개회로 구성 광섬유 자이로스코프(FOG)를 위한 폐회로 신호처리의 가능성을 밝히기 위한 신호처리기를 제작하였다. 이 신호처리기는 종래의 위상추적 신호처리 방식을 전디지털로 구현한 것으로서 광검출기의 출력단에서 곧바로 디지털로 변환하여 신호처리함으로써 잡음에 강한 FOG용 신호처리기로 동작할 수 있다. 또 이 신호처리기는 위상편이량 $2\pi$ 범위에서 최대 36비트의 분해능력을 가져 가장 분해능이 높은 신호처리기가 될 가능성이 있으며, 크기가 $2\pi$ 이상인 위상편이량도 측정할 수 있다. 제작된 신호처리기를 전 광섬유 FOG에 적용한 결과 적분시간이 1초일 때 위상차 분해능은 $3\mu$rad(회전율 0.74deg/hr에 해당)로서 지구의 자전속도를 충분히 확인할 수 있는 정도였다.
Pod shape of twenty soybean (Glycine max L. Merrill) genotypes was evaluated quantitatively by image analysis using elliptic Fourier descriptors and their principal components. The closed contour of each pod projection was extracted, and 80 elliptic Fourier coefficients were calculated for each contour. The Fourier coefficients were standardized so that they were invariant of size, rotation, shift, and chain code starting point. Then, the principal components on the standardized Fourier coefficients were evaluated. The cumulative contribution at the fifth principal component was higher than $95\%$, indicating that the first, second, third, fourth, and fifth principal components represented the aspect ratio of the pod, the location of the pod centroid, the sharpness of the two pod tips and the roundness of the base in the pod contour, respectively. Analysis of variance revealed significant genotypic differences in these principal components and seed number per pod. As the principal components for pod shape varied continuously, pod shape might be controlled by polygenes. It was concluded that principal component scores based on elliptic Fourier descriptors yield seemed to be useful in quantitative parameters not only for evaluating soybean pod shape in a soybean breeding program but also for describing pod shape for evaluating soybean germplasm.
The flying capacitor voltage control of the flying capacitor multi-level inverter (FCMLI) is very important for safe operation. The voltage unbalancing of flying capacitors caused serious problems in safety and reliability of system. In the FCMLI, balancing problem of the flying capacitor has its applications limited. The voltage unbalance is occurred by the difference of each capacitors charging and discharging time applied to FCMLI. This paper investigates and analyzes multi-carrier PWM methods to solve capacitor voltage balancing problem. The Phase-Shift PWM (PSPWM) method that is commonly used, The Modified Carrier-Redistribution PWM (MCRPWM) method and The Saw-Tooth-Rotation PWM (STRPWM) method are discussed and compared with respect to switching state, balancing voltage of capacitors and output waveform. These three PWM methods are analyzed by using a flying capacitor three-level inverter and provided result through simulation. Finally, the harmonics about the output voltages of their methods are compared using the harmonic distortion factor (HDF).
For the factory automation(FA) of production or assembly lines, computer vision techniques have been widely used for the recognition and position-control of objects. In this application, it is very important to analyze characteristic features of each object and to find an efficient matching algorithm using the selected features. If the object has regular or homogeneous patterns, the problem is relatively simple. However, If the object is shifted or rotated, and if the depth of the input visual system is not fixed, the problem becomes very complicated. Also, in order to understand and recognize objects with concentric noise patterns, it is more effective to use feature-information represented in polar coordinates than in cartesian coordinates. In this paper, an algorithm for the recognition of objects with concentric circular noise-patterns is proposed. And position-conrtol information is calculated with the matching result. First, a filtering algorithm for eliminating concentric noise patterns is proposed to obtain concentric-feature patterns. Then a shift, rotation and scale invariant alogrithm is proposed for the recognition and position-control of objects uusing invariant feature information. Experimental results indicate the effectiveness of the proposed alogrithm.
The relaxed torsional potential of a liquid crystalline polymer containing an ester functional group in a mesogenic unit (hereafter 12-4 oligomer) has been calculated with the ab initio self-consistent-field using 6-31G$^*$ basis set. GIAO^{13}C NMR chemical shifts also have been calculated at the B3LYP/6-31G$^*$ level of theory for each conformational structure obtained from torsional potential calculation. The results show that the phenyl ring-ester linkages are coplanar with the dihedral angle of about 0$^{\circ}$ and the ring-ring linkages in the biphenyl groups are tilted with the dihedral angle of around 43-44$^{\circ}$ in the lowest energy conformer. The biphenyl ring has a comparatively lower energy barrier of internal rotation potential in the ring-ring than that of phenyl ring-ester. The ^{13}C chemical shifts of carbonyl carbons were found to move to upfield due to $\pi$ -conjugation with phenyl ring and slightly affected about 0.5 ppm by dihedral angle of the ring-ring linkage.
