관심 객체의 인식 및 추적은 컴퓨터 비전 분야의 중요한 영역이다. 본 논문에서는 기존의 Mean-Shift 알고리즘의 고질적인 문제인 유사 히스토그램 분포를 가지는 객체 간 혼동 현상을 해결하는 방법을 제안한다. 피부색 필터링, 얼굴 인식, Mean-Shift 순으로 진행되는 처리 과정에서 각각의 알고리즘 블럭은 다음 진행 알고리즘의 성능을 높이는데 기여한다. 연산 오버헤드가 발생하지 않도록 추적 영역과 유사한 히스토그램 분포를 가지는 영역이 겹쳐질 때에만 화이트 픽셀의 수를 고려해 Viola-Jones 알고리즘을 실행하여 간단한 산술 연산을 통해 Mean-Shift의 수렴성을 높인다. 실험 결과 화이트 픽셀 수가 Mean-Shift의 탐색 반경에서 78%이상이 되면 Viola-Jones 알고리즘이 수행되도록 설정하였을 때 얼굴 영역 인식이 되는 경우에 한해서 객체 추적은 100% 성공하였다.
일반적으로 넓은 공간상에서 시간의 흐름에 따라 변화하는 이동객체의 '위치 정보'를 기반으로 사용자의 작업과 관련 있는 적절한 정보 또는 서비스를 제공하는 경우 이를 위치 추적(인식) 시스템으로 정의한다. RFID, USN, RTLS, GPS는 위치 인식 시스템의 대표적인 기술이며 해양, 농촌, 병원, 건축 등의 다양한 분야에서 적용 확산이 빠르게 진행되고 있다. 이러한 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기술로서 현대사회의 관심이 집중되고 있는 아동실종, 도난, 학교폭력 등의 문제를 해결하는데 적용될 수 있다. 본 논문에서는 이동객체를 모니터링하기 위한 접근법을 분석하고 이를 기반으로 RFID를 이용한 학생 이동 관리 시스템의 구축 내용을 기술한다. 이 시스템은 RFID로부터 획득되는 이동객체(학생)에 대한 실시간 데이터를 업무에 적절한 정보로 변환하여 사용자에게 알려준다. 이 시스템을 구축함으로써 관리자는 학교내부의 학생 위치를 실시간으로 식별 할 수 있고 미리 설정된 제한구역에 접근하는 학생을 신속하게 인지 할 수 있다. 또한 과거의 이력정보를 검색 할 수 있음으로써 실종, 도난 등에 대한 사후예측이 가능해짐에 따라 수동적이었던 학생 관리에 비해 융통적인 관리의 효과가 있고 안전한 학교생활을 학생들에게 제공해 줄 수 있게 된다.
뇌종양 치료성적은 점차 향상되고 있지만 백혈병 등 다른 소아암에 비해 향상 속도가 느리다. 하지만, 근래 MRI, PET scan 등 neuro-imaging 기술의 발달, 뇌종양의 분자유전학적 연구, 외과 수술 방법의 진전, 치료방사선요법의 다양화 등 많은 분야에서 꾸준한 발전을 보이고 있다. 그리고 여러 가지 신약개발에 의한 제 1, 제 2상의 약제시험, antiangiogenesis 약제의 임상시험, gene therapy 등의 연구가 활발하게 진행되고 있으므로, 이에 따른 환자의 치료 성적도 향상될 것으로 기대하고 있다. 외국에서는 여러 대학이 함께 참여하여 작성한 공동의 치료 protocol에 의한 치료가 활발하게 진행되어 생존율을 높이는데 반해, 우리나라에서는 아직까지 각 기관의 협조체제가 구축되지 못한 형편이다. 하지만 금년에 처음으로 여러 대학에서 임상각과가 참석하는 한국소아 뇌종양연구회가 탄생되어 우리나라 뇌종양 환아들의 치료 protocol 개발에 기여할 것을 기대하고 있다. 뇌종양 치료 후 생존하는 아이들을 위한 정밀한 추적관찰이 필수사항인데 여기에 소아과 의사들의 역할은 클 것으로 사료된다. 지능장애, 부적절한 대인관계, 사회적응의 어려움, 치료 후 발생한 내분비계통의 후유증 그리고 2차 암의 발생 등의 정확한 진단 및 치료가 소아과 의사들의 몫으로 남는다. 또한, 이러한 장애가 있는 환아들이 사회에 잘 적응하도록 하기 위해서는 재활교육에 대한 사회적인 관심과 그에 적절한 지원제도의 확립이 절실히 요구된다. 이 점에 있어서도 소아과 의사들의 관심과 지원이 필요하다.
