은 대학병원을 기준으로 의원 간에 통계학적인 유의한 중심점 오차 차이를 보였다(p=0.024). 중심점 오차는 36개월 미만 그룹이 36개월 그룹보다 통계학적으로 유의하게 적은 오차를 보였다(0.26 vs. 0.88, p=0.036). X선조사야와 광조사야 간에 면적 차이는 의원이 가장 적었고, 중심점 오차는 대학병원이 가장 적었다. 또한, 정도관리 후 사용기간이 짧은 병원이 중심점 오차가 적은 것으로 나타나 정도관리 항목에 따른 수시정도관리 도입이 필요하였다.
디지털 태양센서는 CMOS 이미지 센서에 맺힌 태양광 이미지를 이용하여 태양광의 입사 각도를 계산한다. 이를 위해서는 태양광 이미지의 정확한 중심점을 찾아야하며 따라서 정밀한 중심점 추정은 디지털 태양센서 개발에서 가장 중요한 요소가 된다. 중심점을 찾기 위해서 가장 일반적으로 쓰이는 중심 알고리즘은 thresholding 방법이며 가장 단순하고 구현하기 쉽다. 또 다른 알고리즘으로는 이미지 처리를 이용하는 image filtering 방법이 있다. 하지만 이러한 방법들은 태양센서 정밀도가 이미지 센서에서 획득한 태양광 강도(intensity) 데이터의 노이즈에 영향을 많이 받으며, 특히 thresholding 방법의 경우 threshold 값에 따라 정밀도가 바뀌기 때문에 효과적인 threshold 값을 정하기 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 태양광 이미지의 중심점을 구하기 위해서 태양광 이미지 모델을 이용하는 template 방법을 제시하고 성능을 비교 분석하였다. 제안한 template 방법은 thereshold, image filtering 방법과 달리 비교적 높은 정밀도를 가지며, 특히 노이즈 수준에 관계없이 거의 일정한 수준의 정밀도를 가지는 장점이 있어 신뢰성이 높다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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