본 논문은 맞춤형 신발제작을 위하여 맞춤형 신발에 필요한 화형제작용 데이터를 위한 3차원 측정 장치를 통해 획득한 발의 형상을 인공지능 기법을 기반으로 하는 최적화된 형상을 복원하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구를 위해 개발된 시스템은 PC를 기반으로 하는 기존의 3차원측정 방식을 이용하여 상, 하, 좌, 우로 각각 장착된 8대의 CCD 카메라와 4대의 레이져를 통해 화형 및 발의 형상 데이터를 획득한다 획득된 데이터들은 인공지능 기법을 이용한 영상처리 알고리즘으로 처리되며, 처리 결과는 기존의 지능 기법을 도입하지 않은 시스템에 비해 노이즈제거 특성이 향상되었고, 후처리과정을 간소화 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 3차원 측정을 위해 기구적인 부분과 하드웨어적인 부분의 시스템을 구성하고, 데이터 처리용 소프트웨어에서 입력영상의 전처리 과정 중 영상의 이진화 단계에서 임계값을 결정하기 위하여 간단한 신경망을 사용하였으며, 이에 대한 결과를 제시하고자 한다.
3차원 오브젝트의 위치 및 정보 획득을 위한 레이저레이더 시뮬레이션의 성능을 향상시키기 위해서는 시뮬레이션의 결과로 획득되는 공간의 범위와 해당 사물의 정보를 정확하고 빠르게 획득해야 한다. 본 연구에서는 이러한 레이더 시뮬레이션의 성능을 향상시키기 위해서 3차원 공간 데이터를 공간DB에 저장하고, 질의를 수행하여 해당 3차원 오브젝트의 정보를 효과적으로 추출해내는 방법론을 제시하였다. 이를 위해 본 연구에서는 시뮬레이션에서 사용되는 3차원 지형지물(지형, 건물 사물 등) 모델의 정보를 데이터모델링을 통해 토폴로지 형태를 갖도록 하였으며, 이를 공간DB에 저장하고, 레이저 신호와의 연산 쿼리를 시행하는 과정을 예시하였다. 이러한 과정을 구현하기 위하여 OGC 기반의 공간 데이터 타입, 함수, 인덱스들을 제공하는 PostgreSQL과 PostGIS를 사용하였다. 지형, 건물, 탱크 등 이렇게 세 가지의 범주의 사물로 나누어 각각을 공간DB로 구현, 쿼리를 실시하였다. 지형정보는 TIN을 사용하였고, 건물의 좌표 값들은 도화원도에서 추출하였으며, 탱크와 같은 사물은 VRML 모델의 좌표 값을 사용하였다.
본 논문은 인간의 어휘획득(Lexical Aquisition)과정을 하이브리드(hybrid)한 형태의 계산주의적(Computational) 모델을 설계,반복 실험을 통해 인지신경기반의 어휘습득 모델을 구현하고 실험하였다. 이 연구를 통해 인간의 어휘획득 과정을 모사(simulate)할수 있었고, 이로인해 인지신경기반 어휘 정보처리 시스템 개발을 위한 자동어휘 획득, 심성 어휘집 표상, 어휘 인식(word recognition)의 계산주의적 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다.
무기체계의 획득은 획득과정 초기단계에서 시험평가 자료의 원천으로 모델링 및 시뮬레이션의 사용이 적극적으로 권장되고 있다. 이와 같이 무기체계의 획득에 있어서 신뢰성은 가장 중요한 부분 이라할 수 있고, 이를 위해 M&S를 적용하여 시험평가의 신뢰성과 정확성을 제공할 수 있으며, 시험에 소요되는 시간과 비용의 절감, 사전 예측 및 사후 검증등이 가능한 자료를 제공할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 M&S의 이론적인 고찰과 무기체계의 획득을 위한 M&S 활용의 중요성, 획득모델의 특징, 무기체계 획득을 위한 활용실태 등을 고찰하여 효과적인 무기체계 획득을 위한 M&S의 활용방안을 찾고자 한다.
