본 논문에서는 실시간으로 입력되는 스테레오 영상에 효과적인 시차 추정 기법을 적용한 새로운 웹 기반의 원격 다시점 3D 화상 통신 시스템을 구현하였다. 제시된 방법에서는 먼저, IEEE 1394 방식의 스테레오 카메라를 이용하여 자체 설계된 Intel Xeon 서버 시스템을 통해 실시간으로 입력되며, 입력된 스테레오 영상을 중심으로 특징점의 크기에 따라 세밀하면서도 정확한 시차 지도를 검출한 뒤, 검출된 시차지도와 좌 영상을 Directshow SDK를 이용하여 네트워크 채널로 연결된 클라이언트 영역으로 전송하게 된다. 전송된 클라이언트 영역에서는 수신된 시차지도와 좌 영상을 중심으로 정확한 우 영상을 복원한 뒤, 중간시점 합성 기법을 이용하여 16시점의 다시점 입체 화상 통신을 이루게 된다. 각기 다른 상황에서 촬영된 'Joo' 영상과 'Hoon'영상을 웹 기반의 실시간 전송 및 중간영상 합성 실험결과, 본 논문에서 제안된 전송기법으로 우 영상을 복원할 경우 각각 30dB, 27dB의 높은 PSNR이 측정되었으며, 4시점의 8비트 영상을 전송할 경우, 각각 67.2ms의 속도로 디스플레이 함으로써 이를 통한 새로운 실시간 웹 기반의 원격 3D 화상 통신 시스템의 실질적인 구현 가능성을 제시하였다.
유비쿼터스 스마트 홈 (ubiquitous smart home) 은 인간과 홈의 컨텍스트(context) 정보를 이용하여 인간에게 자동적인 홈 서비스 (Home service)를 제공해줄 수 있는 미래의 환경이다. 인간의 위치와 모션은 유비쿼터스 스마트 홀에서 굉장히 중요한 컨텍스트이다. 본 논문은 유비쿼터스 스마트 홀에서 인간의 위치와 모션을 예측할 수 있는 실시간 휴먼 트랙커 (tracker)를 연구하였다. 실시간 휴먼 트랙커를 위해 우리는 4개의 네트워크 카메라를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 휴먼 트랙커의 구조를 설명하고, 인간의 위치와 모션을 자동적으로 예측 및 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 인간 위치를 위해서 3개의 배경이미지를 이용하였다 (이미지1 : 빈 방, 이미지2: 가구 및 가전, 이미지3: 이미지 2 와 거주자를 포함). 실시간 휴먼 트랙커는 3개의 이미지를 비교하여 각 이미지로부터 추출되는 특징 값을 결정하고, 이들 특징 값을 SVM (Support Vector Machine)을 이용하여 각각의 모션을 예측하였다. 3 개의 배경 이미지를 이용한 인간 위치 인식실험은 평균 0.037 초가 소요되었다. SVM을 이용한 모션 인식 요소에서, 우리는 각 동작에 대하여 1000번씩 측정했고, 모든 모션의 정확도 평균은 86.5% 의 정확도를 보였다.
스마트 홈(smart home)은 인간과 홈의 컨텍스트(context) 정보를 이용하여 인간에게 자동적인 홈 서비스(Home service)를 제공해줄 수 있는 미래의 환경이다. 인간의 위치와 모션은 스마트 홈에서 굉장히 중요한 컨텍스트이다. 본 논문은 스마트 홈에서 인간의 위치와 모션을 예측할 수 있는 실시간 휴먼 트랙커(tracker)를 연구하였다. 실시간 휴먼 트랙커를 위해 4개의 네트워크 카메라를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 휴먼 트랙커의 구조를 설명하고, 인간의 위치와 모션을 자동적으로 예측 및 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 인간 위치를 위해서 3개의 배경 이미지를 이용하였다(이미지1: 빈 방 이미지, 이미지2: 거주자가 제외 된 가구 및 가전 이미지, 이미지3: 전체 이미지). 실시간 휴먼 트랙커는 3개의 이미지를 비교하여 각 이미지로부터 추출되는 특징 값을 결정하고, 이들 특징 값을 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 각각의 모션을 예측하였다. 3개의 배경 이미지를 이용한 인간 위치 인식실험은 평균 0.037 초가 소요 되었다. SVM을 이용한 모션 인식 요소에서, 각 동작에 대하여 1000번씩 측정했고, 모든 모션의 정확도 평균은 86.5% 의 정확도를 보였다.
