본 논문에서는 컨테이너 식별자 영상 인식 시스템의 전처리 과정에 다중 임계 영역을 사용하는 방안을 제안한다. 컨테이너 영상의 특징을 이용해서, 설정된 여러 개의 후보 임계 영역들을 사용해서 영상을 각각 이진화하고, 각각의 이진 영상에 대해서 라벨링, 패널링 등을 함께 진행하면서 최종적으로 최적의 문자 영역을 추출한다. 또한 유사한 방법을 적용해서 잡음을 제거하고 개별 문자를 분리한다. 영상 162장을 사용한 실험에서 문자 영역 분리와 개별 문자 분리의 성공률이 각각 99.04%와 98.09%가 되었다.
단일식별자(Unique feature IDentifier, UFID)란 실세계fl서 존재하는 실체가 있는 지형지물을 참조하는 한가지 방법으로, 데이터베이스에 저장된 지형지물들을 유일한 방법으로 지정하며, 두 개 혹은 그 이상의 데이터베이스를 연결하는데 사용한다. 본 연구에서는 국립지리원의 내부적인 목적의 단일 식별자와 더불어 국가지리정보체계 내에서 정보를 공유할 수 있는 즉 사용자 중심인 외부목적의 단일식별자를 함께 충족시킬 수 있는 단일식별자의 포맷을 제안하였다 제안된 수치지도 단일식별자는 단일식별자의 구성요소에 행정구역코드와 지형지물코드를 사용함으로써, 직접적인 공간자료 색인을 제공하는 의미형 식별자이다. 또한 제안된 checksum 알고리즘의 특징은 단일식별자에 대한 불확실성을 제거하며, 수동으로 입력하거나, 전송 및 처리과정에서 발생할 수 있는 오류를 쉽게 발견할 수 있도록 고안되었다.
정보화 사업의 결과로 전 국토에 대한 수치지도 및 여러 가지 주제도 제작이 완료되었다. 건물도로 및 교량 등과 같은 인공적 지형지물과 하천과 같은 자연적 지형지물을 포괄하는 모든 지형지물을 체계적으로 관리하고 활용하기 위한 체계화된 관리체계가 필요하나, 지형지물의 관리기관별 DB가 불일치하여 국가적 지리정보체계의 통합관리가 어려운 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 지형지물의 관리, 검색, 활용에 공통키로 사용될 수 있고, 또한 식별자만으로 위치 판단이 가능하고, 정보의 일관성 및 NGIS DB의 체계적 관리를 할 수 있는 지형지물 유일식별자(UFID)를 부여하는 체계와 방법을 제시하였다.
인터넷을 통해 유통되는 디지털 콘텐츠의 식별과 접근을 위한 고유 식별체계로서 DOI(Digital Object Identifier)의 개발, DOI의 구문구조 DOI의 관리와 운영, DOI 메타데이터와 장르, DOI변환과 핸들시스템(Handle System)을 소개하고, DOI의 국내 도입을 위한 DOI 등록 시스템, DOI 변환 시스템, DOI 검색시스템 INDECS 메타데이터를 이용한 디지털콘텐츠 유통관리시스템, DOI 참조링크 시스템의 개념적 설계와 구축내용을 기술한다.
The pendulum is a SIMO(Single-input multi-output) system that both angle of pendulum and position of cart controlled simultaneously by one actuator. In this paper, propose a hybrid neuro-controller to apply to pendulum system. We design the conventional optimal controller and the neural network as a identifier, which can identify the uncertainty of plant not modeled, respectively. Then we combine them into a novel controller, with a structure that the error between plant and identifier is added in conventional optimal control input Finally, the paper shows the validity of the proposed controller through computer simulations and experiments.
In this paper we propose the resolved motion controller using a neural network for a robot manipulator. Neural identifier designed by a neural network is trained by using a feedback force as an error signal. The identifier approximates the output of a unknown nonlinear system by monitoring both the input and the output of this system. If the neural network is sufficiently trained well, it does not require either strict modelling of the manipulator or precise parameter estimation. The effectiveness of the proposed controller is demonstrated by computer simulation using a two-link planar robot.
최근 정보기술 및 인터넷의 급속한 발전으로 지식정보 자원들이 디지털화 되어 인터넷을 통해 유통되고 있으나, 디지털콘텐츠의 위치, 내용 변경 등으로 인해 이용자 접근 및 이용에 문제가 발생하고 있으므로 표준 식별체계를 활용한 디지털콘텐츠의 식별 및 유통 방안의연구가 필요하다. 본 연구의 목적은 디지털콘텐츠의 효율적인 관리와 안전한 유통을 위한 식별체계 기반의 정보유통체제 구축에 기여하는데 있다. 이에 본 연구는 식별체계 개요, 활용사례, 유통모델의 조사와 정보유통 현황을 분석하고, KISTI 고유식별체계, 식별시스템 및 유통시스템 구축 방안 등을 제시하고 있다.
현재 도난방지를 위해 사용되는 방법은 Key를 이용한 방법, 원격 도어락과 차량 경보를 이용한 방법 등이 있다. 이 방법들은 차량의 Key를 분실할 경우 차량의 도난을 방지함에 있어 어려움이 있다. 그래서 본 논문에서는 Smart Device 와 CAN 통신을 이용한 차량 도난 방지 시스템에 대하여 제안한다. CAN의 차량 식별자 고유ID를 Head Unit에 보내고, Smart Phone을 통해 수신된 식별자 ID를 비교하여 동일한 ID 일 때 차량의 ACC(Accessory)를 on/off 하여 차량의 시동을 걸 수 있다.
이 연구는 연구자 정보를 관리하기 위해 여러 조직에서 발행하고 관리하는 다양한 식별자를 국제표준이름식별자(ISNI)를 중심으로 융합 관리함으로써 식별자의 중복발행을 방지하고 기관의 연구자 정보의 재정비에 활용할 수 있는 연구자 식별자 통합관리체계 모형을 제시하였다. 여러 식별자 중에 다양한 분야에서도 적용할 수 있는 ISNI의 메타데이터 구조와 관리체계를 살펴보고, ISNI를 중심으로 각 기관에서 발행하는 식별자를 통합하여 관리할 수 있는 체계와 시스템 모형을 설계하였다. 이 모델은 데이터구조 계층, 플랫폼 계층, 어플리케이션 계층, 관리 및 보안계층(4계층)으로 구성되며 주요 기능의 설명 및 통합관리시 고려해야할 이슈를 제시하였다.
최근 이동통신 시스템 및 통신기술의 발달로 인해 사람 대 사람 통신에서 사람 대 사물, 사물 대 사물(M2M) 통신으로 변화하고 있다. 여기서 사물은 네트워킹 기능을 가진 장치들을 의미한다. 또한, M2M 서비스가 활성화 될 경우 무수히 많은 M2M 장치가 이동통신 네트워크에 접속할 것으로 예상되며 이로 인해 M2M 장치를 식별할 수 있는 식별자 부족 문제가 발생할 것으로 예측하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이동통신 기반 M2M 서비스 환경에서 무수히 많은 M2M 장치를 식별할 수 있는 그룹 식별자 기반의 새로운 M2M 식별체계를 제안한다. 제안한 M2M 식별 방법은 향후 M2M 장치 식별자 부족 문제 해결할 수 있는 방법으로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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