The livestock infections had been happened seasonally, but they have gradually changed to be irrelevant to seasons and have an aspect to rapidly spread after outbreak. Especially in Korea, proactive disinfection measures are very important because the livestock farms are located densely so high as to accelerate the spread of disease between farms. livestock disease outbreaks like HPAI and FMD occurred with high probability due to vehicles visiting the farms, this study is to evaluate the efficiency of livestock vehicle disinfection systems by investigating the disinfectant coverage according to the type of vehicle disinfection system and the type of vehicle quantitatively. In field experiments, water-sensitive papers (WSPs) were attached to 21 locations on the surface of four vehicles (sedan, SUV, truck, and feed transport), respectively, and exposed to disinfectants while the vehicle was sprayed in two vehicle disinfection systems (tunnel type and simplified type). The WSPs were scanned and image-processed to calculate the disinfectant coverage. The results showed that the tunnel-type vehicle disinfection system had a better disinfection performance with an average coverage of 90.27% for all vehicles compared to 32.62% of the simplified type system. The problem of the simplified system was a wide coefficient of variation (1.05-1.31) of the disinfectant coverage between 21 locations indicating a need for further improvement of nozzle location and arrangement.
전 세계적으로 인공위성의 수요가 증가됨에 따라 위성영상을 활용한 다양한 분야에서 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 지구관측 인공위성을 활용한 농림업 분야의 위성영상 활용현황 분석과 농림업 분야에서 활발히 사용 중인 위성의 종류 및 시스템 사항을 분석한다. 위성영상을 활용한 국내 농림업 연구현황을 분석하기 위해 최근 5년간의 국내 논문을 수집하여 통계분석을 진행하고, 이를 통해 농림업 분야에서의 위성영상 활용현황을 분석하고 최근 세계적으로 운용되는 중형급 위성 영상을 활용하여 농림업 분야에 적용될 수 있는 기술을 조사한다. 이러한 분석 자료는 향후 중형급 위성이 구현될 때 위성영상을 활용하는 수요자에게 적합한 사양을 제공할 수 있는 방향으로 사업 계획을 수립할 수 있는 정책적인 참고 자료가 될 것으로 기대된다.
최근 발달된 의료 기술과 건강의 관심이 높아지면서 병의 예방과 치료가 발달하고, 이에 따라 고령화가 빠르게 진행되고 있다. 이러한 수명 연장과 고령화 속에서 진단 중심 의료 수요가 급증하고 있다. 본 논문에서는 센서를 통해 제어가 가능한 FPGA 기반 웨어러블 환자 체크 시스템을 제안한다. 기존 병원에서는 의사나 간호사가 일정 시간마다 일일이 환자를 방문하여 상태를 체크하였다. 하지만 본 논문에서는 환자 체크 시스템을 사용하여 환자 및 의사, 간호사가 원하는 시간대에 환자의 상태를 확인할 수 있다. 또한, 몸이 불편한 환자를 위해 기울기 센서를 이용하여 쉽게 제어가 가능하도록 구현하였다. 제안하는 FPGA 기반 하드웨어 구조는 확대 영상처리를 위한 알고리즘, 환자의 상태 영상출력을 위한 TFT-LCD Controller, CIS Controller 및 Memory Controller로 구성된다. Cyclone IV EP4CE115F29C7 FPGA 디바이스가 장착된 DE2-115 테스트 보드를 사용하여 구현 및 검증하였으며, 동작 주파수는 50MHz이다.
여러 IT 기술의 발전에 더불어 선박 내에 발생하는 데이터를 CAN 통신을 통해 선박 제어, 자율 운항, 상황 발생 시 정보 제공 등을 선박 내에서 할 수 있다. 또한 현재 여러 기능을 가진 전자 운항 선박이 등장하였으며, 이러한 선박들에서 사용되고 있는 항해 통신 장비들은 주로 NMEA 표준을 따르고 있다. 현재 NMEA-0183이 아직 주로 사용되고 있으나 NMEA-2000 표준을 활용한 멀티미디어 전송 및 USN 장비 호환을 위해서는 보다 효율적인 멀티미디어 전송 처리 방안이 필요하게 되었다. 또한, 나아가 이더넷을 기반으로 하는 선박 제어가 필요로 하게 된다. 그러나 본 논문에서는 현재 선박 내에서 쉽게 활용할 수 있는 CAN 통신을 활용하여 기존 선박 장치와 원활히 연동될 수 있도록 멀티미디어 전송 방안을 제시하였다.
비전 시스템은 영상 이미지를 획득하여 대상 영역을 판별하고 분석하는 시스템이며, 자동화 공정에 사용하고자 하는 수요가 증가하면서 비전 기반의 검사 시스템 도입이 매우 중요한 이슈로 부상하고 있다. 이러한 비전 시스템은 일상생활과 생산 공정에서 검사 장비로 사용되고 있으며, 영상 처리 기술에 대한 연구가 매우 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 문자 인식이나 반도체 패키지 등의 검사 대상을 추출하기 위한 영역 정의에 대한 연구는 미미한 상황이다. 본 논문에서는 사용자가 관심영역을 정의하여 엣지 추출을 수행함에 있어 잡음까지도 엣지로 판단하는 경우를 방지하기 위하여, 영상 이미지 내에서 잡음이 존재하여도 특정한 영역의 엣지들의 분포를 이용하여 검사 대상 영역의 엣지를 추출할 수 있는 잡음에 강인한 정렬 보정 모델을 제안한다. 제안 모델을 통하여 타이어의 문자 인식이나 반도체 패키지 검사와 같은 생산 분야에 적용하면 제품의 생산 효율이 향상될 수 있을 것으로 기대된다.
