본 논문에서는 항만에서 취급하는 컨테이너의 식별자를 인식하는 방법을 제안한다. 실제 컨테이너 영상을 그레이 영상으로 변환한 후, 프리윗 마스크(Prewitt mask)를 적용하여 윤곽선을 검출하고 컨테이너를 식별할 수 있는 개별 식별자의 형태학적 특징 정보를 이용하여 식별자 후보 영역을 추출한다. 검출된 식별자 후보 영역은 개별 식별자 영역외에 잡음 영역이 포함되어 있으므로 4방향 윤곽선 추적 알고리즘과 Grassfire 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 개별 식별자들을 각각 객체화한다. 잡음이 제거된 식별자 후보 영역에서 객체화 한 개별식자는 컨테이너 식별을 위해 FCM 기반 퍼지 RBF 네트워크를 적용하여 인식한다. 본 논문에서 제안한 컨테이너 식별자 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 실제 컨테이너 영상 300장을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 인식 성능이 개선되었음을 확인할 수 있었다.
토석류를 포함하는 산사태 재해는 빠른 이동속도로 인한 대응 및 대피가 어려운 특성으로 인해 발생 초기에 그 위험성을 파악, 예방대책을 수립하는 것이 무엇보다 필요하다 할 수 있다. 하지만 현재까지 다양한 방법들이 초기 산사태 재해의 발생 및 위험도를 파악하기 위해 활용되었으나, 분석과정과 입력변수의 복잡함, 그리고 이로 인한 모델의 단순화로 인해 산정된 산사태 위험도의 정확성에는 많은 의문이 제기되고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 산사태 재해예방을 목적으로 실제 지형의 특성을 파악, 이를 초기 산사태 위험도 평가에 적용하는 방안에 대해 알아보고자 하였다. 지형특성 분석을 위해 방향성 벡터의 통계적 방법을 이용한 벡터분산(vector dispersion)과 평면도(planarity) 기법을 이용, 지형특성과 산사태 위험도간의 상관관계를 규명하고자 하였다. 분석결과는 제안한 두 방법 모두 초기 산사태 위험도 분석에 있어 매우 효과적인 것으로 나타났다. 결국, 지형특성은 산사태 위험도에 영향을 미치고 있으며, 보다 객관적인 산사태 위험성 평가를 수행하기 위해서는 개별 모형보다는 다수의 모형을 이용, 각각의 장점을 극대화할 필요가 있다. 이는 결국 산사태의 발생이 단순한 특정 요소만으로 결정되는 것이 아니며, 내 외부적인 요인들간의 상호작용에 의해 유발되는 복합적인 자연현상임을 인지하고 보다 다양한 방법들을 통해 산사태 발생 메커니즘에 대한 추가적인 연구가 수행되어야 할 것이다.
본 논문에서는 IPTV를 이용한 다중 쇼핑몰 채널 서비스를 제안한다. 제안된 서비스의 기본 아이디어 및 특징은 다음과 같다. 첫째, 기존의 단방향 채널이었던 쇼핑몰의 개념을 확장시켜 양방향 대화형 채널로 만든다. 현재 케이블 채널을 통해 방송되고 있는 쇼핑몰 광고는 사업자가 일방적으로 정보를 제공하는 방식이다. 이러한 방식은 사업자와 소비자 간에 원활한 정보교환이 이뤄지기가 어렵다. 본 논문에서는 IPTV 기술을 도입함으로써 이런 문제를 해결한다. 둘째, 인터넷 쇼핑몰의 장점과 케이블TV 쇼핑몰의 장점을 결합하여 새로운 수익모델을 창출한다.
This paper presents a novel algorithm for nighttime detection of the lane markers painted on a road at night. First of all, the proposed algorithm uses neighborhood average filtering, 8-directional Sobel operator and thresholding segmentation based on OTSU's to handle raw lane images taken from a digital CCD camera. Secondly, combining intensity map and gradient map, we analyze the distribution features of pixels on boundaries of lanes in the nighttime and construct 4 feature sets for these points, which are helpful to supply with sufficient data related to lane boundaries to detect lane markers much more robustly. Then, the searching method in multiple directions- horizontal, vertical and diagonal directions, is conducted to eliminate the noise points on lane boundaries. Adapted Hough transformation is utilized to obtain the feature parameters related to the lane edge. The proposed algorithm can not only significantly improve detection performance for the lane marker, but it requires less computational power. Finally, the algorithm is proved to be reliable and robust in lane detection in a nighttime scenario.
