최근 병원내의 전산화로 인하여 병원의 모든 업무는 의료정보시스템을 통하여 이루어지고 있다. 환자에 대한 진료 기록 및 각종 자료가 전산화되어 환자의 병력사항은 모두 의료정보 데이터베이스에 기록되어 관리되어지고 있다. 이러한 의료정보 시스템은 각 개발회사에 따라 또는 병원 자체적으로 개발된 시스템에 따라 비표준화된 의료정보를 각기 관리하고 있다. 이에 의료정보시스템을 통한 서로 다른 병원간의 정보공유가 원활이 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 병원간의 서로 다른 의료정보를 표준화하여 이를 웹 서비스를 이용한 통합 모듈을 제공하는 시스템을 설계하였다. 각각의 의료정보를 표준화할 수 있는 의료정보 데이터베이스를 설계하고, 기존의 각 병원의 의료정보를 활용하기 위하여 데이터베이스 변환기 모듈을 제공한다. 또한, 각각의 병원별로 제안된 통합 시스템 모듈을 웹 서비스를 이용하여 사용함으로써 시간과 비용이 절감된다. 이러한 통합 의료정보를 바탕으로 병원 서로간의 정보를 공유함으로써 업무의 효율성을 증대할 수 있다.
원격진료를 요하는 응급현장에서 사용을 위하여 1차원 배열 탐촉자를 손으로 조작하는 동안 변하는 방사빔의 위치를 추적하여 정적인 3차원 초음파영상을 구성하였다. 탐촉자에 고정된 모션센서의 병진운동 및 회전운동에 대한 정보를 기준직교좌표계로 변환하는 이론적 모델을 제시하였으며, 신호 증폭과 시리얼 통신을 위한 인터페이스 용도의 모듈을 상용의 센서를 사용하여 제작하였다. 실리콘 퍼티로 제작된 시험용 팬텀에 대한 B-모드의 동영상과 센서의 신호를 동기화하여 기록하였다. 동영상으로부터 주기적으로 추출한 B-모드 영상과 각 영상내의 픽셀 각각의 그레이 레벨을 이용하여 3차원 복셀의 그레이 레벨을 재구성하였다. 이 복셀의 데이터를 이용하여 3차원 영상과 임의단면의 B-모드 방식의 2차원 영상을 구성하였으며, 이 영상들은 시험용 팬텀의 형상과 잘 일치하였다.
최근 군사적 목적으로 제작된 드론의 활용이 일반적인 용도로 그 사용처가 확대되고 있다. 콘텐츠 제작에 있어 드론이 활발하게 사용되고 있는데 특히 영상 촬영 분야에서 가장 눈에 띄게 나타나고 있다. 본 논문에서는 드론에서 촬영된 2차원 영상 데이터를 이용하여 포인트 클라우드 및 3차원 모델을 생성하고 메쉬 데이터를 3차원 라이브러리로 모듈화한 플랫폼을 개발한다. 이를 위하여 먼저 드론을 이용하여 2차원 영상 데이터를 취득하고, 취득된 2차원 영상 데이터를 기반으로 하여 포인트 클라우드를 생성하고, 추출된 포인트 클라우드를 3차원 메쉬 데이터로 변환한 후 변환되어진 3차원 데이터를 다양한 분야에 활용될 수 있도록 서비스 라이브러리 플랫폼을 개발한다. 본 논문에서 개발된 플랫폼은 촬영된 데이터를 3차원 데이터로 변환하여 영화, 드라마, 다큐멘터리 등의 제작 시에 특수 영상을 위한 실제 세트 제작 비용 절감 및 시간을 단축 할 수 있고, 실감 미디어 및 특수 영상, 전시 영상 분야의 디지털 콘텐츠 제작 전문 인력 창출에 기여 할 수 있다.
