유해조류의 대번식으로 정의되는 적조는 광역적으로 발생·확산되는 특성을 가진다. 이는 기존의 조사 방법만으로는 탐지의 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 적조를 원격탐사 기법을 활용하여 탐지하였다. 또한 단순히 chlorophyll의 농도가 아닌 광특성을 이용하여 탐지의 정확도를 높이고자 하였다. 적조는 해수신호가 복잡한 남해안에서 주로 발생하며 남해안의 주 적조 종은 Cochlodinium polykirkoides이다. 따라서 기계학습 기법을 활용하여 시각적인 판단에 국한되지 않고 연구자의 관찰과 경험에 의존해 발견하지 못했던 특징을 반영하여 객관성을 확보하고자 하였다. 본 연구에서는 기계학습 모델 중에서 서포트백터머신과 랜덤포레스트를 사용하였고 두 모델의 성능 평가 지표로 정확도 등을 산출한 결과 각각 85.7% 80.2%의 정확도를 보였다.
본 논문에서는 물체들의 이동(translation) 축적(scale) 그리고 회전방향(orientation)에 무관하게 물체를 인식하는 실용적인 패턴 인식 시스템을 소개한다. 이 시스템은 2진영상으로 변환하는데 필요한 임계치(threshold)의 큰 변화에도 덜 민감하다. 특징 벡터(feature vector)로 서는 Zernike 모멘트를 사용하였는데 지금까지 잘 알려진 Hu가 제안한 7개의 모멘트 불변수 (moment invariants)와 비교한다. 또한, 실용적인 기계 시각(machine vision) 시스템에 대해 세 가지 중요한 문제로서 패턴 정규화(pattern nomalization), Zernike 모멘트의 신속한 계산, 그리고 k-NN 규칙을 이용한 분류 등을 논의하였다. 실험에서는 임의의 회전 방향에서 문자들의 크기가 10x10 화소(pixel)에서 512x512 화소까지 변하는 서로 다른 크기를 가진 인쇄된 62개의 문자와 숫자 그리고 기호들을 서로 다른 임계치에서 인식하는 것을 보여준다.
침입자. 화재. 폭발이나 기계 이상과 같은 인적, 물적 재산에 피해를 입힐 수 있는 대부분의 응급 상황은 시각적으로 인식 가능하다. 따라서 사고가 발생하기 이전에 사고의 발생 가능성을 관계자에게 신속히 전달하여 인적, 물적 피해를 입지 않게 또는 최소화할 수 있게 대처하는 것이 필요하다. 이미지 기반의 지능형 경보/모니터링 시스템을 개발하여 자동적으로 비정상 상태를 인식하고 이를 관계된 사람들에게 인터넷과 전화, PCS, PDA로 신속하게 전달하는 유무선 통신 네트워크에서의 오브젝트 이미지 기반의 지능형 경보/모니터링 시스템을 구현하였다. 이 논문에서는 이미지 기반의 지능형 경보/모니터링 시스템의 구성에 대하여 설명하고 각 구성 요소의 기능에 대해서 설명한다
오늘날 인간은 기계와의 상호의사소통을 이용하여 기계를 더욱 발전시켜가고 있다. 시각기반인지시스템을 비롯한 여러 HCI(Human Computer Interaction)시스템 중 손가락 제스처를 인식, 추적하는 기술은 HCI 시스템에서 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 이 논문에서는 손가락을 구분하기 위해서 제한된 배경과 복잡한 배경에서의 손가락을 구분할 뿐만 아니라 배경과 전경을 분리하는 차영상을 이용하여 더욱더 효과적으로 손가락을 구분해내는 방법을 이용한다. 손가락을 구분하기 위해서는 미리 정의해놓은 손가락 끝 이미지들과 Template-Matching 을 통하여 손가락을 인식한다. 그리고 인식된 손가락을 추적한 후 미리 정의해놓은 제스처들과 비교함으로써 제스처를 인식한다. 이 논문에서는 차영상과 Template Matching 반을 이용하지 않고 미리 관심영역을 획득한 후 그 영역 안에서 Template Matching 을 수행한다. 그래서, 실행속도 및 반응속도를 줄이는 데 중점을 두고 있으며 더욱 효과적으로 제스처를 인식하는 방법에 대해 제안한다.
