컨테이너 BIC-code란 국제 운송 및 복합적인 운송환경에서의 편의성을 위해 사용하고 있는 약속된 규약이다. BIC-code는 해상운송 컨테이너의 식별 부호이며 국가 code와 다양한 조작 등의 내용을 포함하고 있다. 해가 거듭될수록 항공, 해양을 통한 물류운송은 계속 증가하고 있으며 이에 따라 해당 물류를 처리하는 항만에서는 신속하고 정확한 처리가 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 컨테이너의 BIC-code를 다중 이진화를 통해 영역을 추출하고 개별 code를 인식하는 방법을 제안한다. 코드 인식에 있어서, 기후 요소, 빛, 카메라 위치, 컨테이너의 색과 같은 다양한 요인으로 인해 고정된 임계값을 사용할 수 없다. 따라서 제안된 방법에서는 각 영상에 대해 다양한 임계값으로 인식을 수행하여 가장 우수한 인식 결과를 선택한다. 각 임계값에 대한 이진화, 레이블링, close연산을 통해 BIC-code의 가로, 세로 여부를 판단하여 잡음을 제거하고, 개별 code를 분리한다. 분리된 개별 code는 데이터베이스의 기본 자료와 템플릿 매칭을 통해 인식한다. 각 임계값에 대한 인식결과의 신뢰도를 측정하여 가장 신뢰도가 높은 결과를 선택하게 된다. 실험 결과를 통해 제안한 방법이 조명상황에 관계없이 컨테이너 BIC-code를 효과적으로 추출하고 인식함을 보인다.
본 논문에서는 JPEG2000 부호화 시스템의 과도한 메모리 요구 사항을 감소시키기 위해 예측 부호화 기반의 새로운 임베디드 압축(Embedded Compression, EC) 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 EC 기법은 EC가 적용되지 않은 DWT 프로세서와 비교하여 DWT 과정에서 발생하는 임시적인 저주파 웨이블릿 계수들의 메모리 접근 및 크기를 50 %로 줄일 수 있다. 무손실의 영상 압축 시스템에 널리 쓰이면서 단순하지만 좋은 성능을 갖는 LOCO-I(LOw COmplexity LOssless COmpression for Image)와 MAP(Median Adaptive Predictor) 예측기를 제안한 EC 알고리즘에 적용하였다. 제안한 예측 기반의 EC 알고리즘은 예측 오차 값들을 인코딩하기 위하여 포워드 적응형 양자화와 고정 길이 코드를 사용한다. 시뮬레이션 결과를 통해 예측기가 LOCO-I와 MAP인 경우, 본 논문에서 제안한 EC 알고리즘에 의한 평균적인 PSNR 저하는 각각 0.48 dB와 0.26 dB임을 알 수 있다. 선행 논문 [9]에서 제안한 하다마드 변환(MHT) 기반의 EC 알고리즘과 비교하여 평균적인 PSNR이 약 1.39 dB 향상된다.
사용자들은 웹 콘텐츠의 세부 내용단위인 메뉴, 로그인, 뉴스, 동영상 등 다양한 아이템에서 자신이 홍미있는 아이템을 찾아 읽고 아이템에 연결된 하이퍼렁크를 클릭한다. 모바일 디바이스처럼 작은 스크린에서는 데스크탑 기반의 웹 콘텐츠를 동시에 보여주기 힘들어 사용자는 좌우 또는 상하 스크롤링을 통해 아이템을 찾아 헤매는 검색의 불편함이 발생한다. 사용자가 자주 사용하거나 또는 원하는 아이템을 찾아 먼저 표현하여 모바일 인터페이스 조작의 불편함을 감소시킬 수 있다. 그러기 위해 웹 콘텐츠는 세부 내용단위인 아이템 별로 세그먼트되어야 한다. 기존 대부분의 세그먼트 알고리즘들은 웹 콘텐츠의 HTML 코드와 모바일 사이즈에 기반하여 세그먼트하고 있어 다양한 아이템들이 구조적으로 더욱 복잡하게 형성되고 있는 현대의 웹 콘텐츠에서 내용 단위인 아이템 블록으로 세그먼트하는데 여러 어려움이 있다. 본 논문에서는 데스크탑 웹 콘텐츠에서 내용 단위에 기반한 아이템 블록 추출을 위한 세그먼트 알고리즘을 제안한다.
