Fusarium graminearum virus 2 (FgV2) infects Fusarium graminearum strain 98-8-60 and has at least five segments of double-stranded RNAs (dsRNAs), denoted as dsRNA-1 to dsRNA-5. In this study, the genome of FgV2 was sequenced and its phylogenetic relationship with other mycoviruses was analyzed. The lengths of FgV2 dsRNAs 1-5 ranged from 2414 to 3580 base pairs (bp). The 5' and 3' untranslated regions (UTRs) are highly conserved, and each dsRNA segment had 78-105 and 84-306 bp of 5' and 3' UTRs, respectively. Each dsRNA segment contained a single open reading frame (ORF). Computer analysis of dsRNA-1 revealed a putative open reading frame (ORF) that shows high sequence identity with an RNA-dependent RNA polymerase (RdRp) containing eight conserved motifs. dsRNAs 2-5 also each contain one putative ORF coding for products of unknown function. The sequences of FgV2 dsRNA-2 and dsRNA-3 have significant sequence identity with Magnaporthe oryzae chrysovirus 1 (MoCV1) dsRNA-3 and -4, respectively. When compared to other dsRNA mycoviruses in a phylogenetic analysis of the putative RdRp protein, FgV2 was found to form a distinct virus clade with Aspergillus mycovirus 1816 and MoCV1 in the family Chrysoviridae.
기존의 피플 카운팅 시스템(People Counting System)은 주로 오버헤드(Overhead) 시점에 설치된 단일 카메라를 활용하기 때문에, 겹침 및 가림 현상과 일정 크기 이상의 소지품, 급격한 조명 변화와 같은 외부 환경적 요인들로 인해 객체 인식에 장애가 발생하고, 다양한 환경에서 카운팅을 수행하기에 어려움이 존재한다. 이에 본 논문에서는 기존 단일 시점 피플 카운팅 시스템의 인식 장애 개선 및 외부 환경적 요인들에 보다 강인하게 카운팅할 수 있도록, 오버헤드 및 전면 시점에 두 개의 깊이 카메라를 활용하는 얼굴 나이 그룹별 피플 카운팅 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 오버헤드 영상 처리, 전면 영상 처리, 동일 객체 판별, 얼굴 나이 그룹 분류, 입퇴장 카운팅의 총 5가지 처리를 통해 얼굴 나이 그룹별 피플 카운팅을 수행한다. 제안 시스템을 C++, OpenCV 및 Kinect SDK를 기반으로 구현하여, 나이 그룹별로 10명씩 총 40명을 대상으로 피플 카운팅 성능과 나이 그룹 분류 성능을 각각 평가하였다. 성능 평가 결과는 피플 카운팅에서 약 98%의 정확도를 나타냈고, 나이 그룹 분류는 약 74.23%의 정확도를 보였다.
본 논문에서는 원격 제어 홀로그램 기반 인터랙티브 사이니지 디자인에 대해 제안한다. 제안한 방식은 Raspberry Pi 하드웨어 플랫폼 및 Intel realsense r200 카메라를 사용하여 인터랙션이 가능한 홀로그램 사이니지 구조를 구성하였으며, 소프트웨어 파트는 원격 콘텐츠 관리를 위한 Screenly 솔루션과 콘텐츠 제어를 위한 Open CV 기반 솔루션을 기반으로 구성된다. 3D 게임 기술 Unity 5를 기반으로 한 3D 콘텐츠 렌더링 알고리즘을 사용하여 테스트를 진행하였으며, 홀로그램 피라미드 사이니지 구조를 사용한 모델 테스트를 통해 IoS 설계를 위한 3D 데이터 시각화 및 표출이 가능한 새로운 방식을 실험하였다. 본 논문에서는 해당 홀로그램 사이니지 모델에 대하여 기술하였다.
