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.
의료 정보통신기술의 발달은 병원이 주변 환경에 맞춰 비용을 줄이고 의료의 질을 향상시키는 의료정보시스템, 의료영상저장전송시스템(PACS), 처방전달시스템, 전자의무기록시스템 등으로 개발되고 있다. 특히 최근의 유비쿼터스 및 관련기술은 의료정보시스템을 관련 정보시스템들과 통합되는 방향으로 진화해가고 있으며, 앞으로도 그 가속도는 더 할 전망이다. 이런 변화와 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 의료정보산업 발달은 의료정보시스템의 근본적인 변화를 요구한다. PACS 컴포넌트는 기존에 의료정보 환경에서 구축되었던 병원의 시스템을 RFID 미들웨어와 모바일 환경으로 구축하는 것을 말한다. 그러므로 언제, 어디서든지 의료진의 접근이 가능하게 됨으로써 진료 서비스 강화 및 업무의 효율 향상과 실시간 업무 처리 및 유지보수 비용의 절감을 통한 수익성 증대에도 중대한 역할을 하게 된다. 본 논문은 모바일 환경에서의 RFID 기반의 서버 및 모바일 클라이언트 의료정보시스템을 구현하고, 실제 병인내의 여러 디바이스가 연결된 데이터 베이스를 통합적으로 관리하는 환자진료 및 실시간 원무 관리의 자동화를 위한 태그 매니저와 기존 시스템의 호환을 위한 데이터 베이스 서버와의 연동을 위한 에이전트를 설계 및 구현하였다. 다양한 의료정보시스템에서 모바일 환경의 PACS 응용 컴포넌트 구현은 환자의 진료카드에 태그를 부착하여 기본적인 환자의 접수, 진료, 검사시간의 단축을 위한 데이터를 처리한다.
소프트웨어 스트리밍은 프로그램 설치 및 실행을 위하여 서버로부터 프로그램 전송이 진행중인 동안에도 컴퓨터 상에서 미설치 소프트웨어의 실행이 즉각적으로 이루어지도록 하는 기능이다. 본 논문에서는 네트워크를 통하여 컴포넌트들의 자동 설치 기능들을 제공하며 프로그램 및 데이터 파일을 스트리밍하고 실행해주는 Software On-Demand(SOD)스트리밍 시스템을 제안한다. 제안된 시스템의 효용성을 입증하기 위하여 리녹스 상에서 즉각적인 소프트웨어 실행 환경과 함께 사용자가 소프트웨어 다운로드와 인스톨 작업에서 완전하게 벗어날 수 있도록 하는 SOD 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현된 SOD 시스템은 복잡하고 실패하기 쉬운 설치 작업으로부터 사용자의 수고를 경감시키며 사용자가 UI 윈도우 또는 웹 브라우저를 통하여 look-and-click 의 대화식 조작에 의해 여러 제품들을 쉽게 사용할 수 있도록 해주기 때문에 소프트웨어 개발자는 SOD 시스템에 기반한 가상 실행환경을 통하여 소프트웨어 제품을 광고하고, 전파할 새롭고 강력한 수단을 지원받게 된다. 또한 본 논문에서는 리녹스 상에서 두 가지 SOD 스트리밍 실험 환경을 구축한 후 성능평가 실험 결과에 대한 분석을 통해 향후에 SOD 시스템에 적용할수 있는 두 가지의 성능 개선 방법 AIA(Application Initation Accelerator), SPP(Statistical Predictor Prefetching)를 제안한다.
XML은 자기 기술적인 특징이 있기 때문에 구조를 한정하기 위해서 DTD 또는 XML 스키마를 사용한다. XML 스키마가 아직 권고안에 불과하지만 DTD는 XML 언어가 아니고 표현에도 한계가 있기 때문에 XML 스키마의 사용이 보편화 될 것이다. XML 문서의 구조와 데이터는 XML 스키마의 잘못된 디자인, 어플리케이션의 새로운 요구 등의 여러 복합적인 이유로 변할 수가 있다. 이에 우리는 XML 스키마 진화(schema evolution)을 분석하여 w;ls화의 기능을 실현할 수 있는 최소한의 연산자들을 제안한다. 이러한 스키마 진화 연산자들은 XML스키마에 순응하는 XML 문서의 수가 많을 경우, XSE가 없다면 불가능한 XML 스키마와 XML 문서의 수정을 가능하게 한다. 더욱이 연산자들은 자동적으로 XML 스키마에 등록되어 있는 모든 XML 문서의 수정위치를 찾아주고 수정 후에도 XML 문서를 well-form 상태가 아닌 valid 상태를 유지시키는 기능을 포함하고 있다 이 논문은 XML 스키마를 체계적으로 수정하는 첫 번째 시도이며 XML의 수정에 필요한 대부분의 연산을 제공한다. 이 논문의 연구는 XML 문서의 구조뿐만 아니라 데이터까지 쉽고 정확하게 수정하는 것을 도와주기 때문에 XML 어플리케이션의 개발과 유지를 위해 꼭 필요한 작업이다.
