안개는 전자광학센서를 활용한 탐지, 추적, 인식 등의 다양한 영상처리 알고리즘 성능을 저하시키는 요인이다. 실외 환경에서 사용되는 전자광학센서 기반 무인 시스템의 안정적인 작동을 위해서는 안개를 효과적으로 제거할 수 있는 기술이 필요하다. 단일 전자광학센서의 영상을 이용한 안개 제거 방법으로는 전자광학센서의 통계적 속성을 활용한 dark channel prior가 가장 널리 알려져 있다. 기존의 방법들은 dark channel prior를 활용하여 전달량을 구할 때 정방형 필터를 사용하였다. 정방형 필터 사용 시 필터의 크기가 커질수록 안개 제거의 효과가 작아지며, 필터의 크기가 과도하게 작아질 경우 과포화가 발생하여 영상의 색 정보가 손실된다. 필터의 크기가 알고리즘의 성능에 크게 영향을 끼치기 때문에, 일반적으로는 비교적 큰 크기의 필터를 사용하거나 영상에 따라 과포화가 일어나지 않는 범위에서 작은 크기의 필터를 사용한다. 본 논문에서는 컬러영상분할을 활용한 향상된 안개 제거 방법을 제안하였다. 컬러영상분할의 파라미터를 영상의 정보 복잡도에 따라 자동으로 조정하고, 이를 바탕으로 전달량을 추정하여 과포화 현상은 일어나지 않으며 뛰어난 안개 제거의 성능을 확보하였다.
공정이 특정 허용범위 내에서 생산을 할 수 있는 지 여부를 결정하는 데 공정능력지수가 사용된다. 공정능력지수 $C_p$, $C_{pk}$ 그리고 $C_{pm}$ 등은 공정의 현황을 추적할 수 있는 활용성이 높은 관리도구로서 특별한 관심을 가진다. 대부분 공정능력지수에 대한 계산결과는 통계적 추정과 가설검정에 초점을 맞춘다. 따라서 $C_p$, $C_{pk}$ 그리고 $C_{pm}$의 추정치 ${\hat{C}}_p$, ${\hat{C}}_{pk}$ 그리고 ${\hat{C}}_{pm}$ 사이의 점근적 성질을 조사하는 것이 의미가 있을 것이다. 이 논문에서는 BN(${\mu}_x,{\mu}_y,{\sigma}^2_x,{\sigma}^2_y,{\rho}$) 하에서 세 가지 추정치 ${\hat{C}}_p$, ${\hat{C}}_{pk}$ 그리고 ${\hat{C}}_{pm}$ 간의 점근적 상관관계를 연구한다. 비정규성을 가진 공정에서는 두 종류의 공정능력지수 간에 상관관계를 정립할 수 있을 것이다.
임상병리 검사분야에 있어서 환자로부터 유래된 조직이나 세포의 형태학적 변화, 세포 생리, 세포 내 분자의 추적 및 신호전달 체계 등의 임상검사 및 관련 연구를 위한 빼놓을 수 없는 주요한 진단과 연구장비로서 현미경이 가지는 의미는 크다고 할 수 있다. 현미경에 대한 포괄적인 지식과 이해를 바탕으로 현미경의 올바른 사용, 관리와 유지보수는 신뢰도 높은 이미지 획득과 그에 따른 정확한 데이터 분석을 통한 질병의 진단을 위해서 반드시 요구되는 부분이라고 할 수 있다. 광학현미경의 표준 운영 절차(standard operating procedure, SOP)는 현미경의 작동 절차와 함께 검사실 규모에 따른 현장 사용자의 체계적인 현미경 장해 해결 방안과 기계적 원리에 대한 핵심 정보가 함께 수록되어야 한다. 현미경 유지관리 업무에는 대물, 접안렌즈와 현미경 내부 광학필터의 청소, 광원의 교체와 교정, XY재물대 유지보수, 공초점 레이저 주사 현미경(confocal laser scanning microscope)에서의 점확산함수(point spread function, PSF) 측정, 형광현미경에서의 검사 품질관리(quality control, QC)와 체계적인 현미경 장해 해결방안 등이 포함되어야 한다. 본 종설에서는 국제적 기준에 따른 레이저의 위험도에 따라 일부 현미경에 장착된 레이저 광원에 대한 안전지침과 보호장구에 대한 내용을 함께 소개하였다. 현미경을 통해 획득된 이미지는 촬영된 시점의 검체에 대한 모든 정보를 제공한다고 할 수 있으며, 적절한 유지보수 프로그램과 그에 따라 적합하게 관리된 현미경만이 이미지 데이터를 통한 정보의 획득, 올바른 해석과 정확한 진단에 반드시 필요한 선제 조건들이라고 하겠다.
