In this paper, we propose an automatic system that recognizes dynamic human gestures activity, including Arabic numbers from 0 to 9. We assume the gesture trajectory is almost in a plane that called principal gesture plane, then the Least Squares Method is used to estimate the plane and project the 3-D trajectory model onto the principal. An improved FNN model combined with HMM is proposed for dynamic gesture recognition, which combines ability of HMM model for temporal data modeling with that of fuzzy neural network. The proposed algorithm shows that satisfactory performance and high recognition rate.

본 논문에서는 컴퓨터 비전 기술 기반으로 사용자의 손 움직임과 가상객체 사이의 자연스러운 상호작용을 위한 증강현실 시스템을 제안한다. 기존의 증강현실 시스템은 마커를 이용하거나 트랙커 같은 센서를 직접 조작해야 했기 때문에 사용자에게 불편함을 제공한다. 우리는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 손 움직임을 증강현실 시스템에 적용한다. 또한 가상객체의 움직임에 물리적 현상을 적용하여 현실감을 부여한다. 제안한 시스템은 마커를 이용하여 기하학적 정보를 얻어 가상의 공이 움직이는 가상공간, 벽돌 등의 시스템 환경을 구성하였으며, 사용자의 손 움직임은 테이핑을 통하여 특징점을 추출하여 정보를 얻는다. 이 특징점을 이용하여 손 위에 가상 평면을 안정적으로 정합한다. 가상의 공의 움직임은 포물선 방정식을 이용하여 기본적으로 포물선 움직임을 보이고, 평면 또는 벽돌에 충돌이 발생할 경우에는 가상 공의 위치와 평면의 법선벡터를 이용하여 가상 공의 움직임을 보였다. 실험을 통해 충돌 시 발생되는 잘못된 공의 위치에 대해 보정되는 과정을 보였고, 증강된 가상객체의 떨림과 수행속도에 대해 마커를 이용한 시스템과 비교하여 제안한 시스템으로 대체할 수 있다는 것을 확인하였다.

TFT-LCD 패널을 저해상도로 획득한 영상은 불균일한 휘도 분포와 노이즈 신호, 그리고 결함 신호로 구성되어 있다. 불균일한 휘도 분포와 노이즈로 인해 결함 신호를 분할하기 어려우며 이를 위해 다양한 분할 방법이 개발되고 있다. 본 논문에서는 공간영역 상에서 Eikvil et al.'s에 의해 제안되어진 크기가 다른 두 개의 창을 두고 각 창의 평균을 계산하고 그 값의 차이를 이용하는 방법을 이용하여 TFT-LCD 패널 이미지 상에 존재하는 결함의 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 하지만 이 방법은 창의 크기에 의해 검출 가능한 결함영역의 크기가 제한되어 큰 결함영역을 분할하기 위해서는 창을 키워야 하므로 효율적이지 못한 문제점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기위해 멀티스케일(Multi-scale)을 이용하고, 각 스케일에서 검출 가능한 결함 크기를 제한함으로써 다양한 크기의 결함 영역을 분할 할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 성능을 검증하기위해 다양한 크기의 결함 영역을 만들어 분할되어진 결과와 실제 결함이 존재하는 TFT-LCD 패널 이미지의 분할 결과들을 통해 실제 적용 가능한 알고리즘임을 보인다.

In intelligent surveillance systems, it is required to robustly track multiple people. Most of the previous studies adopted a Gaussian mixture model (GMM) for discriminating the object from the background. However, it has a weakness that its performance is affected by illumination variations and shadow regions can be merged with the object. And when two foreground objects overlap, the GMM method cannot correctly discriminate the occluded regions. To overcome these problems, we propose a new method of tracking and identifying multiple people. The proposed research is novel in the following three ways compared to previous research: First, the illuminative variations and shadow regions are reduced by an illumination normalization based on the median and inverse filtering of the L*a*b* image. Second, the multiple occluded and overlapped people are tracked by combining the GMM in the still image and the Lucas-Kanade-Tomasi (LKT) method in successive images. Third, with the proposed human tracking and the existing face detection & recognition methods, the tracked multiple people are successfully identified. The experimental results show that the proposed method could track and recognize multiple people with accuracy.

