가사도우미 로봇과 같은 서비스 로봇은 가사구성물이 내제된 가정 내 가사 구성물 환경을 인식해야한다. 기존에는 홈서비스 로봇 등은 CCD, 초음파 등의 센서로 가정 내 구성물 및 실내 지형을 인식하였다. 실내지형 지도를 작성 할 경우 가사 구성물에는 헝겊 등이 있는바, 음파 등을 흡수하여 정확한 지형 지도가 만들어지지 못한다. 또한 CCD 카메라를 쓸 경우 pixel에 따라 거리 측정 정도가 달라지는 문제가 발생하고 가격이 고가이다. 본 논문은 이동로봇을 위한 위치 및 물체인식용 지능형 센서 제어 시스템에 대해 기술한다. 개발된 센서제어시스템은 저가의 광 PSD(Position sensitive detector)를 사용하였다. PSD센서의 스위칭 노이즈 및 광 산란에 의한 잡음을 효과적으로 제거하기 위해 로봇의 주행 중 센서 스캔 시 간 등을 고려하여 heuristic software filter를 제안하였다. 또한 개발된 시스템은 초음파 센서에 의한 지형작성 비교와 본 논문에서 개발한 시스템을 비교하였으며, 복잡한 실내지 형을 대상으로 실험 지형지도 작성 실험을 통해 우수성을 입증하였다.
다호리 출토 목재의 수종은 전체 24점 모두 활엽수 8종류로 상수리나무류(37.7%), 밤나무(8.3%), 벚나무속(8.3%), 감탕나무속(4.1%), 오리나무류(25%), 산복사류(4.1%), 느티나무(4.1%), 물푸레나무속(8.3%)으로 식별되었다. 출토목재의 물리적 특성은 현생재에 비해 높은 함수율과 수축율 그리고 현저한 밀도 감소를 나타내었다. 분해상태는 편광현미경 관찰결과 현생재에 비해 모든 출토목재의 도관을 제외한 나머지 부분에서 복굴절현상 감소가 뚜렷하게 나타났으며 주사전자현미경 관찰에서는 목섬유의 2차 세포벽을 포함한 구성조직이 현저하게 분해되었다. 분해가 많이 된 목재는 개방성이 확대되어 약제의 침투·확산이 용이하므로 처리기간이 짧고, PEG#4000(MW:3,350)을 적용한 고분자약제 함침처리가 유리하며 고농도의 함침 처리가 요구된다.
현재 주화의 제조 공정에서는 주화의 표면 품질 진단을 사람이 눈으로 직접 확인하여 수행하고 있다. 본 논문은 컨베이어 벨트에 놓이어 이동하는 주화로부터 획득한 영상을 이용하여 주화 표면의 결함을 검출하는 영상처리 방법을 제시한다. 결함 검출 방법은 영상에서 주화 영역을 분할하고, 분할된 동전을 비교할 모델에 정렬하며, 정렬된 영상을 최적의 고유 영상 공간으로 투영, 투영 오차와 학습된 가변 임계값과 비교하여 결함 부위를 검출한다. 본 논문에서는 이러한 일련의 영상처리 과정 중에서 주화 표면 진단과 관련하여 특화된 새로운 방법을 제시한다. 주화의 정렬을 위하여 분할된 주화의 히스토그램을 사용한다. 이 방법은 2차원 영상의 정렬을 일차원 히스토그램의 정렬로 변환하는 것이다. 다음으로 정렬된 영상을 고유 영상공간에 투영시켜 주화 방향에 따른 휘도 변화를 보정한다. 이 방법은 소수의 고유 영상 벡터들로 구성된 고유 영상 공간을 여러 개 생성하고, 최적의 고유 영상 공간에 정렬된 영상을 투영하여 실시간 구현이 가능하게 한다.