영상기반의 교통정보수집시스템은 관리 및 운영상의 한계를 보이고 있는 기존의 루프검지기의 역할을 대체하는 검지기로써의 역할뿐만 아니라 다양한 교통류의 정보를 제공하고 관리할 수 있다는 점에서 여러 나라에서 보급 활용되기 시작했다. 또한 용도와 사용범위에 있어서도 획기적인 확장세에 있다. 반면에 교통사고 관리와 관련하여 현재까지는 단순히 교통사고 예상지역에 감시카메라를 설치해 두고 기록되는 자료의 디지털화를 추진하는 정도의 영상처리기술을 활용하고 있는 형편이다. 교차로 내 교통사고의 발생 전과 후의 순차적인 상황을 정확히 기록하고, 이 자료를 통해 발생된 교통사고의 사고 매커니즘을 객관적이고 명확하게 조명하고 분석하는 것은 교통사고 처리에 있어서 어느 것보다 시급하고 중요한 부분이다. 기존 기술들은 교차로의 환경적 다양한 변화로 인해 극복하기 매우 어려운 차량의 객체분리, 추적 등의 기술을 가지고 있음에도 불구하고 엄청난 데이터처리용량으로 실시간으로 적용하기 어려운 문제들을 갖고 있다. 이에 본 연구는 이를 극복할 수 있는 기술 방식을 제시하고자 한다. 또한 기존에 잘 알려진 환경적 장애요소 제거방식 중 가장 우수한 방식으로 평가받고 있는 가우시안 복합모델 분석기법에서 조차 환경적인 요인으로 인해 자주 발생하고 있는 오 검지 상황들을 효과적으로 저감시킬 수 있는 능동적이고 환경적응적인 기법을 제시하고 구현하여 그 기술의 성능을 평가하고자 한다. 기존의 교통사고자동기록장치와 비교해 본 연구의 결과가 비교우위의 성능을 구현하였음을 입증하기 위해 실제 운용되고 있는 신호교차로의 영상을 실시간 온라인으로 입력받아 시험하였으며 이 시험결과를 기존의 다른 기술의 성능과 비교평가를 실시하였다.
본 논문은 수동센서인 항공카메라와 능동센서인 레이저스캐너의 상호 보완적인 특징을 이용하여 지표면에 존재하는 다양한 지형지물 중 건물을 자동으로 추출하는 알고리즘에 대한 연구이다 제안하는 건물추출 알고리즘은 처리 단계별로 사용되는 데이터의 형태에 따라 point level process, polygon level process, parameter space level process의 세 단계로 나눌 수 있다. 첫 번째 단계인 point level process에서는 LIDAR의 점 데이터에서 과대오차를 제거하고 건물후보점들을 추출하여 같은 특성을 갖는 점들을 모아 폴리곤을 제작한다 두 번째 단계에서는 면적조건과 circularity를 이용하여 수목 폴리곤을 제거하고, 건물 폴리곤 사이의 포함관계를 정립한다. 마지막 단계에서는 이전 단계의 최종 건물 폴리곤을 공선조건식을 이용하여 항공사진 위에 투영하고 모폴로지 필터링을 통해 탐색영역을 제한한 후, Hough 변환의 파라미터 공간에서 다양한 가정과 제약조건을 이용하여 건물의 외곽선을 추출한다. 제안된 알고리즘에 의해 자동으로 추출된 건물 외곽선의 정확도를 검증하기 위하여 건물 모서리점의 3차원 좌표를 결정하였고, 이를 수치사진측량시스템에서 관측한 결과와 비교하였다. 실험결과 각 건물 모서리점의 평균제곱근오차는 X, Y, Z 각 방향으로 $\pm$8.1cm, $\pm$24.7cm, $\pm$35.9cm로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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