보행자의 안전한 보행을 위해 점자형 또는 일반 보도블록이 널리 쓰이고 있다. 불량한 시공 및 유지상태와 장애물은 보행자의 사고를 유발한다. 본 연구는 안전한 보행을 위해 영상에서 가시거리에 위치한 블록의 형태 패턴과 텍스처 특징을 분석하여 보도블록을 검출하는 방법을 제안한다. 보도는 특정모양의 블록이 일정 간격에 반복 배치되어 규칙성을 띄며, 주변 환경 또는 용도에 따라 그 형태는 다양하다. 높은 빈도를 띄는 단일 모양의 다각형을 분석하여 형태 패턴을 추출한다. 일부영역은 이물질 또는 조각난 블록이 원래의 형태를 왜곡시켜 검출되지 않는다. 이 문제는 텍스처 특징벡터 값을 분석하여 해결한다. 앞서 검출된 모든 영역에 대해 분석된 텍스처 특징벡터는 가우시안 분포를 나타내고, 미검출 영역에 대해 분석한 텍스처 특징벡터가 가우시안 분포를 만족하는지 판단한다. 만족된 영역은 보도블록으로 검출한다. 본 실험은 다양한 형태의 보도블록을 인식하였고 95.9%의 정확성을 보였다.

본 논문은 움직임 벡터와 함께 Coding Unit (CU)의 분할 정보를 표현하기 위해 쿼드트리 기반의 Coding Unit Tree (CUT)를 제안한다. 새로운 동영상 국제 표준안인 High Efficiency Video Coding (HEVC)는 높은 압축 효율을 위해 다양한 새로운 기술들을 채택하였다. 그리고 CU, prediction Unit (PU), 와 Transform Unit (TU)라는 분할 개념을 도입하였다. 그중 기본 부호화 단위인 CU는 H.264/AVC의 매크로 블록보다 다양한 크기를 제공하며 계층적인 구조를 가지고 있으며 쿼드트리 기반의 영상을 분할하고 처리한다. 이러한 구조는 유연성과 최적화를 이룰 수 있는 기반을 제공하고 있으나, 분할 정보에 대한 오버헤더가 발생한다. 복잡한 움직임 정보가 발생하면, 해당하는 정보를 전송하기 위해 다양한 신호가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 다양한 신호들을 분석하고, 중복되는 정보를 제거하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘 은 기본 블록인 $2{\times}2$ 블록을 기준으로 계층적인 구조를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 쿼드트리 기반의 타입 코드로 영상을 구조를 나타내고, 대표 값과 잔여 값으로 각 노드의 값을 표현한다. 결과에서 제안하는 알고리즘이 HM1.0보다 13.6% 압축 향상을 보여준다.

본 논문에서는 깊이 영상의 부호화 효율을 높이기 위한 기법을 제안한다. 깊이 영상의 부호화 과정에서 색상 영상과의 연관성을 이용하기 위해 SVC 부호화 구조를 기반으로 계층적으로 부호화한다. 깊이 영상을 향상 계층으로 부호화하여 기본 계층으로 부호화된 색상 영상의 움직임 정보를 이용한다. SVC 부호화 구조를 이용함으로써 다양한 네트워크에 적응적이면서 깊이 영상의 부호화 효율을 높일 수 있다. 또한, 깊이 영상은 다른 시점의 영상을 합성하는 데 이용되기 때문에 부호화 과정에서 객체의 윤곽 부분이 손상되었을 때 전체 영상의 화질을 크게 떨어뜨린다. 윤곽 부분의 이러한 특징을 이용하여 비 윤곽 부분인 평편한 부분과 구분한 후, 부호화 과정의 비트량을 조절하여 깊이 영상 전체의 화질을 개선하는 기술을 제안한다. 실험 결과 제안한 기법은 PSNR 값이 0.06-0.5dB 증가하고 비트량을 0.1-1.15% 감소하여 깊이 영상의 화질이 개선됨을 알 수 있었다.

