지역보건의료계획서에서 비전은 각 지역의 보건의료계획을 나타내는 핵심요소임에도 불구하고 작성방법에 대한 구체적인 지침이 부재하여 각 지역의 비전은 매우 다양하게 표현되어 있다. 이에 이 연구에서는 제6기 지역보건의료계획에서 제시한 비전 문구를 보건소 유형별, 권역별로 분석하였다. 전국 229개 지역의 제6기 지역보건의료계획서의 비전 문구와 이와 관련된 미션, 전략체계도, 중장기 추진과제 등을 대상으로 하였다. 지역을 권역별 4개, 읍 면 동 구성에 따른 보건소 유형을 4개로 분류하였고, 각 지역 비전의 글자 수, 문장 평가, 단어 빈도, 문구 평가를 빈도분석과 카이제곱검정, 일원배치분산분석을 이용하여 분석하였다. 비전의 글자 수가 17자 이하인 보건소가 172개소(75.1%)였고, 보건소 유형별로 유의한 차이가 있었다(p<0.05). 문구에 대한 수사표현에서 비유법(37.1%)이, 한글 외에 표현 언어 사용에서는 특수문자(43.2%)가 많았으며, 보건소 유형별로 유의한 차이가 있었다(p<0.01). 비전에 사용된 단어들은 '건강', '행복', '함께', '군민' 또는 '시민', '도시', '100세' 등이었다. 문구 평가 점수에서는 특 광역시 및 수도권에서 가장 높았으며, 보건소 유형 및 권역별로 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 보건소 유형별로 과정 및 평가 영역, 공유가능성 등에서 유의한 차이가 있었다(p<0.01). 방향성은 충청권, 수도권 순으로 권역별로 유의한 차이가 있었으며(p<0.01), 미래지향성 및 공유가능성은 영남권이 가장 높아 권역별로 유의한 차이가 있었다(p<0.01). 비전은 지역보건의료계획에 가장 중요 요소 중 하나이다. 이 연구는 지역사회 특성별로 비전의 설정이 다름을 확인하였으며, 이러한 결과를 통하여 지역보건의료계획 등 보건소 비전 수립시 참고가 될 수 있는 기초적인 자료가 될 것으로 판단된다.
An active omni-directional raging system using an omni-directional vision with structured light has many advantages compared to the conventional ranging systems: robustness against external illumination noise because of the laser structured light and computational efficiency because of one shot image containing $360^{\circ}$ environment information from the omni-directional vision. The omni-directional range data represents a local distance map at a certain position in the workspace. In this paper, we propose a matching algorithm for the local distance map with the given global map database, thereby to localize a mobile robot in the global workspace. Since the global map database consists of line segments representing edges of environment object in general, the matching algorithm is based on relative position and orientation of line segments in the local map and the global map. The effectiveness of the proposed omni-directional ranging system and the matching are verified through experiments.
This paper presents a vision algorithm for finding the centers of steam generator tubes using the generalized symmetry transform, which is used for ECT(Eddy Current Test) of steam generator tubes in nuclear power plants. The geometrical properties of the image representing steam generator tubes shows that they have amost circular or somewhat elliptic appearances and each tube has strong symmetry about its center. So we apply the generalized symmetry transform to finding centers of steam geneator tubes. But applying the generalized symmetry transform itself without any modification gives difficulties in obtaining the exact centers of steam generator tubes. But applying the generalized symmetry transform itself without any modification gives difficulties in obtaining the exact centers of tubes due to the shadow effect generated by the local light installed inside steam generator. Therefore we make the generalized symmetry transform modified, which uses a modified phase weight function in getting the symmetry magnitude in order to overcome the misleading effect by the local light. The experimental results indicate that the proposed vision algorithm efficiently recongnizes centers of steam generator tubes.
A computer vision system was built to automatically grade the leaf tobacco. A color image processing algorithm was developed to extract shape, color and texture features. An improved back propagation algorithm in an artificial neural network was applied to grade the Burley type dried leaf tobacco. The success rate of grading in three-grade classification(1, 3, 5) was higher than the rate of grading in six-grade classification(1, 2, 3, 4, 5, off), on the average success rate of both the twenty-five local pixel-set and the sixteen local pixel-set. And, the average grading success rate using both shape and color features was higher than the rate using shape, color and texture features. Thus, the texture feature obtained by the spatial gray level dependence method was found not to be important in grading leaf tobacco. Grading according to the shape, color and texture features obtained by machine vision system seemed to be inadequate for replacing manual grading of Burely type dried leaf tobacco.
