단일카메라 기반의 마이크로 스테레오 PTV 측정시스템을 구축하였다. 단일의 카메라에 부착되는 마이크로 대물렌즈 후부에 2 개의 핀을 가진 얇은 원판을 설치하여 한 장의 영상에 스테레오 영상을 얻을 수 있었다. 스테레오 영상간의 동일한 입자영상을 대응시키기 위하여(matching) 반복계산 기반의 PTV 알고리듬을 구축하였다. 계산시간을 줄이기 위하여 에피폴라선을 이용하였으며 스테레오 영상으로부터 얻어진 동일입자들의 3 차원 위치정보(X, Y, Z)의 시간 이동량을 계산함으로써 3 차원 속도벡터를 구하였다. 측정시스템은 광원레이저(Ar-ion, 500mW), 1 대 카메라($1028{\times}1024$ pixel, 500fps), 2 개의 핀홀을 지닌 원판 및 호스트컴퓨터로 구성된다. 가상영상을 이용하여 2 개의 핀홀 간격과 핀홀 직경의 크기변화에 대한 측정알고리듬의 오차와 속도벡터 회복률 특성을 구하였다. 구축된 시스템을 마이크로후향단채널($H{\times}h{\times}W:\;36{\mu}m{\times}70{\mu}m{\times} 3000{\mu}m$) 유동의 측정에 적용하여 얻어진 결과를 수치계산 결과와의 비교로부터 정성적으로 일치한 결과를 얻었다.
보리수나무(Elaeagnus umbellata) 뿌리혹엣 분리한 공생균주인 Frankia 균주 EuIK1 게놈에 대해 K. pneumoniae의 nifH,D를 탐침으로 Southern hybridization을 수행한 결과, 3.2 Kb와 5.5 Kb BamHI 절편과 15 Kb PstI 절편이 강한 혼성화 반응을 보여 이들 절편에 nifH,D 유전자가 존재함을 확인하였다. 동일 탐침을 사용한 colony hybridization을 통해 pWE15 cosmid vector 에 작성되 게놈 library로부터 하나의 nif-클론 (pEuNIF)을 선별하였다. 이 클론을 BamHI으로 절단한 후 동일한 탐침으로 혼성화 반응을 수행한 결과, 3.2 Kb와 5.5 Kb가 강한 혼성화 반응을 보였으며, 이 결과는 게놈 혼성화 반응 결과와 일치하였다. 그러나 Frankia FaC1의 nifH 만을 탐침으로 이용한 결과 3.2Kb BamHI 절편만이 혼성화 반응을 나타내었다. 또한 3.2 Kb의 3‘ 말단과 5.5 Kb의 5’ 말단의 염기서열로부터 추론한 아미노산 서열을 ArI3의 nifD와 비교한 결과 182번부터 240번까지, 241번부터 282번까지의 아미노산 서열과 각각 매우 높은 유사성을 보였다. 이러한 결과로부터 3.2Kb 절편에는 nifH와 일부의 nifD 서열이 존재하고, 이 절편에 연속된 5.5Kb 절편에는 나머지 nifD서열이 존재함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 변형 Otsu 이진화 방법, Hu 모멘트 및 선형 판별 분석(linear discriminant analysis, LDA)를 기반으로 밝기, 명암도, 크기, 회전 위치 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안하고자 한다. 제안한 변형 Otsu 이진화를 사용하여 밝기 및 명암도에 불변한 이진 영상들을 만든다. 그런 후 생성된 얼굴 영상의 경계 영상 및 다단계 이진영상으로부터 총 17개의 Hu 모멘트를 계산한 다음 LDA 방법을 적용하여 최종 특징 벡터를 추출한다. 특히 제안하는 얼굴 인식 방법은 Hu 모멘트를 이용함으로써 크기, 회전 및 위치 변화에도 강인한 특성을 갖고 있다. Olivetti research laboratory (ORL) 데이터베이스와 AR 데이터베이스의 총 100명의 얼굴 영상에 대해 기존의 주요 성문 분석(Principal component analysis, PCA) 방법 및 PCA와 LDA를 결합한 얼굴 인식 방법과 비교 실험한 결과, 제안한 얼굴 인식 방법은 대체적으로 기존 방법보다 뛰어난 인식 성능을 보였다.
