SMIL(Synchronized Multimedia Integration Language)은 각종 멀티미디어 데이터들 간의 동기화를 지원해 주며 데이터 요소들의 화면 구성을 편리하게 해줌으로써 인터넷 환경의 가상강의, 방송 등에서 널리 활용되고 있다. 응용분야가 다양하게 확대됨에 따라 각각의 환경에 융통성 있게 적용할 수 있는 체계의 필요성이 증대되고 있는 추세이며 이에 따라 SMIL 기능도 계속적으로 진화되고 있다. 본 논문에서는 SMIL의 주요 기능을 객체 지향적 방법론에 따라 분석, 모델링 한 후 서비스 컴비네이터 (service combinator) 개념의 클래스 모델을 제안하여 설계함으로써 필요시 사용자들이 자기 환경에 맞게 튜닝 할 수 있도록 하였다.
동영상에서 객체의 동작 정보는 장면의 내용을 분류하고 구분하는 중요한 정보로 이용될 수 있다. 본 논문에서는 동영상에서 객체의 동작을 효과적으로 찾기 위한 모양기반 동작 검색 방법을 제안한다. 객체의 동작 정보는 동영상 프레임에서 객체 영역을 추출하여 연속된 2차원 모양 정보로 표현되고, 각각의 2차원 모양 정보는 모양 기술자를 이용하여 1차원 모양 특정값으로 변환된다. 순서에 따라 나열된 모양 기술자 시퀀스를 이용하여 개별 동작의 분할 과정 없이 문서에서 단어를 검색하듯이 동영상에서 객체의 동작을 검색할 수 있다. MPEG-7 모양 변화 기술자와의 성능 비교 실험을 통하여 제안된 방법이 객체의 동작 정보를 보다 효과적으로 표현할 수 있으며, 동작 검색 및 분석 응용에 적용할 수 있음을 보였다.
우편물의 자동구분은 우편물을 OVIS(OCR-Video coding Integrated System)에 자동으로 공급하고 우편물의 수취인 주소영역을 카메라를 이용하여 획득한 다음 우편번호를 인식하여 바코드로 변환하여 인쇄하게 되고, 이 우편물은 LSM(Letter Sorting Machine)으로 보내져 BCR(Bar Code Reader)에 의해 인쇄된 바코드를 판독하여 행선지별로 구분하는 과정을 거친다. 주소의 번지 이하 부분은 배달원의 수작업에 의해 최종 배달지점 순서대로 정렬한 다음 배달하게 된다. 이 부분의 작업에 소요되는 시간은 배달원 일일 평균 4 시간에 달하며 원가절감 대상으로 지적되고 있다. 이 부분을 자동화하여 우편물 처리시간을 단축하고 생산성을 향상하는 방안이 대두되고 있으며, 이를 해결하기 위해 번지 부분까지 OCR을 이용, 인식하여 우편번호 및 순로 데이터 베이스에서 인식결과에 해당하는 코드를 추출하여 해당 구분 칸으로 우편물을 분류하는 방식을 택하면 집배원이 우편물을 배달하는 순로까지 자동으로 정렬할 수 있게 된다. 본 논문은 수취인 주소영역의 주소부분을 자동판독하기 위한 시스템을 개발한 내용을 다루고자 한다.
황색종 잎담배의 생장분석에서 얻어진 결과는 다음과 같다. 1. 개량말칭의 생장곡선은 대수변환하여 2차 회귀식에, 기타 작부는 Gomuertz방정식과 유사하였다. 2. 건물량에 있어서 최대생장기의 시점은 개량말칭의 경우에 이식후 50일경, 타 작부는40일경이고 최대생장기간은 모두 25일 였다. 3 건물량에 있어서 최대생장기의 생장속도는 개량, 일반, 나지작의 순서로 감소하였다. 4. 파기가 늦을수록 최대생장기 동안의 생장량은 증가했다. 5. 엽면적의 최대생장기간은 건물중에 비하여 약2일 단축되고 5일 정도 빠르게 나타났다.
파이프 용접은 중력의 영향으로 인하여 위치에 따라 같은 용접변수라도 비드 형상이 매우 달라 지게 된다. 또한 지금까지 많은 용접 기술자들이 위험하고 까다로운 환경에서 수작업으로 용접을 실행하였다. 따라서 이러한 이유로 용접 자동화 공정이 반드시 필요하게 된다. 본 연구에서는 FCAW를 사용하여 파이프 모재 대신 필릿 평판을 아래보기, 위보기 자세를 포함하여 9개 자세에서 실행하였다. 용접 자세를 비롯한 용접 변수와 비드 형상 변수간의 관계를 비선형 회귀 분석과 구간적 3차 에르미트 보간법을 이용하여 주어진 용접 변수에서의 비드 단면의 형상을 예측하고, 비드의 결함 유무를 파악하였다. 이러한 방법을 통하여 자세에 따라서 용접 결함이 없는 용접 변수를 구할 수 있었다. 시각센서를 이용하여 용접 후 비드 형상에 대해 모니터링을 실시하였다. 모니터링의 알고리즘은 영상획득, 이진화, 세선화, 적응형 미디언 필터링, 적응형 허프 변환, 용접 결함 검출의 순서로 구성되어 있으며, 본 연구에서는 보다 빠른 영상처리를 위하여 적응형 미디언 필터링을 제시하였다. 모니터링을 통하여 2차원 비드 단면뿐만 아니라, 디루니 삼각법을 적용하여 3차원으로 비드 표면을 표현할 수 있다. 보간법을 사용하여 얻은 비드 형상과 시각 센서를 통하여 얻은 비드 형상간의 비교를 통하여 본 연구의 적합성 여부를 확인하였다.
