현재 홍채 인식은 주로 수동형 영상 획득 시스템을 통한 홍채 획득이 주를 이루고 있다. 이는 장비가 고가인 점과 정확한 홍채 위치추적의 어려움 등의 문제로 인한 것이다. 본 연구에서는 24bit 칼라 영상에서 피부색 정보와 윤곽선 검출 정보를 이용한 실시간 자동 홍채 인식 시스템을 제안하였다. 제안한 방법에서는 HSI 칼라 좌표계상에서의 얼굴 피부색 인식 외에 조명으로 인한 잡음을 제거 하였고, 배경과 사용자의 보다 정확한 영역 분리를 위하여 영상을 이진화한 후 윤곽선 영역을 다시 한 번 제거 한 후 레이블링을 실행 하였다. 또한, 보다 정확한 눈 영역 추출을 위하여 일정 크기까지의 줌을 한 후 윤곽선 검출을 사용하였다. 이러한 방법들을 통하여, 주위 환경에 영향을 덜 받으면서 보다 정확한 눈 영역을 추출 할 수 있었다.
본 연구에서는 3상 능동 직렬형 전압 보상기의 제어 알고리즘으로 공간 벡터 검출법(3-D SV)을 제안하고 있다. 제안된 3차원 공간 벡터법은 종전의 순시전력이론에 의한 방법에 비해 보상 기준치 연산과정을 간략화 할 수 있고 좌표변환이 필요치 않다. 제안된 알고리즘은 전원전압의 순간적인 sag가 발생되더라도 비선형 부하에 인가되는 전압은 일정한 정현파로 제어 가능하며 동시에 전원전류의 고조파와 기본파 무효전류도 보상 가능하다. 정상상태와 과도상태에서 전력전자전용 시뮬레이터인 PSIM에 의해 제안된 이론의 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는 다수의 비디오(video) 채널로부터 영상을 스크램블 및 디스크램블 하는 방법을 제안한다. 이 알고리즘은 다수의 영상 혼합과 이어 붙여진 영상의 화소 좌표의 뒤섞기를 이용한 암호화 방법이다. 조합된 프레임의 수직라인과 수평라인의 영상정보를 암호화 및 복호화 함으로서 암호화된 복합 영상을 얻는다. 이 알고리즘은 다수의 비디오 채널에서 모아진 다수의 영상을 하나의 영상으로 재구성하여 영상을 암호화함으로써 한 번에 다수의 영상 암호화하고 높은 보안성을 제공한다.
본 연구에서는 도시 가로망에서의 구간 통행시간을 예측하기 위하여 time-frequency 분석의 일종인 웨이브렛변환과 RBF신경망 모형을 이용한 예측모형을 개발하였다. 웨이브렛 변환을 이용한 시계열 자료 분석을 통해서 통행시간에 내재되어 있는 다양한 패턴의 특징을 추출함으로써 오전/오후의 첨두현상, 신호교차로의 현시주기 등 주기적으로 발생되는 요인들에 의해서 통행시간 시계열 자료의 패턴에 나타나는 규칙성을 분석해 내었다. 분석된 패턴정보에 대한 규명은 카오스 이론을 근간으로한 시간지연좌표를 이용하여 시계열 자료의 규칙성을 시각적으로 판별하여 예측모형 구축에 활용하도록 하였다. 또, RBF신경망을 이용하여 예측범위의 공간적/시간적 확대에 따른 모형 구축에 소요되는 시간을 최소화하도록 하였으며, 시내버스 노선의 정류장간 운행시간 예측을 통해서 기존 연구에서 제기되었던 현실세계의 단순화, 다단계 예측시 정확성 등의 문제를 해결하였다. 예측실험결과 웨이브렛 변환을 데이터의 전처리 과정에 삽입하여 링크 통행시간의 패턴정보 예측에 활용할 경우, 기존의 예측모형에 비해서 훨씬 정확한 예측이 가능한 것으로 나타났으며, RBF 신경망은 짧은 학습시간에도 불구하고 역전파 신경망보다 우수한 예측력을 갖고 있는 것으로 밝혀졌다.
본 연구에서는 무구속적으로 사용자의 활동상태를 모니터링하고 이를 기반으로 산만도를 추정하기 위한 연구를 수행하였다. 사용자의 활동상태 모니터링을 위해서는 키넥트 센서를 활용하여 머리에서의 관절정보와 어깨관절정보를 검출하고, 각 검출지점의 시간당 좌표변화를 인덱스화하여 움직임 변화정도를 측정하였다. 이러한 움직임정보로부터 산만도의 추정을 위하여 움직임의 빈도와 움직임의 강도를 분석하고 이로부터 산만도를 추정하기위한 인덱스를 개발하였다. 실제 사용자의 활동상태로부터 추출된 움직임정보 및 산만도 추정인덱스의 모니터링을 위하여 PC기반의 모니터링 및 스마트폰기반의 어플리케이션을 구현하였다. 구현된 시스템의 성능평가를 위하여 키넥트를 이용한 산만도 추정 어플리케이션과 동시에 비디오 계측을 통해 움직임의 정도에 따른 산만도 추정식의 결과를 비교분석한 결과 개발된 산만도 추정시스템과 비디오분석결과의 상관관계가 높음을 실험으로 확인하였다.
