조선 및 해양플랜트 산업은 복합 및 대형화됨에 따라 유지보수 및 검사 시스템이 중요해지고 있다. 최근 작업자의 작업이해도 향상과 효율을 높이기 위해 증강현실기반 유지보수 및 검사 시스템이 많이 주목받고 있는데, 증강되는 모델과 현실정보 간의 정확한 정합이 이루어지지 않아 작업에 오히려 혼동을 초래하는 일이 자주 발생한다. 이를 위하여 실모델에 특정 이미지를 부착하는 마커 기반 증강현실 기술이 사용되었으나, 조선 및 해양플랜트 산업 특성상 마커의 훼손 가능성이 있으며, 카메라가 명확히 마커 전체를 검출할 수 있어야 하기 때문에 작업자와 마커 간의 충분한 공간을 필요로 한다. 본 연구에서는 이러한 기존 증강현실 시스템의 한계점을 극복하기 위하여 마커리스 기반 증강현실을 활용하여 조선 및 해양플랜트 산업에서 가장 많은 공정을 차지하고 있는 파이프 시스템을 대상으로 정확하게 실 모델을 인식하고 해당 모델에 가상 CAD모델을 정합하는 방법론에 대해 연구하였다. 본 시스템을 통해 현실 작업자의 자세와 제한적인 환경에 따른 증강모델의 비틀림 현상을 개선하고 작업 이해에 혼동을 주는 현상을 없앨 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 실시간 얼굴 추적을 위하여 기존의 CamShift 알고리즘의 단점을 보완한 새로운 CamShift 알고리즘을 제안한다. 배경 내 추적 객체와 색상이 유사한 객체가 존재할 경우 기존 CamShift 알고리즘은 불안정한 추적을 보여준다. 이러한 문제점을 화소 단위로 거리정보를 획득할 수 있는 Kinect의 깊이 정보와 HSV 색공간 기반의 피부색 후보영역을 추출하는 Skin Detection 알고리즘을 이용하여 색상분포만 이용하는 기존의 CamShift의 단점을 보완한다. 또한 추적하던 객체가 사라지거나 가려짐이 발생할 경우에도 다시 추적할 수 있는 특징점 기반의 매칭 알고리즘을 통하여 차폐영역에 강인한 특성을 가지게 한다. 이러한 향상된 CamShift 알고리즘을 사람의 얼굴 추적에 적용함으로써 다양한 분야에 활용 가능한 강인한 얼굴추적 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 기존의 추적 알고리즘인 TLD보다 월등히 빠른 처리속도와 더 우수한 추적성능을 보여주었고, CamShift 보다 조금 느리지만 기존의 CamShift가 가지고 있는 문제점들을 해결하였다.
Ali, Ahmed Khairadeen;Khan, Numan;Lee, Do Yeop;Park, Chansik
국제학술발표논문집
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The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.313-322
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2020
The recognition of the risk hazards is a vital step to effectively prevent accidents on a construction site. The advanced development in computer vision systems and the availability of the large visual database related to construction site made it possible to take quick action in the event of human error and disaster situations that may occur during management supervision. Therefore, it is necessary to analyze the risk factors that need to be managed at the construction site and review appropriate and effective technical methods for each risk factor. This research focuses on analyzing Occupational Safety and Health Agency (OSHA) related to risk zone identification rules that can be adopted by the image recognition technology and classify their risk factors depending on the effective technical method. Therefore, this research developed a pattern-oriented classification of OSHA rules that can employ a large scale of safety hazard recognition. This research uses joint reasoning of risk zone Identification and numeric input by utilizing a stereo camera integrated with an image detection algorithm such as (YOLOv3) and Pyramid Stereo Matching Network (PSMNet). The research result identifies risk zones and raises alarm if a target object enters this zone. It also determines numerical information of a target, which recognizes the length, spacing, and angle of the target. Applying image detection joint logic algorithms might leverage the speed and accuracy of hazard detection due to merging more than one factor to prevent accidents in the job site.
