최근 모바일 기기의 영상 촬영 기능의 확대에 따라, 영상처리를 위한 다양한 어플리케이션들이 모바일 환경으로 이식되고 있다. 또한 모바일 기기의 컴퓨팅 능력또한 상승으로 기존에 컴퓨터에서만 가능하였던 다양한 영상처리기술들이 모바일 환경으로 이식되고 있다. 이러한 영상처리 기술 중, 사용자가 촬영한 영상에서 전경만을 추출하여 원하는 새로운 배경에 합성하는 문제는 다양한 어플리케이션에서 사용이 가능하나 계산이 복잡하다는 문제점으로 모바일환경 이식에 어려움을 가지고 있었다. 본 연구에서는 모바일 기기로 촬영된 영상을 전경/배경으로 구분하여 목표 영상에 실시간으로 합성할 수 있는 영상합성 기술을 제안한다. 사용자가 촬영한 영상에서 배경이 움직이지 않는다는 가정하에 자동으로 전경을 추출하며 이를 새로운 배경에 합성하는 기법을 소개한다. 모바일 촬영의 특성을 고려하여 촬영시 약한 움직임을 포함하는 영상에서의 자동 전경 추출 알고리즘을 개발하며 이를 SIMD 및 GPGPU기반의 가속화 알고리즘을 사용하여 SD급 화질의 영상에 대해 모바일 상에서 실시간 처리가 가능한 결과를 보인다. 본 논문의 기술을 사용하여 상용화 가능한 영상처리 어플리케이션의 개발이 가능하다.
COVID-19에 따른 온라인 마케팅의 활성화는 디지털 트랜스포메이션 가속화를 촉진하고 있다. 본 연구는 디지털 트랜스포메이션 역량이 부족하고 COVID-19로 수입 감소를 겪고 있는 중소 베이커리 기업의 10년간 매출 데이터로 Apriori 알고리즘을 사용하여 연관규칙분석을 수행했다. 분석 결과 오프라인 마켓 중심에서 온·오프라인 B2B, B2C 시장으로 전환하고, 다품종 소량 판매에서 소품종 대량판매 전략을 취하는 것이 경영 개선을 할 수 있는 것으로 나타났다. 향후 다각화된 마케팅 전략에 따른 다양한 채널의 판매 데이터를 분석하고 학습하면 많은 중소기업의 디지털 전략 대응을 위한 가이드라인이 될 수 있을 것이다.
IT산업의 가속화로 인하여 다양한 미디어 환경이 조성되고 있는 현대사회에 3D-TV 등의 실시간 영상화면은 매우 중요한 이슈이다. 이러한 고화질의 실시간 영상은 매우 다양한 분야에 적용되고 있으며 CCTV 등의 영상 성능에 중요한 파라미터가 되고 있다. 그러나 이러한 고화질의 영상이라도 보안에 취약한 단점이 있기 때문에 보안채널 또는 각종 보안 알고리즘을 이용하여 이러한 단점을 없애고자 하는 시도가 매우 활발히 진행 중에 있다. 본 연구에서는 이러한 단점을 별도의 보안기술을 부가하여 처리속도를 감소시키는 것이 아니라 영상처리 자체에 보안기능을 부가함으로서 실시간 처리 및 보안성을 증대시키기 위한 방안을 제시한다.
최근 산업의 여러 분야에서 자동화 시스템이 발전함에 따라 3D 측정에 의한 물체의 높이 검사의 필요성이 점차 대두되고 있다. 여러 3D 측정 방법 중에서 본 논문에서 다루는 방법은 위상 측정법으로, 위상 측정법이란 프린지 패턴의 위상값을 이용하여 물체의 높이를 구하는 방법이다. 위상 측정법은 연산량이 많이 필요한 알고리즘이기 때문에 이를 효율적으로 해결할 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 NVIDIA에서 나온 CUDA를 사용할 것을 제안했다. 또 CUDA에서 제공하는 Pinned memory와 Stream을 사용할 것을 제안하였다. 이를 통해 정확도를 유지하면서 측정 속도는 크게 향상시킬 수 있었고 실험을 통해 성능을 입증하였다.
논리형 집적회로의 내부 결함을 검증하기 위해서는 설정된 초기 값을 전파하여 최종 출력 단에 나타난 값과 결함이 없을 경우의 출력 값을 비교함으로써 검증할 수 있다. 입력 단자의 수가 N인 회로에서 모든 내부신호 선의 결함을 검출하기 위해서는 최대 2N개의초기 입력 값들로 구성된 검증 패턴이 필요하다. 본 논문에서는 다 출력회로에서 2N개의 입력 패턴 중, 모든 신호선의 결함을 검출 할 수 있는 최소의 입력패턴 집합을 빠르고 정확하게 생성하기 위한 방법으로 다 출력회로를 출력과 연관된 세부회로로 분리하여 각각 검증함으로써 탐색공간을 줄이는 방법을 제안한다. 이는 입력 패턴의 길이가 상대적으로 줄어들 뿐 아니라 관련이 없는 신호 선을 탐색하지 않으므로 검증 패턴 생성 시간이 감소함으로써기존의 패턴 생성 알고리즘보다 효과적인 검증 패턴의 생성이 가능하다.
