얼굴 검출에는 다양한 포즈, 빛의 세기, 얼굴이 가려지는 현상 등의 많은 변수가 존재하므로, 높은 성능의 검출 시스템이 요구된다. 이에 영상 분류에 뛰어난 Convolutional Neural Network (CNN)이 적절하나, CNN의 많은 연산은 고성능 하드웨어 자원을 필요로한다. 그러나 얼굴 검출을 위한 소형, 모바일 시스템의 개발에는 저가의 저전력 환경이 필수적이고, 이를 위해 본 논문에서는 소형의 FPGA를 타겟으로, 얼굴 검출에 적절한 3-Stage Cascade CNN 구조를 기반으로하는 CPU-FPGA 통합 시스템을 설계 구현한다. 가속을 위해 알고리즘 단계에서 Adaptive Region of Interest (ROI)를 적용했으며, Adaptive ROI는 이전 프레임에 검출된 얼굴 영역 정보를 활용하여 CNN이 동작해야 할 횟수를 줄인다. CNN 연산 자체를 가속하기 위해서는 FPGA Accelerator를 이용한다. 가속기는 Bottleneck에 해당하는 Convolution 연산의 가속을 위해 FPGA 상에 다수의 FeatureMap을 한번에 읽어오고, Multiply-Accumulate (MAC) 연산을 병렬로 수행한다. 본 시스템은 Terasic사의 DE1-SoC 보드에서 ARM Cortex A-9와 Cyclone V FPGA를 이용하여 구현되었으며, HD ($1280{\times}720$)급 입력영상에 대해 30FPS로 실시간 동작하였다. CPU-FPGA 통합 시스템은 CPU만을 이용한 시스템 대비 8.5배의 전력 효율성을 보였다.
본 논문에서는 고성능 레이다를 위한 저잡음, 고안정 성능을 보유한 새로운 구조의 주파수합성기를 설계 및 제작 하였다. 날로 발전하는 스텔스 기능과 고해상도의 SAR 영상을 확보하기 위해서는 높은 주파수 순도와 초저잡음 특성이 요구되고 있으며, 이를 만족하기 위하여 본 연구에서는 DAS, DDS의 장점을 합성한 새로운 하이브리드 주파수합성기를 개발하였으며, 시험을 통하여 그 성능을 확인하였다. 개발된 주파수 합성기는 X대역에서 10% 이상의 운용대역폭을 보유하고 있으며, 1usec 이하의 빠른 주파수변환속도를 보유하고 있다. 또한, X대역 주파수에서 10kHz 옵셋 주파수에서 -136dBc/Hz의 우수한 위상잡음을 보유하고 있다. 이는 기존 X대역 레이다용 주파수합성기보다 10dB 이상 개선된 성능이다. 또한, 개발된 하이브리드 주파수합성기에서 생성되는 주파수를 이용하여 L대역과 C대역에서도 활용이 가능하며, 추후 국내 AESA 레이다뿐만 아니라 고해상도 SAR레이다 그리고 고성능 지상레이다에 적용하여 성능개선이 가능하다.
스테가노그래피(Steganography)란 다양한 멀티미디어 파일에 비밀 메시지를 숨기는 은닉 기법을 말하며, 스테가노그래피 기반의 은닉 통신을 할 때 송신자와 수신자 외에 제 3자는 통신 메시지에 은닉 정보의 존재 여부를 식별하기 매우 어렵다는 장점으로 인해 사이버범죄와 공격에 많이 악용되고 있다. 봇넷은 일반적으로 봇마스터, 봇, 그리고 C&C(Command & Control) 서버로 구성되고 봇마스터에 의해 통제되는 네트워크이며, 중앙집중형, 분산형(P2P), 그리고 하이브리드형 등 다양한 구조를 갖고 있다. 최근에는 봇넷의 은닉성을 강화하기 위해 SNS 플랫폼을 C&C 서버 대신 활용하고 스테가노그래피 기법을 적용하여 C&C 통신을 수행하는 스테고 봇넷(Stego Botnet)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 이미지 또는 비디오 매체 위주의 스테고 봇넷 기법들이 연구되어왔다. 한편, SNS 상에서는 다양한 음원 및 녹음 파일 등과 같은 오디오 파일 역시 활발히 공유되고 있어 오디오 스테가노그래피 기반의 스테고 봇넷에 대한 연구가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 텔레그램 메신저(Telegram Messenger)에서 오디오 파일을 커버 매체로 하고 스테기노그래피 기법을 활용하여 C&C 은닉 통신을 수행하는 스테고 봇넷을 설계 및 구축하고 실험을 통해 파일 형식별, 툴별 은닉용량에 대해 비교 분석한 결과를 제시한다.
