물체의 360도 방향에서 다수의 RGB-D(RGB-Depth) 카메라를 이용하여 깊이영상을 획득하고 3차원 모델을 생성하기 위해서는 RGB-D 카메라 간의 3차원 변환관계를 구하여야 한다. 본 논문에서는 구형 물체를 이용하여 4대의 RGB-D 카메라 사이의 변환관계를 간편하게 구할 수 있는 시점보정(view calibration) 방법을 제안한다. 기존의 시점보정 방법들은 평면 형태의 체크보드나 코드화된 패턴을 가진 3차원 물체를 주로 사용함으로써 패턴의 특징이나 코드를 추출하고 정합하는 작업에 상당한 시간이 걸린다. 본 논문에서는 구형 물체의 깊이영상과 사진영상을 동시에 사용하여 간편하게 시점을 보정할 수 있는 방법을 제안한다. 우선 하나의 구를 모델링 공간에서 연속적으로 움직이는 동안 모든 RGB-D 카메라에서 구의 깊이영상과 사진영상을 동시에 획득한다. 다음으로 각 RGB-D 카메라의 좌표계에서 획득한 구의 3차원 중심좌표를 월드좌표계에서 일치되도록 각 카메라의 외부변수를 보정한다.
When we develop 2D pattern from replica of human body with small pieces, it is inevitable to have some replica pieces overlapped or departed. In this study, the optimized method of 2D pattern development from the 3D replica pieces was investigated using dress-form. Among six arrangement methods, anchoring two vertexes of a replica to neighboring vertexes of a next replica induces the optimized 2D pattern by evenly distributing stress across the 3D replica pieces. Anchoring neighboring vertexes resulted in automatic widening k overlapping (W & O) the interspaces among replicas of dress-form, thereby stress was distributed more evenly than any other method. W&O arrangement method was verified to be the best by examining the 3D space distribution images between body surface and twelve experimental garments.
소음진동 규제법의 강화, 각종 건설민원 발생 및 안전강화 관리 차원에서 현재 국내 터파기 현장 및 각종 토공사에서 종래 시행되어지던 발파공법만으로 시행하는 것은 곤란하다. 건설교통부 설계 지침에서도 진동 규제치의 차이를 두어 파쇄와 발파와의 차이를 확연히 구분하는 실정이다. 기존에 발파는 그 경험이 많아 효과적인 방법 등이 널리 알려져 있지만 파쇄의 경우는 그 시공사례가 많지 않아 그 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 건교부에서 제시한 암파쇄굴착공법에 사용되어지는 미진동 파쇄기에 대한 연구로써 연암, 보통암, 경암지역에서의 전색제, 적정 패턴, 진동 특성 등을 분석하는데 그 목적이 있다. 시험은 크게 1, 2 타입으로 구분하여 실시하였으며 1타입의 경우는 천공장이 1.5m(180g 장약)이고, 2타입의 경우는 2.5m(360g)이다. 두 패턴을 기본으로 저항선, 공간격을 달리하여 시험을 진행하면서 그에 따르는 진동 및 파쇄정도의 차이를 관찰할 수 있었으며 암석 강도별 예상 진동식을 제안하였다.
규칙적인 간격이 $M\timesN$ 이차원패턴과 임의 모양 빔 스폿을 발생시키기 위해 일반적인 이차원 Dammann 격자보다 재구성 에러가 작고, 높은 효율을 보이는 줄무늬형 격자를 설계하였다. 회절효율은 일반적인 이차원 Dammann 격자의 효율보다 평균 15-20% 정도 높은 60% 이상을 얻었다. 설계된 격자는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 회절특성을 확인하였으며 우수한 패턴 발생 결과가 확인되었다. $3\times3에서 11\times11$까지의 규칙적인 스폿 배열과 문자열에 대한 효율, 계산 시간 및 표준편차를 비교분석하였다.
