본 논문에서는 비디오의 효율적인 검색과 관리를 위해 MPEG-7 표준에 따른 내용기반 비디오 검색 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 비디오 DB 구축을 위한 인덱싱 모듈과 웹을 통한 비디오 검색 모듈로 구성되며 검색 모듈에서는 다양한 질의 방법을 지원한다. 비디오 인덱싱 모듈은 관리자가 입력한 키워드, 인덱싱 모듈이 자동으로 추출한 등장 인물 정보와 MPEG-7 비주얼 서술자와 같은 메타데이터를 서버에 저장한다. 일반 사용자는 웹을 통해 검색 모듈에 접근하며 키워드, 얼굴 예제 및 스케치 질의와 같은 다양한 질의 방법을 통해 원하는 비디오를 검색할 수 있다. 이러한 비디오 검색 시스템을 구성하기 위해서 본 논문에서는 효율적인 비디오 인덱싱을 위한 장면 전환 검출 방법으로 ATC(Adaptive Twin Comparison)와 사용자 편의성을 위한 개선된 내용기반 질의 방법으로 QBME(Query By Modified Example)를 제안한다. 실험에서 제안된 장면 전환 검출 방법이 기존의 방법보다 우수함을 보였고, 제안된 질의 방법을 통해 기존의 질의 방법인 QBE(Query By Example)나 QBS(Query By Sketch) 보다 사용자에게 검색의 편의성을 제공할 수 있음을 보였다.
최근 각종 정보가 증가함에 따라 효율적인 관리를 위해 정보 검색에 관한 연구가 더욱 활기를 띠고 있다. 현재 웹 환경에서 운영되고 있는 국내 유물 검색시스템의 경우 대부분이 키워드 기반의 텍스트 검색 방식을 채택하고 있다. 이러한 텍스트 검색 방식은 그 유물에 대한 정확한 이름이나 키워드를 질의자 (user)가 미리 알고 있어야 한다. 하지만 검색대상에 관한 정보가 부족하여 키워드가 모호하거나 단순히 형상에 관한 기억만 있을 경우에는 검색이 쉽지 않았다. 이 논문에서는 기존 유물 검색 시스템의 문제점을 해결하기 위해 온톨로지 기반의 택스트 질의와 사용자 스케치 이미지 질의를 사용하는 자바 기반의 혼합형 유물 검색시스템을 제안한다. 이 시스템은 국내 유물들을 대상으로 사용자가 기억하고 있는 유물에 관한 정보의 형태(택스트, 형상 등)에 따라 다양한 질의방법을 제공하며, 검색결과 내에서 온톨로지 의미관계를 이용한 추가검색이 가능하다.
하나의 제품을 생산 제조 판매하는 기업 입장에서 고객서비스는 남다른 의미를 갖는다. 고객서비스의 질이 낮을 경우에는 제품과 회사에 대해 부정적인 이미지가 생기기 때문이다. 즉 고객서비스 품질을 향상, 유지시켜 나기는 것은 기업경영의 핵심 가운데 하나이다. 이는 제품의 고장이 곧 생명과 직결되는 자동차분야에서는 더욱 그렇다. 이와 관련해 르노삼성자동차(주)는 타의 추종을 불허하는 최고의 고객만족서비스를 실현해 나가고 있다. 최근 10년 연속으로 고객만족도 1위를 달성한 것이 이를 잘 증명해준다. 르노삼성자동차(주) 관계자들은 이 같은 성과를 낼 수 있었던 비결로 안전을 꼽고 있다. 고객과 근로자들의 안전을 최우선으로 한 것이 자연스럽게 경영 성과로 연결됐다는 설명이다. 그리고 그 핵심에는 르노삼성자동차(주) 사업소 가운데 가장 큰 규모를 자랑하고 있는 서부사업소가 자리 잡고 있다고 강조한다. 강력한 성장동력 역할을 충실히 수행하고 있는 르노삼성자동차(주) 서부사업소를 찾아가봤다.
본 논문은 모양 특성을 이용한 효과적인 식물 잎 이미지 검색 시스템을 제시한다. 잎 이미지의 더 효과적인 표현을 위해 개선된 MPP 알고리즘을 제안하고, 매칭에 소요되는 시간을 줄이기 위해 기존의 Nearest Neighbor(NN) 검색을 수정한 동적인 매칭 알고리즘을 제시한다. 특히, 더 나은 정확율과 효율성을 위해, 잎 모양과 잎차례를 스케치하여 질의할 수 있도록 하였다. 실험에서는 제안한 알고리즘과 기존의 알고리즘인 Fourier Descriptor, Moment Invariants, MPP와 비교하였다. 1000여개의 식물 잎 이미지를 통한 실험결과는 제안한 방법이 기존의 기법보다 더 좋은 성능임을 보였다.
