복잡한 배경의 컬러 이미지에서 시점불변의 얼굴 탐지 방법이 제안되었다. 얼굴과 그 구성요소는 바라보는 각도에 따라서 다른 형태를 갖기 때문에 복잡한 배경 이미지에서 시점불변의 탐지를 위해서 얼굴의 컬러 정보를 이용하여 얼굴의 위치를 찾는 방법을 제안한다. 찾아진 얼굴은 눈과 입 등의 구성요소들의 기하학적 정보를 이용하여 검증된다. 제안된 방법은 크기, 이동, 방향에 불변한다. 또한 몇 십장의 화상을 이용한 실험 결과를 제공한다.
본 연구에서는 홀센서를 이용하여 크레인 와이어로프의 결함 탐지를 위하여 제작된 결함탐지 시스템의 성능 개선을 위한 방안에 대하여 연구하였다. 기존의 센서 보드 대신 플렉시블 보드를 제작하고 홀센서를 6개에서 10개로 늘려 장착하여 센서헤더부를 보완 제작하였다. 또한, 검사자가 한 눈에 알아보기 쉽도록 하기 위하여 결함 신호 측정 구간을 6개 구간에서 2개 구간으로 바꾸었으며, 정밀한 실험과 정확한 검증을 위하여 테스트베드를 제작하였다.
눈은 지표면의 물리과정에서 중요한 요소 중의 하나로 짧은 시간 동안에 많은 변화를 유도할 있다. 본 연구에 MODIS 채널자료를 이용하여 적설역에서 나타나는 단파적외 채널과 반사도 특성을 알아보았다 일반적으로 MODIS 위성자료를 이용한 적설연구는 근적외 채널을 활용한 NOSI (Normalized Difference of Snow Index)를 주로 사용한다. 하지만 본 연구는 정지기상 위성의 적셜 탐지 능력을 시험하기 위한 연구이다. 따라서 정지 기상 위성 탑재되어 있는 채널의 특성과 비슷한MODIS 가시 채널과 단파 적외 채널 자료를 이용하여 적설지역을 분석하였다단일 가시 채널을 이용하여 적설을 탐지 하는 것은 청천역일 경우 큰 어려움이 없으나 반면 구름과 적설이 혼재되어 있는 지역에서는 탐지 능력이 떨어진다.반면 BID 값을 활용한 적설지역 탐지는 단일 가시 채널을 활용한 방법보다 좋은 결과를 가지지만 하층운이 존재할 때는 여전히 적설과 구름을 명확히 구분하기는 어렵다.
침입 탐지를 위하여 수집되는 네트웍 트래픽은 보통 분석 처리 프로그램으로 입력되기 위해 수치적으로 표현된다. 이러한 데이터로부터 그 가운데 드러나는 경향을 한 눈에 발견하는 데에는 어려움이 있어, 이에 대해 프로토콜, 서비스 및 세션 등을 기준으로 분류하는 처리를 수행한 결과를 바탕으로 세세한 분석과정을 거치는 것이 일반적이다. 네트웍 트래픽 데이터를 도시하여 그 추이를 직관적으로 살필 수 있게 한다면 여러 기준에 따라 분류된 각 트래픽이 가지는 특징을 쉽게 발견할 수 있다. 이러한 트래픽 추이와 특징 파악의 용이함은 트래픽에서 비정상적인 부분을 식별해내는 것을 쉽게 한다 이것은 시스템 관리자가 현재 해당 시스템에 설치되어 작동되고 있는 침입탐지 시스템이나 방화벽 시스템에 대해 독립적으로 편리하게 네트웍 트래픽의 특징을 살피고 이상을 발견할 수 있도록 하며, 경고되거나 차단되지 않은 이상에 대해 신속히 대응할 기회를 준다. 이에 본 연구에서는 네트웍 트래픽들의 특징을 설명할 수 있는 요소들을 조합하여 표현함으로써 네트웍 트래픽의 특징과 이상 파악에 편리한 데이터 도시 방법을 제안한다.
최근, 지구 온난화에 따른 이상기후로 폭설로 인한 사회 경제적인 피해가 확산되고 있다. 국지적 기습 폭설에 의한 도로지역 피해를 저감하기 위해서는 도로 구간별 강설현황을 정확히 파악하여 대책을 마련하는 것이 중요하다. 본 논문은 도로에 설치되어 있는 CCD 영상을 이용하여 도로 강설강도를 탐지하는 알고리즘을 다룬다. 첫째, 전체 영상 공간 중 차량의 움직임 및 차선이 존재하지 않는 MLZ(MotionLess Zone)를 설정한다. 다음으로, 각 영상의 MLZ를 통과하는 눈 궤적을 Canny 연산자와 제안된 알고리즘을 이용하여 추출한다. 또한 1분 동안 MLZ 안의 눈 궤적의 개수를 나타내는 SII(Snow Intensity Index)를 정의한다. 마지막으로, 69분 동안 계산된 SII 값과 영상을 육안 비교함으로써 본 논문에서 제안된 알고리즘의 유효성을 검증한다. 실험결과 SII의 integration은 실제 적설량과 깊은 연관관계를 나타내었다.
