This paper deals with the consideration of mathematical models with regards to growth of cluster and firms by reviewing the Metcalf and Breuner's articles. prior studies have been argued the phenomenon of local industrial clusters and districts. Several concepts have been adopted to support the success of and changes to these clusters and firm growth. Through the review of two papers, evolution of both cluster and firm growth may be achieved in terms of utilizations of the different local aspects and mechanisms. This paper supports the theoretical back bone with regards to the regional cluster policy implementing in Korea for the purpose of regional developments. In particular, a mathematical model that, on a more abstract level, captures the fundamental dynamic structure of all the observed mechanisms. On the basis of this model, the emergence and evolution of local clusters can be described. Also this model has given that the knowledge sharing between firms has an important role to firms and cluster' growth.
본 논문은 진공흡착방식을 이용한 벽오르는 로봇에 탑재하기 위한 임베디드 시스템의 설계와 영상처리 알고리즘의 구현에 관한 연구이다. 벽로봇은 안정적인 부착과 이동성을 기반으로 벽면에서의 위험 요인 발견과 지능적인 처리를 위해 영상처리가 가능하고 원격의 스마트 단말기와 실시간 통신이 가능한 환경을 구축하였으며 이상 물질을 탐지하기 위해 색상성분을 정규화하고 특정객체를 탐지 후 영상을 전송하는 방법을 구현하였다. 이러한 기능은 무인로봇을 이용해 위험한 벽 환경에서의 균열이나 이상 원인을 지능적으로 탐색하는 분야에 응용 가능하다.
최근 CCTV 출입 기록, 휴대폰 보안, 스마트 매장 등에서 얼굴 인식을 통해 개인을 식별하는 기술이 널리 사용되고 있다. 카메라의 각도, 조명, 사람의 움직임 등 얼굴 인식에 많은 외부 환경이 영향을 미치고 있지만 그중에서도 실제 영상에서 얼굴이 차지하는 영역이 작아 저해상도 얼굴 인식에 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 이미지 해상도가 얼굴 인식에 끼치는 영향을 알아보고 이미지 초해상화를 통해 얼굴 인식 성능을 개선하고자 한다. 쌍선형, 양3차 회선 보간법과 딥러닝 기반의 이미지 초해상화 모델인 RCAN을 이용하여 업스케일링한 데이터셋에 대해 학습한 ArcFace를 통해 얼굴 검증 평가를 진행하였다. 고해상도 이미지는 얼굴 인식 성능을 향상시키며, RCAN을 사용한 이미지 초해상화가 보간법을 사용한 방법보다 더 좋은 성능을 보였다.
최근 딥 러닝을 이용해 기계로 인간을 대체하는 스마트 팩토리에 대한 연구 및 개발이 활발히 진행되고 있다. 그러나 FPCB를 Placing하는 방법에 기계를 도입하는 과정은 발전이 더딘 상태이다. 현재 로봇 팔을 이용해 Placing하는 방법은 사람이 직접 로봇 팔을 튜닝해 사용하고 있다. 이에 본 논문은 딥 러닝을 이용한 영상처리 기법을 활용해 FPCB를 사람의 개입 없이 트레이에 삽입하는 기법을 개발하였다. 이를 위해 여러 알고리즘을 비교한 후 각각의 장단점을 고려해 적합한 알고리즘을 제시하였다. 본 논문에서 제시하는 기법은 FPCB에 아무 행동을 가하지 않으며, 힘 센서, 깊이 센서 등 기타 센서들의 도움 없이 RGB 센서(카메라)를 통해 획득한 이미지만을 이용해 자동화가 가능하다. 또한, 개발 단계에서 실제 기계를 이용해 이미지 촬영, 이동 등을 진행했기 때문에 조명, 로봇 팔 위치 등 알고리즘 외 조건들에 영향을 받지 않고 실제 사용이 가능하다.