굴 까는 작업을 자동화하기 위한 방법으로 굴의 껍질 안쪽에 붙어 있는 근육질을 제거하고 굴 껍질의 힌지(Hinge)를 절단하는 작업을 필요로 한다. 본 논문에서는 굴을 까는 자동화 기계를 개발하기 위한 연구의 일환으로써 컴퓨터 시각 시스템을 이용하여 굴의 힌지 위치를 판단하는 영상처리 알고리즘을 개발하였다. 본 실험에 사용한 굴들은 컴퓨터 비젼 시스템이 굴의 바깥쪽 힌지표면을 감지할 수 있도록 굴을 물로 씻은 후굴 껍질의 힌지(Hinge)부분을 약간 절단하였다. 칼라 비디오 카메라(color video camera)를 이용하여 굴의 절단된 힌지표면의 영상을 잡은 후 개발한 영상처리 알고리즘을 이용하여 굴의 힌지(hinge)위치를 감지하였다. 영상내의 굴의 힌지(Hinge)와 그 밖의 다른 물체를 구별하기 위하여 4개의 변수 (원형도, 사각형도, 장단축비, 유크리드(Euclidian)거리 )를 이 용하였다. 또한 영상(image)내 의 굴의 힌지(Hinge) 위치를 쉽고 효과적으로 파악하기 위하여 몇 가지 영상처리 즉, 수축-확장, 문턱갑 처리 등의 방법들을 이용하였다.
본 논문은 사람과 짐의 물체 감지를 위한 YOLO 모델을 활용하여 특정 공간 내 혼잡도를 측정하는 시스템을 제안한다. YOLO를 학습시켜 기차 내에서 사람 및 짐과 같은 객체를 탐지하는 모델을 만든다. 그리고 이 모델을 이용하여 기차 내에서 객체를 탐지하고, 객체의 위치와 개수 정보를 얻는다. 이렇게 얻은 정보를 기반으로, 혼잡도를 측정하기 위해 다양한 지표를 활용한다. 이를 인터페이스에 시각적으로 보여준다. 결과적으로, 제안된 시스템은 승객들의 안전과 편의를 보장하며, 특정 공간의 혼잡도 파악에 유용한 도구로 사용될 수 있다.
토양수분과 유출 간 관계를 정량화하는 것은 수문 기작 및 유출 발생 과정의 이해를 위한 중요한 정보를 제공한다. 특히, 유출과정의 특성화는 수문 사상에 따른 불포화대 내 토양수 및 토사 손실 제어와 산사태 및 비점오염원 발생 예측을 위해 필수적이다. 유출과정과 관련된 비선형성과 복잡성을 확인하기 위해 토양수분과 유출 사이의 이력 거동이 조사되었다. 특히, 수문 과정 내 이력 현상 구체화를 위해 정성적인 시각적 분류 및 정량적 평가를 위한 이력 지수들이 개발되었다. 정성적인 시각적 분류는 시간에 따라 시계 및 반시계방향으로 다중 루프 형상을 나누는 방식으로 진행되었고, 정량적 평가의 경우 이력 고리(Hysteretic loop) 내 상승 고리(Rising limb)와 하강 고리(Falling limb)의 차이를 기준으로 한 지수로 이력 현상을 특성화하였다. 이전에 제안된 방법론들은 연구자의 판단이 들어가기 때문에 보편적이지 않고 이력 현상을 개발된 지수에 맞춤에 따라 자료 손실이 나타나는 한계가 존재한다. 자료의 손실 없이 불포화대 내 발생 가능한 대표 이력 현상을 자동으로 추출하기 위해 적합한 비지도 학습기반 기계학습 방법론의 제안이 필요하다. 우리 연구에서는 국내 산지 사면에서 강우 사상 동안 다중 깊이(10, 30, 60cm)로 56개의 토양수분 측정지점에서 확보된 토양수분 시계열 자료와 산지 사면 내 위어를 통해 확보된 유출 시계열 자료를 사용하였다. 먼저, 기존에 분류 방법을 기반으로 계절 및 공간특성에 따라 지배적으로 발생하는 토양수분-유출 간 이력 현상을 특성화하였다. 다음으로, 토양수분-유출 간 이력 패턴을 자료 손실 없이 형상화하여 자동으로 데이터베이스화하는 알고리즘을 개발하였다. 마지막으로, 비지도 학습방법을 이용하여 데이터베이스화된 실제 발현 이력 현상 내 확률분포를 최대한 가깝게 추정하는 은닉층을 반복적인 재구성 학습을 통해 구현함으로써 대표 이력 현상 패턴을 추출하였다.