정체형 칼만필터와 간단한 음성-비음성 판별알고리즘을 사용하여 비정체형 유색잡음을 감쇠시키는 방법을 제안하였다. 종래의 잡음감쇠알고리즘들이 대부분 백색 또는 정체형 잡음을 다룬데 비하여 본 연구는 대부분의 실제 잡음환경, 즉, 비백색 비정체성 잡음을 다루었다는 점이 다르다. 잡음감쇠기로서는 AR모델에 의거한 백터형 칼만필터를 사용하였고, 음성/비음성 판별에는 단구간에너지의 임계값논리를 사용하였다. 칼만필터에 필요한 잡음의 계수는 비음성구간에서 추산하였고, 음성의 계수는 EM반복법을 적용하여 추산하였다. 실험결과는 신호대 잡음비와 청취테스트로 제시하였다. 차량잡음을 사용한 실험결과, 비음성구간의 배경잡음은 거의 완전히 제거할 수 있었고, SNR이 0dB내지 -5dB로 낮아짐에 따라 왜곡이 심화 되는 경향을 보였으나, 음성의 명료도를 저하시키지는 않았다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권9호
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pp.2991-3007
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2022
Two dimensional locality preserving projections (2D-LPP) is an improved algorithm of 2D image to solve the small sample size (SSS) problems which locality preserving projections (LPP) meets. It's able to find the low dimension manifold mapping that not only preserves local information but also detects manifold embedded in original data spaces. However, 2D-LPP is simple and elegant. So, inspired by the comparison experiments between two dimensional linear discriminant analysis (2D-LDA) and linear discriminant analysis (LDA) which indicated that matrix based methods don't always perform better even when training samples are limited, we surmise 2D-LPP may meet the same limitation as 2D-LDA and propose a novel matrix exponential method to enhance the performance of 2D-LPP. 2D-MELPP is equivalent to employing distance diffusion mapping to transform original images into a new space, and margins between labels are broadened, which is beneficial for solving classification problems. Nonetheless, the computational time complexity of 2D-MELPP is extremely high. In this paper, we replace some of matrix multiplications with multiple multiplications to save the memory cost and provide an efficient way for solving 2D-MELPP. We test it on public databases: random 3D data set, ORL, AR face database and Polyu Palmprint database and compare it with other 2D methods like 2D-LDA, 2D-LPP and 1D methods like LPP and exponential locality preserving projections (ELPP), finding it outperforms than others in recognition accuracy. We also compare different dimensions of projection vector and record the cost time on the ORL, AR face database and Polyu Palmprint database. The experiment results above proves that our advanced algorithm has a better performance on 3 independent public databases.
본 논문에서 비대칭 멀티 코어 구조의 스마트 모바일 단말에서 실시간성 보장과 에너지 소비량 절감을 고려한 작업 스케쥴링 기법을 제안한다. 최근 VR, AR, 3D 등 고성능 응용프로그램은 실시간과 고수준 작업이 요구된다. 스마트 단말은 배터리에 의존적이므로 높은 에너지 효율을 위해서 big.LITTLE 구조가 적용되었지만, 이를 제대로 활용하지 못함으로써 에너지 절감효과가 반감되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 big.LITTLE 구조의 단말에서 실시간성과 높은 에너지 효율을 높일 수 있는 비대칭 멀티코어 할당 기법을 제안한다. 이 기법은 SVM 모델을 활용해서 실제 작업의 실행시간을 예측하고 이를 통해서 에너지 소모와 실행시간을 최적화한 알고리즘을 제안한다. 상용 스마트폰에서의 비교실험을 통하여 제안기법이 기존 기법과 유사한 실행시간을 보장하면서 에너지 소비량의 절감을 보였다.
증강현실은 실세계의 정보와 가상의 정보를 연결시키기 위한 매개체가 요구되며, 이러한 매개체를 지속적으로 추적 인식하는 기술을 필요로 한다. 이러한 기술 중에 마커를 이용한 광학 트랙킹이 주류를 이루고 있으나 마커를 부착하는 과정이 불편하고 오래 걸리므로 최근에는 마커리스 트랙킹 기법이 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 2차원 평면 즉 동일평면상의 특징점들을 트랙킹하는 방법이 아닌3차원 객체에 대한 특징점을 추출하여 실시간으로 트랙킹하는 방법을 제안한다, SURF(Speed Up Robust Features)를 이용하여 특징점을 추출하고 이를 POSIT(Pose Object System for Iteration) 알고리즘으로 3차원 객체의 회전과 이동정보를 얻어 실시간으로 객체를 추적한다. 추적 실패시 실시간으로 재추적이 가능하도록 빠른 특징점 추출과 매칭을 통하여 트랙킹에 적합한 특징점을 선택하여 객체의 위치와 회전 정보를 얻어 객체를 실시간으로 추적 및 재표현 하였다.
