직업성 천식은 시안화물의 폭로에 의해 발생되는 것으로 알려져 있다. 남호주에 있는 가구산업에서는 일반적으로 목재판 위를 피복하기 위해 이중분사도포를 할 때 이소시안화물 도포제가 사용된다. 이 연구는 이와 관련 된 분야의 자료부족으로 관련 산업에서의 환경 및 피부와 안구폭로에 대한 모니터링을 위하여 수행되었다. 이 연구결과에 의하면 저압다량(HVLP)의 분사기 사용, 페인트 용액중의 저농도 경화제 및 전면 호흡보호구와 같은 적절한 보호구의 사용시에는 대기로부터 오염물질의 유입은 거의 없었고, 분사실 주변의 일반적인 작업범위에도 HDI 가 거의 감지되지 않았다. 페인트분사시의 일회용 장갑착용으로 피부폭로는 발견되지 않았으나, 칼라 모니터링에 의하면 장갑을 착용하지 않거나 청결하게 관리할 수 있는 공정이나 안전한 장소에 보관하지 않으면 작업장으로부터 피부폭로가 있었다. 페인트분사로부터 눈의 오염은 감지되지 않았고, 호흡기, 피부 및 안구에도 폭로되지 않았으며 유입과 가장 관련성이 있는 것은 작업형태이다.
본 논문에서는 라이다(LIDAR) 센서와 일반 카메라 (RGB 센서)가 획득한 영상들을 정합하고, 일반 카메라가 획득한 컬러 영상에 해당하는 깊이맵을 생성하는 방법을 제시한다. 본 연구에서는 Slamtec사의 RPLIDAR A3 와 일반 디지털 카메라를 활용하고, 두 종류의 센서가 획득 및 제공하는 정보의 특징 및 형태는 서로 다르다. 라이다 센서가 제공하는 정보는 라이다부터 객체 또는 주변 물체들까지의 거리이고, 디지털 카메라가 제공하는 정보는 2차원 영상의 Red, Green, Blue 값이다. 두 개의 서로 다른 종류의 센서를 활용하여 정보를 정합할 경우 객체 검출 및 추적에서 더 좋은 성능을 보일 수 있는 가능성이 있고, 자율주행 자동차, 로봇 등 시각정보처리 기술이 필요한 영역에서 활용도가 높은 것으로 기대한다. 두 종류의 센서가 제공하는 정보들을 정합하기 위해서는 각 센서가 획득한 정보를 가공하고, 정합에 적합하도록 처리하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 두 센서가 획득하는 정보들을 정합한 결과를 제공할 수 있는 전처리 방법을 실험 결과와 함께 제시한다.
홀로그램은 아날로그 홀로그램과 디지털 홀로그램으로 구분되지만 일반인이 구현하기에는 고가의 장비나 콘텐츠 구현의 한계가 존재한다. 또한 정해진 동영상을 통해 무한 반복되는 콘텐츠나 수동적인 관람 등 기존의 정적인 형태에서 벗어나 인터랙션이 가미된 홀로그램 콘텐츠를 연구해야 할 필요성이 있다고 사료된다. 따라서 유사 홀로그램 중 플로팅 홀로그램을 중심으로 융복합형 영상시스템을 제안하고자 한다. 홀로그램 인터랙션 요소는 3차원 공간에서 카메라 높이, 3D 모델간의 간격, 모델의 중복, 스케일, 애니메이션, 포지션, 칼라, 3D 모델체인지 등 8가지이며, 관람자가 실시간으로 직접 컨트롤하는 플로팅 홀로그램은 값비싼 홀로그램 장비를 사용하지 않고 플로팅 홀로그램을 쉽게 제작, 융복합 영상시스템을 활용함으로서 보다 대중적이면서도 능동적인 홀로그램 콘텐츠 제작 방법론을 제시하였다. 연구한계점으로는 실제 전시를 통해 개발된 영상시스템과 피드백을 통하지 못한 점이며, 이를 지속적으로 보완하여 보다 완성된 홀로그램 영상시스템이 개발되기를 기대해 본다.
