글로벌 시장환경체제에서 유통구조가 복잡해짐에 따라 제조사에서 유통업체 및 소비자까지 아우르는 전체 공급망에서 제품에 대한 이력추적관리는 투명한 유통구조를 형성시킬 뿐만 아니라 더 나아가 소비자들의 안전에 지대한 영향을 미친다. 세계보건기구(WHO)에 따르면 선진국에서 부정 전문의약품의 유통비중은 전체 의약품의 1% 정도이며 이를 미국에 적용할 경우(2006년 기준), 미국에서 유통된 34억 개 전문의약품 중 3,400만 개의 전문의약품이 가짜일 가능성이 있는 것으로 보고되고 있다. 이로 인해 미국 캘리포니아주에서는 유통망의 투명성과 소비자의 안전을 보고하기 위하여 2D 바코드나 RFID(Radio Frequency IDentification)를 통해 의약품 제조에서 약국까지의 유통과정 계보를 추적할 수 있도록 제약기업에 2015년부터 제품에 시리얼번호를 부착한 이력장치(serialized e-pedigree)를 시행할 예정이다. 따라서 본 연구에서는 국내 외적으로 물류/유통과정에서 제품의 위 변조를 예방하기 위한 e-pedigree에 현황 및 동태를 파악하고 국내 e-pedigree에 대한 방향성을 고찰하는데 그 목적이 있다.
세계적으로 유통되고 있는 가짜의약품으로 인하여 제약사들은 판매수익과 기업브랜드 이미지에 큰 피해를 입고 있는 실정이고, 불법적으로 유통된 의약품이 복용 또는 투약된 환자(소비자)들은 생명에 위협을 받을 가능성이 점점 더 높아지고 있다. 이러한 가짜의약품의 유통을 근절시키기 위하여 세계 각국에서는 의약품의 생산에서부터 소비자에게 판매될 때까지 즉 의약품 유통과정을 추적하여 가시성있는 이력관리를 할 수 있도록 RFID 및 barcode 등 IT기반의 e-Pedigree(electronic pedigree)의 법제화 및 일련번호 관리제도를 도입하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 외 의약품 관리체계를 고찰하고 RFID 기반의 e-Pedigree 적용방안을 제시함으로써 국내 제약산업의 유통합리화와 이를 통한 소비자 안전성을 제고시키는데 그 목적이 있다.
최근 상용 프로텍터인 Themida의 최신 버전이 업데이트되면서, 추적할 초기 데이터를 제공하는 가상 메모리 할당을 사용하지 않도록 변경해 기존 연구의 정규화된 대응방안을 적용할 수 없게 되었다. 또한, 실행 중에 결정되는 값이 많아 동적으로 추적하기 수월했던 기존의 버전에 비해, 프로텍터를 적용하는 시점에 결정된 고정값이 많아 동적으로 추적하는데 어려움이 생겼다. API 난독화 과정을 정규화하기 어려워지도록 최신 버전의 Themida가 어떤 방식을 채용했는지 알아보고, 이를 해제하는 자동화된 시스템을 추후 개발하기 위해 어떠한 기술을 적용할 수 있을지 가능성을 검토해 본다.
수부는 일상생활동작(ADL, activities of daily living)을 위한 중요 부위로 손상이나 장애가 있는 경우 재활치료를 통해 과제수행능력을 향상시킨다. 그러나 치료 과정은 주관적으로 진행되어 정확한 치료 성과를 위한 객관적 지표가 필요하다. 본 논문에서는 실제 수부 움직임을 추적할 수 있는 동작인식 장비인 립모션 컨트롤러와 Unity3D로 가상공간 상에서 구현된 Box&Block Test를 이용하여 수부 움직임에 대한 객관적인 데이터를 얻었다. 기존 Box&Block Test와 제안한 모션인식과 추적에 의한 수지손상 환자용 진단 및 치료시스템의 성능을 T검정 수행한 결과 통계적으로 유의미한 차이가 없음을 보였으며 수부 움직임의 정량적인 데이터를 통해 정확한 치료성과 판단의 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 360도 VR을 위한 큐브맵 비디오 환경에서 패턴의 위치 예측을 사용한 빠른 패턴 추적 방법을 제안한다. 구면 큐브맵 프레임은 6면의 텍스처를 가지므로 패턴 탐색도 6면 텍스처에 대해서 모두 수행해야 하므로 평면 프레임의 경우보다 매우 느리다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 칼만 필터를 활용하여 패턴의 향후 위치를 예측하고 패턴이 존재할 가능성이 큰 텍스처만 탐색하여 탐색 영역을 축소하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 시스템은 6면을 모두 탐색하는 방법보다 월등히 빠르게 수행하면서 정확한 패턴 인식 성능을 보였다.
