본 논문은 진공을 이용한 흡착방식과 바퀴형 이동방식을 사용하는 벽면 이동로봇의 구성과 이러한 임베디드 환경에 적합하고 기계학습에 기반한 벽면 균열 자동 검출 알고리즘의 성능 비교에 관한 연구이다. 임베디드 시스템 환경에서 객체 학습을 위해 YOLO 등 최근에 시도된 학습 방법들을 적용하여 성능을 비교, 검토하였으며 기존의 에지 검출 알고리즘들과도 성능을 비교하였다. 결국, 본 연구에서는 균열검출을 잘하며 임베디드 환경에도 적합한 최적의 기계학습방법을 선택하고 기존 방법과 성능을 비교하여 우수성을 제시하였다. 또한, 검출된 균열의 영상을 저장하고 위치 정보를 추정하여 균열에 대한 정보를 관리자 기기로 전송하는 지능적인 문제해결 기능을 구축하였다.
영상 관련 범죄가 증가하고 고도화됨에 따라서 고수준의 디지털 포렌식 기술이 요구된다. 그러나 기존의 특징 기반 기술은 인간이 고안한 특징을 활용함으로서 새로운 기기 특징에 쉽게 대응하기 어렵고, 딥러닝 기반 기술은 정확도 향상이 요구된다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 분야의 최신 기술인 DenseNet을 기반으로 카메라 모델 판별을 위한 딥러닝 모델을 제안한다. 카메라의 센서 특징을 획득하기 위해 HPF 특징 추출 필터를 적용하였고, 카메라 판별에 적합하도록 기존 DenseNet에서 계층 반복 수를 조정하였다. 또한 연산량을 줄이기 위한 Bottleneck layer와 압축 연산 처리를 제거하였다. 제안한 모델을 Dresden 데이터베이스를 사용하여 성능 분석을 하였고, 14개 카메라 모델에 대해 99.65%의 정확도를 달성하였다. 기존 연구들보다 높은 정확도를 달성하였으며 기존에 동일한 제조사에서 정확도가 낮아지는 단점을 극복하였다.
최근 발광다이오드를 이용한 마스크 형식의 피부 관리기에 관한 관심이 증가하고 있으며, 특정 파장의 광학적 자극은 노출 광량 및 파장대, 광선 조사 시간을 조절함으로써, 피부 미백, 여드름 치료, 탄력 및 주름 개선 등과 같은 다양한 효과를 보인다고 알려져 왔다. 특히, 피부 노화 억제, 세포증식 유도, 피부의 염증 완화 등을 목적으로 하는 마스크의 경우 각각 다른 파장의 광원이 사용된다. 본 논문에서는 마이크로컨트롤러를 사용하여 피부재생 마스크에 활발하게 사용되는 발광다이오드 제어시스템을 개발하였다. 단일 또는 복합적으로 피부 섬유아세포에 인가하여, 세포의 증식에 어떠한 효과가 있는지 확인한다. 또한, 세포증식률에 긍정적 효과를 보이는 특정 파장대를 찾아 다양한 자극에 기인한 세포증식 효과를 확인하고, 영상처리를 활용한 정량분석법을 제시하여 그 효과를 평가하였다.
The purpose of this study was to develop a hand rehabilitation training system for hemiplegic patients. We also tried to find out five hand postures (WF: Wrist Flexion, WE: Wrist Extension, BG: Ball Grip, HG: Hook Grip, RE: Rest) in real-time using multi-channel EMG-based deep learning. We performed a pre-processing method that converts to Spider Chart image data for the classification of hand movement from five test subjects (total 1,500 data sets) using Convolution Neural Networks (CNN) deep learning with an 8-channel armband. As a result of this study, the recognition accuracy was 92% for WF, 94% for WE, 76% for BG, 82% for HG, and 88% for RE. Also, ten physical therapists participated for the usability evaluation. The questionnaire consisted of 7 items of acceptance, interest, and satisfaction, and the mean and standard deviation were calculated by dividing each into a 5-point scale. As a result, high scores were obtained in immersion and interest in game (4.6±0.43), convenience of the device (4.9±0.30), and satisfaction after treatment (4.1±0.48). On the other hand, Conformity of intention for treatment (3.90±0.49) was relatively low. This is thought to be because the game play may be difficult depending on the degree of spasticity of the hemiplegic patient, and compensation may occur in patient with weakened target muscles. Therefore, it is necessary to develop a rehabilitation program suitable for the degree of disability of the patient.
