본 논문에서는 바이러스와 같은 생화학 물질의 분자구조를 3 차원 모델로 시각화하여 관찰하고, 그 분자모델을 직관적인 방법으로 조작하기 위한 가상 현실 분자 모델링 시스템을 제안한다. 이 시스템을 사용하면, 입체영상 디스플레이 장치와 데이터 글러브 및 동작 추적 장치를 사용하여 3 차원 분자 모델을 실감나게 조작할 수 있어서 효율적으로 분자들을 관찰하고 결합, 분리하는 등의 분자 모델링 작업이 가능하다. 사용자들은 마우스나 키보드 등의 장비 대신에 자연스러운 몸 동작이나 손 동작을 이용하여 분자 모델링 작업을 위한 동작을 하게 된다. 분자들의 결합을 화학적으로 정확하게, 그리고 실시간으로 시뮬레이션 하기 위해서 에너지 계산 알고리즘을 구현하였으며 이러한 작업이 가능하도록 분자 구조를 표현하는 새로운 자료구조를 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 동작 기반의 VR 분자 모델링 시스템의 타당성을 검증하기 위하여 HIV 바이러스 분자를 가지고 분자 모델링 작업을 수행하였고, 사용자 테스트를 실시하여 기존의 방식과 작업 성능 및 사용자 만족도를 비교하였다.
가상 내시경에서는 고화질 영상을 빠른 속도로 만들어내는 것이 중요하지만 가상 카메라가 장기내벽과 충돌하지 않으면서 직관적이고 편리하게 카메라를 이동시킬 수 있는 항행 기법이 더 중요하다. 본 논문에서는 볼륨 광선 투사법을 이용하여 현재 프레임의 영상을 렌더링하는 과정에서 2차원 깊이 맵을 생성한 후에 이 값을 이용하여 다음 프레임에서의 카메라 위치와 방향을 결정하는 효율적인 항행 방법을 제안한다. 이 방법은 충돌 회피 조작을 하면서도 사용자가 임의로 카메라를 조작할 수 있도록 해주며 별도의 전처리 과정이나 자료구조가 필요 없이 카메라의 이동방향을 신속하게 계산할 수 있다. 이 방법을 가상 대장 내시경에 적용하여 효과적인 항행이 가능함을 보였다.
오늘날 CT나 MR등을 통한 의학 영상 기술과 컴퓨터 성능의 향상으로 인체 내부 장기의 영상을 비교적 용이하게 얻을 수 있으며 얻어진 영상 정보는 컴퓨터로 수치화 되므로 데이터의 조작 및 가공이 용이하다. 그러나, 이렇게 얻어진 의학 영상들은 보통 2차원적 슬라이스 image 형태로 얻어진다. 일반적으로 슬라이스 사이의 간격은 조사량 등 여러 문제 때문에, 항상 동일한 간격을 유지하고 있지 않은 경우가 많으며 슬라이스 사이 간격이 슬라이스 내의 픽셀 간격보다 큰 경우가 대부분이다. 이러한 image로부터 3차원적 디스플레이나, 조작, 분석을 하기 위해서는 같은 간격의 image를 얻어야 한다. 이러한 이유로 인하여 보간(Interpolation) 기법이 의학 영상 분야에서 많이 사용된다. 본 논문은 명태-기반 보간 방법을 gray-scale image에 적용이 가능하도록 확장한 그레이 수준 형태 기반 보간 알고리즘을 구현하였다. 그리하여, 본 논문이 제안한 알고리즘을 슬라이스 간격이 큰 2차원 복부 CT 영상에 적용시켜 다른 보간법들보다 향상된 결과를 확인할 수 있었다.
21세기 지식정보화 사회는 데이터를 수집, 조작, 가공할 수 있는 능력이 중요한 사회이다. 외국의 경우, 이러한 사회적 흐름에 걸맞게 초등학교 교육과정에서부터 체계적인 데이터베이스 교육이 실시되고 있으나, 우리나라는 아직 단순한 정보의 검색 및 활용 교육에 그치고 있다. 심지어 초등 정보영재를 위한 데이터베이스 교육 역시 컴퓨터 과학의 타 영역에 비해 매우 소홀히 다루어지고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 국내외 데이터베이스 교육 현황을 분석하고, 초등학생을 위한 데이터베이스 교육 방안을 교육 내용 및 수준, 교수 학습 방법 및 평가의 측면에서 제안하였다. 내용 및 수준의 경우 초등학생이 실생활에서 접할 수 있는 과제를 중심으로 데이터베이스의 개념, 조작, 응용하기를 통해 문제를 해결할 수 있도록 하고, 평가하기는 과제 해결을 위해 필요한 지식 및 기술 수준 뿐만 아니라 문제해결력, 협력적 태도의 종합적 평가 방안을 제안하였다.