4차 산업 혁명 시대를 맞이하여, 최근 기계, 전자 부품의 설계, 제조, 검사에 첨단 IT 기술을 융합하는 사례가 늘고 있다. 본 연구에서는 최근에 구축된 산업용 X-ray CT(computed tomography)를 사용한 산업용 부품의 검사에 대한 최신기술에 대해서 다룬다. 먼저 구축된 첨단의 최신 산업용 CT의 구조와 원리에 대해서 설명하며, 이러한 장비의 역할과 성능에 대해서 설명하고, 본 장비의 분석기법을 보완하기 위한 새로운 연구기반의 구축에 대해서 다룬다. 특히 장비의 출력데이터를 Matlab과 같은 범용 연구 툴로 전송하여 연구를 진행할 수 있는 기반을 구축하며, 이를 토대로 기존의 운용 소프트웨어가 제공하지 못했던 보조적인 3D user interface와 3차원 영상처리를 위한 플랫폼을 구축하는 연구를 진행 하였다. 산업용 3차원 X-ray는 아직 소개 된지 얼마 되지 않은 첨단의 고가의 장비로서 이를 활용할 연구의 종류와 내용이 매우 풍부한 주제로, 이러한 기초적인 연구기반은 추후의 보다 발전적인 연구를 위한 아주 유용한 토대가 될 것으로 판단된다.
영상유고감지시스템은 터널 내 보행자, 낙하물, 정지 차량, 역주행, 화재(화염 및 연기) 등 돌발상황 시에 초동 감지 목적의 시스템으로 최근 도심지의 대심도 지하도로 건설에 따라 중요성이 부각되고 있다. 그러므로 영상유고감지시스템을 대심도 복층터널에 적용하기 위하여 복층터널의 설계 특성을 반영하여 개발하였고, 본 논문에서는 특히 기존 영상유고감지시스템에서는 지원되지 않거나 또는 오감지가 많아 복층터널 환경에 그대로 적용하기 어려웠던 화재 감지를 색 영상 분포, 실루엣 확산 및 통계적 특성 분석을 복합적으로 사용하는 방법을 제안하고, 이를 복층터널 테스트베드 환경에서 차량 실물화재 실험을 통하여 검증하였다.
각국에서 통용되는 동전 제작에 사용되는 제한된 종류의 재질과 동전의 휴대성 등을 고려한 디자인은 각국의 통화가 달라도 동전의 모양, 크기, 색상을 비슷하게 하였다. 이로 인해 여러 국가를 방문하는 사람은 비슷한 모양의 여러 나라 동전을 식별하는 것에 어려움을 겪는다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 이미지 처리에 효과적인 합성곱 신경망(CNN)을 이용한 동전 분류 방법을 제안한다. 동전 분류를 위한 학습 이미지는 웹 크롤링을 이용하여 수집하고, 이미지 전처리를 위해 OpenCV를 사용하였다. 전처리가 완료된 이미지를 대상으로 특징 추출을 위해 세계층의 합성곱 계층을 사용하였고, 분류를 위해 두 계층의 완전연결 신경망을 사용하였다. 본 논문에서 설계한 모델이 동전 분류에 효과가 있음을 보이기 위해 여덟 종류의 동전을 대상으로 시험하였다. 실험 결과에 의하면 동전 분류의 정확도는 약 99.5%이다.
초음파진단기는 실시간으로 손쉽고 안전하게 환자의 병변을 관찰할 수 있는 등의 다양한 장점으로 인해 병원, 의원 등의 의료현장에서 널리 활용되고 있다. 이 초음파진단기 신호처리 블록 중 하나인 빔포머는 초음파진단기 영상의 화질을 결정하는 부분 중 하나이다. 초음파진단기 기술의 발전과 더불어 이 빔포머와 관련된 기술들도 장기간 많은 발전을 이루어 왔는데, 이 기술들 중 하나의 주요 방법인 합성구경영상법(Synthetic Aperture Imaging method, SAI)은 프로브를 통해 수신한 신호가 운반해 온 환자로부터의 정보를 최대로 활용하기 위한 방법으로, 1990년대 경 최초로 초음파진단기에 도입된 이래 획기적 화질 향상에 기여해 왔고, 수십년동안 다양한 형태의 발전을 거쳐왔다. 이 논문에서는 이러한 진화과정을 살펴보고, 이 기술의 미래의 발전 방향을 예상해 본다.
청각장애인들은 수어통역 없이 상담서비스를 이용하기에는 어려움이 있다. 수어 통역사 인력이 많이 부족하여 수어 통역사까지 상담이 연결되는데 많은 시간이 걸리거나 연결이 되지 않는 경우가 많이 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 OpenCV와 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 수어를 영상으로 촬영하고 수어 동작을 인식하여 수어가 뜻하는 의미를 텍스트 형태의 데이터로 변환하여 사용자에게 제공하는 시스템을 제안한다. 상담사는 저장된 수어번역 상담내용을 열람하여 상담을 진행할 수 있다. 전문 수어 통역사가 없어도 상담이 가능하여 수어 통역사를 기다려야 하는 부담을 줄일 수 있다. 제안 시스템을 청각장애인 상담서비스에 적용할 경우 상담 효과의 향상과 향후 청각장애인 상담에 관한 학문적 연구를 촉진하는 계기가 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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