본 논문에서는 계산 효율적이고 노이즈에 강건한 비디오 객체 분할 알고리즘을 제안한다. 움직임 분할과 색 분할을 효율적으로 결합한 시공간 분할 방법의 구현을 위해 SOM 기반의 계층적 군집 방법을 도입하여 특징 벡터들의 군집 관점에서 분할 과정을 해석함으로써 기존의 객체 분할 방법에서 정확한 분할 결과를 얻기 위해서 요구되어지는 많은 연산량과 노이즈에 의한 시스템의 성능 저하 문제를 최소화한다. 움직임 분할 과정에서는 움직임 추정 에러에 의한 영향을 최소화하기 위해서 MRF 기반의 MAP 추정 방법을 이용하여 계산한 움직임 벡터의 신뢰도를 이용한다. 또한 움직임 분할의 성능 향상을 위해서 움직임 신뢰도 히스토그램을 이용한 노이즈 제거 과정을 거칠 뿐만 아니라 자동으로 장면 내에 존재하는 객체의 수를 구하기 위해서 군집 유효성 지표를 이용한다. 객체 추적의 성능 향상을 위해 교차 투영 기법을 이용하며, 분할 결과의 시간적 일관성 유지를 위해 동적 메모리를 이용한다. 다양한 특성을 가지는 비디오 시퀀스들을 이용한 실험을 통해 제안하는 방법이 계산 효율적이고 노이즈에 강건하게 비디오 객체 분할을 수행함은 물론 기존의 구현 방법에 비해 정확한 분할 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 outdoor images의 촬영 위치와 방향 정보를 이용한 영상데이터베이스 구축과 효율적인 검색방법을 제안한다. 또한 위치와 방향 정보의 추출을 자동화 하기위해 디지털카메라에 확장형 GPS모듈(위치 및 방향 계산 기능포함)을 내장하고 EXIF의 GPS IFD tags를 활용할 것을 제안한다. 본 연구에서는 이 정보들을 이용함으로써 사용자가 원하는 타겟 즉, 지형 혹은 지물 등을 포함한 영상을 신속하고 정확하게 검색할 수 있게 된다. 기존의 위치기반 영상검색방법은 특정 거리의 반경 영역인 ROI(Region Of Interest)내에 존재하는 모든 영상을 대상으로 찾기 때문에 불필요한 영상이 포함되었으나, 제안한 방법은 ROI로 지정한 영역의 모든 영상의 검색뿐만 아니라 타겟을 향해 촬영한 특정방향 DOI(Direction Of Interest)내 영상들만을 선택적으로도 검색할 수 있는데 이 경우는 검색의 정확도를 100% 가까이 극대화시킬 수 있다. 이러한 응용을 영상검색 시스템에 적용한다면 위치와 방향정보를 기반으로 한 자연영상의 분류 및 검색뿐만 아니라 다양한 산업분야(재난경보, 소방방재, 교통정보 등) 에서 긴요하게 활용될 수 있을 것이다.
우리 삶의 질을 좌우하는 전자기 기기의 고기능화, 자동화, 소형화 추이에 따라 사용량이 급격히 증가하고 있는 연자성 소재로서 가장 널리 사용되고 있는 전기강판과 에너지 고효율화라는 시대의 요구에 따라 새롭게 부상되고 있는 연자성 복합 분말 소재에 대해 각 연자성 소재 분야에서 철손 제어 인자 및 이들 인자들의 제어 방안에 대해 문헌을 고찰했다. 전기강판에서는 히스테리시스 손실을 낮추기 위해 정련공정을 통해 자구이동을 방해하는 결함을 제거하고 결정립의 크기를 최적화하고 있으며, 와전류 손실의 감소를 위해 합금첨가원소를 통해 비저항을 높이고 판재의 두께를 박판화하고 있다. 이와 동시에 코팅을 통해 자구의 이동이 용이하도록 응력의 방향 및 크기를 제어하며, 압연기술과 열처리 기술을 통해 집합조직을 최적화하여 고투자율 및 저철손을 동시에 충족시켜 나가고 있다. 연자성 복합 분말 소재의 경우, 분말 표면의 복합화를 통해 철계 조성, 코팅, 윤활재 및 바인더, 성형 및 열처리 조건 등에 복합적으로 의존하는 연자성 코어의 최종 자기특성을 제어하고 있다. 온간 및 다단 성형과 같은 새로운 성형공정, 2단 소둔/자성 열처리와 같은 소둔 조건, 나노결정질, 비정질 및 벌크 비정질 등과 같은 새로운 조성, 적절한 코팅층의 변수들을 최적화할 경우, 연자성 복합 소재의 자성특성은 향상될 것으로 기대된다.