목적: 본 연구에서는스마트폰을 이용한 근거리 작업 시 조절 기능의 변화가 유도되는가를 알아보고자 하였다. 방법: 20대의 총 63명 (남성 26명, 여성 37명)을 대상으로 조절 기능과 교정 전 등가구면도수를 측정하여 대조군 값으로 하였다. 실내조명 아래에서 연구대상자들에게 30분 동안 책을 읽게 한 후 30분간의 휴식 시간을 가지게 하고 순차적으로 동일한 시간 동안 스마트폰으로 영화를 보게 하거나 작업순서에 따른 오차를 배제하기 위하여 반대의 순서로 영화보기와 책읽기를 하게 하였다. 연구대상자들의 조절기능은 1) 최대조절력, 2) 조절 용이성, 3) 양성 및 음성상대조절, 4) 조절 래그 및 교정하지 않은 등가구면도수를 각 작업 후에 다시 검사하고 대조군 값과 비교하였다. 결과: 단안 최대조절력은 독서 후와 비교하여 스마트폰 시청 후 유의하게 감소하였다. 단안 및 양안 조절용이성은 독서나 스마트폰 사용 후 모두 감소하는 경향을 보였으나 통계적으로 유의한 차이는 아니었으며, 양성상대조절값은 독서나 스마트폰 사용 후 모두 유의한 변화가 없었다. 스마트폰 사용 후 음성상대조절 값은 독서 후와는 달리 거의 변화가 없었다. 스마트폰 사용 후 조절래그 값은 독서 후의 경우보다 유의하게 높았다. 결론: 30분 동안의 스마트폰을 사용한 근거리 작업은 일부 조절기능의 변화를 유발하였으며, 그 변화는 동일한 작업 환경에서의 독서 시 보다 유의하게 컸다.
얼굴인식(face recognition)은 스마트 감시 시스템, 공항 출입국관리, 스마트 기기의 사용자 인증 등 매우 다양한 용도로 활용되고 있다. 얼굴인식은 패턴인식(pattern recognition), 컴퓨터 비전(computer vision) 등에서 연구가 활발하게 진행되고 있으며 높은 인식 성능을 달성하였다. 하지만 입력된 얼굴영상의 특성(예 : 비 정면 얼굴)에 따라 동일한 얼굴인식 시스템의 성능이 크게 저하될 수 있는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 얼굴인식 시스템에 입력된 얼굴영상에 대하여 얼굴인식 측면에서의 사용 적합 여부를 판정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은, 사전에 기준으로 정한 적합 얼굴영상들의 최적 조합으로 입력 얼굴영상을 복원하고, 복원 에러를 문턱값과 비교하여 사용 적합 여부를 결정한다. 얼굴영상에 포함된 조명변화가 사용 적합 여부를 판정하는데 미치는 영향을 감소시키기 위해, 기준 적합 얼굴영상들과 입력 얼굴영상들에 조명 보상을 위한 전처리(preprocessing) 과정을 수행한다. 실험결과, 제안하는 방법은 얼굴이 비 정면(non-frontal)인 경우나 얼굴정렬(face alignment)이 부정확한 경우 입력 얼굴영상을 얼굴인식에 부적합으로 판정할 수 있는 것으로 확인되었다. $64{\times}64$ 픽셀 크기의 얼굴영상 한 장을 판정하는데 불과 3ms의 처리시간을 가지므로 적합으로 판정된 입력 얼굴영상에 대해서만 얼굴인식을 수행함으로써 계산시간을 절약하고, 얼굴영상 특성에 따라 인식 성능이 급격히 저하되는 문제를 극복할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 형광직물과 재귀반사 소재만으로 제작, 보급되고 있는 현 안전의복에, 광섬유 적용으로 시인성을 높여 야간이나 기상악화 시 안전사고로부터 작업자나 보행자를 보호하는데 있다. 