목적 사회 전반적으로 퍼진 개인의 취향에 대해 존중하는 분위기는 소비 트렌드를 바꾸었다. 그에 따라 여행 산업에서도 소비자 개인의 취향을 반영하는 맞춤형 여행이 새로운 트렌드로 주목받고 있다. 특히 여행 산업 분야 중 하나인 '영화 관광'에 대한 관심이 커지고 있음에 주목하였다. 영화를 시청하며 발생하는 개인의 여행 동기를 맞춤형 여행 제안으로 충족시키고자 하며, 이는 '영화 관광 산업'의 지속적 발전의 촉진제가 될 것으로 기대한다. 설계/방법론/접근 본 연구에서는 시청자가 실제로 방문하고 싶은 영화 속 촬영지 정보를 'OCR'을 통해 추출, 제안하는 방법론을 구현하였다. 먼저, 실시간 이미지 프로세싱 라이브러리인 'OpenCV'를 활용하여 사용자가 선택한 영화 속 장면을 추출 받는다. 또한, 딥러닝 기반의 텍스트 영역 탐지모델인 'EAST 모델'을 활용하여 해당 장면 이미지에서 문자가 위치한 곳을 탐지하여 검출한다. 검출한 이미지는 'OpenCV 내장 함수'를 사용해 전처리하여 인식의 정확도를 높인다. 마지막으로 광학 문자 인식 엔진인 'Tesseract'를 사용하여 이미지 속 문자를 인식 가능한 텍스트로 변환한 후, 'Google Map API'를 통해 실제 위치 정보를 반환한다. 의의 본 연구는 기존의 영화 관광에서 나아가, 4차 산업 기술을 활용한 개인 맞춤 관광 콘텐츠를 제공해준다는 점에서 큰 의의가 있다. 이는 앞으로 여행사와 함께 영화 관광 패키지 상품 개발에 활용될 수 있다. 또한 국내에서 해외로의 유입뿐만 아니라, 해외에서 국내로의 유입에 활용될 가능성 역시 내포하고 있다.
통신과금서비스는 온라인 등 각종 구매대금을 휴대전화 요금 청구시 청구되는 방식으로 이용자에게 후불제로 이용되고 있으며 이용자의 선호도로 시장확대에 영향을 주었다. 또한 거래내역을 실시간 확인할 수 있고 SMS(Short Message Service) 인증을 통해 거래 승인하는 안전한 거래로 인식되어져 왔다. 그러나 현재는 통신과금서비스를 통한 각종 사기거래가 증가하고 있어서 사회적 문제로 등장하고 있다. 최근에는 휴대전화에 각종 어플리케이션을 설치할 수 있는 환경에서 악의적인 사용자들이 SMS(Short Message Service) 인증프로세스 등을 가로채어 이용자 몰래 결제를 수행하고 이용자의 경우는 월말에 청구되는 휴대전화사용료에서 확인함으로써 문제가 되고 있다. 본 연구는 이 문제에 대해 중요성을 인식하고 피해방지 할 수 있는 개선 방안을 제시하고자 한다. 갈수록 증가하는 사기거래에 대응하기 위해 관련기관의 체계적인 환경수립을 통한 적극적인 개선노력이 필요하다. 즉 전자결제시스템의 보완, 사기거래에 대한 적극적인 홍보, 모니터링 및 사기감지 기능 강화, SMS 인증 외에 새로운 인증서비스 도입 유도 등을 개선방안으로 제시하였다. 본 연구는 안전한 통신과금서비스 환경을 제공하기 위한 방안으로 관련시장의 확대에 영향을 줄 것이다.