Human body motion is a non-verbal part for interaction or movement that can be used to involves real world and virtual world. In this paper, we explain a study on natural user interface (NUI) in human hand motion recognition using RGB color information and depth information by Kinect camera from Microsoft Corporation. To achieve the goal, hand tracking and gesture recognition have no major dependencies of the work environment, lighting or users' skin color, libraries of particular use for natural interaction and Kinect device, which serves to provide RGB images of the environment and the depth map of the scene were used. An improved Camshift tracking algorithm is used to tracking hand motion, the experimental results show out it has better performance than Camshift algorithm, and it has higher stability and accuracy as well.

본 논문은 Active Appearance Model(AAM)을 사용하여 주어진 얼굴영상의 포즈추정과 임의 포즈합성 방법을 설명한다. AAM은 다양한 응용분야에 성공적으로 적용되어지고 있는 예제기반 학습모델로 예제들의 변화정도를 학습한다. 그러나 하나의 모델로는 각도 변화가 큰 포즈 변화량을 수용하기 어렵다. 본 논문은 좁은 범위의 각도 변화를 다루는 모델을 포즈별로 생성한다. 주어진 포즈 얼굴을 다룰 수 있는 모델을 이용하여 정확한 포즈추정과 합성이 가능하다. 이때 합성하고자 하는 포즈의 각도가 포즈 추정을 위해 사용된 모델에 학습되어 있지 않은 경우, 미리 학습된 모델간의 선형관계를 통해 문제를 해결한다. Yale B 공개 얼굴 데이터베이스에 대한 실험을 통해 포즈추정 및 합성 정확도를 보이고, 자체 수집한 포즈변화가 큰 얼굴영상에 대한 성공적인 정면 합성 결과를 제시한다.

본 논문에서는 와이미디어(WiMedia) 통신네트워크용 분산협력적 매체접근제어 프로토콜(D-MAC)의 멀티미디어 서비스 QoS를 개선하기 기법을 제안하였다. D-MAC방식은 고속 WPAN시스템에 적용하기 위한 것으로 기존에 제안된 중앙집중적 방식인 IEEE 802.15.3 프로토콜과 달리 모든 디바이스 장치들이 자원을 분산적 예약이 가능하게 하는 방식이다. 본 논문에서는 기존의 WiMedia 프로토콜에서는 채널의 링크 상태 변화를 적절하게 대처하지 못하여 발생하는 멀티미디어 QoS 감소문제를 해결하는 분산협력방식 DMAC 프로토콜 기법을 제안하여 성능을 분석하였다.

현재까지 연구된 대부분의 정보은닉 기법관련 알고리듬들은 커버영상(cover image)의 변경 또는 조작을 통해 비밀데이터를 삽입(embedding)하여 스테고영상(stego image)을 생성하고, 생성된 스테고영상으로부터 비밀데이터를 추출(extraction)하였다. 이러한 알고리듬은 PSNR의 수치가 높고, 비밀데이터의 수용량(capacity)이 많을수록 좋은 것으로 간주한다. 본 논문에서는 비밀데이터의 패턴(pattern)을 분석하여 숨기는 비밀데이터의 양이 많고, PSNR의 값이 우수한 효율적인 정보은닉 알고리듬을 제안한다. 제안하는 정보은닉 알고리듬은 비밀데이터를 분석하여 비밀데이터 내의 빈도수가 높은 값들을 찾고, 이들의 좌표 값과 인덱스(index)정보를 이용해 커버영상에 삽입한다. 이를 통해 커버영상과 스테고영상 간의 차이는 줄이면서 기존의 제안되었던 알고리듬에 비해 높은 수용량을 보여줌을 실험을 통해 비교한다. 실험결과에서는 5 종류의 비밀 데이터와 8 가지 이하의 패턴을 이용해 커버영상에 삽입하여 생성된 스테고영상과의 차이를 측정한 PSNR과 숨겨진 비밀데이터의 양의 결과를 통해 기존에 제안되었던 알고리듬들 비해 제안하는 정보은닉 알고리듬이 우수함을 보여준다.