도로를 통과하는 차량 통행량의 증가는 장기적으로 교량에 구조적인 손상을 유발시키기 때문에 교량의 유지관리 측면에서 심각한 문제로 대두되고 있으며 준공 단계부터 구조물의 유지관리에 대하여 관심을 기울이지 않으면 공용기간 중 만족할 만한 기능의 유지 및 확보는 불가능하다. 또한, 공황 중에 균열이나 변형 등과 같은 열화손상을 조기에 발견하여 기능상의 장애나 사고를 미연에 방지하기 위해서는 정기적인 점검을 통하여 유지관리를 실시해야 하나 이에 관한 관심도가 상대적으로 낮아 구조물 유지관리에 대한 새로운 인식의 전환과 이와 관련된 기술개발이 절실히 요구되고 있다. 본 연구는 현재 굴절차 또는 점검차에 점검 인력이 직접 탑승하여 실시하는 육안조사를 대체하기 위하여 작은 카메라가 부착된 로봇(Machine Vision System)이 장착된 Linear Motion Control of System을 교량 하부에 설치하고 작업자는 교량 상부에서 외관조사를 수행함으로써 점검자에 따라 주관적으로 점검결과가 도출되는 문제를 근본적으로 해결하고 점검시 안전성을 대폭 개선하며 화상에 검측된 열화 손상 자료를 이미지 프로세싱 기법을 이용하여 객관적이고 정량적인 자료로 저장 및 제공함으로써 교량 유기관리시스템을 위한 데이터베이스를 구축하는데 기여할 수 있는 교량 하부 외관조사 자동화 시스템을 개발하는 데에 그 목적을 두고 있으며 본 시스템을 통하여 교량의 보수 보강 시기를 보다 객관적으로 산정할 수 있어서 현재 매년 기하급수적으로 늘어나는 교량의 보수 보강 비용을 상당히 절감할 수 있을 것으로 기대된다.저장기간을 계산하면, 아세설팜칼륨의 혼용 비율이 높아질수록 저장기간이 길어져서, $50\%$로 혼용하였을 때 가장 긴 저장기간이 산정되어 $20^{\circ}C$에서는 178일, $30^{\circ}C$에서는 88일이 예측되었다. 아스파탐과 아세설팜칼륨의 혼용비율을 5:5, 7:3, 9:1로 달리하여 구연산 완충액 상에 녹인 후, 20, 40, $60^{\circ}C$에서 저장하였다 크기 추정법을 이용하여 단맛을 측정한 결과 20일간의 저장 기간 동안 $20^{\circ}C$와 $40^{\circ}C$에서는 단맛이 유지되는 것으로 나타났다.산도 $0.4\~0.8\%^{(10)}$에서도 식품 유해가능성을 가진 균이 상당수 검출되므로 원료의 수송, 김치의 제조 및 유통과정에서 병원균에 대한 오염방지에 유의하여야 할 것이다. 확인할 수 있었다. 이상의 결과에 의하면 고농도의 유기물이 함유된 음식물쓰레기는 Hybrid Anaerobic Reactor (HAR)를 이용하여 HRT 30일 정도에서 충분히 직접 혐기성처리가 가능하며, 이때 발생된 $CH_{4}$를 회수하여 이용하면 대체에너지원으로 활용 가치가 높은 것으로 판단된다./207), $99.2\%$(238/240), $98.5\%$(133/135) 및 $100\%$ (313)였다. 각각 두 개의 요골동맥과 우내흉동맥에서 부분협착이나
