독창성은 예술작품 뿐만아니라 장신구, 생활용품 등 다양한 디자인에서 요구된다. 창조적 디자인 작업에 참신한 모티프를 얻기 위해 변환생성 디자인 기법이 활용될 수 있다. 이 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 독특한 반지 모델을 만들어 내는 변환생성 디자인 방법을 제안한다. 후보해 표현방법, 연산자, 평가함수 관점에서 제안된 알고리즘에 대해서 소개한다. 제안한 방법은 고객이 자신의 반지 모양에 대한 취향을 선택하도록 하고, 취향을 평가에 반영하도록 하면서 여러 가지 반지 모델을 만들어서 추천하도록 한다. 반지 모델은 3차원 입체로 표현되기 때문에, 고객이 최종적으로 선택한 모델을 3차원 프린터를 통해서 실물로 제작될 수 있다.
차량이 증가함에 따라 전방의 상황을 운전자에게 알려주기 위한 운전자 도움 시스템(Advanced Drivers Assistance System)과 같은 체계가 요구된다. 본 논문에서는 전방의 상황을 운전자에게 알려 주기 위한 기본과정으로 연속된 컬러 영상으로부터 영상처리만을 이용하여 전방의 차량과 차선을 검출하는 방법을 제안한다. 도로 전방의 상황은 차량이 많다고 하더라도 도로의 영역이 많은 부분을 차지하고 있으며, 차량이 있는 경우에 차량의 하단에 그림자와 같이 어두운 영역이 존재하는 점을 이용하여 전방의 차량을 검출한다. 그리고 차선은 그림자 영역의 반대 특징으로 횐색계열이라는 점을 이용하여 차선 정보를 추출한다. 이 방법은 도로가 혼잡하거나 도로상에 방향 표시가 있는 경우에도 좋은 결과를 보인다. 차량과 차선을 검출하는데는 HSV 컬러 모델에서 태도 성분과 명도 성분을 이용하여 후보점을 검출하고, 차량과 타선의 영역을 검출하며 에지 정보를 이용하여 차량의 영역을 결정한다. 그리고 검출된 차량 영역이 이전 프레임의 차량 영역과 같은 차량인지 알기 위해서는 HSV 성분과 위치 정보의 통계적 특징을 이용한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차량 및 차선 검출 알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도 및 차량검지 결과를 보인다.
본 논문에서는 적외선 영상탐색기가 탑재된 대함유도탄에 대한 함정 방어용 기만 체계의 성능 분석을 위한 교전모의 프로그램을 소개한다. 대함유도탄에 탑재된 적외선 영상탐색기는 함정의 적외선 신호를 탐지하는 거리로부터, 비례항법 유도법칙 또는 입사각 제어유도법칙에 기반하여 접근한다. 그러므로 대함유도탄의 유도 수행 능력은 기본적으로 탐색기의 표적 추적 알고리듬뿐만 아니라 함정의 적외선 신호에 의존한다. 개발한 프로그램을 사용하여, 대함유도탄 적외선 영상탐색기의 다양한 추적 알고리듬으로 flare와 함정 표면을 냉각하기 위한 Counter-Measures Wash-Down System(CMWDS) 같은 함정 기만 체계의 영향을 살펴볼 수 있다.