본 논문에서는 실시간 폐쇄회로 화면으로 받은 컬러 이미지에서 얼굴영상을 추출하고 이미 지정된 특정인의 얼굴영상과 비교를 통해 지하철이나 은행 등 공공장소에서의 수배자 등 어떤 특정인을 검출하는 방법을 제안하고자 한다. 감시카메라의 특성상 화면속의 얼굴정보가 임의의 크기로 가변하고 영상 내에서 다수의 얼굴정보를 포함하고 있음을 가정할 때, 얼굴영역을 얼마나 정확하게 검색 할 수 있느냐에 초점을 맞추었다. 이를 해결하기 위하여F.Rosenblatt가 제안한 퍼셉트론 신경망 모델을 기초로 임의의 얼굴영상에 대한 $20{\times}20$ 픽셀로 서브샘플링을 사용한 규준화 작업을 통해서 전면얼굴에서와 같은 인식기법의 효과를 사용하고, 획득한 얼굴후보 영역에 대하여 조명이나 빛에 의한 외부환경의 간섭을 최소화하기 위하여 최적선형필터와 히스토그램 평활화 기법을 이용하였다. 그리고 불필요한 학습을 최소화하기 위하여 달걀형 마스크의 덧셈연산을 전 처리 과정에 추가하였다. 전 처리 과정을 마친 이미지는 각각 세 개의 수용필드로 쪼개어져 특정 위치에 존재하는 눈, 코, 입 능의 정보를 신경망 학습을 통해 최종 결정된다. 또한 각각 다른 초기값을 가지는 3개의 단일셋 네트워크시스템을 병력형태로 구성하여 결과의 정확도를 높여 구현하였다.
차량 네트워킹 아키텍처의 주요 트렌드 중 하나는 차량 이더넷의 도입이다. 이더넷은 이미 차량 어플리케이션에서 이용되고 있으며 (예를 들어, 비디오 카메라와 같은 고속 데이터 전송 소스의 연결), IEEE에서 진행중인 표준화(IEEE802.3bw - 100BASE-T1, IEEE P802.3bp - 1000BASE-T1)로 인해 나중에 훨씬 광범위하게 채택될 것으로 예상된다. 이러한 어플리케이션은 단순히 지점 간 연결에 한정되지 않지만, 전체적인 전기/전자 아키텍처에 영향을 미칠 수 있다. 이더넷을 통해 IP 기반의 트래픽은 추가적인 구성요소(차량용 방화벽 또는 IDS)와 함께 현재까지 잘 확립된 IP 보안 프로토콜(예를 들어, IPSec, TLS)을 통해 보안을 구현할 수 있을 것으로 보고있다. 리소스 제한이 있는 디바이스 상에서 안전 및 실시간 어플리케이션의 경우에, 복잡하고 높은 성능이 요구되는 TLS 또는 IPsec을 사용하는 IP 기반 통신은 선호하는 기술은 아니다. 예를 들어, 이 어플리케이션은 IEEE와 같이 현재 표준화되어[13] 있는 Layer 2 기반 통신 프로토콜로 사용될 수 있을 것이다. 본 논문은 보안에 대한 최신 통신 개념을 반영하고 향후 이더넷 스위치 기반 EE-아키텍처에 대한 구조적인 도전과 잠재적인 솔루션을 식별한다. 또한 차량 이더넷에 관한 지속적인 보안 관련 표준화 활동에 대한 개요와 통찰력을 제공한다. 또한, 예를 들어 IEEE 802.1AE MACsec 또는 802.1X 포트 기반 네트워크 액세스 제어와 같이 기존에 적용되지 않은 차량 이더넷 보안 메커니즘을 적용 가능성을 고려하고, 차량 어플리케이션에 대한 적합성을 평가한다.
단일 영상 초해상도 (Single Image Super-Resolution - SISR)기법은 카메라로 획득된 저해상도 영상에 필터 기반의 연산을 적용하여 좋은 화질의 고해상도 영상을 복원하는 과정이다. 최근에 심층 합성곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여 주고 있다. 그 대표적인 방법으로 영상의 특징 맵 기반 웨이블릿 계수 학습을 통해 고해상도 영상을 복원하는 WaveletSRNet이 있다. 하지만 복잡한 알고리즘으로 인해 계산량이 증대되어 처리 속도가 늦고 특징 추출할 때 특징 맵을 효율적으로 활용하지 못 한다는 단점을 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 단일 영상 초해상도 RDB-WaveletSRNet 기법을 제안한다. 제안된 기법은 잔여밀집블록(Residual Dense Block)을 사용하여 저해상도의 특징 맵을 효과적으로 추출하여 초해상도의 성능을 향상시키고 적절한 성장률을 설정하여 복잡한 계산량 문제까지 해결하였다. 또한 웨이블릿 패킷 분해를 사용하여 확대율에 맞게 웨이블릿 계수를 획득하므로 높은 확대율의 단일 영상 초해상도를 얻게 하였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통하여, 제안하는 기법이 기존 기법보다 수행시간이 빠르며 영상 품질도 우수함을 입증하였다. 제안하는 방법은 기존 방법보다 화질은 PSNR 0.1813dB만큼 우수하며 속도는 1.17배 빠른 것을 실험을 통해 확인하였다.
