정보통신 기술의 발달로 휴대전화는 수많은 기능을 내장하였고, 누구나 손쉽게 사용할 수 있는 환경이 조성되었다. 그러나, 휴대전화의 대표적인 기능인 카메라 기능을 이용하여 기업 내부 정보 유출, 개인 사생활 침해 등의 범죄들이 빈번하게 발생하고 있다. 본 논문에서는 휴대전화 내의 사진 특성 분석을 통한 휴대전화 증거 분석 방안을 제안을 그 목표로 한다. 이를 위하여 디지털 사진에 대한 특성을 분석하고, 휴대전화 모델에 따른 고유의 특성을 데이터베이스화한다. 제안 방안은 디지털 사진을 통하여 휴대전화의 제작사 및 모델을 정확하게 판단함으로써 디지털 증거 자료를 확보하는데 기여할 수 있다.
This paper is about a bar code decoding algorithm developed for smart phone applications. The algorithm consists of bar code data extraction procedure, bar code signal estimation procedure, and bar code decoding procedure. To detect the peak bar code module, a DSTW had been applied because of its outstanding performance in ECG peak detection. In order to minimize errors due to non-uniform light effect, the proposed algorithm was acted as a baseline wandering filter based on module peaks detection. The algorithm had been tested to evaluate the performance under the conditions of blurring, non-uniformed light and white noises. The algorithm had shown excellent performance in reconstruction of bar code decoding, compared to other conventional methods. In order to show the possibility of applying the algorithm to a smart phone, a real UPC-A type 150 bar code pictures obtained from a smart phone camera was applied to the algorithm, achieving the correct recognition rate of 97.33%.
This paper designs an application for detecting various objects using a smart phone with camera sensor, then implements the application that detects the number of faces in front of a user by using the Face API provided by android and generates a speech to the user. For implementing the application, the GoF strategy pattern is applied to design the application. It provides some advantages; first, the algorithm development schedule can separate the whole application development schedule; next, it makes easier to add the algorithm. For example, another detecting algorithm for the other objects (character, motion detection) that may be developed in the future, or it may be replaced by a more high-performance algorithm. With the propose method, a general smart phone can make some advantages that can provide information of various objects (such as moving people and objects, and detected character from signboards) to the person who is visually impaired.
This paper reports on the development of the gripping system for automation of phone-camera module assembling. If manual assembling is shifted by automation, it will increase the fabrication speed and reduce the defective rate. In the gripping mechanism design, we needs self-adjustable passive mechanism that minimize the number of the parts. The self-adjusting system compensates the positioning errors that have been made in translations. And also we need gripper system that can be modules of parts. That makes it easy to change or repair the parts. The forces put on the objects is another considerable in the system. It must not cause dropping, breakage, scratch, and large deformation. So final target of this reaseach is how to develop the system that is speedy, small, simple, and safe
본 논문에서는 스마트 폰의 카메라와 온라인에서 제공되는 Open-API 책 정보를 이용하여 사용자가 쉽게 자신의 도서를 관리할 수 있는 어플리케이션을 제안한다. 스마트 폰의 카메라는 책에 있는 Bar-Code, QR-Code 등을 자동으로 인식 할 수 있으며, 인식한 내용 정보를 바탕으로 Open-API를 이용하여 보다 구체적인 도서 정보를 제공받을 수 있다. 제안 어플리케이션은 사용자가 제공받은 책 내용을 스캔 목록이나, 나의 책 리스트에 저장하며 필요시 현재까지 읽은 페이지를 메모하고, 다 읽은 책의 경우 간단한 코멘트를 작성할 수 있다. 즉, 제안 어플리케이션은 사용자가 읽는 책을 효과적으로 관리할 수 있는 유용한 기능을 제공한다.
