• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권3호
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• pp.23-30
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• 2005

최근 생체 인식 기술의 하나로, 걸음걸이 인식에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 실루엣기반 걸음걸이 인식은 걸음걸이 인식을 위한 가장 보편적인 방법으로, 본 논문에서는 실루엣 기반 걸음걸이 인식에서 걸음걸이의 특성을 결정하는 정보에 대해 분석한다. 걸음걸이는 크게, 정적인 신체 모양(static body shape)과 동적인 신체 운동(dynamic body motion), 두 가지 단서(cue)에 의해 표현될 수 있다. 최근, 걸음걸이의 특성은 신체 모양과 관련된 정적인 단서에 의해 주로 결정되며 신체 운동과 관련된 동적인 단서는 걸음걸이의 특성에 거의 영향을 주지 않는다는 연구들이 보고되고 있다. 이와 달리, 본 논문에서는 신체운동과 관련된 동적인 단서 역시 걸음걸이의 특성을 결정짓는 중요한 요소라고 판단하여 이를 실험적으로 검증하고자 한다. 이를 위해, 크게 두 개의 걸음걸이 데이터베이스(UBC DB, Southampton Small DB)를 이용하여 실험을 수행하였다. UBC DB는 보편적인 걸음걸이를 저장한 것이고, Southampton DB는 다른 종류의 옷이나 신발, 가방을 착용하거나, 걸음걸이의 속도를 바꾸는 등 보편적인 걸음걸이와 다른 특성을 가지는 걸음걸이를 저장한 것이다. 실험 결과, 인식률은 UBC DB에서 신체 모양을 이용할 경우 $100\%$, 신체 운동을 이용할 경우 $95.2\%$이고, Southampton DB에서는 신체 모양을 이용할 경우 $50.0\%$, 신체 운동을 이용할 경우 $55.8\%$이다. 잘못된 인식을 할 위험도(risk)는 UBC DB에서는 신체 모양을 이용할 경우 0.91, 신체 운동을 이용할 경우 0.97, Southampton DB에서는 신체 모양을 이용할 경우 0.98, 신체 운동을 이용할 경우 0.98이다. 결과적으로, 보편적인 걸음걸이의 특성은 신체 모양과 관련된 정적인 단서에 의해 주로 결정되지만, 옷이나 가방 등에 의해 가장된(disguised) 걸음걸이에서는 신체 운동과 관련된 동적인 단서에 의해 주로 결정된다.

• 감성과학
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• 제10권4호
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• pp.539-554
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• 2007

대형 비행기 조종사들은 지상으로부터 높은 조종실의 위치, 빠른 접근속도와 수직강하속도로 인하여 불충분한 시각정보를 바탕으로 착륙 조작을 하여야만 한다. 본 연구에서는 이러한 대형 비행기의 특징으로 인하여 비행기 착륙의 최종 조작인 당김(flare) 조작을 할 때 대형 비행기 조종사들이 정확한 높이지각을 하기 어렵다는 사실을 검증하였다. 연구 1에서는 조종석 외부로 보이는 공항에 대한 사진을 제시하고 높이 추정을 하도록 하여 정적 시각 단서만으로 정확한 높이지각이 가능한지를 살펴보았다. 85feet의 고도에서는 정확한 높이지각을 하나 당김 조작을 준비해야 하는 높이인 55feet부터 낮은 고도에서는 정확한 높이를 추정하지 못하였다. 연구 2에서는 착륙의 전 과정을 녹화한 화면을 보여주어 높이 추정을 하도록 하여 동적 시각 단서와 정적 시각 단서를 모두 제공하여 주었다. 시각단서가 연구 1보다 풍부하였으므로 50feet까지 정확한 높이지각을 하였으나 연구 1의 결과와 마찬가지로 당김 조작을 시작하는 높이인 30feet 이하의 저고도에서의 높이지각이 모두 부정확하였다. 시각 단서의 해석에 경험이 중요한 요인이므로 경험이 많은 기장과 경험이 적은 부기장 간의 높이 추정에 차이가 있는지를 연구 1과 연구 2에서 모두 비교하여 보았으나 차이는 유의하지 않았다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.178-181
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• 2002

