Electrophysiological recordings are considered a reliable method of assessing a person's alertness. Sleep medicine is asked to offer objective methods to measure daytime alertness, tiredness and sleepiness. As EEG signals are non-stationary, the conventional method of frequency analysis is not highly successful in recognition of alertness level. In this paper, EEG signals have been analyzed using wavelet transform as well as discrete wavelet transform and classification using statistical classifiers such as euclidean and mahalanobis distance classifiers and a promising method SVM (Support Vector Machine). As a result of simulation, the average values of accuracies for the Linear Discriminant Analysis (LDA)-Quadratic, k-Nearest Neighbors (k-NN)-Euclidean, and Linear SVM were 48%, 34.2%, and 86%, respectively. The experimental results show that SVM classification method offer the better performance for reliable classification of the EEG signal in comparison with the other classification methods.

본 논문에서는 4-채널 전위계 센서의 배열을 이용한 비접촉 제스처 인식 알고리즘을 제안한다. 주변의 전기장 변화에 민감한 전위계 센서를 스마트기기의 제스처인식에 활용하기 위해서 실내 환경에서 극저주파 대역 EMI(Electro Magnetic Interference) 및 PLN(Power Line Noise) 영향을 최소화하였다. AC 형태의 입력 데이터 값에 10Hz LPF(Low Pass Filter) 및 H/W 샘플링 속도를 고려한 최대 버퍼 값 추출 알고리즘을 적용하여 선형적인 DC 형태의 데이터로 변형한다. 추가적으로 칼만 필터를 적용함으로써 노이즈를 최소화하며, 센서간의 배열을 고려한 데이터 차분 과정을 통해 목표물의 2차원적 움직임 정보를 추출한다. 추출된 데이터 값과 peak 값의 시차정보를 이용하여 DTW(Dynamic Time Warping) 제스처 인식 및 보정 알고리즘을 구현하였으며, 다섯가지 동작 시나리오 테스트 결과 95% 이상의 높은 인식률을 보였다.

스테레오 카메라는 거리정보의 획득 이외에 대상의 부가적인 정보를 획득할 수 있는 장점이 있어 향후 지능 로봇 시스템에 필수적인 센서로 각광받고 있다. 하지만 건물의 벽면과 같이 대상 표면에 반복적인 무늬가 있는 영역, 질감도가 낮은 영역 등에서는 기존의 기법으로는 정합이 불가능하다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 2D 레이저 거리 측정기를 활용해 국소적으로 획득된 거리정보를 신뢰도 전파스테레오 정합 기법에 융합하여 정합 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 신뢰도 전파 스테레오 정합 기법의 국부-명백함수에 Quad-tree 기반 영상분할 정보를 참조하여 레이저 측정 정보를 추가하고, 영상의 과분할 정보를 참조하여 국부-적합성 함수를 계산한다. 제안한 기법을 모의 실험영상과 실영상에 적용한 결과 질감도가 낮은 영역에서도 부분적으로 거리정보를 획득할 수 있었으며, 영역분할 정보의 사용으로 깊이 정보의 불연속성이 유지되는 것을 관찰할 수 있었다.

악천후로 인하여 화질이 저하된 영상은 사물의 경계에 해당하는 에지 부분이 흐려진다. 본 논문에서는 에지를 최대한으로 선명하게 하여 영상의 시인성을 향상 시키는 화질 개선 방법을 제안한다. 우선 영상의 밝기 필드에서 극점들을 찾아 에지 후보 영역으로 선택하고, 선택된 에지의 측면에 있는 화소들의 밝기로 히스토그램을 형성한다. 형성된 히스토그램의 극소점을 기반으로 히스토그램을 다수의 모드로 분해한다. 모드가 구해지면, 영상 필드에서 에지에 의하여 연결된 모드들을 구하고, 연결된 모드들의 연결 고리를 구한다. 최종적으로 가장 긴 연결 고리를 형성하는 모드간의 간격을 최대한으로 벌린다. 이 때 최소 밝기 모드와 최대 밝기 모드는 화소 밝기 범위 이내에 있어야 한다. 이와 같이 모드의 간격을 벌림으로써 에지를 선명하게 하고 영상의 시인성을 향상한다. 본 논문에서 제안한 방법은 적은 연산량으로 기존의 방법만큼 좋은 성능으로 화질을 개선함을 보여준다.

