본 논문에서는 스테레오 영상에서 좌·우측 영상을 입력 받아 거리변화와 임베디드 데이터를 이용해 얼굴인식률을 PCA알고리듬으로 비교한다. 제안된 방법에서는 RGB컬러공간에서 YCbCr컬러공간으로 변환하여 얼굴영역을 검출한다. 또한 거리변화에 따라 추출된 얼굴영상의 확대 및 축소하여 보다 강건한 얼굴영역을 추출한다. 실험을 통하여 제안된 방법은 30cm∼200cm 정도의 거리에서 기준 거리(100cm)를 설정하고, 스케일 변화에 따른 평균적인 인식결과로 99.05%(100cm)의 인식률을 얻을 수 있었다. 정규화된 크기(92×112)에서 특정영역인 슈퍼 상태를 정의하고, 각각 정의된 슈퍼 상태의 내부요소인 임베디드 데이터만을 추출하여 PCA 알고리듬을 통하여 얼굴인식을 수행하였다. 원본영상을 모두 학습하는 것이 아니라 임베디드 데이터만을 학습시키기 때문에 제한된 영상의 크기(92×112)에서 특정 데이터를 받아들일 수 있으며, 평균적으로 92×112크기의 영상에서는 99.05%, 실험1은 99.05%, 실험2는 98.93%, 실험3은 98.54%, 실험4는 97.85%의 얼굴인식률을 보였다. 따라서 실험을 통하여 제안된 방법은 거리변화율을 적용하면 높은 인식률을 얻을 수 있음을 보였으며, 얼굴정보를 축소할 뿐만 아니라 처리속도도 향상되었다.
차세대 디스플레이 시장을 선도하기 위해서는 롤러블(rollable), 폴더블(foldable) 디스플레이와 같은 플렉서블(flexible) OLED 디스플레이의 상용화 및 양산화가 필수적이나, 실제 공정 및 굽힘 과정에서 발생하는 극심한 박막 내부 응력 변화로 인한 기계적 파손 문제가 심각한 상황이다. 따라서, 플렉서블 디스플레이 구조에 사용되는 박막 재료의 기계적 물성을 파악하는 것은 제품의 강건한 설계 및 구조 최적화에 필수적이다. 본 논문에서는 물 표면 플랫폼을 이용한 나노 박막 인장 시험법을 적용하여 플렉서블 디스플레이 패널에 적용되는 금속 및 세라믹 박막 소재들의 인장 물성을 정량적으로 측정하였다. 스퍼터링(Sputtering)으로 증착된 Mo, MoTi 나노 박막과, 플라즈마 강화 화학 기상 증착법(Plasma Enhanced Chemical Vapor Deposition, PECVD)으로 증착된 SiNx 나노 박막의 탄성 계수와 인장 강도 및 연신율을 측정하는 데 성공하였다. 결과적으로 박막의 증착 조건 및 두께에 따라 기계적 물성이 크게 변화할 수 있음을 확인하였으며, 측정된 인장 물성은 기계적으로 강건한 롤러블, 폴더블 디스플레이의 설계를 위한 응력 해석 모델링 데이터로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
Objectives: We aimed to develop a measurement method of five metabolites of trichloroethylene (TCE) in a concurrent biological sample, e.g., trichloroacetic acid (TCA), dichloroacetic acid (DCA), S-(1,2-dichlorovinyl) glutathione (DCVG), S-(1,2-dichlorovinyl)-L-cysteine (DCVC), and N-Acetyl-S-(1,2-dichlorovinyl)-L-cysteine (NAcDCVC) and to validate the method before application to pharmacokinetic study. Methods: TCE metabolites were simultaneously analyzed using high performance liquid chromatography coupled with electrospray ionization mass spectrometry (HPLC-ESI-MS/MS) with as little as 50 ${\mu}L$ of serum and urine. DCA, TCA and NAcDCVC were extracted with diethyl ether, while DCVC and DCVG were extracted by solid phase extraction. This method was validated according to the guidelines for bioanalytical method validation of the Korean National Institute of Toxicological Research. Then, we determined the five metabolites in five strains of mice at 24 hr after exposure to 1 g TCE /kg body weight. Results: The limits of detection for the five metabolites in biological samples ranged from 0.001 to 0.076 nmol/mL, which is comparable to or better than those previously reported. Most calibration curves showed good linearity ($R^2=0.99$), and between-batch variation was less than 20% expressing acceptable robustness and reproducibility. Using this method, we found TCA and DCA were detected in all test mice at 24 hr after the oral administration while NAcDCVC and DCVC were detected in some strains, which showed strain-dependent metabolism of TCE. Conclusions: The present method could provide robust and accurate measurements of major key metabolites of TCE in biological media, which allowed concurrent analysis of TCE metabolism for limited amounts of biospecimens.