최근 커피전문점이 급격히 늘어남과 동시에 커피 전문점에서 공부나 작업을 하는 사람들이 많이 나타나게 되었으며, 커피전문점에서는 고객 회전율, 수익 등에 문제로 고객들의 매장 이용에 관한 분석이 요구되기 시작하였다. 이러한 분석을 위해 영상 분석, QR 코드 인증, 블루투스 비콘 등의 방법들이 제안되었으나, 사생활 침해 문제, 낮은 정확성 등의 문제점이 있어 활용이 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 이 문제점을 해결하며, 보다 정확한 매장 내 혼잡도 정보를 제공하기 위해 고주파 신호 기반 혼잡도 측정 시스템을 제안한다. 고주파 신호는 블루투스 신호를 대치하며, 신호의 전달 범위가 매장 내로 한정되어 정확도를 높일 수 있는 장점이 있다. 제안 시스템의 성능 검증을 위해 블루투스 기반 혼잡도 측정과 비교 실험을 진행하였고, 그 결과 제안 방법이 보다 높은 정확도를 나타내었다. 즉, 제안 방법은 커피 전문점에서의 혼잡도 정보 제공 및 통계처리에 효과적인 유용한 서비스가 될 것이다.
중대형 터치스크린의 일반적인 방법으로 적외선을 이용하고 있지만 이 방법은 터치인식장치의 설치가 어렵고, 응용의 범위가 제한적이며, 멀티포인트 방식에서 좌표오류가 발생하는 문제점을 가진다. 가시광선을 이용하는 일반 카메라를 이용한 터치 스크린의 경우 접촉이 일어난 위치 이외에서 접촉 물체의 색상정보를 이용할 수 있기 때문에 적외선을 사용하는 터치스크린보다 활용성이 뛰어나다. 또한 적외선 터치스크린에 비하여 설치가 간편한 장점을 가진다. 그러나 주변의 색상 및 조도에 따라서 인식 성능이 달라지고, 스크린의 반사광도 인식되는 문제점을 안고 있어 지금까지 큰 호응을 얻지 못하고 있다. 본 논문에서는 일반 카메라를 사용하는 터치스크린의 구조, 접촉 물체의 인식 및 싱글 포인트 및 멀티 포인트의 좌표 연산과정에 대하여 연구한다. 이 방법은 싱글 포인트의 터치스크린에서 적외선 카메라방식과 동일한 인식성능을 보였다. 멀티 포인트 터치스크린은 접촉 물체의 거리정보를 이용하여 기존의 터치스크린이 가지고 있는 고스트 포인트(Ghost point)를 해결하였으나, 싱글 포인트 터치스크린에 비하여 인식성능이 감소하였다. 실험 결과에 따르면 싱글 포인트 터치스크린의 수행속도를 개선할 경우 적외선 카메라방식을 대체 가능함을 알 수 있다.
본 논문은 동일 대역 전이중 무선 통신 시스템의 구현에 관한 연구이다. 아날로그 RF 영역의 신호는 분리된 안테나를 이용하여 자기간섭 신호 크기를 줄이고, 디지털 영역은 SDR(Software Defined Radio)을 통해 자기간섭 신호를 제거하여 동일 대역 전이중 무선 통신 방식을 구현하였다. USRP X310 장치에 송신단의 안테나와 수신단의 안테나를 각각 사용하였으며, SDR 장치의 송수신단의 이득을 조절하여 수신단의 안테나로 들어오는 자기간섭 신호의 크기와 외부에서 수신하고자 하는 신호의 크기를 -64 dB으로 동일하게 설정하였다. 전이중 무선 통신 성능을 검증하기 위하여 소스데이터는 이미지를 사용하였으며 변조 방식은 OFDM 방식을 사용하였다. 반송파 주파수는 2.67 GHz, 대역폭은 20 MHz인 WiFi 표준 프레임을 사용하였다. 수신 신호에서 자기간섭 신호는 디지털 신호처리로 상쇄하였으며, 최대 34 dB까지 자기간섭 신호를 제거하였다. 자기간섭 신호를 제거하지 않았을 때는 OFDM 복조가 불가능하였다. 하지만 자기간섭 신호 제거량의 크기를 변화시켜가면서 BER을 측정한 결과, 자기간섭 신호를 34 dB 제거한 경우 BER이 $2.63{\times}10^{-5}$로 줄어들었고, 비터비 복호기(Viterbi decoder)를 통과한 결과, 100 Mbit data 송출량 동안 에러가 검출되지 않았다.
