본 논문에서는 기존의 문제점인 얼굴 움직임이 있을 시 시선 식별이 어려운 점과 사용자에 따른 교정작업이 필요하다는 점을 해결하고자 새로운 시선 식별 시스템과 얼굴인식에 필요한 GRNN(: Generalized Regression Neural Network) 알고리즘을 제안한다. Kalman필터를 사용하여 현재 머리의 위치정보를 이용하여 미래위치를 추정하였고 얼굴의 진위 여부를 판단하기 위해서 얼굴의 특징요소를 구조적 정보와 비교적 처리시간이 빠른 수평, 수직 히스토그램 분석법을 이용하여 얼굴의 요소를 검출한다. 그리고 적외선 조명기를 구성하여 밝은 동공효과를 얻어 동공을 실시간으로 검출, 추적하였고 동공-글린트 벡터를 추출하여 의료정보 보호에 도움을 주고자 한다.
최근, 생체 정보를 이용하여 개인의 신원을 확인하기 위해 근적외선 LED와 CCD 카메라를 이용한 지정맥 인식기술 연구되고 있다. 지정맥 인식은 손가락의 두께, 주변 광, 체온카메라 등의 잡음으로부터 정맥과 배경 이미지를 분리하는 방법에 따라 성능의 차이가 발생한다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 NIR LED와 CCD 카메라로 촬영된 지정맥 영상으로부터 지정맥 회전, ROI 검출, 필터뱅크를 이용한 정맥 증강 기법을 제안하고 실험을 통하여 그 성능을 평가하였다. 이 실험의 결과에서 제안된 지정맥 회전과 ROI 검출의 정확도가 99.8%를 보였다. 그리고 필터뱅크를 이용한 정맥 증강처리에서는 제안된 방법이Retinex 알고리즘 보다 우수한 대비 성능을 보였다. 이 실험의 결과로부터 제안된 방법을 정맥인식의 전처리 과정에 적용한다면, 보다 나은 인식률을 제공할 것으로 사료된다.
The porous metals are known as relatively excellent characteristic such as large surface area, light, lower heat capacity, high toughness and permeability. The Fe-Cr-Al alloys have high corrosion resistance, heat resistance and chemical stability for high temperature applications. And then many researches are developed the Fe-Cr-Al porous metals for exhaust gas filter, hydrogen reformer catalyst support and chemical filter. In this study, the Fe-Cr-Al porous metals are developed with Fe-22Cr-6Al(wt) powder using powder compaction method. The mean size of Fe-22Cr-6Al(wt) powders is about $42.69{\mu}m$. In order to control pore size and porosity, Fe-Cr-Al powders are sintered at $1200{\sim}1450^{\circ}C$ and different sintering maintenance as 1~4 hours. The powders are pressed on disk shapes of 3 mm thickness using uniaxial press machine and sintered in high vacuum condition. The pore properties are evaluated using capillary flow porometer. As sintering temperature increased, relative density is increased from 73% to 96% and porosity, pore size are decreased from 27 to 3.3%, from 3.1 to $1.8{\mu}m$ respectively. When the sintering time is increased, the relative density is also increased from 76.5% to 84.7% and porosity, pore size are decreased from 23.5% to 15.3%, from 2.7 to $2.08{\mu}m$ respectively.
스팸 문자 메시지는 모바일 이용자에게 불쾌감을 줄 뿐만 아니라 불필요한 사회비용을 유발하는 유해 요소이다. 특히 스마트워크 시스템에서 핵심 단말인 스마트폰으로 유입되는 스팸 문자는 업무능률 향상이라는 스마트워크의 취지를 무색하게 만들 수 있어 이에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 스팸 자동분류기로 스팸 메시지를 차단함에 있어서, 오분류 결과를 학습군에 재반영하여 연산량을 줄이고 인식 성능을 개선할 수 있는 방법을 제안하였다. 스팸 분류기는 스마트폰에서 독립적으로 동작하고, 사용자의 수신 메시지만으로 학습하므로 사용자의 분류 판단 성향을 반영할 수 있다. 많은 컴퓨팅 자원을 소비해야 하는 전처리, 특징 선정, 훈련 과정은 사용자의 인증 컴퓨터가 담당하고 필터링 과정만을 스마트폰에서 처리한다. 실험 결과 95%이상의 양호한 결과를 보였고 스팸 분류기는 스마트폰의 일정 자원만을 점유하면서 동작하였다.
