자동항법 시스템은 자동차의 자동 운전 및 운전자에 대한 고도의 지적 보조를 지 원하기 위하여 컴퓨터를 이용한 시스템을 구축하여 운전자에게 보다 많은 정보를 제공 한다. 본 논문에서는 시스템에 필요한 통행차량을 추출하기 위하여 동화상 처리 기법 을 이용하여 필요없는 영역을 효율적으로 제거함으로써 통행차량을 추출하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 우선 연속적으로 입력되는 복수의 입력 화상을 이용하여 서로 연속하는 입력 화상과의 차이 화상을 작성한다. 그리고 작성된 차이 화상에서 움직임 이 있는 영역을 추출하여 마스크 화상을 작성한 후 전후의 마스크 화상을 이용하여 입 력 화상에서 배경 영역을 제거함으로써 통행 차량을 추출한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 배경 화상을 이용하지 않고 배경의 변화가 심한 옥외에서도 안정적으로 배 경 영역을 제거하여 통행차량을 추출할 수 있으며 실제적으로 도로 상을 주행 중인 통행차량 추출에 적용한 예를 보인다.
This paper describes a method to set an intensity-based initial validation gate for tracking filter while preserves the ability of tracking a target with maximum speed. First, we collected real data set of signal versus distance of an airplane target. And at each data point, we computed maximum distance the target can move. And a function is modeled to expect the maximum moving pixels on the lateral direction based on the intensity of the detected target in IR image sequence. The initial prediction error covariance can be computed using this function to decide the size of the initial validation gate. The simulation results show the proposed method can set the appropriate initial validation gates to track the targets with the maximum speed.
This paper presents a method for computer-assisted slide presentation using vision-based gesture recognition. The proposed method consists of a sequence of steps, first detecting a hand in the scene of projector beam, then estimating the smooth trajectory of a hand or a pointing finger using Kalman Filter, and finally interfacing to an application system. Additional slide navigation control includes moving back and forth the pages of the presentation. The proposed method is to help speakers for an effective presentation with natural improved interaction with the computer. In particular, the proposed method of using finger pointing is believed to be more effective than using a laser pointer since the hand, the pointing or finger are more visible and thus can better grab the attention of the audience.
Virtual view synthesis, which generates novel views similar to the characteristics of actually acquired images, is an essential technical component for delivering an immersive video with realistic binocular disparity and smooth motion parallax. This is typically achieved in sequence by warping the given images to the designated viewing position, blending warped images, and filling the remaining holes. When considering 6DoF use cases with huge motion, the warping method in patch unit is more preferable than other conventional methods running in pixel unit. Regarding the prior case, the quality of synthesized image is highly relevant to the means of blending. Based on such aspect, we proposed a novel blending architecture that exploits the similarity of the directions of rays and the distribution of depth values. By further employing the proposed method, results showed that more enhanced view was synthesized compared with the well-designed synthesizers used within moving picture expert group (MPEG-I). Moreover, we explained the GPU-based implementation synthesizing and rendering views in the level of real time by considering the applicability for immersive video service.
RFID(Radio Frequency Identification)는 모니터링 하려는 인식대상물에 태그를 부착하여 무선주파수를 이용하여 인식대상물의 데이터를 인식하는 기술로서 최근 연구가 활발하게 이루어지고 있으며, 물류 및 제조에서 많은 도입이 시도되고 있다. 4RFID는 특정 인식지역 내의 모든 태그들을 인식한다. 이러한 점이 RFID가 갖는 장점 중 하나이다. RFID의 인식 메커니즘은 복수 태그들을 동시에 인식하는 것에 초점이 맞춰져 있다. 따라서 RFID 하드웨어만으로는 인식되는 태그의 이동방향, 순서, 적합성 등을 판단하기 어렵다. 이러한 문제점들은 실제 RFID 현장 적용 시에 예기치 못하는 문제점들을 발생시키는 원인이 되어왔다. 그 중 대표적인 문제점으로 단일 RFID 게이트에서의 입/출고 판단의 어려움과 서열화된 인식대상의 서열 판단의 어려움, 그리고 고스트 인식을 들 수 있다. 고스트 인식이란 협소한 장소에서 태그가 부착된 인식대상이 이동할 때 정해진 프로세스와는 무관한 RFID가 해당 인식대상을 인식하여, 혼란을 야기시키는 것을 말한다. RFID 개발자는 이러한 문제를 적용 사례마다 분석하여 해결해야 하며, 프로그램을 통해 해결하지 못하는 경우에 RFID 시스템을 다시 설치해야 하는 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 인식대상의 방향인지, 서열인지, 인지 적합성 검증과 관련하여 인식대상을 인식할 때 획득되는 기본 데이터들을 이용하여 문제를 해결할 수 있는 알고리즘과 이를 모듈화하여 현장 적용 시에 캡처링 애플리케이션의 개발 시간을 단축할 수 있는 시스템을 개발한다.