다각사진은 3차원 공간정보의 시각화 뿐 아니라 측정 목적으로도 사용되므로 카메라 시스템에 대한 캘리브레이션이 요구된다. 다각사진 카메라 시스템을 구성하는 각 카메라는 홀더에 장착되어 상대적인 자세 및 위치가 고정된다. 따라서 투영중심점 위치와 자세각은 중앙에 장착된 연직사진에 대해서 적용하고 나머지 4 대의 경사사진용 카메라에 대한 투영중심점 위치 및 자세각은 연직사진에 대한 상대적인 값으로부터 계산될 수 있다. 이에 본 연구에서는 다각사진 카메라 시스템에 의해 실제 촬영된 다각사진을 이용하여 항공삼각측량을 실시 한 후 얻어진 다각사진의 외부표정요소로부터 연직사진을 기준으로 경사사진의 상대적 자세각과 투영중심점의 상대적 위치에 대해 조사 분석하였다. 연구결과 연직사진에 대한 경사사진의 투영중심점 위치는 표준편차가 크게 나타났으며 자세각에 대해서는 경사방향에 관계없이 연직사진을 고정하고 경사사진만 조정할 때 그 표준편차가 더 작게 나타났다. 또한 전체 외부표정요소를 구할 경우보다 자세각만 구할 경우 전반적으로 표준편차가 작으며 안정적인 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 특이치 분해를 이용한 워터마크 기법을 제안하였다. 워터마킹의 단계는 먼저 웨이블릿 변환에 의한 저해상도 LL대역의 영상을 3${\times}$3 블록단위로 나누고, 엔트로피와 조건수를 기준으로 선택한 블록을 특이치 분해하여 워터마크를 삽입하는 것이다. 이는 워터마크 추출을 안정적으로 수행할 수 있는 저 대역 워터마크 삽입기법을 제공한다. 본 논문에서 워터마크를 효율적으로 추출하기 위해 영상에 가해진 공격을 국소적으로 모델링하여 공격연산자를 근사적으로 구하고, 워터마크 삽입 시 수행된 특이치 분해와 추정된 공격연산자를 적용하여 삽입위치에 따라 워터마크 집단을 결정한다. 각 워터마크 집단 내에서 최적의 워터마크를 구하고 T검정을 이용하여 워터마크의 유무를 검정한다. 제안된 워터마크 기법이 여러 단계 JEPG 공격에 견고하다는 것을 수치실험에서 확인하였다.
이 논문은 응급상황을 인식하기 위하여 어안렌즈를 통해 획득된 영상을 이용하여 기절 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 거실의 천장 중앙에 위치한 어안렌즈(fish-eye lens)를 장착한 카메라로부터 영상을 입력 받은 뒤, 가우시안 혼합 모델 기반의 적응적 배경 모델링 방법을 이용하여 전경 픽셀을 추출한다. 그리고 연결되어 있는 전경픽셀 영역들의 외곽점들을 추적하여 타원으로 매핑한다. 이 타원을 추적하면서 어안 렌즈 영상을 투시 영상으로 변환한 다음 타원의 크기 변화, 위치 변화, 이동 속도정보를 추출하여 이동과 정지 및 움직임이 기절동작과 유사한지를 판단한다. 실험 결과 어안 렌즈 영상을 그대로 사용하는 것보다 투시 영상으로 변환하여 타원의 크기변화, 위치변화, 이동속도 정보를 추출하는 방법이 보다 높은 인식률을 보였다.
아파트 브랜드는 급변하는 국내 주택 시장 환경과 함께 변화하는 수요자의 사회 심리적 욕구를 충족시키기 위한 대안으로 개발되어, 주택 판매 수익 창출에 장기간 긍정적 효과를 창출하였다. 그러나 브랜드 인지도와 이미지 향상에 집중한 판매 전략을 수행한 건설회사들은 거주자 만족도 및 재구매, 구전효과 등을 포함한 브랜드 충성도 구축에 어려움을 겪게 된다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하고 균형있는 브랜드 자산의 발전을 통해 건설 회사의 지속적 수익 창출을 위한 전략 제시를 목적으로 한다. 이를 위해 국내 건설 시장 및 브랜드 자산 요소들의 특성을 파악하고, 이들의 인과관계 및 자산 형성 과정의 단계별 분석을 실시한다. 또한, 모델링을 통한 브랜드 관리의 무형적 측면에 대한 고려와 형성 과정의 포괄적 분석을 위해 시스템 다이내믹스(System Dynamics)를 적용한다. 브랜드 자산 요소의 인과관계 모델링에 기초하여 주도기업 및 도전기업을 위해 제안된 전략은 건설회사의 장기적 수익창출 및 브랜드 발전을 위해 활용 가능할 것으로 예상된다.
