본 논문에서는 획득한 차량 영상에서, 차량 번호판의 후보영역을 동적으로 할당하여 번호판을 추출하고, 이중 템플릿 매칭을 이용하여 인식하는 방법을 제안하였다. 차량 번호판 영역은 다른 영역에 비해 영상의 밀도값이 높다는 것을 근거로, 후보영역을 투영하여 추출된 영상의 밀도값과 기준밀도값을 비교하여 차이가 임계값 이하를 만족한 때 차량 번호판 영역으로 추출하고 만족하지 않을 때는 다음 후보영역을 투영하여 차량 번호판 영역을 추출하였다. 추출된 번호판 영역에서 문자와 숫자영역으로 분할된 입럭패턴과 표준패턴을 흑화소로 1차 매칭하고, 이 중 유사도가 높은 표준패턴과 다시 백화소로 2차 매칭하는 이중 템플릿 매칭으로 인식하였다.
번호판 인식 작업은 번호판 영역분할, 개별문자 추출, 문자인식의 세 단계를 거쳐 이루어진다. 이 가운데 번호판 영역분할은 번호판 인식의 가장 핵심이 되는 부분이면서 또한 처리 시간이 가장 많이 소요되는 부분이다. 본 논문은 다양한 도로 주변 환경을 고려해야하는 불법주정차 무인단속 현장으로부터 획득된 차량영상을 대상으로 번호판 영역을 효과적으로 추출하는 방법에 관해 기술한다. 접근방법은 번호판 영역의 가로 명암 값 변화의 특성을 이용하여 번호판 영역에서 문자 폭, 배경영역과 문자 영역의 명암차를 조사하여 문자 영역임을 확인하고, 문자와 문자 사이의 거리를 조사하여 번호판 영역을 확인한다. 또한 번호판 영역 추출 과정에서 배경영역과 문자 영역의 명암차를 이용하여 번호판의 종류를 구분한다. 본 연구는 새로운 유럽형 번호판을 포함한 국내 번호판에 대하여 번호판 테두리 훼손에 따른 번호판 영역 추출 실패의 문제점을 해결하고 시간 소요의 문제를 실시간으로 처리함으로서 실용적 응용이 가능하도록 하였다.
운전자 지원 시스템(ADAS)은 최근 지능형 자동차 분야에서 중요한 이슈로 손꼽히는 기술 중 하나이다. 이 중에서 실시간 표지판 인식 기술은 운전자 지원 시스템의 하나로 운전자의 안전과 직결될 수 있어 높은 정확성과 실시간성이 요구된다. 그동안 표지판 인식 분야는 색상과 현상을 기반으로 연구가 진행되어왔으나, 교통 표지판은 국가별로 그 특징과 형태가 각기 상이하여 적용하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 한국의 속도제한 표지판을 실시간으로 검출하고 인식하기 위하여, 1) 영상에서 색상 특징을 이용하여 후보 영역을 검출하고, 2) 형상 정보를 분석하여 표지판의 형태를 검증하고, 3) 검출된 후보영역의 내부문자(숫자)를 분할하고 인식하는 시스템을 제안한다.
본 연구는 주요우울증 환자군과 정상 대조군을 대상으로, 한국어판 Beck 우울설문지 2판(Beck Depression Inventory-II)에 대한 신뢰도와 타당도를 검증하여 실제적이고 표준화된 규준을 제시하고, 분할점(cut-off score)을 설정하여 우울증의 유무를 나타내는 기준을 마련하고자 하였다. 주요한 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 한국판 BDI-II의 문항-총점 상관의 범위는 .51에서 .74이고, 전체 문항들이 .60 이상의 문항-총점 상관을 보여 한국어판 Beck 우울설문지 2판의 신뢰도가 '보통' 이상이라는 것이 검증되었다. 둘째, 집단별 BDI-II의 내적 일치도를 알아보기 위한 Cronbach' alpha 값은 .94 이상인 것으로 나타났다. 셋째, 주성분 분석 방식으로 요인을 추출하여 합치성을 검사한 결과 3개의 하위 요인이 추출되었고, 설명되는 변량은 총 47.3%였다. 넷째, 한국어판 BDI-II의 분할점수 산출을 위하여 ROC(Receiver operator characteristic) 분석을 실시한 결과 18점일 때 가장 높은 민감도와 특이도를 보인 것으로 나타났다. 따라서 본 연구결과를 바탕으로, 한국어판 BDI-II의 분할점은 18점으로 정하는 것이 타당할 것으로 여겨진다. 그러나 본 연구에서는 연구에 사용된 환자군이 우울증상을 가진 모든 정신질환자를 대상으로 한 것이 아니라 주요우울증 환자들만을 대상으로 하여 결과를 일반화 하는데 일부 제약이 따를 수 있을 것으로 판단되며, 증상의 중증도(severity)에 따라 군을 나눠 분할점을 산출하지는 못하여 추후에는 이를 고려한 추가적인 연구가 필요할 것이다.