본 논문에서는 서명의 동적 특징에 기반한 구간 분할과 3단계 정합을 특징으로 하는 온라인서명 인증 시스템을 제안한다. 온라인 서명 인증을 위해 구간 분할에 이은 구간별 정합이 널리 연구, 적용되어왔다. 그러나 기존의 구간 분할법은 정적 특징인 서명의 모양에 기반하므로 모조의 단서를 제공하는 위험이 있었다. 제안한 방법은 전자 펜의 속도나 가속도 등과 같은 동적 특징을 기반으로 구간 분할을 수행하므로써 모조가 어렵게 하였다. 분할된 구간들은 모델 서명의 구간들과 보강된 동적 프로그래밍(DP) 기법으로 대응 구간들을 찾도록 하였으며, 이 과정에서 정적 특징량을 제한 조건으로 사용하므로써 안정되게 대응 구간을 추출하였다. 또한 서명 특징들에 가중치를 부여하고, 정합 단계를 세 단계로 분리하므로써 상충 관계에 있는 Type Ⅰ과 Ⅱ오류를 최소화하였다. 실험은 온라인 서명 특징들간의 비교 분석을 통해 그들의 가중치를 결정하는 근거를 보이고, 동적 특징에 기반한 구간 분할의 유효성을 보였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2013년도 추계학술대회 논문집
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• pp.833-835
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• 2013

• 한국안광학회지
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• 제20권3호
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• pp.385-390
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• 2015

목적: 본 연구는 원거리 Randot 입체검사(Distance Randot Stereotest, STEREO OPTICAL. Co., Inc. USA)를 이용한 정적 입체시(static stereoacuity)와 삼간계(three-rods test, iNT, Korea)를 이용한 동적 입체시(dynamic stereoacuity)를 평가해보고, 두 입체시의 기준과 상관관계, 두 검사법의 유용성에 대하여 알아보았다. 방법: 평균연령 20.88세(19~32세)인 정상 성인 109명(남자 61명, 여자 48명)을 대상으로 원거리 Randot 입체검사는 검사거리 3 m에서 정적 입체시를, 삼간계는 2.5 m에서 동적 입체시를 측정하였다. 결과: 원거리 정적 입체시는 평균 $155.77{\pm}133.11$초, 동적 입체시는 평균 오차거리 $11.13{\pm}9.69mm$, 등가 환산 입체시 $23.44{\pm}20.96$초로 두 입체시는 통계적으로 유의한 차이가 있었고(p=0.00), 상관성은 비교적 낮았다(${\rho}=0.226$). 동적 입체시의 경우 오차거리 20 mm를 기준으로 정상범위로 구분하였을 때, 97명(89%)에서 20 mm 이하의 오차거리가 나타났고 이들의 평균 오차거리는 $8.43{\pm}5.10mm$, 환산 평균 동적 입체시는 $17.68{\pm}10.67$초였다. 오차거리 20 mm는 등가 환산 동적 입체시 40.99초(PD 62 mm 기준)이다. 결론: 정적 입체시와 동적 입체시의 상관성은 매우 적어 서로 다른 기능으로 구분하여 검사법을 적용하여야 한다. 원거리 Randot 입체검사는 단안단서가 배제된 정적 입체시를, 삼간계는 단안단서가 존재하는 일상생활의 자연시 상태에서 눈과 손의 협응반응이 포함된 동적 입체시를 측정할 수 있어 두 입체시의 기준을 마련하는데 적절하며, 두 검사법을 병행 사용함이 유용하다고 사료된다. 삼간계 동적 입체시는 성인의 정상범위를 오차거리 20 mm를 기준으로 구분하는 것이 통계적인 관점에서 적합하다고 사료된다.

• 한국재료학회지
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• 제7권4호
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• pp.339-346
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• 1997

회전 불밀에 있어서 볼의 운동을 비선형 spring과 비선형 deshpot로 구성된 Kelvin모델을 사용한 DEM(Distinct Element Method;개별요소법)에 의하여 2차원으로 해석하였다. 모델에 있어서 점성계수는 볼과 밀벽사이의 반발실험 데이타로 부터 결정하였다. 각볼의 동적인 운동은 비선형 점탄성과 Newton의 운동법칙를 기초로하여 모사되었다. 밀이 회전하는 동안 볼의 궤적과 동적인 운동은 실제 실험에 의한 밀내에서의 볼의 운동고 잘 일치하였다. 본 연구에서 제안된 모델 시뮬레이션은 회전 볼밀내의 실제의 3차원인 볼의 운동에 대한 해석에 중요한 단서가 될 수 있었다. 볼의 운동고 운동에너지는 회전 볼밀의 속도와 볼의 충진율에 의해 크게 영향을 받았다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.460-472
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• 2015

