The process of berthing/deberthing operations for entering/leaving vessels in Busan northern harbor was analyzed and evaluated by using an integrated VTS(vessel traffic service) system installed in the ship training center of Pukyong National University, Busan, Korea. The integrated VTS system used in this study was consisted of ARPA radar, ECDIS(electronic chart display and information system), backup(recording) system, CCTV(closed-circuit television) camera system, gyro-compass, differential GPS receiver, anemometer, AIS(automatic identification system), VHF(very high frequency) communication system, etc. The network of these systems was designed to communicate with each other automatically and to exchange the critical information about the course, speed, position and intended routes of other traffic vessels in the navigational channel and Busan northern harbor. To evaluate quantitatively the overall dynamic situation such as maneuvering motions for target vessel and its tugboats while in transit to and from the berth structure inside a harbor, all traffic information in Busan northern harbor was automatically acquired, displayed, evaluated and recorded. The results obtained in this study suggest that the real-time tracking information of traffic vessels acquired by using an integrated VTS system can be used as a useful reference data in evaluating and analyzing exactly the dynamic situation such as the collision between ship and berth structure, in the process of berthing/deberthing operations for entering/leaving vessels in the confined waters and harbor.
얼굴 표정은 상호간의 소통에 있어 중요한 의미를 갖는다. 얼굴 근육의 움직임은 감성 정보를 제공하는데, 이는 사회적 관계를 향상하는 데 중요한 역할을 한다. 그러나 얼굴의 단순 움직임만으로는 복잡한 사회 감성을 인식하기에 정확하지 않다. 본 연구의 목적은 친밀도, 공감도, 긍정도와 같은 사회감성을 인식하기 위한 얼굴의 미세 움직임을 분석하는 것이다. 76명의 피험자를 대상으로 상기 사회감성을 유발하는 자극을 제시하였고 카메라를 사용하여 얼굴 표정을 측정하였다. 결론적으로 친밀함, 공감도, 긍정도의 사회 감성에서 얼굴의 미세움직임이 다르게 나타났다. 총 44개의 얼굴 근육 중 3개의 무의식 근육과 18개의 의식 근육의 움직임 양을 추출한 후, 고속푸리에변환(Fast Fourier Tranform, FFT)을 통하여 (Dominant) Frequency 대역을 확인하였다. 독립 t-검정 결과, 친밀도 상황에서는 코 주변과 볼 주변 근육, 공감도 상황에서는 입 주변 근육, 긍정도 상황에서는 턱 주변 근육에서 유의한 차이를 보였다. 이는 애니메이션의 가상 아바타 등 얼굴 표정의 새로운 표현요소를 제안하고 근육에 따른 사회감성 인식의 기초 연구로서 활용 가능할 것으로 사료 된다.
본 논문에서는 웹카메라(WebCam)을 이용한 멀티미디어 보안시스템을 설계하고 이를 구현하는 새로운 방법을 제안한다. 최근 여러 분야에서 WebCam을 응용하여 다양하고 편리한 기능의 시스템을 구현하고, 이를 웹의 편리한 기능에 접목시켜 구조적이고 향상된 성능을 실현하고 있다. 멀티미디어 동영상은 고도의 자료압축 방식과 통신회선 속도의 향상 및 인터넷을 통한 다양한 서비스가 가능해지면서 기존의 보안시스템에 대한 성능향상을 목적으로 크게 변모하고 있다. 본 논문에서 제안하는 보안시스템의 설계방식은 개방된 인터넷을 이용한 통신망 환경에서 보안시스템이 달성하고자 하는 목적을 위하여 웹의 활용성을 충분히 보여줄 수 있을 뿐 아니라 다양한 웹 서비스를 활용함으로써 기존의 것보다 뛰어난 응용성을 보장하는 형태이다. 실시간 멀티미디어 동영상 및 음성의 전송을 통한 현실감 있는 모니터링은 물론 다양한 방식으로 변환되는 정보 서비스와 멀티미디어 자료저장 및 추출을 통한 비실시간 감시 및 보안을 모두 실현할 수 있는 구조와 실현 시스템을 제시하는 것이다.
