본 논문에서는 실내 환경에서 동적 스테레오 카메라(active stereo camera)를 이용한 새로운 인체 실루엣 추출 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 주된 응용분야는 이동 로봇 플랫폼에서의 인체 실루엣을 이용한 제스처 인식이다. 먼 거리에서 움직이는 객체를 분할(segmentation)하는 데에는 저해상도, 그림자, 스테레오 정합의 불확실성, 배경과 객체의 색 분포의 불안정성 등과 같은 다양한 문제를 내포한다. 우리는 먼저 이미지 분할 기법과 스테레오 정보를 이용하여 신뢰도 높은 객체와 배경 영역을 추정하였다. 이렇게 추정된 영역을 적절히 그래프 컷(graph cut)에 활용하는 방식을 고안함으로써 주변 환경의 변화에 강인한 인체 실루엣 추출을 가능하게 하였다. 제안한 방식은 실내에서 펜-틸트(pan-tilt) 스테레오 카메라로 획득된 비디오 데이타를 대상으로 실험하였으며, 색, 색과 스테레오, 색과 대비 정보를 기반으로 한 방법들과 비교 실험한 결과 정확도가 많이 향상된 것을 확인할 수 있었다.
최근 정보통신의 급속한 발달로 비디오의 내용기반 검색은 많은 응용분야에서 중요성이 증가하고 있다. 자동적인 비디오 검색에 있어서 장면전환의 검출은 없어서는 안될 필수적인 과정이다. 그래서, 압축 영역이나 비압축 영역에서의 장면전환검출 기법들이 많이 제안되었다. 특히, 비디오가 대용량화됨에 따라 압축 영역에서의 검출 기법의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 압축비디오에서 I-프레임의 DC 영상과 B-프레임의 매크로 블록 타입만을 이용하여 정확한 컷의 위치를 찾아내고자 한다. 그리고, 비디오 구조화의 수행에 적합한 성능과 정보를 얻을 수 있는 방법을 제안한다.
숫사슴은 녹용을 직접 생산한다. 숫사슴을 사양하는 목적은 종록으로서의 번식활동뿐만 아니라 녹용이라는 생산물을 생산하는 것이다. 이 때문에 종록으로서의 번식력과 녹용의 생산력을 충분히 발휘할 수 있도록 적절한 영양관리를 하여 과비나 수척하지 않도록 하여야 한다. 즉 적당한 운동을 하여 정액의 품질을 높이고, 번식년한을 연장하는등 숫사슴의 잠재력을 최대한 발휘시키는 합리적인 이용에 노력하여야 한다. 본 논문은 주로 숫사슴의 사료, 계절별 영양섭취, 1일급여사료 배합량, 녹용생장기의 사양관리, 번식기의 사양관리, 월동기의 사양관리, 자록숫컷의 사양관리, 육성기의 사양관리, 광량조절에 의한 사양관리등의 내용을 소개한다.
동영상 내용검색을 위해서 가장 많이 사용되고 있는 기술은 컷 추출에 의한 내용비교 방법이다. 그러나 컷 추출을 위해 사용되는 CHD(Color Histogram Difference)나 ECR(Edge Change Ratio)등은 영상물의 Cropping, Resizing Low bit rate등의 변화에 대해 대단히 취약하다. 본 방법은 이러한 변형에 강인하도록 상대적으로 변형이 적은 오디오정보를 이용하여 Indexing과 Searching을 수행하였다. 특히 변형에 강인한 Searching을 위해 오디오의 장면(Scene)을 검출하였고 장면을 중심으로 Time-frequency domain에서 각각의 Frequency bin. 에 대한 스펙트럴 파워를 파워임계값을 중심으로 이진화(Binary)하였다. 제안된 방법으로 Cropping, clipping, Lowbit rate, Additive Frame 등의 변형본에 대한 검색을 시도한 결과 False posit ive Error 와 True Negative Error 에 대해 각각 1%미만의 오탐지 결과를 얻었다.
멀티미디어 정보표현 기술인 MPEG-7 표준이 빠른 속도의 진전을 보임에 따라 이를 활용한 검색 기술 개발도 활발히 진행 중에 있다 방대한 량의 동영상 내용 검색 기술 연구에 있어서 우선적으로 고려되어야 할 부분이 내용이 연속되는 프레임들의 분류이다. 이를 위해서는 물리적인 장면전환이 이루어지는 부분에 대한 실시간 자동 cut detection 기술 및 이 컷 프레임 영상에 대한 내용 기술을 자동적으로 수행할 필요성이 있다. 각 컷 프레임의 자동 내용 기술의 전처리로써 본 논문에서는 장면전환이 생기는 프레임의 영상의 어떠한 정보도 사전 정보로 취하지 않고 사용자의 개입이 없는 상황에서 영상의 컬러 특성 및 에지 정보만을 가지고 shape 영역 segmentation을 자동으로 실행하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 성능은 segmentation된 영상과 원 영상과의 영역비교를 통한 유사도에 의해 평가하며, 시뮬레이션 결과에서 제안한 알고리즘은 평균 90%이상의 영역 분할이 정확하게 됨을 알 수 있었고, 컬러의 구분이 명확하지 않은 자연영상에서도 robust한 segmentation 결과를 나타냄을 본 연구를 통하여 알 수 있었다.
