본 논문에서는 증강현실 기술을 적용하여 실내 가구 인테리어를 배치하는데 작업의 효율성을 높일 수 있는 모델을 연구하였다. 현재 증강현실을 적용한 기존 시스템에서는 가구의 이미지를 출력할 때 기업 제품의 규모와 성격 등에 따라 정보가 제한적으로 제공되는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 AR 레이블링 알고리즘을 제시하였다. AR 레이블링 알고리즘은 촬영된 이미지에서 특징점을 추출하고 실내 위치 정보를 포함한 데이터베이스를 구축하였다. CNN 기법을 활용하여 실내 공간에서 가구의 위치 데이터를 검출해 학습시키는 방법을 채택하였다. 학습한 결과를 통해 실내 위치와 학습시켜 나타낸 위치와의 오차를 현저히 낮출 수 있다는 것을 확인한다. 또한 가구의 정확한 이미지 추출과 함께 가구에 대한 상세한 정보를 받아 사용자가 원하는 가구들을 증강현실을 통해 쉽게 배치할 수 있도록 하는 연구를 진행하였다. 연구 결과 모델의 정확도와 손실률이 99%, 0.026으로 나타나 신뢰성을 확보하여 본 연구가 유의미함을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 AR 레이블의 설계, 구현을 통해 원하는 가구들을 실내에 정확히 배치하여 소비자의 만족도와 구매 욕구를 충족시킬 수 있을 것으로 기대된다.
영상정합은 동일한 장면에 대해서 서로 다른 시간 혹은 서로 다른 특성의 센서로부터 서로 다른 위치에서 얻은 영상들의 위치적 대응관계를 찾는 기법이다. 이 논문에서는 특성이 다른 적외선 센서와 광학 센서로부터 얻은 영상의 정합을 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 지금까지 제안된 서로 다른 특성의 영상을 위한 정합기법은 크게 특징점 기반 영상정합기법과 밝기값 기반 영상정합기법으로 구분될 수 있다. 특징점 기반의 영상정합기법은 정확하게 대응하는 특징점을 선택하는 것이 성능에 결정적인 영향을 준다 그러나 적외선 영상과 가시광선 영상에서는 특징점이 서로 같지 않은 경우가 많기 때문에 강인하지 못하다 그리고 밝기 값 기반의 정합기법에서는 정규상호정보를 유사성 척도로 사용한 영상정합기법이 가장 좋은 성능을 제공하는 것으로 알려져 있다. 그러나 정규상호정보 기반의 영상정합기법은 두 영상의 통계적 상관성이 전역적이어야 한다는 가정을 전제하는데, 적외선 영상과 가시광선 영상에서는 이를 보장하지 못하는 경우가 많아 정규상호정보를 유사성 척도로 사용하는 영상정합기법에서도 좋은 성능을 기대하기 힐들다. 따라서 이 논문에서는 적외선 영상과 가시광선 영상의 통계적 상관성의 해석에 기반한 두 단계 영상정합기법을 제안한다. 정확하고 강인한 정합을 위해서 첫 단계에서는 두 영상에서 통계적 상관성이 높은 부분을 추출하는 ESCR기법과 두 영상을 통계적 상관성이 높도록 필터링하는 ESCF기법을 수행한다. 그리고 두 번째 단계에서는 첫 단계에서의 결과 영상에 대해서 정규상호정보를 유사성 척도로 한 영상정합을 수행한다. 다양한 적외선 영상과 가시광선 영상을 이용한 실험으로부터 제안하는 두 단계 영상정합기법이 기존의 정규상호정보 기반의 영상정합기법에 비해 정확도와 강인함, 그리고 실행 속도의 측면에서 더욱 향상된 성능을 제공함을 확인하였다.