특정한 관심이나 활동을 공유하는 관계망을 구축해주는 온라인 서비스인 소셜네트워크서비스(SNS), 자신의 관심사에 따라 자유롭게 글, 사진, 동영상 등을 올릴 수 있는 공간인 블로그(Blog) 등은 자신을 알리고 표현하는 사회현상으로 자리 매김하고 있다. 이러한 SNS나 블로그를 통해 사용자들이 자유롭게 표현한 글들을 분석하여 의미있는 정보와 가치, 그리고 패턴을 찾기 위한 텍스트 마이닝(Text Mining), 오피니언 마이닝(Opinion Mining), 의미 분석(Semantic Analysis) 등의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 또한, 연구자들의 연구 효율을 보다 높이기 위하여 키워드 기반 연구들도 이루어져있다. 하지만 대부분의 연구들은 한글의 맞춤법에 많은 한계점을 나타내고 있다. 본 연구는 어근을 찾기 힘든 이상한 외계 언어, 무분별하게 표현되는 속어, 알기 힘든 한글 이모티콘 인터넷 언어, 마이닝 처리 과정에서 파악하기 어려운 단어들을 데이터베이스에 구축하여 데이터 사전 기반 마이닝 처리 기법의 한계를 극복하고자 한다. 특정 주제에 대한 주관적 견해로 구성된 블로그를 사례 분석 대상으로 연구를 진행하였으며 유니코드를 활용한 비표준어 추출은 텍스트 마이닝 처리에 유용함을 발견할 수 있었다.
건설 프로젝트가 대형화, 복잡화됨에 따라 건설 프로젝트에 투입되는 자재의 효과적 관리를 위하여, 바코드, RFID 등의 다양한 인식 기술의 적용이 시도되고 있다. 하지만 기존의 바코드, RFID 등의 기술의 적용은 기존 관리 업무에서 사용되지 않던 RFID 장비의 추가 투입과 부재 관리를 위한 RFID tag 부착 등의 추가 작업이 요구됨으로써, 공장 및 현장의 작업자들에게 관리 비용 증가, 추가 작업의 번거로움 등의 문제를 발생시키는 한계를 가지고 있었다. 또한 해당 장치를 인식하기 위한 별도의 RFID 리더를 소지하지 않는 경우, 해당 부재를 작업자가 해당 부재의 정보를 인식하기 어려운 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 Long-lead item 자재 중 철골과 PC 부재를 대상으로, 앞 서 제기된 문제점 개선을 위해 스마트 폰 등의 영상처리 기능을 이용한 문자인식 기술을 대체 기술로 제안하고, 제안된 문자인식 기술의 적용 가능성 테스트를 통해 기술의 적용가능성을 제시하였다. 또한 제안된 문자인식 기술을 보다 효과적으로 적용하기 위한 문자 표기 방식, 코드 체계를 제안하고, 기존 RFID 기반 물류 관리 프로세스와 비교를 통해 문자인식 기술이 실제 적용될 경우의 효과를 제시하였다.
본 연구에서는 손동작을 인식하기 위하여 밀리미터파 기반 레이더에서 얻어진 손동작의 주파수 반향 특성을 이용하는 알고리즘 및 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 밀리미터파 아날로그 송수신부, ADC부 및 신호 처리부가 원칩으로 구현된 시스템을 이용하여 데이터를 수집하도록 구성하였고, 제안한 알고리즘은 반사된 주파수 영상의 제르니케모멘트로부터 얻어진 전역 및 지역 디스크립터로 구성된 BoF에서 K-means 클러스터링을 이용하여 코드 워드를 생성하고 SVM을 이용한 손동작 분류를 수행하였다. 수행 결과는 혼동행렬에서 얻어진 정밀도, 민감도 및 정확도를 이용하여 평가였다. 정확도 평가에서는 제안한 방법은 GZM방법 및 LZM방법과 비교하여 성능 평가를 위한 인덱스에서 제안한 방법이 95.6%의 성능을 보였고 비교한 나머지 두 방법은 88.4% 및 84%을 나타내어 제안한 방법이 기존의 두 방법에 비하여 7~8% 성능이 향상되었으며 정밀도 및 민감도에서도 나머지 두 방법에 대하여 향상된 성능을 나타내었다. 제안한 방법은 소형화된 밀리미터파 기반 레이더를 이용하여 동작 인식을 할 수 있는 임베디드 시스템의 응용가능성을 보여준다.