최근 지능형 교통 시스템을 다양한 상황 및 환경에 적용하려는 시도가 증가함에 따라, 다수의 지능형 교통 시스템에서 사용되고 있는 차량 번호판 인식 과정이 입력영상 내 차량의 위치 및 촬영 각도와 관계없이 정확하게 이루어질 필요성이 있다. 본 논문에서는 현행 번호판의 규격정보를 활용하여 오검출된 번호판 후보 영역의 제거 및 번호판 내 글자추출을 수행하고, 한글 특성을 고려한 글자인식을 수행하는 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 입력영상에서 검출한 번호판 후보 영역들에 대해서 기울기 보정을 수행한 후, 후보 영역 내 글자로 판명되는 객체의 위치 및 형태 정보를 번호판 규격정보와 비교 검증하는 과정을 거쳐 오검출된 번호판 영역을 제거한다. 또한 글자추출 단계에서는 영역 내 밝기 변화를 고려한 이진화를 수행한 뒤, 번호판 규격정보 및 번호판 영역의 종횡비, 배경색, 투영정보 등을 종합적으로 활용하여 번호판 영역 내 글자를 정확하게 추출한다. 그리고 번호판 영역 내 글자들 중 오인식률이 높은 한글의 인식에 있어서, 형태적 유사성으로 그룹을 나눈 뒤, 주요 특징점들을 토대로 계층을 좁혀 나가는 super-class 개념을 적용하여 한글 인식을 수행한다. 성능 검증을 위해 다양한 배경에서 촬영된 영상에 대해서 실험을 수행한 결과 제안하는 번호판 인식 시스템이 영상 내 차량의 위치 및 촬영 각도의 변화에 강인한 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 초고속 정보통신망에 이용할 수 있는 이동수신 시스템 단말기의 RF 핵심부품인 안테나, 저잡음 증폭기, 혼합기, VCO와 베이스밴드 처리부에서의 변복조 시스템을 연구하였다. 고속 디지털 통신을 행하는 경우, 안테나의 대역폭과 멀티패스에 의해 생기는 선택성 페이딩이 커다란 문제가 될 수 있는 데 이를 해결하기 위한 방안으로 루프구조의 자계 안테나 특성을 갖는 광대역 소형 MSA(Microstrip Antenna)를 설계 제작하였다. 2단 저잡음 증폭기는 잡음 특성이 우수한 NE32584C를 사용하여 첫단에서 0.4dB 이하의 잡음지수를 갖도록 최적화 하였으며, 두 번째 단은 충분한 이득을 얻을 수 있도록 설계하였다. 그 결과 전체 잡음 지수는 중심 주파수에서 약 0.5dB, 이득은 39dB를 얻었다. 분포형 주파수 혼합기는 Dual-Gate GaAs MESFET를 사용하여 입력단에 하이브리드를 사용하지 않고 10dB 이상의 LO/RF 분리도를 얻었고, 회로의 크기를 최소화하였다. 또한, 선형적인 혼합 신호를 출력하여 베이스밴드에서의 신호왜곡을 감소 시켰으며, 주파수 혼합작용과 증폭작용이 동시에 이루어지므로 변환이득을 얻을 수 있고 분포형 증폭이론을 적용하여 광대역특성을 갖도록 설계하였다. VCO(voltage control oscillator)의 설계는 대신호 해석을 통한 발진기 이론을 도입하여 비교적 안정된 신호를 출력할 수 있도록 설계 제작하였다. 베이스밴드 처리부의 변복조 시스템은 선호의 대역폭을 넓히고 내잡음 간섭성 등에 우수한 방식으로 알려져 있는 DS/SS(Direct Sequence/spread Spectrum) 방식의 시스템 설계이론을 적용하였다. 본 연구에서는 BER 특성이 우수하고 고속 디지털 신호처리에 유리한 DQPSK 변/복조방식을 채택하였으며 PN 부호 발생기는 m-계열 부호를 출력하도록 하였다.