병원정보시스템은 의료계에서 병원의 전반적인 행정 업무 및 의사들의 의료 업무까지 다양한 정보를 포함하고 있다. 본 연구에서는 OpenCV를 이용해서 비전기반 얼굴인식 인증 및 등록 지원 병원정보시스템을 제안하였다. 구현한 보안 모듈 프로그램을 이용하여 병원정보시스템에서 접수 등록 시 병원관계자의 얼굴촬영을 통한 및 수납, 진료 및 처방 과정까지 보안성을 강화하고 개인정보의 2차적인 유출 없이 처리하고자 하였다. 구현한 보안 모듈 프로그램을 통하여 병원정보시스템에서 간호사가 확인할 수 있는 기존의 스티커 종이 태그와 손목 밴드 타입의 개인정보의 출력, 노출 및 인식이 필요 없게 하였다. 보안 모듈 프로그램에서 원본과 대조하여 영상을 아이디와 패스워드로 대신 입력되어하여 개인정보보호 및 인식율을 향상시키도록 하였다.
이미지를 감성으로 쾌 또는 불쾌, 긴장 또는 평온의 구분 감성을 트리 형식으로 가중치를 부여하여 평가한다. 이미지 대표평가 감성인 명도대비를 평가 기준으로 1차는 쾌, 불쾌 또는 긴장 또는 평온이고 2차는 세분화 이미지 감성으로 구분한다. 4개의 감성인식을 수치화 된 명도대비 데이터로 측정한다. 평가 구현은 OpenCV를 통해 명도대비를 그래프화하여 긴장, 평온, 쾌, 불쾌 값 변화에 따라 4개 감성으로 구분하여 컴퓨팅한다. 감성 컴퓨팅으로 명도대비의 입력된 값에 따라 '불쾌'를 '쾌' 또는 '긴장'을 '평온'으로 감성적 변화를 줄 수 있다. 이미지 감성의 규칙성을 계산화 된 컴퓨팅 시스템으로 제어할 수 있고 향후 산업방향에 감성 인식의 적용에 대한 긍정적인 역할을 할 것이다.
OLED(Organic Light-Emitting Diode)는 LCD와 달리 자체발광 특성 때문에 흰색을 표현할 때에는 R,G,B 소자가 모두 발광하여야 하므로 전력소비가 상대적으로 커지게 되는 문제점이 있다. 본 논문은 OLED 패널을 사용한 기기의 저전력 디스플레이 방법 및 하드웨어 구현에 관한 것이다. 입력 이미지의 휘도 정보를 기반으로 하여 실시간으로 화소 별 휘도 변환 값을 생성하여 적응적 휘도 조절 방법과 색도 축소 알고리즘의 기본 개념을 사용하여 새로운 색상보정 알고리즘을 사용하여 OLED 패널의 저전력 디스플레이 방법을 제안한다. 기존의 방법과 비교함으로써 제안한 방법의 성능을 확인한 결과 최대 48.43%의 전류 감소를 확인하였다. 최종적으로 제안된 알고리즘은 Verilog HDL로 하드웨어를 구현하였으며, OpenCV와 Window 프로그램을 사용하여 소프트웨어적으로 알고리즘을 검증하였다.
본 논문에서는 단일 카메라를 사용하여 사용자 검지 손가락 움직임과 손가락 개수의 인식을 기반으로 하는 손동작 게임 컨트롤러 인터페이스를 구현한다. 구현한 손동작 게임 컨트롤러 인터페이스는 검지 손가락 끝점의 위치 추적을 위해서 CAMShift(Continuously Adaptive Mean Shift) 알고리즘을 적용하고, 손가락 개수 인식을 위해서는 손 영역의 중심으로부터 이중 원형 추적(Double Circle Tracing)에 의한 교차정보를 이용한다. 이때 성능 향상을 위해서 RGB 입력 영상에 대해서 CAMShift 알고리즘 적용에는 HSI 컬러모델을 이중 원형 추적을 위해서는 YCbCr 컬러모델을 사용한다. 또한 인텔사의 OpenCV 라이브러리를 기반으로 C++언어를 사용하여 사격 시뮬레이터 게임을 제작하여 손동작 게임 컨트롤러 인터페이스의 성능을 평가하고 사용자 명령 컨트롤러로서의 유효성을 검증하였다. 그 결과 각 게임 컨트롤 모드별 평균 90% 이상의 인식률을 보였다.