발전고의 운정을 감시하기 위한 효과적인 수단으로 공정제어 그래픽 시스템이 제안되었다. 이는 분산 컴퓨터 시스템의 한 적용 형태인 공유 메모리를 이용한 다중프로세서 구조를 사용하므로 기능상 확장성이 있고 실시간 프로세서에 적용이 가능하다. 공유 메모리는 프로세스 값과 사용자 명령을 다루는 실시간 데이타 베이스로 사용된다. 본 시스템에 사용되는 데이타 베이스 파일들은 사용자 대화형 화상편집 프로그램에 해 생성되며 간편하고 사용자에 친근한 특성을 갖는다. 본 공정제어 그래픽 시스템은 발전소 보일러의 운전 감시 및 보일러 제어기의 bcak-up제어기능을 갖도록 구현되어, 실제 울산 화력발전소에 적용되었다. 그 결과 운전자 메뉴에 따라 14페이지 의 칼라 그래픽 화면으로 보일러의 운전 데이타를 정확히 디스플레이 하였으며, 아울러 고장 대응 기능도 원활히 수행하였다. 수행하였다.
2003년도에 분홍색의 스탠다드 'Sweet Pink' 품종을 모본으로 수량이 많은 분홍색 스탠다드 'Pink Pearl' 품종을 부본으로 인공교배하였다. 2004년에 116개체의 실생을 획득하여 이들을 대상으로 2006-2008년까지 3차에 거쳐 특성검정을 실시한 후 최종 선발 된 '원교 D1-126'를 'Pink Bell'로 명명하였다. 'Pink Bell'의 화색은 진분홍색으로 RHS 칼라챠트번호 57A이며 화형은 고심형이며 향기는 'Nobless'와 비슷하며, 가시는 매우 적으며, 꽃잎수는 44.5개로써 'Nobless'의 69.0개보다 적었으며, 화폭은 10.4 cm로 'Nobless'보다 약간 컸다. 평방미터당 년간 절화수량은 162본으로 'Nobless'보다 많았으며, 절화장은 69.8 cm 절화경경은 6.8 mm로 'Nobless'와 비슷한 절화형태를 보였다. 또한 절화수명은 12.0일로 'Nobless'보다 우수하였으며, 기호도 평가에서도 'Nobless'보다 우수한 경향을 나타내었으며, 개화소요일수도 'Nobless'에 비하여 매우 빠른 것으로 나타났다.
1999년도에 백색의 스탠다드 'Escimo' 품종을 모본으로 생육이 우수하고 다수성인 스탠다드 'Medeo' 품종을 부본으로 인공교배 하였다. 2000년에 파종을 실시하여 840개체의 실생을 획득하여 이들을 대상으로 2001~2003년까지 3차에 걸쳐 특성검정을 실시한 후 최종 특성검정 단계에서 기호도 조사를 실시한 결과 최종선발된 '원교 D1-54'를 'Honey Lemon'로 명명하였다. 'Honey Lemon'의 화색은 백색으로 RHS 칼라챠트번호 4D이며 화형은 고심형이며 향기는 거의 없었다. 꽃잎수는 17.0개로서 'Tineke'의 69.9개보다 훨씬 적었으며 화폭은 8.0 cm로 'Tineke'보다 약간 작았다. 평방미터당 연간 절화수량은 248.0본으로 'Tineke'보다 2배 이상 많았으며 절화장은 53.0 cm 절화경경은 5.0 mm로 'Tineke' 보다 길이와 굵기는 약하였으나 수량성이 높고 강건한 절화형태를 보였다. 또한 절화수명은 16.9일로 'Tineke'보다 2배 이상 길었다.
1998년도에 백색의 스탠다드 'Athena' 품종을 모본으로 수량이 많은 백색 스탠다드 'Tineke' 품종을 부본으로 인공교배하여 1999년에 95개체의 실생을 획득하여 이들을 대상으로 2000년부터 2002년까지 3차에 거쳐 특성검정을 실시한 후 최종 선발 된 '원교 D1-19'를 'White Day'로 명명하였다. 'White Day'의 화색은 백색으로 RHS 칼라챠트번호 149D이며 화형은 반고심형의 화형이며 향기는 'Tineke'에 비하여 많았다. 꽃잎수는 93.5개로써 'Tineke'의 69.8개보다 많았으며 화폭은 14.3 cm로 'Tineke'보다 약간 컸다. 평방미터당 년간 절화수량은 106.3본으로 'Tineke'보다 적었으며 절화장은 68.4 cm 절화경경은 5.2 mm로 'Tineke'와 비슷한 절화형태를 보였다. 또한 절화수명은 13.4일로 'Tineke'보다 약간 길었으며, 기호도 평가에서도 'Tineke'보다 우수한 경향을 나타내었다.
