본 논문은 얼굴을 관심 영역(ROI)으로 사용하는 자동 초점(AF, Auto Focusing) 시스템을 위 한 얼굴 검출 기능(Face Detection)의 얼굴 추적 향상 방법에 관한 것이다. 피부색을 바탕으로 얼굴을 검출하는 기존의 얼굴 검출 기능에서는 얼굴을 추적하기 위하여 이전 프레임에 검출된 얼굴 영역에 대하여 현재 프레임의 스킨 픽셀 비율을 사용한다. 이 방법은 동영상에서 얼굴 영역의 안정성은 뛰어나지만, 얼굴 추적 성능은 다소 떨어진다. 따라서 얼굴 추적 성능을 향상 시키기 위하여, 이전 프레임에 검출된 얼굴 영역과 현재 프레임에 검출된 얼굴 영역의 겹침을 조사하여 겹치는 영역의 면적을 이용하여 얼굴을 추적하는 방법을 제안하였다. 검증을 위하여 FPGA 보드와 모바일 폰 카메라용 CIS를 이용하여 실시간으로 얼굴 검출을 촬영하였고, 검출된 얼굴의 이동 궤적을 이용하여 성능을 검증하였다.
분자전해질연료전지 내의 다공성 기체확산층은 반응가스의 확산과 전자이동통로의 역할을 수행할 뿐만 아니라 전기화학반응에 의해 공기극에서 생성된 수분(기상 혹은 액상)을 반응면으로부터 분리판 채널 방향으로 이동시켜 배출시키는 중요한 역할을 한다. 따라서 물관리를 통한 성능향상을 위해서는 기체 확산층의 구조 및 재료특성에 대한 심도 릴은 연구가 필요하다. 실제 단위전지 체결시 기체확산층은 분리판의 리브(rib)에 의해 눌리게 되며, 그 부분의 기공 크기 분포의 변화를 야기한다. 또한 리브 전단부분에서 탄소 섬유가 손상을 입으며, 탄소 섬유를 감싸고 있는 PTFE coating이 벗겨지게 되어 표면화학적 특성이 달라진다. 본 연구에서는 단위전지 체결 시 분리판에 의해 눌리는 기체확산층의 기공 크기 분포 변화를 측정하였으며, 기공의 소수성에서 친수성으로의 변화를 알아보았다. Mercury 기공 측정기와 PMI 기공 측정기는 큰 기공 분포의 변화에, 질소의 흡/탈착을 이용한 BET 방식은 작은 크기의 기공 분포 변화 관찰에 사용되었다. 체결압에 의한 탄소섬유의 구조적 변화와 아울러 표면의 습윤 정도의 변화를 XPS와 물/알콜 Uptake를 이용해 알아보았다. 이 연구를 바탕으로 물관리를 통한 연료전지 성능 향상을 위한 최적 GDL 선정에 기반이 되는 자료를 도출하였다.
급변하는 미디어 환경에서 라디오가 보편적 서비스를 제공하는 매체로서 경쟁력을 갖기 위해서는 디지털로의 전환이 요구되고 있다. 특히, 중파방송의 경우 대부분의 매체가 FM대역에서 표준 FM으로 동일한 내용의 프로그램으로 방송을 실시하고 있어서 전환 효과가 더 미흡할 것으로 예측된다. 그러나 라디오 매체는 이동성, 개인성, 현장성, 광역성, 즉시성, 공익성이 강한 매체 특성을 갖고 있어서 앞으로도 지속적으로 서비스가 이루어지기 위해서 라디오 매체의 미래에 대한 연구가 필요한 시점이며, 매체별 균형 발전이라는 논의의 중심은 라디오의 디지털화가 트렌드가 될 것이다. 또한 라디오는 타 매체에 비하여 전환에 따르는 비용이 적고, 용이한 측면이 있다. AM방송은 가장 먼저 방송을 개시 매체로 전국 네트워크가 구축되어 있으며, 수신기 또한 가장 많이 보급되어 있는 매체로서 전국 어디에서나 방송을 청취할 수 있는 큰 장점이 있다. 본 논문은 오늘날 디지털 기술의 발전으로 모든 미디어가 디지털로 빠르게 전환되고 있는 상황에서 디지털 전환이 이루어지고 있지 않은 AM방송을 디지털로 전환할 때 어떠한 서비스 모델이 적합한가를 문헌 조사자료와 KBS의 실험결과를 바탕으로 제안코자 한다.
