일반적인 화상회의 시스템에서는 카메라의 위치가 모니터 중앙에 위치하여 있지 않기 때문에 화자간의 시점 불일치 현상이 발생하게 되며 따라서 대화 시 현장감이 떨어지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 컬러 카메라와 깊이 카메라(depth camera)를 이용하여 획득한 컬러 영상과 깊이 정보를 가지고 DIBR(Depth image based rendering) 기반의 시점 일치(eye-contacted) 영상을 생성하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 생성된 시점 일치 영상에서 발생하는 홀(hole)을 인접 화소 값의 산술평균을 이용하여 효율적으로 채울 수 있는 홀 채움 기법과 객체 경계에서 발생하는 잡음을 효율적으로 제거하기 위해 깊이 정보에서 획득된 객체의 경계를 확장하여 보정하는 기법이 포함되어 있다. 제안하는 기법으로 생성된 시점 일치 영상은 매우 좋은 화질을 갖는다는 것을 실험을 통하여 보였다.
본 연구는 다중박막(multi-layer) 구조 모델에 대한 초음파신호처리 적용으로 접합경계면의 결함검출에 관한 연구이다. 이를 위해서 먼저 반도체 검사법에 의하여 박리(delamination). 다이 균열(die crack) 기포(void)의 유무를 확인할 수 있었고, 각 접합계면에서의 단위 cm당 결함 오차율을 모집군 25%이하에서 0.003%까지 측정 가능하였다. 또한 초음파 화상처리를 이용하여 결함 판독 프로그램을 위한 각 패키지별 화상을 8단계에서 16단계까지 데이터 베이스화할 수 있었고, 최종 결과 화면에서는 결함정도를 확률로 표현 가능하도록 하였으며 기포의 가능성도 추론해 볼 수 있다. 그리고, 박리검사 프로그램(delamination inspection program)에 의하여 결함의 크기와 결함의 원인을 16단계로 추론하고. S.A.T 장치에 귀환(feedback)시킬 수 있는 매개변수를 찾을 수 있었다. 특히, 반도체 결함추출 알고리즘 개발로 반도체 결함검사자동화의 기틀을 마련하였고, 향후 결함을 세분화하고 다양한 반도체 패키지별로 데이터베이스를 구축한다면, 온라인 상태에서 보다 많은 검사를 수행 할 수 있는 인공지능형 자동검사 시스템 구현이 가능할 수 있도록 하였다.
일반적인 칼러 텔레비전 시스템에서는 색차신호의 대역제한으로 인하여 고채도 영상의 색경계 부분이 열화된다. 본 논문에서는 경계부분의 열화를 보정하기 위해 잡음의 영향을 적게 받는 변형된 색상가중 휘도복조 방식을 제안하였다. 제안 방식에서는 색차신호의 미분치와 대역제한된 휘도신호의 미분치의 비로써 색상 가중치를 구하였다. 색신호의 분리가 양호한 경우, 1차 저역통과 필터를 거친 색차신호와 휘도 신호는 이론적으로 거의 완전한 보정을 할 수 있다. 또한 잡음이 있는 화상인 경우 제안 방식으로 보정하는 과정에서 미분처리에 따른 임펄스성 잡음이 수반될 수 있으며 이를 제거하기 위한 잡음저감 방법도 함께 고려하였다. 잡음이 있는 화상을 사용한 컴퓨터 모의실험을 통해서 고채도 칼러영상의 경계영역에서 해상도의 향상과 함께 대역확장의 효과를 확인하였다.
정보통신기술의 발달로 교육환경에서도 많은 변화가 일어나 ICT 활용 교육을 통한 다양한 형태의 교수 학습 유형이 논의되고 있으며 최근에 급격히 발달하고 있는 인터넷을 활용한 원격교육이 급격히 확산되고 있는 실정이다. 하지만 교사가 일방적으로 과제를 제시하고 학생들은 인터넷 사이트를 활용하여 정보를 수집하여 가공하는 보여주기식에 그쳐 학생간 교사간의 상호작용이 부족하여 인터넷 활용 학습의 장점을 살리지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 웹과의 통합적 또는 보완적 차원에서 가장 적합하다고 여겨지는 구성주의의 문제중 심학습 이론을 기반으로 하여 화상통신기술을 활용한 문제중심학습 환경을 구현하고 초등학교 현장에 적용하여 그 결과를 분석하였다. 그 결과 교사와 학습자간 학습자 동료 집단간의 상호작용에 효과가 있었으며 학습자의 수업에 대한 참여 태도 및 흥미, 집중력에 긍정적인 효과를 가져왔다. 또한 면대면 학습에서 부족했던 부분을 사이버 학습을 통해 보완할 수 있었으며 문제중심 학습모형의 장점을 살릴 수 있었다.