바코드의 기하학적 특징과 레이블링을 이용하여 효율적으로 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 네 개의 라인 연산자(line operator)[8]를 이용하여 화소가 가지는 방향을 구한 후, 블록 별로 각 방향에 대한 화소의 누적 히스토그램(histogram)을 구한다. 히스토그램에서 최대값과 최소값의 차가 가장 큰 블록을 바코드 영역의 블록이라고 결정한다. 구해진 블록만을 이용하여 바코드의 중심을 지나가는 직선을 구할 수도 있지만 좀더 정확한 직선을 구하기 위해 바코드 영역에 있는 많은 블록들을 찾는다. 가장 큰 차 값을 이용하여 문턱값을 구하고 블록별로 히스토그램의 최대값과 최소값의 차가 문턱값보다 큰 블록을 바코드의 기하학적(a) 특징을 갖는 블록으로 분류함으로써 블록을 대상으로 영상을 이진화한다. 이진화 한 영상에 대해 레이블링(labeling)[8,9]을 행하여 바코드 영역의 후보 블록들을 결정한다. 후보 블록들의 화소를 이용하여 바코드의 기울기와 중심점을 바코드의 중심점을 구하여 바코드와 수직이고 바코드의 중심을 지나가는 직선을 그을 수 있으며 바코드를 검출 할 수 있다. 수직선이 지나갈 때 화소값을 순차적으로 획득함으로써 바코드가 가지고 있는 정보를 파악한다.
e-seal은 RFID(Radio Frequency IDentification) 기술을 사용하여 원격에서 자동으로 봉인상태를 확인할 수 있는 컨테이너 봉인 장치를 말한다. RFID의 특징상 반도체 칩에 기록된 정보를 제 삼자가 쉽게 판독 및 변조할 수 있다는 취약점으로 인하여 활성화되지 못하고 있는 실정이다. ISO에서는 RFID의 취약점을 보안하기 위한 표준작업(ISO 18185)을 진행 중이다. 이 중, ISO 18185-4는 e-seal에 저장되는 자료나 리더와의 RF통신에서 데이터 보호를 위한 표준이다. 이와 관련된 연구로는 인증 프로토콜과 ISO 18185-4를 위한 보고서로 제출된 보안 프로토콜이 있다. 제안된 e-seal 보안 프로토콜을 적용하기 위해서는 e-seal과 리더 간의 데이터를 암/복호화할 키가 필요하지만, 키 서버를 통해 전달받은 마스터 키를 데이터 암/복호화 키로 바로 사용하는 것은 보안 상의 문제점을 야기할 수 있기 때문에 PRF(Pseudo Random Function)을 이용하여 마스터 키로부터 MTK(Mutual Transient Key)를 유도하고, MTK를 암/복호화 키로 사용해야 한다. 기존의 PRF는 일방향 해시 함수(MD5, SHA 등)를 기반으로 하는 HMAC[2. 3]을 일반적으로 사용하였다. 그러나 일방향 해시 함수는 e-seal과 같은 제한된 자원을 갖는 환경에 적합하지 않다. 따라서, 본 논문에서는 e-seal 보안 프로토콜을 위한 효율적인 PRF을 제안한다. 기존의 일방향 해시 함수 기반이 아닌 블록 암호화 알고리즘을 기반으로 하는 MAC을 이용하여 PRF을 보다 효율적으로 구현하였고, 블록 암호화 알고리즘은 AES를 선택 합성체 $GF((2^4)^2)$을 통해 하드웨어 모듈을 최적화 하였다. AES를 기반으로 하는 MAC은 HMAC에 비해 면적 및 처리율에서 뛰어난 결과를 보여주었다.<0.01).이상의 연구 결과, cook-chill생산 시 녹차 추출물의 첨가가 미생물적 품질유지에 효과가 있다고 사료되는 바 본 연구결과를 기초로 급식소에서 음식 생산 시 녹차 추출물 및 천연 항균성 물질 첨가에 따른 미생물적 품질 및 관능적 품질검사를 통한 레시피 개발에 관한 지속적인 연구가 수행되어야 하겠다.다.다리다보니 점심시간을 활용할 수 없게 되는 문제점에 대한 재검토가 필요하다. 따라서 차후 학교급식의 안전성 확보를 위한 급식환경 개선의 일환으로 식당공간 확보 시 신속한 시간 내에 급식이 가능하도록 넓은 공간과 쾌적한 환경의 식당 조성에 대해 관심을 기울여야 할 것으로 사료된다. 이상 여부를 반영하는 임상증상의 빈도가 높은 청소년기 남녀 중학생의 경우 아침과 저녁의 결식빈도 및 외식과 간식의 빈도가 높았고, 아침식사의 질과 체형만족도가 낮은 것으로 나타나 청소년의 건강과 식습관 및 체형만족도가 상호 관련성이 높은 것으로 나타났다. 