최근 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전에 따라 해저지도 데이터의 효율적인 측정, 기록 및 업데이트하는 분야에서의 원격탐사 기술과 클라우드 컴퓨팅 기술의 활용이 확대되고 있다. 실제 해양 분야에서 수심측정 및 측정 데이터 관리, 유통, 디스플레이 장비 개발 및 보급에 많은 시간과 비용이 발생하고 있다. 이러한 시스템을 개선하고자 실시간 3차원 디스플레이 시스템을 통하여 해당 위치에서의 측정 활동의 중요도를 판단할 수 있으며, 측정 활동의 시간과 비용 감소로 이어질 수 있다. 해양조사선 및 원격탐사 장비 등 다양한 경로를 통해 측정된 데이터는 클라우드 컴퓨팅 기술을 활용하여 처리, 관리된다. 본 논문에서는 원격탐사를 통한 수심측정과 동시에 실시간 3차원으로 디스플레이하는 시스템을 제안한다. 제안된 실시간 3차원 디스플레이 시스템은 해저지형뿐만 아니라 육지의 지형 측량 분야에서도 효과적으로 적용될 수 있다.

생활 주변의 사물들이 인터넷에 접속되어 사물들과의 통신이 가능한 "사물 인터넷" 시대의 흐름에 맞춰 본 논문에서는 스마트 전력 관리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 와이파이 기능을 내장한 파워 콘센트와 전력 소비량을 모니터링하고 제어할 수 있는 웹서버로 구성되어 있다. 또한, 사용자가 쉽게 전력 소비 상태를 체크하고 콘센트의 전원 상태를 조작할 수 있는 스마트폰용 웹페이지도 함께 개발하였다. 본 시스템은 방화벽 또는 컴퓨터의 환경 설정 문제가 없도록 고안되어 사용의 편리성을 보장하였다.

요즘 고령화가 급속히 진행되고 있고 이에 따라 시니어들의 응급구난 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다. 따라서 시니어들의 응급구난을 관리하는 U-Healthcare 시스템의 경우 시니어들의 안전과 직결되는 응급 처치 및 구난을 하는 시스템으로서 안전성이 매우 중요한 안전성 중심 시스템이다. 따라서 본 논문에서는 시니어들의 생명과 밀접한 응급구난 관리를 위한 U-Healthcare 시스템에 대하여 결함분석과 안전성평가를 수행하여 그 효과를 알 수 있었다. 최근에는 안전성 중심 시스템은 인간 오류에 적용하기 힘든 소프트웨어의 특성 때문에 어느 하나의 시스템을 평가하기 위한 방법으로 상호보완적인 역할을 할 수 있는 두 가지 이상의 방법을 결합하는 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 결함 트리 분석(FTA)와 전후방 고장유형, 효과 및 치명도 분석(FMECA)의 통합에 의해서 결함 분석과 안전성평가를 수행하였다. 먼저 시스템의 기능별 결함 목록을 통하여 F-FMECA를 구하여 FTA를 구하였다. 그리고 FTA를 이용하여 B-FMECA에서 정규화 위험 우선순위 값인 NRPV를 구하였다. 정규화 위험 우선순위 값 NRPV에 따라 우선순위를 부여하여 FTA를 추가 수정하여 개선 전과 개선 후의 결과인 개선율을 통해 수치적으로 개선효과를 구할 수 있었다.

스마트폰의 등장으로 인해 언제 어디서나 정보를 누구라도 손쉽게 전달하고 볼 수 있는 시대가 되었다. 과거에는 개인적 홍보나 생각의 나눔을 위한 도구로서 SNS를 사용해 왔지만, 최근 SNS 사용자의 증가와 그 사용속도의 증가 추세에 따라 기업들이 팀의 협력이나 의사결정에 직접 스마트폰을 이용하여 의사결정의 질이나 업무성과를 제고하는 노력이 진행되고 있다. 이처럼 소셜 네트워크 사이트(SNS Social Networking Service)의 활성화는 이미 사람들이 인터넷 매체를 통해 즐거움과 같은 긍정적 경험을 많이 누리고 있음을 제시한다. 그러나 한국의 조직 구성원들을 대상으로 SNS가 구성원들의 업무성과에 미치는 긍정적인 기능에 대한 논의는 부족하였다. 이에 본 연구는 조직구성원들이 실제 SNS을 통한 참여를 통해 기업에서 SNS의 활용과 참여가 업무성과를 향상 시킬 수 있는지를 분석하고자 하였으며, 실제 이들의 영향관계에서 팀의 협력 및 의사결정의 질이 중요한 매개 역할을 하는지를 규명하고자 하였다. 연구의 결과는 SNS의 참여가 높을수록 업무성과에 긍정적인 영향을 미치고 있음을 알 수 있었고 이들의 인과관계에서 팀의 협력과 의사결정의 질이 중요한 매개작용을 하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과들은 실제 구성원들의 업무성과 향상을 위해서는 직장인들의 사회적 네트워크의 활용도를 높여서 업무의 활용도를 높여야 한다는 시사점을 밝혀낼 수 있었다. 또한 SNS의 참여는 팀의 협력과 의사결정의 질도 높일 수 있는 요인임을 알 수 있었다.