본 논문에서는 GPS를 사용하여 위치와 자세 트래킹 정보를 이용하는 옥외용 증강현실 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 이동 운용국과 지상 운용국으로 구성하였고, 이동 운용국은 실시간 영상 획득 장치, GPS 트래킹 장치와 무선 데이터 송수신기로 구성하였다. 지상 운용국은 무선 송수신기, 가상 영상 발생 장치와 영상 합성 장치로 구성하였다. 영상 획득 장치가 부착된 이동 운용국의 위치와 자세를 측정하는 GPS 트래킹 장치는 TANS Vector와 RT-20으로 DGPS을 이용하도록 설계하였고, 무선 데이터 송수신기는 이동 운용국과 지상 운용국간의 데이터 전송을 위하여 이용하였다. 차량과 헬리콥터에 구현한 시스템을 장착하여 평가한 결과 건축 시뮬레이션과 방송, 여행지 안내, 무인정찰기, 유${\cdot}$무인 항공기에서의 항법 지원과 능동적인 정보수집, 재해 관찰 등과 같은 분야에 적용할 수 있음을 알 수 있었다.
전남 지역에서 토마토반점위조바이러스병은 나주, 순천, 영광, 신안 등 8개 시군에서 발생되었으며, 영광 지역이 가장 심하였다. 시설재배에서는 주로 고추, 피망, 토마토에 발생하였고, 노지재배에서는 고추의 피해가 컸다. 고추 육묘장에서 Tomato spotted wilt virus(TSWV) 발생을 조사한 결과, 나주, 순천, 장흥 지역에서 발병주율은 1.1-30%로 조사되었다. TSWV은 일반적으로 6월 상순에 초발하여 8월까지 지속적으로 발병이 증가하였으나, TSWV에 감염된 묘가 정식된 경우 정식 초기인 5월 상순부터 발생을 시작하였다. 시설재배지에서 꽃노랑총채벌레가 대만총채벌레보다 황색점착트랩에 높은 밀도로 채집되었고, 노지고추에서는 대만총채벌레가 꽃노랑총채벌레보다 우점하였다. 동절기 휴경기에 하우스 내와 측창 사이의 잡초를 완전히 제거한 경우에는 방치한 포장에 비해 바이러스 초발일이 1개월 정도 지연되는 경향을 보였고, 측창쪽에서 가까운 열이 바이러스 발생율이 높았고 측창에서 멀어질수록 발생율이 낮아졌다.
본 논문에서는 컴퓨터 비전 기술 기반으로 사용자의 손 움직임과 가상객체 사이의 자연스러운 상호작용을 위한 증강현실 시스템을 제안한다. 기존의 증강현실 시스템은 마커를 이용하거나 트랙커 같은 센서를 직접 조작해야 했기 때문에 사용자에게 불편함을 제공한다. 우리는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 손 움직임을 증강현실 시스템에 적용한다. 또한 가상객체의 움직임에 물리적 현상을 적용하여 현실감을 부여한다. 제안한 시스템은 마커를 이용하여 기하학적 정보를 얻어 가상의 공이 움직이는 가상공간, 벽돌 등의 시스템 환경을 구성하였으며, 사용자의 손 움직임은 테이핑을 통하여 특징점을 추출하여 정보를 얻는다. 이 특징점을 이용하여 손 위에 가상 평면을 안정적으로 정합한다. 가상의 공의 움직임은 포물선 방정식을 이용하여 기본적으로 포물선 움직임을 보이고, 평면 또는 벽돌에 충돌이 발생할 경우에는 가상 공의 위치와 평면의 법선벡터를 이용하여 가상 공의 움직임을 보였다. 실험을 통해 충돌 시 발생되는 잘못된 공의 위치에 대해 보정되는 과정을 보였고, 증강된 가상객체의 떨림과 수행속도에 대해 마커를 이용한 시스템과 비교하여 제안한 시스템으로 대체할 수 있다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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