본 연구에서는 질소와 산소의 회전 라만 신호를 측정하여 낮 시간 온도 측정이 가능한 라이다 시스템을 자체 개발하였다. 태양광에 의한 배경신호를 줄이기 위하여 파장의 폭이 좁고(0.5 nm) 제거율이 높은($10^{-6}$) 회절판과 간섭필터를 이용하였다. 개발된 장치의 성능을 검증하기 위하여 라이다를 수평방향으로 조사하여 온도 특성을 얻고 기상청에서 주어지는 값과 비교하여 상관관계가 일치함을 알 수 있었다. 그리고 수직온도분포로 얻기 위하여 수평으로 얻은 검정 값을 사용하였다. 또한 수직방향으로 조사하여 미국 표준 데이터와 비교하였으며, 존데 데이터와 검정을 통한 본 연구의 결과를 비교하였다.
Dienes 염색법을 국내에 발생하는 마이코플라스마성 식물병의 진단에 적용해 보면서 본 염색법의 보다 효과적인 이용을 위한 실험에서 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 1 Dienes 염색법을을 통한 식물 마이코플라스마병의 진단방법은 일일초와 뽕나무에서만 지정적이었고, 대추나무, 오동나무 및 붉나무에서는 부정적이었다. 2. Dienes 염색액의 $0.2\%$와 $0.4\%$ 수용액이 일일초와 뽕나무에 각각 적합했으며, 염색시간은 $5\~10$분 그리고 탈색시간은 $10\~20$분이 좋았다. 3. 정확한 현미경적 관찰이나 선명한 사진을 위해서 절편의 두께는 $50\~100{\mu}$가 적당하였다. 4. 공시식물의 각 부위중에서 줄기 정부 바로 밑의 부위가 좋은 결과를 나타냈으며, 엽병이나 중륵도 거의 동등한 결과를 나타냈다. 5. 이병식물에서 염색반응의 정도는 병세와 비례했으며, 병징발견 초기의 시료는 건전시료와 염색반응에 있어서 쉽게 구별되지 않았다. 6. 시료를 종절할 경우 대부분의 관요소들이 상처를 받지 않을 뿐만 아니라 정확한 관찰이 용역하므로 시료를 횡절할 경우보다 효과적이었다. 7. 염색된 시료를 현미경 관찰할 경우 filter를 사용하지 않고 텅스텐 적색광을 그대로 사용하면 사관요소와 도관요소 간의 색갈 대비를 증가시키며 정확한 해석에 도움을 주었다. 8. 시료를 고정액에 고정시키면 염색반응이 방해되었으며, 시료는 신선한 것일수록 염색반응이 뚜렷하였다.
1938년 A. F. Spillaus에 의하여 Bathythermograph가 고안된 이내 현재까지 수차 개량된 것이 제작판매하게 되어 해양조사 또는 어장탐색에 총중한 측기로 세계 각국에서 널리 보급되었다. 이 측기는 항해중이라도 수심 270m까지 내렸다 올림으로써 수심에 대한 수온이 동시에 연속된 일선으로 도은 또는 Smoked한 유리 판상에 기록되어 신속하게 수온의 미세한 수직분포를 알 수 있어 어장탐사에 필요한 나층의 판별과 그 수탐 및 수온의 판단에 큰 도움을 준다. 여기에서는 1, 2연전 이내 수산진흥원 산하 각 해구 시험소 및 교육기관을 비롯한 해양조사 관계기관에 다수양이 공급되어 널리 사용되고 있는 B.T의 Smoked-glass slide가 없어 사용의 곤란성 및 일본 또는 미국으로부터의 수입의 귀찮은 수속을 해소시키기 위하여 본원에서 실험 제작사용한 결과로서 간단하게 B.T Smoked glass Slide를 제작할 수 있는 방법을 소개하고자 한다.
