Stereo Vision System에서는 영상을 통해 특정 물체를 검색하고 검색된 물체 정보를 기반으로 Edge를 추출하고, 추출된 Edge를 이용하여 물체의 위치적 특징을 찾고 무인크레인이 이동해야할 위치좌표를 전달한다. 본 연구에서는 실제 산업현장에 가장 보편적인 형상인 Slab와 Coil을 기준으로 두 대의 CCD camera를 이용하여 물체의 형상을 인식하고, 무인크레인의 HookBlock부분이 물체의 중심점을 찾는 알고리즘을 개발하였다. 본 논문에서는 Stereo Vision System의 카메라 설치 위치에 따라 직교식과 수평식으로 2가지의 방식을 제안, 실험을 하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 무인 운반설비의 자동화 시스템 개발에 도움이 될 것으로 기대된다.
참여로서의 학습에 대한 관점의 전환은 실행 과정에서의 학습자의 정체성 변화 및 발달(identity world, 정체성 작업)에 관심을 두게 한다. 본 연구는 정체성의 지속적이고 유동적인 과정에 관심을 두며, 그에 따라 정체성 작업이 일어나는 학습자를 둘러싼 구조와 그 구조 속에서 개인의 행위 및 행위력의 발현에 초점을 둔다. 이러한 관점에서 구조, 행위력, 정체성을 변증법적으로 이해하기 위한 이론적 도구로써 Holland et al.(1998)의 실행 과정에서의 정체성(identity-in-practice) 이론을 소개한다. 이 이론을 대표하는 개념은 '인식된 세계', '위치성', '자아 저술'이다. '인식된 세계'는 인간의 행위에 의해 지속적으로 재구성되는 의미의 그물망이자 동시에 인간의 행위를 조각하는 사회적 힘으로 이해되며, '위치성'은 이 세계 속에서 자신의 사회적 위치에 대한 이해를 의미한다. '자아 저술'은 위 두 개념을 종합하는 차원으로서 개인은 인식된 세계 속에서 실행을 통해 다양한 사회적 목소리를 협연하여 자아를 스스로 형성해간다는 의미를 담고 있다. 본 연구는 이 개념을 바탕으로 과학 교육의 선행 연구 분석을 통해 이 이론의 다양한 활용 사례를 기술했다. 그러나 사회문화적 접근을 취하는 이 이론의 특성상 해외 연구 사례가 단순히 우리에게도 적용될 수 없기에, 국내 상황에서 본 이론이 활용될 수 있는 방향을 논의하여 방법론적 도구로서 이 이론의 적용가능성을 확장하고자 하였다. 다층적이고 지속적이며 누적적인 정체성 작업을 강조하는 본 이론의 도입이 시대적으로 요구되는 과학 교육 개혁의 지평을 넓히는 자원으로 활용되기를 기대한다.
본 논문에서는 3차원 가상 공간을 탐험하는 사용자가 가상 물체들 사이의 충돌 위험 영역을 정밀하게 관찰할 수 있도록 돕는 보조 카메라 최적화 기술을 소개한다. 보조 카메라의 역할은 두 물체 사이의 충돌 위험 영역을 자동으로 감지하고 해당 영역을 현재 메인 카메라가 보여줄 수 없는 새로운 시점에서 관찰하여 사용자에게 보여주는 것이다. 하지만 가상 물체의 기하학적 모양이 복잡한 경우 충돌 위험 주변 공간도 좁고 복잡해진다. 그 결과, 보조 카메라의 위치 설정에 많은 제약이 따르고 최적화 계산의 복잡도 역시 높아진다. 본 논문에서는 보조 카메라의 위치를 두 물체 사이에 계산된 바이섹터-서피스 상의 점으로 제한함으로써 공간적 제약 조건을 지킴과 동시에 최적화의 효율성을 높이는 방법을 제시한다. 검증을 위해 사용자가 핸드 모션 인식 장치를 이용해 3차원 가상 환경을 탐험하게 하는 프로그램을 제작하였으며 사용자 조사를 통해 효용성을 확인하였다.