원격탐사 방법을 활용한 변화지역 탐지, 재난재해 지도 작성, 작황 모니터링 등 다중시기의 위성영상을 활용한 결과를 도출하기 위해서는 시계열 영상 정보를 서로 비교할 수 있는 공통의 스케일로 정규화 하는 것이 필요하다. 다중시기 영상에 대한 정규화 방법은 절대복사보정과 상대복사 보정으로 나눌 수 있으며, 본 연구에서는 상대복사 보정을 통한 시계열 위성영상처리 기법을 다루고자 한다. 2011년 3월 해일 피해가 발생했던 일본 센다이 지역을 연구대상지로 선정하였고, KOMPSAT-2 다중분광영상을 이용한 사고 전, 후의 피해지역 탐지에 있어 상대복사 보정의 실효성을 분석하였다. 다양한 상대복사 보정 기법 중에서 정준상관분석을 통해 PIFs(Pseudo Invariant Features) 지역을 자동으로 추출하는 MAD(Multivariate Alteration Detection) 기법을 적용하였다. 본 사례연구 분석결과 MAD 방식에 의한 자동 PIFs 지역의 추출은 비교적 높은 정확도 수준에서 이루어짐을 확인할 수 있었으며, 상대복사 보정된 시계열 위성영상을 사용함으로써 변화지역 자동탐지의 신뢰수준을 높일 수 있는 것으로 나타났다.
분석 CRM 영역에서는 고객 데이터 분석을 통하여 고객 행동과 관련된 통찰력을 얻는 것이 중요하다. 이러한 분석 과정에서, 사용자 스스로 기업 데이터베이스에서 대용량 고객 이력 데이터를 조회하고 추출하기 위해서는 SQL 을 사용하여 자유롭게 질의구문을 작성할 수 있어야 한다. 그런데 일반 사용자들이 이러한 업무를 수행하고자 할 때, 기업 데이터베이스 구성 요소에 대한 전문적인 지식이 부족하기 때문에 정보 탐색에 있어서 어려움을 겪는다. 이를 해결하기 위한 방안으로 본 연구에서는 사용자가 제공하는 자연어 수준의 질의를 분석하고, 데이터베이스를 구성하는 값을 중심으로 올바른 질의 결과를 제공하기 위한 데이터베이스 구성요소 인덱싱 방법론을 제안한다. 구체적으로 기업 데이터베이스를 구성하는 세 가지 요소인 관계, 속성, 값에 대한 정보를 읽어 들여 요약 정보에 대한 인덱스를 구성한 다음 사용자의 자연어 질의에서 분석된 의미 단위 별로 데이터베이스 요약 정보와 연결해주는 TableRank 기법을 소개한다. 실험용 데이터베이스를 대상으로 테스트를 수행한 결과, 사용자의 자연어 질의 결과가 데이터베이스를 구성하는 값 정보와 연결되는 것이 관찰되었다. 논문의 후반부에서는 자연어 질의를 자동적으로 처리하기 위한 선행 모듈 개발의 시사점을 정리하고, 향후 기업 데이터베이스 자동 검색 시스템으로 발전하기 위한 방안에 대해서도 설명한다.
평판 디스플레이 부품시장 및 관련 개발장비 시장의 확대에 따른 백라이트 생산업체들의 수가 크게 증가했음에도 불구하고 LCD부품의 색재현에 좋지 못한 영향을 끼치는 백라이트 표면의 이물이나 백점, 스크래치와 같은 결함검사는 여전히 작업자의 육안에 의존하고 있는 실정이다. 그러나 육안검사에서는 작업자의 신체상태나 작업능력에 따라 검사정밀도와 검사속도 등이 달라질 수 있기 때문에 검사품질의 일관성을 유지시키기 어려울 뿐만 아니라 전체 공정의 효율도 저하시킨다. 본 연구에서는 백라이트 표시면치육안 결함검사를 자동화할 수 있는 백라이트 표면결함 검사시스템 개발에 관해 연구하였으며, 이를 위해 컴퓨터비젼시스템을 구성하고 검사공정을 위한 운용프로그램과 검사작업에 필요한 작업자 인터페이스 그리고 결함정보 추출을 위한 영상처리모듈을 구현하였다 또한, 이진화된 결함화소들 간의 연결구조로부터 고립된 결함영역을 추출하기 위해 레이블 테이블과 결함 인덱스를 사용한 레이블링 알고리즘을 고안하였다. 본 검사시스템의 검사성능을 평가하기 위한 실험결과, 시각적으로 식별가능 한 모든 결함영역이 검사시스템에 의해 검출됨에 따라 본 연구의 검사시스템이 작업자의 육안검사를 대체하기에 만족할만한 성능을 보임을 착인 할 수 있었다.