본 논문은 파노라믹 이미지 생성을 위해 수평 이동 정보와 회전 정보가 있는 비디오 영상을 모자이킹 하는 방법을 제안한다. 멜린 변환 후 나타나는 이미지의 이동 정보와 회전 정보를 이용하여 각 이미지들을 접합하기 위한 투영 행렬을 계산한다. 그리고 모자이크 생성 시 나타날 수 있는 첫 이미지와 마지막 이미지의 누적 오차를 줄이고 전체적으로 접합하기 위해 각각 이미지 사이의 접합을 위한 투영행렬을 누적하여 적용함으로써 오차를 줄여 정확한 모자이크를 만들 수 있다. 지금까지 제안된 모자이킹 기법들은 노이즈에 지나치게 민감하거나 중복성 계산에 있어 시간이 지나치게 많이 소모되는 단점이 있었다. 또한 기존의 기법들은 카메라를 삼각대 위에 고정하여 수평 이동시켜 얻어진 영상만을 다루어, 이미지가 회전되었을 경우 정확한 모자이크 결과를 얻을 수 없었다. 따라서 본 논문에서는 멜린 변환에 기반한 투영행렬을 이용하여 노이즈에 덜 민감하고 이미지의 중복 정보와 이동 정보를 단 시간에 찾아 모자이크하는 방법을 제안한다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제28권3호
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pp.109-125
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2021
For the government of president Moon's AI SW HRD policy, he proclaimed AI democracy that anyone can utilize artificial intelligence technology to spread AI education for the people of the country. Through cognitive map analysis, this study presents expected policy outcomes due to the input of policy factors to overcome crisis factors and utilize opportunity factors. According to the cognitive guidance analysis, first, the opportunity factor is recognized as accelerating the digital transformation to Covid 19 if AI SW HRD is well nurtured. Second, the crisis factor refers to the rapid paradigm shift caused by the intelligence information society, resulting in job losses in the manufacturing sector and deepening imbalance in manpower supply and demand, especially in the artificial intelligence sector. Third, the comprehensive cognitive map shows a circular process for creating an AI SW ecosystem in response to threats caused by untact caused by Corona and a circular process for securing AI talent in response to threats caused by deepening imbalance in manpower supply and demand in the AI sector. Fourth, in order to accelerate the digital circulation that has been accelerated by Corona, we found a circular process to succeed in the Korean version of digital new deal by strengthening national and corporate competitiveness through AI-utilized capacity and industrial and regional AI education. Finally, the AI utilization empowerment strengthening rotation process is the most dominant of the four mechanisms, and we also found a relatively controllable feedback loop to obtain policy outputs.
CNN은 딥러닝의 한 종류로 이미지나 영상 데이터를 처리할 때 사용하는 신경망이다. 필터가 이미지를 순회하며 이미지의 특징을 추출하여 이미지를 구분한다. 딥러닝은 데이터가 많을수록 좋은 모델을 만들 수 있는 특징이 있고, CNN에서는 적은 데이터의 약점을 보완하기 위해 회전, 확대, 이동, 뒤집기 같은 방법의 데이터 증강이라는 기법으로 데이터의 양을 인위적으로 늘리는 방법을 사용한다. 외곽선 이미지 학습은 이미지 데이터에서 외곽선에 해당하는 영역을 추출하는 것이다. CNN 학습 시, 외곽선 이미지 학습이 기존의 데이터 증강기법과 비교하여 성능 향상의 도움이 되는지 확인하고자 한다.