휴대폰 카메라의 렌즈 모듈은 경통, 복수의 렌즈, 복수의 스페이서와 한 장의 쉴드로 구성된다. 렌즈 모듈을 생산하기 위한 주요 공정으로는 사출성형공정, 코팅공정 및 조립공정이 있는데, 일반적으로 제조라인에서는 동일한 기능을 가지는 복수의 기계들을 사용하여 생산을 한다. 본 논문에서는 긴급주문, 금형의 파손, 장비의 고장 등으로 인하여 제조현장에서 빈번하게 발생하는 재스케줄링의 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션을 기반으로 개발된 스케줄러에 대해 소개한다. 스케줄링 알고리즘은 경험적 Backward-Forward 방법을 사용하였으며, 주문의 납기지연율을 최소화시키는 것이 목표다.
본 연구에서는 휴대폰 카메라용 렌즈모듈의 구조를 최적화하기 위한 연구를 수행하고자 한다. 휴대폰 카메라용 렌즈모듈의 안정적인 작동을 위해 경통부와 외장부간 결합력의 적절한 유지가 필요한데, 본 연구에서는 유한요소해석을 사용하여 적절한 결합력 유지를 위한 나사 간섭부 설계변수의 영향에 대해 고찰하였다. 또한 실험계획법을 적용하여 렌즈모듈 설계변수 최적화를 위한 연구를 수행하고, 실험계획법 결과에 대한 통계적인 분석을 통해 최적 조건을 선정하여 결합토크의 크기를 원하는 범위 내로 유지하고 동시에 산포를 감소시킴으로써 제품품질 향상에 기여하고자 한다.
In indoor environments, since global positioning system (GPS) signals can be blocked by obstacles, such as building structure. the performance of GPS-based positioning methods can be degraded because of the loss of GPS signals. To solve this problem, various localization schemes using inertial measurement unit (IMU) sensors, such as gyroscope, accelerometer, and magnetometer, have been proposed to enhance the positioning accuracy in indoor environments. IMU-based positioning methods can estimate the location of the user by calculating the velocity and heading angle of the user without the help of GPS. However, low-cost MEMS IMUs may lead to drift error and large bias. In addition, positioning errors in IMU-based positioning approaches can be caused by the irrelevant motion of the pedestrian. In this study, we propose an enhanced indoor positioning method that provides more reliable localization results by using the camera, light detection and right (LiDAR), and ARKit framework on the iPhone. Through reliable positioning results and augmented reality (AR) experiences, our indoor positioning system can provide indoor space guidance services.
전자 정보 기술이 발전함에 따라, 스마트폰의 계산 능력은 더욱 막강해지고 저장장치의 용량은 더욱 거대해지고 있다. 이에 따라, 유용한 새로운 스마트폰 서비스가 많이 등장하고 있는데, 상황인지 서비스와 모바일 증강 현실이 근래에 가장 많이 연구되고 있는 대표적인 주제이다. 이러한 새로운 서비스에서 스마트폰에 장착된 카메라로 촬영한 사진 속의 개체를 인지하는 것은 매우 중요한 역할을 수행한다. 그래서 사진을 인지하는 연구가 많이 출판되었는데, 대부분은 처리 시간이 매우 긴 이미지 인지 기술 기반이다. 이와 반대로, 본 논문은 스마트폰의 센서로부터 수집한 데이터와 전자지도를 이용하여 사진 속의 개체를 인지하는 매우 빠르고 효율적인 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 스마트폰이 제공하는 현재 위치와 방향각으로 카메라의 시선을 구하고, 카메라 시선과 교차하는 전자지도의 요소들을 찾는다. 그리고 교차하는 요소들을 조사하여 사진 속의 개체를 인지한다.
We describe the experimental realization of image system using wavefront coding in 3-Mega pixel mobile phone camera. We designed aspheric lens to extend the depth of field (DOF) using wavefront coding. In addition, through the aspheric lens and lens barrel manufacturing, we obtained a raw image from a camera module. In our method, the acquired images are restored in the spatial frequency domain using the proposed filter and the spatial frequency response (SFR) is calculated. The proposed filters are composed of image denoising filter using low band pass filter in frequency domain and restoration filter for image restoration. Finally, we achieve an enhanced image by super-resolution image processing. Visual examples are given to demonstrate the performance of the proposed filter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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