印章識別은 平滑化, 回轉 및 移動, 細線化整合技法의 순서로 수행된다. CCTV카메라에 入力된 印章映像은 A/D變換機와 8bit microcomputer에 의하여 $256{\times}256$畵素의 2進映像으로 변환한다. 두 映像을 定位置로 回轉시킨 후, 細線化過程을 거쳐 文字의 골격선을 찾는다. 畵素거리에 따라 Weight.를 정하고 distance-weighted Correlation, C를 계산한다. 계산된 $C^K$와 결정상수 $C_YES$, $C_NO$를 비교하여 印章을 識別한 결과 95%의 높은 識別率을 얻었고 한 개의 對象印章을 識別하는데 걸린 시간은 3분 이내였다.
본 논문에서는 ART2 알고리즘을 이용하여 잠금 상태에서 스마트폰의 어플리케이션을 쉽고 빠르게 구동하기 위한 방법을 제안한다. 자신이 원하는 그림과 설치되어 있는 어플리케이션과의 대응 테이블을 만들기 위하여 학습 어플리케이션을 실행한다. 학습 어플리케이션의 동작 순서는 어플리케이션 실행 후 화면 하단에서 빠른 실행을 하고자 하는 어플리케이션을 선택하고 좌측상단에 위치하고 있는 입력 부분에 그림을 그린 후, 학습 버튼을 클릭한다. 그려진 그림의 배경은 0으로 그림은 1로 변환하고 ART2의 입력으로 사용할 수 있도록 일정한 크기로 정규화한다. 정규화 된 데이터를 팽창 연산을 통하여 학습에 용이하도록 최외각 픽셀을 확장하여 ART2의 입력 데이터로 적용한다. 학습이 끝난 후, 잠금 상태에서 액정 윗부분에 학습된 것과 같은 모양의 그림을 그리면 해당 어플리케이션이 실행된다. 제안된 방법은 기존의 방식인 잠금 해제 후, 어플리케이션을 탐색하고, 해당 어플리케이션을 실행하는 3 단계로 된 방식을 1 단계로 줄이기 때문에 원하는 어플리케이션을 실행하는데 시간이 적게 소요되는 장점이 있다.
본 논문은 방대한 크기의 볼륨 데이타를 효율적으로 렌더링하기 위한 셀 기반 웨이브릿 압축 방법을 제시한다. 이 방법은 볼륨을 작은 크기의 셀로 나누고, 셀 단위로 웨이브릿 변환을 한 다음 복원 순서에 따른 런-길이(run-length) 인코딩을 수행하여 높은 압축율과 빠른 복원을 제공한다. 또한 최근 복원 정보를 캐쉬 자료 구조에 효율적으로 저장하여 복원 시간을 단축시키고, 에러 임계치의 정규화로 비정규화된 웨이브릿 압축보다 빠른 속도로 정규화된 압축과 같은 고화질의 이미지를 생성하였다. 본 연구의 성능을 평가하기 위하여 {{}} 해상도의 볼륨 데이타를 압축하여 쉬어-? 분해(shear-warp factorization) 알고리즘에 적용한 결과, 손상이 거의 없는 상태로 약 27:1의 압축율이 얻어졌고, 약 3초의 렌더링 시간이 걸렸다.Abstract This paper presents an efficient cell-based wavelet compression method of large volume data. Volume data is divided into individual cell of {{}} voxels, and then wavelet transform is applied to each cell. The transformed cell is run-length encoded according to the reconstruction order resulting in a fairly good compression ratio and fast reconstruction. A cache structure is used to speed up the process of reconstruction and a threshold normalization scheme is presented to produce a higher quality rendered image. We have combined our compression method with shear-warp factorization, which is an accelerated volume rendering algorithm. Experimental results show the space requirement to be about 27:1 and the rendering time to be about 3 seconds for {{}} data sets while preserving the quality of an image as like as using original data.
본 연구에서는, 웨이블릿 노이즈 감쇠에 고속 푸리에 역 변환을 포함하는 방법을 제안한다. 위너 필터링에 인자를 채용하여 역 필터링을 나타내고, 최적의 계수는 전체 평균 제곱 오차를 최소화하도록 선택된다. 위너 필터를 적용하기 위해, 손상된 그림에서 원 화상의 파워 스펙트럼을 계산한다. 위너 필터링은 역 필터링 처리를 포함하기 때문에 블링 필터가 반전되지 않을 때 노이즈는 확장한다. 큰 노이즈를 제거하려면 최고의 웨이블릿 임계값을 사용하여 노이즈를 제거하는 것이다. 웨이블릿 노이즈 감쇠 단계는 역 필터링 및 웨이블릿 기능으로 노이즈 감소로 구성된다. 실험결과는 전체 재생 성능 이상의 다른 방법을 능가하지는 않았다.
본 논문은 클래스 내와 클래스 간의 분산정보를 이용한 주파수 성분의 선택적 추출기법과 PCA-ELM 기반의 유도전동기 고장진단 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 취득된 전류신호를 DFT에 의해 주파수 영역으로 변환한 후 분산정보를 이용하여 고장상태별로 차별성이 큰 순서대로 주파수 성분을 추출한다. 다음 단계로 선택된 주파수 성분에 대해서 PCA를 이용하여 고장상태별 특징들을 추출한다. 마지막 단계는 학습속도가 매우 우수한 ELM분류기에 의해 유도전동기의 상태를 진단하게 된다. 다양한 부하에 대하여 몇몇의 전기적 고장과 기계적 고장 하에서 획득한 데이터를 이용하여 제안된 방법의 타당성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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