비디오화상회의 시스템을 위하여 동영상 압축 DCT 계수와 피부색정보를 이용하여 주파수 영역에서 정연 얼굴 을 실시간으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 동영상 압축과정 중에 얻어지는 DCT계수 값의 U 와 V 색상정보로 피부색 범위를 추출하며 잡음성분제거를 위해 형태학적필터와 Labeling을 적용하고 피부색블록의 방향성과 평탄도를 고려하여 검출하였다. 제안 알고리즘은, 배경에 피부색과 유사한 객체가 있는 경우와 배경이 단순한 경우에 대 해 적응적으로 검출이 가능하도록 하였다 여러 인종에 대한 모의실험결과 제안 알고리즘이 약 94% 의 검출 성공률을 보였다.
영어 능력 향상에 있어 원어민 교사 활용은 매우 중요하다. 그러나 농어촌의 학교들은 생활문화 환경의 열악으로 원어민 교사를 제대로 활용하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 온라인 화상 시스템으로 원어민 교사에 의한 수업을 지원하고 온라인 컨텐츠를 활용하여 수준별 개별화 교육을 지원하는 하이브리드 모델을 통하여 학업 성취도를 높이는데 있다. 본 연구는 대도시, 중도시, 농어촌 소도시의 3개 집단에서 초 중등 2개 학교씩 6개 학교의 150명을 대상으로 3개월간 적용하였다. 연구방법은 하이브리드 모델의 적용 전후를 T-테스트를 통하여 비교하는 실험연구를 중심으로 하였다. 영어 교육에 적용 후 분석 결과 이해력은 상위 집단이 쓰기 능력은 하위 집단이 높게 향상되었다. 전체 영어 능력 향상 정도는 하위 집단이 상위 집단보다 높았다.
본 논문에서는 차량에 부착된 번호 판을 컴퓨터에 입력한 후 이를 색 분해법과 역전파 신경망을 이용하여 자동차 번호를 고속으로 추출할 수 있는 방법을 제시하였다. 칼라 비디오 카메라에 의해 컴퓨터에 입력되는 자동차의 동화상을 R, G, B 신호로 분리한 후 승용차의 번호판 색상을 이용하여 R, G ,B의 각 농도에 맞는 임계치를 설정하여 2치화 시켜 번호판 영역을 추출한 후에 2 치화된 이 화상 신호를 프레임 버퍼에 기록하여 컴퓨터의 화상 데이터로 입력시켰다. 그리고 문자 인식 알고리즘을 적용한 후 문자 인식을 개선시키기 위해 역전파 신경 회로망을 적용하여 차랑 번호판 인식 시스템을 구현하였다. 또한 주변의 유사 색상의 존재로 인한 흔돈을 극소화시키기 위해 차량 번호판의 직사각형 구조를 이용하여 수평.수직선 추출 알고리즘을 사용하였으며 실험 결과 고속으로 차량 번호판 추출 및 인식이 가능함을 보였다.
일반적으로 사면에 대한 조사방법은 지표지질조사를 실시하여 불연속면의 정보를 획득하는 것이 보편화 된 방법이나 제한된 영역의 정보만을 획득하게 되는 문제점을 가지게 된다. 일반적으로 절취사면에서 활동면 또는 활동가능면을 추정하는 방법으로 토모그래피, 전기비저항탐사, 탄성파 탐사와 같은 지구물리탐사 방법을 이용하나 최근에 사용된 카메라 장치를 이용하는 방법은 시추공벽의 화상을 촬영하여 직접 육안으로 확인 할 수 있는 방법으로 다른 방법들에 비해 보다 확실한 방법이라고 생각된다. 그러므로 본 논문은 고속도로 현장에서 붕괴가 발생된 사면의 활동면 위치를 파악하기 위해 총 4 개공의 시추를 실시하였고 BIPS(Borehole Image Processing System) 장비를 도입하여 활동면의 위치를 파악하였다. 그 결과, 철탑구간은 지표에서 20m 하부구간까지 암질이 매우 불량하고 점토층이 충전된 파쇄대층이 존재하고 철탑좌측구간은 이미 인장균열이 발생되었으며 점토층이 충전된 층리면 존재하고 층리면은 사면방향으로 경사져 붕괴가능성이 클 것으로 나타났다. BIPS 결과는 사면안정대책 방안에 수립하는 데 이용하여 억지말뚝으로 사면보강공을 선정하였다.
