본 논문에서 제안한 실시간 모바일 감시 시스템은 소형 화상 카메라를 이용하여 PC상에서 구현할 수 있도록 함으로써 저렴한 비용으로 시스템 구축이 이루어 졌고, 동작 검출을 위한 영상처리에서 프레임 메모리를 사용하지 않고, 기준 영상과 현재 영상의 블록별 특징 값만을 비교하기 때문에 처리 속도가 현저하게 향상되었다. 검출된 영상을 모바일 클라이언트로 전송하기 위해서 WAP 풀 기반 영상 전송 방법을 사용하여 WIPI SDK로 구현함으로써 감시 영상의 변환과 전송을 실시간으로 구현할 수 있었다.
Ji, Tae-Geun;Cook, Erika;Lee, Hye-In;Depoy, Darren L.;Marshall, Jennifer;Pak, Soojong
천문학회보
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제43권2호
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pp.56.3-56.3
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2018
We proceed to develop the control software of GMACS, which is a wide-field, multi-object, moderate-resolution optical spectrograph for the Giant Magellan Telescope (GMT). Flexure Compensation System (FCS) prototype is one of the electronics and mechanical prototypes for GMACS. In this poster, we present the software design for the FCS prototype by using the software system modeling language, SysML. We also show two development tools to control the prototype that communicates via EtherCAT: using TwinCAT and Visual C++ on Windows 10, and GMT Software Development Kit (SDK) and C++ on Linux. We discuss the way to design the GMACS control software, which would not depend on the development tools.
With the development of the industry, the use of drones in specific mission flight is being actively studied. These drones fly a specified path and perform repetitive tasks. if the drone system will detect objects in real time, the performance of these mission flight will increase. In this paper, we implement object detection system and mount GPU acceleration to maximize the efficiency of limited device resources with drone video using Tensorflow Lite which enables in-device inference from a mobile device and Mobile SDK of DJI, a drone manufacture. For performance comparison, the average processing time per frame was measured when object detection was performed using only the CPU and when object detection was performed using the CPU and GPU at the same time.
본 논문에서는 키넥트를 사용하여 제스처를 인식해 프리젠테이션이 가능한 인터페이스를 제작하였다. 키넥트 카메라는 Microsoft Kinect SDK1.7 라이브러리를 사용해서 신체의 좌표값을 받아 손의 위치와 손의 제스처를 인식하는데 사용했으며, 파워포인트를 제어하기 위해 후킹 기능을 사용한다. 기존 키넥트에서 사용하던 제스처인 sweep을 기본으로, grip과 push 제스처로 프리젠테이션에 필요한 기능을 추가했다. 제스처 인식의 결과를 후킹을 통해 파워포인트로 전달해서, 슬라이드의 이동 뿐 아니라 메모 기능과 지우기 기능이 추가된 인터페이스를 제공한다. 인터페이스는 발표자의 발표능력 향상과 더불어, 제스처 인식 인터페이스를 타 콘텐츠에 적용이 가능하므로 추후 콘텐츠의 제작 및 상용화가 가능하다.
본 논문에서는 지문과 얼굴정보를 이용한 다중 바이오인식 기술(Multi-modal Biometric Technology)을 이용한 운전면허학원 근태관리 시스템 구현에 대해 논한다. 지문인식은 Neurotechnology사의 Free Fingerprint Verification SDK를 사용하였으며, 얼굴인식은 얼굴검출 단계에 Adaboost, 특징추출 단계에 Gabor Wavelet Transform을 이용하였다. 마지막 단계인 인식단계는 두 특징벡터 간의 유클리디언 거리를 이용한다. 두 바이오정보를 통한 인증(Verification)의 결정여부는 AND규칙을 이용하여 두 가지의 바이오정보 인증과정을 모두 통과하여야만 최종 인증확인이 되도록 구현하였다. 성능테스트는 10명의 적은 테스트 집합을 이용하였으며 지문과 얼굴정보를 각각 이용하였을 때보다 두 정보를 결합하였을 때 더 나은 인식률을 보였다.
