본 논문에서는 컴퓨터 비전의 한 분야인 영상처리에 의한 물체인식을 위한 선행연구로써, 차량번호판 인식 시스템을 구현하기 위한 연구의 한 부분인 차량 번호판의 일련번호부분을 추출하는 방법을 기술한다. 이진화된 전체 차량 이미지의 일련번호영역을 추출하기 위해 레이블링기법과 번호판 일련번호의 특성 등 선행지식을 이용하여 번호판의 각 일련번호를 찾아서 분할하고 추출하는 알고리즘을 제안한다. 번호판영역을 찾는 동시에 분할하고 추출해 줌으로써 복잡한 여러 알고리즘을 사용하지 않고도 비교적 정확히 번호판의 일련번호를 추출할 수 있고, 속도면에서도 상당히 우수한 결과를 보여준다.
무게중심에 관련된 연구는 수학과 물리, 수학과 공학 분야에서 폭넓은 활용을 가지는 간학문적 접근의 한 예이며, 실생활에서의 경험을 수학적 개념 및 방법에 관련시킬 수 있는 흥미로운 영역이라 할 수 있다. 본 연구에서는 문헌연구를 통해 균일한 다각형판의 무게중심 개념을 소개하고, 삼각형판과 볼록사각형판의 무게중심의 위치 및 성질을 조사하고, 이를 확장하여 볼록n각형판에서 무게중심의 위치를 탐구하였다.
본 연구에서는 차량 번호판에서 추출된 문자영역의 DCT(Digital Cosine Transform) 계수와 LVQ (Learning Vector Quantization) 신경회로망을 이용하여 차량 번호판 인식 시스템을 구성하였다. 입력된 차량영상의 RGB 칼라정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하고 추출된 번호판의 히스토그램과 문자의 상대적 위치정보를 병합하여 문자영역을 추출하였다. 이렇게 추출된 문자영역의 명암도 영상에 DCT를 적용하여 얻은 특징 벡터는 LVQ 신경회로망의 입력으로 사용되어 인식 과정을 수행한다. 제안된 시스템의 검증을 위하여 다양한 환경에서 촬영된 109대의 자가용 차량영상에 대하여 실험하여 상대적으로 높은 번호판 영역 추출율과 인식률을 보였다.
본 논문은 실생활에서 많이 사용되는 LED 전광판을 제어하는 안드로이드 기반 응용프로그램과 그 설계방법에 대한 연구이다. 일반적으로 LED 전광판에는 PC가 붙어 있어서 LED 전광판에 표시할 내용을 설정하고 제어하는 역할을 한다. 반면, 본 연구에서는 LED 전광판을 제어하는 서버를 스마트폰으로 제어할 수 있도록 안드로이드 기반 응용프로그램을 개발하였다. 이를 통해 사용자는 전광판을 제어(켜고/끄는 등)하거나 전광판의 내용을 바꾸고자 할 때, 언제 어디서나 편리하게 이를 조작할 수 있다.
교량 바닥판은 대형 차량 및 제설제와 같은 다양한 환경 요인으로 인해 급속히 악화되는 부재이다. 한국에 건설된 교량의 수명이 길어짐에 따라 교량 바닥판의 교체 수요가 증가 할 것으로 예상된다. 다른 국가에서는 프리 캐스트 바닥판을 이용한 급속 교량 건설 기술이 열화된 교량 바닥판의 교체 수요 대응을 위해 적극적으로 사용되고 있다. 본 연구에서는 국내 교량 바닥판의 상태평가 데이터를 수집 및 분석하여 교량 바닥판 열화 모델을 제안 하였다. 또한 교량 규모의 관점에서 열화된 교량 바닥판의 미래 대체 수요를 예측하였다.
기존의 번호판 검출 기법들은 대부분 일정한 거리와 방향에서 촬영되어 번호판의 크기가 유사하고, 배경이 단순한 차량 전면 영상에 적용되는 한계를 가지고 있어서 번호판의 위치가 변하거나 조명 혹은 크기의 변화에 매우 취약하다. 본 논문에서는 이러한 기존 기법들의 문제점들을 극복하기 위하여 에지기반 영역확장 기법을 사용하는 번호판 검출기법을 제안한다. 1단계에서는 입력영상에서 예지영상을 얻고 번호판의 기하학적 특성을 갖는 에지 영역들을 검출하여 이들을 번호판 검색영역으로 정한다. 검색영역의 에지들을 기반으로 주변의 화소들을 색상을 기반으로 영역확장을 통해 분할하여 번호판의 기하학적 특성을 만족하는 영역들을 번호판 후보영역으로 정한다. 후보영역들은 자동차의 조명등과 같은 구조물과의 위상특성을 고려하여 최종결정한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 번호판의 문자가 검출되지 않는 경우에도 번호판 위치의 검출이 가능하고 특히 작은 크기의 번호판 검출에 유리하며, 크기와 상관없이 번호판을 검출할 수 있음을 실험을 통해 입증하였다.
