최근 대부분의 디지털 이미지 응용분야에서는 영상 처리 및 분석을 위해 고해상도 이미지나 비디오가 요구되고 있다. 한편, 일반적인 영상획득시스템으로부터 획득한 영상신호는 획득하는 과정에서 물리적 영향, 제조 기술의 한계 및 환경적인 영향 등으로 인하여 영상의 화질 저하를 가져온다. 이러한 문제를 해결하기위해 연구되고 있는 방법 중 하나인 초해상도 복원 기술은 동일한 물체를 촬영한 다수의 저해상도 영상으로 고해상도 영상을 만들어내는 영상복원기술이다. 본 논문에서는 S&A (Shift & Add) 방법에 POCS (Projection onto Convex Sets) 이론을 적용하여 기존의 방법보다 개선된 알고리즘을 제안한다. 기존의 알고리즘은 잡음에 약하다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 제안한 방법에서는 복원단계에 사용되는 참조영상을 POCS이론에 적용하여 기존의 S&A방법과 결합하였다. 또한 광학적 왜곡에 해당하는 카메라 블러(blur) 연산자로 주파수 영역에서 BLPF (Butterworth Low-pass Filter)를 사용하여 기존방법의 문제점인 링잉현상을 해결하였다. 실험결과를 통해 잡음에 강하고 영상의 고주파영역을 향상시킨 제안한 초해상도 방법의 우수성을 확인하였고, 객관적 평가를 위해 기존의 방법과 PSNR (peak signal to noise ratio)을 비교하였다.
최근 방송과 통신의 융합 흐름은 방송 영역에서 제공되던 멀티미디어 콘텐츠를 초고속 인테넷, 케이블 TV망 그리고 위성 망 등을 통해 실시간으로 전송하는 IPTV 서비스로 변화되고 있다. 그러나 디지털 방송 서비스가 다양한 매체로 확산되면서 서비스 제공자가 사용자들에게 제공하는 IPTV 서비스의 콘텐츠 보안은 기존 방송 시스템에서 제공하는 CAS(Conditional Access System)만을 이용해서는 완벽하게 지원할 수 없다. 이 논문에서는 IPTV 서비스의 콘텐츠 보안 문제를 해결하기 위해 IPTV 시스템을 구성하는 구성 요소 중 수신기(Set-Top BoX, STB)와 스마트카드 사이의 사용자 수신자격을 효율적으로 판별할 수 있는 상호인증 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 기존 프로토콜에 비해 사용자가 지불하는 채널에 대한 수신자격을 수신기가 올바르게 전송할 수 있도록 서명기반의 해쉬함수를 사용한다. 또한, 제안 프로토콜은 상호인증 과정을 통해 수신기와 스마트카드 사이에서 생성된 세션키를 이용하여 EMM를 암호화한 후 제3자가 서비스를 불법적으로 이용할 수 없도록 한다.
최근 디지털 네이티브 학습자를 위한 교수방법으로 게임활용학습에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 초등학교 역사수업에 맞추어 개발된 동작인식 게임을 활용하여 수업을 실시한 후 신체운동지능, 언어지능, 몰입, 학습성과(학업성취도, 지속의향) 간 경로분석을 실시하였다. 그 결과 신체운동지능은 몰입에 직접적인 영향을 학습성과에는 간접적인 영향을 미쳤고, 언어지능은 몰입에 직접적인 영향, 그리고 학습성과에의 간접적인 영향을 미치지 않는 것으로 분석되었다. 이 결과를 통해, 동작인식 게임활용학습은 신체운동 역량이 높은 학습자들의 학습동기 및 성과 향상을 지원할 수 있음을 기대하게 한다.
디지털 엑스레이 기기로부터 처음 획득된 엑스레이 영상은 데이터 범위가 일반 영상에 비해 넓고 밝기 레벨이 고르지 못하다. 특히 흉부 엑스레이 영상의 경우 다양한 이유로 촬영하기 때문에 갈비뼈와 혈관, 척추 뼈 등 특성이 다른 모든 부위들을 자연스럽게 개선할 필요가 있다. 이러한 엑스레이 영상의 경우 일반 영상과 특성이 다르기 때문에 기존의 화질 개선 알고리즘으로는 진단에 적합한 화질을 얻을 수 없다. 따라서 본 논문은 특정 밝기에 밀집된 정보들의 히스토그램 범위를 확장시키고, 주파수 대역 별 가중치 조절을 통한 선명도 개선 및 고주파 성분의 특성을 이용한 영상 융합 기법을 통해 최종적으로 영상의 대비를 적절하게 개선하는 흉부 엑스레이 영상용 화질 개선 방법을 제안한다. 또한 기존의 기법들과 비교하여 흉부 엑스레이 영상을 보다 자연스럽게 개선하는 것을 확인하고 discrete entropy와 saturation을 통해 정량적 평과 결과를 보인다.
공교육의 STEAM과 S/W 교육은 융합 인재와 4차산업혁명 시대의 인재 양성에 효과적이며 이를 위한 전담교사의 확충과 다양한 학습자료의 발굴 및 적용, 융합인재 교육을 위한 교육환경 개선이 필요하다. 그리고, 개방형 학습 플랫폼은 사교육비 절감과 공교육의 보완에 효과적이다. 특히 교실 수업(오프라인)과 결합된 플립러닝에 유용하며 이럴 경우 교사의 역할이 능동적인 교수활동과 연구 활동으로 전환되어 공교육의 정상화를 앞당기고 사교육을 줄일 수 있다. 특히, 초등교육을 위한 MOOC 플랫폼 운영의 핵심 기능으로 '창의적 교수설계와 콘텐츠 개발 기능', '디지털 교수 학습 큐레이션 기능', '빅데이터 기반 학습자 맞춤화 기능', '학습 참여 촉진 플립러닝 및 소셜러닝 기능'을 제시한다. 본 연구를 통해 초등교육을 포함한 청소년의 진로 및 입시교육 MOOC의 도입에 대한 논의의 장이 마련되고 한국형 청소년 MOOC 플랫폼이 구축되어 교육민주화의 세계적 선진 모델로 발전될 수 있기를 기대한다.