일반적으로 운항 중인 선박이나 건조 중인 선박의 선저에는 많은 해양 생물들이 부착된다. 이러한 현상으로 인해 선박 표면의 거칠기가 증가하여 선박속도의 손실이 발생하게 되고 결과적으로 경제적 손실 및 환경오염 등의 발생을 초래하게 된다. 본 연구에서는 선박 선저에 부착된 해양생물 및 선저 상태를 검사하는 수중드론 등의 카메라 영상을 획득/활용한다. 획득된 해당 영상은 관리자 육안확인에 의해 해양 생물들에 따른 거칠기 등을 판단하게 된다. 이에 영상을 보정하는 필터 알고리즘을 원본 영상에 적용함으로써 해양 생물들 부착 여부 등에 대한 올바른 판단에 도움을 줄 수 있다. 수중 영상의 보정 알고리즘에는 다양한 필터가 필요하며, 어두운 수중 환경에 맞는 조명이 판단에 많은 영향을 미치므로 조명의 밝기 정도에 따른 해양 생물 부착 여부 판단에 대한 내용도 소개하고자 한다. 본 연구에서 적용된 보정 알고리즘 및 각 알고리즘별 조명 밝기에 따른 연구테스트 결과는 많은 분야에 적용 가능할 것으로 사료된다.
Recently, many research studies have been carried out on the efficiency of light-shelf daylighting systems, especially comparing performance improvements and the limitations of reflective surfaces and their lighting performance. In this study, a crystal face reflective surface is proposed. The objective of the study is to evaluate the lighting performance of a crystal face light-shelf through a performance study. The performance study was carried out in a full scale test-bed in order to calculate the light distribution and energy consumption utilizing the standard indoor illumination as an index. The conclusions of the performance study are as follows. 1) The optimal angle of incidence for daylighting for both the operable flat type light-shelf and the crystal face light-shelf are taken in the natural environment on the dates of the winter and summer solstices, as well as the autumn and spring equinoxes. 2) The application and installation of the crystal face light-shelf can produce a 29.9%~34.3% increase of light distribution within the indoor space. However, the increase of light distribution can also lead to a decrease in the uniformity ratio, a design challenge that should be considered when applying a crystal face light-shelf. 3) It is possible to achieve a 7.98%~13.3% greater reduction in energy consumption when applying a crystal face light-shelf than when applying a flat type light-shelf. The increase in the number of crystal faces should concur with the analysis of the energy reduction. A limitation of the study is that only one predetermined pattern was performance tested for a crystal face light-shelf. In order to carry out further research on crystal face light-shelves, additional performance studies are needed based on alternative patterns and designs.
본 논문은 타이어에 각인된 타이어 분류 코드인(DOT(Department of Transportation) 코드 인식 처리를 위해 타이어 문자를 영상 처리한 후 신명망을 이용하여 인식 시스템을 구축한 것이다. 타이어에 각인된 문자부분을 영상 처리시, 타이어 표면에 각인된 문자가 조명에 민감한 반응을 보일 뿐아니라 난반사로 인한 문자 경계선이 왜곡되는 현상과 인접한 두 개의 문자가 한 레이블을 갖는 현상이 발생된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 특성을 고려한 타이어 영상 처리 알고리즘을 제안하여 실헝을 통해 유효성을 증명하였다. 또한 타이어분류 코드인DOT 코드를 효율적으로 인식하기 위해 인식기를 다중 연결한 MCBP(Multi-Chained BackPropogation)망을 제안하였다. MCBP망에서는 타이어 개별 문자영역에 대한 X, Y축 투영 값을 추출하여 문자 영역 분류를 위한 특징 값과 가로, 세로 7$\times$8 정규화를 이용한 개별 문자의 특징을 추출하여 인식 처리한다. 본 논문에서는 MCBP망에 의해 인식된 결과와 DOT 코드 데이터 베이스를 비교 처리하는 후처리를 통해서 오인식율을 3% 줄였다. 학습 및 인식 결과는 단일 역전파망에 비해 학습시간에서는 60%의 개선과 효과를 얻었으며, 인식율은 90%에서 95%로 향상었다. 또한 후처리까지 포함하면 전체 인식율을 98%까지 증가되는 높은 인식율을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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