본 논문에서는 실시간 얼굴 검출을 위한 부스팅 기반 분류 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 조명과 얼굴크기 및 변형에 강건하게 얼굴을 검출하기 위해 깊이영상을 이용하고, 깊이차이특징을 사용하여 I-MCTBoost 분류기를 통해 학습 및 인식을 수행한다. I-MCTBoost는 약분류기로 구성된 강분류기들의 연결을 통해 인식을 수행한다. 약분류기의 학습 과정은 깊이차이특징을 생성하고, 이중에서 8개의 특징을 조합하여 약분류기를 구성하며 이때 각 특징은 2진비트(binary bit)로 표현된다. 강분류기는 정해진 약분류기의 개수만큼 반복적으로 약분류기를 선택하는 과정을 통해 학습이 이루어지며, 학습 과정에서 학습 샘플의 가중치를 갱신하고 학습 데이터를 추가하여 강건한 분류를 수행할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 깊이차이특징에 대해 설명하고 이를 이용한 I-MCTBoost의 약분류기 학습 방법과 강분류기 학습 방법에 대해 제안한다. 마지막으로 제안된 분류기를 기존 MCT를 이용한 분류기와 정성적, 정량적 분석을 통해 비교하고 제안한 분류기의 타당성과 효율성을 입증한다.
본 논문에서는 효율적인 핸드 마우스를 위한 3D 포인팅 인터페이스에 대해 제안한다. 제안하는 방법에서는 조명과 환경 변화에 강건하기 위해 깊이영상을 이용하고, 손바닥의 법선벡터를 이용하여 3D 포인팅을 구성한다. 먼저, 손 영역 검출과 추적은 기존 방법을 이용하고, 이로부터 획득한 정보를 바탕으로 손바닥의 영역을 예측하여 관심 영역을 획득한다. 관심 영역을 획득하면, 해당 영역을 평면의 방정식으로 근사시키고, 법선 벡터를 추출한다. 다음으로, 안정적인 제어를 위해 추출한 법선 벡터를 이용하여 보간을 수행하고, 교점을 검출한다. 검출된 교점은 안정성과 효율성을 위해 시그모이드 함수를 이용한 동적 가중치가 적용되고, 최종적으로 2D 좌표계로 변환된다. 본 논문에서는 관심 영역, 방향 벡터 검출 방법에 대해 설명하고 안정적인 제어를 위한 보간 방법과 동적 가중치 적용방법에 대해 제안한다. 마지막으로 제안된 3D 포인팅의 정성적, 정량적 분석을 통해 안정적인 제어 가능성을 입증한다.
원적외선은 자연계의 태양에너지의 한 부분으로 가시광선의 적색영역보다 파장이 월등히 길어서 열작용이 크며, 생체 내 침투력이 강한 파장으로 알려져 있다. 본 연구에서는 육계를 사육하는 과정에서 일정량의 원적외선을 조사하는 방법으로 육계의 건강 증진은 물론, 사육환경의 개선 효과의 가능성을 검정하고자 하였다. 세미브로(Ross ♂ ${\times}$ Hyline ♀) 암수 무감별추 200수를 공시하여 흰색조명, White구(5,000~5,700 K), 흰색조명+원적외선 조사(White+FIR구), 녹색조명, Green구(525~570 nm) 녹색조명+원적외선(Green+FIR구)의 4처리, 처리당 2반복으로 실험을 실시하였다. 전 사육기간 중 증체량과 사료효율은 녹색조명 환경이 백색조명 환경보다 높게 나타나는 경향이 인정되었다. 이러한 증가는 두 조명 모두 원적외선 조사에 의해서 더 증가되는 경향이 인정되었다. 사육장 바닥 깔짚 내 ammonia 및 저급탄화수소의 발생량은 조명의 색깔에 따른 차이는 인정되지 않았지만, 두 조명 모두 원적외선 조사에 의해서 ammonia 및 저급탄화수소의 발생량이 감소하는 경향이 인정되었다. 혈장 내 AST의 농도는 녹색조명 처리구가 백색조명 처리구보다 낮게 나타났으며, 이러한 경향은 두 조명 모두 원적외선의 조사에 의해서 더 감소되어서 백색조명 처리구보다 녹색조명에 원적외선을 조사한 처리구에서 유의하게 낮게 나타났다(P<0.05). 혈액 중 albumin 및 각종 면역 글로블린(LgA, lgG 및 lgM)의 농도는 조명의 차이에 따른 변화는 인정되지 않았지만, 흰색조명, 녹색조명 모두 원적외선 조사에 따라서 증가하는 경향이 나타났다. 결론적으로 육계 사육과정에 원적외선의 조사는 사육환경 개선 및 생리활성물질의 증가에 영향을 미쳐서 생산성을 증가시킬 가능성이 있다고 생각되어진다.