다양한 형태 특징 추출 방법 중의 하나인 SIFT는 물체 인식, 모션 추적, 3차원 이미지 재구성과 같은 컴퓨터 비전 응용 분야에서 많이 사용된다. 하지만 SIFT 방법은 많은 특징점들과 고차원의 특징 벡터를 사용하기 때문에 이미지 유사성 검색에 그대로 적용하기에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 윤곽선 이미지 피라미드와 관심영역 검출을 이용한 SIFT 기반 이미지 유사성 검색 기법을 제안한다. 제안한 방법은 윤곽선 이미지 피라미드를 이용하여 이미지의 밝기 변화, 크기, 회전등에 불변한 특징을 추출하고, 타원 형태의 허프변환을 이용한 관심영역 검출을 통해 불필요한 많은 특징점들을 제거하여 검색성능을 높인다. 실험 결과에서 제안한 방법의 이미지 검색 성능이 기존의 SIFT의 방법에 비해 평균 재현율이 약 20%정도 좋은 성능을 보이고 있다.
영상 센서 및 소형 디스플레이의 발달로 가능해진 저가의 고속 카메라는 영상처리 및 패턴인식 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 약간의 시차를 두고 연속적으로 입력되는 고속의 영상으로부터 불규칙적인 조명을 보정한 다음, 조명이 보정된 영상으로부터 사람의 관심 영역인 노출된 피부 색상 영역을 획득하는 알고리즘을 소개한다. 본 연구에서는 먼저 받아들인 고속의 영상으로부터 비 균일하게 발생된 조명적인 효과를 프레임 블렌딩 기법을 사용하여 보정한다. 그런 다음, 사전에 반복적인 학습으로 생성된 타원형의 피부 색상 분포 모델을 적용하여 입력된 고속의 컬러 영상으로부터 관심 영역을 강인하게 획득한다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제시된 접근 방법이 입력되는 컬러 영상으로부터 조명을 보정한 다음 관심 영역을 정확하게 획득한다는 것을 보여준다. 본 연구에서 제안된 알고리즘은 얼굴 인식 및 추적, 조명 보정 및 제거, 동영상 색인 및 검색 등과 같은 영상 인식과 연관된 다양한 종류의 실제적인 응용 프로그램에서 매우 유용하게 이용될 것으로 추측된다.
시청각기록물은 기존 문서기록물과 달리 생생한 현장감을 전달할 수 있고 사용자들의 관심을 끌 수 있는 장점이 있다. 그러나 전자시청 각기록물은 원본과 똑같은 품질의 사본들이 많이 만들어지게 되어 위변조가 쉽고 불법복제 및 배포가 가능하기 때문에 기록물관리에 주의를 기울여야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방안들로서 DRM과 워터마킹기술이 주목을 받게 되었다. 본 논문에서는 시청각기록물 중에서 동영상 시청각 기록물에 적용 가능한 워터마킹 기술을 제안한다. 본 논문에서 제시한 워터마킹 기술은 원본영상신호의 복제신호를 추출하여 워터마크 정보를 삽입하는 방법을 취했다. 전자시청각 기록물 출처확인 및 무단배포에 따른 저작권 권리 추적을 위한 기술로서 다양한 실험을 통하여 가능성을 점검하였다. 원본 신호에서 추출된 신호를 이용하여 워터마크 정보를 삽입하기 때문에 화질훼손이 적고 압축알고리즘에 강인한 특성을 갖고 있다. 실험결과를 통해서 원본보존을 중요시하는 시청각기록물관리 분야에서 적용 가능성을 제시하였다.