저조도 환경에서 근적외선은 사람 눈에 보이지 않는 추가적인 정보를 제공하여 물체를 보다 분명하게 구별하고 인식하도록 도움을 준다. 컬러 영상과 근적외선 영상을 동시에 획득하기 위해서 다중 분광 필터 배열을 사용하였다. 그러나 렌즈의 굴절률은 빛의 파장 길이에 따라 다르기 때문에 초점면에 상이 다르게 맺히게 된다. 그 결과 색수차 문제가 발생하고 영상은 흐려지게 되며 영상의 해상도가 떨어지게 된다. 본 논문에서는 이러한 색수차 문제를 고려한 영상 복원 알고리즘을 제안하고자 한다. 다중 분광 필터 배열 영상에 컷오프 주파수가 추정된 저주파 통과 필터를 적용하여 기반 영상을 추정하도록 하였다. 이 영상을 이용하여 다중 분광 영상의 색수차 문제가 해결된 영상을 추정하도록 하였다. 영상 획득 과정에서, 색수차 문제와 기반 영상 형성 과정을 모델링하였다. 이러한 모델을 바탕으로, 기반 영상과 다중 분광 영상 간의 고주파 성분 차이에 대한 최소 자승법을 풀어서 다중 분광 영상을 획득하도록 하였다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 색수차 문제가 최소화된 고화질의 다중 분광 영상을 추정한 것을 보여준다.
WANGNOK, KITTIPONG;SANGUANSAK, NUANWAN;IRAWATI, PUJI;DHILLON, VIK;MARSH, TOM R.
천문학논총
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제30권2호
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pp.217-218
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2015
In this work, we present the result of our follow-up observations of SDSS J092741.73+332959.1 and SDSS J130733.49+215636.7 using the 2.35 m Thai National Telescope and ULTRASPEC instrument. Both systems are listed among the recently found white dwarf main sequence binaries from the Sloan Digital Sky Survey. SDSS J092741.73+332959.1 is a new PCEB with a period of 2.3 days, the longest orbital period known to date for white dwarf binaries. SDSS J130733.49+215636.7 is confirmed to be an eclipsing system with a period of 0.21 days from the Catalina Survey's light curve, however the parameters for the white dwarf are still uncertain. Our goal is to determine precise parameters for both systems using the Binary Maker 3 software. The observation for SDSS J0927+3329 was done on 9 January 2014 in the SDSS r' filter while the data for SDSS J1307+2156 were taken in the z' filter on 27 April 2014. Our models show that the red dwarf companions in both systems are well constrained inside their Roche Lobes. We find that the binary M2/M1 ratio in SDSS J0927+3329 is close to 0.5, with white dwarf and M-dwarf temperatures of 12000 K and 3300 K, respectively. Our preliminary result for SDSS J1307+2156 show that this system has an extreme mass ratio of 0.3. The white dwarf in this system has a temperature of 7500 K and the companion star has an effective temperature of 3150 K.
본 논문에서는 자연 영상에서 추출된 텍스트 영상의 이진화를 위한 3단계 색상 분할 알고리즘을 제안한다. 1단계 색상 분할은 입력 영상 중에서 텍스트색상과 배경색상이 잘 구별되는 단순 영상의 이진화를 수행하고, 2단계 색상 분할은 입력 영상에 고주파 필터를 적용하여 자연조명 이나 인공조명에 영향을 받은 영상의 이진화를 수행하며, 3단계 색상 분할은 저주파 필터를 기반으로 텍스트나 배경에 텍스쳐가 존재하는 영상의 이진화를 수행한다. 제안한 이진화 알고리즘이 그레이 정보를 이용하는 이진화 알고리즘보다 효과적으로 텍스트 영역을 이진화함을 입증하기 위해 상용문서 인식기인 아르미 6.0을 사용하여 이진화된 문자영상에 대한 인식 실험을 실행하였다. 그 결과 제안한 알고리즘의 필드 단위 인식률이 그레이 정보를 이용한 이진화 알고리즘의 인식률보다 $35\%$ 이상 우수함을 관측하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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