A fishing lamp is fishing gear to gather fish in the night. But the cost of oil which is used to a light fishing lamp, goes significantly up to almost one hundred million won for 50 tonnage vessels and forty million won in case of vessels less than 10 tonnages. This cost has almost taken 30.40% of total fishing costs. As oil price increases, the business condition of the fishery gets worse and worse. Therefore, it is very urgent to develop an economical fishing lamp, to solve the problem of fishery's business difficulty. This research aims at developing a fishing lamp for squid jigging fishery and hairtail angling fishery using the LED, which has excellent efficiency and durability. One fishing lamp has about 160Watt capacity and five fishing lamps are installed one aluminium panel in which sea water flows to emit generated heat from LED to outside. Developed fishing lamp lights to an effective direction of jigging and angling operation. This fishing lamp can be controlled to light the direction of fish shoal because the aluminium panel can be controlled to up and down direction. The wave length of fishing lamp has white and blue color. White color light is to gather fish shoal of horizontal direction and blue color light is to gather fish shoal of vertical direction. After development of this fishing lamp, 60.110 units are established on the boat, and operated fishing. Consequently, in the case of squid jigging, spent energy was reduced to 39%, in the case of hairtail angling, 68% of spent energy was reduced. And the catch was more than another boat.
열악한 광환경의 극복은 원예작물의 생육증대는 물론 고품질 생산에 있어서도 매우 중요한 역할을 할 수 있는데 이때 LED 광시스템을 이용할 경우 광합성산물의 소모를 효과적으로 줄일 수 있게 된다. 따라서 본 연구에서는 농가 비닐하우스의 저효율, 재배연차별 경영비 상승에 따른 소득감소를 개선하고 적정한 작물생육을 유도함으로써 공장형 식물재배 환경을 마련함과 동시에 농가 소득 증대에 기여할 수 있을 것이며 LED 광처리 장치를 이용한 보광을 통해 광합성 촉진 및 생산물의 품질 향상, 식물 생장 조절이 가능할 것으로 판단되며 이를 위한 효율적 LED 광처리 장치를 개발하고 LED 광처리장치를 이용하여 잎상추를 재배한 결과 일반 형광등이나 백열전구에서 재배한 것 보다 성장 속도가 향상된 것을 알 수 있다. 보통 잎상추는 육묘에서 출하까지 수확까지 25일 ~ 30일 걸린데 반해 광처리장치의 적색광(파장:645nm)을 이용하여 재배한 잎상추는 7일 만에 수확할 수 있을 정도로 성장속도가 증가하였다. 또한 적색광(파장:645nm)과 청색광(파장:470nm)을 동시에 점등하여 재배한 칸에서는 5일만에 수확할 수 있을 정도로 빠른 성장속도를 보였다.
본 논문에서는 깊이정보를 이용하여 케스케이드 방식에 기반한 실시간 손 영역 검출 방법을 제안한다. 실험 환경 조명 조건의 변화로부터 빠르고 안정적으로 손 영역을 검출하기 위해 깊이정보만을 이용한 특징을 제안하며, 부스팅과 케스케이드 방법을 이용한 분류기를 통해 손 영역 검출 방법을 제안한다. 먼저, 깊이정보만을 이용한 특징을 추출하기 위해 입력영상의 중심 깊이 값과 분할된 블록의 평균 깊이 값의 차이를 계산하고, 모든 크기의 손 영역 검출을 위해 중심 깊이 값과 2차 선형 모델을 이용하여 손 영역의 크기를 예측한다. 그리고 손 영역으로부터의 특징 추출을 통한 학습 및 인식을 위해 케스케이드 방식을 적용한다. 본 논문에서 제안한 분류기는 정확도를 유지하고 속도를 향상시키기 위하여 각 스테이지를 한 개의 약분류기로 구성하고 검출율을 만족하면서 오류율이 가장 낮은 임계값을 구하여 과적합 학습을 수행한다. 학습된 분류기를 이용하여 손 영역을 분류하고, 병합단계를 통해 최종 손 영역을 검출한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 기존의 다양한 아다부스트와 정량적, 정성적 비교 분석을 통해 제안하는 손 영역 검출 알고리즘의 효율성을 입증한다.
본 논문에서는 깊이 영상만을 이용하여 손 영역 추적 및 손 끝점 검출 방법을 제안한다. 조명 조건의 영향을 제거하고 빠르고 안정적인 정보 획득을 위해 깊이 정보만을 이용하는 추적 방법을 제안하고, 영역 확장 방법을 통해 추적 과정 중에 발생할 수 있는 오류에 대한 판단 방법과 다양한 제스처 인식에 응용이 가능한 손 끝점 검출 방법을 제안한다. 먼저 추적점을 찾기 위해 중심점 전이 과정을 통해 최근접점을 찾고 그 점으로부터 영역 확장을 통해 손 영역과 경계선을 검출한다. 그리고 영역 확장을 통해 획득한 무효경계선의 비율을 이용하여 추적영역에 대한 신뢰도를 계산함으로써 정상 추적 여부를 판단한다. 정상적인 추적인 경우, 검출된 손 영역으로부터 윤곽선을 추출하고 곡률 및 RANSAC, 컨벡스 헐(Convex-Hull)을 이용하여 손 끝점을 검출한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 다양한 상황에 따른 정량적, 정성적 분석을 통해 제안하는 추적 및 손 끝점 검출 알고리즘의 효율성을 입증한다.
