수화는 하나의 제스처가 하나의 단어를 나타내는 수화 단어와 한글을 알파벳으로 표현하는 지문자로 구성되어 있다. 본 논문에서는 USB 카메라로부터 촬영한 영상을 얻고 히스토그램을 이용하여 피부색 영역을 추출한다. 얼굴 영역 추적을 활용하여 이미지를 그리드화하고 지문자의 위치를 파악하여 초성, 중성, 종성을 구분하고 한글 음절을 구성하였다.
이미 방송된 비디오 영상으로부터 자막 영역을 제거하고 원 영상으로 복원할 필요가 종종 발생한다. 복원될 영상의 량이 적을 경우 수 작업에 의한 복원이 가능하나, 비디오 영상과 같이 복원할 영상이 많아질 경우에는 수 작업에 복원은 어렵다고 볼 수 있다. 따라서 자동으로 자막 영역을 원 영상으로 복원할 수 있는 방법이 필요하게 된다. 기존의 영상 복원에 관한 연구는 주로 블러링(blurring)된 영상을 주파수 필터를 사용하여 선명하게 복원하거나, 영상 통신을 위한 비디오 코딩 방법에 대한 연구가 많이 이루어졌다. 본 논문에서는 블록 정합 알고리즘(Block Matching Algorithm)을 이용하여 자막 영역을 복원하는 방법을 제안하고자한다. 자막 복원을 위한 사전 정보로 자막 영역 정보와 장면 전환 정보를 추출한다. 추출된 자막 정보로부터 자막의 시작 프레임, 끝 프레임, 자막 문자의 구성 요소 정보를 얻을 수 있다. 자막 정보(자막의 시작 프레임, 끝 프레임)와 장면 전환 정보를 이용하여 복원의 방향성 및 복원의 종점을 결정한다. 복원의 방향성에 따라 각 프레임마다 문자의 구성 요소에 대한 블록 정합을 수행하여 원 영상을 복원한다. 실험결과 비교적 움직임이 적은 영상에서는 복원이 잘 됨을 볼 수 있었으며, 복잡한 배경을 갖고 있는 영상의 경우도 복원됨을 볼 수 있었다.
본 논문은 DSP를 이용한 새로운 형태의 TFT-LCD 자동 화질 최적화 시스템을 제안한다. 실제 산업 현장에서 이와 같은 화질 최적화 과정은 시행착오를 반복하는 형식으로 진행되어 많은 시간이 소요되고 있으며 LCD 개발 엔지니어들의 성향 및 숙련도에 따라 조정 결과에도 편차가 큰 문제점이 있다. 이러한 시스템은 평균 감마 오차, 감마 조정 시간 및 플리커 등을 줄이기 위해 모바일 LCD 구동 IC 내의 감마 조정 레지스터들과 전압 설정 레지스터들을 자동적으로 제어한다. 제안된 최적 화질 향상 시스템은 측정 대상이 되는 모듈 (MUT, LCD 모듈), 제어 프로그램, 휘도 측정용 멀티미디어 디스플레이 측정기 및 인터페이스용 제어 보드로 구성되어 있다. 개발된 시스템에는 참조 감마 곡선과의 6-점 프로그램 정합 기술을 이용한 새로운 알고리즘 및 자동 전압 설정 알고리즘이 내장되어 있다. 개발된 알고리즘과 프로그램은 범용 LCD 모듈에 적용가능하다. 또한 1.8, 2.0, 2.2 및 3.0 감마를 조정할 뿐만 아니라 플리커 수준을 자동으로 조절한다. 제어 보드는 DSP와 FPGA로 구성되어 있고, RGB 및 CPU와 같은 다양한 인터페이스들을 지원한다. 개발된 자동 감마 시스템은 기존의 시스템에 비해 현저히 짧은 감마 조정 시간 및 아주 작은 평균 감마 오차를 보였다. 또한 본 논문에서 제안하는 시스템은 최적화된 감마 곡선 설정을 이용한 개발 공정을 향상시키고, 고화질의 LCD를 제공하는데 아주 유용하다.