목적 : 본 연구는 비장애 아동을 대상으로 한글쓰기 숙련도가 시선고정에 반영되는지를 알아보고자 하였다. 연구방법 : 만 7-9세 비장애 아동 21명이 본 연구에 참여하였다. 아동들은 Tobii Pro Glasses 2를 착용하고 10개 단어로 구성된 한글쓰기 과제를 수행하였다. 글자 크기 변이계수로 글씨쓰기 숙련도를 측정하였고, 시선추적장치에서 기록된 시선 위치 자료로부터 시선고정 빈도를 추출하였다. 글자 크기 변이계수와 시선고정 빈도 간의 상관분석을 실시하였다. 연구결과 : 세로크기 변이계수는 초당 시선고정 빈도와 정적으로 유의미한 상관을 나타냈다 (r = .459, p < .05). 이는, 글자 세로크기를 일관되게 쓰는 아동은 시선을 적은 위치에 고정함을 의미한다. 결론 : 본 연구는 비장애 아동을 대상으로 한글쓰기 수행과 시선고정 간의 관련성을 제시하였다. 본 연구는 한글쓰기 수행 동안 시선 움직임을 측정한 첫 시도로 향후 한글쓰기 발달 연구의 방향을 제시할 수 있을 것이다.
최근 인터넷 기반 서비스는 데이터의 개인화 및 맞춤화로 인해 사용자의 상황이나 요구사항에 따라 즉시 처리해야 하는 실시간 AI 추론 및 데이터 분석과 같은 실시간 처리에 대한 요구사항이 증가하고 있다. 실시간 작업은 각 작업이 시작되고 결과를 반환하기까지의 데드라인이 정해져 있으며, 데드라인의 보장은 서비스의 품질과 직접적으로 연결된다. 하지만, 기존 컨테이너 시스템에서는 컨테이너에서 실행되는 작업의 데드라인을 할당하고 관리하기 위한 기능이 제공되지 않기 때문에 실시간 작업을 운용하는데 제한적이다. 또한, AI 추론 및 데이터 분석과 같은 작업은 GPU(Graphic Processing Unit)를 기본적으로 사용하는데, 일반적으로 GPU 자원은 컨테이너 사이에 성능 격리가 제공되지 않기 때문에 서로 성능 영향을 미치며, 노드의 자원 사용량만으로는 각 컨테이너의 데드라인 보장률이나 새로운 실시간 컨테이너의 배치 여부를 결정할 수 없다. 따라서, 본 논문에서는 컨테이너에서 실행되는 GPU 작업의 실시간 처리를 지원하기 위해 컨테이너의 데드라인 및 실시간 GPU 작업의 실행 상태를 추적하고 관리하기 위한 모니터링 기법과 클러스터 환경에서 실시간 GPU 작업을 실행하는 컨테이너가 데드라인을 보장할 수 있도록 적절한 노드에 배치하기 위한 노드 리스트 관리기법을 제안한다. 또한, 실험을 통해 제안하는 기법이 시스템에 매우 작은 영향을 미친다는 것을 증명한다.
건설현장에서 근로자의 고령화, 저출산으로 인한 신규 인력감소와 숙련된 작업자 부족 등의 문제가 심화되고 있다. 이에 따라 전통적인 건설기술을 첨단 디지털 기술로 대체하여 생산성, 안전성, 및 품질 등을 향상시킬 수 있는 스마트 건설 기술 연구가 최근 정부 주도로 개발되고 있다. 특히, 도로 건설 장비 중에서 노면 평탄화를 주로 수행하는 모터 그레이더는 선형적이고 반복적인 공사로 자동화 기술의 적용이 반드시 요구되는 건설 기계이다. 시공 자동화를 통해 사람이 작업하기 힘든 험지나 야지 등과 같은 위험한 환경에서도 손쉽게 장비를 제어할 수 있는 원격제어 기술과 효율적인 작업 경로와 작업 조건에 따라 장비를 운영하는 경로 추종 및 자동화 작업 기술 등을 적용하여 기존의 운전자가 작업하는 것보다 공사 기간을 단축할 것으로 예측된다. 본 연구에서는 무인·자동화 기술을 적용하기 위한 스마트 모터 그레이더의 하드웨어 및 소프트웨어 구성 기술을 소개하고 기존 그레이더의 토공 작업 방식을 분석하였다. 이를 토대로 스마트 모터 그레이더의 경로 패턴 및 블레이드 제어 방식 등에 대한 적용 방안을 제시하였다. 더불어 블레이드 제어 성능과 작업 시나리오에 따른 경로점 기반의 경로 추종 성능을 시험을 통해서 검증하였다.