본 논문에서는 한글의 동적자소분할 방법과 자소분할 결과 얻어진 가변분할 망눈으로부터 특징벡터를 추출해 신경망에 입력함으로써 문자를 인식하는 방법을 제안한다. 먼저, 각 문자에서 4방향 기여도와 $8\pm8$망눈을 사용하여 256차원의 특징벡터를 구한 후, 신경망에 의해 한글을 6형식으로 분류한다. 분류된 결과를 바탕으로 모음의 통계적인 위치정보와 문자의 구조적인 정보를 이용하여 각 문자를 자소 단위로 분할한다. 분할된 자소의 크기에 따라 가변적인 크기를 갖는 망눈을 구성하고 특징벡터를 추출해 자소인식 신경망에 입력함으로써 문자인식을 행한다. 4개의 서체(3개의 서체는 학습, 1개는 인식실험), KS C 5601내의 2350자의 문자를 대상으로 실험한 결과 학습에 사용된 서체에 대해서는 97%이상, 나머지 한 서체에 대해서는 94% 이상의 인식률을 나타내 제안된 방법의 유효성을 보였다.
본 논문은 MediaPipe Face Mesh 모델을 이용해 일련의 프레임 시퀀스에서 얼굴 제스처를 인식해 해당 사용자 이벤트를 처리하는 얼굴 제스처 기반의 사용자 인터페이스 선행 연구의 성능 개선 방안을 제안함에 그 목적이 있다. 선행 연구는 MediaPipe Face Mesh 모델에서 선택한 7개의 랜드마크의 3차원 좌표들로부터 얼굴 제스처를 인식해 해당 사용자 이벤트를 발생시키고 이에 대응하는 명령을 수행하는 것이 특징이다. 제안된 방법은 그 과정에서 커서 위치들에 적응형 이동 평균 처리를 적용해 미세 떨림을 완화함으로써 커서 안정화를 도모하고, 양안 동시 개폐 시에 양안의 일시적 개폐 불일치를 차단해 그 성능을 개선하였다. 제안된 얼굴 제스처 인터페이스의 사용성 평가 결과, 얼굴 제스처의 평균 인식률이 선행 연구에서 95.8%였던 것에 비해 98.7%로 상향되는 것이 확인되었다.
본 연구는 보리 씨앗에 존재하는 리보솜 불활성화 단백질(RIP) 의 삼차원 구조를 X-선 결정학 방법을 이용하여 밝히고, 그 결과로 분자 차원에서 기능을 이해하는 것을 목적으로 하고있다. 리보솜불활성화 단백질은 N-glucosidase 반응을 통하여 단백질 합성을 저해하기 때문에 세포를 죽일 수 있다. 따라서 암세포만을 특정적으로 인식하는 다른 물질과 결합시키면 암세포만을 특정적으로 죽일 수 있는 면역독소로 이용될 수 있다. 또, 최근에는 항바이러스의 작용을 함이 밝혀져 많은 연구가 진행되고 있다. 단백질 삼차원 구조 규명을 위해서는 여러가지 단계가 있는데 지난 번 과제까지 성공적으로 리보솜 불활성화 단백질의 대량 분리와 X-선 결정학의 필수 요건 좋은 결정을 길렀고, 이번에는 구조 해석을 위해 꼭 해결해야하는 위상문제를 극복하기 위하여 여러가지 실험을 진행하였다. 우선, 비슷한 구조인 피마자씨에서 분리한 Ricin의 A-체인과 미국자리공 잎에서 분리한 Pokeweed antiviral protein의 삼차원 분자좌표를 이용하여 분자치환법으로 위상문제 해결을 시도하였다. Ricin 의 A-체인을 이용하였을 때 분자의 위치가 정확히 찾아지지 않았고, 다른 모델인 Pokeweed antiviral protein을 이용하여 X-PLOR 프로그램내의 PC refinement법으로 분자치환을 시도하였다. Euler각도로 (187.37, 22.5, 311.94) 의 회전해 (Rotation solution) 를 가지고 있었고, 이러한 해에 맞추어서 분자를 돌려둔 후, 이동해 (Transaltion solution) 을 구해서 그 위치 (Orientation) 로 분자를 이동하였다. 이 때 R값은 53.9 % (8.0 - 3.5$\AA$) 이였고, 부분좌표 (Fractional coorcdinate) 에서는 0.102, 0.000, 0.261 이고, 직교좌표 (Orthogonal coorclinate) 에서는 4.616, 0.000, 13.167 의 결과를 얻었다.