본 연구에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 영상과 ASM 알고리즘을 이용한 얼굴인식 시스템을 설계하고자 한다. 기존의 2차원 영상 기반 얼굴 인식 기법들은 인식하고자 하는 객체의 영상내의 위치, 크기 및 배경의 존재 유무에 따라 인식률이 영향을 받는 단점이 있으며, 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 관심 영역 내에서의 얼굴 영역 추출 및 특징 추출기법을 이용한 얼굴인식 방법을 소개한다. 본 연구에서는 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 히스토그램 평활화를 이용하여 조명으로 왜곡된 영상정보를 개선한다. AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 검출하고 ASM을 통하여 얼굴 윤곽선 및 형상을 추출하여 개인 프로필을 구성한 후 PCA 알고리즘을 사용하여 고차원 얼굴데이터의 차원을 축소한다. 그리고 인식 모듈로서 pRBFNNs 패턴분류기를 제안한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있고 조건부는 퍼지 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 또한 차분진화 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs는 얼굴 인식을 위한 패턴분류기로서 직접 CCD 카메라로부터 입력받은 데이터를 영상 보정, 얼굴 검출 및 특징 추출 등과 같은 데이터 전 처리 과정을 포함하여 고차원 데이터로 이루어진 얼굴 영상에 대한 인식 성능을 확인한다.
교통속도는 교통 문제를 해결하기 위한 중요한 지표 중 하나이다. 이를 이용하여 교통혼잡 탐지, 주행 시간 예측, 도로 설계와 같은 다양한 문제 해결에 활용할 수 있다. 따라서 정확한 교통속도 예측은 지능형 교통 시스템의 개발에 있어 필수적인 요소라고 할 수 있다. 본 논문에서는 대한민국 부산시의 특정 도로를 대상으로 교통 속도에 대한 분석 및 예측을 수행하였다. 과거 연구에서는 대상 도로의 속도 예측을 위해 과거 대상 도로의 교통속도 이력 데이터만을 사용하였다. 그러나 실제 대상 도로의 교통 상황은 인접한 도로의 교통 상황의 영향을 받게 된다. 따라서 본 논문에서는 실제 부산시의 과거 교통속도 이력 데이터를 기반으로 대상 도로와 인접 도로를 모두 고려하여 교통속도 예측 모델의 학습을 위한 속성을 추출하였다. 이와 같이 후보 속성들을 추출 한 후 선형 회귀 (linear regression), 모델 트리 (model tree) 및 k-nearest neighbor (k-NN) 기법을 이용하여 속성의 부분집합 선택 (feature subset selection)과 교통속도 예측 모델 생성을 수행하였다. 실험 결과 주어진 교통 데이터에서 k-NN 기법은 선형 회귀 및 모델 트리 기법에 비해 평균절대백분율오차 (mean absolute percent error, MAPE)와 제곱근평균제곱오차 (root mean squared error, RMSE) 측면에서 더 나은 성능을 보임을 확인하였다.
Salen[N,N'-bis (salicylidene)ethylenediamine]을 리간드로 사용하여 해수에 존재하는 극미량의 Ni(II)을 클로로포름 용매로 추출하는 방법에 관하여 연구하였다. Ethylenediamine과 salicylaldehyde를 사용하여 축합반응에 의해 salen을 합성하였다. Salen과 Ni(II)은 수용액에서 1 : 1 착물을 형성한다는 사실을 확인 할 수 있었으며 추출과정의 추출상수는 $10^{5.12}$ 이었다. 해수 중 Ni(II)의 분석과정을 최적화하기 위해 실제 해수와 조성이 비슷한 인공해수를 실험실에서 만들어 수용액의 pH, 리간드로 사용한 salen의 양, 추출시간, 역추출을 위한 산의 종류와 농도, 방해이온의 영향 등에 대해서 조사하였다. 그 결과 수용액의 pH가 8 이상인 약한 염기성 영역에서 10분 정도 흔들어주면 정량적으로 극미량의 Ni(II)이 용매로 추출되었다. 수용액에서 salen의 농도가 $1.2{\times}10^{-4}mol/L$ 이상이면 정량적인 추출이 가능하였는데, 이는 몰 비로 Ni(II)의 180배에 해당하는 양이었다. 이상의 최적화된 실험조건을 바탕으로 한국 인근해안의 해수를 채취하여 분석한 결과 모두 검출한계 이하의 값을 나타내었으며, 40 ng/mL의 Ni(II)을 첨가하여 구한 회수율은 평균 98% 이었으며, 검출한계는 1.3 ng/mL 이었다. 이와 같은 결과로부터 salen형태의 Schiff-염기가 극미량 금속원소의 정량에 킬레이트 시약으로 응용될 수 있음을 알았다.
