본 논문에서는 지문 영상의 개별적이고 부분적인 특성(밝기, 품질 차이 등)을 고려하여 지문의 특징량 추출을 수행함으로써 지문 입력기간의 차이에서 오는 문제점을 극복하며, 정합 과정시에는 회전 및 크기 변화, 위치 이동 등에 관계없이 균일한 성능을 보장하면서도 실시간 내에 처리가 가능한 자동 지문인식 알고리즘을 제안한다. 특히 본 방법에서는 지문의 분류 작업을 융선의 전체적인 흐름 모양과 중심점, 삼각주와 같은 특이점간의 상호 관계를 이용하여 결정하게 된다. 개발된 알고리즘을 평가하기 위해 NIST 지문 및 한국인의 연령과 직업별 인구 분포에 따라 구축된 압착 날인 지문, 그리고 회전 날인 후 수치화된 지문과 같은 다양한 영상들에 대해 제안된 방법을 적용하였으며, 전체적인 인식 성능이 타인 수락 오류율을 0%로 설정했을 때 본인 거부 오류율이 0.07%라는 결과를 얻을 수 있었다.
지문 인식은 보통 지문 영상의 획득과 획득된 지문 영상을 비교하는 단계로 구분해서 생각할 수 있다. 본 논문에서는 지문 영상을 획득하는 단계에서 지문 입력 센서를 사용하여 연구의 초점을 지문의 비교 방법에 맞추었다. 지문 입력 센서에서 는 지문 영상이 영상처리되어 출력되기 때문에 지문을 획득할 때 발생할 수 있는 잡음들에 대해서는 고려하지 않았고 사용자가 임의적으로 여러 번 지문을 입력하게 하여 회전과 이동이 복합적으로 존재하는 영상 왜곡을 고려하였다. 사용자의 지문 인식을 위한 방법으로 광학적 상관관계(Optical Correlation)를 출력하는 Non-linear Joint Transform Correlator(NRC)를 컴퓨터 상에서 구현하였고, 지문 입력 시에 발생할 수 있는 왜곡에 불변적인 특징을 갖도록 지문의 중심점을 찾는 알고리즘을 추가하여 지문 인식의 정확도를 보완하였다. 또한, 찾아진 지문 영상의 중심점을 가지고 100$\times$100픽셀 크기의 중심 영역만을 추출하여 지문 인식에 필요한 시간과 입력 영상의 정보를 줄이면서 높은 정확도를 갖는 매칭 기법을 제시하였다
현재까지 구조물의 안정을 결정하는 유일한 방법은 안전률개념이 이용되고 있으나, 최근 이 안전 율에 대한 문제점이 제기되어 구조물의 신뢰도에 대한 기준으로 파괴확률을 적용시키고자 하는 연구 가 활발하게 진행되고 있다. 한편 토류구조물은 벽체의 변위형태에 따라 토고분포가 달라짐 에도 불구하고실제문제에선통상 벽 체변위를 고려하지 않는 Coulomb이론이나 Rankine 이론을 이용하고 있는 실정이다. 본 연구에서 는 뒤 채움이 모래로 수평인 연직벽체가 벽체저면을 중심으로 회전하는 주동(AB)과 정 점을 중심으로 회전하는 주동(AT) 2가지 경우를 대상으로 전도에 대한 파양를 다룬다. 동일한 설계조건에 대해서 종래의 Coulomb이론과 Dubrova토력재분포리론. Chang의 방법으로 구한 정적 주동토력과 Seed and Whitmann의 지진하중을 중첩시킨 지진 주동토력을 ,각각 고려하여 최근에 발전된 AFOSM (Advanced First Order Second Moment)해법으로 신협도를 해석하여 비교 검토한다.
해상 산업시설을 중심의 부유식 구조물 수요가 생활 밀접형 시설로 점차 확대됨에 따라, 부유 구조물의 동요를 저감하기 위한 기술 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 부유체 외부에 유공벽이 설치된 부유식 구조물을 제시하고, 규칙파 및 불규칙파 조건에서의 주파수 영역 해석을 통해 해당 구조물의 응답을 조사하였다. 제안된 구조물은 내부 부유체와 유공벽이 포함된 외부 부유체가 결합된 형태로, 유공률별(0~30%) 해석 모델을 생성해 부유체 중심점과 가장자리에서의 상하 및 회전 동요가 비교되었다. 해석 결과는 유공벽의 유공률 증가를 통해 부유체의 상하 및 회전 동요를 저감할 수 있음을 보여주었다. 또한 제안된 부유체를 사용함으로써 무유공 부유체 대비 규칙파와 불규칙파 조건에서 각각 10%, 2% 내외의 응답 감소 효과가 나타남을 확인할 수 있었다.