최근 현실의 이미지나 배경에 3차원 가상 이미지를 겹쳐서 하나의 영상으로 보여주는 증강현실 기술들이 개발되고 있으며, 특히 애플리케이션에 따른 증강현실기반의 소프트웨어 들이 많이 개발되어 지고 있다. 하지만 대부분의 증강현실 기반의 애플리케이션은 GPS를 사용하여 사용자에게 서비스를 제공하는데, GPS값이 정확하지 않아 위치에 대한 신뢰도가 떨어지는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 GPS 기능과 지자기, 자이로, 가속도 센서를 통한 방향감지 인식을 포함하여 증강현실 기반의 애플리케이션을 개발하여 위치에 대한 신뢰도를 증가하고자 한다. 특히, 캠퍼스 가이드 서비스 애플리케이션을 개발하여 기존의 다른 애플리케이션의 문제점을 개선하고자 한다.
본 연구에서는 특정개인에 맞춘 정황정보를 제공할 수 있는 개인화 메세지 주석시스템을 제안한다. 본 시스템에서 컨텍스트는 사용자의 신 분, 위치, 시간등을 포함하는 실체로 정의하며 사용자의 정체는 개인화된 메세지 생성의 주된 데이터이다. 컨텍스트를 감지하기 위해 증강현실 기술이 사용되며, 사용자의 위치를 추적하기 위해 실제 물체에 마커가 부착된다. 증강현실 기술은 인간의 지각과 상호작용을 강화시키는 아주 효과적인 주석 방법으로 사용될 수있다. 메시지는 가상 문자메세지 또는 3차원 가상물체일 수 있다. 실험결과는 제안된 시스템이 실시간으로 효과적으로 작동됨을 보여주며 또한 개인화 메시지를 제공하는 모바일 서비스로 사용될 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 깊이데이타를 이용한 물체의 조형방법을 제안한다. 입력으로 들어온 깊이데이타에서 물체의 형상특징을 추출하기 위하여 $2{\times}2$ 마스크내에서 깊이변화율을 고려한 Z축 기울기를 정의하여 각각의 원시도형(primitive)마다 가지는 크기와 방향특성을 이용하여 표면을 분류한다. 또한 여러개의 원시도형들의 조합으로 되어있는 물체에서는 핵심점을 정의하여 각 원시도형을 분리한다. 나아가 표면영역들간의 공간상의 위치관계를 구하여 인식을 위한 원시도형들간의 상관관계를 추출하였으며 제안된 방법의 유용성을 실험에 의하여 입증한다.
본 논문에서는 3차원 좌표를 얻을 수 있는 카메라 Calibration 알고리듬을 확립하고, View Frustum(V.F.) 모델을 이용하여 도로의 영상을 모델화하였다. 그리고 주행하는 차선 내에 존재하는 선행차량의 위치측정 및 차량까지의 거리를 정확히 인식하기 위해 피칭오차를 보정하며 실시간으로 계측하는 알고리듬을 제안하였다. 기존의 많은 추돌 경보시스템(CWS)들은 도로가 평면이라 가정하여 도로와 차량사이의 기하적인 변화에 따른 오차 특성을 고려하지 않았다. 이를 보완하고자 본 논문에서는 카메라 Calibration 알고리듬을 적용하여 실세계 좌표계와 영상좌표계 사이의 기하해석으로 사영행렬을 추출하였고, V.F. 모델을 이용하여 소실점의 기하적인 해석을 통하여 차량의 피칭변화에 따른 오차특성을 실시간으로 보정하였다. 실험결과 거리의 오차를 2%이하로 줄일 수 있어 피칭변화에 강인함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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