포장 방법을 달리한 애호박을 $10^{\circ}C$에서 저장하면서 나타나는 품질 변화를 알아보기 위해 애호박을 OCF, PF, PWPF 및 PVCF로 각각 포장한 후 저장하면서 pH, 중량 감소율, 갈색도, 경도 및 기체 함량 변화를 조사하였다. 저장한 애호박에 대하여 pH변화의 경우 모든 실험구에서 최소 6.38에서 최대 6.67의 pH값을 나타내었다. 중량 감소율, 갈색도 및 경도 변화에 대해서는 저장기간이 증가될수록 PWPF 및 PVCF로 포장한 경우 가장 안정적인 변화를 나타내었으며, 저장 중 기체 함량 변화의 경우 포장재 특성(가스 투과도)에 따라서 차이가 남을 알 수 있었으며, 모든 시료에서 저장기간이 증가할수록 $O_2$ 농도는 저장 초기보다 감소되었으나, $CO_2$ 농도는 저장 기간이 길어질수록 점차적으로 증가되는 경향을 나타내었다. 특히, PWPF 및 PVCF로 포장한 경우 $CO_2$ 함량이 저장 초기에 비하여 최대 45.2, 41.0%까지 각각 증가되었다. 이와 같은 결과를 통하여 PWPF 및 PVCF 포장재 내부의 낮은 $O_2$ 농도와 높은 $CO_2$ 농도가 애호박의 연화 작용을 억제하는데 영향을 미침을 알 수 있었다.
한국어는 자음과 모음과 같은 음소 단위의 발음은 고정되어 있고 표기에 대응하는 발음은 변하지 않기 때문에 외국인 학습자가 쉽게 접근할 수 있다. 그러나 단어와 어구, 문장을 말할 때는 음절과 음절의 경계에서 소리의 변동이 다양하고 복잡하며 표기와 발음이 일치하지 않기 때문에 외국어로서의 한국어 표준 발음 학습은 어려운 면이 있다. 그러나 영어 같은 다른 언어와 달리 한국어의 표기와 발음의 관계는 논리적인 원리에 따라 예외 없이 규칙화 할 수 있는 장점이 있으므로 발음오류에 대해 체계적인 분석이 가능한 것으로 여겨진다. 본 연구에서는 오류 발음과 표준 발음의 차이를 컴퓨터 화면상의 상대적 거리로 표현하여 시각화하는 모델을 제시한다. 기존 연구에서는 발음의 특징을 단지 컬러 또는 3차원 그래픽으로 표현하거나 입과 구강의 변화하는 형태를 애니메이션으로 보여 주는 방식에 머물러 있으며 추출하는 음성의 특징도 구간의 평균과 같은 점 데이터를 이용하는데 그치고 있다. 본 연구에서는 시계열로 표현되는 음성데이터의 특성 및 구조를 요약하거나 변형하지 않고 직접 이용하는 방법을 제시한다. 이를 위해서 딥러닝 기법을 토대로 자기조직화 알고리즘과 variational autoencoder(VAE) 모델 및 마코브 확률모델을 결합한 확률적 SOM-VAE 기법을 사용하여 클러스터링 성능을 향상시켰다.
Modbus는 각종 자동화 장비 감시 및 제어에 전 세계적으로 널리 사용되고 있는 자발적 산업표준 통신 프로토콜이다. 그러므로 선박, 빌딩, 기차, 비행기 등 Modbus를 이용하는 모든 장비들과 연결이 가능하여 환경변수의 측정 및 원격제어가 가능하게 된다. 본 논문에서는 퍼지제어 시스템을 이용하여 외부환경요인을 각각 조합한 불확실한 내용을 정량적인 값으로 변환하여 LED 조명으로 표현하기 위해 알고리즘을 설계하고, 설계한 알고리즘에 Modbus 통신 프로토콜을 추가하여 선박의 통합관리 시스템에서 외부환경요인 확인 및 원격제어가 가능한 감성조명용 LED 제어기 회로를 설계 및 구현 하였다. 외부환경요소인 온도, 습도, 조도 값을 센서를 통해 제어기로 받아들이고 이 값들을 퍼지제어 알고리즘을 통해 LED로 표현된다. Modbus는 Serial 통신으로 RS485를 이용하여 다른 기기와 연결 되어 온도, 습도, 조도 상태 및 LED 출력 값 확인이 가능하고 또한 사용자가 원격으로 RGB 값을 변경 할 수 있기 때문에 원하는 색으로 변경이 가능하게 된다. 제작한 제어기로 온도, 습도, 조도에 따라 LED 조명색상이 변화 되는 것을 확인 하였다.