박막시료의 분석에는 RBS, XPS, SIMS, AES 등이 주로 이용되고 있으며, 특히 RBS는 비교체가 필요없고 정량성이 좋다는 장점 때문에 중요하다. 그러나 RBS는 원리적으로 경원소에 대한 감도가 낮아 기판원소보다 무거운 질량을 갖는 원소의 분석에만 이용되는 것이 보통이다. 이러한 단점을 보완하기 위해 본 연구에서는 수년전부터 RBS와 비슷한 원리를 갖고 같은 장비를 이용하여 수행이 가능한 경원소 분석법인 TOF-ERDA(Time of Flight Elastic Recoil detection)을 개발하여 실용화 하였다. 본 연구실에서 보유하고 있는 미국 NEC사의 5SDH 가속기는 최대 가속전압이 1.7MV로 Cl5+ 이온을 사용하는 경우 10 MeV가 최대 가속에너지가 된다. 이런 정도의 에너지 범위에서는 TOF spectrometer의 시간분해능이 아주 높을 필요가 없고 비교적 작은 가속기로도 분석이 가능하며, 수소의 검출효율이 우수하다는 점 등 많은 장점이 있다. 그러나 한편으로는 분석가능한 깊이가 수천 $\AA$ 정도로 제한되고 질량 분해능도 수십 MeV 내지 100MeV 이상의 고에너지 이온빔을 이용하는 경우에 비해 떨어진다는 단점이 있다. 또한 묵운 원소의 분석이 불가능하기 때문에 경원소의 분석에 국한하여 적용하고 무거운 원소에 대해서는 RBS를 병용하게 된다. 본 연구에서는 일본 이화학연구소의 선형가속기인 RILAC으로부터 얻은 40MeV Ar 이온 및 138 MeV Xe 이온을 이용하여 TOF-ERDA 시스템을 제작하였다. 그러기 위해서 고에너지 이온의 비행시간을 측정하는 목적으로 높은 시간 분해능을 갖는 시간 검출기를 설계, 제작하였다. 또한 표적함 밑에는 회전원판이 있어 시간검출기 및 에너지 검출기가 중앙의 시료홀더를 중심으로 회전이 가능하도록 되었다. 회전은 표적함 밖에서 원격조정 가능하다. 이렇게 함으로써 검출각을 임의로 바꾸면서 측정이 가능하도록 하였다. 제작된 분석시스템의 성능을 확인하기 위해 YBaCuO 초전도 박막을 측정하였으며 그 결과를 그림에 나타낸다. 저 에너지 ERDA에서는 나타나기 힘든 Ba, Y, Cu 등의 무거운 원소의 피크들이 분명히 나타남을 확인할 수 있다.
분자의 병진운동과 회전운동의 상관함수에 대한 감쇠함수 모델을 사용하여 분자액체의 비간섭중성자 산란단면적을 분석하였다. 이러한 방법은 직접적으로 산란함수를 구한다는 점에서 중간함수를 거치는 종래의 방법과는 판연히 다르다. 감쇠함수는 그장파장극한과 일반진동수 분포함수간의 간단한 관계에서 결정하였고 병진운동과회전 운동의 결합관계는 무시된다고 가정하였다. 분자질량중심의 병진운동은 그 짧은 시간과 장시간에서의 행위를 적절히 기술하는 물리적 모텔을 사용하였고 회전운동은 쌍극상관함수 또는 적외선진동 홈수스펙트럼의 푸리어 변환으로 된 감쇠함수에 관계된다고 가정하였다. 액체메탄에 대한 이론적 절대 산란강도를 계산하였으며 이는 열 및 냉중성자 측정치와 만족할만한 일치를 보여주고 있다.
본 논문에서는 ASC(Area Scan Camera)를 이용한 비젼시스템과 belt type xy-table을 사용하여 metal mask의 홀 생성유무 검사시스템을 개발하고, 적용할 수 있는 알고리즘을 소개한다. Metal mask의 전체 영역을 일정한 크기의 검사영역으로 분할한다. 각각의 검사영역의 크기는 ASC의 FOV(Field of View)와 동일하다. 이때 belt type xy-table에서 발생하는 위치오차를 고려하여 일정영역을 중첩하여 분할한다. 검사블록에 대한 카메라이미지는 gerber 파일을 이용하여 생성한 기준이미지와 비교된다. 검사장치에 장착된 metal mask의 회전각도를 계산하기 위하여 존재하는 가장 큰 홀에 대한 카메라이미지를 획득하고, 홀의 수평 에지를 추출한 후 직선의 방정식을 이용한다. Belt type xy-table의 backslash와 같은 기계적 결함에 의해 기준 이미지와 카메라이미지에 존재하는 홀 사이에는 위치오차가 존재한다. 두 이미지를 일치시키기 위해 각 이미지에 존재하는 홀의 무게중심점을 이용한 HT(Hough-Transform)을 사용하여 위치오차정보를 추출하고, 기준이미지의 중심점을 이동시킨다. 각각의 이미지에 존재하는 홀에 대한 무게중심점, 면적, 가로길이, 세로길이 등의 정보를 레이블링을 통하여 구한다. 두 이미지에 존재하는 홀의 무게중심점과 면적을 이용하여 홀의 생성 유무를 판단한다. 그리고 실제로 시스템을 제작하여 위 알고리즘을 적용한다.
