초분광 영상 데이터는 픽셀마다 수백 개의 스펙트럼 밴드에 대한 정보가 주어지는 고차원 데이터로, 농업, 식품처리, 광물학, 물리학, 환경학, 지리학 등 광범위한 분야에 활용되고 있다. 그 중 하나는 토지 피복의 분류 문제인데, 이는 자연 재해 예방, 자연 자원 감시, 환경에 대한 정보 수집에 있어서 중요한 문제이다. 하지만 차원의 저주, 시공간적 변동성, 레이블된 데이터의 부족 때문에 토지 피복의 정확한 분류에는 어려움이 따른다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 컨볼루션 신경망에 기반한 새로운 심층 학습 구조를 제안한다. 제안된 구조는 원하는 지점 주변 픽셀의 정보를 컨볼루션 신경망을 통해 처리하고, 그 지점의 스펙트럼 정보를 강조하기 위해 컨볼루션 층의 출력과 스펙트럼 정보를 함께 소프트맥스 분류기의 입력으로 사용한다. 이 구조는 추가적인 특징 추출 과정을 필요로 하지 않고, 그래픽 처리 장치 등을 이용한 병렬화가 간편하다는 점에서 기존 방법들보다 유리하다. 실험 결과, 제안된 구조는 기존에 가장 좋은 성능을 보인 분류기와 비슷하거나 더 좋은 분류 정확도를 보여 좋은 일반화 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
최근에 TV 방송에서 가상스튜디오나 가상캐릭터와 같은 가상현실(VR: Virtual Reality) 기술이 자주 사용되고 있으며 증강현실 (AR: Augmented Reality) 기술에 대한 관심도 높아지고 있다. 본 논문에서는 증강현실 기술을 방송에 응용한 가상스크린 시스템에 대해 소개한다. 가상스크린 시스템은 움직이는 색상패턴 패널을 추적하여 실시간으로 그 위에 동영상을 합성하는 증강영상 시스템이다. KBS 기술연구소에서는 가상스크린 시스템을 개발하고 'K-비전'이라 이름지었다. 이 시스템은 사용자가 들고 움직이는 패널에 동영상이나 그래픽 영상 등을 보여줄 수 있는데, 보여지는 모든 영상은 카메라의 움직임과 패널의 움직임에 따라 정확하게 입혀진다. 패널 추적을 위하여 블럽 분석(blob analysis)이나 특징 추적(feature tracking)과 같은 영상처리 기술을 이용한다. K-비전은 모든 타입의 카메라와 사용 가능하며. 특별한 부가장치가 필요하지 않다. 센서를 부착하지 않아도 되고. 캘리브레이션(calibration) 과정 또한 필요하지 않다. K-비전은 선거개표 방송. 다큐멘터리, 오락 프로그램 등 생방송 프로그램에서 활용한다.
최근 생체 모방 시스템과 지능 로봇 등에 대한 관심에 따라 일정한 작업을 스스로 수행하는 로봇 에이전트 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다 로봇 에이전트를 보다 인간 친화형으로 제어하기 위한 인터페이스가 요구되고 있는데 본 논문에서는 인터넷 환경에 기반한 로봇 에이전트의 원격 제어 및 모니터링을 위한 가상 3D 인터페이스 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 매니저-에이전트 모델로 설정하고 작업자가 원격지에 있는 매니저에서 가상의 3D사용자 인터페이스 환경하에서 마우스로 로봇 에이전트에게 작업 지시 내용에 따라 스스로 물체의 3차원 형상을 인식하고 이를 목표한 위치로 옮기는 작업을 수행하게 된다. 제안된 시스템은 이 작업의 과정을 가상의 3D 그래픽과 실제 영상을 보여주는 개선된 인터페이스를 제공함으로써 보다 쉽고 인간 친화적인 로봇 에이전트의 제어가 가능함을 보인다.