따라서 본 연구 결과는 성장기 청소년의 건강 유지를 위하여 바람직한 식습관의 중요성을 재인식할 수 있었으며, 올바른 식습관 확립을 위한 영양교육의 중요성이 재확인되었다.경제적일 것으로 판단된다.er 90 % of good relative dynamic modulus of elasticity due to fineness of formation caused by the increase of the unit powder content and the improvement of flowability, without regard to the replacement of crushed stone fines. Therefore, it can be said that the usage of crushed stone fines can control the strength of super flowing concrete by replacement and re
조기심실수축(Premature Ventricular Contraction) 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경망, 퍼지 이론, Support Vector Machine 등과 같은 비선형 방법이 주로 사용되어 왔다. 이러한 대부분의 방법들은 데이터의 가공 및 연산이 복잡하다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서 최적의 R파를 검출하고 이를 통해 R피크 기반의 특징점만을 정확하게 검출함으로써 최소한의 연산량으로 PVC를 분류할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 최적 문턱치에 따른 R파를 검출하고, RR간격과 R피크 패턴을 추출한다. 이후 RR간격과 R피크 패턴에 따라 PVC를 분류하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 PVC가 30개 이상 포함된 MIT-BIH 9개의 레코드를 대상으로 한 R파의 평균 검출율은 99.02%의 성능을 나타내었으며, PVC 부정맥은 각각 94.85%의 평균 분류율을 나타내었다.
스티칭 기술은 고화질의 360 VR 영상을 제작하는 과정에서 가장 중요한 요소 기술들 중의 하나이다. 스티칭 기술의 성능을 저하시키는 원인들에는 특징점 추출 과정의 오류, seam finding 과정에서 사용되는 마스크의 왜곡으로 발생하는 오류, 각 영상들의 밝기 보상 오류 등 다양한 원인들이 존재한다. 본 논문에서는 합성되는 각 영상들 간의 시차(View Disparity)가 존재함으로써 스티칭 성능이 저하되는 현상을 분석하고, 이 문제를 해결하기 위해 이음부 탐색(seam finding)의 전처리 과정에서 사용되는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기술을 통해 기존 방법보다 개선된 마스크들을 제작하여 효율적인 이음부 탐색(seam finding)이 수행되도록 하고, 그 결과 개선된 화질을 갖는 360 VR 영상을 얻을 수 있음을 설명한다. 본 논문에서 실시된 다양한 실험들을 통해, 제안된 기술이 시차 왜곡이 존재하는 영상 신호들을 합성하는 과정에 효율적이면서 동작 복잡도도 높지 않음을 보이고 있다.
본 논문에서는 영상의 유사성을 측정하는데 많이 이용되는 Hausdorff거리 기법이 텍스트 영상을 검색하는 분야에도 효과적임을 입증하고자 한다. 즉, 시차를 두고 스캔된 임의의 텍스트 영상들의 동일성 여부를 판단할 수 있는 영상기반 텍스트 매칭 기법을 제안하고 이를 위해 지역 밀집도와 Hausdorff 거리를 이용한다. Hausdorff 거리 방법은 처리시간이 오래 걸리는 단점이 존재하는데, 본 논문에서는 지역 밀집도 알고리즘을 이용한 특징점 추출을 수행하여 이를 보완하였다. 우편 봉투에서 얻은 텍스트 영상으로 190개의 동일 영상 190개의 비등일 영상을 만들어 실험을 수행하였다. 기존에 영상 간의 유사도 매칭에 가장 일반적으로 이용되는 이진 상관도 및 Hausdorff 거리 방법과 본 논문에서 제안한 수정된 Hausdorff 방법의 실험 결과를 비교한 결과, 유사한 영역을 찾고 일치하는 정도를 얻는데 있어 다른 방법에 비해 약 2.7%에서 9.0%의 높은 정확률을 얻어 성능의 우수성을 입증하였다.