최근, 병원정보시스템의 환경은 다양한 스마트 기술을 접목하고 있는 추세이다. 따라서, 스마트 폰, 테블렛 PC와 같은 다양한 스마트 디바이스가 의료 정보 시스템에 활용된다. 또한, 이러한 환경은 이기종 센서, 디바이스, 시스템 및 네트워크에서 실행되는 다양한 응용 프로그램으로 구성된다. 이들 병원 정보 시스템 환경에서, 기존의 접근 제어 방식에 의한 보안 서비스를 적용하는 것은 문제가 된다. 기존 보안 방식의 대부분은 접근제어 리스트 구조를 사용한다. 이는 클라이언트 이름, 서비스 객체 메소드 이름으로 접근 제어 매트릭스에 의해 정의된 접근만을 허용한다. 가장 큰 문제점으로는 정적인 접근 방법은 변화되는 상황에 신속하게 적응하지 못한다. 따라서, 우리는 보다 유연하고, 매우 상이한 보안 요구와 다양한 환경에 적용 할 수 있는 새로운 보안 메커니즘을 필요로 한다. 또한, 환자중심의 의료 서비스 형태로 변화되고 있어, 이를 해결하기 위한 연구가 요구된다. 본 논문에서는 스마트 모바일 환경에서 의료정보 동적접근 시스템을 제안하고자 한다. 우리는 기존 병원정보 시스템의 환경을 기반으로 동적접근 제어 방법으로 의료정보 시스템에 접근하는 방법에 중점을 두었다. 물리적인 환경은 모바일 x-ray 영상 디바이스와 전용 모바일 스마트 디바이스, PACS, EMR 서버와 인증 서버로 구성하였다. 소프트웨어 환경은 모바일 X-ray영상기기는 Windows7 OS를 기반으로 동기화 및 모니터링 서비스를 위해 .Net Framework를 기반으로 개발하였다. 그리고 전용 스마트 디바이스는 Android OS를 기반으로 JSP와 Java SDK를 통한 동적접근 응용 서비스를 구현하였다. 병원의 의료영상정보 서버와 모바일 X-ray영상기기, 전용 스마트 디바이스간의 의료정보는 의료영상정보 표준인 DICOM을 기준으로 한다. 또한 EMR 정보는 H7을 기반으로 한다. 동적접근 제어 서비스를 제공하기 위해, 우리는 산소포화도, 심박수, 혈압과 체온과 같은 생체 정보의 값에 대한 조건에 의해 환자의 상황을 분류하고, 의료진의 의료정보 접속 인증 방법으로 동적인 접근 방법을 설계했다. 이는 일반 상태와 응급상태로 2부분으로 구분하여 이벤트 추적 다이어그램으로 보였다. 그리고, 인증 정보는 ID/PWD와 위치, 역할, 작업시간 그리고 응급 환자를 위한 응급 코드를 포함하였다. 동적접근 제어 방법의 일반적인 상황은 인증 정보의 값에 의해 의료정보에 접근 할 수 있다. 그러나 응급상황의 경우는 인증 정보 없이 응급 코드에 의해 의료정보에 접근하도록 하였다. 또한, 우리는 의료정보 표준에 따라 환자, 의료진 및 의료 영상 정보로 구성되는 의료정보 통합 데이터베이스 스키마를 구축했다. 끝으로, 우리는 제안 시스템의 수행 결과를 일반과 응급상황과 같은 환자의 상태에 따라 스마트 디바이스 기반으로 동적접근 응용 서비스의 유용성을 보였다. 특히, 제안 된 시스템은 동적 액세스 제어 방법에 의해 응급상황에서 스마트 디바이스기반의 효과적인 의료 정보 서비스를 제공한다. 이 결과, 제안한 시스템이 u-병원 정보 시스템과 서비스에 유용할 것으로 기대한다.
대다수의 근접치료용 방사선치료계획장치는 AAPM TG-43의 계산식에 기반을 둔 선량계산 알고리듬을 적용하고 있으나 이는 조직의 비균질성을 적절히 고려하지 못한다. 본 연구에서는 몬테칼로 방법을 이용하여 강내고선량근접치료계획을 검증하는 체계를 구축하고자 하였으며, 특히 환자의 CT 영상을 이용하여 물질정보로 변환한 후 직접 몬테칼로 계산을 수행하는 방법의 타당성에 초점을 맞추었다. 판형 팬텀 및 자궁경부암 환자의 CT 영상을 Plato (Nucletron, Netherlands) 치료계획장치를 이용하여 근접치료계획을 수행한 후 여기서 얻어진 인자들을 이용하여 EGSnrc 기반의 DOSXYZnrc 코드로 몬테칼로 계산을 수행하였으며, EBT 필름측정 결과와 비교하였다. DOSXYZnrc 코드의 선원 모델링 특성 상 후장전 장치의 $^{192}Ir$ 선원들을 직육면체 형태로 근사화하여 모델링하였으며 계산 시 체적소의 크기는 $2{\times}2{\times}2\;mm^3$로 하였다. 균질 매질 내에서는 TG-43 기반의 선량계산 결과와 몬테칼로 선량계산 결과가 잘 일치함을 확인할 수 있었으나 고밀도 물질이 포함된 비균질 매질 내에서는 오차가 커졌다. 환자의 경우 A점 및 B점의 오차는 3% 이내, 평균선량 오차는 5% 정도였다. 그러나 기존 선량계산 알고리듬의 경우 고밀도 물질의 영향을 적절히 고려하지 못하여 표적의 선량을 과대평가하여 실제로는 더 적은 선량이 들어갈 우려가 있다. 본 연구에서 제안된 선량계산 검증체계는 타당하며 선량 계산 결과도 실제와 잘 일치함을 확인할 수 있었다. 또한 기존의 선량계산 알고리듬으로 계산된 치료계획결과를 확인할 경우에는 주의가 필요하며, 몬테칼로 방법과 같은 독립적인 검증 시스템이 유용할 것이다.
