광학 문자 인식(Optical Character Recognition, OCR)은 이미지 내의 문자를 인식하여 디지털 포맷(Digital Format)의 텍스트로 변환하는 기술이다. 딥러닝(Deep Learning) 기반의 OCR이 높은 인식률을 보여줌에 따라 대량의 기록 자료를 보유한 많은 산업 분야에서 OCR을 활용하고 있다. 특히, 의료 산업 분야는 의료 서비스 향상을 위해 딥러닝 기반의 OCR을 적극 도입하였다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 OCR 엔진(Engine) 및 의료 데이터에 특화된 OCR의 동향을 살펴보고, 의료 OCR의 발전 방향에 대해 제시한다. 현재의 의료 OCR은 검출한 문자 데이터를 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)하여 인식률을 개선하였다. 그러나, 정형화되지 않은 손글씨(Handwriting)나 변형된 문자에서는 여전히 인식 정확도에 한계를 보였다. 의료 데이터의 데이터베이스(Database)화, 이미지 전처리(Pre-processing), 특화된 자연어 처리를 통해 더욱 고도화된 의료 OCR을 발전시키는 것이 필요하다.
방사 왜곡이 홀로그래픽 스테레오그램에 미치는 영향을 알아보기 위해, 가상의 3차원 객체를 렌더링하고, 이 객체로부터 원근 투영 이미지를 획득하였다. 획득된 원근 투영 이미지를 재배열 하여 hogel 이미지를 만들고 복원되는 영상을 확인하기 위해 홀로그래픽 스테레오그램의 수학적 복원 알고리즘을 제안하였다. 광학 엔진에 의해 발생 할 수 있는 방사 왜곡을 포함하는 hogel 이미지를 왜곡 정도를 달리하여 만들고, 수학적 복원 알고리즘을 이용하여 복원 하였고, 복원된 영상을 PSNR을 이용하여 비교 하였다.
The influence of fuel spray characteristics on engine performance has been known as one of the major concerns to Improve fuel economy and to reduce exhaust emissions. In general, the UBHC(Unburned Hydrocarbon) emission could be reduced by decreasing the droplet size of the fuel sprays. In PFI (Port Fuel Injection) gasoline engines, the mixture of air and fuel would not be uniform under a certain condition, because the breakup and production of spray droplets are made in a short distance between the fuel injector and intake valve sheat. In this study, were investigated the transient spray characteristics and dynamic behavior of droplets from 2holes-2sprays and 4holes-2sprays type injectors used in PFI gasoline engine. Mean droplet size and optical concentration were measured by LDPA (Laser Diffraction Particle size Analyzer). The variation of droplet mean diameter and optical concentration were measured for understanding the behavior of unsteady spray.
현재 외부 가압 공기베어링이 사용되어지는 분야는 PCB 기판, 엔진의 연료분사노즐 등의 고속가공용 스핀들, 전자 기기, 광학 기기 등에 사용되는 초정밀 부품가공용 스핀들, 정밀 측정 기기, 의료 기기, 저온 팽창기등 상대운동을 하는 많은 분야에서 이용되고 있으며, 이들 분야의 고속화 및 고정밀화 추세에 따라 고속에서의 안정성과 높은 운전정밀도가 보장된 외부 가압 공기 베어링이 요구되고 있다. 정밀 스핀들 시스템에 공기베어링이 사용되는 이유는 윤활제인 공기의 압축성에 기인된 평균화효과로 인하여 어느 정도 형상오차가 존재하더라도 축의 회전 시 떨림 진폭이 흡수되어 높은 운전정밀도를 유지하며 운전이 가능하기 때문이다. 그러나, 공기의 압축성에 의한 평균화효과로 어느 정도의 떨림 진폭은 흡수되나 형상오차에 의한 떨림 진폭은 작은 크기라도 여전히 남아있게 된다. 따라서, 초정밀 가공 기기나 정밀 측정 기기 등 높은 운전정밀도가 요구되는 곳에 공기베어링이 사용될 경우에 있어서 형상오차는 운전정밀도에 영향을 미치는 중요한 인자가 된다. 본 연구에서는 각각 두 개의 오비 가압 공기 저널 및 스러스트 베어링으로 구성된 스핀들 시스템에 대한 축과 베어링의 직각도 오차가 운전정밀도에 미치는 영향에 대해 해석하고 결과를 고찰하여 스핀들 시스템에 있어서 형상 공차에 대한 기초 설계자료를 제시하고자 한다.