본 논문에서는 디지털 카메라를 통하여 입력된 차량 영상으로부터 차량 번호판을 인식하는 방법을 제안한다. 최근 몇 년간 차량 번호판 영상을 인식하는 기술은 많은 발전을 이루어 왔다. 정확한 인식을 위한 핵심 기술은 차량 번호판 영역의 정확한 추출이다. 에지 정보나 칼라 정보로 번호판 영역을 추출할 경우, 번호판을 보는 시각에 따른 기울어진 번호판의 정확한 영역 추출이 어렵기 때문에 기존의 번호판 인식은 차량의 정면에서 촬영된 영상을 사용하였고 번호판 영역에 경사나 기울기를 고려하지 않았다. 본 연구에서는 입력 영상의 경사나 기울어진 입력 영상에 대한 인식이 가능한 형태로 변환하는 데 중점을 둔다. 그에 따라 영상에서 번호판의 위치 및 기울어짐 혹은 높낮이가 정면에서 벗어나더라도 번호판 영역 추출을 가능토록 칼라 정보를 이용하여 후보 영역을 추출한 후 선형 회귀 방정식을 사용하여 보다 정확하게 차량 번호판 영역을 추출하였다. 실험 결과 92%의 번호판 검출율을 보였으며, 50$^{\circ}$ 정도 기울어진 번호판에서도 문자의 인식이 가능함을 확인하였다.
가독성은 글자의 읽기 쉬움의 정도를 나타내는 척도로서 해설판의 정보전달의 효과성을 결정하는 중요한 요소로 알려져 왔다. 그러나 해설판의 가독성이 탐방객의 관심유발과 해설판 읽기 행동에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 연구는 드물다. 본 연구는 가독성과 해설판의 관심유도, 선호도. 해설판 읽기 권유의도와의 관계를 구명하기 위하여 실시되었다. 데이터 수집은2003년 8-11월중에 내장산 국립공원 내 자연관찰로 탐방객 중에서 선정된 총 375명을 대상으로 관찰로 주변에 설치된 해설판에 대한 설문조사를 통하여 이루어졌다. 이중 이용 가능한 350명의 응답이 본 연구의 분석을 위하여 이용되었다. 분석결과, 가독성은 관심유도, 선호도, 해설판 읽기 권유의도와 관련이 있는 것으로 나타났다. 가독성 이 높으면 높을수록 관심유도, 선호도, 해설판 읽기 권유의도도 높게 나타났다. 가독성과 더불어 관심유도와 선호도도 해설판 읽기권유의도와 관련이 있는 것으로 분석되었으며, 세 변수중 선호도는 해설판 읽기 권유의도에 대하여 가장 높은 설명력을 보였다. 본 연구의 결과는 해설판의 가독성을 증진시킴으로써 해설판 읽기 행동의 증대가능성을 시사하고 있다.
본고는 DDC 제21판의 이해를 위해 출판사의 서언과 DDC편찬위원회의 서문, DDC 제21판의 새로운 특징 등을 원출판사인 OCLC Forest Press로부터 한국어 번역권을 얻어 완역한 것으로 DDC 새 판의 내용을 이해하는 데 도움이 될 것이다. DDC 제21판의 사용법을 안내하고 있는 서론(Introduction)은 추후 게재될 예정이다.
이 기술은 지하철 역사 특성상 천정판 개방이 수반되는 보수공사와 각종점검이 수시로 이루어지고 있는 바, 잦은 탈 부착으로 천정판이 쉽게 탈락 및 훼손되어 역사 유지관리에 어려움이 발생되고 있는 문제를 해결하기 위해 천정판의 설치 방법을 고정방식에서 탈피하여, 일부분을 미닫이 방식으로 개폐할 수 있도록 설치함으로서 천정판의 탈 부착으로 인한 훼손을 방지하고 내구성을 증대시켜 역사 천정판 교체공사 주기를 연장시키고 이에 따른 유지관리 비용 절감 효과가 있는 천정판 시공방법을 제시코자 함.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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