목적 : 가상 시뮬레이션 기능을 갖는 CT 시뮬레이터의 기하학적인 성능평가를 위한 팬톰을 고안하여 제작하고, 그 팬톰의 성능을 보고하고자 한다. 대상 및 방법: .팬톰은 PMMA 재질로 직경 20 cm, 길이 24 cm인 원통과 25$\times25\times$31 cm$^{3}$인 직육면체가 합쳐진 모양으로 고안하였다. 원통의 겉표면에는 영상결손이 극소화되면서 CT 상에서 잘 구별이 되는 직경이 0.8 mm인 선을 4개의 나선모양으로 부착하였다. 직육면체는 4개의 24$\times24\times$0.5 cm3인 정사각형의 판으로 구성되어 있으며, 각판 위에는 24$\times$24 cm$^{2}$, 12$\times$12 cm$^{2}$, 6$\times$6 cm$^{2}$의 사각형 모양을 갖도록 선을 붙였다. 각각의 정사각형은 원통방향에 대해 0$^{\circ}$ , 15$^{\circ}$ , 30$^{\circ}$가 되도록 배치하였다. 직육면체의 부분에서는 조사면 및 치료 테이블의 각도, 콜리메이터 각도, 동중심점의 이동, SSD를 측정을 할 수 있으며, 원통형 부분에서는 갠트리 각도의 정확성을 평가하도록 고안하였다. 가상 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 다양한 조건의 가상적인 시뮬레이션을 수행하였으며 가상 시뮬레이션의 결과를 이용하여 CT 시뮬레이터의 기하학적인 QC/QA를 수행하였다 결과 : 팬톰의 한 부분인 직육면체 스캔을 통해 얻은 DRR에서 구현된 각 24 cm 조사면의 크기에서 1 mm 이내의차이, 동중심점 이동에서는 0.5$\~$1 mm 차이가 있었음을 알 수 있었다. 콜리메이터 회전과 치료대 회전에서는 각각 0.5$\~$l$^{\circ}$ 의 차이가 있었고, 갠트리 회전에 있어서는 0.5$\~$1$^{\circ}$ 오차가 있었다. 슬라이스 간격이 10 mm 조건이 2$\~$5 mm 조건보다 영상구분의 어려운 점은 있었으나 결과는 유의할만한 차이가 없었다. 결론 : 자체 제작한 팬톰을 가지고 가상적인 모의 시뮬레이션을 했을 때 최대 2 mm와 1$^{\circ}$ 이내의 오차가 있었고 또한 스캔의 조건에 따라 오차가 변할 수 있다는 것을 알 수 있었다. 시뮬레이터에서 DRR을 구현했을 때 각각의 치료 조건들에 대해 오차가 임상적용 범위 안에 있어서 이 팬톰을 이용하여 주기적인 QC/QA에 사용할 수 있음을 보였다.
최근 개인의 정보 보호에 대한 중요성이 증가함에 따라 생체 인식 기술이 출입 통제 시스템 또는 개인 인증, 인터넷 뱅킹, ATM 기기 등 여러 응용에서 사용되어지고 있다. 손가락 정맥 인식이란 사람마다 고유한 손가락 정맥 패턴 정보를 사용하는 고 신뢰도의 생체 인식 기술이다. 본 연구에서는 비 접촉식 손가락 정맥 인식을 위한 새로운 장치 및 방법을 제안한다. 본 연구는 기존의 연구에 비해 다음과 같은 다섯 가지의 장점을 나타내고 있다. 첫째, 본 논문에서 제안하는 장비는 사용자의 손가락 정맥영상 취득 시, 손가락의 뒷면과 손가락 끝, 옆을 지지할 수 있는 최소한의 지지대만을 사용함으로써 사용자의 불쾌감을 최소화할 수 있다. 둘째, 손가락 정맥 영상을 취득하기 위한 카메라 앞에 45도 기울어진 핫 미러(hot mirror)를 사용함으로써, 손가락 정맥 영상 취득 장치의 두께를 줄일 수 있었다. 이는 핸드폰과 같이 두께에 제한이 있는 여러 응용 분야에서 널리 사용될 수 있음을 의미한다. 셋째, 본 연구에서는 LBP(Local Binary Pattern) 방법을 기반으로 손가락 정맥의 특징 정보를 추출함으로써 부분적으로 심하게 어둡거나 밝은 영역을 포함하는 균일하지 않은 조명의 영향을 줄일 수 있었다. 넷째, 비 정맥 영역을 인식에 사용하지 않음으로써 인식 성능을 보다 향상 할 수 있었다. 다섯째, 추출된 손가락 정맥 코드를 기 등록된 코드와 매칭 시, 수평 및 수직방향 비트 이동 방법을 사용함으로써 영상 취득 시 손가락의 움직임과 회전에 의한 본인데이터의 변화도를 줄일 수 있었다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 손가락 정맥 인식방법의 EER(Equal Error Rate)은 0.07423%였고 전체 처리 시간은 91.4ms였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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