실제 사람의 움직임을 촬영하여 얻은 동작 데이터는 인체운동의 메커니즘을 이해하거나 가상 캐릭터의 애니메이션을 합성하기 위한 목적으로 널리 활용되고 있다. 주어진 동작 데이터로부터 원하는 동작을 검색하는 작업은 찾아낸 동작을 분석하고 편집하기 전에 선행되어야 하는 주요 과정이다. 본 논문은 기술어와 같은 별도의 메타 데이터 없이 원본 데이터에 내재된 정보만을 이용하여 검색을 수행하는 새로운 내용 기반 동작 데이터 검색 방법을 제안한다. 주로 신체 자세의 골격 형태나 평면 상의 이동 궤적에 초점을 맞춘 기존 검색 방식과 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 3차원 공간 상의 궤적을 질의로 입력 받아서 손, 발, 허리와 같은 신체 부위의 이동 궤적이 그와 가장 유사한 일련의 동작 구간들을 검출한다. 사용자가 직관적으로 공간적 궤적을 묘사할 수 있도록 하기 위하여, 본 논문의 실험에서는 손가락의 공간적 움직임을 정밀하게 추적할 수 있는 Leap Motion 제어기를 입력 도구로 사용하였다. 드리블, 슈팅 등의 다양한 동작이 포함된 농구 동작 데이터로부터 미리 선택된 수십 여개의 동작을 검색하는 사용자 테스트를 수행하여 제안된 방법의 효용성을 평가하였다.
본 논문에서는 해마와 피질 사이의 상호 작용을 이용하여 사용자 친화적인 객체 기반 영상 검색 시스템을 제안한다. 내용기반 영상 검색 시스템은 대부분 예제(example) 질의 혹은 스케치 질의 등을 이용하고 있고 이러한 방법들은 비교적 사용하기 불편하고 방법이 편중되어 있어서 일반 사용자들의 다양한 질의 요구에 적합하지 못하다. 제안하는 알고리즘은 CSB 트리맵 (Color and Spatial based Binary tree map)을 이용하여 객체를 추출하고 지역 라벨링 알고리즘을 이용하여 객체의 색상의 상관관계, 객체의 크기와 위치 정보를 비트 스트림 형태로 변환하고 이것을 해마와 피질 사이의 상호 작용의 관계를 이용한 해마 신경망을 사용하여 학습시킨다. 사람의 뇌 속에서 어떤 패턴을 인식을 하는 경우 해당 패턴의 특이한 특징에 대해 흥분하는 세포들이 특정 신호를 발생시킨다. 이것은 흥분학습에 의해 단기기억에서 장기기억으로 저장하는 해마의 기능으로 기존의 신경망에서는 입력되는 패턴의 특성과는 상관없이 특징 개수가 모두 동일하게 비교된다. 제안하는 해마 신경망은 호감도 조정에 의해서 입력되는 영상 패턴의 특징들을 흥분학습과 억제학습을 이용하여 불필요한 특징은 억제시키고 중요한 특징은 장기 기억 시켜서 적응성 있는 고속 검색 시스템을 구현한다.
본 논문은 모양 특성을 이용한 효과적인 식물 잎 이미지 검색 시스템을 제시한다. 잎 이미지의 더 효과적인 표현을 위해 개선된 MPP 알고리즘을 제안하고, 매칭에 소요되는 시간을 줄이기 위해 기존의 Nearest Neighbor(NN) 검색을 수정한 동적인 매칭 알고리즘을 제시한다. 특히, 더 나은 정확율과 효율성을 위해, 잎 모양과 잎차례를 스케치하여 질의할 수 있도록 하였다. 실험에서는 제안한 알고리즘과 기존의 알고리즘인 CCD(Centroid Contour Distance), Fourier Descriptor. Curvature Scale Space Descriptor (CSSD), Moment Invariants, MPP와 비교하였다. 1000여개의 식물 잎 이미지를 통한 실험결과는 제안한 방법이 기존의 기법보다 더 좋은 성능임을 보였다.