최근, W3C에서는 웹을 통해 다양한 웹 응용을 제공할 수 있는 기능을 포함하는 HTML5의 표준화가 추진 중이다. 광대역 무선 네트워크의 등장 및 스마트 TV, 태블릿 PC, 스마트 폰과 같은 스마트 단말이 웹 브라우저를 탑재함에 따라 스마트 단말을 통해 언제 어디서나 웹 서비스를 이용하는 것이 가능해졌다. 또한 사용자가 다수의 단말을 보유함에 따라 상황에 맞는 단말을 사용하여 웹 응용을 이용하는 멀티스크린 서비스의 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 HTML5 기반의 웹 플랫폼에서 웹 객체를 그룹화하는 방안, 이동할 웹 객체의 정보를 추출하는 방안 및 다른 단말로부터 전달받은 웹 객체 정보를 기반으로 새로운 객체를 생성하는 방안을 제안한다. 또한 HTML5 기반 개방형 웹 플랫폼에서 단말 간 웹 응용을 이동하는 웹 서비스 이동 구조를 제안하였으며 이를 구현하여 테스트용 웹 문서와 일반 웹 문서에 대해 크롬 확장기능을 이용하여 검증하였다. 마지막으로 node.js와 웹 소켓을 이용하여 단말 간 객체 정보를 전달하는 메커니즘을 구현하고 제안한 방안을 검증하였다.

운영체제 교과목은 운영체제의 구성 요소와 동작 방식에 관련된 복잡하고 추상적인 개념들을 다루는 교과목이지만, 대부분 교재 위주의 이론 수업으로 진행되어 왔다. 따라서 강의 내용에 대한 이해를 돕고 흥미 유발을 위해 교육용 도구의 활용이 지속적으로 시도되고 있다. 본 논문에서는 운영체제의 기억장치 관리 정책에 속하는 페이지 교체 알고리즘들의 올바른 이해를 돕기 위해 페이지 교체 과정을 시각적으로 보여주는 웹 기반의 페이지 교체 시뮬레이터를 설계하고 구현하였다. 구현된 시뮬레이터를 운영체제 수업에 활용한 후 2010학년도와 2011학년도 수강생들의 학업 성취도를 측정하고 t-검증으로 분석한 결과는 페이지 교체 알고리즘에 대한 시험 문제 정답률과 교과목 성적의 차이가 유의한 것으로 분석되었다. 또한 관련분야 지식 습득에 대한 기여도와 시뮬레이터를 활용하는 수업 방식에 대한 만족도 설문조사를 통해 구현된 시뮬레이터가 교과목에 대한 흥미를 유발하고 학습 내용에 대한 이해도를 증진시키는 교육용 도구로 유용함을 확인하였다.

가상공간 구축 기술은 체험 방법이 다기능화 되면서 동작, 소리, 온도, 압력 등을 인식하여 콘텐츠와 사용자가 상호작용이 가능한 지능형 상호작용 기술 분야로 연구가 확대되고 있다. 가상현실 기술은 3D그래픽 기술과 물리 현상을 가상공간에 적용시켜 현실감을 증대시키고, 가상환경에 하드웨어 장치들을 사용하여 몰입감을 증대시키기 위한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 가상 수중 환경에 대한 체감형 콘텐츠의 제작은 사용자의 몰입감을 증대시키기 위해 하드웨어 장치들과 해양 콘텐츠를 연계하기 위한 양방향 인터페이스 기술이 필요하다. 본 연구에서는 수심 변화에 따른 환경 요인들을 분석하여 정규화된 수중 물리 법칙을 적용함으로써 현실적이고 사실감 있는 가상 수중 환경을 표현하고자 하였다. 또한 스킨스쿠버 체감 시뮬레이터를 가상 수중환경과 연동시킴으로써 수중에 직접 들어가지 않고도 스킨스쿠버를 체험해 볼 수 있는 체감형 콘텐츠를 개발하고자 하였다.