자율주행 및 robot navigation의 인식 시스템은 성능 향상을 위해 다중 센서를 융합(Multi-Sensor Fusion)을 한 후, 객체 인식 및 추적, 차선 감지 등의 비전 작업을 한다. 현재 카메라와 라이다 센서의 융합을 기반으로 한 딥러닝 모델에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 입력 데이터의 변조를 통한 적대적 공격에 취약하다. 기존의 다중 센서 기반 자율주행 인식 시스템에 대한 공격은 객체 인식 모델의 신뢰 점수를 낮춰 장애물 오검출을 유도하는 데에 초점이 맞춰져 있다. 그러나 타겟 모델에만 공격이 가능하다는 한계가 있다. 센서 융합단계에 대한 공격의 경우 융합 이후의 비전 작업에 대한 오류를 연쇄적으로 유발할 수 있으며, 이러한 위험성에 대한 고려가 필요하다. 또한 시각적으로 판단하기 어려운 라이다의 포인트 클라우드 데이터에 대한 공격을 진행하여 공격 여부를 판단하기 어렵도록 한다. 본 연구에서는 이미지 스케일링 기반 카메라-라이다 융합 모델(camera-LiDAR calibration model)인 LCCNet 의 정확도를 저하시키는 공격 방법을 제안한다. 제안 방법은 입력 라이다의 포인트에 스케일링 공격을 하고자 한다. 스케일링 알고리즘과 크기별 공격 성능 실험을 진행한 결과 평균 77% 이상의 융합 오류를 유발하였다.
본 논문에서는 환자와 같은 특정 객체의 움직임을 감지하고 추적하기 위한 효율적인 영상처리 시스템을 제안한다. 이진화된 차 영상에서 객체의 윤곽선추출을 위하여 기존 알고리즘대비 대비 정밀한 감지가 가능하고 혼성모드설계에 용이한 세선화 알고리즘을 적용하여 영역을 추출한다. 연산량이 많은 이진화와 세선화 단계를 RTL(Register Transfer Level) 기반으로 설계하여 논리회로 합성을 거쳐 최적화된 하드웨어 블록으로 대체된다. 설계된 이진화 및 세선화 블록은 표준 180n CMOS 라이브러리를 이용하여 논리회로로 합성한 후 시뮬레이션을 통하여 동작을 검증하였다. 소프트웨어기반의 성능비교를 위해 32bit FPGA 임베디드시스템 환경에서 640 × 360 해상도의 샘플 영상을 적용하여 이진 및 세선화 연산에 대한 성능분석도 실시하였다. 검증결과 혼성모드 설계가 이전의 소프트웨어로만 이루어지는 처리속도에서 이진 및 세선화 단계에서 93.8% 향상될 수 있음을 확인하였다. 제안된 객체인식을 위한 혼성모드 시스템은 인공지능 네트워크가 적용되지 않는 엣지 컴퓨팅 환경에서도 환자의 움직임을 효율적으로 감시할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 사용자 평점 이외에 사용자 간 직접 간접적 신뢰 및 불신 관계 네트워크의 분석 결과를 추가로 반영한 새로운 하이브리드 협업필터링(Collaborative filtering, CF) 추천방법을 제안한다. 구체적으로 사용자 간의 유사도를 계산할 때 사용자 평가점수의 유사성만을 고려하는 기존의 CF와 다르게, 사용자 신뢰 및 불신 관계 데이터의 사회연결망분석 결과를 추가적으로 고려하여 보다 정교하게 사용자 간의 유사도를 산출하였다. 이 때, 사용자 간의 유사도를 재조정하는 접근법으로 특정 이웃 사용자가 신뢰 및 불신 관계 네트워크에서 높은 신뢰(또는 불신)를 받을 때, 추천 대상이 되는 사용자와 해당 이웃 간의 유사도를 확대(강화) 또는 축소(약화)하는 방안을 제안하고, 더 나아가 최적의 유사도 확대 또는 축소의 정도를 결정하기 위해 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 적용하였다. 본 연구에서는 제안 알고리즘의 성능을 검증하기 위해, 특정 상품에 대한 사용자의 평가점수와 신뢰 및 불신 관계를 나타낸 실제 데이터에 추천 알고리즘을 적용하였으며 그 결과, 기존의 CF와 비교했을 때 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 또한 신뢰 관계 정보보다는 불신 관계 정보를 반영했을 때 예측 정확도가 더 향상되는 것으로 나타났는데, 이는 사회적인 관계를 추적하고 관리하는 측면에서 사용자 간의 불신 관계에 대해 좀 더 주목해야 할 필요가 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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