국가 총에너지 소비량 중 건축물에서 소비하는 에너지는 전체의 10% 이상을 차지고 있다. 이러한 이유로 우리나라는 2025년부터 제로에너지 건물 의무화 정책을 채택하였고, 결국 건축물 에너지 절감 기술에 대한 연구가 요구되고 있다. 건축물 중 빌딩의 에너지 소비 형태를 분석해보면 조명 및 냉난방 에너지가 전체 에너지 소비량의 60% 이상을 차지하고 있는데, 이는 태양광 취득률 및 창문의 개폐 운용과 직접적인 연관이 있다. 본 논문에서는 건축물에너지 관리시스템에 취득 정보를 전송하기 위한 창호용 저전력 IoT 센서 모듈을 개발하기 위해 연구를 진행하였다. 이 모듈은 외부 환경 및 창문 개폐 상태 정보를 실시간으로 빌딩 에너지 관리 시스템에 전송하여 능동적으로 에너지 절감 조치를 취할 수 있게 네트워크를 구성하였다. 모듈에 사용되는 전력은 하베스트 에너지 중 태양광 발전을 이용한 독립적인 전원으로 설계하였다. 전원은 Buck 컨버터를 적용하여 MPPT 제어를 통해 리튬이온 배터리에 4V로 충전하는 방식으로 효율은 약 85.87%이다. 통신은 WiFi 방식을 적용하여 실시간으로 전송할 수 있도록 구성하였다. 모듈의 소비전력 저감을 위해 하드웨어 및 소프트웨어 측면에서 분석하여 저전력 IoT 센서 모듈을 구현에 대한 연구를 진행하였다.
반사형 및 태양광 LED 도로 표지병은 도로 환경에 대한 시인성 확보 방법 중 하나로 사용되고 있다. 도로 표지병은 반사형 과 태양광 LED의 개별 제품으로는 범용성, 효율성, 간편성 및 시인성에 대한 장, 단점이 존재 하나 해당 부분 이외에 사고 후 2차 사고 방지 및 기타 교통 시스템과의 연계를 통한 확장성을 가지기 어렵다는 공통적인 단점을 가지고 있다. 본 논문은 기존 태양광 LED 도로 표지병에 RF 방식의 통신을 사용한 무선 제어 기능을 내장한 도로 표지병과 이를 제어하는 시스템에 대해 제안하였다. 제안된 시스템을 스마트 도로 표지병 시스템이라 하였으며 기존 태양광 LED 도로 표지병에 RF 방식의 통신 기능을 내장하여 중앙 통제실과 연계된 중앙제어장치 및 중계기를 통하여 해당 기기를 제어 할 수 있다. 또한 도로 상태에 따라 점등 방법, 색상 등의 제어가 가능하기 때문에 도로의 상태를 운전자에게 제공하여 사고 후 2차사고 방지에 대한 기능을 수행할 수 있다. 또한 LED 및 RF통신의 지속적인 전력 소모량을 최소화 하는 기능을 추가 하였다. 제안된 시스템의 유효성을 검증하기 위해 시작품을 제작 하였으며 기존의 시인성 확보를 통한 사고 방지 기능 외에 기타 교통 시스템과의 연계에 의한 사고 후 2차사고 방지 기능에 대학 역할이 가능함을 확인 하였다.
본 연구는 개선된 '다중센서 기반 무인 서리관측시스템(MFOS, Multiple-sensor based Frost Observation System)'을 소개하였다. 개선된 시스템인 MFOS v2는 엽면습윤센서를 기반으로 서리 감지는 물론, 서리 발생 주요 인자인 표면온도 예측을 위한 기능도 겸한다. 기존 관측 시스템은 1) 엽면습윤센서 표면이 대부분의 가시광선을 반사하기 때문에 RGB 카메라로 엽면습윤센서 촬영 시 표면에 발생한 얼음(서리) 관측이 어려움, 2) 일출 전과 후에 RGB 카메라 촬영 결과가 어두움, 3) 열적외선 카메라가 온도의 상대적인 고저만을 보여주는 단점들이 존재하였다. 엽면습윤센서 표면에 발생한 얼음(서리) 파악을 위해 검정색으로 표면 도색된 엽면습윤센서를 추가 설치하였고, 동일한 높이에 유리판들을 설치하여 얼음(서리) 발생 확인을 위한 보조 도구로 활용하였다. 일출 전과 후에 RGB 카메라 촬영을 위해 카메라 촬영 시간에 맞춰 전원이 On/Off 되도록 LED 조명을 연동시켜 설치하였다. 상대적인 온도의 높고 낮음 판단만 가능했던 기존의 열적외선 카메라도 픽셀당 온도 값 추출이 가능하도록 개선하였다. 이러한 개선 사항들을 반영한 MFOS v2는 실제 농경지에 설치하여 운영 중이며, 서리예측 모델에 들어갈 입력자료를 생산하는 진보된 서리 관측시스템으로서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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