목적: 컴퓨터 단층 촬영 영상을 이용하여 한국인에서 상완골 근위부 골절 치료에 적용되는 직선형 전향적 상완골 골수 내 금속정의 이상적 삽입점 위치를 알아보고 해부학적 적합성을 분석하고자 한다. 대상 및 방법: 2014년 5월부터 2016년 10월까지 견관절 외상으로 컴퓨터 단층 촬영을 시행한 환자 중 건측 견관절을 동시에 촬영한 한국인 74예를 대상으로 하였으며, 평균 나이는 64.5세(범위, 22-95세)였다. 영상의학적 평가는 건측 근위 상완골의 컴퓨터 단층 촬영 영상을 이용하여 다면 재구성(multiplanar reconstruction) 기법을 이용하였다. 직선형 골수정의 이상적 삽입점은 상완골 골수강 내 중심축과 상완골두가 만나는 점으로 선정하였으며 삽입점과 국소 해부학적 위치와의 거리를 측정하였다. 삽입점에서 극상건 부착부의 가장 내측까지의 관상면상 거리를 임계거리(critical distance)로 정의하고 이를 이용하여 삽입점과 회전근개 부착부와의 근접성을 평가하였다. 회전근개의 손상을 피하고 충분한 고정력을 얻기 위한 임계거리는 Euler 등이 제시한 대로 8mm 이상 확보 되어야 하며, 8 mm 미만인 경우를 위험형(critical type)으로 정의하였다. 임계거리와 성별, 나이, 키, 몸무게, 신체용적지수(body mass index)와의 통계적 유의성을 확인하였다. 결과: 이 연구에서 이상적인 삽입점의 위치는 이두구 외측연에서 시상면상 거리인 전후 거리는 평균 11.5 mm (범위, 4.0-16.6), 대결절의 가장 외측연에서 관상면상 거리인 내외 거리는 평균 20.5 mm (범위, 16.3-27.4)였다. 이상적 삽입점에서 극상건 부착부의 가장 내측까지의 관상면상 거리인 임계거리는 평균 8.0 mm (범위, 4.1-16.6)이며, 임계거리가 8 mm 미만인 위험형(critical type)ㅏ이은 74예 중 41예(55.4%)였다. 결론: 한국인에서 직선형 전향적 상완골 골수 내 금속정의 사용시, 상완 이두구의 외측연에서 후방으로 11.5 mm, 대결절 외측연에서 내측으로 20.5 mm 지점이 평균적인 이상적 삽입점의 위치였다. 하지만 55.4%의 경우에서 이상적 삽입점의 위치로 삽입할 경우 회전근개의 손상을 줄 수 있는 위험형(critical type)이였으므로, 술 전 치료방법의 선택 과정에서 환자 개개인의 해부학적 특성을 충분히 고려하여야 한다.
본 논문은 전통적인 지문분류 모델인 헨리식 분류방법으로는 적용이 어려운 현대의 자동화된 지문인식 시스템에서 대용량 데이터베이스 운용시 정합속도를 향상시키기 위한 융선 기울기의 변화량을 이용한 앙상블 지문분류 알고리즘을 적용한다. 기존의 분류체계인 헨리분류체계는 중심점과 삼각점을 모두 획득하는 회전낙인의 경우에 사용 가능한 분류방법이나 현대의 자동화된 지문인식 시스템에서는 입력센서의 크기 및 입력방법의 문제로 인하여, 헨리식 분류방법을 적용할 수 없다. 본 논문에서 제안하는 앙상블 지문분류 시스템 알고리즘은 융선 기울기의 변화량을 이용하여 삼각점을 획득하지 못한 영상에서도 기존의 헨리식 분류체계에 의해 분류된 5개의 문양을 분류할 수 있다. 이와 같은 방법으로 지문분류론 수행한 후 정합을 실행하면 정합 대상이 되는 데이터의 양이 줄어들게 되어 인식 시스템의 정합속도를 향상시킬 수 있다.
본 논문에서는 3D 레이저 스캐너로 입력된 3차원 얼굴 영상에서 코의 특징 정보를 이용하여 얼굴을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 특히 3차원 영상은 주변의 조명 변화에 크게 영향을 받지 않는 장점이 있다. 이러한 정보를 이용하여, 제안된 알고리즘에서는 얼굴에서 가장 두드러지게 보이는 코의 3차원 정보를 이용하여 인식하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 코를 추출한 다음, 회전된 3차원 영상에 대하여 정규화를 실시하고, 등고선을 이용한 영역기반의 방법과 특징기반의 방법을 이온하여 인식을 수행한다. 등고선을 이용한 영역기반은 3차원 얼굴 영상을 코끝의 좌표를 기준 점으로 등고선의 값이 10, 20, 30이 되는 영역을 추출 한 후 데이터 베이스 값들과 비교하여 각각의 차 영역에 대한 무게중심(X, Y), 픽셀 수, 분산을 구하여 순위가 가장 높은 것을 취한다. 특징 기반의 방법으로, 얼굴에 있어서의 실제의 코의 길이, 높이, 너비를 구하여 그 차가 가장 적은 것을 취한다. 위의 2가지 방법을 이용하여 인식을 수행 결과 100%의 인식률을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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