행렬분해에 의하여 edge검출용 mask operator의 고속계산법을 제시하였다. 다방향성 mask operator의 각방향에 대한 계산결과는 mask원소와 화상간의 곱한 것을 합산한 것이다. 이것은 각 mask의 원소를 행으로 하는 행렬과 mask에 포함되는 화소를 원소로하는 벡터와의 곱과 마찬가지여서 1차원 신호변환으로도 취급할 수 있다. 본 논문에서는 Sobel 및 Prewitt operator의 경우에 대한 변환행렬을 구한 다음 분해하여 계산량을 산출하여 직접 계산할 때의 방법과 비교하였다. 이 결과 여분의 기억점을 사용치 않고서도 이 방법에 의한 계산량은 Soble 및 Prweitt operator의 경우에 각각 직접 계산량의 42.86%, 50%밖에 되지 않았다. 그리고 100x100화소의 화상인 경우에 301개의 여분의 기억점을 사용할때에 Sobel opreator는 직접 계산량의 35.93%로 줄어 들었다.
식물 피노믹스 분야에서 초고속 대량선발이 가능하도록 만든 화상기술(imaging technology)을 온실자동화 기술, 이미지 촬영 및 분석기술 등으로 분류하여 개념을 정리하고, 화상기술을 개발 및 응용하고 있는 주요 연구기관의 현황을 소개하였다. 연구동향 파악을 위해 작물의 내재해성 검정, 병해충진단, 종자활력 검정, 수확후 관리, 생체리듬 연구 등 다양한 분야에서 응용되고 있는 사례들을 살펴보았다. 향후 열 화상, 형광 화상 기술을 UV-induced blue green fluorescence, hyperspectral imaging 등과 상호 보완해서 multi-sensor 개념으로 발전시켜 나간다면, 식물의 생산량 증대를 위한 스트레스 내성자원 선발의 효율성을 극대화할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 파장대의 영상정보로부터 각 스트레스의 특징을 catalogue화하는 것이 가능하여 다양한 스트레스를 정확히 진단하고 정량화할 수 있을 것으로 보이며, 나아가 각종 스트레스에 대한 조기 경보시스템으로도 활용할 수 있을 것이다. 호주 Plant Phenomics Centre에서는 온실과 포장을 포함한 Phenomics 기술의 종합적 개념도를 그림 4와 같이 제시하고 각 부문별 필요기술을 개발 중에 있는데, 종합기술로 완성된다면 현재의 작물 품종개량 속도를 획기적으로 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. 호주는 그 동안 분자생물학, 식물생리학 분야에서는 기술력을 확보해 왔지만 BT, IT 등 융복합농업기술분야에서는 다른 나라에 비해 역량을 결집하지 못하고 뒤쳐져 있었다고 볼 수 있는데, 연구개발의 궁극적인 목표인 실용화 단계에서의 기술우위를 선점함으로써 그간의 약세를 만회하고자 Phenomics 연구시설을 설치하였다고 한다. 이점은 BT 후발주자이면서 국제적 경쟁력을 확보하려는 우리에게 시사하는 바가 크다. Phenomics 연구는 생명공학기술을 통해 창출된 GM 식물체, 전통육종을 통해 육성된 육종재료 등 모든 유용 유전자원을 평가, 검정할 수 있는 신품종 육성의 기본 기술로 부상하고 있다. 지난 수년간 정체되어 있는 국내 종자시장을 고부가 수출산업으로 육성하기 위해서는 유용 유전자원, 농업생명공학산물의 실용화를 가속화하여야 하며, 이를 위해 피노믹스 기술 확보 및 시설 인프라 구축을 전략적으로 신중히 검토해봐야 할 시점이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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