도심에서의 VANET 통신을 위한 유니캐스팅 라우팅은 사용자 편의를 위해 매우 중요한 요소 기술이다. 유니캐스팅을 위해서는 적절한 경로로 패킷이 전달되어야 하는데 차량노드에서 활용 가능한 라우팅 관련정보에 한계가 있어 많은 문제가 발생한다. 특히 경로 재탐색 시 이미 실패한 경로를 다시 선택하고, 동일한 과정을 거쳐 또 다시 이전 실패 경로를 선택하게 되는 실패 경로 재 선택의 문제가 최종 패킷 전달 실패의 원인이 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 VANET 유니캐스팅 라우팅의 경로 재탐색 기능강화 방안을 제안한다. 제안하는 경로 재탐색 기능은 이미 실패한 경로 정보를 패킷에 저장하여 경로 재탐색시 활용하도록 한다. 소스 라우팅을 기반으로 하는 기존의 VANET 라우팅 기법과의 성능 비교에서 제안한 방식의 우수성을 알 수 있다.

Blood pressure (BP) is an important vital signal for determining the health of an individual subject. Although estimation of mean arterial blood pressure is possible using oscillometric blood pressure techniques, there are no established techniques in the literature for obtaining confidence interval (CI) for systolic blood pressure (SBP) and diastolic blood pressure (DBP) estimates obtained from such BP measurements. This paper proposes a nonparametric bootstrap technique to obtain CI with a small number of the BP measurements. The proposed algorithm uses pseudo measurements employing nonparametric bootstrap technique to derive the pseudo maximum amplitudes (PMA) and the pseudo envelopes (PE). The SBP and DBP are then derived using the new relationships between PMA and PE and the CIs for such estimates. Application of the proposed method on an experimental dataset of 85 patients with five sets of measurements for each patient has yielded a smaller Cl than the conventional student t-method.

본 논문은 효과적인 물체 검출이 가능하도록 명도값의 변화방향에 따라 수렴하는 경우와 발산하는 경우의 대칭기여도를 적응적으로 제어할 수 있도록 가우시안 함수형태의 위상가중함수를 이용한 적응적 대칭기여도 제어 기반 일반화 대칭변환을 제안하였다. 제안한 방법에서는 먼저 수렴영역과 발산 영역을 정의한 후 정의된 수렴/발산 영역에서 대칭극점과 거리 함수로 표현된 대칭정도에 따라 대칭기여도의 반영 비율을 달리 할 수 있도록 가우시안함수 형태의 위상가중 함수를 사용하였으며, 가우시안함수 형태의 위상 가중함수에서 차단주파수 조절을 통한 대칭기여도의 적응적인 제어를 통해 효과적인 물체 검출이 가능하도록 하였다. 제안한 방안의 성능을 평가하기 위해 IR영상을 포함한 다양한 영상에서 대해 차단주파수 조절을 통한 대칭기여도의 적응적 제어가 물체검출에 미치는 영향을 기존의 GST와 비교, 분석하여 제안한 방법의 우수한 성능을 증명하였다.

페이스북(Facebook)의 등장 이후 가장 큰 성장세를 나타내고 있는 SNS(Social Network Service)를 통해 마케팅의 효과가 입증되기 시작하고 있으며, 많은 기업들은 페이스북을 통해 마케팅에 다양한 시도를 하고 있다. 본 논문은 페이스북에서 많은 비중을 차지하고 있는 동영상을 활용하여 마케팅 및 시청률을 올리기 위한 방법을 제안한다. 동영상의 재생 버튼을 활용하여 페이스북에 영상의 정보를 등록시키고 내부의 뉴스피드(News Feed)를 통하여 다른 사용자에게 동영상을 실시간 공유하도록 구현한다. 이를 바탕으로 다른 사용자로부터 반응을 이용한 바이럴 마케팅(Viral Marketing)을 통해 마케팅의 효과를 극대화시킬 수 있을 것이다.

정보 통신과 멀티미디어 기술의 발달로 사물 지능 통신과 멀티미디어 공동작업 환경, 운송 안전 서비스에 대한 관심이 증가하고 있다. 운송 안전 서비스를 위한 Shepherd 환경 기반 멀티미디어 복제 형 구조에 대해서 제안한다. 정보의 수집 및 활용 관계가 사람 대 사람에서 사람 대 사물의 관계, 사물 대 사물의 관계로 변화되어 사물 간 상호 정보 교환 및 제어 시스템을 통해 사물이 자율적으로 관리하는 형태로 진화되고 있다. 본 논문에서는 사물 지능 통신에서 멀티미디어 사이버 공동 작업 환경의 설계를 제안한다. 이 구조에 의하여 멀티미디어 공동 작업 환경과 결함허용 등에 대한 연구를 쉽게 할 수 있다. 사물 지능 통신 기반 시스템은 하나의 노드 또는 자원이 결함을 발생하더라도 전체 시스템에 영향을 미치지 않기 때문에 운송 안전 서비스 등의 설계를 위한 좋은 조건을 지닌다.