느타리 버섯류의 새로운 품종을 개발하기 위하여 고품질의 짙은 회색느타리 신품종을 육성하였다. 2003년부터 2004년까지 느타리 유전자원의 특성검정을 하였다. 2008년에 육종모본수한과 '농기201호'의 단핵체간 교잡하여 04-154 교잡주를 육성하였다. 이 교잡주 04-154와 품종 '청풍'의 단핵체와 다시 교잡하여 우수한 Po2008-275를 선발하여 특성검정, 확대재배를 실시하여 농작물 직무육성 신품종 선정심의회에서 '구슬'로 명명되었다. 주요특성으로 균사 생장 적온이 $25{\sim}30^{\circ}C$이며 버섯 원기형성 및 발생 온도는 $10{\sim}16^{\circ}C$이였다. 자실체의 갓 색깔은 짙은 회색으로 자연 상태에서 봄, 가을에 재배가 알맞은 특성을 가지고 있다. 균사체 배양기간은 25~30일이며 균 긁기 후 초발이소요일수는 3~5일로 온도가 높을수록 단축된다. 자실체 형태는 얕은 깔때기형이다. 대굵기는 $16.8{\pm}1.6mm$, 대길이는 $51.0{\pm}4.4mm$로 다른 느타리 종에 비해 자실체 대가 굵고 다소 짧은 편이다. 자실체 수량은 상자 당($43{\times}43{\times}11cm$) 1,545g으로 04-154 계통친이 100일 때 '구슬' 137, '청풍'이 146이었다. 가변특성으로는 감자배지와 버섯완전배지에서 균사를 배양한 결과 버섯완전배지에서 생장이 양호하였다. 또한 3종류의 primer를 이용하여 새로운 품종 '구슬'과 모균주에 대한 DNA profile을 분석한 결과 primer URP 1, primer URP 2, primer URP 5에서 양친주의 주요 밴드를 가지며 대조구인 '춘추2호'와는 뚜렷하게 구분되었다. 신품종 느타리 '구슬'은 소비자들이 가장 선호하는 짙은 회색의 갓을 나타내어 고품질을 요구하는 소비자를 만족시키는데 기여 할 것으로 기대된다.
저광도 중합법, 펄스 지연 중합법, 초고광도 중합법 등의 광조사 방식이 광중합형 복합레진 수복물에서의 중합수축 응력에 미치는 영향을 알아보기 위해 in vitro에서 미세 누출 실험을 하였다. 80개의 발거된 소구치의 협측면에 5급 와동을 형성하고, 600mW/$cm^2$로 30초간 광조사하는 보통 광도 중합군, 300mW/$cm^2$로 60초간 광조사하는 저광도 중합군, 400mW/$cm^2$로 2초간 광조사하고 5분간 기다린 후 800mW/$cm^2$로 10초간 최종 중합시키는 펄스-지연 중합군, 그리고 1930mW/$cm^2$의 광도로 3초간 광조사하는 초고광도 중합군 등의 4개의 군으로 나누어 hybrid 형의 광중합복합레진을 충전하고 각 군의 방법대로 중합한 후, 변연의 0.5mm 외부에 nail varnish를 도포하고 37$^{\circ}C$, 2% metylene blue 용액에 24시간 동안 침적시켰다. 시편을 아크릴릭 레진에 매몰한 후 수복물의 중앙에서 종절단하여 입체현미경하에서 그 단면을 관찰한 후 법랑질과 상아질 변연으로 나누어 색소의 침투도를 측정하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 펄스 지연 중합군의 색소 침투도는 법랑질과 상아질 변연 모두에서 보통광도, 저광도 및 초고광도 중합군과 유의한 차이를 보이지 않았다(p>0.05). 2. 상아질 변연에서 초고광도 중합군은 보통광도 중합군과 저광도 중합군에 비해 유의하게 높은 색소 침투도를 보였다(p<0.05). 3. 법랑질 변연에서의 4개 군의 색소 침투도는 서로 유의한 차이를 보이지 않았다(p>0.05). 4. 모든 군에서 상아질 변연에서의 색소 침투도는 법랑질군에서의 색소 침투도에 비해 유의하게 높았다(p<0.05).