다양한 사물이 유무선 네트워크를 통해 연결되어 정보를 수집, 처리, 교환/공유하는 사물인터넷(IoT) 환경에서 대표적인 역할을 하는 것이 스마트폰, 태블릿과 같은 모바일 IoT 단말이다. 이 단말은 고성능 어플리케이션 서비스를 제공하기 위해 파워 소비량이 많은 편이지만 전원을 상시 공급할 수 없기 때문에 효율적으로 파워를 관리하는 것이 중요하다. 모바일 IoT 단말의 파워 소비에는 어플리케이션 프로세서(AP), AP 내/외부 하드웨어 모듈, 운영체제, 모바일 IoT 플랫폼, 어플리케이션 등 다양한 요소가 복잡하게 얽혀 있다. 따라서 파워 효율이 높은 모바일 IoT 단말을 개발하기 위해서는 이 관계를 체계적으로 파악하고 이를 바탕으로 파워 관리를 할 수 있도록 하는 방법이 필요하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 파워 효율이 높은 모바일 IoT 단말 개발을 위한 소프트웨어 공학적 원칙을 소개한다. 제안하는 원칙은 스마트폰의 카메라 서비스 파워 관리 개발에 적용하여 검증하였다.
물리적인 세계의 모든 사물들이 디지털화되고 통신이 이루어지는 사물인터넷(Internet of Things; IoT) 기술은 새로운 패러다임으로 부각되고 있고 편리하고 효율적인 생활을 제공할 것으로 기대되고 있다. 그러나 성공적인 기술의 실현을 위해서는 IoT 보안이라는 중요한 선결 이슈가 존재하며, 특히 인간과 직접 관계된 사물 통신이라는 점에서 프라이버시 보호는 더욱 중요시 될 것으로 예상된다. 본 논문에서는 IoT 환경에서의 보안과 프라이버시 위협에 대해 기술하고, 쇼단(인터넷에 연결된 라우터, 스위치, 공유기, 웹캠, IoT기기 등을 찾아주는 합법적인 백도어 검색엔진)을 통한 IoT 장비의 보안과 프라이버시 노출 가능성을 지적한다. 마지막으로 현재 많이 사용되고 있는 네트워크 카메라의 실제 사례들을 통해 프라이버시 보안 위협들을 비교하며 대응방안에 대해 기술한다.
본 논문에서는 단안 카메라와 비교적 오차가 큰 GPS-IMU 센서를 이용하여 이동체의 정확한 포즈를 예측하는 고정밀 맵매칭 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 카메라로부터 입력 받은 영상을 딥뉴럴 네트워크를 이용하여 의미상으로 분할한 결과와 시맨틱 지도 정보를 비교함으로써 달성된다. 카메라로부터 입력 받은 주행 영상은 시맨틱 분할 알고리즘을 통해서 두 개의 클래스로 분할되며, 시맨틱 지도 정보와 가능한 레이블 페어에 대해 설정된 가중치에 따라 비교 정렬함으로써 현재 이동체의 정확한 포즈를 예측할 수 있도록 한다. 이 과정에서 비교적 오차가 큰 GPS-IMU 센서의 신호는 해 공간의 범위를 효과적으로 줄여준다. 본 논문은 비교적 저렴한 센서를 이용하여 증강현실 및 자율주행 등에 필요한 고정밀 맵매칭이 가능함을 보여준다. 보정 전후의 차량 경로를 지도에 비교 도시하고 시맨틱 지도를 현재 입력 영상에 오버레이 하여 제안한 방법의 효과를 입증하였다. 또한 non-open-sky 환경과 같은 GPS-IMU 수신이 어려운 환경에서도 성능 개선이 있음을 확인하였다.
