본 연구에서는 딥러닝을 기반으로 하여 실내와 실외 이미지 모두에서 알맞은 광원을 추출하는 방법론을 소개한다. 네트워크는 단일 LDR 이미지로부터 실내 혹은 실외 배경에 맞는 광원을 low dynamic range (LDR) 환경 맵으로 추출하는 Crop-to-PanoLDR 네트워크와 추출된 LDR 환경 맵을 빛의 정보를 담은 high dynamic range (HDR) 환경 맵으로 생성하는 LDR-to-HDR 네트워크 두 단계로 구성된다. 이와 같은 과정을 통해 최종적으로 생성된 HDR 환경 맵은 주어진 이미지에서 가상 객체를 렌더링할 때 적용되어 가상 객체를 조명하는 빛의 방향과 주변광 등을 확인함으로써 자연스러운 렌더링을 가능하게 하는지 검증한다. 본 연구에서 제안한 방법론의 우수성은 실내를 배경으로 한 이미지로만 구성한 데이터로 학습한 결과와 실외를 배경으로 한 이미지로만 학습한 결과 등과 비교하여 검증하였다. 또한, 실내와 실외를 구분하는 역할을 수행하는 손실 함수가 학습 결과에 미치는 영향을 실험, 검증하였다. 최종적으로 본 연구에서 생성된 환경 맵을 기존의 연구 결과와 비교 실험하는 사용자 테스트를 진행하였고 더 좋은 결과를 확인할 수 있었다.
본 연구는 지식과 정보가 경쟁력이 되고 있는 현대 사회에서 고령자들이 웹을 통하여 보다 쉽게 정보를 찾을 수 있는 웹 네비게이션 디자인의 유형을 개발하고자하였다. 예비조사를 통하여 고령자를 위한 웹 네비게이션 디자인의 유형을 제안하였고 30 명의 고령자 그룹을 대상으로 정보 검색 소요 시간, 오류발생 측면, 웹 네비게이션 디자인 요소의 크기와 위치, 레이아웃에 관한 조사를 하였다. 측정된 정보 검색 소요 시간은 반복측정 이원변량분석에 의하여 분석하였고 비디오 분석과 사후 설문조사를 실시하였다. 고령자에게 이상적인 웹 네비게이션 디자인은 페이지의 상단에 가로로 길게 위치한 글로벌 메뉴 아래에 세로로 서브 카테고리 메뉴가 나타나는 유형이며 롤오버 메뉴와 단계적으로 분류된 메뉴, 크게 처리된 본문과 레이블, 움직이지 않는 이미지가 고령자가 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 하였다. 이상에서 제시하는 바와 같이 사용편의성을 위한 웹 네비게이션 디자인에서는 고령자가 효율적으로 오류 없이 정보를 쉽고 편하게 찾을 수 있으며 고령자를 위한 웹 네비게이션 디자인의 개발은 고령화 사회에서 노인계층의 인터넷 사용을 활성화 시킬 수 있을 것이다.
본 논문에서는 사물인터넷 제품들 중 환경센서를 이용한 서비스로, 사용자가 케어가 필요한 거동 불편자 및 인지능력 저하 노약자의 기저귀상태를 매번 체크하지 않아도 스마트폰 알림을 통해 용변 유무 상태를 확인 할 수 있는 서비스이다. 본 방법은 아두이노에 부착된 환경센서를 통해 기저귀의 습도, 온도 데이터를 실시간으로 서버에 받아온다. 서버에서는 이 값들을 알고리즘을 통해 일정한 범위를 두어 각각의 상태를 알 수 있도록 만든다. 이렇게 서버에서 가공된 값은 안드로이드로 전송해준다. 안드로이드에서는 가공된 값을 통해 상황별 이미지(activity)을 통해 보여준다. 또한 알림기능을 사용해 실시간 체크를 가능하게 하므로 써 사용자에게 편리한 서비스를 제공한다.
The purpose of this study is to verify the visual perception on various cotton fabrics of the same color. Results obtained through subjective evaluation of cotton fabrics showed that the textural adjectives could be classified into 3; warm/cool, flexibility and surface property, the sensibility adjectives into 5; simple, attractive, masculine, conservative, comfortable and visual perception adjectives into 6; hard, warm, smooth, brilliant, classic and casual. Image distribution results on 12 different fabrics, showed different distributions among textiles on visual perception due to varying texture and sensibility. In thickness, weight, weave type, bending and surface characteristics which are structure characteristics, significant differences were shown for visual perception examination. Having placed into an image scale, visual perception dimension developed divided into the 'soft-hard' axis and the 'warm-cool' axis.
