본 연구의 목적은 한국의 전통음식 중의 하나인 비빔밥의 재료들의 색채 범위를 분석하여 메뉴북에 인쇄되어지는 재료별 색채범위를 제시하고자 하였다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 다음과 같은 과정을 통해 진행하였다. 먼저 한국의 전통음식에 근거한 비빔밥 사진과 레시피를 확정하였으며, 요리 전문 사진가를 통해 메뉴북에 가장 보기 좋게 인쇄되어질 수 있는 촬영 기준을 선정하였고, 위의 환경에서 비빔밥 사진을 촬영하였다. 세부적으로 3회 정도의 사진 촬영을 한 후 가장 좋은 상태의 사진을 선정하여 이 때 각 재료들의 색채 값을 측정하였다. 색채 범위 측정을 위해서 Lab 값과 CMYK 값을 적용하였는데, Lab 값은 밝기, 붉은색, 황색을 측정하는 값으로 육안으로 표현되어지는 색이며, CMYK 값은 메뉴 북에 인쇄되어지는 색의 값을 의미한다. 본 연구의 결과, 육안으로 보여지는 색깔과 메뉴북에 인쇄되어지는 값이 다르게 보여진다는 결과를 보였다. 최적 상태 각 재료별 인쇄 값은 다음과 같다. 청포묵은 C23 M5 Y8 K0였고, 호박은 C75 M24 Y100 K9였으며, 고사리 C64 M55 Y76 K55였다. 콩나물은 C38 M24 Y55 K1였고, 당근은 C12 M75 Y87 K2였으며, 표고버섯은 C45 M37 Y78 K11였다, 시금치는 C82 M44 Y100 K48였으며, 도라지는 C25 M5 Y24 K0였고, 계란은 C26 M19 Y100 K0였으며, 마지막으로 쇠고기는 C66 M5 Y72 K0였다.
본 논문에서는 조명 보정과 지역적인 밝기 정보를 이용한 유해 영상에서의 피부색 검출 방법을 제안한다. 첫번째, 조명의 영향을 줄이기 위하여 입력 영상을 히스토그램 평활화하여 명암 값의 분포가 한쪽으로 치우치거나 균일하지 못한 영상의 명암 값 분포를 균일화 시켜 영상을 향상될 수 있도록 한다. 그 다음, 평활화 시킨 영상을 25 개의 블록으로 분할한 후, 각 블록에서의 밝기 값에 대한 통해 평균과 왜도를 구한다. 구해진 값들을 영상의 임계값으로 설정하여 이진화 시킨다. 그리고, 평활화시킨 영상의 RGB 값을 Lab 컬러 공간으로 변환한다. 변환된 컬러 공간내의 조명 성분 값인 L(Luminance)값을 추출하여 이를 역변환 한다. 역변환한 L 값은 비정규 조명을 갖는 유해 영상의 조명에 민감한 영향을 제거하기 위하여 평활화 영상에 합한다. 마지막으로, 밝기 임계값을 통해서 얻어진 이진영상내의 객체 영역과 RGB 피부색 임계값을 통한 조명 보정된 평활화 영상내의 피부색 영역의 공통된 영역을 결과값으로 추출한다.
본 논문에서는 안테나 구조해 따른 PCS 전화기에 의해 인체두부에 유기되는 SAR 값을 비교 분석하였고, SAR 값에 영향들 주는 요인을 분석하였다. 안테나의 종류, 안테나의 부착위치, 단말기의 구조에 따른 1 g 및 10 g 평균 첨두 SAR 값을 계산하였고, 인체 두부의 깊이에 따른 SAR 분포의 변화를 살펴보았다. 플립형 단말기에 부착된 안테나 중에서는 side mounted PIFA(Planar Inverted F Antenna)의 1 g 및 10 g 평균 첨두 SAR 값이 각각 0.686 W/kg과 0.353 W/kg으로 가장 낮았다. 폴더형 단말기에 부착된 모노폴 안테나에 의한 1 g 및 10 g 평균 첨두 SAR값은 플립형에 의한 SAR 값에 비해 약 30 % 가량 낮은 것으로 나타났다. 평균 첨두 SAR 값이 낮은 값을 보이는 두 구조인 side mounted PIFA와 폴더형 구조의 모노폴 안테나의 깊이에 따른 SAR 분포는 나머지 두 구조에 비해 비교적 완만한 경사를 보였다.
웨어러블 디바이스의 등장과 여러종류의 센서탑재로 행위데이터를 수집하는것이 수월해졌다. 행위패턴 모델링에 앞서 사용자의 행위에따른 신호변화와 신호패턴을 파악하기위해 분석을 실시하였다. Moto360의 3축 가속도 센서를 이용 사용자에 행위에대한 센서신호값을 수집하여 행위에따른 신호값을 수집하였으며, 수집된 신호값과 신호값으로부터 SVM(Signal Vector Magnitude)값을 구해 사용자의 각 행위들에 대해 신호값과 SVM값의 특징을 분석하여 측정 신호값으로부터 행위를 인식할수 있도록 시도하였다.
본 논문에서는 데이터 마이닝에서 발생되는 희귀 데이터를 분석하기 위한 희귀 목적값 분석의 새로운 알고리즘을 제시한다. 이를 위하여 속성들이 가지는 속성의 가중치 값과 속성값이 목적 속성에 미치는 가중치값을 정보이론에 입각하여 가중치 계산을 하고, 계산된 가중치값을 사용하여 스코어링 함으로써 희귀 목적값에 속한 데이터 예측/분류에 사용하는 방법을 제시하였다. 실험을 통해 본 알고리즘의 성능을 입증함은 물론 제안된 알고리즘이 희귀 데이터의 분류/학습에 좀 더 효과적이다는 것을 보였다.