Automatic wood species identification systems have enabled fast and accurate identification of wood species outside of specialized laboratories with well-trained experts on wood species identification. Conventional automatic wood species identification systems consist of two major parts: a feature extractor and a classifier. Feature extractors require hand-engineering to obtain optimal features to quantify the content of an image. A Convolutional Neural Network (CNN), which is one of the Deep Learning methods, trained for wood species can extract intrinsic feature representations and classify them correctly. It usually outperforms classifiers built on top of extracted features with a hand-tuning process. We developed an automatic wood species identification system utilizing CNN models such as LeNet, MiniVGGNet, and their variants. A smartphone camera was used for obtaining macroscopic images of rough sawn surfaces from cross sections of woods. Five Korean softwood species (cedar, cypress, Korean pine, Korean red pine, and larch) were under classification by the CNN models. The highest and most stable CNN model was LeNet3 that is two additional layers added to the original LeNet architecture. The accuracy of species identification by LeNet3 architecture for the five Korean softwood species was 99.3%. The result showed the automatic wood species identification system is sufficiently fast and accurate as well as small to be deployed to a mobile device such as a smartphone.
본 연구는 사용자 스스로 자신이 원하는 운동자세의 기준을 설정하고 설정된 기준 자세와 자신의 자세를 비교할 수 있게 하며, 자신의 자세에 대한 평가를 스스로 가능하게 하여 자기 주도 학습을 통해 자신의 운동자세를 능동적으로 익힐 수 있게 하는 운동자세 트레이닝 시스템이다. 이 시스템은 사용자의 운동자세를 촬영하여 사용자 운동자세 동영상 데이터를 생성하는 카메라부 사용자 운동자세 동영상 데이터 및 사용자 운동자세 동영상과 비교하기 위한 비교 대상 자세 동영상 데이터를 저장하며, 사용자 입력에 따라 사용자 운동자세 동영상 데이터 및 비교 대상 자세 동영상 데이터를 동시에 재생할 수 있는 비교 화면을 제공하는 운동자세 트레이닝 서버; 및 운동자세 트레이닝 서버와 네트워크를 통해 연결되며, 사용자 입력을 상기 운동자세 트레이닝 서버로 전달하고, 운동자세 트레이닝 서버에서 제공하는 비교 화면을 제공받아 디스플레이하는 사용자 단말을 포함한다.
In todays security industry, personal identification is also based on biometric. Biometric identification is performed basing on the measurement and comparison of physiological and behavioral characteristics, Biometric for recognition includes voice dynamics, signature dynamics, hand geometry, fingerprint, iris, etc. Iris can serve as a kind of living passport or living password. Iris recognition system is the one of the most reliable biometrics recognition system. This is applied to client/server system such as the electronic commerce and electronic banking from stand-alone system or networks, ATMs, etc. A new algorithm using nonlinear function in recognition process is proposed in this paper. An algorithm is proposed to determine the localized iris from the iris image received from iris input camera in client. For the first step, the algorithm determines the center of pupil. For the second step, the algorithm determines the outer boundary of the iris and the pupillary boundary. The localized iris area is transform into polar coordinates. After performing three times Wavelet transformation, normalization was done using sigmoid function. The converting binary process performs normalized value of pixel from 0 to 255 to be binary value, and then the converting binary process is compare pairs of two adjacent pixels. The binary code of the iris is transmitted to the by server. the network. In the server, the comparing process compares the binary value of presented iris to the reference value in the University database. Process of recognition or rejection is dependent on the value of Hamming Distance. After matching the binary value of presented iris with the database stored in the server, the result is transmitted to the client.
본 논문은 얼굴 형상 인식을 위한 보다 안정적이며 조명 변화와 회전에 강인하게 얼굴 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 검출 알고리즘에 대해 제안한다. 제안한 알고리즘은 단일 카메라 환경에서 얼굴 형상을 입력정보로 사용하여 전처리 과정을 거쳐 얼굴 영역만을 분할한 후 자기 조직화 특징 지도(SOFM) 알고리즘을 이용하여 얼굴 형상을 인식하게 된다. 그러나 조명 변화에 민감하고 자유도가 큰 얼굴 영역을 정확히 인식하기란 쉽지 않으며 오차 범위도 크기 때문에 본 논문에서는 인식률을 높이기 위해 각각의 얼굴 형상에 대한 회전 정보를 데이터베이스화 한 후 주성분 분석을 적용하여 군집화 함으로서 인식오차를 줄였다. 또한 차원 축소로 인해 많은 계산량이 요구되지 않기 때문에 실시간 인식 시간도 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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