이 논문에서는 Linking Open Data 프로젝트를 기반으로 개발된 어플리케이션들의 접근제어를 위하여 기존 RBAC 모델을 연결 데이터에 적용 가능하도록 확장한 모델을 제안한다. 제안 모델은 온톨로지의 구조에 RBAC 모델에 적용할 수 있도록 RBAC 모델에 사용자를 위한 제약조건을 온톨로지로 표현하였으며, 지능형 엔진을 통해 사용자에게 적합한 권한을 추론한다. 사용자에 적합한 접근권한을 주기 위해 FOAF, flickr, 트위터 등의 데이터가 연결되어있는 연결 데이터로부터 사용자 프로파일을 확장할 수 있는 정보를 획득할 수 있으며, 이를 기존 정보에 확장하여 사용자의 권한을 부여한다. 본 논문에서 제안한 모델의 실효성을 검증하기 위하여 DBpedia Mobile을 위한 접근제어 시스템을 설계하였으며 안드로이드 SDK 환경에 프로토타입을 구현하여 제안 모델을 연결 데이터 환경의 어플리케이션에 적용 가능함을 보였다.
최근 한국의 핸드폰 보급률이 95%가 넘는 발전이 이루어지면서 스마트폰의 사용자수 역시 활발하게 증가하고 있다. 그에 따른 스마트폰 어플리케이션 시장 역시 활성화되어가고 있으나 아직까지 KPU Zone내에서의 편의를 제공하는 어플리케이션 서비스가 부족하다. 본 논문에서 다루는 내용은 안드로이드SDK기반의 구글 위치 찾기 서비스와 주변상권 활성화를 위한 KPU Zone 업체들에 기본정보 및 위치를 시각적으로 편리하게 이용할 수 있도록 하였다.
최근 차세대 휴대 인터넷 기술로 WiMAX (Worldwide Interoperability for Microwave Access)가 주목을 받고 있으며 성능 향상을 위한 많은 연구가 진행되고 있다. WiMAX의 성능향상을 위해서는 실제 네트워크 환경에서 연구가 수행되어야 하지만 아직 연구 목적으로 사용할 수 있는 소프트웨어가 부족하다. 본 연구에서는 WiMAX 네트워크의 연결을 관리하고, 연결된 WiMAX 네트워크의 환경 및 PHY/MAC 계층의 정보를 모니터링할 수 있는 소프트웨어인 WiMAX CM(Connection Manager)를 개발하였다. 개발된 WiMAX CM은 확장성을 고려하여 핵심 기능이 SDK(Software Development Kit)형태로 설계되었으며 다양한 WiMAX 네트워크 연결을 위해 접속 프로파일을 관리하고, 네트워크 정보를 실시간으로 모니터링하여 사용자에게 제공한다.
기존의 의류 상품 검색은 텍스트 검색만으로 가능하여 사용자가 찾고자 하는 상품 검색이 제대로 이루어지지 않고, 원하는 상품 검색을 하기 위해 많은 시간이 걸렸다. 또한 소호몰 상품과 같이 브랜드 없는 상품 판매처를 알기 어려웠으며 패션 상품의 디테일한 속성을 검색하기도 어려웠다. 이를 해결하기 위해 학습된 이미지 검색을 통해 사용자가 원하는 정확한 정보를 검색할 수 있는 딥러닝 기법을 제안하고자 한다.
소인수분해와 같이 매우 큰 경우의 수를 탐색하고 연산하며 비교하는 작업에서 강점을 가지는 양자컴퓨터는현재 사용되는 암호체계를 붕괴시킬 수 있다는 점에서 위협이 될 수 있다. 하지만 화학, 머신러닝과 같은 분야에서는 대단히 큰 혁신을 가져올 차세대 컴퓨터로 주목받고 있으며, IBM, Google, Amazon과 같은 세계적인 IT 기업들이 이러한 양자컴퓨터 관련 연구개발에 적극적으로 투자하고 있다. 본 고에서는 양자컴퓨터의 최근 개발 현황과 양자컴퓨팅을 위한 플랫폼인 IBM Qiskit, Google Cirq, ProjectQ, Amazon Braket, Microsoft Azure Quantum, Intel Quantum SDK에 대해 알아보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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