영화복원은 오래된 필름으로부터 손상된 영역을 자동으로 검출하여 복원하는 것이다. 영화복원은 고화질의 멀티미디어 서비스를 위한 필수작업이기 때문에, 현재 많은 연구자들로부터 관심을 받고 있다. 필름은 flick, dust, 스크래치 등의 원인으로 손상이 이루어지는데, 이 중 가장 주된 요인은 스크래치이다. 스크래치로 손상된 데이터의 복원연구는 지난 몇 년간 활발히 수행되고 있다. 스크래치 복원을 위해서는 위치 및 길이 등의 기준에 따라 나타나는 다양한 종류의 스크래치들을 모두 검출할 수 있어야만 한다. 본 논문에서는 영화의 각 프레임 상에 나타나는 다양한 종류의 모든 스크래치를 자동으로 검출할 수 있는 신경망 기반의 검출 방법을 제안한다. 다양한 높이와 폭을 가진 스크래치들을 검출하기 위해 pyramid를 이용하여 입력 영상은 다양한 해상도의 영상으로 변환된다. 각 변환된 영상에 대하여 신경망기반의 텍스처 분류기를 이용하여 스크래치와 비스크래치의 영역으로 분류한다. 이때, 처리속도의 향상을 위해 에지로 분류된 화소에 대하여만 신경망을 적용한다. 제안된 방법의 평가를 위해 다양한 종류의 스크래치를 가진 영화 및 애니메이션 데이터에 대해 실험이 이루어졌고, 그 결과, 제안된 방법의 강건함과 효율성이 입증되었다.
본 논문에서는 5G 이동통신의 서비스 트래픽 특성 및 주파수를 분석하고, 5G 이동통신 서비스를 효율적으로 제공할 수 있는 망구축 및 운용 방안을 제시하였다. 5G 이동통신 서비스는 수 kbps의 음성 및 사물인터넷 서비스부터 1 Gbps 이상의 홀로그램 영상 서비스까지 다양한 데이터 전송 속도를 나타내고 있다. 5G 이동통신 서비스는 다양한 데이터 전송 속도와 모바일 서비스 트래픽의 증가로 인한 다중 주파수 대역을 이용함으로써 다양한 셀 커버리지 환경을 나타낸다. 5G 이동통신 서비스를 효율적으로 제공하기 위해서는 새로운 서비스 환경에서 나타나는 서비스 커버리지와 다중 대역 주파수의 최적화된 망구축이 필요하다. 현재 논의되는 5G 주파수 블록을 고려하여 3.5 GHz 대역이 5G 서비스 100 Mbps를 셀 경계 200 m에서 제공한다고 가정하면, 28 GHz 대역은 1 Gbps의 홀로그램 서비스를 셀 경계 50 m에서 그리고 500 Mbps 4k UHD 서비스를 셀 경계 100 m에서 제공할 수 있음을 보여주고 있다. 따라서 다양한 5G 서비스를 다중 주파수 대역과 매칭하는 주파수 포트폴리오를 구성한 망구축 방안은 5G 이동통신 서비스를 효율적으로 제공할 수 있다.
1990년대는 유압굴삭기의 전통적 조형이 새롭게 모색 및 재해석되는 시기로 판단되었으며, 이는 2가지 방향으로 정리될 수 있다. 하나는 유압굴삭기의 전통적 이미지에 관한 부정적 해석에서 기인한 '탈(post-heavy equipment)중기적' 경향이며, 다른 하나는 고유성 유지와 개선이라는 긍정적 해석에서 기인한 '후기(late-)중기적' 경향이다. 이는 동일한 현상을 다양하게 바라볼 수 있는 패러다임과 관련하는 것으로 사료된다. 이 시기에 개발 및 시판된 8개 연구대상 모델 중 유압굴삭기의 조형 경향은, 일본 색채디자인연구소에서 개발한 이미지스케일 3상한에서 2상한으로 변화였으며, 예외적으로 코벨코는 1상한까지 이동하는 경향이 있었다. 이는 탈중기적 이미지를 디자인 전략으로 채택하고 있는 코벨코만의 경우였다. 아울러, 인적(入的)공간으로서의 캐빈의 변화는 장비 전체의 변화에서보다 좀더 1상한으로 이동하고 있는데, 이는 물적(物的)공간과 시각적 차별화를 위한 것으로 사료되었다.