모바일 폰에서 사용되고 있는 카메라와 LCD 디스플레이의 정확한 색 재현을 위한 특성화 과정은 많이 알려져 있다. 카메라의 입력 신호인 CIEXYZ 색 자극 값을 LCD의 출력 신호인 CIEXYZ 값으로 정확하게 사상하기 위해서는 카메라와 LCD 특성화, 그리고 색역 사상 과정이 필요하다. 각 장치의 특성화는 입력 신호와 출력 신호 사이의 관계를 추정하는 과정이다. LCD의 경우 출력장치이기 때문에 임의의 입력에 대해 출력 색 자극 값을 측색기를 통해 측정이 가능하나 카메라와 같은 입력 장치인 경우 입력 신호를 생성할 수 없기 때문에 특성화 과정이 부정확하고 출력 신호의 획득과정에서 많은 수작업이 필요로 한다. 더욱이 노이즈에 민감한 카메라의 특성 때문에 색역 사상 후 카메라 모듈 생산 초기에 노이즈에 최적화된 감마 톤 커브가 왜곡이 되어 결과적으로 노이즈가 증가하게 된다. 이러한 문제들을 해결하고자 본 논문에서는 카메라의 출력 신호 획득 시스템과 노이즈 제거를 위한 부분적인 감마 보정 방법을 제안한다. 카메라의 출력 신호는 입력신호 사용되는 칼라 차트를 촬영하여 이미지에서의 패치 값을 읽어 획득한다. 그러나 촬영과정에서의 조명의 영향뿐만 아니라 다수의 카메라모듈에 대해 촬영 시 뷰파인더에서의 차트의 위치에 대한 오차가 발생하게 된다. 이러한 수작업에서 발생하는 오차를 보정하기 위해 카메라의 위치를 조성하는 시스템을 제안한다. 카메라의 위치는 촬영된 이미지로부터 추정 할 수 있으며 카메라의 이동과 위치 추정을 반복적으로 적용하면서 최적의 위치를 찾게 되고, 각 패치의 위치를 추정하여 출력 값을 획득한다. 또한 특성화로 인해 발생하는 노이즈를 줄이기 위하여 카메라의 출력 신호의 밝기 커브를 부분적으로 감마 커브를 조정한다.
사용자 인증에 관한 연구 중 지문인식에 대한 연구는 매우 진보적인 발전을 거듭해왔다. 지문인식 장치의 보급으로 지문영상을 입력받기 위한 센서의 소형화와 저가화가 요구되어짐에 따라 Area-Sensor를 대신하여 Line-Sensor에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 잡음에 민감한 Line-Sensor의 특성과 비효율적인 스캔방법으로 인하여 양질의 지문영상을획득하기에 어려움이 있다. 기존의 지문인식 알고리즘의 지문영상개선 방법으로는 인식과정 중 오류를 일으키는 확률이 높아 Line-Sensor에서 획득한 지문영상의 개선에 관한 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 영상 처리 방법을 이용하여 주어진 객체의 실세계 좌표를 나타내는 특징점을 인식하는 한 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 육면체 형상의 객체를 대상으로 하며, 이러한 객체 영상의 주요한 특징점은 육면체를 결정짓는 꼭지점들로 이루어진다. 제안된 방법은 CCD 카메라로부터 영상을 획득하는 영상 획득 모듈, 획득된 영상에 대하여 관심 영역을 찾는 영상 분할 모듈, 분할된 관심 영역에 대하여 sobel operator등을 이용하여 경계 정보를 검출하는 영상 처리 모듈, 그리고 세선화, line fitting과정을 통하여 직선 벡터들을 검출한 후에 객체의 주요한 특징점을 인식하는 모듈로 구성된다.
방위산업의 구조를 단순 조립.생산체제에서 개발.제조.생산.정비의 전 획득순기를 담당하는 기술개발형 방위산업체제로 발전시켜 방산업체 스스로 무기체계 소요를 제안하고, 개발 및 생산하여 해외시장도 개척하는 자생력을 갖춘 체제로 발전시켜야 한다. 방위산업 육성지원업무는 방산특조법에 근거를 둔 각종 정책적인 특례제도를 위조로 수행되고 있지만, 실제 방위산업을 육성.발전시키는 핵심적인 열쇠는 이 법에 의해 통제되지 않는 무기체계 획득정책이나 국방연구개발 정책에 의해 좌우되기 때문에 전문화.계열화제도의 실효성을 확보하자면 각 분야의 무기체계 획득개발계획을 입안 과정에서부터 집행에 이르기까지 이 제도의 법적 기본취지를 충분히 고려하여야 할 것이다.
2000년 후반부터 국내에 도입된 MDCT는 한번 숨을 참고 검사할 수 있는 volume coverage speed를 향상시킴으로 복부의 검사시간을 단축시켰고 보다 얇은 단면영상획득, isotropic resolution에 의한 reformation의 활용, 다중시기검사, 균일하게 조영된 3차원 혈관영상 획득이 가능해져 미세한 조기 복부암 진단에 주도적 역할을 수행하고 있다. 이에 CT의 기술적 발전과정과 MDCT를 이용한 복부암 진단에 대하여 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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