양성자치료는 양성자의 물리적 특성으로 인해 인체 내의 특정범위에 모든 에너지를 전달하고 감쇠되어 타겟조직 뒤에 존재하는 정상조직에는 방사선이 조사되지 않는 큰 장점을 가진 치료법이다. 이 방법은 인체 내의 암 조직을 타겟으로 했을 때, 빔 방향에서의 타겟의 2차원적인 모양은 황동으로 제작된 블럭을 통해 정상조직에 들어가는 방사선을 차폐하고 마진을 주어서 GTV (eross Tumor Volume)에 90% 이상의 선량이 전달되도록 조절한다. 그리고, 양성자 빔의 날줄방향 (longitudinal)에서의 타겟의 3차원적인 모양을 고려하여 PMMA로 이루어진 보상체(compensator)를 밀링머신으로 조각하여 타겟에 방사선이 정확하게 분포되도록 한다. 이러한 보상체의 정확한 정도 관리를 위해 현재 사용되는 수동적인 방법을 보완하여 X선 영상으로 해당하는 보상체의 영상을 획득하여 이 영상을 기반으로 정도관리를 할 수 있는 방법을 제안하였고, 제안한 방법으로 보상체의 각각의 깎여진 평면의 모양과 두께를 정성적으로 비교 및 평가할 수 있었으며 두 영상의 차이가 80% 이상 맞는 것으로 확인되었다. 이를 바탕으로 영상을 이용한 정도관리 프로그램을 보완하여 추후 실제 양성자치료 정도관리에 사용될 예정이다.
본 연구는 급격한 기술 변화의 흐름 속에서 IT서비스업 분야의 스킬 미스매칭에 대해 살펴보는 것을 목적으로 한다. 전문가 집단에 대한 심층 인터뷰 방식으로 연구가 진행되었다. 숙련노동의 수요자인 기업이 바라보는 IT 산업의 현황과 숙련노동의 공급과 관련된 교육자들이 바라보는 시각에 일부 차이가 있었다. 숙련에 대한 분석 도구로 중요도와 만족도에 대해 5점 척도를 사용하였다. 매칭이 이루어진 경우 주어진 항목들에 대한 중요도의 평균은 3.7점이었고, 만족도의 평균은 3.4점으로, 채용한 인력에 대해 어느 정도의 차이가 존재한다는 것을 알 수 있었다. 한편 비전공자 교육생의 숙련도 수준에 대해서는 중요도의 평균이 3.79점이었으나, 만족도의 평균은 3.12점이었다. 학력, 학점, 자격증, 수상경력, 어학능력에 대해서는 중요도를 낮게 평가하는 공통점이 있었다. 전공역량의 중요도에 대해서는 매칭 전 집단에 대한 만족도보다는 매칭이 이뤄진 집단에서의 만족도가 평균 대비 높게 나타났다. 기업이 원하는 숙련은 다차원적인 역량을 포함하며, 주로 soft-skill 항목들과 관련이 높았다. IT 서비스업에 속한 기업들은 숙련 미스매치의 원인으로 산업의 인력구조가 세분화되어 있지 않은 것을 이유로 들었고, 교육기관에서는 시간의 불일치를 꼽았다. 전문가 집단들은 모두 향후 미스매치 갭이 확대될 것으로 보고 있었다. 숙련의 공급은 기술이 변해가는 속도를 따라가지 못할 것이라는 전망이었다. 갭의 해결 방안으로 전문가 모두 산학연 과정을 뽑았으며, 장기적인 안목에서 인력을 육성할 방안을 모색해야 한다고 했다.
심미적인 특성을 가진 복합레진은 전치부 수복용 재료로 많이 이용되고 있다. 복합레진 수복 시 만족스러운 결과를 얻기 위해서는 색조의 선택이 중요한 역할을 한다. 현재 대부분의 수복용 복합레진은 Vita Lumin 색조견본(shade guide)이나 각각의 회사에서 제공하는 색조견본을 사용하고 있으나, 색조 견본 사이의 색차와 수복물과 견본 사이에 색차가 예상되어 그 차이를 규명하여 임상적인 선택 시에 도움이 되고자 하였다. 4종의 광중합 복합레진(Gradia Direct (GD), Z250 (Z250), Clearfil AP-X (AP-X), $Esthet{\cdot}X$ ($E{\cdot}X$))과 A2와 A3의 색조 견본을 사용하였다. 각 재료마다 3개의 시편과 1개의 색조 견본을 제작하였다. Teflon 주형(깊이 1.35 mm, 직경 8 mm)에 각각의 복합레진을 채우고 응축한 후에 중합하여 젖은 사포로 연마하였다. 색조 견본을 연마용 stone과 고무를 이용하여 1.35 mm 두께로 연마하였다. 컴퓨터에 의해 조절되는 spectrophotometer(color i5, GretagMacbeth, USA)를 이용하여 시편과 색조견본의 색의 특성을 CIELAB coordinates ($L^*$, $a^*$, $b^*$)로 평가하였다. CIELAB 계측을 통하여 복합레진과 색조 견본의 색차(${\Delta}E^*ab$)를 비교 평가 하였다. 