본 논문에서는 이미지 센서에 의해 발생하는 노이즈를 제거하기 위한 적응적 로컬 시그마 필터 장치를 제안하였다. 이미지 센서에 의해 발생하는 작은 노이즈는 이미지 센서의 아날로그 게인과 노출시간의 증가로 인해 영상 정보와 함께 증폭되며 이러한 노이즈 제거를 목표로 시스템을 설계 하였다. Flatness Index Map 알고리즘을 사용해 영상의 윤곽선을 추출하였으며, 임계치가 영상의 휘도에 따라 적응적으로 변화하도록 설계하여 고조도 영상에서는 윤곽선 추출을 수행하지 않으며, 저조도에서만 윤곽선을 추출하도록 하였다. 추출된 윤곽선을 판단하여 그에 해당하는 픽셀에 대해서만 Local Sigma Filter 알고리즘을 사용하여 노이즈 제거를 수행 하였다. 설계된 필터의 성능 검증을 위해 윈도우 테스트 프로그램을 제작하였다. 그리고 HDL을 사용해 하드웨어로 설계하였으며, FPGA Demonstration board와 $1280{\times}720$ 이미지 사이즈, 30 frame/sec의 성능을 갖는 HD급 CMOS 이미지 센서를 사용해 하드웨어로 설계된 로컬 시그마 필터의 동작을 검증하였다.
본 논문은 방향성을 고려한 영상 분해에 의해 개선된 시그마 필터의 영상 잡음 제거에 관한 연구이다. 기존의 시그마 필터는 계산의 복잡도 측면과 필터링의 정확도 면에서 좋은 결과를 보여 왔다. 그러나 시그마 필터는 높은 수준의 노이즈에서 작은 에지성분을 살리지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 개선된 시그마 필터를 변형하여 새로운 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 먼저 입력 영상을 수평, 수직 방향의 특성과 대각선 방향의 특성을 지닌 두 가지의 구성요소로 분해한 다음 분해된 2개의 구성요소에 대하여 HPF와 LPF를 적용한다. 적용 후 각각 독립적으로 기존의 시그마 필터로 필터링하여 출력 영상을 재구성함으로서 영상에 존재하는 잡음을 제거하고 영상의 에지성분에 대한 보존 특성을 강화시킨다. 실험에서의 비교 결과, 제안된 알고리즘의 PSNR이 시그마 필터에 비해 평균적으로 2.6dB, 개선된 시그마 필터에 비해 0.5dB 더 우수함을 확인하였고 비교적 큰 노이즈가 첨가되었을 때 기존의 두 필터보다 제안된 알고리즘이 훨씬 더 좋은 성능을 보였다.
이 연구의 목적은 4년제 공과대학 학생들의 자기조절학습능력과 학습유형을 조사하고, 자기조절학습능력과 학습유형간의 관계를 분석하며, 이들이 온라인 학습환경에서 학습자들의 참여도, 만족도에 어떠한 영향을 미치는지를 파악하는 것이다. 연구의 대상으로 4년제 대학교 정규과정 1개반을 선정하여 온라인 학습 환경을 설계한 후 한학기 동안 운영하고 학습참여도를 확인하기 위해 시스템 로그 파일과 게시판 게시횟수를 분석하였다. 연구 결과로서 자기 주도 학습 능력과 학습 참여도간에는 정적인 상관관계가 나타나고 학습양식과 학습참여도간에는 통계적으로 유의하지 않았다. 또한 자기조절학습 능력과 학습양식 사이에는 통계적으로 유의미 하지 않았다. 학습양식은 연구자가 기대한 수렴자와는 달리 분산자가 63.4%로 높게 나타났다. 결론적으로, 온라인 학습을 설계할 때 더 나은 학업성취도를 위해 적절한 자기조절 학습 전략을 고려한 설계가 요구된다.
수자원의 효율적인 관리를 위해서는 홍수량 자료뿐만 아니라 저 평수량의 자료도 매우 중요하며, 이는 최근의 가뭄 발생으로 인하여 용수공급 및 하천수질관리 문제에서 저수위 유량자료의 파악이 중요한 관심 대상이기 때문이다. 이를 위해서는 저수위에 대해 유량측정을 실시하여 유량자료를 확보해야 하며, 이와 더불어 연속적인 유량자료를 얻기 위해서는 신뢰성 있는 수위-유량관계곡선식이 필수적이다. 일반적으로 자연하천에서 수위-유량관계는 수위의 상승 및 하강에 따라 유량변화가 일정한 경향성을 가지고 변동을 하기 때문에 단일함수 관계로 설명이 가능하다. 하지만 갑문 조작에 영향을 받는 구간에서는 수위와 유량만의 단일함수 관계가 아닌 갑문의 개 폐에 따라 수위와 유량이 변동하는 특성을 가지고 있어 일반하천에 비해 수위-유량관계를 규명하는 것이 매우 어려운 문제이다. 본 연구는 금강 하구둑의 갑문조작에 의하여 배수영향을 받는 규암 수위관측소에 대하여 수위-하강고-유량관계를 이용한 유량환산방법, 수면경사를 매개변수로 추가한 다중 회귀식 개발, 자동유량측정 장치를 이용한 유속지수법, 기존 수위-유량관계곡선식을 이용한 유량환산, ADCP(Acoustic Doppler Current Profiler)를 이용한 유량측정성과에 대하여 비교 분석을 통하여 갑문조작에 의한 배수영향을 받는 지점의 안정적인 유량자료를 제공하는데 목적이 있다. 이와 같이 각 유량환산 방법에 따라 실측 유량과 환산유량 비교의 결과 수위-하강고 유량관계의 경우 평균 26.60%, 기존 수위-유량관계곡선의 경우 130.29%, 유속지수법의 경우 36.48%, 다중회귀식의 경우 24.65%의 상대오차가 발생하였다.
