나노테크놀로지의 발전과 함께, 간섭계를 이용한 정밀 계측의 중요성이 더욱 더 높아지고 있다. 본 방법은, 간섭성을 가진 레이저의 파장을 계측의 척도로서 기준 평면으로 사용되는 참조면에 대한 상대 측정에 의해, 3차원 형상을 계측하는 것이다. 고로, 본 논문에서는 간섭계를 이용한 계측에서 고정밀도를 실현하기 위해서는 참조면의 교정이 중요하다는 기본적인 생각을 기초로, 참조면 오차(참조면의 이상적 평면으로부터의 차이)를 주로, 광학 부품에 의한 파면의 왜곡 등을 포함한 간섭계 시스템의 계통 오차를 결정하는 방법을 검토한다.(중략)
지난 2020년 전 세계적으로 코로나 19 확진자가 급증하자 세계보건기구(WHO)는 코로나 19 대유행을 선언하였다. 이러한 질병의 확산을 막는 방안으로 다양한 시험들이 비대면 시험으로 전환되면서 부정행위에 대한 우려가 있다. 또한, 이러한 상황에서 비대면 시험을 진행하고자 할 때 참조할 만한 체계가 없는 것이 현실이다. 이러한 상황을 고려하여 감염병 확산 이후로 불가피하게 진행될 비대면 환경에서의 감독 및 시험 방식에 있어 4단계의 거버넌스를 제시하고자 한다. 해당 거버넌스는 시험에서 사용되는 활용도 및 빈도수와 시험 감독 강도에 따라 4단계로 정의된다. 각 단계의 거버넌스들은 기존의 비대면 시험 방식과 코로나 19 이후의 시험 방식에 대한 비교 및 조사와 여러 시험 형식의 특성을 고려하여 제시된다. 제시된 거버넌스는 비대면 시험을 준비하고 시행하는 기관, 기업 및 학교들의 참조 모델이 될 것으로 기대하며, 비대면 시험의 "효율성"과 "공정성"을 확보하는 데에 기여할 것을 기대한다.
표면영상유속계는 영상분석을 이용하여 홍수시 하천 수표면 유속을 측정하는 비접촉식 유속측정장치이다. 때문에 안전하고 편하게 홍수시 유속을 측정할 수 있으나, 이를 위해서는 영상과 실세계와의 좌표변환을 위한 참조점 측량이 반드시 필요하였다. 좌표 변환에 8-변수 사영변환을 이용할 경우 최소한 4개의 참조점이 필요하다. 그러나 홍수시 참조점 측량은 불가능에 가까우며, 홍수전후의 측량도 매우 번거로운 일이다. 본 연구에서는 참조점을 이용하지 않고, 좌표변환 관계를 구성할 수 있는 카메라 모형(camera model)을 구성하였다. 여기서 카메라 모형은 실세계 좌표(world coordinates)를 영상좌표(image coordinates)로 변환해 주는 관계를 말한다. 이 카메라 모형에 필요한 외부 변수는 하천수표면과 카메라와의 높이 및 카메라의 두 가지 경사각뿐이다. 여기에 일반적인 카메라 보정에 이용하는 방법으로 구한 카메라 내부 변수를 결합하면 된다. 이 모형은 표면영상유속계 장비로 스마트폰을 이용할 때 간편하게 적용할 수 있으며, 별도의 경사계만 부착하면 일반적인 CCTV나 캠코더를 이용할 때도 적용할 수 있다. 이 카메라 모형과 종래 사용하던 8-변수 사영변환에 의한 좌표변환관계를 비교한 결과 상호간 오차가 거의 없이 적용할 수 있었다. 또한, 스마트폰 표면영상유속계와 열영상 표면영상유속계에 적용한 결과 종전보다 훨씬 적용이 간편하며, 정확도 또한 거의 차이가 없이 적용할 수 있었다.