온라인에서의 글쓰기가 늘어나면서, 기계학습을 통해 이를 분류하는 연구가 늘고 있다. 그럼에도 불구하고 한국어로 작성된 마이크로블로그를 대상으로 한 연구는 많지 않다. 또한 통계적으로 기계학습을 평가한 연구를 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 트위터를 대상으로, 표본을 추출하고, 형태소와 음절을 자질로 사용하여 기계학습에 따라 감정을 분류하였다. 그 결과 약 76%정도 트위터에 포함된 감정이 분류되었다. Support Vector Machine이 Na$\ddot{i}$ve Bayes보다 정확했고, 선형모델도 비구조적인 텍스트 처리에 비선형모델에 상응하는 정확성을 보였다. 또한 형태소가 음절 자질에 비해 높은 정확성을 보이지 않았다.

웹상에서 생성 공유되는 데이터는 다양한 분야에서 대용량으로 생성되고, 콘텐츠가 사회적 관심에 따라 지속적으로 변화 한다는 특징이 있다. 이로 인하여, 웹 데이터를 분석하여 유용한 정보를 얻기 위해서는 (a) 대용량의 데이터를 빠르게 처리하고, (b) 사용자가 쉽게 정보를 찾을 수 있도록 데이터를 구성하는 것이 필수적이다. 이러한 두 가지 측면 중에서, 본 논문은 사용자의 정보 검색 부담을 덜어주기 위해 온톨로지를 활용한 데이터 구성 방법을 제시한다. 특히, 본 논문에서는 콘텐츠가 사회적 관심에 따라 지속적으로 변화하는 웹 데이터의 특성을 고려하여, 데이터 콘텐츠를 인덱싱하기에 가장 적합한 온톨로지를 기존에 존재하는 범용 온톨로지로부터 추출한다. 또한, 사례 연구를 통하여 제시한 알고리즘의 유용성을 보인다.

본 연구는 장시간 동일한 자세로 자리에 앉아 있거나 컴퓨터 작업을 오래함으로써 생긴 어깨 통증을 호소하는 이들, 몸의 움직임이 적어 신체적 이상이 온 이들을 대상으로 치료를 동반한 운동 목적의 기능성 게임 설계와 프로토타입 단계의 게임 개발이다. 선택된 음악의 비트에 맞추어 신체를 움직이는 리듬액션게임으로서, 플레이어가 도전하는 동안 불편을 가진 신체 부위의 기능 개선뿐만 아니라 환자의 색채 치료를 병행할 수도 있다. 게임 기획서에 따라 제작된 프로토타입 게임은 XNA Game Studio와 동작 인식이 가능한 키넥트 인터페이스 기술을 활용하여 개발하였다. 조작이 용이한 인터페이스 기술과의 접목, 음악의 빠르기와 공의 출현 속도로 난이도를 조절하며 신체 움직임에 따라 수준별 콘텐츠 제공을 시도해 보았다. 향후 연구는 신체 장애 정도에 따라 움직임을 조절할 수 있도록 다양한 비트의 음악과 플레이어의 다양한 행위를 추가하고, 일반 재활 효과와의 비교 검증 시스템과 현장 테스트가 요구된다.

3D입체영상은 인간의 눈을 지향하면서 하드웨어의 발전에 따라 새롭게 부각되고 있다. 그러나 3D입체영상은 두 대의 카메라 또는 두 개의 렌즈를 사용하면서 2D영상의 제작에 비해 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 본 연구에서는 3D입체영상의 제작기법을 활용하여 라이더영상을 제작하기 위한 시스템의 장단점을 분석하고, 효과적인 입체감의 형성을 위한 요소를 적용하여 연출의도에 부합하는 3D입체 라이더영상을 제작할 수 있는 방안을 모색하였다. 연구결과 3D입체 라이더영상은 장르적 특성으로 인해 경량화된 일체형 시스템이 효과적이었으며, 후반작업에서의 Time Remapping, 색보정, 그래픽요소의 추가를 고려한 로케이션 촬영이 요구되었다.

As contemporary men's clothing is becoming slimmer, people consider it important not only the existing simple design, but also intricate design and its fitness that can complement one's body. Therefore, in this study, we reproduced Men's wear fabrication process with 3D process. As a result, it was well received, as it can check the fitness, and allows modifying the design and mixing different texture easily.