최근 급격히 발전한 휴대폰은 다양한 기능을 가지고 있다. 그 중 디지털 카메라의 기능을 겸비한 휴대폰은 디지털 카메라의 판매량을 앞서고 있고, 메가픽셀의 고화소 디카폰의 개발로 대중화가 더욱 가속화되고 있다. 카메라폰을 응용한 연구분야로는 생체인식기술을 적용할 수 있으며, 본 논문은 제약이 많은 휴대폰 환경에서 홍채인식기술을 적용하기 위한 휴대폰 카메라로 취득된 얼굴영상에서의 눈 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 얼굴영상에서 눈은 피부나 머리카락보다 빛에 대한 반사율이 높아 각막에 specular reflection이 생기게 되고, 동공은 눈의 다른 지역에 비해 흑화소가 많다는 특징을 가지고 있다. 이러한 두 가지 특징을 이용하여 동공 후보 영역을 선정하였고, 선정된 이진영상에서 수평 프로파일과 수직 프로파일을 적용하여 동공 후보 영역을 줄이면서 동공의 중심 위치를 검출한다. 본 연구는 휴대폰 환경을 고려하였기 때문에 최소한의 메모리 사용과 적은 연산량을 목표로 하여 눈의 위치를 검출 한다. 실험 결과, 입력 영상 내에 일정크기의 동공영역이 존재할 경우 높은 눈 영역 추출 성공률을 보이며, 본 연구에서 제안한 알고리즘을 실제 휴대폰에서 수행한 결과 평균571.6ms의 시간이 소요됨을 알 수 있었다.
곡면은 다각형 메쉬에 비해 간결한 표현을 가지고 부드러운 형상을 표현할 수 있지만, 현재 그래픽스 하드웨어는 곡면 렌더링을 지원하고 있지 않다. 최근의 GPU를 이용하여 프로그래밍 가능한 그래픽스 파이프라인은 기존의 다양한 그래픽스 알고리즘들을 가속화시키는 데 이용될 수 있기 때문에, 이 논문에서는 GPU 하드웨어를 이용하여 블렌딩을 기반으로 생성된 임의의 위상을 가진 곡면을 빠르게 렌더링 하는 방법을 제시한다. 제어 메쉬상에서 샘플링된 매개변수와 지역 곡면을 표현하는 정보들을 그래픽스 파이프라인으로 전달하여, 정점 프로세서에서 이러한 정보들을 가지고 블렌딩된 곡면상의 위치 정보와 노말 벡터를 계산한다. 이러한 방법은 CPU에서 블렌딩 곡면을 계산하는 것보다 훨씬 빠르게 수행된다.
영유아 관련 사고는 빈번하게 발생하고 있으며 초동 조치가 원활하지 않을 경우 더 큰 사고로 이어질 수 있다. 신속한 초동 조치를 위해서는 적절한 모니터링 시스템이 요구되며, 아동의 생체 상태에 대한 정확한 모니터링과 긴급한 상황 발생에 대해서 즉각적인 통보가 가능한 시스템의 구축이 필요하다. 최근 IoT 기술의 발전과 더불어 다양한 형태의 센서들이 초소형으로 개발되고 있으며 스마트 폰의 발전과 더불어 스마트 폰과의 연계된 웨어러블 디바이스의 개발이 가속화 되고 있다. 이러한 웨어러블 디바이스를 사용하여 영유아 사고의 위험을 줄이고 사고 발생시 신속한 대응이 가능해 진다. 본 논문에서는 영유아 상태에 대한 모니터링이 가능한 웨어러블 시스템을 제안하고 영유아 사고를 예방하기 위한 서비스를 제시한다.
최근 컴퓨터 성능 향상과 새로운 머신러닝 알고리즘 개발됨에 따라, 각 분야별 연구자들이 이를 활용한 연구를 다양하게 수행하고 있으며, 하수처리시설의 경우에는 막대한 양의 운영자료가 축척됨에 따라 머신러닝을 활용한 다양한 연구가 가속화 되고 있다. 기존 하수처리장의 물리학적 모델은 적용된 영향 인자에 여러 가지 가정이 고려되어 모델 정확도가 부정확해지는 경향이 있었으며, 이러한 문제점을 보완하기 위해 하수처리장의 수집된 운영자료 및 머신러닝 기반의 예측 모델을 활용하여 예측 모델 정확도를 향상하는 선행 연구들이 진행되고 있다. A 하수처리장의 부지 내에 설치된 센서를 통하여 운영자료가 중앙제어실 서버에 실시간으로 저장되는 자료를 활용하여 NN (Neural Network), SVM (Support Vector Machine), RF (Random Forest) 등과 같은 다양한 머신러닝 모델을 적용하였고, 하수처리장 운영자료를 적용할 경우 어느 모델이 가장 높은 성능이 나타나는지 인사이트를 도출하고자 하였다. 금회 연구는 A 하수처리장을 대상으로 여러 머신러닝 기반 예측 모델을 개발하고, 각 모델의 예측정확도를 서로 평가함으로써, 머신러닝 모델 최적화를 수행할 수 있었다. 이번 연구에서 도출된 결과를 활용하여 하수처리장 예측 모델 최적화를 진행할 경우, 향후 비교적 짧은 시간에 하수처리장 머신러닝 기반 예측 모델 개발이 가능하다는 점에 의의가 있다.
최근 무인 항공 기술의 발전과 함께 드론의 상업적 활용이 가속화되고 있다. 산업계 및 학계에서는 인공지능, 사물인터넷 등 지능정보기술을 활용하여 드론 응용에 자율 비행을 적용하고자 노력하고 있지만 해결되지 못한 문제들이 산적해 있다. 그러므로 완전 자율 비행은 아니지만, 드론 조종에 경험이 없는 비전문가도 드론을 용이하게 조정할 수 있는 반자동 방식의 비행 제어를 채택한 드론 응용이 개발이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 실내환경에서 정찰 임무 수행을 위한 반자동 비행 조종 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 교차로 지점마다 사용자에게 이동 방향을 선택할 기회를 제공하고 교차로 간 일정한 속도 및 벽면과의 일정한 간격으로 자율비행하도록 제어한다. 또한, 실내 측위 기술인 ORB-SLAM 알고리즘을 이용하여 드론이 실내 공간 및 자신의 위치를 파악하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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