최근 산업에서는 기계구성 부품과 고정밀 가공에 대한 요구가 높아지고 있으며, 생산 현장에서는 기계를 효율적으로 운용하는 것의 필요성과 정밀도향상의 요구가 높아지고 있다. 하지만 이를 위해서는 가공된 제품을 정밀히 관찰, 분석 할 수 있어야 하며, 이를 위해서는 사람의 눈으로 볼 수 없는 미세한 차이를 구분 할 수 있어야 한다. 이를 위해서 본 논문에서는 백색광 간섭 측정계를 이용해 측정된 데이터를 시각화 하고, 더 나아가서 6가지의 거칠기 파라미터를 제공하여 관찰, 분석에 있어서 유용한 정보를 제공하고자 한다.
종래(從來)의 내비게이션시스템은 주로 선박(船舶)을 대상(對象)으로 이용되어왔으나, 최근(最近)에는 각종(各種) 이동(移動)로보트 및 자동차(自動車)에 대한 적용사례(適用事例)가 증가(增加)하고 있다. 내비게이션시스템은 기계적(機械的)인 이동(移動)시스템뿐만 아니라, 이동(移動)이라는 행동(行動)을 취하는 인간(人間)시스템 즉, 시각(視覺) 부자유자(不自由者를) 대상(對象)으로 적용(適用)될 수 있다. 종래(從來)의 기계적(機械的)인 맹인용(盲人用) 가이딩시스템으로서 맹도견(盲導犬)로보트가 있으나 계단(階段)등의 복잡(複雜)한 환경하(環境下에)서는 안내(案內)가 불가능(不可能)한 점과 맹인(盲人)의 의사(意思)가 반영(反映)되기 어렵다는 점 등의 많은 문제점(問題點)을 안고 있다. 현실적(現實的)으로 요구(要求)되는 안내(案內)시스템은, 단지 환경(環境)에 관한 각종정보(各種情報)를 제공(提供)하고 의사결정(意思決定)과 행동(行動)은 맹인(盲人)이 실시(實施)하는 시스템의 형태(形態)이다. 본논문(本論文)에서는, 맹인용(盲人用) 내비게이션시스템의 구축(構築)을 목표(目標)로 하는 중간과제(中間課題)로서, 화상(畵像)을 이용(利用)한 언어적(言語的) 가이드시스템을 제안(提案)한다. 당해(當該)시스템 구축(構築)에 있어서 중요(重要)한 과제(課題)는, 주어진 환경(環境)에 관한 화상정보(畵像情報)를 언어(言語)로 변환(變換)시키는 일이다 본연구(本硏究)에서는, 가이드를 위한 언어지원(言語指元) 생성(生成)에, 정성적(定性的), 정량적(定量的)인 속성(屬性)을 가지고 언어적(言語的) 표현(表現)에 유효(有效)한 퍼지이론(理論)을 이용(利用)한다. 구체적(具體的)인 일례(一例)로서, 공원(公園)에서 벤치까지 맹인(盲人)을 가이드하는 상황(狀況)을 설정하고 언어지원(言語指元)을 생성(生成)하는 알고리즘을 제안(提案)한다.
This study was conducted to develop a robotic transplanter for bedding plants. The robotic transplanter consisted of machine vision system, a manipulator, a gripper and plug tray transfer system. The performance of the robotic transplanter was tested and compared by two different transplanting methods, which were to consider the leaf orientation of seedlings and not to. Results of this study were as follows. (1) A cartesian coordinate manipulator for a robotic transplanter with 3 degree of freedom was constructed. The accuracy of position control was $\pm$1 mm. (2) The robotic transplanter with the machine vision system, the manipulator, the gripper and the transfer system was developed and tested with a shovel-type finger. Without considering the orientation of leaves, the success rates of transplanting healthy cucumber seedlings in 72-cell and 128-cell plug-trays were 95.5% and 94.5% respectively. Considering the orientation of leaves, the success rates of transplanting healthy cucumber seedling in 72-cell and 128-cell plug-trays were 96.0% and 95.0% respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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