본 논문은 컬러 역하프토닝에서 참조표에 기반을 둔 벡터적응필터 방법을 제안한다. 역하프토닝은 하프톤영상을 연속계조 영상으로 변환한다. 참조표를 사용하는 방법에는 템플레이트와 학습영상이 필요하며 샘플 하프톤영상과 원영상내의 분포된 패턴으로부터 참조표를 구할 수 있다. 일반적으로 참조표에 기반한 방법들이 다른 방법에 비하여 처리가 빠르며 PSNR면에서도 더 좋은 성능을 보이지만 처리과정에서 참조표에 존재하지 않는 패턴을 어떻게 처리 하느냐에 따라서 많은 품질의 변화를 보인다. 이 논문에서는 이와 같이 존재하지 않는 패턴을 보상하기 위하여 벡터적응필터를 제안 하였는데, 이 방법은 처리하는 픽셀의 주변 화소의 색상, 색농도, 자기 등의 정보를 이용함으로써 컬러 역하프토닝에서 더 좋은 품질을 얻을 수 있다. 제안된 벡터적응 필터 방법이 기존의 최량선형추정에 의한 방법보다 PSNR면에서 더 좋은 결과를 얻을 수 있음을 실험결과에서 알 수 있었다. 참조표의 템플레이트 크기가 커질수록 제안한 방법이 더 좋은 결과를 얻을 수 있다.
다시점 비디오는 3차원 정보를 표현하기 위한 영상으로 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상이다. 영상들 사이에 존재하는 시간적 상관성과 화면간 상관성을 이용하는 다시점 비디오 부호화는 카메라의 수에 비례하여 데이터의 양이 늘어나기 때문에 계산량을 줄일 수 있는 다시점 비디오 부호화 기술이 필요하다. 본 논문에서는 다시점 비디오의 부호화 성능을 향상시키기 위한 효율적인 예측구조를 제안한다. 제안한 예측 구조는 다시점 비디오의 부호화 효율을 높이기 위하여 부호화되는 현재 화면과 현재 화면이 참조하는 참조 화면들과의 평균 거리, B계층 최대 인덱스 그리고 각 B계층의 화면 수를 고려하였다. 제안한 예측 구조의 성능을 참조 예측 구조의 성능과 비교하였을 때 영상 화질 면에 있어서 제안한 예측 구조가 참조 예측 구조보다 약 0.07~0.13 (dB) 성능 향상을 보였다. 발생되는 평균 초당 비트량에 있어서 제안한 예측 구조가 참조 예측 구조보다약 +3 ~ -6.5(Kbps) 감소하였다.
자연 하천의 홍수 유량 측정은 매우 어렵고 많은 비용과 시간, 노력을 요하는 작업이다. 보다 안전하고 경제적인 유량 측정의 대안으로 제시된 것이 하천 표면의 영상 분석을 이용하는 표면영 상유속계이다. 본 연구는 안드로이드 기반의 스마트폰을 이용한 실시간 표면영상유속계를 개발하는 것이다. 스마트폰에 내장된 카메라, GPS, 방향 센서, CPU를 활용하여, 실시간으로 현장에서 하천의 표면유속을 측정하는 것이다. 먼저, 스마트폰의 GPS를 이용하여 측정 현장의 위치를 잡고, 경사계(방향 센서)를 활용하여 카메라와 촬영면의 기하적인 관계를 설정한다. 수표면과 카메라의 높이차만을 입력하고, 측정된 카메라의 경사에서 하천 수표면의 위치관계를 추정할 수 있는 카메라 모형을 작성하였다. 이 방법을 이용함으로써 기존 표면영상유속계의 단점 중 하나인 참조점 보정이 필요없도록 하였다. 내장된 카메라로 정해진 시간(3초) 동안 동영상을 촬영하고, 촬영된 동영상은 개방 소스의 영상처리 라이브러리인 JavaCV를 이용하여 프레임별로 분할하고, 이를 시공간 영상 분석하여 하천 표면의 2차원 유속장을 추정한다. 영상의 시공간 분석에는 상호상관 시공간분석법을 이용하였다. 모든 코드는 안드로이드 운영체제에서 실행되도록 Java로 작성하였다. 시판되는 안드로이드 스마트폰에 적용하여 현장 시험한 결과 3초간의 영상 처리에 5초 정도를 소요하여, 거의 실시간으로 유속을 측정할 수 있었다. 또한 유속 측정 오차는 일반적인 영상 처리의 오차인 5% 내외였다.