본 논문은 그림책 속의 삽화가 시간적 표현에 어떻게 작용하는지에 대해 연구 및 분석을 진행하였고, 스토리형 그림책을 주된 연구 범위로 두었다. 그림책 속의 시간을 포인트 타임, 타임라인 및 타임 리듬으로 분류하였고 시간적 표현 요소, 그림 구성, 그림 시퀀스 등의 사례를 통해 분석 결과를 얻어냈다. 우선 시간적 상징 요소는 포인트 타임과 타임 리듬을 상징하는 데 이용된다. 실물 시간 상징 요소는 시간과 시간의 연상을 불러일으키는 사물을 직접 표현할 수 있다는 점이다. 색채의 상징 요소는 시간의 범위 내에서 객관적인 세계의 색채 변화에 대응하고 빛과 그림자의 대비현상은 하루 중의 시간적 변화에 대응한다. 빠르게 이동하는 물체는 점선이나 모호한 선으로 표현하고 정지되어 있거나, 안정적이거나, 느리게 움직이는 물체는 실선으로 묘사한다. 다음으로 그림책 속 삽화의 화면 구성은 타임라인의 내용을 표현하는데 매우 적합하며 스토리 전개의 선후 순서 혹은 인과적 관계를 표현한다. 화면 구성의 기술은 시각적 인도, 스플릿 필드(spilt field), 독서 습관에 부합성 이 세 가지로 요약할 수 있다. 마지막으로 그림 시퀀스는 타임 라인, 타임 리듬과 공시성(synchronicity)을 표현한다. 타임라인을 표현할 때에는 시각적 논리를 이용하여 독자들에게 화면의 시간이 시간적 정보를 정확하게 전달한다는 점을 느끼게 하며 독서 습관에 부합한다는 전제하에 시점 연결을 진행한다. 시간의 공시성 및 빠른 리듬과 느린 리듬을 표현할 때 디자인 기술은 독자의 독서 습관에 부합하는 동시에 화면의 페이지 수를 컨트롤해야 하는데 내용을 전달하는 데 있어 펼침 페이지(spread page)의 상하 및 좌우의 공간을 충분히 활용하여 디자인 해야 한다. 시간을 표현한 그림책 삽화의 본질은 공간을 시간으로 표현하는 것이며 공간 속 요소의 서로 다른 조합과 시각적 인도를 통해 시간적 정보를 전달하는 것이다.
방향성(Direction)과 변동성(Volatility)에 대한 분석은 증권투자를 위한 시장분석의 기초가 된다. 변동성분석이 옵션 투자에서 중요하다면 주식이나 주가지수선물투자는 방향성분석에 의하여 투자성과가 결정된다. 기존의 금융분석에서 기계학습을 이용한 방향성에 대한 연구는 주가나 투자위험의 예측을 중심으로 이루어졌으며, 최근에 와서야 실전투자를 위한 매매시스템(trading system) 개발에 대한 연구가 이루어지고 있다. 인공지능형 주가예측모형에서는 ANN(artificial neural networks), fuzzy system, SVM(Support Vector Machine) 등의 기법이 주로 활용되고 있다. 본 연구에서는 방향성매매를 위한 지능형 기계학습방법 중에서도 패턴인식에서 좋은 성과를 보이고 있는 은닉마코프 모형(Hidden Markov Model)을 이용한다. 실무적으로는 방향성 예측을 위해 주로 주가의 추세분석(Trend Analysis)을 활용한다. 다양한 기술적 지표를 이용한 추세분석에 기반한 시스템트레이딩(System Trading) 기법은 실전투자에서 점차 확대추세에 있다. 본 연구에서는 시스템트레이딩 기법 중 실무에서 많이 이용되는 이동평균교차전략(moving average cross)에 연속 은닉마코프모형을 적용한 지능형 매매시스템을 제안하고, 실제 주가자료를 이용한 시뮬레이션 결과를 제시한다. 세계적 선물시장으로 성장한 KOSPI200 선물시장에서 제안된 매매시스템의 장기간의 투자성과를 분석하기 위하여 지난 21년 동안의 KOSPI200 주가지수자료를 실증 분석하였다. 분석결과는 KOSPI200 주가지수선물의 방향성매매에서 제안된 CHMM기반 지능형 매매시스템이 실전에서 일반적으로 활용되는 시스템트레이딩 기법의 투자성과를 개선할 수 있음을 보여주었다.