최근 인터넷에 접근할 수 있는 기반시설이 풍부하게 제공 되면서 전기전자 제품들을 인터넷에 연결하여 원격으로 감시하고 제어하려는 욕구가 증대 되고 있다. 그러나 기존의 제품들은 대부분 네트워크 인터페이스 미비로 인터넷 접속이 불가능하여 불편함이 많았다. 따라서 본 논문에서는 하드웨어 TCP/IP 프로세서를 사용하여 인터넷을 통하여 전원을 원격으로 제어할 수 있는 실시간 스케줄링 가능한 인터넷 전원콘센트를 설계하고 구현하였다. 구현된 제품은 하드웨어 TCP/IP 프로세서와 8비트의 소형 마이크로프로세서를 사용하여 구현이 가능하기 때문에 제작비용이 저렴하다. 또한, 환경설정 기능을 갖는 전용 제어프로그램과 웹페이지를 외부 플래시 메모리에 저장이 가능한 임베디드 웹서버, 안드로이드 스마트폰 애플리케이션, OpenCV 컴퓨터비전 라이브러리를 이용한 모션인식 제어환경 등 다양한 사용자 인터페이스를 구현하여 유무선 인터넷 환경에서 폭넓게 활용할 수 있다.
본 논문에서는 단일 카메라를 사용하여 사용자 제스쳐 명령을 사용자의 손가락 개수 및 이동 방향을 기반으로 인식하는 손동작 리모트 컨트롤러 인터페이스를 구현한다. 구현한 손동작 리모트 컨트롤러 인터페이스는 손 영역의 추출을 위해서 RGB 컬러모델로부터 YCbCr 컬러모델로의 색 변환에 의한 색차정보를 이용하고, 추출된 손 영역의 중심에서 이중 원형 추적(Double Circle Tracing)에 의한 교차정보를 이용하여 손가락 개수 및 위치 정보를 계산한다. 특히, 제안하는 방법에서 지속적 사용자 명령은 제스쳐 단일 형상의 방향 이동에 의해서 반복 수행이 가능하고, 손가락 위치 정보는 사용자 경험(UX: User eXperience)에 기반 하여 사용자 명령을 증폭 수행한다. 또한 Intel사(社)의 OpenCV 라이브러리를 기반으로 C++언어를 사용하여 구현된 손동작 컨트롤러 인터페이스의 성능 평가를 위해서는 상용 비디오 플레이어 프로그램에 적용하여 각 컨트롤 모드별 인식률을 측정한 결과 평균 89%의 인식률을 보였다.
영상인식 분야에서 원형 검출은 가장 많이 사용되는 기술 중의 하나이다. 기존에 제안된 많은 원형 검출방법들은 허프변환에 기초하고 있고, 충분히 강인한 알고리즘을 제공한다. 그러나 허프변환은 해석적 곡선의 각점을 원의 중심 좌표와 반지름으로 대응시키는 과정을 도입함으로써 매우 많은 메모리와 실행시간을 필요로 하고, 또한 가끔씩 부정확한 원을 검출하는 경우가 발생하게 된다. 본 논문에서는 광섬유 연결 종단면 검사에 적합한 최적의 원형 검출방법과 근사화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 에지 검출에 기초하여 초기 중심좌표와 반지름을 바탕으로 간단화된 K-means알고리즘을 도입함으로써 차 영역의 넓이가 최소가 되도록 하는 방법으로 원을 근사화 한다. 모의실험을 통하여 제안한 방식은 기존의 오픈라이브러리로 제공되는 OpenCV의 허프변환에 비해 원 검출 및 근사화에 있어 약 67% 정도의 성능 개선이 이루어졌고, 또한, 실행 시간에 있어 약 80% 정도 개선됨을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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