A 2D barcode region detection method based on embedded system for augmented reality applications was developed. For the successful 2D barcode candidate region detection, the range of variance and frequency of gray level distribution in the test 2D barcodes was modeled and it was combined with the corner features to localize the final 2D barcode candidates. An automatic 2D barcode localization software was developed with the multiple features mixture method and we tested our system on real camera images of several popular 2D barcode symbologies.

국가 간 농림수산물 교역량의 증가에 따른 새로운 병해충의 확산을 방지하기 위한 검역의 중요성이 날로 증대되고 있는 가운데, 형태적 특성에 의한 해충 동정의 한계를 극복하기 위한 방법으로 최근 다양한 분자생물학적 방법을 이용한 종 동정 수단이 개발되고 있다. 본 연구에서는 국내산 과실에서 발견되는 주요 30여종의 해충에 대한 미토콘드리아 COI 바코드 서열분석과 바코드 서열에 기반 한 종 특이적 PNA probe개발을 통한 microarray system을 구축하였다. 그 결과 6종의 가루깍지벌레와 8종의 깍지벌레, 7종의 나방류, 5종의 응애류, 4종의 잎굴파리에 대한 DNA barcode 서열을 확보하였으며 각 분류군 공통적인 PCR 증폭 방법을 개발하고, PCR 증폭산물을 이용하여 효과적 해충의 동정이 가능함을 확인하였다.