Self-assembled monolayers (SAMs) formed by the adsorption of alkanethiols, HS(CH2)nX, where X is an organic functional group, onto gold surfaces have attracted widespread interest as templates for the fabrication of molecular and biomolecular microstructures. Previously photopatterning has been thought of as being restricted to the micron scale, because of the well-known diffraction limit. So, we have explored a novel approach to nanofabrication by utilizing a femtosecond laser.
본 논문에서는 3차원 공간에서 손 위치를 추적하고 움직임 궤적을 분석하여 원거리에서 판서가 가능한 기술을 제안한다. 3차원 공간에서 손으로 입력하는 한글 음절은 글자 획과 이동 획이 구분되지 않아 음절의 종류를 구분하기 힘들다. 이에 본 논문에서는 한글 음절을 구성하는 획을 글자 획과 이동 획으로 구분한 후 이동 획은 제거하고 글자 획만을 출력하는 방법을 제안한다. 우선, 필기체 음절의 궤적에서 획의 끝 점을 검출하고, 검출한 끝 점 정보를 이용하여 입력 음절을 획 단위로 분리한다. 음절 집합으로부터 8가지의 획 패턴을 정의한 후 분리한 획에 대해서는 방향 코드를 기반으로 획 패턴을 분류한다. 그리고 이를 기반으로 최종적으로 획의 유형을 글자 획과 이동 획으로 분류한다. 분류된 획의 유형을 기반으로 입력된 음절에서 이동 획은 제거하고 글자 획만을 출력하여 가독성이 있는 음절 표시가 가능하도록 한다. 360개의 음절 집합에 대해 정확도를 측정하여 획의 패턴은 88.3%, 획의 유형 구분은 91.1%의 정확도를 얻었다.
사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 방대한 이동 객체의 위치 이력 데이터 집합으로부터 유용한 패턴을 추출하여 의미 있는 지식을 탐사하기 위한 시공간 패턴 탐사가 필요하다. 현재까지 다양한 패턴 탐사 기법들이 제안되었으나 이동 패턴들 중 단순히 시공간 제약이 없는 빈발 패턴만을 추출하기 때문에 한정된 시간 범위와 제한적인 영역 범위 내에서의 빈발 패턴을 탐사하는 문제에는 적용하기 어렵다. 또한 패턴 탐사 수행 시 데이터베이스를 반복 스캔하여 탐사 수행시간이 많이 소요되는 문제를 포함하거나 메모리상에 탐사 대상인 후보 패턴 트리를 생성하는 방법을 통해 탐사 시간을 줄일 수는 있으나 이동 객체 수나 최소지지도 등에 따라 트리를 구성하고 유지하는데 드는 비용이 커질 수 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위한 효율적인 패턴 탐사 기법의 개발이 요구됨으로써 선행 작업으로 본 논문에서는 상세 수준의 객체 이력 데이터들의 시간 및 공간 속성을 의미 있는 시간영역과 공간영역 정보로 변환하는 시공간 데이터 일반화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 공간 개념 계층에 대한 영역 정보들을 영역 Grid 해쉬 테이블(AGHT:Area Grid Hash Table)로 생성하여 공간 인덱스트리인 R*-Tree의 검색 방법을 이용해 이동 객체의 위치 속성을 2차원 공간영역으로 일반화하고, 시간 개념 계층을 생성하여 이동 객체의 시간적인 속성을 시간 영역으로 일반화함으로써 일반화된 데이터 집합을 형성하여 효율적인 이동 객체의 시간 패턴 마이닝을 유도할 수 있다.