코로나의 등장으로 감염병 문제가 대두되는 상황속 화장품 판매점에서 사용되는 샘플용 화장품은 감염의 원인이 될 수 있다. 이를 예방하기 위해 각 화장품 판매점에서 뷰티미러를 사용할 수 있다. 뷰티미러는 조작용 기기와 거울용 기기로 구성된다. 거울용 기기에서 사용자의 얼굴을 인식하기 위해 얼굴의 특징점을 찾고 부위별로 특징점을 나누어 활용한다. 조작용 기기와 거울용 기기간 통신을 위해 FTDI232 칩을 이용해 Serial통신으로 데이터를 송·수신한다. 뷰티미러는 화장품 매장에만 국한되지 않고 인터넷 쇼핑몰에 적용해 온라인 환경에서도 테스트 가능하게 하는 등의 활용이 가능하다.
스마트홈 이전에 주목받았던 인텔리전스홈과 홈오토메이션은 첨단 기술들을 주택에 적용하는 데 초점을 맞추어 사용자들에게 불편성을 안겨주었고, 실질적인 효율성은 부족하여 대중화에 실패했다. 하지만, 현재 4차 산업 혁명과 더불어 빅데이터, 인공지능, 사물 인터넷과 관련된 기술들을 활용한 다양한 서비스가 증가하고 있으며, 다양한 기술들을 기반으로 가정 내에서 제품들을 조작 및 관리하며, 자동화하는 스마트홈 서비스 구축률이 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 이런 동향 추세에 맞춰 MQTT 서버, Django 웹 프레임워크, WIFI 통신 모듈을 활용하여 제품을 연결하고, 조작 및 관리할 수 있는 프로그램 앱을 구현했다.
최근 형사 및 모든 분야의 소송에서 디지털 오디오 및 비디오를 증거로써 사용하는 경우가 증가하고 있으며, 이에 디지털 포렌식 기법을 이용한 과학 수사가 발전하고 있다. 컴퓨팅 기능과 파일 편집 기술의 발달로 누구나 간단하게 비디오 파일을 조작할 수 있게 되면서 디지털 데이터를 조작하는 사례는 증가하고 있으며, 이로 인해 디지털 데이터에 대한 감정을 통해 증거의 무결성과 신뢰성을 확보하는 일이 요구되고 있다. 본 연구에서는 디지털 포렌식 기법 중 하나로 전력 공급에 대한 지리적 환경에 따른 전력망 그리드를 통해 전력망 주파수 신호(Electrical Network Frequency: ENF)를 추출하고 QIFFT를 이용해 peak 검출을 위한 신호처리 과정을 거치는 기법에 대해 제안한다. 그리고 표준편차를 이용한 탐지 알고리즘을 통해 73%의 정확도로 비디오 파일의 위변조 여부 확인 및 위변조 지점을 찾는 실험을 진행하고 이를 검증하였다.
다중 단면 재구성(MPR)은 삼차원 의료 데이터에서 사용자가 지정한 단면의 영상을 생성하는 볼륨 가시화 기법으로 의료영상 시스템에 필수적으로 이용되고 있다. 최근 의료영상 시스템의 발전으로, 사용자는 하나의 인체 데이터에 여러 단면을 위치시키고 이들 각각을 편리하게 제어하는 기능을 요구한다. 본 연구는 최근 MPR에 필요한 다양한 사용자 요구를 분석하고, 이에 적합하도록 좌표계를 제어하는 방법을 제안한다. 구체적으로, 가능한 사용자 조작을 모두 나열하여, 각 조작에 대해 단면의 움직임에 대한 요구를 분석한다. 또한, 이를 효과적으로 구현하기 위해, 각 단면을 별도의 좌표계로 다루고, 좌표계를 구성하는 정보를 독립 구성요소와 공통 구성요소로 나누어 처리하는 방법을 제안한다. 본 시스템은 그래픽스 가속기 상에서 구현되어 최근 요구사항을 포함하는 MPR 기능을 원활하게 수행할 수 있다.