본 논문은 자동차 자동운행 시스템 연구 분야의 한 부분인 자동차 운행 중 도로상에 위치한 교통 신호등을 추적을 통해 검출하고, 인식하기 위한 방법과 관련된 연구이다. 교통 신호등은 색상 정보를 포함한 광원을 갖는 물체로서 표현되어지고 운전자에게 안전을 위해 준수해야 할 신호정보로써 제공되어 진다. 본 논문에서는 이러한 교통신호등의 인식을 위해 명도 분포도를 이용하여 관심영역을 필터링하고, 마스크와 HSI 색 공간영역에서의 색상과 채도, 밝기 정보를 이용한 유효값을 검출, 좌표변환, 보간법, YUV 모델을 이용한 그레이 영상으로의 변환, 닫힘 연산, 선명화 연산, 템플릿 매칭 방법을 적용함으로써 가로등과 같은 주변 환경이 갖는 색정보로부터 교통 신호등의 신호를 검출하고 인식하도록 하였다.
본 논문에서는 병렬 신경망을 기반으로 원형 게이지뿐만 아니라 다양한 종류의 아날로그 게이지 값을 인식하는 방법을 제안한다. 아날로그 게이지는 다양한 산업 현장에 쓰이고 있지만, 게이지 값을 사람이 읽는 과정에 불필요한 시간이 소모가 되고 위급 상황에 빠른 대응이 힘들다. 이러한 문제로 인해 게이지 값을 디지털화하여 컴퓨터로 전송되는 데이터만으로 자동으로 모니터링을 하기 위한 방법이 필요하다. 제안하는 방법은 두 단계로 구성된다. 우선 입력된 게이지에 대해 원근법 보정을 수행하고, 게이지의 중심 좌표와 눈금의 최소, 최대, 지침에 대한 정규 벡터를 이용해 게이지의 각도를 계산한다. 이는 학습 데이터와 추가 학습한 실험 데이터의 적은 평균 각도 오차를 통해 제안한 방법이 실제 산업 현장에 잘 적응 가능함을 확인할 수 있다.
본 논문은 국내 스타트업의 상품-서비스에 적합한 해외 바이어를 찾아 맟춤형으로 추천해주는 시스템을 설계하고자 한다. 추천 알고리즘은 CNN 기반의 Word2Vec과 Doc2Vec 알고리즘을 활용하며, 정확도를 높이기 위해 시각정보를 활용한다. 추천 시스템에 사용되는 데이터는 비정형 데이타인 회사 소개 및 상품/서비스 소개 문장 데이터이며, 제품 사진을 시각정보로 이용한다. 유사도가 높은 순으로 추천하기 위해 문장데이타를 키워드 리스트로 변환하고, Word2vec 모델에 이식시켜 키워드 좌표를 만들어 벡터화한다. 그리고, 문장의 중심점간 거리를 계산해 기업간 유사성 및 연관성을 도출한다. 이를 바탕으로 국내 스타트업의 문장데이타 및 시각정보와 유사도가 높은 순으로 해외바이어를 추천한다.
본 논문에서는 직육면체 형태의 실내 공간에서 다중 개체 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 평면 검출 알고리즘은 평면성을 띄지 않거나 관측이 미흡한 영역에 대해 기하 정보를 검출할 수 없다. 이로 인해 장애물과 같은 개체의 영역을 파악할 수 없는 한계점이 있다. 제안 방법은 유클리드 클러스터링을 기반으로 군집화를 수행하고, 클러스터의 간소화를 통해 다중 개체 영역을 검출한다. 제안 방법은 직육면체 공간의 내부표면을 활용해 직육면체 공간과 좌표계를 공유하는 주요 개체들의 영역을 다량으로 검출한다. 제안 방법은 실험을 통해 다중 개체 영역이 적합하게 검출되었음을 보인다.
본 논문에서는 다양한 복원 인공지능 알고리즘 중 하나인 3차원 복원 기술은 실제로 존재하는 물체의 2차원적인 픽셀을 3차원의 형태로 구현하여 형상화한다. 정확한 3차원 정보 처리가 요구됨에 따라 포인트 클라우드로 표현되는 데이터를 통해 정확한 쿨체의 크기 정보나 좌표 정보를 표시할 수 있다. 데이터의 픽셀을 분석하여 3차원의 형태로 구현할 것을 정의하는 복셀화(Voxelization) 알고리즘 전처리 과정을 통해 3차원 복원 기술 3D-GAN 활용으로 3차원 형태 형상화를 하였다. 본 논문에서는 3차원 복원 알고리즘 통하여 2차원 포인트 클라우드를 분석해 3차원 형태로 복원하는 기술에 대한 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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