센서네트워크와 같은 자원한정적인 상황에서의 비디오 부호화가 중요해짐에 따라 경량화 비디오 부호화 문제의 솔루션으로 분산비디오 부호화 기술(DVC: Distributed Video Coding)이 폭넓게 연구되고 있다. 이의 대표적인 기술인 Wyner-Ziv 부호화 기술은, 복호화기에서 영상간 유사도를 이용하여 부호화하는 현재 프레임에 대한 보조정보를 생성하고, 발생하는 잡음을 채널코드를 이용하여 제거함으로써 영상을 복원한다. 따라서 복호화기에서 보조정보를 정교하게 만들수록, 즉 제거되어야 할 잡음이 적게 생성될수록 전체적인 시스템의 부호화 효율이 좋아진다. 하지만 실제로 복호화기가 부호화하는 현재 프레임에 대한 정보 없이 정확도 높은 보조정보를 만드는 것은 상당히 어려운 일이므로, 복호되는 현재 프레임의 정보 및 그 신뢰도에 기반하여 점진적으로 보조 정보를 향상시키는 방법이 개발되었다. 하지만 복호결과를 이용하여 보조정보를 향상시키기 위해서는 복호결과 정보의 에러율에 못지않게 복호결과로부터 유효한 정보의 양 또한 중요하다. 따라서 본 논문에서는 변환영역의 Wyner-Ziv 부호화 기술에서 점진적으로 복호되는 현재 프레임에 대한 정보의 에러율 및 유효한 정보 양을 고려한 신뢰도에 기반하여 점진적으로 보조정보를 향상시키는 부호화 방법을 제안한다. 실험결과는 제안 방법이 점진적 보조정보 향상방법을 사용하지 않는 이전 변환영역 Wyner-Ziv 부호화 방법에 비해 최대 약 1.7 dB에 이르는 성능향상이 있음을 보였다.
레이더 정보의 수록 및 정량적 해석을 위한 시도로써 타선의 위치정보를 자선의 전자해도 및 radar 화변상에 모니터링하여 두 선박의 간격을 측정할 수 있는 양선거리측정시스템과 ARPA radar가 탐지한 표적의 추적정보를 자선의 전자해도 화면상에 실시간으로 모니터링하기 위한 시스템을 구축함과 동시에 이들 레이더 정보를 필요에 따라 수록 및 재생할 수 있는 레이더 정보수록 및 해석 시스템을 개발하고, 실용화 실험을 행한 결과를 요약하면 다음과 같다. (1) 목포 인근해역에서 레이더 신호를 수록하고, 이 레이더 영상에 위치발생시뮬레이터에 의해 생성한 타선 위치를 RS232C interface를 통해 전송 및 중첩시켜 타선의 위치를 추적하면서 실시간으로 본선과 타선의 양선 간격을 산출한 결과, 양선 거리 및 방위의 실시간 측정이 가능하여 이 시스템을 양선 거리계로써 활용할 수 있음이 입증되었다. (2) 타선의 레이더 신호를 수신한 후, $\alpha$-$\beta$ tracker를 이용하여 타선 영상의 중심 위치를 실시간으로 추적하면서 침로, 속력, 방위, 거리 등을 예측한 결과, 매우 안정된 평활화 추정치를 얻을 수 있었다. (3) ARPA 시뮬레이터를 이용하여 표적의 추적정보를 TTM sentence 등으로써 생성한 후, 이 코드를 전자해도상에 전송 및 중첩 표시시킨 결과, 추적표적의 위치, 속력, 침로, 방위, 거리 등의 추적정보의 실시간 모니터링이 안정적으로 실현된 바, 선내의 여러 장소에서 ARPA 정보를 공유하기 위한 멀티 모니터링 장치의 개발이 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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