As underwater robotic vehicles (URVs) become attractive for more sophisticated underwater tasks, the demand of high performance in terms of accuracy and dexterity has been increased. An autonomous underwater robotic vehicle, ODIN (Omni-Directional Intelligent Navigator) was designed and built at the Autonomous Systems Laboratory of the University of Hawaii in 1991. Since 1991, various studies were conducted on ODIN and have contributed to the advancement in underwater robotics. Its refurbished model ODIN II was based on VxWorks in VMEbus. Recently, ODIN was born again as a PC based system, ODIN III with unique features such as new vehicle system software architecture with an objective-oriented concept, a graphical user interface, and an independent and modular structure using a Dynamic Linking Library (DLL) based on the Windows operating system. ODIN III software architecture offers an ideal environment where various studies for advanced URV technology can be conducted. This paper describes software architecture of ODIN III and presents initial experimental results of fine motion control on ODIN III.
본 논문에서는 다양한 조명하에서 얼굴 인식의 정확성을 향상시키기 위하여 DCT 기반의 조명 보상 기법을 제안하였다. 제안한 방법은 DCT 공간으로 변환된 입력영상에서 저주파 영역은 조명의 정보를 포함하는 것을 이용하여 저주파 성분의 DCT 계수를 목표로 하는 조명으로 변환함으로써 조명을 보상하는 방법이다. 이때, 견고한 얼굴 특징을 추출하기 위해서 고차 지역 패턴 서술자를 이용하여 방향성에 강인한 특징점을 추출하였다. 실영상을 이용한 실험에서 최대 95% 이상의 인식률로써 제안한 알고리즘의 성능을 확인하였다.
손바닥은 손금, 정맥 등 고유한 특징 정보를 포함하고 있는 신체 부위로 이를 이용한 다양한 사용자 인식 방법이 지속적으로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 손금과 손바닥 정맥을 함께 이용한 사용자 인식 방법을 제안한다. 먼저, 손바닥 영역에서 손금과 정맥이 가장 많이 포함되어 있는 관심 영역을 검출하고, 에지 방향성 및 밝기 통계정보를 이용하여 정맥 영상 화질 개선을 수행한다. 이후 다중 스펙트럼 환경에서 획득된 복수의 영상을 각각 독립된 심층 신경망의 입력으로 이용하여 손금과 정맥 패턴을 효과적으로 학습한다. 다양한 상황에서의 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 기존 사용자 인식 방법 대비 개선된 결과를 보임을 확인하고 그 결과를 분석한다.
최근 미디어 컨텐츠 산업의 세계화로 예술분야에 다양한 활동이 이루어지고 있으며, 이러한 예술분야의 하나인 음향에서 스피커의 중요성은 매우 높다. 스피커의 지향 특성은 음을 방사한 경우에 어느 특정 방향으로 방사되는 특성을 말하며, 공간에서 사용되는 스피커의 가장 중요한 특성중 하나이다. 현재 사용되고 있는 라우드스피커(loudspeaker, 이하 스피커)의 지향 특성을 모든 주파수에서 동일하게 유지되도록 설계하는 것은 음파의 길이와 혼(horn)이나 트랜스듀서(transducer)의 크기 때문에 어려운 문제이다. 이에 본 논문에서는 전기음향 설비에 있어서 실내 음향 특성에 영향을 미치는 전대역 스피커의 저주파수 지향 특성을 개선하기 위한 그레디언트 배열(gradient array) 방법을 제안하였다.
In the present research work, an automated machine vision system and a new algorithm to interpret the inspection data has been developed. In the past, the control of tolerance of front-chassis-module was done manually. In the present work a machine vision system and required algorithm was developed to carryout dimensional evaluation automatically. The present system is used to verify whether the automobile front-chassis-module is within the tolerance limit or not. The directional ability parameters related with front-chassis-module such as camber, caster, toe and king-pin angle are also determined using the present algorithm. The above mentioned parameters are evaluated by the pose of interlinks in the assembly of an automobile front-chassis-module. The location of ball-joint center is important factor to determine these parameters. A method to determine the location of ball-joint center using geometric features is also suggested in this paper. In the present work a 3-D best fitting method is used for determining the relationship between nominal design coordinate system and the corresponding feature coordinate system.
셀룰러 뉴럴 네트워크는 국부적 연결특성을 가지고 있어 실시간 이미지처리에 적합한 뉴럴 네크워크이다. 또한 국부적 연결특징은 VLSI구현에 적합하다. 그의 응용분야는 패턴인식과 숫자인식 및 영상처리에 응용되고 있다. 본 논문에서, CNN은 전처리 단계로서 숫자의 특징점 추출에 이용된다. CNN을 이용한 그림자검출은 4내지 6방향으로 검출하여 숫자의 특징점을 방향별로 추출한다. 분류단계에서 이러한 형상자료는 다층BP뉴럴 네트워크의 입력벡터에 적합하도록 압축되어 입력된다. 실험결과 CNN을 통한 숫자인식은 굴림체의 경우96%이상의 인식율을 보여 만족할 만한 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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