본 연구의 목적은 높은 진동수 성분의 진동원을 가지는 건축물의 바닥판을 효율적으로 해석하는 방법을 제시하는 것이다. 이를 위하여 고차진동하중을 받는 건축물의 바닥판에 적절한 요소분할 방법과 이에 따른 과도한 자유도를 줄이기 위한 자유도 선택방법에 대하여 연구하였다. 그리고 일반적으로 건축물의 바닥판의 경우에는 두께에 비하여 바닥판의 길이가 길기 때문에 전단변형이 고려되지 않은 판요소를 바닥판의 모형화에 많이 사용하는데 이에 대해서도 그 적절성을 검증하였다. 그리고 여러 개의 층으로 이루어진 건축물 바닥판을 기존의 방법을 이용하여 등가의 바닥판으로 치환하였으며 이 방법의 가능성과 한계를 검토하였고 마지막으로는 예제 구조물을 중심으로 제안한 모형화 방법의 효율성을 확인하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제29권8호
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pp.915-922
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2005
This experimental study is conducted to investigate effects of a splitter plate, which is set on the back side of a square prism in the uniform flow. The Reynolds number is $1.44{\times}10^{4}$ based on the width of the square prism. The measurement of velocity vector and pressure distribution are carried out 4 cases of length in the range of 0.5L to 2.0L with 0.5L interval and 3 cases of Position at 0L, 0.25L, 0.5L, Flow visualization is also executed by smoke-wire method to understand the mechanism of vortex formation The results show the strong vortex shedding patterns and drags are decreased effectively, when the position of splitter plate is 0L. And the drag reduction rate is in inverse proportion to the splitter plate length
본 논문은 실제 주행 도로영상에서 교통표지판을 검출하기 위하여 다중 색상 임계값 모델을 이용한 색상 분할 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 하나의 모델을 이용하는 기존의 색 분할 방법과 달리 다양한 조명 환경에서도 동작할 수 있는 다중 색상 모델을 사용한 방법이다. 모델 생성을 위해 각 조명 모델에 해당하는 학습용 데이터를 이용하여 모델의 임계값 범위를 추정한다. 이 과정에서 임계값의 범위는 상위 0.5%와 하위 0.5%를 제외한 픽셀 값 분포에서의 최대 및 최소값으로 결정한다. 제안한 방법을 이용하여 다양한 조명 상태에서의 교통표지판도 검출이 가능하다.
실험으로 측정란 변위와 3차원 경계면 요소를 도입하여 판 구조물과 지반의 상호 작용문제를 해석한 수직변위를 비교한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 경계면 요소를 도입하므로써 판 구조물과 지반 모두를 유한요소로 분할하여 상호작용문제를 해석할 수 있다. 2. 경계면 요소를 도입하므로써 판 구조물과 지반 상호작용문제의 해석에서 지반반력 계수를 필요로 하지 않는다. 3.경계면 요소를 도입하므로써 판 구조물과 지반 상호작용문제의 해석에서 지중의 변위를 구하기 위한 후처리 과정이 필요 없다.
자동차 번호판 인식시스템은 영상획득, 번호판 추출, 전처리(이치화), 문자영역분할, 문자인식 등의 5가지 핵심부분으로 구성되어 있다. 따라서 자동차 번호판 인식시스템의 최종 인식률은 각 단계의 성능에 따라 직접적인 영향을 받는다. 본 논문은 컴퓨터 비젼의 한 분야인 영상처리 기법을 이용한 이치화된 자동차 번호판의 문자영역 추출에 관한 연구로서 문자 인식단계에서 높은 인식률을 확보하기 위해서 가장 중요한 입력 데이터의 상태를 보다 깨끗하게 정확하게 분리하는데 변형된 Run Length Coding 기법을 이용하여 효과적이고 빠른 문자 영역 분리 방법을 제안함으로서 처리속도의 향상은 물론 잡영에도 강한 문자 영역 분리 시스템을 구현하였다.
자동차 번호판 인식은 대중적인 감시 기술 중의 한 종류로서, 주어진 비디오나 영상 내 광학문자 인식을 수반한다. 고속도로나 국도 상에 과속 단속 시스템, 재형 건물이나 유통센서 및 주차장 등에서 주차 정산 시스템, 고속도로 톨 게이트에서 hi-pass 에러 및 불법 도주 차량 잔속 시스템, 전국 주요 도로 불법 주 정차 단속 시스템, 공공기관, 기업 출퇴근 시간 확인 및 외부 차양 안내 시스템 등의 지능형 교통 시스템(ITS)이나 국도 상에 범위 차량 검거 시스템, 사건 발생 시 주요 도로상에 설치된 CCTV를 통해 용의 차량 이동 추적 시스템, 이동식 범죄 차량 조회, 버스에 탑재된 버스 전용차선 위반 단속들의 지능형 방범 시스템 등에 활용하고 있다. 번호판 인식은 자동차 번호판 국부화, 번호판의 크기, 차원, 명암대비, 밝기를 조정하는 정규화, 개별문자를 얻어내는 문자 분할, 문자를 인식하는 광학 문자 인식, 번호판의 형태, 크기, 위치 들이 연도별, 지역별로 차이가 있는 번호판들의 데이터베이스를 비교하여 구문 분석을 하는 절차를 거친다. 본 논문에서는 EmguCV를 이용하여 구현한 번호판 감지를 수행하여 위치를 찾아내고, 오픈 소스 광학 문자 인식 엔진으로 잘 알려져 있는 테서렉트 OCR을 이용하여 번호판의 문자를 인식하는 자동 인식 프로그램을 구현하고 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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