스마트 미러는 거울에 디스플레이와 임베디드 컴퓨터를 부착하여 거울 기능과 함께 사용자에게 다양한 정보를 제공해주는 IoT 장치이다. 본 논문은 스마트 미러가 사용자에게 정보를 제공하는 독립형 장치(stand alone device)라는 개념에서 벗어나 스마트 미러들이 연결되는 네트워크를 구성하고 사용자들이 다른 스마트 미러 사용자들과 대화하고 정보를 공유하는 CoMirror 시스템을 제안하고 구현하였다. CoMirror 시스템은 1개의 CoMirror 서버를 중심으로 여러 CoMirror 클라이언트들이 연결되는 구조이다. CoMirror 클라이언트는 라즈베리파이와 미러 필름, 터치 패드, 디스플레이 장치, 웹 카메라 등으로 구성되며, 서버에는 얼굴 학습과 인식, 사용자 관리, 클라이언트들 사이의 메시지 교환을 위한 중계 역할, 화상 통화 연결 설정 등의 기능이 구현되었다. 사용자들은 서버를 경유하여 다른 CoMirror 사용자들과 텍스트, 이미지, 오디오 등의 메시지를 주고받을 뿐 아니라, 1:1 화상 통화를 할 수 있도록 구현되었다.
도로 하부에 발생된 이상구간은 사용자의 안전을 위협하고 보수하기 위해서도 많은 사회적 비용이 동반된다. 본 연구에서는 적외선 카메라를 사용하여 이상구간 매질에 따른 온도 분포를 실험적으로 평가하고 이를 머신러닝 기법으로 분석하고자 하였다. 대상 현장은 가로와 세로 및 깊이가 모두 50cm인 정육면체 형태로 설정하였고, 이상구간은 물과 공기로 결정하였다. 실험부지의 상부는 포장층을 모사하기 위해 콘크리트 블록을 설치하였으며, 오후 4시부터 다음날 오후 3시까지 총 23시간 동안 포장층의 온도 분포를 측정하였다. 측정된 값은 이미지 형태로 도출되었으며, 이미지 중간부분에서 측정 온도의 수치를 추출하였다. 최대온도와 최저온도의 차이는 물, 공기, 그리고 원 지반에서 각각 34.8℃, 34.2℃ 그리고 28.6℃로 나타났으며, 이미지 분석 기법인 convolution neural network(CNN) 방법을 활용하여 각 측정 이미지에 해당하는 조건을 분류하였다. 분류를 수행하기 위해서는 res net 101과 squeeze net 네트워크가 이용되었다. res net 101의 분류 정확도는 물, 공기 그리고 원 지반에서 각각 70%, 50% 그리고 80%로 나타났고, squeeze net의 분류 정확도는 60%, 30% 그리고 70%로 나타났다. 해당 연구 결과는 수치데이터로 특징 판단이 어려울 경우 이미지 기반의 CNN 알고리즘을 활용하면 매질 특성 분석이 가능하고 지반내 상태도 예측할 수 있는 방법론을 보여준다.
목적 : 네트워크를 이용해 영상수집을 하여 방사선치료를 수행하는데 요구되는 기계중심점과 종양중심점의 일치여부 및 환자자세의 재현성을 확인하는 기능 등을 수행할 수 있는 환자자세검증도구를 개발하고자 한다. 대상 및 방법 : 전산화단층촬영 영상으로부터 재구성한 디지털화재구성사진(digitally reconstructed radiography, DRR) 영상과 투과 영상인 모의치료영상, 상용전자포탈 영상장치에서 수집한 포탈영상 밑 CCD 카메라로부터 획득한 디지털영상 등을 네트워크를 통해 수집하였고, 이를 조작할 수 있는 분석용 프로그램을 프로그램 제작툴인 IDL(IDL 5.4, Research systems, USA)을 이용해 작성하였다. 이를 환자자세 검증도구(patients setup verification tool for RT, PSVTS)라 명명하였다. 기계중심점과 종양중심점의 일치여부 확인은 전산화단층촬영영상으로부터 재구성한 DRR 영상과 모의치료영상을 이용하여 위치변위를 분석함으로써 치료조준오차를 구하였다. 환자자세의 재현성 확인은 첫 치료 시에 얻은 포탈 영상과 매 치료 시마다 얻는 포탈영상을 비교, 분석하는 방법과 디지털영상을 이용하는 방법을 사용하였다. 결과 : 방사선치료 시 요구되는 기계 중심점과 종양중심점의 일치여부 및 환자자세의 재현성을 확인할 수 있는 사용자편의방식의 소프트웨어와 환자자세검증도구를 개발하였다. 종양중심점과 기계중심점의 일치여부 확인 결과 치료조준오차는 두경부에서 전후, 좌우 각각 0.8$\pm$0.2 mm, 1.0$\pm$0.3 mm이었고, 골반부에서 1.1$\pm$0.5 mm, 1.0$\pm$0.6mm이었다. 환자자세 재현성은 영상을 실시간으로 획득하여 환자 자세 위치 변화를 시각적으로 평가할 수 있어실용성 있음을 알 수 있었다. 결론 : 환자자세의 재현성 및 종양중심점과 기계중심점의 일치여부를 파악할 수 있는 환자자세검증도구를 개발하였고, DRR 영상의 질 증진, 사용자편의방식의 소프트웨어를 보완한다면 임상응용에 가능할 것으로 사료된다.