최근 각종 멀티미디어 서비스의 제공은 전송데이터의 급격한 증가를 가져왔으며, 이러한 서비스의 원활한 제공을 위해서는 초고속 통신망의 구축이 불가피하게 되었다. 초고속 통신망의 구축은 막대한 비용을 요구하기 때문에 망 구축비용의 감소를 위해서는 기존에 설치된 관로를 고려해야한다. 또한 초고속 통신망은 하나의 선로에 많은 양의 데이터가 전송되므로 한 선로에 문제가 있는 경우 막대한 손실이 발생하는 특징을 지닌다. 이 때문에 전체 네트워크를 일정수준이상의 생존도를 가질 수 있게 설계하여야한다. 이러한 문제의 해결을 위해서 기존의 논문에서는 비용을 줄이기 위해 고려된 기존 관로를 다음 단계에서 배제하여 한 관로를 여러 경로에서 사용함으로써 얻을 수 있는 비용 절감효과를 상실하였다. 그러나 본 논문에서는 생존도를 유지하는 범위 내에서 기존에 설치된 관로를 최대한 고려하여 비용 절감을 극대화한 네트워크를 효과적으로 설계하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 사용하여 실험한 결과에 따르면 기존의 방법에 비해 약 7%의 비용절감 효과를 얻을수 있었다.
본 논문에서는 정보검색 성능 향상을 위해 잠정적 적합 문서 및 부적합 문서와 어휘 그래프를 이용한 질의 확장 방법을 제안한다. 언어모델에 의한 초기 검색 결과 상위 문서들은 질의 어휘 조합과 근접도를 기반으로 핵심 질의를 포함하는 문서들로 구성된 핵심 질의 클러스터와 핵심 질의를 포함하지 않는 문서들로 구성된 비핵심 질의 클러스터로 분류된다. 이때, 핵심 질의 클러스터는 잠정적 적합 문서 집합으로, 비핵심 질의 클러스터는 잠정적 부적합 문서 집합으로 본다. 각 클러스터는 어휘들과 질의 어휘와의 가까운 정도에 따라 어휘 그래프로 표현된다. 각 어휘에 대한 중요도는 핵심 질의 클러스터 그래프에서의 어휘 가중치에서 비핵심 질의 클러스터 그래프에서의 어휘의 가중치를 빼서 계산한다. 이는 부적합 문서에서 높은 가중치를 갖는 어휘는 확장 질의에서 제외시키는 역할을 한다. 중요도가 높은 어휘 순으로 확장할 질의를 선택한다. 웹 문서 테스트컬렉션인 TREC WT10g에서의 실험 결과에서 제안 방법이 언어모델(LM)에 비해 평균 정확률의 평균(MAP)에서 9.4% 성능 향상을 보였다.
우리나라 식품소비 패턴이 육류 위주로 증가함으로써 축산업이 크게 성장하였으나, 수입 축산물 시장의 개방으로 국내 축산 제품의 가격 경쟁력 확보 방안이 시급한 시점이다. 따라서 생산비의 가장 큰 부분을 차지하고 있는 사료 원가 절감의 문제는 축산업 생태계에서 해결해야 하는 중요한 과제이다. 본 연구의 목적은 축산업의 스마트 팜을 지원하는 것이다. 이에 본 연구는 IoT에 기반 하여 축산 사료의 측정 장치를 개발하고, 자동 주문 및 배송 시스템을 구현하여 관련 영역의 효율성을 극대화할 수 있는 방안을 제안하였다. 구체적으로는 첫째, 초음파 센서와 온도/습도 측정 센서를 이용하여 사료 저장소인 피드빈 내 사료 잔량과 온/습도 정보를 수집하는 센서를 개발하였다. 둘째, 그 정보를 축산농가에 설치된 게이트웨이를 거쳐 SCM 서버에 전송할 수 있는 방법을 구현하였다. 셋째, 서버에 저장된 축산농가의 정보를 활용하여 사료의 자동 주문 및 배송이 가능한 서비스 방안을 구현하였다. 본 연구는 기존의 방법보다 용이하고 가격 경쟁력이 있는 방안으로서, 축산업의 다양한 영역에서 보다 다양한 IoT 활용 서비스와 경쟁력 강화 방안이 도출되는데 도움이 될 것이다.
