최근 딥러닝을 사용하여 스케치이미지에 있는 GUI(Graphical User Interface) 요소를 인식하여 어플리케이션 구현에 필요한 코드를 자동 생성하는 연구 등이 있다. UI/UX 디자이너는 모바일 응용 프로그램 개발 시 스토리보드를 개발자와의 의사소통을 돕는 도구로 사용하나 모호한 위젯에 대해서는 UI/UX 디자이너의 의도와 다르게 구현되는 경우가 종종 발생한다. 본 논문에서는 DNN(Deep Neural Network) 기반의 GUI 요소 식별의 정확성을 높이기 위해 심볼마커를 사용하는 자동 GUI 요소 인식 기법을 제안한다. 심볼마커의 성능평가를 위해 심볼마커의 유무에 따라 실험을 진행하여 정확도를 평가하였고, 정확도 개선을 위해 원형과 괄호형으로 나누어 심볼마커 모양에 따른 결과를 분석하였다. 심볼마커를 사용한다면 개발자에게 정확한 의사 전달이 가능해져 피드백이 줄면서 시간과 비용이 감소하고 스케치이미지의 UI 요소 오탐률을 줄이고 정확성이 향상될 것으로 기대한다.
본 연구에서 심리적으로 안정된 상태에서 맥율을 측정할 수 있는 장치를 개발하였다. 개발된 시스템은 뇌파, 호흡파, 맥동파를 검출하는 하드웨어장치와 이들 신호를 획득하고 처리하는 소프트웨어로 구성하였다. 뇌파는 전두부에서 쌍극형으로 유도하였고, 호흡은 서미스터 브리지를 이용하여 구성된 변환기를 사용하여 비강 전부에서 유도하였으며 맥동파는 귀볼에서 유도한 용적맥파를 사용하였다. 피검자의 심리적 안정된 상태의 판정은 뇌파의 스펙트럼을 이용하였다. 맥율의 결정은 원전에 따라 1호흡 당 맥동수를 사용하였다. 개발된 장치를 사용하여 맥율검출 실험을 한 결과, 뇌파의 주파수 대역별 구분, 안정된 호흡신호의 검출과 이득 조절이 되는 용적맥파의 검출이 실시간으로 가능하였다. 그리고 검출된 신호로부터 맥율을 검출할 수 있었다.
교통체증은 도시지역에서 심각한 경제적, 사회적 비용을 초래하는 원인으로 간주되고 있다. ITS기법은 첨단 센싱, 컴퓨팅, 그리고 통신기술을 이용해 교통체증을 경감시킬 수 있는 훌륭한 수단이다. 본 연구는 차량과 주변 인프라 그리고 차량 간의 무선통신을 통한 중앙제어식 그리고 분산식 첨단통행자정보시스템의 프레임워크를 제안하고 전형적인 $6{\times}6$ 도시형 도로망에서 그 효과를 시뮬레이션 기법을 이용하여 분석하고자 한다. 본 논문의 연구결과로서는 교통류, 무선통신 라디오 레인지 그리고 통신차량의 보급률 등에 따라 제안된 첨단통행자정보시스템은 교통사고로 야기된 정체지역을 우회할 수 있는 최적의 노선을 제공함으로써 운전자의 통행시간을 줄여주는 효과를 보였다. 다양한 연구 환경에서도 중앙제어식 그리고 분산식 첨단통행자정보시스템은 거의 동일한 효과를 보였는바, 분산식 첨단통행자정보시스템은 고가의 건설비와 설치 운영비를 요구하는 중앙제어식 첨단통행자정보시스템을 대신할 수 있는 시스템으로 기대된다.
가상광고는 컴퓨터 그래픽을 이용하여 스포츠영상과 같은 미디어제작영상에 제품의 이미지, 로고, 선전문구 등을 삽입하는 광고기법이다. 최근 영상처리 기술과 컴퓨터 성능의 상승으로 인해 스포츠영상에 가상광고를 삽입하기 위한 기술적인 요소가 충족되어 영상 내에 가상광고의 삽입이 활발하게 진행되고 있다. 또한 자동적인 가상광고 삽입을 위한 영상 처리 기술이 가상광고 영역에서 중요한 연구 분야로 자리 잡고 있다. 이에 본 논문에서는 스포츠 영상 내에서 자동적으로 가상광고를 삽입하기 위해 영상처리 기법과 기계학습을 활용하여 저정보 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 영상의 밝기 정도를 히스토그램을 통해 분석하고 기계학습 방법을 활용하여 저정보 영역을 추출한다.
오늘날 저작권 관련 산업이 사회, 경제적으로 큰 영향을 미치는 대규모 산업으로 성장하였음에도 불구하고 저작물에 대한 소유권 및 저작권에 대한 문제가 끊임없이 발생하고 있으며 특히 이미지 저작권과 관련된 연구는 거의 진행되지 않는 상태이다. 본 연구에서는 기존의 문서 영상처리 기술과 딥 러닝 기술을 융합하여 교육용 도서 영상에서의 객체 자동 추출 및 분류 기술 시스템을 제안한다. 제안된 기술은 먼저 잡음을 제거한 후, 시각적 주의(visual attention) 기반 영역 추출 과정을 수행한다. 추출된 영역을 기반으로 블록화 작업을 수행하고, 각 블록을 그림인지 아니면 문자 영역인지를 분류한다. 마지막으로 추출된 그림 영역 주위를 검색하여 캡션 영역을 추출한다. 본 연구에서 진행한 성능 평가 결과, 그림 영역은 최대 97% 정확도를 보이며, 그림 및 캡션 영역 추출에 있어서는 평균 83%의 정확도를 보여 준다.