파편형태로 출토되는 토기 문화재의 경우 신속하고 정확한 복원이 중요한 과제이다. 기존의 방법은 시행착오법으로 조합하므로 정확하지 않을 뿐만 아니라 많은 시간이 소요되어 왔다. 이를 3차원스캐닝방법으로 쉽게 모델링 할 수 있다면 조각끼리의 조합작업도 매우 효율적으로 할 수 있다. 본 연구에서는 원형(原形)의 토기를 3차원 패턴스캐닝 방법과 사진측량방법으로 모델링하였으며 파손으로 인한 각각의 토기조각을 스캐닝하고 모델링하였다. 사진측량의 영상획득을 위해 Canon EOS 1DS real size 디지털사진기를 검정하여 사용하였다. 형성된 모델의 단면간의 상관성을 분석하여 효율적으로 조합하였으며 잔차와 칼라오차맵을 통해 오차를 분석하였다. 또한 가상박물관을 위한 사용자 중심의 웹기반 3차원 시뮬레이션환경을 구축하였다.
영상 검색의 수행 방법으로 사람의 시각 시스템의 특성을 기반으로 주요 의미를 갖는 객체의 효과적인 특징 추출을 통한 내용기반 영상 검색 시스템을 제안한다. 관심 객체 영역이 우선적으로 검출되도록 하기 위해 영상 내에서 비교적 면적이 크고 배경색상과의 차이가 크면서 영상의 가운데 위치하는 영역을 의미를 갖는 주요 객체로 판단하였다. 영상 고유의 특징을 얻기 위해서는 영상의 객체 윤곽선의 전체 길이를 정규화 된 일정한 세그먼트로 분할한 후에 객체 윤곽선의 세그먼트가 갖는 편각차분 벡터들의 누적 합과 양분된 객체의 시그너처를 추출하여 물체의 회전과 크기 변화에 적응적인 형태 특징으로 사용한다. 이와 같은 형태 특징을 필두로 해서 질감 샘플과 칼라, 그리고 이심률 정보를 결합하여 유사도를 측정함으로써 이동, 회전 크기 변화에 강건한 검색이 가능했으며 영역의 부분적인 변화나 손상으로 인한 객체 특성의 왜곡 현상에 덜 민감하게 반응하였다. 또한 Box-Counting Dimension에 의한 프랙탈 차원을 이용하여 측정한 객체간 복잡도 관계를 기반으로 하여 영상 특징에 서로 다른 유사도 가중치를 부여하는 방법이 잘못된 검색을 최소로 하여 더욱 효율적인 검색율을 보였다.
근래에 고령운전자의 증가와 다양한 차량용 멀티미디어 기기의 등장으로 운전 중 운전자의 시각적 주의 결핍 및 분산되어 교통신호등 오인식으로 인해 교통사고가 증가하고 있는 상황이다. 이를 보완하기 위해 일반적인 교통신호등 검출연구들은 색상 임계치, 템플릿 매칭, 학습기 기반 등의 방안이 제시 되었으나 색상 임계치의 경우 시내 도로와 같이 복잡한 배경과 주위 환경변화에 강인하지 못하고, 야간 시간대의 경우 템플릿 및 학습기 기반의 검출방안의 경우 그 인식도가 떨어지는 문제점이 존재한다. 따라서 제안한 방안에서는 교통신호등의 구조적인 형태 정보(모양, 밝기, 대비, 색상 등)을 기반 한 시각적 주의 영역과 spot-lights 영역 검출을 통해 복잡한 시내 도로 환경에서 교통신호등을 검출하는 방안을 제안한다. 교통신호등은 운전자의 시인성을 높일 수 있는 위치에 설치되고 또한 구조적인 고유한 형태와 색상을 지니고 있는 특징들을 이용하여 교통신호등을 검출한다. 제안한 방안에서는 입력된 칼라영상에서 특징정보들 간의 다차원 가우시안 파라미드 영상들을 생성하고 각 영상들 간의 대비차이 계산하여 현저하게 두드러진 영역들을 검출하고, 밝기 영상에서 주위 영역과 현저하게 밝은 spot-lights 영역들을 검출한다. 그리고 검출된 두 영역들의 모양과 색상 분석을 통해 교통신호등을 검출한다. 제안한 방법을 다양한 시간대와 시내 도로에서 실험한 결과, 교통신호등 검출률은 83.2%이고 프레임 당 처리 시간은 0.68초이다. 이것을 통해 사후판독 기능이 차량 영상기록장치에 결합한 안전운전 지원시스템으로 제안한 방안이 유용하게 적용될 수 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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