본 논문은 영상 획득 환경이 자유로운 상황에서 차량 번호판 영역을 검출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 입력 영상에서 SIFT 지역특징을 추출하고 미리 학습한 분류기를 통해 각 지역특징이 번호판 내부에 속하는지 번호판 외부에 속하는지를 분류한다. 번호판 내부로 분류된 지역특징이 밀집한 영역이 번호판 영역으로 검출된다. 실험을 통해 제안하는 지역특징 분류 방법이 높은 성능으로 번호판 내/외부를 분류함을 보인다.
자동차 번호판 인식은 카메라의 발달과 무인자동차 주차 시스템, 불법 주정차 단속 등 응용 서비스의 증가로 부각되고 있는 텔레매틱스 분야의 핵심 기술이다. 특히 우리나라의 번호판은 영업용과 비영업용의 도색이 틀리고, 현재 4종류의 번호판 체계를 갖고 있다. 따라서 번호판 인식은 이들 번호판을 종류별로 분류하고 인식해야 되는 어려움이 있다. 본 논문은 레이블링 기법으로 번호판 종류를 분류하고, 지역 글자 인식에서 뭉개짐 현상이 발생하는 경우, 기존의 신경망에서 인식치 못하는 것을 차영상과 신경망을 이용하여 인식률 향상을 이루었다.
원자로의 가동 중지 중이나 재장전시 원자로가 설치되어 있는 수조의 냉각수가 증기발생기 안으로 유입되는 것을 막는 장비로써 노즐댐을 사용한다. 현재의 노즐댐은 알루미늄 재질로 그 무게가 무거워 노즐댐 작업자가 취급하기 어렵다. 이 노즐댐의 경량화와 동시에 구조적 강도를 증가시키기 위해서 비강성이 높은 탄소섬유 강화 복합재료와 굽힘 강성 및 전단강성을 증가시키기 위하여 벌집구조(honeycomb)의 알루미늄을 사용하여 KAERI 노즐댐-II를 설계하였다. 노즐댐에 발생하는 응력 해석을 통하여 중앙판과 측면판의 변위가 충분히 작은 값을 가지면서 파괴지수도 충분히 작은 값이 되는 탄소섬유의 적층각도를 구하였으며, 중앙판은 [$\pm$15]로 적층하고 측면판은 [$\pm$45 ]로 적층 하였다. 그리고 각 판의 최대 파괴지수는 중앙판의 경우 0.32, 측면판의 경우 0.27 이었고 최대변위는 각각 3.1mm, 2.7mm로 노즐댐을 사용할 때 예상되는 하중에 대하여 노즐댐의 구조적 건전성을 입증하였다.
기존의 임베디드 시스템의 경우 busybox를 이용하여 리눅스를 빌드하여 사용한다. 하지만 busybox에서 제공하는 기본 명령어만 사용할 수 있기 때문에 시스템 개발에 제한이 많다. 그러나 이와 달리 데비안이나 레드햇, 슬랙웨어 등의 리눅스 배포판은 다양한 명령어를 통해 시스템 개발의 자유를 보장할 수 있다. 그렇지만 busybox보다 운영체제의 크기가 크고 부팅속도도 느려 임베디드 시스템에 사용하기에 적합하지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 리눅스 배포판을 최적화하여 기존 리눅스 배포판보다 크기가 작고 부팅속도가 빠른 최적화된 리눅스 배포판을 제안한다. 구현 및 성능 분석 결과 최적화된 리눅스 배포판은 기존의 리눅스 배포판보다 용량이 85.87% 줄었고, 기존 부팅 속도의 20%로 부팅 속도 또한 증가되었다.
실제 교량 바닥판의 거동은 반복하중에 의한 피로누적 손상에 의해 발생되므로 성능분석을 위해서는 피로 실험결과를 통한 구조거동 분석이 이루어져야 할 것이다. 이에 본 논문에서는 현재 개발 중인 초간편 강합성 바닥판의 피로성능을 파악하기 위해 일점 재하 방식으로 반복 하중을 재하 하였다. 실험체의 거동을 파악하기 위해 변위계를 설치하여 변위를 측정하였고 이 실험의 결과로 신형식 바닥판인 초간편 강합성 바닥판의 피로 파괴 양상을 알 수 있었으며 피로 곡선을 얻을 수 있었다. 하지만 바닥판의 파괴요인 중 외부 환경적 요인과 실제 차량 하중 이동을 모사한 윤하중 재하 시 피로 성능에 대한 연구가 추가로 이루어져야 할 것으로 판단된다.