CMOS 공정을 이용한 윤곽검출 시각칩 설계시, 넓은 범위의 광강도에 대해서 이미지의 특징검출을 위하여 국소 광적응기능이 필요하다. 국소 광적응이란 망막내 수평억제(lateral inhibition) 기능을 행하는 수평세포를 이용하여 입력 광강도에 응답하는 국소적인 수평세포층의 수용야 크기를 변화시켜 동일한 출력레벨을 얻는 것이다. 따라서, 배경광보다 조금 크거나 아주 큰 입력광의 변화가 있을 때 동일한 출력레벨을 얻을 수 있다. 본 연구에서는, 망막내 수평세포를 p-MOSFET로 구성된 저항성 회로망으로 모델링 및 해석하고, 이를 이용하여 설계된 시각칩의 국소 광적응 메커니즘을 검증하였다.
본 논문은 Vision Transformer를 기반으로 하는 Video Classification의 성능을 개선하는 방법으로 fine-tuning를 적용한 신경망을 제안한다. 최근 딥러닝 기반 실시간 비디오 영상 분석의 필요성이 대두되고 있다. Image Classification에 사용되는 기존 CNN 모델의 특징상 연속된 Frame에 대한 연관성을 분석하기 어렵다는 단점이 있다. 이와 같은 문제를 Attention 메커니즘이 적용된 Vistion Transformer와 Non-local 신경망 모델을 비교 분석하여 최적의 모델을 찾아 해결하고자 한다. 또한, 전이 학습 방법으로 fine-tuning의 다양한 방법을 적용하여 최적의 fine-tuning 신경망 모델을 제안한다. 실험은 UCF101 데이터셋으로 모델을 학습시킨 후, UTA-RLDD 데이터셋에 전이 학습 방법을 적용하여 모델의 성능을 검증하였다.
This paper proposes a local path-planning algorithm that enables a mobile robot with vision sensor in a local area.The proposed method based on projective geometry and a wavefront method finds local-paths to avoid collisions using 3-D walls or obstacles map generated using projective geometry. Simulation results show the feasibility of the proposed method
This paper is concerned with stereo vision-based approach to detect obstacles and to generate the path of destination from the start. The hexapod robot in the experiment is cable of walking by legs and driving by wheels simultaneously. The hexapod robot operates under the driving mode normally, and it changes driving mode to walking mode to overcome obstacles using its legs. Disparity map, which is the correlation between two images taken by stereo camera, is employed for calculation of the distance between the robot and obstacles. When the obstacles information is extracted from the disparity map, the potential field algorithm is applied to create the obstacle-avoidance path. Simulator, based on OpenGL, is developed to generate the graphical path, and the experimental results are shown for the verification of the proposed algorithm.
Up to now, most researches on production automation have concentrated on local automation, e. g. CAD, CAM, robotics, etc. However, to achieve total automation it is required to link each local modules such as CAD, CAM into a unified and integrated system. One such missing link is between CAD and computer vision system. This thesis is an attempt to link the gap between CAD and computer vision system. In this paper, we propose algorithms that carry out edge detection, thinning and pruning from the image data of manufactured parts, which are obtained from video camera and then transmitted to computer. We also propose a feature extraction and surface determination algorithm which extract informations from the image data. The informations are compatible to IGES CAD data. In addition, we suggest a methodology to reduce search efforts for CAD data bases. The methodology is based on graph submatching algorithm in GEFG(Generalized Edge Face Graph) representation for each part.
한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.II
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pp.300-306
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2000
This paper introduces a new concept of automation for bio-production with tele-operative system. The proposed system showed practical and feasible way of automation for the volatile bio-production process. Based on the proposition, recognition of the job environment with object identification was performed using computer vision system. A man-machine interactive hybrid decision-making, which utilized a concept of tele-operation was proposed to overcome limitations of the capability of computer in image processing and feature extraction from the complex environment image. Identifying watermelons from the outdoor scene of the cultivation field was selected to realize the proposed concept. Identifying watermelon from the camera image of the outdoor cultivation field is very difficult because of the ambiguity among stems, leaves, shades, and especially fruits covered partly by leaves or stems. The analog signal of the outdoor image was captured and transmitted wireless to the host computer by R.F module. The localized window was formed from the outdoor image by pointing to the touch screen. And then a sequence of algorithms to identify the location and size of the watermelon was performed with the local window image. The effect of the light reflectance of fruits, stems, ground, and leaves were also investigated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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