For more than 2,500 years, surgical teaching has been based on the so called "see one, do one, teach one" paradigm, in which the surgical trainee learns by operating on patients under close supervision of peers and superiors. However, higher demands on the quality of patient care and rising malpractice costs have made it increasingly risky to train on patients. Minimally invasive surgery, in particular, has made it more difficult for an instructor to demonstrate the required manual skills. It has been recognized that, similar to flight simulators for pilots, virtual reality (VR) based surgical simulators promise a safer and more comprehensive way to train manual skills of medical personnel in general and surgeons in particular. One of the major challenges in the development of VR-based surgical trainers is the real-time and realistic simulation of interactions between surgical instruments and biological tissues. It involves multi-disciplinary research areas including soft tissue mechanical behavior, tool-tissue contact mechanics, computer haptics, computer graphics and robotics integrated into VR-based training systems. The research described in this paper addresses the problem of characterizing soft tissue properties for medical virtual environments. A system to measure in vivo mechanical properties of soft tissues was designed, and eleven sets of animal experiments were performed to measure in vivo and in vitro biomechanical properties of porcine intra-abdominal organs. Viscoelastic tissue parameters were then extracted by matching finite element model predictions with the empirical data. Finally, the tissue parameters were combined with geometric organ models segmented from the Visible Human Dataset and integrated into a minimally invasive surgical simulation system consisting of haptic interface devices and a graphic display.
자동차 부품 업체에서는 납기 준수, 생산 원가 절감, 품질 관리 향상 등의 고객의 필수적인 요구 사항를 만족하기 위하여 자동화를 추진하고 있다. 현재의 수작업을 통한 육안 검사 공정에서는 이러한 필수 요구 사항을 만족하기에는 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 품질 관리 개선을 위하여 도어 힌지 브라켓 부품에 대한 현재의 수작업 육안 검사 공정을 대체할 수 있는 자동 선별 시스템을 제안하고자 한다. 본 제안은 도어 힌지 브라켓 부품의 용접너트 누락 불량 발생을 방지하여 고객사의 검사 요구사항 등을 만족할 수 있도록 설계하였다. 검사 공정 알고리즘 및 유사 척도 매칭 알고리즘 프로그램을 자동 선별 시스템에 적용하여 정상 제품과 불량 제품을 구별할 수 있도록 하였다. 검사 공정 알고리즘 및 유사 척도 매칭 알고리즘의 검증 시험을 통하여 검출정확도 98%의 성공적인 검사 결과를 나타내었고 이를 생산 현장에 적용하여 불량 제품감소에 따른 생산성 향상에 기여하였다.
Large-area RF-driven ion source is being developed at Germany for the heating and current drive of ITER plasmas. Negative hydrogen (deuterium) ion sources are major components of neutral beam injection systems in future large-scale fusion experiments such as ITER and DEMO. RF ion sources for the production of positive hydrogen ions have been successfully developed at IPP (Max-Planck- Institute for Plasma Physics, Garching) for ASDEX-U and W7-AS neutral beam injection (NBI) systems. In recent, the first NBI system (NBI-1) has been developed successfully for the KSTAR. The first and second long-pulse ion sources (LPIS-1 and LPIS-2) of NBI-1 system consist of a magnetic bucket plasma generator with multi-pole cusp fields, filament heating structure, and a set of tetrode accelerators with circular apertures. There is a development plan of large-area RF ion source at KAERI to extract the positive ions, which can be used for the second NBI (NBI-2) system of KSTAR, and to extract the negative ions for future fusion devices such as ITER and K-DEMO. The large-area RF ion source consists of a driver region, including a helical antenna (6-turn copper tube with an outer diameter of 6 mm) and a discharge chamber (ceramic and/or quartz tubes with an inner diameter of 200 mm, a height of 150 mm, and a thickness of 8 mm), and an expansion region (magnetic bucket of prototype LPIS in the KAERI). RF power can be transferred up to 10 kW with a fixed frequency of 2 MHz through a matching circuit (auto- and manual-matching apparatus). Argon gas is commonly injected to the initial ignition of RF plasma discharge, and then hydrogen gas instead of argon gas is finally injected for the RF plasma sustainment. The uniformities of plasma density and electron temperature at the lowest area of expansion region (a distance of 300 mm from the driver region) are measured by using two electrostatic probes in the directions of short- and long-dimension of expansion region.
본 연구는 비 정형 농산물 중 6년근 수삼의 자동 등급 분류하기 위한 선행연구로, 이를 위해 4방향에서 이미지 취득이 가능한 수삼 영상 측정기를 제작 하였으며 총 245 수삼 개체에 대해서 영상을 취득하였다. 취득된 영상의 각 수삼 개체마다 12개의 파라미터를 추출하였으며, KGC 인삼공사의 수삼등급 분류 기준과 각 등급별 평균 파라미터의 분포를 조사하여 최종 4개 파라미터를 선정하였다. 패턴인식 분류기는 Support Vector Machine을 사용하였으며 공용 소프트웨어인 OpenCV Library를 사용하여 k-Class 분류기를 설계하였다. 각 등급별 학습 데이터 수를 10, 15, 20으로 조정하여 등급별 인식률, 본인 거부율, 타인 인식율을 조사하였으며, 학습데이터 수가 10개일 때 1등급 인식률 94%, 2등급 인식률 98%, 3등급 인식률 90%로 가장 높은 인식 성능을 보였다.