본 연구에서는 교통모형의 기술적인 단점을 보완하기 위하여 교통모형과 지리정보시스템을 결합하는데 있어서 교통모형의 입력자료를 지리정보시스템의 위상구조에서 추출하여 교통모형의 단점을 극복해 보는데 있다. 또한, 그래픽 기능을 이용하여 교통모형의 결과치를 화면상에서 직접 보여줌으로서 의사결정과정에 효율적으로 대처할 수 있을 것으로 보인다. 이 시스템은 특정도시나 지역에 쓰여질 수 있고, 하드웨어 발달에 따른 컴퓨터 사용시간 및 자료 입력시의 오류의 절감과 지리정보시스템의 교통에로의 응용을 가능케 할 것이며, 여행자 정보시스템(ATIS: Advanced Traveler Information Systems)에 활용할 수 있는 주행안내시스템(Route Guidence System) 또는 차량항법시스템(Vehicle Navigation System)의 기초적 자료 및 시스템 개발에 기여할 것이다.
본 연구의 목적은 태권도 기본동작의 하나인 정권지르기 기술을 끊어지르기와 밀어지르기로 구분 실시하여 impact순간의 가속도 및 속도의 변화유형을 분석하고, 충격순간의 동작을 영상분석으로 살펴보았다. 먼저, 가속도와 속도 변화를 알아보기 위해서는 미국에서 제작한 Low-g Accelerometer 라는 가속도 분석장비를 이용하였으며, 피험자 상완 전체길이의 80% 지점에 흰 마분지를 걸어놓고 센서를 주먹 등에 단단히 부착한 후 끊어지르기와 밀어지르기를 각각 10회씩 실시하였다. 이중 3회씩의 그래픽을 분석자료로 활용하였다. 그리고 impact 순간의 영상 분석을 위해서는 미국에서 2005년에 만든 Trouble Shooter Camera를 활용하여 초당 250프레임으로 촬영하였다. 이러한 과정을 통해 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 가속도 파형에서 밀어지르기가 끊어지르기 보다 1주기 더 나타나 밀어지르기 동작이 시간적으로 더 길게 힘을 가하다는 사실을 알 수 있었다. 둘째, 가속도와 속도 변화를 그래프로 보면 최고의 가속도를 보인 후 급격하게 떨어지기 시작한 지점에서 최고 속도가 일어났다. 셋째, 고속 카메라에 의한 영상분석을 통하여 끊어지르기도 어깨를 약간은 밀게 된다는 사실을 알 수 있었다.
국내에 출시된 터치스크린 폰에서 기존 평면 UI와 달리 큐브형태의 3차원 입체그래픽을 제공하는 3D UI가 적용됐다. 본 연구는 두 개의 다른 기업의 브랜드가 3D GUI에 대한 사용자 개개인의 개별적이고 차별화 된 사용자 경험에 영향을 미치는가를 연구해보고자 한다. 이러한 관점에서 개별적이고 차별화된 브랜드가 사용자 경험과 밀접한 상관관계가 있다는 가설을 만들고 연구모형을 설계하였다. 현재까지 발표된 3D GUI 사례를 중심으로 브랜드 공개와 비공개로 사용자 경험 만족도를 측정하였고, 만족도의 차이가 있음을 명확히 알 수 있었다. 브랜드 공개시 응답자는 자신의 기능선택에 대해 논리적인 이성은 뒤로하고 브랜드에 집중하는 반응을 보였다. 이 연구를 통해 기업체들이 경쟁적으로 출시한 3D GUI를 사용함에 있어 브랜드가 사용자 경험의 중요한 요소임을 확인하였다. 따라서 디자이너들은 제품이나 서비스가 만들어지는 과정에서 브랜드가 디자인의 핵심부분으로써 전략이 필요함을 시사한다.
우리가 살고 있는 현 시대의 뉴미디어는 다감각적 테크놀로지에 의해 강하게 수용자를 현혹시키며 우리의 삶에 영향을 미친다. 그것들은 시각적으로 구성되어 있음에도 불구하고 마치 촉각적으로 체험하는 듯한 느낌을 준다. 현대의 대중은 온라인 미디어의 확산과 함께 일상 속에서 모든 감각을 통해 미디어를 접하고 있으며, 그 과정에서 일시적이면서도 촉감각적인 공유를 원한다. 이와 같은 흐름으로 대중사회와 영화의 출현이후, 예술은 분산적이고 촉각적인 지각방식에 호소하여 왔으며, 이 대중 적인 지각방식은 특히나 온라인 게임문화의 발달과 함께 일상 속에서 '시각적 촉지각'의 체험을 가능하게 한다. 온라인 게임의 서사를 체험할 수 있게 제작된 게임 애니메이션의 편집이 주는 쇼크작용은 바로 시각성에 촉각성을 불러일으킨다. 이러한 가정 하에 본 연구는 발터벤야민의 시각적 촉각성 이론과 영상의 몽타주 이론을 근거로 하여 게임 애니메이션을 접하는 대중의 촉각적인 충격이 단순한 그래픽 효과만이 아닌 몽타주 효과와 분산적인 수용에 의해 이루어진다는 것을 앞의 이론을 근거로 하여 설명하고자 한다.