블랙아이스는 눈에 쉽게 구분되지 않아 많은 교통사고를 초래하고 있다. 한국교통연구원 교통사고분석시스템에 따르면, 2017년부터 2021년까지 5년간의 서리/결빙으로 인한 교통사고 사망자는 122명, 적설로 인한 교통사고 사망자는 40명으로, 블랙아이스는 적설에 비해 위험성이 높은 것으로 나타난다. 과거의 다양한 연구에서 블랙아이스 생성조건을 기압과 한기 축적등의 조건에서 예측해왔지만, 이러한 기상학적 모델은 봄철 해빙기의 일교차로 인한 눈의 해동과 재냉각과 같은 다양한 기상 조건에서의 블랙아이스 탐지가 어렵다는 한계가 있어 최근에는 이미지 판별과 딥러닝모델(YOLO 등)을 기반으로 한 센서가 제시되고 있다. 그러나, 이러한 방법은 충분한 컴퓨팅 자원이 뒷받침되어야 하며, 블랙아이스 탐지까지 걸리는 속도가 빠르지 못한 편으로, 블랙아이스 초입 구간에서의 제동에 취약하다는 잠재적인 약점을 가지고 있다. 그러므로 본 연구에서는 블랙아이스의 주 원인인 서리나 어는비가 발생하기 위해서 주변 공기가 이슬점 온도 이하, 노면온도와 이슬점이 어는점보다 낮아야 함을 이용, IoT 센서 모듈을 통해 Magnus 방정식으로 계산한 이슬점 온도와 노면 온도를 사용하는 이동식 블랙아이스 추정 장치를 제시한다. 본 장치는 대기압, 온도, 습도로부터 계산된 이슬점 온도와 노면 온도를 통한 서리발생 가능성과 대기 온도, 노면 온도를 통해 어는비의 발생환경 여부를 계산한다. 본 연구 결과를 통해 블랙아이스 추정과 기상정보 생산을 동시에 가능케 하며, 추정 결과를 통합 수집서버에 전송함으로서 운전자에게 전방 블랙아이스 위험 구간을 조기에 전달하는 시스템과 이를 관리하기 위한 인프라를 구축하여 운전 시 결빙 미끄러짐 사고를 저감하고자 한다.
영구히 장착된 배열 압전 능동 센서를 사용하여 복합재 보강판의 볼트 구멍에 있는 층간분리 손상을 탐지하였다. 다양한 신호처리 기법을 사용하여 국부적인 수직하중에 의하여 발생한 볼트 구멍 주위의 눈에 보이지 않는 작은 층간분리를 탐지하였다. 배열 압전 센서를 사용하여 진단신호를 생성하였으며, 응답신호를 측정하였다. 응답신호를 신호 처리하여 손상에 민감한 특성들을 추출하였다. 이 특성들을 사용하여 손상 지수를 계산하였고, 손상 지수를 사용하여 손상의 유무와 위치를 추정하였다.
레이저 거리 측정기나 화생탐지 라이다용으로 사용할 수 있는 눈에 안전한 적외선 레이저 광원을 개발하였다. 펌프레이저로는 소형 플래쉬 램프로 구동되는 Nd:YAG 레이저를 사용하였으며, OPO(Optical Parametric Oscillator) 결정으로는 Flux 성장된 KTP를 사용하였다. OPO 송진기는 레이저 공진기 내부에 설치하여 비선형 광학 현산에 의한 파라메트릭 발진이 쉽게 일어나도록 하였다. 효율적인 파라메트릭 발진을 위해서 Type II 비임계 위상정합$(\theta=90^{\circ},\;\phi = 0^{\circ})$을 사용하여 공진기를 구성하였다. Nd:YAG 레이저는 Cr:YAG 결정을 사용하여 수동형 큐-스위칭 되었으며 OPO 출력은 1mJ 정도이었다. OPO 펄스폭은 4ns로서 수동형 큐스위칭 레이저 펄스폭보다 20% 정도로 작았다. OPO 출력의 펄스폭이 펌프레이저의 펄스폭 보다 작은 것은 이론적 계산을 통하여 확인할 수 있었다.
최근 문서 저작권에 대한 관심과 중요도가 높아지고 있고 문서 표절에 관한 연구도 지속적으로 이루어지고 있다. 최근 기사의 표절 또는 무단도용 문제가 적지 않게 발생하고 있다. 현재까지의 문서 표절 연구는 실시간 특성이 매우 강한 신문 기사의 표절 문제에 적용하기 어려웠다. 따라서 현재는 이러한 표절 기사를 가려내기 위해 수 많은 신문사에서 하루 수천 건씩 올라오는 기사들을 눈으로 일일이 가려내는 상황이다. 본 논문에서는 이러한 시간과 비용의 문제를 줄이기 위해 네이버와 다음에서 제공하는 웹 검색 OpenAPI를 활용해 표절 가능성이 있는 기사들을 자동으로 탐지해 내는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 하나의 원본 기사에서 5개의 문장을 랜덤으로 추출하고 각각의 문장을 검색어(query)로 사용해 연동된 OpenAPI를 사용하여 웹에서 기사를 검색한다. 또한 5번의 검색에서 추출되는 URL의 검색 빈도를 계산하여 해당 기사의 표절 가능성을 사용자가 쉽게 예측 할 수 있도록 하였다.
전장에서의 운용되는 레이다의 운용특성은 매우 까다롭지만 그것의 역할은 비교적 단순하다. 레이다는 어떤 면에서는 보이지 않는 침입자들을 지키는 보초와 같은 존재이다. 그러나 보초병들이 눈에 보이지 않는 적의 움직임에 대해서 알지 못하는데 반해 레이다는 인간의 시야를 넘어선 곳의 정보도 수집할수 있으므로 매우 중요하다. 오늘날의 전장용 레이다는 일반적으로 3~4km 거리에서 사람의 움직임을 감지할수 있다. 어떤 레이다들은 이보다 멀리 (심지어 약 10배까지) 탐지할수 있다고 주장하는데, 이는 이상적인 운용조건에서 사용했을 때를 말한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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