본 논문에서는 흑백 CCD 카메라를 이용하여 청각 장애인의 의사전달 수단인 지화 동작을 동영상으로 입력받아 인식하여, 편집 가능한 텍스트 문서로 변환하는 시스템을 구현하였다. 일련의 입력 영상들 중에서 흐린 영상과 선명한 영상의 구분은 영상의 잔상을 이용하였고, 촬영된 연속 영상들의 배열로부터 문자 자소를 구하고, 오토마타를 적용하여 완성된 문자를 문서 편집기에 출력시켰다. 획득된 선명한 영상 데이터 중 변화가 심한 손목 부분을 제거한 후, 최대 원형 이동법을 이용하여 손의 무게 중심점을 구하고, 원형 패턴 벡터 알고리즘을 적용하여 지화 해석에 필요한 손을 인식하였다. 손 중심으로부터 거리 스펙트럼을 이용하여 지화 인식에 사용되는 손 모양의 특징 벡터를 추출하고, 퍼지 추론을 적용하여 표준 패턴과 입력 패턴의 특징벡터를 비교, 지화 동작을 인식하였다.
본 논문은 스테레오 영상에 기반한 3차원 주름 데이터 복원 시스템을 제안한다. 일반적으로, 3차원 데이터 복원 연구는 스테레오 영상 또는 비디오 영상을 통해, 문화유산과 같은 건물이나 주변 환경에 적용하는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 3차원 데이터 복원에서 사물 측정의 목적은 각 영상간의 깊이 정보 계산을 통해 3차원 데이터를 획득하는 것이다. 본 연구를 진행하기 위해선 몇 가지 고려해야할 사항이 있다. 첫째로, 카메라 성능과 비 균일한 구성의 피부, 그리고 조명의 영향 때문에 촬영 시 주름의 완전한 정보를 얻기가 힘들다. 따라서 본 논문은 주름의 정보를 최대한 완전하게 얻기 위해, 근접 촬영이 가능한 접사렌즈를 사용하였다. 둘째로, 피부 영상은 영상 분할이나 특징점을 추출하는데 부정확한 문제점이 있어, 스테레오 영상의 밀집 정보를 얻기가 힘들다. 따라서 본 논문은 주름의 정확한 깊이 정보 계산을 위해 반 밀집에 기반한 스테레오 정합 알고리즘을 사용한다. 본 시스템은 기존의 3차원 스캐너와 비교해 비용 절감의 효과가 있으며, 실험 결과 일반적인 모델링 방법보다 고성능의 결과를 보여주며 이를 통해 활용방안이 많을 것으로 예상된다.
지문이미지에서 특징점 추출 및 매칭을 위해서 지문영역과 배경을 분리하여야 한다. 지문영역과 배경을 분리하기 위해서 일반적으로 Sobel 마스크를 이용해 x축 y축의 밝기의 편차와 분산을 계산해서 문턱치보다 작은 값을 분리하게 된다. 하지만 이러한 방법만으로는 지문영역과 배경이 두 영역으로 정확히 분리되기 어려우며, 이러한 결과는 지문 인식의 계산량에 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 지문이미지에서 배경을 효율적으로 분리하기 위해 RLC(Run-Length Connectivity)를 이용하는 방법을 제시하였다. 제시된 방법은 지문 이미지의 분산을 계산하고 문턱치를 적용하여 이진 이미지를 구한다. 이 이진 이미지는 일반적으로 여러 개의 영역으로 분할되며, RLC를 고려하여 run이 작은 영역부터 차례로 반전시킨다. 그래서 최종적으로 2개의 영역으로 분리되는 이진 이미지를 구하게 된다. 또한, 모의실험을 통하여 제시된 알고리즘이 지문이미지에서 효율적으로 계산량 감소가 됨을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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