디자이너에게 필요한 정보가 제품의 성격이 변함에 따라 변하면서 정보 수집의 흐름도 달라져가고 있다. 지금까 지의 디자인 정보 수집이 단순 설문조사에서 사용자의 사용상황을 관찰하는 보다 실질적인조사 혹은 컨텍스트 디 자인(Context Design: 사용환경을 고려한 디자인)으로 바뀌어 가고 있다. 그러나 기존의 조사분석방법들이 특정한 면(인지적 혹은 행위적)에 편중된 자료 수집에 초점이 맞추어져 있어서 다양한 정보의 수집과 이러한 정보의 통합 적 관리가 어려운 문제점을 가지고 있다. 정보의 수집과 통합적 관리의 어려움이 발생하게 되는 원인을 좀더 구체 적으로 살펴보면 첫째, 수잡되는 데이터의 문제이다. 데이터의 성격을 사용자인 개인의 조작행위에 중점을 두거나 또는 작업상황이나 사용자의 성격/선호도와 같은 부분에 중점을 두기 때문에 서로 상호작용하여 사용자 인터페이스에 큰 영향을 미치는 이 두 유형의 데이터에 관한 분석을 어렵게 하는 원인이 되고 있다. 둘째, 적당한 데이터 수집도구 (data logger)의 미비를 들 수 있다. 이것은 기존의 Data logger들은 정보를 문자나 숫자 또는 특수문자로서 정보를 추출하게 됨으로써 데이터를 뽑는 당시부터 정보가 추출자로인하여 1차적으로 가공이 된다는 점이다. 이것은 보다 실질적이고 분석단계에서 보다 면밀한 분석이 이루어 질 수 있는 중요한 데이터가 유출될 수도 있다는 것을 의미하는 것이다. 마지막으로 위에서 언급했던 두 유형의 데이터를 동시에 분석할 수 있는 방법의 부재와 실질적인 데이터를 분석하여 이를 디자인에 활용할 수 있는 정보로 가공할 수 있는 도구가 마련되어 있지 않다는 점이다. 디자인 작업은 종합적인 시각화 과정임에 비해 분석된 결과가 비시각적이며 위에서 언급했듯이 분절된 정보가 되기 쉽기 때문에 이를 디자인에 곧바로 적용시키기 어려운 점이 있다. 이에 본 연구는 기존의 바용성 평가를 위한 분석도구들이 갖는 문제 점들 해결하여 제품의 사용자 인터페이스 디자인 개발과정에서 활용할 수 있는 평가 분석도구를 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 첫째, 다양한 유형의 정보를 포함하는 비디오 정보를 선정하였따. 둘째, 데이터를 다양한 측면에서 추출할 수 있는 Data logger를 개발하였다. 셋째, 데이터를 시각적으로 정리하고 분석할 수 있는 도구를 제안한다. 마지막으로 인터페이스 디자인에서 여러 가지 디자인안을 도출해 내는 작업에 이용할 수 있는 종합화과정을 개발한다. 이러한 일련의 과정이 통합된 컴퓨터 시스템 안에서 이루어지도록 프로그램을 개발하여 정보의 유용성을 높일 수 있도록 한다.
합성곱 신경망을 비롯하여 딥러닝 신경망의 학습에서 많은 양의 훈련데이터의 확보는 과적합 현상을 피하고 우수한 성능을 가지기 위해서 매우 중요하다. 하지만, 딥러닝 신경망에서의 레이블화된 훈련데이터의 확보는 실제로는 매우 제한적이다. 이를 극복하기 위해, 이미 획득한 훈련데이터를 변형, 조작 등으로 추가로 훈련데이터를 생성하는 여러 증강 방법이 제안되었다. 하지만, 이미지, 문자 등의 훈련데이터와 달리, 인간 동작 인식을 행하는 합성곱 신경망의 생체신호 훈련데이터를 추가로 생성하는 증강 방법은 연구 문헌에서 찾아보기 어렵다. 본 연구에서는 합성곱 신경망에 기반한 인간 동작 인식을 위한 생체신호 훈련데이터를 생성하는 간편하지만, 효과적인 증강 방법을 제안한다. 본 연구의 제안된 증강 방법의 유용성은 추가로 생성된 생체신호 훈련데이터로 학습하여 합성곱 신경망이 인간 동작을 높은 정확도로 인식하는 것을 보임으로써 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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