본 논문에서는 화자인식의 성능향상을 위한 dynamic time warping (DTW) 기반의 문맥 제시형 화자인식에 대해 연구하였다. 화자인식에 있어 중요한 요소인 화자의 특성을 잘 반영할 수 있는 참조패턴을 생성하기 위해 유전자 알고리즘을 적용하였다. 또한, 문맥 종속형과 문맥 독립형 화자인식의 단점을 개선하기 위해 문맥 제시형 화자인식을 수행하였다. Clos set에서 화자식별과 open set에서 화자확인 실험을 하였으며 실험결과 기존 방법의 참조패턴을 이용하였을 경우보다 유전자 알고리즘에 의한 참조패턴이 인식률과 인식속도 면에서 우수함을 보였다.
유비쿼터스도시(u-City) 에서 제공할 서비스 즉, u-City서비스를 실제로 구현하기 위해서 사용되는 기술을 u-City 기술이라고 할 수 있다 본 논문에서는 u-City서비스, u-City 기반시설 그리고 u-City 기술들 간의 관계를 명확히 설명하기 위한 도구로서 u-City 기술 참조모델을 정의하였다. 이러한 참조모델을 사용함으로써 u-City 구축자, 서비스 제공자, 운영자, 이용자 등 여러 u-City 참여자들이 공감할 수 있는 서비스-기술 연계 모델을 제시하였으며 향후 u-IT 세부 기술이 발전하고 새로운 u-City 서비스가 추가되어도 이를 원활히 수용할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 기준 영상으로부터 면의 반사특성을 검출하고, 구해진 반사특성을 임의의 물체에 적용하여 3매의 명암영상을 얻는다. 이 영상을 측광입체시법(photometric stereo method)에 적용하여 3차원 형상인식하는 방법을 제시한다. 본 연구에서 목적으로 하는 물체의 반사특성은 난반사(diffuse reflection)성분과 전반사(specular reflection)성분이 혼합된 혼합 반사면(hybrid reflectance surface)을 그 대상으로 하며, 이러한 면의 반사특성은 Torrance-sparrow모델로 가정하여 문제를 해결해 나간다. 본 연구에서 목적으로 하는 대상 물체는 동일한 재질로 이루어졌다는 가정 하에서 몇개의 표본점들을 취해 반복수치 계산하기 때문에 계산속도가 빠르며, 각 표본점들로부터 계산된 면특성 파라메터들의 평균값을 취해서 다시 Torrance-sparrow모델에 적용함으로써 측광입체시법의 해석을 가능토록 한다. 즉, 3차원 형상인식 과정시 계산된 면특성 파라메터를 사용해 생성한 참조표와 명암영상과의 비교에 의해 빠른 면방향 복구를 행할 수 있다.
코비드19에 따른 비대면 경제가 촉진되면서 지난 4차산업혁명위원회에서는 초연결·비대면 신뢰사회를 위한 인프라로서 '블록체인 기술 확산 전략'을 발표하였다. 개별적으로 구현되는 블록체인이 글로벌 인프라로 연결되기 위해서는 상호연동을 위한 표준화가 필수적이다. ISO TC 307 블록체인 및 분산원장기술 WG 1 기반기술 작업반에서는 2017년 시작된 TC 307의 첫 국제표준(IS)인 용어 표준을 발간하였다. 또한 두 번째 국제표준인 참조구조 표준에 대한 DIS 투표가 곧 시작될 예정이다. 이 논문에서는 ISO TC 307 기반기술 작업반에서 이루어지고 있는 표준화 작업을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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