인터넷과 멀티미디어 기술이 발달함에 따라 무분별한 불법 콘텐츠들의 유통으로 인한 저작권 침해가 심각한 사회적 문제로 대두되고 있어, 불법 복제 영상을 검출하는 시스템의 개발이 시급하다. 본 논문에서는 공간영역 상에서 다양하게 변형된 복제 영상과 원본 영상간의 통계적 특성을 이용하여 그 유사도를 측정하고 복제 여부를 판단하는 계층적 구조의 불법 비디오 감식 방법을 제안한다. 영상의 대표적 특성인 휘도 성분에 따라 순위를 매김으로써 공간적 변형에 영향을 받지 않도록 하였으며, 데이터베이스에 저장된 방대한 양의 영상들에 대한 검색시간과 계산량을 줄이기 위해 순위 표본 프레임을 이용하여 유사한 후보 영상군을 추출한다. 이러한 후보 영상군을 대상으로 일반적인 불법 복제 비디오의 형태를 감안하여 각 프레임의 가장자리에 위치한 검은색 영역을 제외함과 동시에 영상의 중앙 영역을 포함하여 통계 검정을 이용함으로써 복제 여부를 판단한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 이전 방법에 비해 순위 표본 프레임의 정확도가 유사하면서 선택된 순위 표본 프레임 수가 약 61% 가량 적게 추출하여 특징 정보에 저장되는 메모리 양을 절약할 수 있었다. 또한 영상의 화질 열화, 대비 변형, 확대 및 축소, 화면비 변환, 자막 삽입 등 다양한 공간적 변형에도 포괄적으로 복제 여부를 판단할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
세계경제의 국제화 흐름에 따라 중국 경제 중심축의 하나인 상하이 양산항이 2005년 12월 1일에 개장하여 동북아 항만물류의 중심지를 목표로 출발하였으며, 이로 인해 동북아 항만들의 경쟁이 심화되기 시작하였다. 따라서 동북아의 중심항만으로서 위치를 확보하기 위한 노력으로 우리나라 역시 신항을 건설하고 있으며, 2005년 11월 3개 선석을 개장하였다. 이러한 항만환경의 변화 속에 신항을 동북아 물류 중심지로 선점하기 위해서는 주요 경쟁항만에 비해 신항의 경쟁력을 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 따라서 신항의 발전전략으로는 첫째, 개발 및 관리 운영 주체의 분리로 항만개발과 마케팅을 분리하여야 하며, 둘째 피더선 전용부두를 항만개발과 함께 개발하여 선사들의 시간과 경비를 감소시켜야 하며 셋째, 항만개발 시 초대형 선사를 유치하기 위해서는 각 선사별 대응전략이 필요한데, 이러한 전략은 초대형 선사들이 향후 선박 운항전략을 결정하기 전에 실시하여야 한다. 넷째, 초대형 선사유치를 위한 인센티브 부여면에서 신항은 물론 기존의 부산항과 연계적으로 인센티브를 부여하여야 하며, 다섯째 항만개발 시 행정프로세스의 One-stop 자동화시스템구축을 위한 경쟁항만의 벤치마킹도 중요하다. 여섯째, 항만배후단지를 효율적으로 이용하기 위한 항만과 연계된 배후단지 이용계획을 수립하여야 한다.