무선 센서네트워크 기술의 발달과 센서네트워크 응용서비스의 성장에 따라, 다양한 이종 복합 센서로부터 획득 되는 센서 데이터의 융합 및 신호처리 알고리즘에 대한 연구 필요성이 증가하고 있다. 특히 복잡한 신호처리 알고리즘 수행의 필요성이 증가함에 따라 신호처리 전용 프로세서의 적용 및 데이터처리에 대한 연구가 증가하고 있다. 그러나 전용프로세서를 사용하는 경우 배터리로 동작하는 센서네트워크의 특성상 운용시간이 제약된다. 본 연구는 신호처리 전용 프로세서를 사용하는 센서네트워크 응용에서 전력 소모로 인한 운용시간 제약의 문제를 극복하기 위해, 운용 중 전원 제어가 가능한 하이브리드 센서모듈 아키텍처 및 이벤트 발생에 따른 웨이크업/슬립 기반 데이터처리 프레임워크를 제시하고, 실제 제안 된 센서노드 플랫폼을 구현하고, 성능을 제시 한다.
도시지역의 대부분을 차지하는 건물에 대한 3차원 공간정보는 지도제작뿐 아니라 무선 통신망 설계, 카 내비게이션, 가상도시 구축 등에 근간이 되는 주요 정보이다. 대표적인 수동센서(passive sensor)로부터 얻어진 수치항공사진은 높은 수평 위치정확도를 가지는 반면 중심투영과 폐색지역에 의한 원천적인 문제로 인하여 자동화 과정이 어렵다. 반면 능동센서인 LIDAR 시스템은 지표면에 대한 비정규 점군 형태의 3차원 정보를 빠르고 정확하게 제공한다. 하지만 데이터 취득 특성상 건물의 외곽선과 같은 정보의 획득에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 수치항공사진과 LIDAR 데이터를 용합하여 건물의 외곽선을 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 방법은 복잡한 형태의 건물의 외곽선 추출에 우수한 결과를 보여주었으며, LIDAR 데이터와 수치항공사진을 이용해 건물을 자동으로 추출할 수 있는 가능성을 제시하였다.
청풍호와 강변은 은 한국 반도의 중앙에 제천시에 위치하고 있으며, 1984년에 충주 수력발전댐 건설에 의해 형성된 청풍호수는 지금은 지난 30 년 동안 남한강 상류의 중심하천으로 만들어진 담수호처럼 변화되어져 있다. 최근 제천시 정부는 미래를 위한 자연치유 리조트와 엔터테인먼트 콘텐츠를 개발하고 있으며, 본 연구는 이 지역의 문화축제의 타당성 조사에 대한 비교에서 원격탐사 기술과 현장조사 계획을 사용하여 지리 조사 및 분석의 진행하였고, 매우 효과적인 것으로 입증 할 수 있는 항공사진과 원격탐사기법으로 자연환경과 지형분석을 실시하여 문화콘텐츠와 통합하고, 강변 공간에서 미래의 비즈니스 창출 및 관광자원의 조사를 통하여 신 브랜드의 시설과 이벤트를 구상하였다. 결과적으로, 보다 다양한 문화축제가 형성될 수 있도록 기존의 문화적인 콘텐츠에 새로운 첨단 디지털 영상기술을 융합실험으로 미래의 문화참여 관광의 새로운 방향을 제시하고자 하였다.
We use the electrical energy and it is essential energy in modern life, but we lay cable underground due to the issue for environment and safety. Safety for worker is still insufficient for the development of safety equipment and related research has been focused on the cable lifetime diagnosis at underground cable work. I have to develop live line detector around the magnetic field were investigated at underground cable. In this paper, we were investigated by variation of coil turns and load due to detection of magnetic field at lines around. And detected value of developing products compared with measured value of milli-gauss meter. As a result, the value of the number of coil turns was found to be proportional to the measured value. But turn-numbers increase showed that the weak noise. I could be confirmed that sensor showed the optimum value from 4,000 to 5,0000.
본 논문은 지식기반의 서비스 융합을 추구하는 4차산업혁명의 핵심 기반인 데이터로부터 유용하지만 드러나지 않는 정보들을 추출하는 방식을 제안한다. IoT로 대표되는 초연결사회에서 빅데이터의 생성은 필연적이며 그로부터 최적의 서비스를 도출하기 위해서는 가치있는 데이터를 찾아내는 것은 최우선으로 수행되어야 한다. 다양한 디바이스로부터 엄청난 양의 데이터를 수집·저장·관리하고 통합하는 데이터중심 IoT 플랫폼은 일종의 미들웨어 솔루션으로, 플랫폼의 궁극적인 목적은 빅데이터를 적시적소에 맞게 가공 및 분석수행 후 가치 있는 결과를 도출하여 최적의 답안을 제시하는 것이다. 이는 데이터를 분석하는 효율적이고 정확한 알고리즘을 필요로 한다. 이를 위해 본 논문은 분산되어 생성되는 IoT 데이터로부터 유용 정보 추출을 위해 시맨틱을 고려하여 원데이터를 저장하는 특화된 구조체를 설계하고 제안한 구조체에 기반하여 가치있는 정보를 찾아내기 위한 알고리즘을 다양한 정의와 증명을 사용하여 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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