본 논문에서는 내용 기반 이미지 검색 및 필터링 시스템을 위한 카테고리 식별 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 식별 가능한 카테고리를 사전에 정의하고, 정의된 카테고리를 대표할 수 있는 이미지들을 수집한다. 다음으로, 이들로부터 다중의 내용 기반 특징값을 추출하고, 추출된 특징값들로 카테고리 데이터베이스를 구성한다. 카테고리를 식별할 질의 이미지가 입력으로 들어오면, 질의 이미지로부터 추출된 다중 특징값들을 각 카테고리의 단일 특징값과 각각 비교함으로써, 카테고리를 대표하는 다중의 유사도 거리값을 측정한다. 각 카테고리를 대표하는 다중의 유사도 거리값들은 두 가지 연산 방법에 의해 조합되는데, 조합 방법은 각각의 단일 특징값이 각 카테고리 식별에 미치는 영향을 고려하여 정의된다. 최종적으로, 각 카테고리의 조합된 유사도 거리값을 비교한 다음, 가장 유사도가 큰 카테고리를 해당 질의 이미지의 카테고리로 식별한다.
기존의 OTP(One-Time Password) 인증 시스템은 OTP 단말을 휴대해야하는 불편함이 있으며 생성한 OTP 값을 그대로 OTP 단말에 출력하기 때문에 주변에 쉽게 노출될 수 있다. 또한, 기존의 9자리 패턴 인식 방법은 같은 패턴 지점을 연속으로 인식시킬 수 없고 패턴을 그리는 경로에 다른 패턴 지점이 포함될 수 있다는 한계가 있어 제한적인 패턴 결과를 가진다. 따라서, 본 논문은 원형 배치된 패턴 지점 기반의 OTP 대칭 값 패턴 인증 시스템을 통해 OTP 단말을 휴대할 필요가 없게 하고, OTP의 각 자리 값을 대칭 값으로 표현함으로써 OTP 값의 노출을 막는다. 또한 모든 OTP 값으로 패턴 인식이 가능하도록 하기 위해 패턴 지점을 원형 배치하는 방법을 제안한다. 이는 직접적으로 OTP 값이 노출될 가능성을 감소시키고, OTP 인증을 위한 패턴 인식에서 패턴 지점을 원형 배치함으로써 모든 OTP 값이 패턴으로 변환될 수 있도록 한다. 본 논문은 패턴 지점의 원형 배치와 대칭 값을 이용한 OTP 인증 시스템을 제안하여 새로운 OTP 인증 방법으로 패턴 인식을 적용할 수 있도록 한다.
이 논문은 실내에서 로봇의 주행 시 생기는 오차를 수정하는 것이다. 실내에 있는 장애물(문턱)을 넘을 경우 슬립에 의하여 주행거리와 실제거리의 오차가 생기고 또한 헤드 앵글 값이 변화함에 따라서 차후 엄청난 주행 오차를 발생시키게 된다. 그에 따라 PSD 센서를 이용하여 장애물을 감지하고 감지 후 장애물을 넘을 수 있도록 모터를 제어한다. 또한 PSD를 이용하여 장애물의 크기를 계산한 후 로봇이 장애물을 넘는 동안에 엔코더 값을 받아 들여서 장애물을 넘는 동안에 로봇이 실제 이동한 거리를 측정한다. 그리고 장애물을 넘은 후에 PSD로 계산한 장애물의 크기 값과 엔코더에서 받아들인 값을 비교하여 거리오차를 수정한다. 또한 전자컴퍼스를 이용하여 장애물을 넘기 전에 로봇의 헤드 앵글 값을 구하고, 장애물을 넘은 후에 로봇의 헤드 앵글 값을 구하여 두 개의 값을 비교한다. 두 개의 값의 차이를 측정하여 수정함으로써 헤드 앵글을 오차를 수정할 수 있다.
Otsu의 임계값 결정법, Huang와 Wang의 임계값 결정법 등을 포함한 그레이 레벨 히스토그램에 기반한 임계값 결정법은 영상처리 분야에서 널리 사용되어져 왔다. 이들 기법들은 그 효용성이 뛰어남에도 불구하고 하나의 임계값이 아닌 다중 임계값을 추출하는 경우 많은 연산 시간이 소요되는 단점을 가지고 있다. 즉, 임계값의 개수가 늘어남에 따라 연산 복잡도 역시 기하급수적으로 증가하게 된다 본 논문에서는 가우시안 함수를 이용하여 그레이 레벨간의 상관관계를 측정하고, 가우시안 분포함수와 그레이 레벨의 히스토그램을 결합한 가우시안형 유한 혼합 분포를 이용하여 연산 복잡도가 단순하며 효용성 있는 임계값 결정법을 제안한다. 다수의 영상에 제안한 기법을 적용한 모의실험을 통하여 효용성을 확인하고, Otsu의 임계값 결정법과 제안한 기법의 연산 복잡도 비교를 통해서 제안한 임계값 결정법의 효율성을 보인다.
본 논문에서는 오디오기반 CCTV에서 비명 구간을 효과적으로 검출하기 위한 가중치 값을 실험을 통해 결정 하고자 한다. 경계값은 학습구간의 평균값에 가중치 값을 곱해주어 계산되며, 이 때 가중치 값에 의해 비명 구간 검출 성능이 결정된다. 따라서 본 논문에서는 가장 좋은 성능을 보이는 가중치 값을 결정하기 위해 가중치 값을 변화시키며 실험을 하였다. 그 결과 w값이 3일 때 검출률과 오인식률에서 가장 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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