교육적 목적으로 감마선 검출기 계통의 특성에 대한 정보를 세밀하게 얻기 위하여, Delphi코드를 이용하여 전 에너지 흡수 피크 스펙트럼을 편리하게 분석할 수 있는 그래픽 사용자 인터페이스 방식의 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 피크는 4개의 비선형 모양함수를 사용하여 최소제곱법으로 적합하였다. 이들 4개의 비선형함수 속에 들어있는 12개의 계수값들을 사용자 인터페이스 화면에서 결정하는 과정을 상세히 서술하였다. 개발된 프로그램을 HPGe 검출기에서 측정된 1 $\mu$Ci 밀봉 점선원 $^{137)Cs$ 661KeV 감마선의 피크분석에 적용하여 계수값 탐색의 예를 예시하였다.
복잡한 진단이나 예측 모델은 계산이 복잡하고 추론 과정을 해석하기 어렵기 때문에 임상현장에서 널리 사용되지 않고 있다. 의료 종사자들은 이러한 복잡한 모델 대신에, 복잡한 함수를 컴퓨터 등을 사용하지 않고도 쉽게 계산할 수 있도록 수치 관계를 그래픽으로 표현한 노모그램을 사용해 왔다. 의료분야에서 질병의 진단과 질병예후의 예측은 매우 주요한 관심사이다. 노모그램은 증상검사결과치료이력질병의 진단 결과 등의 속성을 포함한 임상 데이터들로부터 만들어진다. 노모그램을 만들 때는 가용한 여러 가지 속성 중에서 효과적인 것들을 찾아야 하고, 경우에 따라서는 속성에 대한 파라미터를 함께 결정해야 한다. 이 논문에서는 효과적인 속성과 파라미터를 선택하기 위해 유전자 알고리즘을 사용하고, 노모그램을 생성하기 위해 나이브 베이지언 기법을 사용하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 방법을 실제 임상 데이터에 적용한 결과를 보인다.
문서영상의 분할은 문서인식의 전 과정 중에서 인식률에 큰 영향을 미치는 단계이지만 국내에서는 양적${\cdot}$질적으로 이에 대한 실제적인 연구가 부족한 것이 사실이다. 그 결과, 구조가 복잡하거나 칼라로 인쇄된 문서의 분할은 여전히 개선할 점이 많다. 본 논문에서는 불규칙한 다단, 점선, 그래픽, 사진 등의 다양하고 복잡한 요소로 구성된 문서의 실제적인 분할문제들을 살펴보고, 연결요소와 색상정보를 이용하여 이들을 효율적으로 분할하는 실제적 문서영상 분할 기법을 제안한다. 윤곽선 추출을 이용하여 다양한 형태의 모든 연결요소를 추출하고, 추출된 연결요소별 유형판정 및 연결요소 병합기준을 이용함으로써 정확한 문서영상 분할이 가능하다. 또한 색상문서의 경우, 정확한 문서분할과 처리시간 개선을 위하여 먼저 이진화된 문서에 대해서 문자와 비문자 영역으로 분할한 후, 필요에 따라 비문자 영역에 대하여 별도의 칼라별 영역분할을 수행한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 다양한 구조와 내용을 갖는 180장의 문서영상을 대상으로 문서분할 실험을 수행하였다. 아울러, 6가지 국내외 상용 문서인식 소프트웨어의 문서영상 분할 결과와 비교함으로써 제안한 방법이 복잡한 문서영상의 실제적 분할에 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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