이를 위하여 LED를 촉매로 한 광섬유와, 에너지 하베스팅 기술을 적용하여 설계·제작한 안전조끼를 개발하였다. 안전조끼는 필름에 일체화된 자동 점멸 광섬유에 의해 빛을 방출하도록 설계되었고 이 조끼를 착용한 작업자의 움직임으로, 버려지는 에너지를 수확하여 광섬유의 발광을 더 지속적으로 구동시키기 위해 에너지 하베스터를 제작하여 부착하였다. 그 결과, 첫째로 조끼 착용자의 신체는 광섬유(optical fiber)와 재귀반사 테이프를 통해 멀리서 인식 가능하도록 시인성이 높아져 사고예방에 도움이 된다. 즉 야간에 실시하는 도로변이나 고지대에서의 작업, 구조대원의 활동, 스포츠 활동 시 사고를 예방하거나, 비상상황이 발생할 경우 광섬유 발광을 변화시키는 신호로 사고 지점을 빨리 발견할 수 있어 인명구조에도 도움이 될 것이다. 둘째, 생활 속 버려지는 에너지를 활용하기 위하여 압전소자 발전 시스템을 개발하여 압전 에너지 하베스팅 장치를 탑재한 결과, 배터리부의 유효 충전량을 활성화하고 보조 충전을 함으로써 에너지를 소량일지라도 효율적으로 생산할 수 있었다. 동시에 안전조끼에 내장하여 제작함으로써 탈착이 용이하도록 하여 활용도를 높였다. 기존 안전 조끼의 경우 야간에 주변 조명이 없을 때는 조끼를 착용한 사람을 인식하는 것이 거의 불가능하지만, 본 연구에서는 안전조끼의 빛 신호로 주변 조명이 없을 때에도 100m 이내에서 착용자를 식별할 수 있었다. 또한 광섬유적용 안전조끼는 측면에서의 시인성 향상뿐만 아니라 가볍고 (물)세탁이 가능하여 실용적 측면에서 현존하는 LED적용 안전의류보다 우수하다. 그러므로 본 연구에서 개발한, 광섬유와 에너지 하베스터를 장착한 안전조끼는 실용도가 높고 안전사고 발생 예방과 감소, 나아가 인명구조에 이바지할 것으로 추정된다.
정보통신기술의 발달로 기존의 방식과는 달리 다양한 플랫폼에서 풀 브라우징 서비스를 통해 영상 콘텐츠의 제공이 가능하게 되었다. 이러한 패러다임의 변화는 소비자의 수용태도에 변화를 줄 뿐만 아니라, 영상 콘텐츠 제작 방식에도 변화를 요구한다. 하지만 영상 콘텐츠의 많은 부분이 모바일 플랫폼에 맞추어 적당히 변형되거나 사이즈 변환과 같은 기본적인 변환으로 수용자들에게 서비스되고 있다. 이것은 모바일 특성에 맞는 콘텐츠 유형 및 제작이 아닌 사용자에게 전달되는 방식으로의 변화만을 의미하므로, 모바일 콘텐츠 특성에 맞는 영상제작 및 편집과 같은 미학적인 면에서의 제작방식에 변화가 요구되어진다. HD영상의 전환으로 인하여 카메라 앵글, 구도, 조명등과 같이 제작 방식에 변화가 생긴 것과 마찬가지로 풀브라우징 서비스에 맞는 영상제작 기법으로 변화되어야 한다. 본 연구는 HD 영상제작에 따른 제작 방식 변화를 바탕으로 스마트 폰 시장 확장에 따른 모바일 기기에 적합한 동영상 편집기법에 대한 방향을 제안하고자 한다. 이를 위해, 현재 이러닝 제작에 사용되고 있는 화면 전환기법과 편집기법을 영상제작에 응용하거나, 종횡비의 변화, 다중화면 기법 등과 같은 다양한 편집기법을 이용하여 스마트 폰 플랫폼에 적합한 영상 변환 및 편집 방법을 제시하고자 한다. 이러한 새로운 시도들은 기존의 웹이 가지고 있었던 개방성, 적시성과 같은 특성들을 모바일에 적용하여 줌으로써 새로운 패러다임을 이끌고 가며 플랫폼으로써 자리를 잡아갈 것이다. 또한 개인 문화 영역으로 확대되어 단순 의사전달도구에서 벗어나 표현도구와 놀이도구로써 자리 잡을 것이다.