이미지 프로세싱 기술을 응용하여 실시간 가상거울 시스템을 개발하였다. 본 가상거울에서는 머리의 색을 정적으로 바꿀 수 있을 뿐만 아니라, 비추는 방향에 따라 동적으로 바꿀 수도 있다. 본 논문에서는 이러한 가상거울 시스템 구현에 적용한 알고리즘과 구현한 방법을 설명하였다. 본 논문에서는 개발을 중심으로 설명하고자 하였으며, 자세한 내용은 본문에서 기술한다.
기존의 교통정보 시스템의 한계인 거점 위주의 교통정보가 아닌 사용자들이 사용하는 작은 도로, 골목길 등의 교통정보까지 제공하기 위한 시스템이다. 스마트폰 사용자들이 운전 하는 차량이 교통 정체 발생시 자동으로 현재 도로 상황을 촬영 하여 서버로 전송한다. 서버로 수집된 정보들은 다른 사용자들에게도 제공 되어 세부 구간의 교통상황을 텍스트가 아닌 이미지로 확인하여 자의적인 경로 선정이 가능하게 하는 것을 목적으로 하는 시스템을 개발하였다.
S4A란 Scratch For Arduino라는 뜻으로 스크래치로 아두이노를 제어하는 프로그램을 의미한다. 본 연구에서는 S4A를 이용하여 아두이노에서 이용되는 센서들을 사용하고, 스크래치 언어로 구성한 간단한 게임 형태의 콘텐츠를 개발하였다. 학생들의 흥미를 유발하기 위해 움직이는 이미지와 사운드가 가능한 스크래치를 이용한 게임으로 보완했다.
현재 전세계는 빠른 속도로 고령화가 진행되고 있다. 전세계 65세 이상의 인구는 3억 5천 7백만에서 7억 6천 1백만 명으로 2025년까지 증가할 것으로 추산되고 있다. 본 논문에서는 이러한 급속한 고령화 사회에 대비하여 노인에 대한 의료비용을 절감하고 더 나은 치료를 제공하고 삶의 질을 높이기 위한 해결책을 제시하려고 한다. 따라서, 우리는 카메라 센서를 이용한 효율적이고 자동화된 상황 감지시스템을 구축하여 헬스케어 환경을 제공하고자 한다.
4차 산업 혁명과 함께 인공지능이 발전 하고 있다. 그 CNN 등 과 같은 이미지 관련 신경망들이 발전되어 가스 탐지와 같은 여러 분야에서 사용되고 있다. 하지만 가스 탐지는 Box 형태의 탐지가 일반적이고 Segmentation에 관한 연구는 있지만 연기와 같이 경계선이 불분명한 개체에 대해서는 연구가 미비하다. 본 논문에서는 Segmentation에 강력한 성능을 보이는 U-net을 활용하여 Box 형태가 아닌 Segmentation을 진행하여 픽셀단위로 연기를 탐지하고자 한다.
본 연구에서는 OSP (organic solderability preservative) 표면처리된 PCB (printed circuit board) Cu 볼 패드의 변색을 검사하는 측정 시스템을 제안하였다. PCB 표면처리 중에서 OSP는 친환경적, 낮은 생산 비용 등의 장점으로 널리 이용되고 있으나 온도공정에 따른 변색이 발생하는 문제점이 있어서 접합 신뢰성 불량의 한 원인이 되고 있다. 이러한 변색 불량을 장치 비의존적 CIELAB 색좌표를 도입하여 분석하였다. 먼저, PCB 샘플을 검사하기 위해 적합한 측정 시스템을 표준 조명과 CCD 카메라를 이용하여 제작하고, 랩뷰 (labview) 프로그램을 이용하여 Cu 볼 패드의 변색을 검사하기 위한 이미지를 얻는 알고리즘을 제작하였다. 전체 PCB 이미지에서 이진화 (binarization) 및 외곽영역 추적 (edge detection) 영상처리 과정을 통하여 Cu 볼 패드만의 이미지를 획득하고, 장치 의존적인 RGB 색좌표에서 $3{\times}3$ 변환 행렬을 이용하여 CIELAB 색좌표로 변환하는 과정을 거친다. 본 측정 시스템을 이용하여 변색이 발생한 PCB 샘플을 분석한 결과 Cu 볼 패드 만의 이미지를 대상으로 분석하면 연산에 소요되는 시간이 감소하고 측정 시스템의 오인식률을 감소 시킬 수 있음을 실험적으로 증명하였다. 또한 CIELAB 색좌표 중 $L^*$ (밝음-어두움의 정도), $b^*$ (노랑-파랑의 정도)의 두 가지 기준의 조합이 Cu 볼 패드의 변색 검사에 적합한 색좌표로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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