Most of previous visual attention system finds attention regions based on saliency map which is combined by multiple extracted features. The differences of these systems are in the methods of feature extraction and combination. This paper presents a new system which has an improvement in feature extraction method of color and motion, and in weight decision method of spatial and temporal features. Our system dynamically extracts one color which has the strongest response among two opponent colors, and detects the moving objects not moving pixels. As a combination method of spatial and temporal feature, the proposed system sets the weight dynamically by each features' relative activities. Comparative results show that our suggested feature extraction and integration method improved the detection rate of attention region.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1997년도 한국감성과학회 연차학술대회논문집
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• pp.215-219
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• 1997

내적 감성상태와 표정을 연결하는 상관모형을 개발하기 위\ulcorner 기초자료로서 광범위한 얼굴표정자료를 수집하였다. 다양한 얼굴유형의 표정자료를 DB화하기 위해서는 궁극적으로 50명 이상의 인물표정 자료수집이 필요하다고 보고, 우선 영화배우 10면분의 표정자료를 수집하였다. 이를 위해 표정연기가 자연스럽다고 평가된 영화배우 10명을 선정하고, 이들이 출연한 50여편의 영화비디오에서 표정자료를 수집하였다. 한사람의 인물당 50개의 표정을 한세트로 하여 총 10명분 500가지의 표정자료수집을 완료하였다. 한사람의 인물당 50개의 표정을 한 세트로 하여 총 10명분 500가지의 표정자료수집을 완료하였다. 각각의 표정은 시작-상승-절정-하강-종료의 연속 5단계를 비율적으로 표집하여 동적정보를 포함하고 있다. 이들 자료들은 등자인물의 출연맥락이나 상황별로 분류하여 표정관련 맥락단서를 기록하였고, 후속연구를 통해 각 표정에 대응되는 내적상태를 기록할 수 있도록 DB화 하였다. 이와같이 구조화된 자료들은 표정인식과 합성의 입출력모형을 위한 기초자료로 활용될 뿐 아니라, 한국인의 얼굴 프로토타입 DB구축 및 향후 표정관련 연구의 타당성을 검증할 수 있는 Benchmarking 정보를 제공할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.123-125
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• 2020

정보 서비스를 포함한 웹 서비스에서 사용자 의도를 파악하는 것은 해당 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 중요한 단서가 된다. 본 연구는 과학기술 대표 정보 서비스인 ScienceON에 맞춤형 서비스를 도입하기 위해 사용자가 해당 서비스를 사용하는 과정에서 발생시키는 사용자-서비스 간 상호작용인 사용자 행동을 분석하고 사용자 의도를 파악하여 동적으로 맞춤형 서비스를 제공하는 방식을 제안한다. 특히, 사용자 행동 상태 전이 모델을 도입하여 사용자가 반복적으로 행하는 검색 행동과 내비게이션 행동을 추적하고 의도를 파악할 수 있도록 한다. 288,200 건의 웹 로그 분석을 통해 만들어진 상태 전이 모델과 특정 사용자 로그를 분석하여 본 연구가 어떻게 사용자 의도를 파악할 수 있는 지를 보여준다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권11호
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• pp.309-316
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• 2014

본 논문에서는 초점/비초점 영상에서 깊이 지도를 효율적으로 추출하기 위하여 그래프 컷(Graph Cut)과 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform)을 이용한 깊이 지도 생성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 우선 해당 영상을 영역 별로 처리하기 위해 그래프 컷 방법으로 각 픽셀 간의 유사도를 이용하여 분할한다. 그 다음 분할 영역을 레이블링 하여 원 영상의 분할 영역 정보를 생성한다. 그리고 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 원 영상 내의 주파수 정보를 나타내는 LL, LH, HH, HL 부대역(Subband)을 생성한다. 마지막으로 4개의 부대역 중 영상의 초점/비초점 영역을 분석할 단서가 되는 HH, HL 대역을 이용하여 주파수 지도를 생성한 뒤 분할 영역에 따라 깊이 정보를 계산함으로써 깊이 지도를 추출한다. 제안하는 방법은 초점 정보인 블러(Blur)의 양에 따라 동적인 깊이의 할당이 가능하여 효율적인 깊이 지도의 생성이 가능하였다. 실험으로 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 방법을 통해 제안하는 방법의 성능을 평가하였다.