자동차 부품 업체에서는 납기 준수, 생산 원가 절감, 품질 관리 향상 등의 고객의 필수적인 요구 사항를 만족하기 위하여 자동화를 추진하고 있다. 현재의 수작업을 통한 육안 검사 공정에서는 이러한 필수 요구 사항을 만족하기에는 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 품질 관리 개선을 위하여 도어 힌지 브라켓 부품에 대한 현재의 수작업 육안 검사 공정을 대체할 수 있는 자동 선별 시스템을 제안하고자 한다. 본 제안은 도어 힌지 브라켓 부품의 용접너트 누락 불량 발생을 방지하여 고객사의 검사 요구사항 등을 만족할 수 있도록 설계하였다. 검사 공정 알고리즘 및 유사 척도 매칭 알고리즘 프로그램을 자동 선별 시스템에 적용하여 정상 제품과 불량 제품을 구별할 수 있도록 하였다. 검사 공정 알고리즘 및 유사 척도 매칭 알고리즘의 검증 시험을 통하여 검출정확도 98%의 성공적인 검사 결과를 나타내었고 이를 생산 현장에 적용하여 불량 제품감소에 따른 생산성 향상에 기여하였다.
홈 네트워크에 참여하는 노드들에게 네트워크 주소를 자동으로 할당하는 방식은 주소 할당 서버에 의해 유일한 주소를 제공하거나, 혹은 노드 자체적으로 랜덤한 주소를 생성하여 주소 중복 검사를 통해 유일한 주소인 경우에 사용하는 방식으로 나뉜다. 본 논문에서는 주소할당 서버를 이용하는 방식과 노드 자체적으로 생성하는 방식의 단점을 보완할 수 있는 새로운 주소 할당 방식으로서 네트워크에 기 참여하고 있는 노드들 중의 하나로부터 간단한 수식에 의해 유일한 주소를 제공받을 수 있도록 하는 방식을 제안한다. 이 때 신규 참여 노드의 주소 요청 패킷을 가장 강한 신호 세기로 수신하는 노드가 우선적으로 주소를 할당하도록 하여 전력선 기반 홈 네트워크 환경에서 필요로 하는 자동 중계에 활용 가능토록 하였으며, 제안하는 방식은 C# 프로그래밍을 이용한 시뮬레이터 개발을 통해 중복 검사가 불필요한 유일한 주소가 할당됨을 입증하였다.
본 연구는 인간의 자아표현 욕구와 창조적 욕구로 인해 자신을 대체할 산물들을 끊임없이 만들어 내는 과정에서 중요하게 작용되는 자기노출이라는 심리를 이용하여 아바타와 학습자의 얼굴을 합성하는 증강가상을 통하여 가상세계에서의 현실감을 부여함으로써 학습자의 몰입을 유도하여 그 교육적 효과를 증대하고자 하였다. 이를 실증하기 위하여 컴퓨터기반으로 콘텐츠를 개발한 후, 로봇 콘텐츠로써의 활용을 위해 컨버팅하고 자동 로딩을 통한 학습자의 사진을 아바타와 합성시켰다. 실험 결과 자기노출 기반 콘텐츠의 효과는 모든 집단의 경우에서 학습에 대한 집중도에는 긍정적인 영향을 주었으며, 학업성취도에는 유의미하지는 않지만 긍정적 효과를 가지는 것으로 나타났다. 이는 교육용 로봇을 활용한 자기노출 개념 적용에 대하여 긍정적인 결과라고 보여지는데, 보다 유의미한 결과를 얻기 위해서는 단순히 사진을 찍어 로딩하는 증강가상보다는 얼굴검출을 통한 실시간 증강가상과 같은 증강가상 효과의 증대가 필요하다고 하겠다.
항공 Lidar 기술을 이용한 산림조사 기법은 현지조사 및 항공사진을 이용한 기존 조사방법의 한계를 극복할 수 있는 대안으로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 국내 산림지형의 특성을 고려하여 개체목 인식 및 수고(樹高)추출을 위한 항공 Lidar자료의 기본적인 처리기법을 제시하고자 한다. 경기도 유명산 조림지를 대상으로 촬영된 항공 Lidar 원시자료로부터 비지면점을 제거하는 기법을 적용하여 순수 지표면을 표현하는 수치표고모형자료(DEM)를 생성하였다. 이렇게 제작된 DEM자료를 기반으로 비지면점에 해당하는 신호값들을 추출한 후 수관고모형(CHM)자료를 생성하였다. CHM자료에 개체목의 수고를 추출하는 필터링 기법을 개발하였다. 연구 지역의 낙엽송 및 잣나무 표본임분을 대상으로 항공사진 및 현지 측정된 자료와 비교한 결과, 개체목의 본수는 90% 이상의 정확도로 추출되었으며, 수고는 평균 1.1m 낮게 추정되었다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 하는 과정에서 소프트웨어 관리자들이 소프트웨어 및 검사 도구에 효율적인 학습기법을 이용한 NHPP 소프트웨어 모형에 대하여 연구 하였다. 적용분포는 버르 분포를 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 이용하여 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 평균자승오차와 $R^2$(결정계수)를 이용하여 효율적인 모형을 선택 비교하였다.