본 논문은 얼굴 인식에 있어 안정적인 인식률을 얻기 위해 입력 영상에 대한 좌우 회전정보를 사용하여 보다 안정적이며 높은 인식률을 내기위한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 웹 카메라 환경에서 얼굴 영상을 입력정보로 사용하여 향상된 인식률을 얻기 위해 영상의 사이즈 축소 및 밝기와 컬러에 대한 정보를 정규화한 후 전처리 과정을 거쳐 얼굴 영역만을 분할 검출한다. 검출된 후보 영역에 대해 주성분분석(PCA)을 적용하여 특징벡터를 구하여 얼굴을 분류한다. 또한 인식률의 오차 범위를 줄이기 위해 입력되는 얼굴 영상에 대한 방향성을 고려하여 좌 우 $45^{\circ}$ 회전 정보를 가진 영상을 대상으로 데이터 셋을 구성하여 PCA로 각각의 특징벡터를 구하였다. 구해진 특징벡터로 안정된 인식률을 얻기 위해 고유공간에 뿌린 후 각각의 특징들을 대상으로 유클리디안(euclidean distant) 거리를 비교하여 최종 얼굴을 인식한다. PCA에 의한 특징벡터는 저차원의 데이터이지만 얼굴을 표현하는데 있어 아무런 문제가 없으며 계산량이 적어 인식 속도도 빠를 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 다른 알고리즘에 비해 빠른 인식과 인식률의 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있고 실시간 인식 시스템에도 사용할 수 있다.
최근 들어 전 세계적으로 무선전력전송이 많이 연구되고 있다. 무선 전력전송이란 전기기기가 전선이 없어도 무선으로 전력을 공급하는 기술이다. 본 논문에서는 ICT 기반의 무선전력전송 시스템을 설계, 제작하였다. 제안된 시스템은 기존 시스템보다 픽업코일에 접촉는 면적을 증대하여 같은 L값과 C값을 사용해도 효율이 높아질 수 있도록 설계하였다. 무선 전송의 송 수신부와 고효율의 코일부로 구성되어 있으며, 시스템의 전송 효율을 높이는 방법을 제안하였다. 특히 무선 송 수신부는 ICT 기술과 연동이 가능하도록 설계하여 실시간 원격 모니터링이 가능하도록 제작하였고, 대기전력을 절감하는 효과를 연구하였다. 이를 위하여 기업에서 무선전력전송 시스템에 사용된 IGBT소자의 최대 주파수 20[KHz]를 사용하여 이에 가장 적절한 L, C값을 찾기 위해 많은 필드실험을 통하여 가장 효율적인 L값 $23.9[{\mu}H]$, C값 $2.64[{\mu}F]$을 선정하여 시스템을 구성하였다. 또한 대기전력을 감소하기 위해 출력전류를 제어하는 알고리즘을 설계하여 적용하였다. 이 결과 기존의 장비보다 무선전력전송용량과 효율이 75[%]에서 80[%]로 전력전송 유효거리를 10[%] 증가하여 대기전력의 감소 및 유지보수 비용이 절감하였고, ICT 기술을 이용한 무선 송수신부 와 프로그램을 개발하여 사용자가 취득된 데이터로 시스템의 고장 검출을 쉽게 할 수 있게 하였다.
재해로 인한 부상 및 만성 질환 등의 다양한 요인으로 신체적 장애를 가진 환자, 혹은 신체의 노화로 인하여 몸의 움직임의 범위가 제한된 노인과 같은 경우, 치료의 일종으로 병원에서의 재활 프로그램의 참여를 권장 받는 경우가 있다. 그러나 이들은 신체의 거동이 불편하므로 보호자의 동행 없이 재활 프로그램의 참여를 위한 이동이 쉽지 않다. 또한, 병원에서는 각각의 환자 및 노인들에게 재활 운동을 지도해주어야 하는 불편함이 존재한다. 이러한 이유로, 이 논문에서는 모션 인식을 통하여 집에서도 타인의 도움 없이 재활 운동이 가능한 원격 재활 프로그램을 개발하였다. 해당 시스템은 사용자 집의 스테레오 카메라와 컴퓨터를 이용하여 구동할 수 있으며, 모션 인식 기능을 통하여 사용자의 실시간 운동 상태 확인이 가능하다. 사용자가 재활 운동에 참여하는 동안, 시스템은 사용자의 특정 부위의 관절가동범위(Joint ROM; Joint Range of Motion)를 저장하여 신체 기능의 향상도를 확인한다. 이 논문에서는 시스템의 검증을 위하여 총 4명의 실험군이 참여하였으며, 총 3종류의 운동을 각 9회씩 반복한 데이터를 이용하여 각 실험군의 시작 및 마지막 운동의 관절가동범위의 차이를 비교하였다.