본 논문은 축구경기에서 골인과 같은 중요한 장면을 영상처리 기술과 컴퓨터 그래픽 기술을 이용하여 3차원으로 재연할 수 있는 3차원 축구재연 시스템에 대해 소개한다. KBS 기술연구소에서는 축구경기 중계방송에서 시청자에게 새로운 영상을 제공하기 위해 Vplay라는 3차원 축구재연 시스템을 개발하였다. Vplay는 컴퓨터 그래픽을 이용하여 축구경기에서 흥미롭고 중요한 장면을 재연한다. Vplay는 입력 비디오 시퀀스로부터 색상정보를 기반으로 신수 영역을 추출하고, 전역 이동 추정 모델과 운동장 좌표 변환모델을 이용하여 운동장에서의 선수의 정확한 위치를 추정한다. 이 결과 데이터는 가상 캐릭터의 움직임을 생성하는 이동동작 생성기로 입력되어 가상 캐릭터의 기본적인 움직임을 자동 생성한다. 그리고 미리 제작된 동작과 모델 라이브러리를 통해서 빠르고 편리하게 중요 장면을 재연할 수 있다. Vplay는 빠른 제작시간을 요구하는 축구중계 생방송용으로 개발되었으며 지난 월드컵 경기와 아시안 게임에 효과적으로 활용하였다.
모바일 컴퓨팅의 르네상스 시대를 이끌어가고 있는 스마트폰은 조만간 전 세계의 휴대폰 시장을 점령할 것으로 예상되고 있으며, 특히 안드로이드 플랫폼 기반 스마트폰에 대한 수요가 급격히 상승하고 있다. 이에 따라 스마트폰 사용자를 위한 다양한 애플리케이션 서비스 모듈이 개발되고 있으며, 이들이 서비스 혁신에 기여하고 있다. 한편 모바일 기능을 지원하는 LBS(즉 Location Based Service) 시스템에 대한 기술 지원 및 기술의 개방으로 이와 관련한 많은 애플리케이션이 등장하는 추세이다. 우리는 이 LBS 시스템으로 운전자에 대한 교통사고 발생시 위치 정보 전송을 중점적으로 활용하고, 또한 운전자에게 여러 편리성을 제공하기 위하여 Driver Manger 서비스 모듈을 연구하였다.
현대 통신 시스템에서 다중대역 RF 프론트엔드의 필요성은 급속하게 증가하고 있다. 예를 들면, 위성시스템의 주파수 배치가 복잡하기 때문에, 각 통신 채널에 적합한 많은 필터가 필요하게 된다. 하지만, 시스템의 크기와 탑재체를 줄이기 위하여 전체 채널 필터 기능을 대신할 수 있는 하나의 필터 모듈로 대체하는 것이 이상적이다. 본 논문에서 기존 4단자 평형 이중대역 대역통과 여파기에 발룬을 이용하여 2단자 대역통과 여파기로 변환하는 방법을 제안한다. 입력과 출력에 발룬이 위치하고, 기본 주파수가 2.5 GHz이고, 첫 번째 고조파가 5.7 GHz인 2단자 평형 이중대역 대역통과 여파기를 제작하고 측정하였다. 계산된 결과와 측정된 결과가 잘 일치한다.
저궤도 인공위성 전력계 시스템의 설계 및 해석을 위한 태양전지 전력조절기의 대신호 안정도해석을 수행한다. 태양전지 전력조절기에서 제어가능한 모든 방법에 따른 태양전지에서 바라본 태양전지 전력조절기의 부하특성을 분류하고, 상태공간해석을 이용하여 태양전지 시스템의 대신호적 안정도를 해석한다. 또한, 본 논문에서는 태양전지 전력조절기의 부하특성을 정전력부하에서 정저항부하로 변환하여 대신호적인 안정도를 확보하는 비선형변환을 제안한다. 제안된 변환기법을 통해 최대전력점 추적제어나 배터리 충전제어 및 전류분배제어가 가능한 병렬 모듈 태양전지 레귤레이터에 적합한 단일 전류 제어기를 구성한다. 제안된 대신호 해석과 저항제어를 검증하기위해, 200W급 태양전지와 100W급 태양전지 전력조절기 두 모듈을 병렬로 구성하여 실험하였다.