광원으로는 CIE standard D65를 사용하였다. 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 동일한 shade로 설계된 여러 제조회사의 복합레진 시편의 $L^*$, $a^*$, $b^*$ 값 간에 유의할 만한 수준의 차이를 나타냈다(p<0.05). 2. 동일한 shade로 설계된 여러 제조회사의 복합레진 시편 간에 대부분 육안으로 인지할 만한 색차(${\Delta}E^*ab>3.3$)값을 나타냈다. 3. 동일한 shade로 설계된 여러 제조회사의 복합레진과 제조회사에서 제공되는 shade guide 및 Vita Lumin shade guide 간에 대부분 육안으로 인지할 만한 색차(${\Delta}E^*ab>3.3$)값을 나타냈다. 4. 임상에서 보다 나은 색 조화를 얻어 심미성을 향상시키기 위해서는 실제 수복물로 제작한 custom shade guide의 제작이 필요할 것으로 생각된다. 제조사에 의해 제공되는 색조 견본이나 Vita Lumin 색조 견본은 임상의에게 복합레진의 색조 선택 시에 정확한 기준을 제공하지는 않았고, 대부분의 제품에서 인지할 수 있는 색차가 있었다. 그러므로 보다 나은 색조 선택을 위해 수복용 레진으로 제작한 맞춤형 색조 견본을 사용하는 것을 추천한다.
최근 개인의 정보 보호에 대한 중요성이 증가함에 따라 생체 인식 기술이 출입 통제 시스템 또는 개인 인증, 인터넷 뱅킹, ATM 기기 등 여러 응용에서 사용되어지고 있다. 손가락 정맥 인식이란 사람마다 고유한 손가락 정맥 패턴 정보를 사용하는 고 신뢰도의 생체 인식 기술이다. 본 연구에서는 비 접촉식 손가락 정맥 인식을 위한 새로운 장치 및 방법을 제안한다. 본 연구는 기존의 연구에 비해 다음과 같은 다섯 가지의 장점을 나타내고 있다. 첫째, 본 논문에서 제안하는 장비는 사용자의 손가락 정맥영상 취득 시, 손가락의 뒷면과 손가락 끝, 옆을 지지할 수 있는 최소한의 지지대만을 사용함으로써 사용자의 불쾌감을 최소화할 수 있다. 둘째, 손가락 정맥 영상을 취득하기 위한 카메라 앞에 45도 기울어진 핫 미러(hot mirror)를 사용함으로써, 손가락 정맥 영상 취득 장치의 두께를 줄일 수 있었다. 이는 핸드폰과 같이 두께에 제한이 있는 여러 응용 분야에서 널리 사용될 수 있음을 의미한다. 셋째, 본 연구에서는 LBP(Local Binary Pattern) 방법을 기반으로 손가락 정맥의 특징 정보를 추출함으로써 부분적으로 심하게 어둡거나 밝은 영역을 포함하는 균일하지 않은 조명의 영향을 줄일 수 있었다. 넷째, 비 정맥 영역을 인식에 사용하지 않음으로써 인식 성능을 보다 향상 할 수 있었다. 다섯째, 추출된 손가락 정맥 코드를 기 등록된 코드와 매칭 시, 수평 및 수직방향 비트 이동 방법을 사용함으로써 영상 취득 시 손가락의 움직임과 회전에 의한 본인데이터의 변화도를 줄일 수 있었다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 손가락 정맥 인식방법의 EER(Equal Error Rate)은 0.07423%였고 전체 처리 시간은 91.4ms였다.
본 논문에서는 키보드나 마우스를 이용하지 않고 손 포즈나 동작으로 직관적인 사용자 인터 페이스를 제공하기 위한 실시간 손 포즈 인식 방법을 제안한다. 먼저 깊이 카메라 입력영상에서 왼손과 오른손의 영역을 분할 및 잡음 보정 후 각 손 영역에 대하여 손 회전각과 손 중심점을 계산한다. 그리고 손 중심점에서 일정간격으로 원을 확장해 나가면서 손 경계 교차점의 중간 지점을 구해 손가락 관절점과 끝점을 검출한다. 마지막으로 앞서 구한 손 정보와 이전 프레임의 손 모델간의 매칭을 수행하여 손 포즈를 인식한 후 다음 프레임을 위하여 손 모델을 갱신한다. 본 방법은 연속된 프레임간의 시간 일관성을 이용하여 이전 프레임의 손 모델 정보를 통하여 은닉된 손가락의 예측이 가능하다. 양손을 사용하여 은닉된 손가락을 가진 다양한 손 포즈에 대해 실험한 결과 제안 방법은 평균 95% 이상의 정확도로 32 fps 이상의 성능을 보였다. 제안 방법은 프리젠테이션, 광고, 교육, 게임 등의 응용분야에서 비접촉식 입력 인터페이스로 사용될 수 있다.