본 논문은 <공각기동대>의 주인공인 사이보그 여전사 쿠사나기 소령에 초점을 맞춰, 포스트휴머니즘과 퀴어이론의 시각에서 <공각기동대>를 재해석하는 것을 목적으로 한다. 기존비평에서 쿠사나기 소령의 몸이 여성해방의 상징으로 극찬 받거나, 아니면 그 성적 함의로 인해 여성성의 상품화란 비난을 받았다면, 포스트휴머니즘과 퀴어 이론은 인간/비인간, 남성(성)/여성(성)이란 이분법을 넘어 소령의 몸을 보다 급진적으로 해석할 여지를 준다. 즉, 이분법의 해체를 통해 이미지에 함몰된 현실 속에서 과연 현실이라는 것이 얼마나 "현실적"이며, 현실 속의 다양한 대립범주들이 얼마나 인위적인 것인지 재고해 보게 해주는 것이다. 이러한 해석의 틀로 본다면, 쿠사나기 소령의 몸은 현실 속 여성상의 "반영"이라기보다 그 자체로 존재의의를 지닌 아니메 속 허구 존재, 인간/비인간, 여성/남성의 범주에 속하는 대신 SNS와 정보화사회 속에 점점 내면을 잃어가는 현대인의 불안을 구현해주는 혼종적 존재이다. 많은 포스트휴머니즘 이론가과 퀴어 이론가들이 경고하듯, "포스트휴먼"이나 "퀴어"란 용어는 너무도 종종 인간중심적 사고를 재확인하기 위해 대중문화텍스트에서 남용된다. 이런 점을 염두에 두며, 본 논문은 소령의 혼종적 몸이 인간과 기계의 결합이기에 의미 있는 몸이라고 단순하게 주장하거나, 혹은 피상적인 포스트모던 읽기를 통해 경계를 넘나드는 해방적 몸이라고 미화하지 않을 것이다. <공각기동대>가 거두고 있는 성취는, 소령의 몸 속에 어지럽게 구현되고 있는 개인성, 동물성, 그리고 기술의 결합이 인간이 "언제나, 항상" 포스트휴먼적 존재였음을 깨닫게 해주는 것이다. 본 논문은 <공각기동대>가 유려한 영상을 통해 그려내는 이러한 인식의 전환, 즉 억압적인 인간중심 휴머니즘에서 퀴어한 존재들과의 공존이라는 인식의 전환이 윤리적 함의를 지녔음을, 그리고 이러한 윤리적 시도가 바로 이 영화의 가장 핵심적인 성취이자 지속적인 매력임을 주장하려 한다.
인공지능의 발전과 함께 딥러닝을 활용한 인공지능 광학문자인식 기법 (Artificial Intelligence powered Optical Character Recognition, AI-OCR) 의 등장은 기존의 이미지 처리 기반 OCR 기술의 한계를 넘어 다양한 형태의 이미지로부터 여러 언어를 높은 정확도로 읽어낼 수 있는 모델로 발전하였다. 특히, AI-OCR은 인력을 통해 대량의 다양한 서류 처리 업무를 수행하는 금융업에 있어 그 활용 잠재력이 크다. 본 연구에서는 금융권내 활용을 위한 AI-OCR 모델의 구성과 설계를 제시하고, 이를 효율적으로 적용하기 위한 플랫폼 구축 및 활용 사례에 대해 논한다. 금융권 특화 딥러닝 모델을 만듦에 있어 금융 도메인 데이터 사용은 필수적이나, 개인정보보호법 이하 실 데이터의 사용이 불가하다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기반 데이터 생성 모델을 개발하였고, 이를 활용하여 AI-OCR 모델 학습을 진행하였다. 다양한 서류 처리에 있어 유연한 데이터 처리를 위해 단계적 구성의 AI-OCR 모델들을 제안하며, 이는 이미지 전처리 모델, 문자 탐지 모델, 문자 인식 모델, 문자 정렬 모델 및 언어 처리 모델의 선택적, 단계적 사용을 포함한다. AI-OCR 모델의 배포를 위해 온프레미스(On-Premise) 및 프라이빗 클라우드(Private Cloud) 내 GPU 컴퓨팅 클러스터를 구성하고, Hybrid GPU Cluster 내 컨테이너 오케스트레이션을 통한 고효율, 고가용 AI-OCR 플랫폼 구축하여 다양한 업무 및 채널에 적용하였다. 본 연구를 통해 금융 특화 AI-OCR 모델 및 플랫폼을 구축하여 금융권 서류 처리 업무인 문서 분류, 문서 검증 및 입력 보조 시스템으로의 활용을 통해 업무 효율 및 편의성 증대를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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