본 연구는 대규모 인터뷰 작업을 통해 한민족이 가진 집단적 의식의 지형도를 담아내고자 하는 미디어전시작업 <70mK>의 의미를 고찰하기 위해 기술되었다. <70mK>는 개별 존재자들의 인터뷰 영상들을 마치 모자이크와 같은 배치와 형태로 편집, 구성된 영상전시물을 만들고 전시회를 개최하고 있다. 분할된 프레임 속의 개체들은 저마다의 생각과 개성을 드러내는 차이의 연속성을 보여준다. 이것은 개체들의 내재성이 동시다발적이고 총체적인 이미지로 구현된 공시적이고 의식적인 집단적 타자의 형상이다. 인터뷰 영상들은 실제 존재자로서의 자신의 형태를 드러내고 자신이 가진 특유의 내재성을 구술적인 정보로서 발산한다. <70mK>는 특정 집단이라는 동일선의 연장에서 이런 생명적 개체들의 형태와 정보를 미학적으로 구조화하여 새로운 개체화를 이루어낸다. 프레임 속의 존재자들, 각 개체들은 서로가 대화를 나누거나 소통하는 것이 아니라 카메라를 향한 전면 응시, 즉 작품을 관람하는 사람들을 향해 그들이 가진 전개체적 실재로서의 관계성과 개성을 전달한다. 그것은 각 개체들이 보여주는 이질성과 차이의 반복적 배치와 구성인 동시에 그 이면에 집단적 동일성을 내포한 연쇄 작용이다. <70mK>는 개성을 드러내는 인터뷰이들의 직접적인 이미지와 소리를 구조화하여 전시영상작품이라는 새로운 정보전달 방식의 형태를 이루어낸다. 이러한 점은 정신적이고 집단적인 개체화의 의미와 관개체적인 관계성의 의미와 과정을 은유하게 하고 지각하게 한다. 이것은 개체화라는 생성의 과정과 관계의 의미를 현대 기술과 함께 사유한 질베르 시몽동의 개체화론으로 설명하기 적합한 사례이다. <70mK>가 구축한 전시공간은 특정 집단의 개체들 사이를 관통하여 연결되는 정신적이고 집단적인 의미와 그 관계성을 미학적인 방법론으로 함의하고 있다. 시몽동은 개체화라는 과정에 대한 사유와 생성의 의미를 고찰하며 현대의 기술이 가진 가능성과 잠재력을 긍정한 철학자이다. <70mK>는 현대의 기술 매커니즘과 네트워크적 행위들이 매개되어 구조화되고 생성된 윤리적 실재성으로서의 새로운 개체이다. 그것은 기술이 협업 된 개체화 과정에 인터뷰가 어떻게 '변환' 작용으로 기능하는지에 대한 미학적이고 실천적인 방법론을 보여주는 사례이다. <70mK>가 보여주는 직접적인 이미지와 소리는 생명적 개체의 정보들이 운반, 증폭, 축적되며 발산하는 정보의 체계이자 정신적이고 집단적인 풍경으로서의 새로운 개체이다. 그것은 복수의 개체화를 통해 새롭게 생성된 전시예술작품에 내포된 개체초월적인 의미작용과 과정에 대한 하나의 표상이기도 하다. 개체화된 준안정적 상태로서의 미디어전시예술은 작품을 관람하는 이들이 동일한 전개체적 실재를 인지하고 정념적 감정을 느끼는 새로운 관계 맺기를 이끌어낸다. <70mK>의 전시공간은 의미작용의 표상을 넘어 관개체적 집단의 실질적인 가능성을 예비하는 무대가 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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