본 논문에서는 주문형 케이크의 자동화 제작을 위해 필요한 일련의 영상 기반 식품 모양 인식 및 정밀 측위 방법을 제안한다. 초소형 카메라 모듈을 푸드 아트 프린터 내부의 비스듬한 위치에 장착 후 원근 변환을 적용하여 탑 뷰(top veiw) 이미지로 전환 후 에지 검출, 직선 및 원형 허프 변환 등을 수행하도록 하여 식품의 모양을 인식하고 무게 중심 좌표를 검출하도록 하였다. 본 알고리즘을 케이크 및 떡 모형에 적용하여 테스트를 수행하였으며 그 결과 180~250 lux 범위의 조명 환경에서 98.75% 의 높은 객체 인식률을 얻을 수 있었으며 50~120 lux 범위에서 0.87% 이내의 중심점 측위 오차율을 얻을 수 있었다. 이는 수요처의 요구 사항을 충분히 만족하는 수치이며 실시간 처리 성능도 프레임당 0.5초 이내로 나타나 상용화 가능성을 충분히 갖춘 것으로 판단된다.
본 논문에서는 모바일 기기 사용자들의 다음 방문 장소를 효율적으로 예측할 수 있는 맵리듀스 기반의 이동 패턴 마이닝 시스템을 소개한다. 이 시스템은 대용량의 사용자 이동 궤적 데이터 집합으로부터 은닉 마코프 모델로 표현되는 각 사용자의 이동 패턴을 학습해내고, 이 모델을 현재 이동 궤적에 적용함으로써 다음 방문 장소를 예측한다. 본 시스템은 사용자별 이동 패턴 모델을 학습하는 후단부와 실시간으로 다음 방문 장소를 예측하는 전단부 등 크게 두 부분으로 구성된다. 이 중에서 후단부는 주요 장소 추출, 이동 궤적 변환, 이동 패턴 모델 학습 등 총 3개의 맵리듀스 작업 모듈들로 구성된다. 이에 반해, 본 시스템의 전단부는 이동 경로 후보군 생성, 다음 장소 예측 등 총 2개의 작업 모듈들로 구성된다. 그리고 본 시스템을 구성하는 각 작업 모듈의 맵과 리듀스 함수들은 하둡 인프라를 효과적으로 활용하여 병렬 처리를 극대화할 수 있도록 설계하였다. 대용량의 공개 벤치마크 데이터 집합인 GeoLife를 이용하여 본 논문에서 소개한 시스템의 성능을 분석하기 위한 실험들을 수행하였고, 실험 결과를 통해 본 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
오늘날 소위 디지털 전환시대를 맞아, 많은 부분에서 빅데이터의 구축과 활용에 대한 필요성이 높아졌다. 오늘날에 많은 데이터가 디지털기기, 미디어 친화적으로 생산 및 보관되는 것과 달리, 과거 오랜 기간 데이터의 생산 및 보관은 활자 인쇄도서가 주를 이루었다. 따라서 오랜 기간 축적되어온 방대한 활자 인쇄도서를 빅데이터로써 활용하기 위한 광학 문자 판독(OCR: Optical Character Recognition) 기술의 필요성 역시 빅데이터의 필요성에 맞추어 함께 요구되었다. 본 연구에서는 도서 스캔 이미지의 정보를 각 문서 객체별로 세분화하여 그 구조와 내용을 디지털화하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 크게 1) 문서객체(표, 수식, 그림, 본문)의 영역정보를 인식. 2)인식된 객체의 영역정보를 각각 표 처리, 수식 처리, 텍스트 처리 모듈로 OCR. 3) OCR로 처리된 문서 정보를 JSON형식으로 종합하여 반환하는 세 단계로 구성된다. 본 연구에서 제안하는 모델은 이러한 단계를 수행함에 있어 오픈소스로 공개된 프로젝트를 활용하되, 본 시스템의 목표에 맞추어 추가적인 학습과 개량을 거쳤다. 본 연구에서 제안한 지능형 OCR 시스템은 문서 이미지 내 4종(표, 수식, 이미지, 텍스트)의 객체인식과 처리에 있어 상용 소프트웨어 수준의 성능을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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