수화 적출은 연속된 손 동작에서 의미 있는 수화 단어를 검출 및 인식하는 것을 말한다. 수화는 손의 움직임과 모양의 변화가 다양하기 때문에 수화 문장에서 수화를 적출하는 것은 쉬운 문제가 아니다. 특히, 자연스러운 수화 문장에는 의미 있는 수화, 수화가 아닌 손동작이 무작위로 발생한다. 본 논문에서는 CRF(Conditional Random Field)에 기반한 적응적 임계치 모델을 제안한다. 제한된 모델은 수화 어휘집에 정의된 수화 손동작과 수화가 아닌 손동작을 구별하기 위한 적응적 임계치 역할을 수행한다. 또한, 수화 적출 및 인식의 성능 향상을 위해 손 모양 기반 수화 인증기, 짧은 수화 적출기, 부사인(subsign) 추론기를 제안된 시스템에 적용하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 연속된 수화 동작 데이타에서 88%의 적출률, 사전에 적출된 수화 동작 데이타에서 94%의 인식률을 보였으며, 적응적 임계치 모델, 짧은 수화 적출기, 손 모양 기반 수화 인증기, 부사인 추론기를 사용하지 않은 CRF 모델은 연속된 수화 동작 데이터에서 74%의 적출률, 사전에 적출된 수화 동작 데이타에서 90%의 인식률을 보였다.
최근 차량의 출입통제 및 주차관리 그리고 불법 차량의 단속 등 다양한 분야에서 차량 번호판 자동 인식 기술들이 활용되고 있다. 그러나 기울어지거나 햇빛 또는 조명 등의 영향을 받은 차량 영상에서는 번호판의 고유한 정보가 변형될 수 있다. 본 논문에서는 왜곡에 불변한 차량 번호판 검출 및 인식 알고리즘을 제안하였다. 먼저 DoG(Difference of Gaussian) 필터를 이용해서 번호판의 문자 획이 잘 보전된 이진영상을 생성하였다. 그리고 왜곡에 불변한 연속된 큰 숫자들의 위치를 찾고 그 정보를 이용해서 번호판영역을 검출하였다. 기하학적 왜곡 보정과 영상 개선 작업을 수행한 다음 신경망을 이용해서 번호판을 인식하였다. 제안한 알고리즘을 상용 LPR(License Plate Recognition) 시스템으로부터 획득한 6,200장의 차량 영상을 대상으로 시뮬레이션 한 결과 98.4%의 번호판 영상 인식률과 0.05초의 인식 속도를 얻을 수 있었다.
2층 규모의 철근콘트리트조 및 포스트텐션조 무량판구조를 1/3 스케일로 축소하여 제작한 실험체의 진동대 실험 결과를 바탕으로 무량판구조의 모델링 기법을 향상하고자 하는 연구를 수행하였다. 이 연구에서 적용한 모델링 방법은 슬래브의 휨모멘트에 의한 휨파괴, 불균형모멘트의 전달에 의한 휨파괴 및 펀칭전단파괴에 의한 슬래브-기둥 접합부의 모멘트 전달능력 상실등의 영향을 반영하는 매우 포괄적인 구조해석 방식이다. 펀칭전단파괴에 대해서는 중력비와 층간변위각에 기초한 한계상태 모델이 적용되었다. 이 논문에서 제안된 비선형 모델은 무량판구조의 진동대 실험 결과와 잘 부합하는 것으로 나타났다.
In previous study for correlation between P-wave Signal Averaged Electrocardiography (SAECG) and Paroxysmal Atrial Fibrillation (PAF) subjects, we showed that the duration of P-wave in subjects is longer than in controls. In this respect, the P-wave SAECG is a new method proving to be an accurate and independent noninvasive marker for the risk of PAF. To prove this suggestion, accurate detection and alignment of P-wave are indispensible. In previous study, we measured P-wave duration by manual. So it was not accurate and consistent. To measure the P-wave duration accurately and automatically, we have developed an automatic algorithm for P-wave duration measurement. We showed that the duration of P- wave in the subjects is longer than in controls with this algorithm.
도시 정보시스템 및 위치기반 서비스와 같은 공간정보 분야의 빠른 성장으로 인해 도심지 도로정보 취득 및 갱신에 대한 중요성이 날로 증가하고 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상으로부터 도로 정보를 추출하기 위하여 최근 화소기반분석의 대안으로 주목을 받고 있는 객체기반 접근법을 이용한 자동 도로추출 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 MSRG(Modified Seeded Region Growing)기법을 이용하여 공간객체를 생성한 후, 객체의 형상 특정정보와 인접성을 기반으로 핵심 도로 객체를 자동으로 추출하였다. 또한 추출된 핵심도로 객체와 인접한 객체들과의 공간적 상관성을 이용하여 일부 누락된 도로객체를 추적하였다. 최종적으로 도로의 기하학적인 특성을 이용한 단절된 도로 구간 연결 및 도로 변형 개선 과정을 통하여 최종도로영역을 추출하였다. 제안 기법의 성능 검증을 위한 정량적 평가 결과, 도로영역에 대해 높은 탐지정확도를 보임을 확인하였다. 결과적으로 제안된 방법은 고해상도 위성영상의 도로추출에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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