피로균열 성장거동 관찰을 위한 새로운 실험 방법의 개발이 필요하다. 이러한 요구를 만족시키기 위해서 본 연구에서는 영상처리기법을 피로시험에 도입하였으며, 영상처리시스템을 이용하여 표면피로균열길이를 측정하였다. 먼저 주기적으로 시험하중을 멈추는 동안 균열영상 데이터를 컴퓨터에 저장시켰다. 시험이 끝난 후에는 본 연구진에서 개발한 영상처리 소프트웨어를 사용하여 균열길이를 측정하였으며, 이를 위하여 블록매칭방법을 포함한 다양한 영상처리 기법을 적용하였다. 영상처리시스템으로 측정한 데이터와 현미경을 이용하여 수동으로 측정한 데이터를 비교하여 영상처리시스템의 유효성을 검증하였다. 만약 본 연구에서 제안한 방법을 균열성장거동을 자동적으로 관찰하거나 모니터 하는데 사용한다면 피로시험에 소요되는 시간과 노동력을 현격히 줄일 수 있다.
본 논문에서는 아파트 공동현관의 출입통제에 적합한 얼굴인식 방법을 제안한다. 제안 방법은 기존의 얼굴인식 방식과는 다르게 별도의 수동 얼굴 등록 과정을 거치지 않는다. 건물에 있는 인물(예 : 거주자)이 공동현관문을 통해 외출하면 외출 시점에 촬영된 영상에서 자동 추출된 얼굴데이터(얼굴영상 및 특징)를 거주자 데이터베이스에 등록한다. 외출한 인물이 귀가하여 다시 공동현관문을 통해 출입하고자 하면 출입 시점에 촬영된 영상에서 추출된 얼굴데이터를 거주자 데이터베이스에 등록된 얼굴데이터와 대조하여 동일 인물이 식별되는 경우에만 공동현관문을 개방하여 출입을 허용한다. 동일 인물로 매칭된 얼굴데이터는 거주자 데이터베이스에서 바로 삭제되며, 외출할 때마다 새롭게 추출된 최신 얼굴데이터로 등록 갱신된다. 따라서 항상 최신 얼굴 데이터에 기반하여 얼굴 대조가 이루어져 동일인물을 식별하기에 유리하다. 제안 방법에 대해 구현의 용이함을 검증하기 위해 PC 2대와 포털에서 제공하는 클라우드를 활용하여 파이썬 기반의 얼굴인식 기능을 구현하였다. 또한 제안방법의 보안을 강화하기 위한 아이디어를 제시하였다.
Operation and Maintenance (O&M) phase is the main contributor to the total lifecycle cost of a building. Previous studies have described that Building Information Models (BIM), if available with detailed asset information and their properties, can enable rapid troubleshooting and execution of O&M tasks by providing the required information of the facility. Despite the potential benefits, there is still rarely BIM with Mechanical, Electrical and Plumbing (MEP) assets and properties that are available for O&M. BIM is usually not in possession for existing buildings and generating BIM manually is a time-consuming process. Hence, there is a need for an automated approach that can reconstruct the MEP systems in BIM. Previous studies investigated automatic reconstruction of BIM using architectural drawings, structural drawings, or the combination with photos. But most of the previous studies are limited to reconstruct the architectural and structural components. Note that mechanical components in the building typically require more frequent maintenance than architectural or structural components. However, the building mechanical drawings are relatively more complex due to various type of symbols that are used to represent the mechanical systems. In order to address this challenge, this paper proposed a symbol recognition framework that can automatically recognize the different type of symbols in the building mechanical drawings. This study applied vector-based computer vision techniques to recognize the symbols and their properties (e.g., location, type, etc.) in two vector-based input documents: 2D drawings and the symbol description document. The framework not only enables recognizing and locating the mechanical component of interest for BIM reconstruction purpose but opens the possibility of merging the updated information into the current BIM in the future reducing the time of repeated manual creation of BIM after every renovation project.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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