건설프로젝트 관리 과정에는 수많은 정보가 존재한다. BIM(Building Information Modelling)은 정보전달의 매개체로써 공정 및 원가 정보를 관리하여 4D(3D+Time), 5D(4D+Cost) 시뮬레이션 등 다양한 이익을 얻을 것으로 예상되었다. 그러나 BIM 활용과정에 따른 정보의 연계 문제, BIM 객체기반 공정/원가 정보의 한계, BIM 소프트웨어 호환성 문제 등으로 인해 BIM을 활용한 공정 및 원가정보의 관리는 적극적으로 활용되지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 위의 문제점들을 개선하고자 IFC(Industry Foundation Classes)활용 BIM기반 공정/원가 통합관리 프레임워크를 제안하였다. 먼저, 정보 입력 문제와 정보 표현의 한계점을 개선하기 위해 공간을 최소단위로 공정 및 원가정보를 통합 관리하는 데이터베이스를 구축하고, 데이터 호환성 문제를 해결하기 위해 국제 표준 데이터 포맷인 IFC를 활용하여 앞서 구축한 데이터베이스의 정보와 BIM 소프트웨어를 연계하여 BIM을 기반으로 한 공정/원가 정보의 통합관리를 시도하였다. 이는 BIM기반 공정/원가 통합관리를 위한 정보 처리 프로세스의 기초를 제공하며, 정보 요구에 대한 정확한 이해를 도와 의사소통의 정확성을 향상시켜 BIM기반 공정/원가관리의 효율성을 높일 것으로 예상된다.
의약품은 인간의 건강 및 생명과 밀접한 관련이 있기 때문에 증상에 맞는 의약품을 처방받아 복용하는 것은 매우 중요한 문제이다. 더욱이 세계적으로 위조 의약품이 증가하는 상황에서 정품 의약품들을 정확하게 분류하는 기술은 점점 중요해진다. 그러나 의약품을 제대로 분류할 수 있는 전문적인 지식을 갖춘 인력이 제한적이라는 측면에서 의약품을 자동적으로 분류하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 휴대용 분광기를 이용하여 의약품의 근적외선 및 가시광선 스펙트럼을 추출하고, Support Vector Machine(SVM) 기법을 이용하여 추출한 스펙트럼 데이터를 학습시켜 분류하는 방법을 제안하였다. 모의실험을 통해 근적외선과 가시광선 스펙트럼 데이터를 사용하여 6종의 의약품을 학습시키고 분류하였을 때 평균적으로 99.9 %의 정확도를 얻었다. 또한 본 논문에서는 위조 의약품 검출을 위한 2단계 SVM 분류 기법을 제안하였으며, 이를 통해 정품과 위조 의약품을 구분하는 정확도가 향상되고, 처리속도가 개선되는 것을 확인하였다.
LQFP/TQFP(Low-profile Quad Flat Package/Thin Quad Flat Package) 패키지 공정에서는 높은 수준의 품질 관리를 위해 3차원 형상 측정 방법을 도입하고 있어 본 연구에서는 최종 외관 불량 검사를 위하여 projection moire 방식의 3D 영상 검사를 위한 광학 시스템과 영상처리 알고리즘을 개발하였다. LQFP/TQFP칩에서 발생하는 불량들은 2D 불량항목과 3D 불량 항목으로 구분하여 불량 항목을 상세히 정의하였다. 광학계를 설계함에 있어서 2D 측정 광학계는 돔 조명을 사용하여 일정한 광분포도를 갖도록 설계하고, 3D 측정 광학계는 PZT를 이용하여 모아레 패턴이 90도씩 정확한 위상을 갖도록 이송을 위한 기구적 메커니즘을 설계한다. 물체의 모아레 측정시 위상 변화에서 나타나는 $2{\pi}$ 모호성을 해결하기 위해 측정된 모아레 무늬를 비교하여 $2{\pi}$ 위상의 모호성이 발생하는 부분에서 수정된 다른 위상을 참고하는 알고리즘을 적용하였다. 개발된 검사 시스템은 LQFP/TQFP 외관 검사 공정에 적용하였으며, 실험에서 최대 높이의 측정 오차는 $1.34{\mu}m$ 이내로, 3차원 외관형상 불량 검사 조건을 만족할 만한 성능을 보였다.
본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 사용자 Context를 표현하는 과제를 해결하기 위하여 시맨틱 웹 기술 및 퍼지 개념을이용하여 사용자 Context를 언어와 기종에 독립적이면서 사람이 생각하는 것과 최대한 유사한 형태로 기술하는 것을 제안한다. 재래의 방법으로 사용되어온 일반 집합으로 Context를 표현하는 방법은 실세계의 환경을 표현하는데 한계가 있기 때문에 본 논문에서는 퍼지 개념과 표준 웹 온톨로지 언어 OWL이 융합된 Fuzzy OWL 언어를 사용하였다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사용자가 접한 환경정보들을 수치로 표현하며 이를 OWL로 기술한다. 그리고 OWL로 변환된 Context를 Fuzzy OWL로 변환한다. 마지막으로 자동적인 상황인지가 가능한지 여부를 퍼지 추론 엔진인 FiRE를 사용하여 검증한다. 본 논문에서 제시하는 방법을 사용하면 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서도 사용할 수 있는 형태로 Context를 기술할 수 있으며 퍼지의 개념을 사용하여 Context를 표현하기 때문에 상태나 정도를 표현함에 있어 좀 더 효과적이다. 뿐만 아니라, 기술된 Context를 기반으로 현재 사용자가 접한 환경의 상태를 추론할 수 있으며 추론된 상태에 따라 시스템이 자동적으로 작동하게 하는 것이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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