이성질체에 따른 폴리이미드 박막의 잔류응력 영향과 모폴로지와의 상관관계가 조사되었다. 이를 위해, Poly(phenylene biphenyltetracarboximide) (BPDA-PDA)와 poly (oxydiphenylene biphenyltetracar-boximide) (BPDA-ODA)를 여러 다른 diamine인 1, 3-phenylene diamine (1, 3-PDA), 1.4-phenylene diamine (1,4-PDA)과 3.4'-oxydiphenylene diamine (3,4'-ODA) , 4,4'-oxydiphenylene diamine (4.4'-ODA)으로부터 제조하였다. 이들 박막에 대하여, Thin Film Stress Analyzer (TFSA)를 이용하여 공정온도 (25~$400^{\circ}C$)하에서 전구체의 열적 이미드화에 따라 실시간으로 폴리이미드 박막의 잔류응력 거동을 측정하였다. 폴리이미드 박막의 잔류응력은 면 방향 배향성과 사슬 질서도가 우수한 BPDA-1,4-PDA가 7MPa로 가장 낮게 나타났으며 BPDA-1,3-PDA, BPDA-3,4'-ODA, BPDA-4,4'-ODA의 경우 40~50Mpa 범위에 있었다. 이성질체에 따른 폴리이미드 박막의 잔류응력은 모폴로지 (사슬 강직도, 질서도, 배향성) 변화 및 유리전이 거동과 관련된 사슬 운동성을 이용하여 분석되었다.
본 논문은 얼굴을 자동 초점(AF, Auto Focusing) 기능의 관심영역(ROI, Region of Interest)으로 이용하기 위한 얼굴 검출(Face Detection) 알고리즘 및 하드웨어 구현에 관한 것이다. 얼굴 검출을 위해 YCbCr 색 좌표계에서의 피부색 영역을 바탕으로 얼굴의 특징을 이용하였다. 얼굴에 해당하는 피부, 눈에 해당하는 에지, 그리고 입에 해당하는 음영의 픽셀수를 얼굴 특징으로 선택하였고, 얼굴 특징은 2,000개의 얼굴 샘플을 통하여 통계적으로 구하였다. 제안된 알고리즘은 하드웨어 설계 시, 하드웨어 자원의 효율성을 고려하여 영상의 중심에 가까운 두 명의 얼굴을 검출하게 하였다. 그리고 검출된 얼굴을 자동 초점의 관심 영역으로 이용하기 위하여 얼굴 영역을 사각형의 박스로 표시하였고, 영상에서 박스의 시작점과 끝점에 해당하는 위치를 출력하게 하였다. 하드웨어로 설계된 얼굴 검출 기능은 FPGA 보드와 모바일 폰 카메라 센서를 사용하여 검증하였다.
실시간 영상 안정화 기술은 손떨림에 의한 휴대용 카메라 혹은 외부적 조건에 의한 고정 카메라의 흔들림 보상에 이용된다. 본 논문은 비교적 큰 외부적 요인으로 인하여 발생하는 동영상의 흔들림에 대한 대책에 관한 것이다. 동영상 안정화 파라메터로 이용되는 기준 프레임에 대한 현재 프레임의 변위를 얻기 위하여 DFT에 기반한 위상 상관법을 이용한다. 그리고 위상 상관지도에서의 효율적이고 안정적인 탐색을 위하여 칼만 필터를 이용하여 탐색 범위를 추정하는 방법과 안정적인 성능과 실시간 처리에 필요한 조건을 실험적으로 찾아내고 그 조건을 제시한다. 중심 지점에 대한 평균밝기의 표준편차 값을 동영상 안정화의 성능 평가 척도로 제안하고 가상 흔들림 동영상과 실제 흔들림 동영상에 대하여 성능을 서로 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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