본 연구는 전통제철법인 정련 및 단접을 적용한 사철강괴(SI)의 미세조직을 파괴분석법인 현미경분석과 비파괴분석법인 중성자 영상 분석을 통해 분석결과를 비교하였다. 시료는 전통제철법으로 생산한 사철강괴이며, 파괴분석용의 SI-A와 비파괴분석용의 9 ㎠의 SI-B를 제작하였다. 파괴분석으로 금속현미경과 주사전자현미경이 이용되었으며, 비파괴분석으로 일본 훗카이도 대학의 소형 중성자원 이용시설을 통한 중성자 영상 분석을 이용하였다. 파괴분석결과 미세한 ferrite 및 pearlite가, 시료의 가장자리에서 Widmanstätten ferrite와 조대한 ferrite가 관찰되었다. 또한 비파괴분석법인 중성자 영상 분석 결과 체심입방격자 구조의 grain size가 3 ㎛ 정도의 α-Fe인 ferrite와 층상의 pearlite가 관찰되었다. 이렇듯 중성자 영상 분석을 이용하면 비파괴로 연구대상의 재료과학적 특성을 확인할 수 있고 문화재에 적용 시 최적의 연구결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
전도성 평판의 모서리에 래디얼 동전기 휠을 부분적으로 중첩시켜 회전시키면 휠에는 부상력과 모서리 방향의 추력 그리고 중첩 영역을 감소시키는 방향으로의 횡력이 발생한다. 이러한 휠을 조합하면 진행 방향을 제외한 나머지 축에서의 자기 안정성이 담보되는 시스템 구현이 가능하다. 실증차원에서 래디얼 동전기 휠을 이용한 자기 부상 방식 이송 시스템을 제안한다. 시스템은 네 개의 동전기 휠에 의해 부상, 추진되며 앞뒤 휠에 의한 추력이 서로 상쇄되도록 대항하는 구조로 배치되어있다. 휠의 동적 안정성과 동전기력에 미치는 휠 극수의 영향이 유한요소법을 이용하여 분석된다. 단동 휠에 의한 추력과 부상력은 강하게 연성되어있고 이를 가변시킬 수 있는 인자는 휠의 회전속도뿐이다. 따라서 두 힘을 독립적으로 제어하기 위해 추력과 부상력간의 비율이 속도에 비례하고 공극의 크기와 무관하다는 사실을 이용한다. 이러한 제어 방법으로 시스템의 면내, 면외 운동 제어를 수행하고 이를 시뮬레이션 결과와 비교하였다. 실험 결과는 휠의 속도만으로 연성된 자유도를 효과적으로 제어할 수 있음을 보여준다.
본 연구에서는 영상을 대형으로 디스플레이 함과 동시에 사용자가 보다 세밀하게 관찰하고자하는 관심영역을 이동 프로젝터로 투사함으로써 개선된 해상도와 밝기로 디스플레이 하는 인터랙티브 투사 기법을 제안한다. 사용자는 이동 프로젝터를 들고 움직이며 관심영역의 위치를 변경하게 되는데 이 때 적절히 투사영상을 업데이트하기 위해 폐회로(closed-loop) 기반 추적 방법을 제안한다. 먼저 대형 디스플레이 영상에 이동 프로젝터의 위치를 나타내는 표시자를 삽입하고 이를 이동 프로젝터에 부착된 카메라로 획득한 연속영상에서 추출한다. 표시자의 중심이 항상 카메라 영상의 중심과 일치하도록 하는 제약조건 하에서 이를 만족시키기 위해 대형 디스플레이 상에서 표시자의 위치를 지속적으로 업데이트 한다. 이렇게 계산된 표시자의 위치에 해당하는 사각형 영역을 이동 프로젝터가 투사하게 되며 이때 카메라와 이동 프로젝터 사이의 투사변환을 적용하여 와핑한다. 표시자 분할은 총 네 단계로 이루어지며 카메라 영상에 대해 HSI 기반 전처리, 직선 탐지, 사각형 조건 검사, 교차비(cross-ratio) 검사를 거쳐 최종 네 개의 코너점이 결정된다. 제안된 투사 기법을 적용하여 구현한 인터랙티브 투사 시스템은 약 24fps의 처리속도를 지원하며 사용자 평가 결과 높은 유용성을 나타냈다.
전립선암은 남자에게 가장 흔히 나타나는 암 중의 하나이며, 많은 나라에서 죽음에 이르게 하는 큰 요인이 되고 있다. 전립선암을 진단하고 치료하는 과정에서 비용이 싼 TRUS 영상이 사용된다. 그러나 전립선 경계의 정확한 구분이 요구되지만 어려운 문제이다. 그 이유는 경계가 불명확하고, 반점들이 많으며, 그레이 레벨의 범위가 작기 때문이다. 본 연구에서는 전립선의 평균 형상 모델과 불변의 특징을 이용하여 TRUS 영상에서 자동으로 전립선 분할하는 방법을 제안한다. 이 방법은 4 단계로 구성된다. 먼저, 에지 분포를 이용하여 프로브와 두개의 직선을 찾아낸다. 다음으로, 평균 형상 모델의 중앙에 위치한 3개의 전립선 패치를 획득한다. 이 패치는 전립선과 비전립선의 특징을 비교하기 위해 사용된다. 다음으로, 세 개의 패치와 각 블록들이 얼마나 대표 블록과 유사한지를 비교한다. 마지막으로, 앞 단계의 경계와 첫 단계에서 얻은 개략적 경계가 최종 분할에 사용된다. 이 방법의 유효성을 검증하기 위하여 실험을 하였으며, 인간 전문가에 의해 얻어진 경계와 비교하여 7.78% 미만의 차이로 경계를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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