This study was carried out to evaluate the characteristics of atmospheric concentrations of volatile organic compounds(VOCs) and aldehydes for near a large shipyard. Most of the painting work in marine coating is performed indoor and outdoor. Most of the VOCs are emitted to the atmosphere as the paint is applied and cures. The massive scale of a ship makes it difficult to capture the emissions from outdoor painting. The VOCs are an important health and contributors to photochemical smog. The VOCs and aldehydes samples were collected using adsorbent tube and 2,4-DNPH cartridge, and were determined by an automatic thermal desorption coupled with GC/MS and HPLC-UV analysis, respectively. A total of 16 aromatic VOCs and 12 aldehydes of environmental concern were determined. At indoor coating facilities, the most abundant compound among 16 target VOCs appeared to be m,p-xylene, being followed by o-xylene. But most of the aldehydes were extremely lower concentrations. The atmospheric concentration of VOCs, m,p-xylene concentrations were the highest and the mean value were outdoor workshop 11.323 ppb, residental area 5.134 ppb, and green area 2.137 ppb, respectively. However, the most aldehydes were extremely lower concentrations such as formaldehyde, acetaldehyde and non-detection such as iso-valeraldehyde, n-valeraldehyde and o-tolualdehyde.
본 논문에서는 양식어장을 보호하기 위한 어장 탐지 시스템에 있어서 칼만필터의 적용기법에 대해 논의하였다. 어장탐지시스템(FDS)은 어장에 침입하는 도전선박을 실시간으로 식별하고 어장의 위치변동 등을 파악하고자 하는 것이다. 본 연구에서는 양식어장으로의 접근 물체 중에서 F-AIS를 탑재하지 않은 의심선박에 대해 추적(tracking)을 하기 위해 칼만필터 기법을 적용하고자 한다. 백색잡음을 동반한 가속도계의 대상물에 대하여 위치 및 속도판독을 위한 시뮬레이션을 행하고 트랙킹 시스템으로의 적용 가능성에 대해 살펴본다.
본 논문에서는 하나의 국부 발진기를 갖는 FSK 이중통신 방식의 원격제어 무선 전송부를 설계 제작한다. 전 이중 방식의 FSK 양방향 동시통신 회로에서는 양방향 동시 통신을 위한 송수신 주파수를 설정하고, 반 이중방식에서는 송수신 신호를 발생하는 절체형 발진기 회로를 설계한다. 양 FSK 이중통신 방식의 원격제어 무선 전송부는 채널주파수간 간섭을 배제하기 위한 채널 사용 검지 및 자동 채널 설정 회로를 설계 구현하였으며, 400MHz 대역에서 50kHz 채널 간격을 갖는 위상동기 회로 구성의 Colpitz 형 국부발진주파수 회로와 10mW 이내의 소형 소출력 특성을 갖는다. 전 이중 방식의 송수신 주파수는 21.4MHz IF주파수의 2배 주파수인 42.8MHz주파수 간격으로 설계 구현하였다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 하는 과정에서 소프트웨어 관리자들이 소프트웨어 및 검사 도구에 효율적인 학습기법을 이용한 NHPP 소프트웨어 모형에 대하여 연구 하였다. 적용모형은 지연된 소프트웨어 S-형태 모형을 적용한 유한고장 NHPP에 기초하였다. 소프트웨어 오류 탐색 기법은 사전에 알지 못하지만 자동적으로 발견되는 에러를 고려한 영향요인과 사전 경험에 의하여 세밀하게 에러를 발견하기 위하여 테스팅 관리자가 설정해놓은 요인인 학습효과의 특성에 대한 문제를 비교 제시 하였다. 그 결과 학습요인이 자동 에러 탐색요인보다 큰 경우가 대체적으로 효율적인 모형임을 확인 할 수 있었다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법을 이용하고 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 평균제곱오차와 $R^2$(결정계수)를 이용하여 효율적인 모형을 선택 비교하였다.
이미지에서의 자동 객체 인식은 컴퓨터 비젼 및 패턴 분석을 포함한 많은 분야에서 아주 중요한 이슈중의 하나이다. 특히, 최근 스마트폰과 같은 개인용 이동형 단말기가 빠르게 보급되면서, 그러한 기술들을 지원할 필요성이 커지게 되었다. 이러한 단말기들은 대개 카메라, GPS, 가속도 센서 등과 같은 장치들을 갖추고 있으며 사용자들에게 다양한 서비스를 편리한 인터페이스를 통해 제공하고 있다. 하지만 제한된 시스템 자원 때문에 처리속도가 비교적 느리다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 우리는 전처리 과정과 단순 지역 특징을 기반으로 한 객체 인식 성능 향상 기법을 제안한다. 전처리 단계에서는, 우선 객체 종류별 이미지로부터 각 객체의 특징이라고 생각되는 부분을 자동으로 판별하고 비슷한 부분끼리 분류한 다음 이들의 특징을 추출하고 학습한다. 질의 영상에 대해 우선 지역 특징 후보들을 파악한 다음 전처리 과정에서 학습된 정보와 비교하여 객체인식을 하게 된다. 실험을 통하여 제안된 기법의 객체 인식 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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