무선 주파수 인식(RFID) 기술은 차세대 유비쿼터스 환경에서 가장 핵심적인 기술의 하나이다. RFID 기술의 발전은 다양한 분야에서 인간의 삶에 변화를 줄 것이라 기대된다. 하지만 안전한 유비쿼터스 환경을 위하여 RFID의 보안성이 우선시 되어야 한다. RFID 프라이버시 문제인 태그 내부의 비밀 정보 유출이나 임의의 태그에 대한 위치 추적 가능성을 해결하지 못한다면 RFID 시스템은 사용자의 신뢰를 얻기 힘들 것이다. 이로 인해서 최근 RFID 보안에 관한 연구가 많이 이루어지고 있다. 그 중에서도 최근 Juels가 발표한 Human Based 프로토콜이 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 Juels가 제안한 HB, HB+ 이외에 이를 바탕으로 여러 연구자가 제안한 확장된 HB 프로토콜들에 대해서 비교 분석하였다.
최근 들어 립리딩은 멀티모달 인터페이스 기술의 응용분야에서 많은 관심을 모으고 있다. 동적영상을 이용한 립리딩 시스템에서 해결해야 할 주된 문제점은 상황 변화에 독립적으로 얼굴 영역과 입술 영역을 추출하고 오프라인이 아닌 실시간으로 입력된 입술 영상의 인식을 처리하여 립리딩의 사용도를 높이는 것이다. 본 논문에서는 사용자가 쉽게 사용할 수 있는 PC카메라를 사용하여 영상을 입력받아 학습과 인식을 실시간으로 처리하는 립리딩 시스템을 구현하였다. 본 논문에서는 움직임이 있는 화자의 얼굴영역과 입술영역을 컬러, 조명등의 변화에 독립적으로 추출하기 위해 HSI모델을 이용하였다. 입력 영상에서 일정한 크기의 영역에 대한 색도 히스토그램 모델을 만들어 색도 영상에 적용함으로써 얼굴영역의 확률 분포를 구하였고, Mean-Shift Algorithm을 이용하여 얼굴영역의 검출과 추적을 하였다. 특징 점 추출에는 이미지 기반 방법인 PCA 기법을 이용하였고, HMM 기반 패턴 인식을 사용하여 실시간으로 실험영상데이터에 대한 학습과 인식을 수행할 수 있었다.
현재 다양한 기능의 로봇들이 개발되고 있으며 사람들의 관심 또한 확대되고 있다. 그 기능과 이용 분야 또한 다양하게 확산되고 있다. 본 연구에서는 무인 로봇의 이동에 있어서 지정된 동작만을 반복하는 단순한 이동 로봇이 아니라 사람의 눈과 같이 로봇이 방향과 거리를 스스로 계산하여 스스로 제어가 가능하고 동작을 할 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 연구에서는 크리켓(Cricket) 센서 네트워크 기술을 이용한 실내 위치 추적 시스템을 이용하여 무인 이동 로봇의 자가 제어(Self-Control)가 가능하도록 할 수 있는 자동 주행 시스템을 개발하였으며 그 결과를 기술하였다. 무인 이동 로봇의 자동 제어 시스템의 프로토타입을 구현해 봄으로써 크리켓 센서네트워크를 이용한 로봇의 위치 측정 및 제어가 유용하게 사용될 수 있음을 보이고 있다.
최근 여러 가지 식품유래 병원균(food-borne pathogen)에 의한 발병(outbreaks)은 식품과학자들을 포함한 학계, 식품산업계, 정부기관, 그리고 소비자들 모두에게 식품 안전성에 대한 새로운 관심을 유발시키고 있다. 식품 안전성에 결여에 따른 식품 유래 병원균에 의한 발병은 국민 건강을 위협하여 직접적으로 보건 의료 분야에 많은 경비부담을 유발시킬 뿐 아니라, 식품의 생산 공급체계에도 부정적인 영향을 끼침으로써 국가 경제 전체에 손실을 가져오기도 한다 ( 1, 8, 35). 따라서 생산자와 소비자가 함께 신뢰 할 수 있는 분석방법을 통해 각개 식품의 안전성에 대한 품질보증(quality assurance)은 소비자뿐만 아니라 식품 산업계 자체로부터도 요구되고 있다. 이러한 시점에서 식품에 존재하는 병원성 균을 신속하게 검색하고 , 정량하고 또 그들의 특성을 분류 할 수 있는 방법을 고찰하는 것은 매우 의미 있는 작업이라 할 수 있겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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