본 논문은 시맨틱 검색 시스템에 관한 포괄적인 개념적 모델 제안과 실질적인 구현 사례를 제시한다. 제안된 시맨틱 검색 시스템은 개념적으로 3계층의 아키텍처 지식획득 계층, 지식표현 계층, 지식이용 계층으로 구성하여 설계 및 구현되었다. 지식획득(Knowledge acquisition) 계층은 다양한 소스(Source)의 콘텐츠(텍스트, 이미지, 멀티미디어등)로부터 시맨틱 메타데이터를 생성 및 저장하는 영역이다. 지식표현(Knowledge Representation) 계층은 온톨로지의 스키마와 인스턴스를 구축하고, 이러한 온톨로지 기반 질의 확장 등을 통해 시맨틱 검색을 처리하는 영역이다. 마지막으로 지식이용(Knowledge Utilization) 계층은 검색 이용자가 시맨틱 웹 언어 또는 온톨로지에 대한 지식이 없더라도 직관적으로 검색 질의(Query)를 입력하고 검색 결과를 확인할 수 있도록 구성하였다. 향후 제시된 시맨틱 검색 시스템은 기존 연구 수준의 시맨틱 검색 시스템을 상용화 수준으로 향상시킬 수 있는 계기가 될 것으로 기대된다.
시설물의 유지 관리 및 모니터링에 UAVs (Unmanned Aerial Vehicles)의 활용이 확대되고 있다. 안전 점검을 위한 시설물의 외관 상태 평가를 위하여 고해상도 영상을 취득하는 것이 필요하며, 넓은 지역을 빠르게 취득하기 위하여 비디오 데이터로 취득할 필요가 있다. 일반적으로 비디오 데이터에는 위치 정보가 포함되지 않아, 검사 개체의 실제 크기에 대한 정량적 분석이 어렵다. 본 연구에서는 교량 시설물을 대상으로 비디오 프레임과 기준 사진의 정합을 이용하여 교량의 3차원 점군(point cloud) 데이터의 활용성을 평가하고자 한다. 드론을 이용하여 비디오와 사진을 취득하고, 기준 사진과의 특징점 정합을 통하여 비디오 프레임의 외부 표정 요소를 생성하였다. 실험 결과 비디오 프레임 데이터는 기준 사진과 유사한 표정 정확도를 얻었으며, 표정된 프레임 데이터를 이용하여 생성된 점군 데이터는 교량의 형상 및 크기를 잘 표현하였다. 향후 다양한 조건의 정합 실험을 통하여 결과물의 안정성이 확인되면, 비디오 기반의 시설물 모델링 및 점검에 효과적으로 적용될 것으로 기대된다.
Various sizes of ROVs are being utilized in offshore industrial, scientific, and military applications all around the world. Because of innovative developments in science and technology, image acquisition devices such as sonar devices and cameras have been reduced in size and their performance has been improved. Thus, we can expect better accuracy and higher resolution even in the case of exploration using a small ROV. The purpose of this paper is to prepare a standard procedure for the identification of unidentified hazardous materials found during the National Oceanographic Survey. In this paper, we propose an IDEF (Integrated DEFinition) method modeling technique to identify unidentified targets using a small ROV. In accordance with the proposed procedure, an ROV survey was carried out on target No.16 with a four-ton-class fishing boat as a support vessel on September 18th of 2018 in the sea near Daebu Island. Unidentified targets, which were not known by the multi-beam data obtained from the ship, could be identified as concrete pipes by analyzing the HD camera and high-resolution sonar images acquired by the ROV. The whole proposed procedure could be verified, and the survey with the small ROV required about 10 days to identify the target in one place.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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