컴퓨터 그래픽스 및 애니메이션에서 물체의 윤곽선 계산은 많은 응용분야에서 빈번히 사용되고 있으며, 윤곽선의 효율적인 계산 방법은 현재까지 많은 연구자들의 관심을 끌어왔다. 본 논문에서는 이동하는 관측점에 대해 다면체 모델의 투시 윤곽선을 계산하는 효율적인 알고리즘을 제시한다. 관측점이 시간에 따라 이동하는 경로는 시간을 나타내는 매개변수 t를 이용하여 곡선 q(t)로 표현한다. 다면체의 각 에지(edge)가 윤곽선에 포함되는 시간 간격 (time-interval)은 에지에 인접한 두 면의 supporting plane들과 q(t)의 교점 계산, 그리고 몇 차례의 벡터 내적을 수행함으로써 구해진다. 곡선 q(t)가 차수 n의 곡선이라면, 한 에지가 윤곽선에 포함되는 시간 간격은 최대 n + 1 개 존재할 수 있다. 미리 구해진 시간 간격들에 대해 고정된 시점 $t_i$를 포함하는 시간 간격들을 검색함으로써 관측점이 $q(t_i)$일 때 모델의 윤곽선에 포함되는 모든 에지를 구할 수 있다. 윤곽선 계산의 효율성은 시간 간격을 저장하는 자료구조 (data structure)와 밀접한 관련이 있으므로, 시간 간격을 저장하는 자료구조로서 인터벌 트리 (interval tree)의 사용을 제안한다. 또한, 제시된 알고리즘에 의해 윤곽선을 계산한 실험결과를 보인다.
복잡한 환경에서 이동하는 사람의 얼굴영역은 배경과 조명에 의해 확장, 축소 검출되기도 하고 잘못된 영역을 오검출하기도 한다. 본 논문에서는 동영상에서 얼굴을 추적하는데 있어서 확장 혹은 축소검출이나 오검출 문제를 해결하기 위해 블록차 영상과 칼만예측기를 사용하는 방법을 제안한다. 블록차영상은 입력영상을 블록화하여 차영상을 얻는 방법으로 미세한 움직임까지 검출이 가능하여 영상에서 움직임이 작은 경우에도 검출이 가능하게 된다. 검출된 움직임영역에서 얼굴영역은 1차적으로 피부색을 이용하여 검출하며 피부색이 검출되지 않은 경우는 움직임 영역의 경계선을 8이웃화소 창을 이용하여 부호화하고 머리부분의 코드를 갖는 영역을 얼굴영역으로 추정하는 방법을 사용한다. 추정된 얼굴영역을 컬러분할하고 분활된 영역에서 피부색과 가장 가까운 색을 갖는 영역을 얼굴영역으로 판단한다. 얼굴영역은 최외각화소를 포함하는 4각형으로 표시하소 각 정점의 이동을 칼만예측기를 이용하여 추정하고 추정된 위치에서 얼굴영역을 검출하는 방법을 사용한다. 제안하는 방법은 동영상에서 얼굴영역검출의 정확도를 높이고 얼굴영역의 추적에서 얼굴영역검출에 소요되는 시간을 상당부분 감소시키는 효과를 고두게 됨을 실험을 통해 입증하였다.
Arshad, Muhammad Zeeshan;Nawaz, Javeria;Park, Jin-Su;Shin, Sung-Won;Hong, Sang-Jeen
한국진공학회:학술대회논문집
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한국진공학회 2012년도 제42회 동계 정기 학술대회 초록집
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pp.241-241
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2012
Semiconductor industry has been taking the advantage of improvements in process technology in order to maintain reduced device geometries and stringent performance specifications. This results in semiconductor manufacturing processes became hundreds in sequence, it is continuously expected to be increased. This may in turn reduce the yield. With a large amount of investment at stake, this motivates tighter process control and fault diagnosis. The continuous improvement in semiconductor industry demands advancements in process control and monitoring to the same degree. Any fault in the process must be detected and classified with a high degree of precision, and it is desired to be diagnosed if possible. The detected abnormality in the system is then classified to locate the source of the variation. The performance of a fault detection system is directly reflected in the yield. Therefore a highly capable fault detection system is always desirable. In this research, time series modeling of the data from an etch equipment has been investigated for the ultimate purpose of fault diagnosis. The tool data consisted of number of different parameters each being recorded at fixed time points. As the data had been collected for a number of runs, it was not synchronized due to variable delays and offsets in data acquisition system and networks. The data was then synchronized using a variant of Dynamic Time Warping (DTW) algorithm. The AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) model was then applied on the synchronized data. The ARIMA model combines both the Autoregressive model and the Moving Average model to relate the present value of the time series to its past values. As the new values of parameters are received from the equipment, the model uses them and the previous ones to provide predictions of one step ahead for each parameter. The statistical comparison of these predictions with the actual values, gives us the each parameter's probability of fault, at each time point and (once a run gets finished) for each run. This work will be extended by applying a suitable probability generating function and combining the probabilities of different parameters using Dempster-Shafer Theory (DST). DST provides a way to combine evidence that is available from different sources and gives a joint degree of belief in a hypothesis. This will give us a combined belief of fault in the process with a high precision.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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