본 논문은 실시간 감시 시스템을 위한 웨이블릿(wavelet) 기반의 신경망과 불변 모멘트를 이용한 이동물체 인식과 추적 방법을 제안한다. 제안한 방법의 첫 번째인 움직임 후보영역 검출 단계에서는 연속된 두 프레임간의 차영상 분석 방법을 기반으로 하여 물체의 움직임에 의해 화소값 변화가 발생한 후보영역을 검출한다. 두 번째인 물체 인식 단계에서는 검출된 후보영역에 웨이블릿 신경망(wavelet neural network: WNN) 기반의 인식 방법을 사용하여 추적하고자하는 물체가 포함되어 있는지를 판별한다. 세 번째인 물체 추적 단계에서는 인식된 물체에 웨이블릿 불변 모멘트(invariant moments) 기반의 매칭 방법을 사용하여 인식된 이동 물체를 추적한다. 영상내에서 이동물체를 검출하기 위해 본 논문에서는 이전 영상과 현재 영상간의 화소밝기 차이에서 적응적 임계값(adaptive threholding)을 사용하여 주위 환경 변화에 강인한 이동물체 검출이 가능하였다. 또한 물체의 인식과 추적을 위해 웨이블릿 특징값을 사용함으로써, 계산 시간의 감소와 영상의 잡음에 의한 영향을 최소화시킬 수 있을 뿐만 아니라, 물체 인식 정확도가 향상되었다. 제안한 방법을 일반 도로에서 획득한 영상에서 실험한 결과, 자동차 검출율은 92.8%, 프레임당 처리 시간은 0.24초이다. 이것을 통해 제안한 방법은 실시간 지능형 교통 감시 시스템에 유용하게 적용될 수 있음을 알 수 있다.
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템은 고속의 데이터 전송에 유리한 통신 방식이다. 하지만 OFDM 시스템은 높은 PAPR(Peak to Average Power Ratio)이 문제이다. PAPR 저감을 위한 방법으로 DFT(Discrete Fourier Transform)-spread 방식의 SC-FDMA(Single-Carrier Frequency Division Multiple Access) 기술이 제안되었으며, 큰 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 재머나 의도적인 간섭에 취약한 OFDM 방식의 단점을 보안하기 위해 스펙트럼 확산 방식 중 하나인 FH(Frequency Hopping)방식을 도입하였고, 부분 대역 재밍과 톤 재밍이 있는 채널 환경에서는 FH 방식의 SC-FDMA 시스템의 성능을 비교 분석한다. 그리고, SC-FDMA 방식은 ICI(Inter sub-Carrier Interference)에 민감한데, 특히 주파수 오프셋이나 위상 잡음에 의해 발생하는 ICI는 시스템 성능을 열화시킨다. 본 논문에서는 OFT-spread OFDM을 기반으로 하는 SC-FDMA 기술에 PNFS(Phase Noise and Frequency offset Suppression) 알고리즘을 적용한 등화기를 사용하여 위상 잡음이나 주파수 오프셋 등에 의해 발생하는 ICI의 영향을 분석하고, 보상한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 성능 개선을 확인하였다.
비브리오 콜레라는 수산물과 선박평형수 내에서 모니터링되고 있는 중요 병원성 박테리아이다. 이를 검출하기 위한 여러 방법들이 개발되어 왔으나, 시간 소모가 크고 민감도에서 한계가 있었다. 본 연구는 비브리오 콜레라를 보다 정확하게 검출하기 위한 방법을 개발하는 목적으로 수행하였다. PNA 기반 비대칭 real-time PCR 기술에 적용하기 위하여 펩티드 핵산(Peptide nucleic acid, PNA) 프로브를 개발하였다. 독성 유전자인 Cholera enterotoxin subunit B (ctxB)를 비브리오 콜레라 검출을 위한 타겟 유전자로 선정하고, conventional PCR과 real-time PCR을 위한 positive template를 합성하였다. Real-time PCR 프라이머와 PNA 프로브를 디자인하여, 정량 분석을 위한 표준곡선 실험을 수행하였다. 선택된 PNA 프로브는 비브리오 콜레라에 특이적으로 반응하였으며, 검출한계는 0.1 cfu/100 mL이었다. 종합해 보면, 본 연구에서 개발된 PNA 프로브와 비대칭 real-time PCR 방법은 수산물과 선박평형수 뿐만 아니라 해양환경에 있는 비브리오 콜레라를 신속하고 정확하게 모니터링할 수 있는 기술로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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