의 성능을 기대할 수 있을 것이다.onium sulfate첨가배지(添加培地)에서 가장 저조(低調)하였다. vitamin중(中)에서는 niacin과 thiamine첨가배지(添加培地)에서 근소(僅少)한 증가(增加)를 나타내었다.소시켜 항이뇨 및 Na 배설 감소를 초래하는 작용과, 둘째는 신경 경로를 통하지 않고, 아마도 humoral factor를 통하여 신세뇨관에서 Na 재흡수를 억제하는 작용이 복합적으로 나타내는 것을 알 수 있었다.으로 초래되는 복합적인 기전으로 추정되었다., 소형과와 기형과는 S-3에서 많이 나왔다. 이상 연구결과에서 입도분포가 1.2-5mm인 것이 바람직한 것으로 나타났다.omopolysaccharides로 확인되었다. EPS 생성량이 가장 좋은 Leu. kimchii GJ2의 평균 분자량은 360,606 Da이었으며, 나머지 두 균주에 대해서는 생성 EPS 형태와 점도의 차이로 미루어 보아 생성 EPS의 분자구조와 분자량이 서로 다른 것으로 판단하였다.TEX>개로 통계학적으로 유의한 차이가 없었다. Heat shock protein-70 (HSP70)과 neuronal nitric oxide synthase (nNOS)에 대한 면역조직화학검사에서 실험군 Cs2군의 신경세포가 대조군 12군에 비해 HSP70과 nNOS의 과발현을 보였으며, 이는 통계학적으로 유의한 차이를 보였다(p<0.05). nNOS와 HSP70의 발현은 강한 연관성을 보였고(상관계수 0.91, p=0.000), nNOS를 발현하는 세포가 동시에 HSP70도 발현함을 확인할 수 있었다. 결론: 우리는
최근 광전자 분야에서는 미래 에너지 자원에 대한 관심과 함께 GaN 기반 발광다이오드 및 태양전지 연구가 활발히 진행되고 있다. GaN는 높은 전자 이동도와 높은 포화 속도 등의 광전자 소자에 유리한 특성을 가지고 있으나, 고 인듐 함유량과 막질의 우수한 특성을 동시에 구현하는 것은 매우 어렵다. 이를 극복하기 위한 방법으로써 선택 영역 박막 성장법(Selective Area Growth)은 마스크 패터닝을 통해 제한된 영역에서만 박막을 성장하는 방법으로써 GaN의 막질을 향상 시킬 수 있는 방법으로 주목받고 있다. 본 논문에서는 대면적 기판에서 GaN의 막질 향상뿐만 아니라 고인듐 InGaN 박막 성장을 위하여 서브마이크로미터 주기와 크기를 갖는 홀 패턴을 포토리소그라피 공정 최적화를 통해 구현할 수 있는 방법에 대해 논의한다. 그림. 1은 사파이어 기판 위에 선택 영역 박막 성장법을 이용하여 성장한 n-GaN/활성층/p-GaN의 구조를 나타낸 그림이다. 이를 통하여 서브마이크로미터 스케일의 반극성 InGaN면 위에 높은 인듐 함유량을 가지면서도 우수한 특성을 갖는 박막을 얻을 수 있다. 본 실험을 위하여 사파이어 기판 위에 SiO2를 증착한 후 포토레지스트(AZ5206)을 도포하고 포토리소그라피 공정을 진행하여 2um 크기 및 간격을 갖는 패턴을 형성했다. 그림. 2는 AZ5206에 UV를 조사(5초)하고 현상(23초)한 패턴을 윗면(그림. 2(a))과 $45^{\circ}$ 기울인 면(그림. 2(b)) 에서 본 SEM(Scanning Electron Microscope) 사진이다. 이를 통해 약 2.2um의 홀 패턴이 선명하게 형성 됨을 볼 수 있다. 그 후 수백나노 직경의 홀을 만들기 위해서 리플로우 공정을 수행한다. 그림. 3은 리플로우 온도에 따른 패턴의 홀 모양을 AFM(Atomic Force Microscope)을 이용하여 측정한 표면의 사진이다. 이를 통해 2차원 평면에서 리플로우 온도 및 시간에 따른 변화를 볼 수 있다. 그림.3의 (a)는 리플로우 공정을 진행하기 전 패턴이고, (b)는 $150^{\circ}C$에서 2분, (c)는 $160^{\circ}C$에서 2분 (d)는 $170^{\circ}C$에서 2분 동안 리플로우 공정을 진행한 패턴이다. $150^{\circ}C$와 $160^{\circ}C$에서는 직경에 큰 변화가 없었고, $160^{\circ}C$에서는 시료별 현상 시간 오차에 따라 홀의 크기가 커지는 경향이 나타났다. 