최근에 매쉬업은 미래 IT 융합 서비스의 효과적인 구현 방법으로써 그 관심도가 점점 높아지고 있으며 그들의 활용도 매우 다양하다. 그렇지만 이러한 높은 관심에도 불구하고 Open API들을 매쉬업 속으로 결합할 때 여러 가지 이슈들이 있을 수 있다. 첫째, 포털사이트들은 매쉬업에서 사용 가능한 수많은 API들을 제공하고 있는데, 이들에 대한 적합한 API들을 수동으로 탐색하고 발견하는 것은 매우 힘들고 많은 시간이 소비되는 작업이다. 둘째, 현존하는 어떠한 매쉬업 포털 사이트들도 전통적인 SOAP 기반 웹 서비스 분야에서 보였던 것처럼 API들을 찾고 통합하는데 시맨틱 기법을 활용하는 사이트는 없다. 세째, 적합한 API들을 발견하였더라도 특별한 기술적 훈련 없이 값어치 있는 매쉬업을 생성하기란 현실적으로 어려운 일이다. 본 논문에서는 위와 같은 이슈들을 해결하기 위해 먼저 기존의 SOAP 기반 웹 서비스 분야에서 사용된 시맨틱 기반 기술 및 알고리즘들을 최소의 수정만으로 재사용할 수 있음을 보인다. 다음으로, 조합 가능한 API들을 발견하기 위해 어떻게 API 특성들이 신택틱하게 정의되고 시맨틱하게 묘사될 수 있는지 보인다. 그러고 이러한 신택틱/시맨틱 정보들이 어떻게 Open API들의 발견과 조합에 도움을 줄 수 있는지 보인다. 마지막으로, 동적 Open API 조합을 위한 대화형 목표 지향 접근 방법을 제안한다. 여기서 최종 매쉬업은 API들의 순차적 접근 방법에 의해 점차적으로 각 단계에서 하나씩 새로운 API가 조합에 첨가된다.
Bajwa, Waheed U.;Calderbank, Robert;Jafarpour, Sina
Journal of Communications and Networks
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제12권4호
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pp.289-307
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2010
The problem of model selection arises in a number of contexts, such as subset selection in linear regression, estimation of structures in graphical models, and signal denoising. This paper studies non-asymptotic model selection for the general case of arbitrary (random or deterministic) design matrices and arbitrary nonzero entries of the signal. In this regard, it generalizes the notion of incoherence in the existing literature on model selection and introduces two fundamental measures of coherence-termed as the worst-case coherence and the average coherence-among the columns of a design matrix. It utilizes these two measures of coherence to provide an in-depth analysis of a simple, model-order agnostic one-step thresholding (OST) algorithm for model selection and proves that OST is feasible for exact as well as partial model selection as long as the design matrix obeys an easily verifiable property, which is termed as the coherence property. One of the key insights offered by the ensuing analysis in this regard is that OST can successfully carry out model selection even when methods based on convex optimization such as the lasso fail due to the rank deficiency of the submatrices of the design matrix. In addition, the paper establishes that if the design matrix has reasonably small worst-case and average coherence then OST performs near-optimally when either (i) the energy of any nonzero entry of the signal is close to the average signal energy per nonzero entry or (ii) the signal-to-noise ratio in the measurement system is not too high. Finally, two other key contributions of the paper are that (i) it provides bounds on the average coherence of Gaussian matrices and Gabor frames, and (ii) it extends the results on model selection using OST to low-complexity, model-order agnostic recovery of sparse signals with arbitrary nonzero entries. In particular, this part of the analysis in the paper implies that an Alltop Gabor frame together with OST can successfully carry out model selection and recovery of sparse signals irrespective of the phases of the nonzero entries even if the number of nonzero entries scales almost linearly with the number of rows of the Alltop Gabor frame.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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