한반도 남부 산청회장암체 내에는 철 티탄 광체와 고철질 백립암이 분포한다. 이들에 대한 상세한 야외 노두 스케치와 더불어 산상과 분포 특징을 기재하였다. 또한 암석학적 특정을 종합하여 광체를 분류하고 광체와 백립암 사이의 암석성인적 관련성을 해석하고자 하였다 철-티탄 광체는 모암인 회장암질암과의 경계 특성과 내부변형 정도에 따라, 규칙 관입광맥형과 불규칙 광맥군형으로 나누어진다. 전자는 회장암질암과 일정한 방향의 관입경계를 이루며 내부에는 뚜렷한 연성전단변형이 인지되는 반면, 후자는 구불구불하고 불규칙한 관입경계를 보이며 내부 연성전단변형은 거의 인지되지 않는다. 철-티탄 광체는 회장암질암의 엽리를 절 단하고 있으며 회장암을 포획하고 있어, 광체는 회장암질암 엽리의 생성 이후에 관입하였다. 고철질 백립암도 주변 회장암질암을 관입 포획하며 관입경계와 거의 평행한 엽리가 관찰된다. 또한 백립암은 광체들과 거의 동일한 화학조성의 티탄철석을 함유하며 주변 회장암질암의 내부로 주입, 연장되어 광체로 변화됨이 관찰된다. 이상의 사질들은 연구지역 백립암은 주변 철-티탄 광체의 모암임을 지시한다.
ICT 기술이 발전함에 따라, 다양한 크기와 형태의 웨어러블 디바이스가 개발되어 지고 있다. 또한, 성능이나 스펙은 현재의 스마트폰과 연결 가능하도록 IOT 융합 제품으로 재탄생 되고 있다. 이것은 4차 산업혁명의 범용 기술 중 하나로, 우리의 삶의 질과 환경을 바꾸는 기술로 집중 조명을 받고 있다. 이와 함께 헬스케어 기술이 결합된 신기술 제품이 증가함에 따라, 이를 필요로 하는 사용자들에게 다양한 기능들이 제공되고 있다. 웨어러블 기술은 기술개발과 함께 지속적인 증가 추세에 있다. 또한 이를 스마트 와치 형태의 제품으로 개발하여 제품을 출시하고 있다. 또한 소형화를 위해 마이크로프로세서의 집적화 기술을 적용한 오픈소스 하드웨어들이 개발되고 있다. 그중 아두이노 관련 제품은 현재 다양하게 만들어져 있으며 용도에 따라 아두이노 프로세서를 개발 툴에 맞추어 사용하면 된다. 이에 본 연구에서는 오픈소스 하드웨어 기반의 타이니두이노를 활용하여 웨어러블 신체 생체 활동 모니터링 시스템을 개발하였다. 타이니두이노는 Atmega 프로세스를 기반으로 제작된 초소형 아두이노 호환 보드로 오픈소스 통합 개발 환경(스케치)에서 프로그램이 가능하다. 웨어러블 신체 생체 활동 모니터링 시스템은 일상적인 건강관리를 할 수 있는 스마트 u-Healthcare 시스템이라는 것이 큰 장점이라 할 수 있겠다.
인공부화기 내에 종란이 입란하여 18일간 발생기를 거쳐 발육기로 이란을 한다. 발생기 동안 계태아 무게 손실은 곧 기실형성과 상관되며 적당한 기실 형성은 곧 건강한 초생추와 입란 대비 부화율과도 연결된다. 그러나 국내 부화장의 부화기에는 현재 무게를 측정하는 장치 없이 부화실장과 관계자의 경험과 발육기로 이란시 표준 무게 측정으로 결과적 측면을 습득하는 것이 현실이다. 그로 인하여 부화 중 조기 폐사, 약추, 병약한 초생추 발생이 빈번한 실정이다. 종란 중량 감소를 모니터링하는 것은 발육장치기 안에서의 무게 변화에 따른 병아리 품질과 부화율 성과를 얻는 데에 절대적으로 중요하다. 종란의 크기와 난각질, 노계 군에 따라 수분 손실은 각기 다르다. 발육기 안에서 무게 변화를 실시간 측정하고 그에 따른 환기 변화를 최적화하여 부화율의 증가를 기대할 수 있으며 부화 시 전체 무게의 10~13% 감소를 컨트롤할 수 있는 실시간 측정 시스템의 개발 필요성이 대두된다. 본 연구를 통한 시스템은 기존의 입란과 이란시 직접적으로 일회성을 체크하는 방식으로 발육 기간 내에는 계태아 수분 증발 측정 제어가 불가능하여 부화율에 영향을 못 미치는 시스템과 달리 아두이노 스케치 보드에 로드셀 4개를 병렬로 연결하고 실시간으로 휴대폰, 컴퓨터를 연결하기 위해 Hyper-terminal 프로그램을 이용하여 AT-command 명령어를 활용하여 정상적으로 연동하였다. 블루투스의 통신속도는 15200으로 설정하여 아두이노와 Hyper-terminal 프로그램의 통신 속도를 맞춰주었다. 실시간 모니터링을 하여 인공부화기 내의 계태아 무게의 변화를 육안으로 확인할 수 있도록 시스템을 설계하였다. 이와 같은 방법으로 종란의 부화율 상승 및 건강상태의 향상을 목표로 하였으며 실시간 모니터링으로 인하여 사용자의 편의성을 확대하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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