그러나 $170^{\circ}C$에서 2분간 리플로우 한 시료 (그림. 3(d))의 경우는 홀의 직경이 ~970nm 정도로 줄어든 것을 볼 수 있다. 홀의 크기를 보다 명확히 표현하기 위해 그림.3에 대응시켜 단면을 스캔한 그래프가 그림.4에 나타나 있다. 그림.4의 (a) 및 (b)의 경우 포토레지스트의 높이 및 간격이 일정하므로, 리플로우에 의한 영향은 거의 없었다. 그림. 4(c)의 경우 포토레지스트의 높이가 그림.4(a)에 비해 ~25nm 정도 낮은 것으로 볼 때, 과도 현상 및 약간의 리플로우가 나타났을 가능성이 크다. 그림. 4(d)에서는 ~970nm의 홀 크기가 나타나서 본 연구에서 목표로 하는 나노 홀 크기에 가장 가까워짐을 확인할 수 있었다. 따라서, $170^{\circ}C$ 이상의 온도와 2분 이상의 리플로우 시간 조건에서 선택 영역 성장을 위한 나노 홀 마스크의 크기를 제어할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 착용식 추적장치나 표식 등의 보조 도구를 사용하지 않는 환경의 동영상 데이터로부터 수화 패턴을 인식하는 방법론에 관하여 고찰한다. 시스템 설계 및 구현에 관한 주제로서 특징점의 추출기법, 특징데이터의 표현기법 및 패턴 분류기법에 관한 방법론을 제시하고 그 유용성을 고찰한다. 일련의 동영상으로 표현되는 수화패턴에 대하여 특징점의 공간적 위치에 대한 변이 뿐만 아니라 시간차원의 변화를 고려한 특징데이터의 표현방법을 제시하며, 방대한 데이터에 의한 분류기의 크기 문제와 계산량의 문제를 개선하기 위하여 효과적으로 특징수를 줄일 수 있는 특징추출 방법을 소개한다. 패턴 분류과정에서 점진적 학습(incremental learning)이 가능한 신경망 모델을 제시하고 그 동작특성 및 학습효과를 분석한다. 또한 학습된 분류모델로부터 특징과 패턴 클래스 간의 상대적 연관성 척도를 정의하고, 이로부터 효과적인 특징을 선별하여 성능저하 없이 분류기의 규모를 최적화 할 수 있음을 보인다. 제안된 내용에 대하여 여섯 가지 수화패턴을 대상으로 적용한 실험을 통하여 유용성을 평가한다.
흑백 혹은 컬러 영상과 같은 2차원 정보를 사용한 얼굴 검출 알고리즘에 관한 연구가 수십 년 동안 이루어져 왔다. 최근에는 저가 range 센서가 개발되어, 이를 통해 3차원 정보 (깊이 정보: 카메라와 물체사이의 거리를 나타냄)를 손쉽게 이용함으로써 얼굴의 특징을 높은 신뢰도로 추출하는 것이 가능해졌다. 대부분 사람 얼굴에는 3차원적인 얼굴의 구조적인 특징이 있다. 본 논문에서는 흑백 영상과 깊이 영상을 사용하여 얼굴을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 처음에는 흑백 영상에 adaboost를 적용하여 얼굴 후보 영역을 검출한다. 얼굴 후보 영역의 위치에 대응되는 깊이 영상에서의 얼굴 후보 영역을 추출한다. 추출된 영역의 크기를 $5{\times}5$ 영역으로 분할하여 깊이 값의 평균값을 구한다. 깊이 값들의 평균값들 간에 순위를 매김으로써 블록 순위 패턴이 생성된다. 얼굴 후보 영역의 블록 순위 패턴과 학습 데이터를 사용하여 미리 학습된 템플릿 패턴을 매칭함으로써 최종 얼굴 영역인지 아닌지를 판단할 수 있다. 제안하는 방법의 성능을 Kinect sensor로 취득한 실제 영상으로 실험하였다. 실험 결과 true positive를 잘 보존하면서 많은 false positive들을 효과적으로 제거하는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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