본 논문은 타일드 디스플레이에서 여러 사용자들이 천리안 해양관측 위성영상을 관측 및 분석하기 위하여 다중 입력 장치를 활용한 멀티스케일 인터랙션 기반의 가시화 시스템을 설명한다. 이 시스템은 멀티터치 스크린, 키넥트 동작 인식, 모바일 인터페이스를 제공하여 여러 사용자들이 타일드 디스플레이 화면에 근접하거나 원거리에서 다양한 인터랙션을 통하여 한반도 중심의 해양 환경 및 기후 변화 정보를 효과적으로 관측할 수 있다. 천리안 해양관측 위성영상은 고화질의 메모리양이 많아서 원본 영상을 작은 영상으로 분할한 멀티레벨 이미지 로드 기법을 사용하여 시스템의 부하를 줄이면서 사용자의 다양한 조작에서 타일드 디스플레이 화면에 매끄럽게 출력되도록 하였다. 이 시스템은 다중 사용자의 키넥트 제스처와 터치 포인트 입력 및 모바일 장치로 부터 입력된 정보를 일반화 처리하여 타일드 디스플레이 응용프로그램에 공통적으로 활용 가능한 다양한 인터랙션을 지원하였다. 또한 특정 날짜에 해당하는 시간 단위의 해양관측 위성 영상이 순차적으로 화면에 출력되며, 여러 사용자들이 동시에 위성영상을 자유롭게 확대 축소하고 상하좌우로 이동하며 다양한 기능의 버튼을 누르는 등의 인터랙션을 할 수 있도록 하였다.
제스처는 스마트 글라스 등 웨어러블 기기의 NUI(Natural User Interface)로 주목받고 있다. 최근 MPEG에서는 IoT(Internet of Things) 및 웨어러블 환경에서의 효율적인 미디어 소비를 지원하기 위한 IoMT(Internet of Media Things) 표준화를 진행하고 있다. IoMT에서는 손 제스처 검출과 인식이 별도의 기기에서 수행되는 것을 가정하고 이들 모듈간의 인터페이스 규격을 제공하고 있다. 한편, 최근 인식률 개선을 위하여 딥러닝 기반의 손 제스처 인식 기법 또한 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 IoMT의 유스 케이스(use case)의 하나인 웨어러블 기기에서의 미디어 소비 등 다양한 응용을 위하여 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 손 제스처 인식 기법을 제시한다. 제시된 기법은 스마트 글래스로 획득한 스테레오 비디오로부터 구한 깊이(depth) 정보와 색 정보를 이용하여 손 윤곽선을 검출하고, 검출된 손 윤곽선 영상을 데이터 셋으로 구성하여 CNN을 학습한 후, 이를 바탕으로 입력 손 윤곽선 영상의 제스처를 인식한다. 실험결과 제안기법은 95%의 손 제스처 인식율를 얻을 수 있음을 확인하였다.
대한민국은 화산재해로부터 안전한 지역으로 알려져 왔다. 그러나 최근의 관측 결과들은 한반도 최 북 단에 위치한 백두산이 더 이상 휴화산이 아님을 보여주고 있다. 백두산 화산이 폭발한다면 남한지역에서는 화산재에 의한 다양한 피해가 예상된다. 특히 공중의 화산재는 운항되는 비행기의 계기판 및 엔진을 마비시킴으로써 대형 항공사고를 유발할 수 있다. 따라서 화산재의 삼차원 확산을 예측하여 화산재가 있는 항로를 비행할 것으로 예상되는 비행기 운항을 중지시키는 것이 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 화산재 확산 예측결과의 삼차원 가시화 기법을 다룬다. 우선 화산재 확산 예측 데이터의 취득에 대하여 소개한다. 확산 예측 데이터는 화산재 확산 시뮬레이션 프로그램인 Fall3D를 이용한다. 다음으로 세 가지 화산재 확산 예측결과의 가시화 기법을 제안한다. 첫 번째 기법은 '공중의 큐브' 방식으로 화산재의 입자 농도별로 다른 색을 가진 반투명 큐브를 공중에 배치하는 방식이다. 두 번째 기법은 '큐브안의 큐브'방식으로 '공중의 큐브' 방식을 개선하여 농도의 정도에 따라 큐브의 분할 정도를 달리하여 배치하는 방식이다. 마지막 방식은 '반투명 화산재 평면' 기법으로 화산재 농도를 가지고 있는 레이어 들을 적층하고 투명효과를 적용하는 방식이다. 본 논문에서 제시한 방법을 기반으로 사용자는 목적에 맞는 방식대로 화산재 확산 예측 결과를 삼차원 가시화 할 수 있을 것이다.
청소년을 위한 성매개 감염병 교육의 필요성이 증가되고 있지만 대부분의 청소년들은 교과과정의 부족한 시간으로 인하여 제대로 된 교육을 받지 못하고 있다. 이 시기의 성매개 감염병 노출은 증상이 없거나 경미하여 청소년들이 성매개질환에 대한 인지를 못하는 경우가 많아 장기적인 생식기계의 문제를 야기할 수 있다. 스마트폰의 보급과 더불어 청소년들이 정보의 대부분을 스마트폰을 통하여 얻고 있어 스마트폰을 활용한 교육이 청소년에서 효과적이다. 청소년의 성 매개 감염병 지식을 향상시키기 위한 교육의 방법으로 딕 앤 케리의 체계적인 교수 설계 모델을 적용하여 성 매개 감염병 교육 스마트폰 어플리케이션 개발을 하였다. 본 연구는 이 스마트폰 어플리케이션 개발 전략 및 개발 과정을 기술하였다. 이 스마폰 어플리케이션은 6명의 전문가들과 함께 개발되었으며 교육 내용은 청소년들이 이해하기 쉬운 용어를 사용하였다. 학습능력 향상을 위한 주요 전략으로는 만화로 된 교육내용, 비밀 문의와 질의응답 기능, 버튼 색 변화 및 반복 학습기능 수록 등이다. 본 연구에서 개발된 스마트폰 어플리케이션은 학교, 청소년 관련 기관 및 병원에서 청소년들의 성매개 감염병 지식, 성매개 감염병 예방 및 성매개 감염병 대처 능력을 향상 시키는데 활용 될 수 있다.