기존 이러닝 시스템의 실감형 교육 및 교육적 체감문제를 해결하기 위하여 투명 디스플레이 기반 디바이스에 증강현실 기술을 적용한 실감형 에듀테인먼트 시스템이 연구되었다. 그러나 투명디스플레이를 이용한 에듀테인먼트 시스템의 경우 다중 마커 배열 및 회전 마커 배열의 미검출에 대한 문제점과 투명디스플레이를 투영한 현실 공간과 가상 객체간의 조명환경 차로 인한 부조화 현상에 대한 문제점과 다양한 디바이스를 통해 서비스를 제공받지 못하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 회전 마커 검출이 가능한 향상된 마커 검출 기법을 통해 다수의 마커 배열과 회전 마커 배열을 인식하고 중첩 블록 레이어를 통해 현실 공간과 가상공간의 조명 환경을 통일하여 현실감 있는 융합형 에듀테인먼트 콘텐츠를 제공하는 시스템을 설계하였다.
광고 및 홍보의 마케팅 수단의 일환으로써 점포별로 QR코드를 사용하는 사례가 급격히 늘고 있다. 정보도트의 일종인 QR코드의 경우는 스마트폰과 더불어 홍보수단의 일환으로 활용되는 사례가 증가하고 있는 반면 QR코드는 정보를 표현할 수 있는 디자인의 범위가 좁고, 전송할 수 있는 Data의 용량이 적으며, 어두운 환경에서의 인식률이 저하되는 단점이 있다. 이에 기존의 QR코드 보다 다양한 디자인이 가능하고 대용량의 Data 전송이 가능한 컬러코드가 대두되고 있다. 컬러코드란 4가지 색상(빨강, 파랑, 초록, 검정)을 이용한 매트릭스 형태의 코드로 각종 디지털 정보를 저장하는 새로운 개념의 데이터 표현 기술이며, 이는 각 컬러에 디지털 정보를 매핑(mapping)하여 콘텐츠나 URL 등의 실제 정보들을 제공하는 역할을 하도록 설계되어 있다. 8MP CMOS센서기반 Colored LED Patch 인식 기법은 VLC에 포함되는 하나의 기술로서 차세대 조명 및 정보 디스플레이 장치로 각광을 받고 있는 반도체 조명 기술인 광원 정보 인식 기법이다. 따라서, 본 논문에서는 8MP CMOS센서 기반 컬러코드 LED Patch 인식 기법에 대해 제안하였다. 8MP CMOS 센서를 이용한 Colored LED Patch 인식 기법 중 하나로서 위치 정보 서비스 등 다양한 정보 획득이 가능하도록 연구하였으며, 동영상, 웹사이트 링크 등 여러 형식에 적용이 가능하도록 하였다. 본 연구에서 사용되는 8MP CMOS센서를 기반 Colored LED Patch 인식 기법을 통해 컬러코드는 코드 플랫폼으로 연결되어 콘텐츠의 위치를 파악하고 이용자에게 콘텐츠 및 정보가 전송된다. 이는 QR코드보다 높은 인식률로 빠르고 편리하게 정보를 제공할 수 있었다. 본 논문에서는 상기 제안 기술을 통하여 LED Patch의 높은 주목성과 가시성을 확보하여 보다 효과적인 광고 및 홍보의 시인성을 확보할 수 있다. 향후 본 제안기술을 통하여 사회 안전망을 위한 위치 및 정보 서비스 제공이 가능하며, 효과적인 광고 효과를 도출할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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