번호판 인식은 번호판 영역 추출 세그멘테이션, 인식의 3단계로 나눈다. 일반적으로 번호판 영역을 검출하는 과정에서 여러 후보영역이 추출되는데 검증 과정을 통해 그 중 하나를 선택한다. 따라서 적절한 검증 방법은 번호판 인식의 신뢰성을 높히기 위해 필수적이다. 본 논문은 다층 신경망에 사용하는 대표적인 알고리즘 중 하나인 역전과 알고리즘을 이용하여 번호판 후보 영역을 검증하는 방법을 제시한다. 신경망을 통한 학습을 위해 우선 적절한 훈련 이미지를 수집해야한다. 특히 번호판 이미지가 아닌 훈련 데이터를 수집하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 효과석인 훈련 데이터 수집의 방법과 특징 벡터 생성에 대하여 제안하고 이 방법의 효용성을 실험을 통하여 검증한다.
본 연구는 4~6개월의 유아들을 위하여 재수화시킨 후 숟가락으로 떠먹일 수 있도록 쌀을 기본으로 하고 당근, 쇠고기 및 계란을 각각 주재료로 한 냉동건조 이유식 제조의 최적조건을 결정하기 위하여 수행되었다. 본 연구에서 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 당근, 쇠고기 및 계란이유식에서 모두 냉동건조시간은 수분함량이 높고 가열판 온도가 낮을수록 증가하였다. 파쇄성은 수분함량이 감소하고 가열판온도가 증가함에 따라 증가하였다. 관능적 특성 중 수화속도, 균질성 및 매끄러운 정도는 수분함량이 증가하고 가열판 온도가 감소할수록 증가였고, 뜨기 쉬운 정도는 수분함량이 증가할수록 증가하였으나, 가열판온도의 영향은 거의 받지 않았다. 또한 피막형성성은 수분함량과 가열판온도가 증가할수록 증가하였다. 이유식 제조치 최적조건은 당근이유식의 경우 수분함량 88.5%와 가열한 온도 34$^{\circ}C$로, 쇠고기이유식에서는 수된함량 88.5% 와 가열판온도 28$^{\circ}C$로, 그리고 계란이유식에서는 수분함량 87.5%와 가열판 온도 39$^{\circ}C$로 결정되었다.
본 연구는 판에 존재하는 유공형상에 따른 응력 집중 해석이다. 일반으로 판은 가공이 쉽고 제작이 편리하여 그 사용이 많다. 이러한 판의 연결에는 원형의 유공을 이용하는 경우가 많고 구조물의 중량감소를 목적으로 유공을 만드는 경우도 있다. 그러나 판에 존재하는 유공의 경우 응력 집중으로 인한 균열생성과 같은 단점을 가진다. 이를 보완하기 위해 유공부의 최적설계 및 응력해석과 같은 많은 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 원형, 정사각형과 정삼각형의 유공을 유한 요소 프로그램을 이용하여 시뮬레이션하고 유공형상에 따라 판에 발생하는 응답을 알아보았다. 또한 원형유공의 응답을 기준으로 정사각형과 정삼각형 유공의 모서리의 곡률반경을 변화시켰을 때 발생하는 응답을 비교하였다. 상용 유한 요소 프로그램인 ANSYS/Workbench를 사용하여 인장응력하의 유공판의 응답 해석을 수행하였으며 얻어진 결과를 유공의 형상, 곡률반경의 변화에 따라 분석하였다.
본 논문에서는 안드로이드 기기를 활용하여 차량의 번호판을 인식하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 안드로이드 기기로 촬영한 차량의 이미지를 이용하여 번호판을 인식한다. 촬영한 이미지에서 번호판 영역을 추출한 후 번호판 영역 내에서 각각의 문자를 개별 추출한다. 추출된 각각의 문자에 대하여 세선화를 수행하고 세선화 후 얻은 이미지를 신경망의 입력으로 이용하여 최종적으로 개별의 문자를 인식하고 결과를 안드로이드 기기에 출력한다. 안드로이드 기기를 이용하여 바로 번호판을 인식할 수 있기 때문에 시, 공간에 대한 제약이 없으며 신경망을 사용하기 때문에 기존의 문자 인식 방법보다 우수한 인식률을 보인다.
본 논문에서는 획득한 차량 영상에서, 차량 번호판의 후보영역을 동적으로 할당하여 번호판을 추출하고, 이중 템플릿 매칭을 이용하여 인식하는 방법을 제안하였다. 차량 번호판 영역은 다른 영역에 비해 영상의 밀도값이 높다는 것을 근거로, 후보영역을 투영하여 추출된 영상의 밀도값과 기준밀도값을 비교하여 차이가 임계값 이하를 만족한 때 차량 번호판 영역으로 추출하고 만족하지 않을 때는 다음 후보영역을 투영하여 차량 번호판 영역을 추출하였다. 추출된 번호판 영역에서 문자와 숫자영역으로 분할된 입럭패턴과 표준패턴을 흑화소로 1차 매칭하고, 이 중 유사도가 높은 표준패턴과 다시 백화소로 2차 매칭하는 이중 템플릿 매칭으로 인식하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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