본 논문은 패션 디자인 분야에서 완성된 의상의 모델 사진을 활용해 다양한 원단(직물)을 직접 Draping함으로써 새로운 디자인을 창출할 수 있고 직접 샘플이나 시제품을 제작하지 않고도 시뮬레이션만으로 의상 작품을 확인 할 수 있다. 또한 모델과 원단 이미지에 대한 데이터베이스를 구축하여 실시간으로 Mapping 결과를 확인할 수 있는 시스템을 구현하였다. 그리고 여기에서 추출되는 시제품을 3D 모델에 입혀 시뮬레이션 할 수 있도록 하기 위한 과정으로 우선 여러 옷감 조각들을 이용하여 가상의 3D 인체 모델에 옷을 입히기 위한 의복 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 3D 인체 모델 파일과 2D 재단 패턴 파일을 읽어 들인 다음에 mass-spring model에 기반한 물리적 시뮬레이션에 의해 의복을 착용한 3D 모델을 생성한다. 본 논문의 시스템은 사실적인 시뮬레이션을 위하여 인체 모델을 구성하는 삼각형과 의복을 구성하는 삼각형 사이의 충돌을 검사하고 반응 처리를 수행하였다. 인체를 구성하는 삼각형의 수가 매우 많으므로, 이러한 충돌 검사 빛 반응 처리는 많은 시간을 필요로 한다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 Octree 공간 분할 기법을 이용하여 충돌 검사 및 반응 처리 수를 줄이는 방법을 이용하여 사실적인 영상을 생성할 수 있었고, 수초 이내에 가상 인체 모델에 의복을 입힐 수 있었다.
Objectives: Radon may be second only to smoking as a cause of lung cancer. Radon is a colorless, tasteless radioactive gas that is formed via the radioactive decay of radium. Therefore, radon levels can build up based on the amount of radium contained in construction materials such as phospho-gypsum board or when ventilation rates are low. This study provides our findings from evaluation of radon gas at facilities and offices in an industrial complex. Methods: We evaluated the office rooms and processes of 12 manufacturing factories from May 14, 2014 to September 23, 2014. Short-term data were measured by using real-time monitoring detectors(Model 1030, Sun Nuclear Co., USA) indoors in the office buildings. The radon measurements were recorded at 30-minute intervals over approximately 48 hours. The limit of detection of this instrument is $3.7Bq/m^3$. Also, long-term data were measured by using ${\alpha}-track$ radon detectors(${\alpha}-track$, Rn-tech Co., Korea) in the office and factory buildings. Our detectors were exposed for over 90 days, resulting in a minimum detectable concentration of $7.4Bq/m^3$. Detectors were placed 150-220 cm above the floor. Results: Radon concentrations averaged $20.6{\pm}17.0Bq/m^3$($3.7-115.8Bq/m^3$) in the overall area. The monthly mean concentration of radon by building materials were in the order of gypsum>concrete>cement. Radon concentrations were measured using ${\alpha}-track$ in parallel with direct-reading radon detectors and the two metric methods for radon monitoring were compared. A t-test for the two sampling methods showed that there is no difference between the average radon concentrations(p<0.05). Most of the office buildings did not have central air-conditioning, but several rooms had window- or ceiling-mounted units. Employees could also open windows. The first, second and third floors were used mainly for office work. Conclusions: Radon levels measured during this assessment in the office rooms of buildings and processes in factories were well below the ICRP reference level of $1,000Bq/m^3$ for workplaces and also below the lower USEPA residential guideline of $148Bq/m^3$. The range of indoor annual effective dose due to radon exposure for workers working in the office and factory buildings was 0.01 to 1.45 mSv/yr. Construction materials such as phospho-gypsum board, concrete and cement were the main emission sources for workers' exposure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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