건축물은 건축자재의 선택과 사용에 따라서 전혀 다른 이미지로 보여 질 수 있다. 건축물을 설계하는 과정에서 건축물을 검증하거나 가시화된 이미지를 얻어내기 위해서 여러 가지 시뮬레이션 프로그램들을 사용하고 있다. 하지만 대부분의 시뮬레이션 프로그램은 국외에서 생산되는 건축자재정보에 대한 데이터들로 이루어져 있기 때문에 국내의 환경에 맞게 적용하는데는 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 국내에서 생산되고 사용되어지는 많은 건축자재를 바탕으로 데이터를 수집하고, 건축자재가 가진 광학적 특성을 측정하여 데이터베이스 구축을 위한 방안을 제시하였다. 최종적으로 RADIANCE 엔진을 이용하여 개발된 인터넷 웹기반 가시화 시스템에 구축된 국내 건축자재의 데이터베이스를 적용하였다.
본 논문은 인보이스 문서 이미지에 문서 처리 자동화를 적용하기 위한 문서 구조 인식 방법과 문서 구조 인식 결과를 토대로 스프레드문서 형태로 출력하는 방법을 제안한다. 딥러닝 OCR 엔진을 통해 문서 내 단어 블록들과 해당 블록들의 문자 인식 결과를 얻는다. 단어 블록의 위치 정보들을 통해 같은 행과 같은 열에 존재하는 단어 블록들을 검출한다. 단어 블록들의 배치 정보를 통해 문서 영역을 분할한다. 문서의 구역 정보를 통해 얻어진 문서 구조를 토대로 스프레드시트의 알맞은 위치에 문자 인식 결과를 입력한다. 실험 결과 제안된 방법을 통한 항목 배치는 평균 92.30%의 정확도를 보인다.
선박용 연료유가 연소하는 과정에서 배출되는 오염물질은 대기오염을 유발하고 인체에 유해한 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 그에 따라, IMO에서는 선박에서 배출되는 오염물질을 규제하고 있다. 하지만 입자상물질(Particulate matter: PM)에 대한 규제는 아직 논의단계에 있으므로 선제적인 대응이 필요하다. 그러기 위해서는 입자상물질에 대한 기초적인 연구가 필수적이다. 이번 연구에서는 해상용 연료유에서 발생하는 입자상물질의 기초 데이터 구축을 위해 선박 디젤 엔진에 사용되는 연료유의 무차원 광소멸계수($K_e$)를 계측하여 분석하였다. 특성 비교를 위해 육상 디젤 엔진에 사용되는 연료유를 같은 방법으로 측정하였다. 두 연료유는 황함유량과 밀도에서 차이가 난다. 무차원 광소멸계수($K_e$)는 633 nm의 레이저를 이용하여 광학적인 방법으로 측정하고 중력식 필터법에 의해 채집된 입자상물질의 체적분율을 이용하여 결정하였다. 선박용 연료유에서 배출되는 입자상물질의 무차원 광소멸계수($K_e$)는 8.28이고, 육상용 연료유는 8.44이다. 두 연료유의 무차원 광소멸계수($K_e$)는 측정 불확도 범위내에서 거의 유사하였다. 하지만 Rayleigh limit 해법에서 구한 값과의 비교를 통해 광산란 비중이 클 수 있는 부분과 광투과율과 채집질량과의 관계를 통해 광소멸 특성이 상이할 수 있음을 확인하였다.