본 연구는 배경의 밝기와 색상 자극의 크기에 따라 인지될 수 있는 색상 속성이 차이가 있을 수 있다는 가정 아래, 배경의 밝기를 차등적으로 적용하여 Peripheral vision에 해당하는 $10^{\circ}$와 $20^{\circ}$의 자극을 colour matching하는 실험을 진행 하였다. 실험결과, 배경의 밝기 및 실험 자극으로 사용된 Munsell 색상 속성의 조합에 따라 동일한 색상임에도 불구하고 colour를 각기 다르게 인지할 수 있다는 경향성을 볼 수 있었으며, 자극의 크기에 대한 색상 인지 관련 선행 연구 결과와 다르게 배경의 밝기의 변화에 따라 색상 자극의 크기가 상대적으로 작다고 하더라도 더욱 colourful하거나 더욱 밝게 인지될 수 있다는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 진행된 실험 결과를 바탕으로 향후 영상의 크기가 변환 될 때 발생할 수 있는 화질 열화를 개선할 수 있으며 2D 뿐만 아니라 3D나 홀로그램 영상처리 시, 시감적 특성을 반영한 효과적인 입체 영상 재현에도 기여할 수 있다.
고 에너지 방사선을 이용하여 종양을 치료하는 과정 중 발생하는 오차를 확인하여 보다 정교한 치료를 시행하는 것은 매우 중요하다. 특히, 두경부 종양을 치료하기 위해 작은 조사면에 방사선을 집중 조사하는 정위 방사선 분할치료와 같은 특수 치료에서는 치료위치의 확인을 더욱 요구하고 있다. 작은 조사면에 고선량의 방사선을 표적체적에 집중 조사하는 정위 방사선 분할 치료법에서 치료 중심점의 정확도 검증은 매우 중요하므로 표적에 3mm 납 볼을 놓고 정위 방사선 분할 치료용 25mm 콘을 장착한 후 얻은 전자 포탈 영상으로부터 콘 원의 중심점과 볼 원의 중심점을 영상처리를 통해 서로 비교해 본 결과 1픽셀(0.76mm)의 정확도까지 얻을 수 있었다. 정위 방사선 분할 치료에 전자 포탈 영상 장치를 적용하여 치료위치오차 여부를 검증하였다. 이를 위해 첫 번째 정위 방사선 분할 치료 영상과 임의로 2mm 이동시킨 후 얻은 영상의 두개골 외곽선을 검출한 후 서로 비교해 본 결과 발생된 2mm 오차를 검증할 수 있었다. 본 논문에서는 개발된 비디오 기반 전자포탈영상장치와 정위 방사선 분할치료장치를 이용하여 실시간적으로 포탈영상을 획득할 수 있었으며 치료위치 검증을 통해 보다 정교한 방사선 치료를 할 수 있으리라 본다.
최근 초경량 무인비행장치(UAS: Unmanned Aerial System)에 저가의 소형 항법장치와 카메라 등의 센서를 탑재하여 지상의 공간정보를 신속하고 정확하게 취득하는 무인항공사진측량(UAV Photogrammetry)이 크게 주목받고 있다. 특히, 무인 항공사진측량은 저가의 일반 카메라로 취득된 다량의 고해상 영상을 컴퓨터 비전기술을 접목한 영상처리 소프트웨어로 정사영상과 DEM 등을 신속히 생성할 수 있어 기존의 항공사진측량을 서서히 대체하고 있다. 따라서 무인항공사진측량의 활용분야는 정밀한 위치정보를 요구하는 대축척 지형도제작과 지적측량 등에까지 확장 적용되고 있다. 본 연구에서는 고정익 무인항공기로 지상표본거리(GSD: Ground Sample Distance) 4cm로 촬영된 영상을 이용하여 농경지 필지의 경계설정 정확도 실험 결과를 소개하였다. 연구결과, 지적현황측량 성과와 비교하여 무인항공 정사영상으로부터 추출된 필지경계점의 정확도는 8cm미만으로 축척 1:500 지적측량을 위한 연결교차의 허용범위를 만족하였다. 그리고 면적오차는 비교 기준면적인 1,969m2에 비하여 약 0.2%(3.3m2) 미만의 무시가능한 미소 오차가 발생하였다. 따라서 무인항공사진측량은 농경지의 필지경계 설정을 위하여 충분히 적용 가능한 전도유망한 기술임을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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