LC출력필터는 동적전압보상기(DVR)의 인버터 스위칭에 따른 전압리플을 억제하는 반면에, 전압제어 밴드폭에 제한을 가져온다. 이러한 두 조건을 만족시키기 위한 LC출력펄터의 컷오프 주파수 설계에 대하여는 지금까지 많은 연구가 이루어져 왔다. 그러나 적절히 설계 되어진 필터의 컷오프 주파수에 대하여 무한히 많은 수의 L-C 조합이 가능하며 그에 따라 서로 다른 특성이 나타나지만, 지금까지 분명한 해석적인 기초가 없이 현장의 경험에 의존한 설계를 하여 왔다. 본 논문은 DVR의 크기를 최소화 하면서 우수한 제어성능을 유지할 수 있는 LC출력필터의 설계 방법을 제안한다. 제안된 LC출력필터의 설계에 기초한 DVR 시스템을 구성하여 실험에 의하여 이론을 증명한다.
경사의 사선방향으로 절단하여 봉제된 바이어 컷 직물로 제조된 의류는 일반 의류와 달리 우아한 외관을 나타낸다. 이 직물의 단점은 형태안정성이 나빠서 완제품의 형태가 패턴의 형태와 다른 모양을 나타내는 경우가 많으며, 특히 밑단 부분이 불균일하게 쳐지므로, 가지런히 절단하는 트리밍 공정을 부가적으로 거치게 된다. 현재의 봉제 공정에서는 트리밍 단계를 모두 숙련공들의 수작업에 의존한 평면 커팅 방법으로 수행하기 때문에 작업자의 피로도에 따라 불량품이 양산되고 그에 따른 소비자들의 불만 요인도 높아지므로, 본 연구에서는 치수조절 마네킹을 제조하여 실제 의복 착용 상태를 그대로 재현한 후, 회전시키면서 스스로 회전하는 자동 커터에 의해서 공간상에서 트리밍하는 3-D 입체 시스템을 개발하였다. 이 시스템에 의하여 제조된 의류는 트리밍 라인이 균일하고 매끄러우며, 안감이 밖으로 밀려나오는 경우가 없어 품위가 있는 외관을 나타내었다. 또한 수작업에 비하여 제조 속도가 훨씬 빠르므로 봉제 후공정에서의 의류 제조 시간을 획기적으로 단축하는 신속 생산 시스템의 요소로서 충분히 사용될 수 있는 가능성을 나타냈다.
리튬 이차전지의 음극재료로서 천연흑연의 충방전 속도에 따른 용량특성을 조사하였다 정전류 조건에서 $0.0-2.0V(vs. Li/Li^+)$의 범위에서 충방전 하였을 때, 충전전류가 증가할수록 충전반응의 과전압이 증가하여 $Li^+$이온이 충분히 삽입되지 못한 상태에서 컷오프 전압(0.0 V)에 도달하기 때문에 충전용량은 충전전류의 크기가 클수록 감소하였다. 한편, 방전전류가 증가함에 따라 방전반응의 과전압도 증가하여 0.0-0.3V범위에서 방전반응이 일어나나 방전 컷오프 전압(2.0 V)과는 격차가 커서 $Li^+$이온이 탈리되지 못한 상태에서 방전 컷오프에 도달하는 현상은 없기 때문에 방전용량이 방전전류의 크기에 영향을 받지 않았다. 충전전류가 증가함에 따라 부반응인 리튬 전착반응의 과전압도 증가하므로 충전 컷오프 전압을 0.0V 이하로 낮출 수 있었다. 그러나 $Li^+$이온의 삽입반응에 비해 전착반응의 저항이 적어 충전전류에 따른 전착반응의 과전압 증가에는 한계가 있었다. 1C조건에서 -0.04V까지 충전 z컷오프 전압을 낮추었을 때 리튬의 전착반응은 없었고, 이로부터 약 $11\%$의 방전용량을 증가시킬 수 있었다.
본 논문에서는 가압형 액체 추진 로켓인 KSR-III의 위험도 관리에 Fault Tree Analysis (FTA)를 적용한다. 미니멀 컷 set과 같은 FTA 구조 분석 방법을 소개하고, KSR-III 비상엔진중단 상황에 대해 정성적 FTA를 적용한다. 정성적 FTA를 통해서 KSR-III 추진기관 시스템의 구조적 특성을 명확히 하고 비상엔진중단을 야기시키는 컴포넌트 레벨에서의 실패와 작동 시퀀스의 조합에서의 문제 등을 명확히 하였다.
본 논문은 모터 샤프트 제조 공정에서 발생하는 이중컷 불량을 검사하기 위한 영상 처리 알고리즘을 제안하였다. 알고리즘은 영상의 밝기를 이용하여 외곽선을 추출하는 단계와 추출된 외곽선을 이용하여 이진화된 경계선 그래프를 구하는 단계, 최종적으로 이진화된 경계선 그래프를 이용하여 불량품을 판정하는 단계로 구성된다. 본 논문에서는 두 절단면이 분리되어 있는 결함과 두 절단면이 연결되어 있는 결함을 각각 type 1 결함과 type 2 결함이라고 정의하였다. 실제 제조 과정에서 112개의 양품과 44개의 불량품 (type 1 불량 34개 및 type 2 불량 10개) 샘플을 수집하였으며, 수집한 샘플을 이용하여 제안된 알고리즘을 검증하였다. 알고리즘 시험 결과 100% 정확도로 양품과 불량품을 판정하였으며, 불량품의 경우도 type 1 불량과 type 2 불량을 정확히 구분하는 것으로 확인되었다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 추가적으로 다양한 샘플에 대해 신뢰성을 확보한 후 실제 현장에 사용할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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