이 글에서는 본 실험실에서 개발한, 교통정보 추출을 위한 차량검지 알고리즘과 차량 추적 알고리즘, 모델에 기반한 차량의 인식과 추적을 위한 알고리즘, 지능형 차량을 위한 선행차량 인식과 차선 인식을 위한 영상 알고리즘에 대하여 살펴 보았고, 이들 알고리즘을 직접 도로영상에 적용하여 그 가능성을 살펴보았다. 교통 정보 추출용 차량 검지 알고리즘은 실험실에서 구성한 영상 검지기 시스템에 실제 적용되어 실시간으로 작동하고 있다. 그렇지만, 아직까지는 대부분의 알고리즘이 실시간 구현과 시스템 적용성에서 미흡한 상태이다. 따라서, 본 실험실에서는 이미 개발된 영상 알고리즘의 신뢰성 제고와 실시간 처리를 위해 알고리즘 자체의 성능 향상 뿐만 아니라 이를 수행하는 하드웨어에 대한 연구도 병행하고 있다.
본 논문에서는 자동차를 운전 시에 운전자의 얼굴과 눈의 영역을 자동으로 검출하고 눈동자를 추적하여 운전자의 졸음 여부를 판단하는 효과적인 시스템 구현방법을 제안한다. 복잡한 배경에서 얼굴과 눈을 검출하는 방법은 Haar-like feature의 원리를 이용하고 졸음운전으로 판단하는 방법은 눈동자 영역의 특성과 눈동자의 검출 유무, 움직임 등의 인식을 통하여 졸음운전 경보시스템의 실용화에 대한 가능성을 확인한다.
Active Appearance Models(AAMs)은 얼굴인식, 얼굴추적, 표정인식 뿐만 아니라 눈동자 추적과 같은 분야에도 적용되어 좋은 성능을 보여 주었다. 보통 AAM 을 생성하기 위해서는 얼굴 영상과 얼굴의 특징을 나타내는 점으로 구성된 매쉬로 이루어 지는 트레이닝 셋이 필요하다. AAM fitting algorithm 은 학습한 얼굴과 유사한 얼굴을 Fitting 할 때에는 뛰어난 성능을 보이지만 조명에 의한 그림자 또는 액세서리에 의한 얼굴의 피부 가림과 같이 전체 얼굴이 잘 나타나지 않는 불완전한 영상의 Fitting 은 입력영상과 템플릿 영상간의 오차가 커지기 때문에 실패할 가능성이 매우 높다. 본 논문에서 우리는 AAMs 에서 사용되는 PCA를 Higher-order Singular Value Decomposition(HOSVD)로 대체하여 이 문제를 보완하는 강화된 AAM 을 제안한다. 제안된 AAM 에는 기존에 사용하던 고유벡터와 함께 HOSVD 를 통해 획득할 수 있는 Eigen-Modes 를 추가하여 사용한다. 또한 우리는 Yale Face Database를 이용한 평가를 통해 제안된 AAM 이 기존 AAM 보다 불완전한 영상에 효과적으로 대응하는 것을 보여준다.
디지털 핑거프린팅(digital fingerprinting)은 멀티미디어 컨텐츠에 구매자의 정보를 삽입하여 불법적으로 컨텐츠를 재분배한 부정자(traitor)를 추적하는 기법이다. 기존에 제안된 대부분의 핑거프린팅 기법은 부정자를 식별하는 단계(identification protocol) 또는 그 증거를 제 3자에게 제출하여 확신받는 단계(trial protocol)까지만 고려했다. 대개의 경우 판매자는 해당 컨텐츠에서 부정자의 정보를 추출하여 그 신원을 확인하므로 재분배자 식별 단계를 거친 판매자는 해당구매자의 정보를 알 수 있게 된다. 따라서 판매자는 이를 이용하여 원 컨텐츠에 해당 구매자의 정보를 삽입할 수 있으며, 이로 인해 또 다른 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 재분배자 식별 단계 이후, 판매자가 불법적으로 구매자의 정보를 컨텐츠에 삽입할 가능성을 제기하고, 이 문제를 해결하기 위해 2단계 핑거프린팅 기법을 이용한 익명 핑거프린팅 방식을 제안한다.
영상검지기를 이용하여 도로상에서 이동중인 차량의 움직임을 탐지하고 분석하는 방법은 지능형교통시스템의 많은 분야에 적용되어질 수 있다. 영상분석으로 움직이는 물체를 탐지하는 방법에는 영상차를 이용하는 방법과 영상차를 이용하지 않는 방법으로 분류할 수 있다. 영상차를 이용하는 방법에서는 영상간의 차영상을 기반으로 하여 물체를 탐지하는 방법은 일반적이고 보편적인 방법이나 시간에 따른 배경영상의 왜곡과 물체의 정체현상에 많은 문제점을 지니고 있다. 그리고 영상차를 이용하지 않는 방법은 영상내의 분석으로 물체를 탐지하는 방법이고, 영상간의 정보를 사용하지 않으므로 영상차에 의한 문제점은 발생되지 않는다. 기존에 연구되어진 영상차를 이용하지 않는 방법은 물체의 형태를 고려하지 않고 단지 이동점의 좌표분석으로 차량의 움직임을 측정하고 있다. 본 논문에서는 영상차를 이용하지 않으며 영상내의 형태정보 분석과 색상정보를 고려하여 기존의 영상검지기가 지니는 문제점을 개선하여 정밀한 차량 추적에 대한 가능성을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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