사건현장 증거물에 존재하는 지문으로는 혈액, 페인트, 잉크와 같이 색을 보유한 물질에 접촉한 후 증거물에 유류되어 육안확인이 가능한 현재지문(visible fingerprint)과 비누, 왁스와 같은 부드러운 증거물에 압착 유류되어지는 압착지문(plastic fingerprint), 땀성분이나 생활속에서 유지류(oil)등에 오염되어 육안확인이 어려운 잠재지문(latent fingerprint)형태로 존재한다. 그 중 유지문(oil-contaminated fingerprint)은 식용유(soybean oil), 자동차 엔진오일(engine oil)을 비롯한 공업용 윤활유인 합성윤활유 및 산업현장 기계류에 사용되는 그리스와 같은 유지류에 의해 오염된 지문이 증거물에 유류되어 육안으로 식별하기 어려운 지문이며 이의 현출법에 대한 표준화 현출법은 미비하다. 이에 본 연구는 사건현장에서의 다빈도 채택증거물인 유리, 플라스틱, 알루미늄 대상물질에 식용유, 총기윤활유(LSA), 엔진오일로 오염된 유지문을 ultraviolet 광원을 이용한 광학적인 방법과 분말법 및 화학적 현출법으로 현출하기전 동결전처리법을 시도하고 분말법, cyanoacrylate (CA) fuming법, 형광발색법을 이용한 연속적 재처리법을 이용하여 최적 현출법을 제시하고자 하였다.
모바일 기기의 성능(3D 엔진, 3D가속 칩 등) 및 무선 네트워크 기술의 발달로 이용자들의 실감 있는 콘텐츠에 대한 요구가 급증하고 있다. 그러나 모바일 기기의 성능에 따라 사용할 수 있는 리소스의 제약으로 빠른 시간에 모바일용 실감 미디어 콘텐츠를 제작하는데 어려움이 있다. 일반적으로 모바일 환경에서 애니메이션 되는 캐릭터를 생성하기 위한 방법으로 전문 애니메이터가 수작업에 의해 키 프레임 방식으로 모션을 생성한다. 이는 모션 생성 시간과 비용이 많이 들고, 모션의 왜곡이 일어날 수 있다. 이러한 문제점 해결을 위하여, 본 논문에서는 광학식 모션캡처 시스템을 이용하여 빠르고 쉽게 정확한 모션 데이터를 획득하고, 이를 통해 효율적으로 모바일 3D 댄스 콘텐츠를 제작하는 방법을 연구하였다. 아울러 대용량 모션캡처 데이터를 적은 리소스를 요구하는 모바일 환경에서 사용할 수 있도록 키 단순화, 프레임 수 조정 기법을 적용하였다. 본 구현실험 결과를 통해 3D 댄스 콘텐츠 제작에 있어, 광학식 모션캡처 시스템 활용은 기존 일반적인 제작 공정에 비해 제작 시간 단축과 실감 있는 캐릭터 모션을 생성해냄으로써 실감형 콘텐츠 제작과 사용에 효과적임을 확인하였다.
경유차 배출가스에 의해 활성이 크게 저하된, 촉매가 담지된 자연 재생식 매연 저감장치인 DPF를 대상으로 여러 가지 조건에서 재제조를 수행한 후 재제조된 DPF의 일산화탄소(CO)와 총 탄화수소(THC) 그리고 입자상 물질(PM)의 저감효율과 DPF 표면 물성 특성을 분석하여 사용후 DPF에 대한 재제조 효과를 관찰하였다. 재제조된 DPF에 대한 오염물질 저감성능 평가는 제작된 디젤 엔진 다이나모 장치를 이용, 배기가스를 일부 우회시켜 온도와 공간속도 조절이 가능한 촉매 반응장치로 수행 하였으며, DPF 표면 물성 분석은 광학현미경, EDX, ICP, TGA 그리고 porosimeter를 이용 하였다. 연구 수행 결과 사용 후 DPF를 본 연구에서 적용된 고온 배소 세정, 산성/염기성 용액에 의한 초음파 세정, 세정 후 촉매 활성성분 재 함침에 의한 재제조를 수행할 경우, 재제조된 DPF의 성능이 신품 성능대비 95% 이상으로 회복되는 것을 확인 하였으며, 광학현미경, EDX, TGA와 ICP등의 분석을 통해 본 연구 조건에서의 재제조 과정으로, DPF의 활성저하 원인이 되었던 각종 불순성분 대부분이 사용후 DPF 표면으로 부터 제거되는 것을 확인 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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