본 논문에서는 CCTV를 기반으로 한 화재 감시 시스템 개발을 위하여 기존 센서를 기반으로 하는 화재 탐지 시스템과 영상을 기반으로 하는 시스템들의 장단점을 분석하고 국가적으로 지원하고 있는 U-City, U-Home, U-Campus 등 확산되는 유비쿼터스 환경에 적합한 화재 감시 시스템 모델과 화재를 판별하기위한 기술을 제안한다. 본 연구를 위해 영상을 촬영할 카메라로는 Microsoft LifeCam VX-1000을 사용하였으며, 영상을 촬영하는 코덱으로는 H.264를 사용하였다. 카메라로부터 촬영된 영상 데이터를 가공하여 서버에 전달하는 클라이언트는 Linux OS를 사용하는 ARM9 S3C2440 보드로 제작하였다. 클라이언트와 서버의 영상 데이터 송/수신은 기본적으로 1:1 방식으로 되어있다. 그리하여 카메라의 데이터를 다중으로 수신하기 위한 멀티캐스트 1:N이 가능하게 명세하여, 화재 감시를 위한 다각적 영상 수신 시스템을 설계하였다. 영상 데이터는 RGB 형식을 YUV로 변환하여 전송하며, 화재를 감지하기위한 모션 추출을 위해 Y값을 이용한다. 화재 판별은 붉은 색상을 감지하고 Y값의 움직임을 계산해 화재시 지속적으로 타오르는 불꽃의 모션을 감지하여 판단하는 판별법을 적용한 시스템을 최종적으로 제안한다.
HUD는 투시형 정보 전시장치로서 최근에 마이크로 디스플레이와 LED 기술의 발달로 소형화가 이루어져 점차 응용분야를 넓혀가고 있다. 본 논문에서는 마이크로 디스플레이 장치인 DLP를 이용하여 영상 전시영역 5인치 급의 양안 관측용 소형 헤드업 디스플레이(HUD) 광학계를 설계하였다. 소형 경량화된 HUD를 설계하기 위하여 광학계의 각 설계요소를 분석하였고 DLP, 프로젝젼 광학계 및 오목렌즈형 영상결합기의 특성들과 설계방식을 살펴보았다. 각 광학계의 연결구조 분석을 통하여 세부 설계사양을 설정하고 광학계를 상세 설계하였다. 프로젝션 광학계와 오목렌즈형 영상결합기 사이에 백색 확산 반사체를 넣어 접은 형태로 구성하여 광학계를 각각 독립적으로 설계하였다. 투사 영상의 전시거리는 약 2m ~ 무한대 까지 조정이 가능하고 관측거리는 1m로 설정하였다. 해상도는 HD($1,280{\times}720$ 화소) 급으로 1 ~ 2화소 까지 인식이 가능하여 각종 문자, 기호를 판독할 수 있다. 또한, 컬러영상 구현이 가능하여 네비게이션 지도, 주간카메라 영상 및 열상카메라 영상 등을 전시할 수 있다.
본 논문에서는 감성에 기반한 장면단위 비디오 검색방법을 제안한다 먼저 특정 줄거리를 담은 장면 비디오 클립에서 급진적/점진적 샷 경계 검출 후. "평균 색상 히스토그램", "평균 자기", "평균 에지 히스토그램", "평균 샷 시간", "점진적 샷 변화율"의 5가지 특징을 추출하고, 이 특징과 사람이 막연하게 가지고 있는 감성공간과의 매핑을 대화형 유전자 알고리즘(IGA, Interactive Genetic Algorithm)을 통하여 실현한다. 제안된 검색 알고리즘은 초기 모집단 비디오들에 대해 찾고자 하는 감성을 내포하고 있는 비디오를 선택하면 선택된 비디오들에서 추출된 특징 벡터를 염색체로 간주하고 이에 대해 교차연산(crossover)을 적용한다. 다음에 새롭게 생성된 염색체들과 특징벡터로 색인된 데이타베이스 비디오들간에 유사도 함수에 의해 가장 유사한 비디오들을 검색하여 다음 세대의 집단으로 제시한다. 이와 같은 과정을 여러 세대에 걸쳐서 실행하여 사용자가 가지고 있는 감성을 내포하는 비디오 집단들을 얻게 된다 제안된 방법의 효과성을 보이기 위해, 300개의 광고 비디오 클립들에 대해 "action", "excitement", "suspense", "quietness", "relaxation", "happiness" 의 감성을 가진 비디오를 검색한 결과 평균 70%의 만족도를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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