최근 패션, 뷰티 업계를 중심으로 스마트 미러를 도입한 매장을 선보이는 등 IoT기술을 적용하고자 다양한 노력이 시도되고 있다. 스마트 미러는 거울을 통해 모습을 비춰볼 수 있으면서 거울 뒤에 부착된 화면을 통해 원하는 내용을 디스플레이 할 수 있어 패션, 뷰티, 헬스 케어 등 다양한 산업 분야에 적용이 가능하다. 본 논문에서는 이러한 스마트 미러의 특성을 이용하여 구술 능력이 퇴화되어 발음이 부정확한 청각 장애인이 타인의 도움 없이 스스로 발음 교정 학습을 할 수 있도록 하는 학습 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템에서는 임베디드 시스템에서 적용 가능한 효과적인 립 리딩 기법을 제안하여 기존에 검증된 발음 교정용 데이터와 연동하여 학습 효율을 높였다.
코로나 19 로 인해 사회적으로 활동 범위에 제약이 많아져 신체 노화가 진행중인 노년층의 심각한 운동 부족 현상 발생했다. 이에 따라 본 연구는 스마트 미러 트레이닝 프로그램의 범람 속에 신체적인 불편함을 가지고 있는 노인의 건강 증진에 주목하여 스마트 미러와 노인 자세 탐지, 자세 정확성 판단 시스템을 기반으로 한 자세 분류 서비스 제공 프로그램을 제안한다. 스마트 미러에 탑재된 카메라로 받아온 영상을 MoveNet 과 머신러닝 모델을 사용하여 사용자의 동작을 파악하는 방식으로 활동 프로그램을 진행한다. 향후 디지털 소외 계층의 사용 및 노인 자세 데이터 분석에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
지적 장애학생을 대상으로 하는 기존의 주입 및 일방적 학습 방법은 특수교육 성과에서 큰 한계를 노출하고 있다. 따라서 본 연구에서는 증강현실 기술과 다양한 사용자 인터랙션 기술을 활용하여 학습자 스스로가 콘텐츠를 조작하고 다양한 영상콘텐츠를 접하면서 학습에 몰입할 수 있는 디지털 마이크로 미러 시스템을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 상용화하여 특수교육 현장에서 수행한 전문가 검증 결과, 본 논문에서 제안한 시스템은 몰입감을 높여 학습효과를 증진시킬 수 있다는 점에서 특수교육에 매우 유용하다는 것을 확인하였다.
근 100년간 자동차 디자인은 많은 변화가 있었지만 사이드 미러는 변하지 않았다. 이는 4차 산업 혁명이라는 시대에 뒤떨어진 고착상태이며 많은 단점을 가지고 있는 아날로그 방식이다. 이에 따라 사이드 미러를 카메라로 대체함으로써 디지털 방식으로 바꾸고 '거울'이 가지는 한계성 및 단점들을 개선하였다. 또한 연 5~10%의 연비 절감, 위협 자동 감지 등의 추가적인 여러 이점을 얻을 수 있다. 이 프로젝트에서는 호환성이 뛰어난 라즈베리파이를 메인보드로 사용하고 적외선 거리 센서, 모니터 모듈을 연결하여 상황별 자동 위협감지 및 사고 예방에 초점을 두었다.
미래 스마트 러닝을 목표로 디지털 마이크로 미러 시스템(DMS : Digital Micromirror System)이 제안되어 있다. 다양한 인터페이스를 제공하기 위해 소형 프로젝터에 CMOS 센서 모듈을 내장한 시스템이다. DMS에서의 인터페이스 제공의 기본은 프로젝터에서 투사된 영상에서 손끝을 인식하는 것이다. 그러나 프로젝트 환경에서 각종 객체의 인식률은 영상열화 요인으로 인해 매우 낮다. 따라서 본 논문에서는 프로젝트 환경에서 영상열화 요인의 영향을 최소화한 Retinex 변환과 IR 구조광을 이용한 손끝 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 유용성을 실험을 통해 검증한 결과, 손끝을 효율적으로 인식할 수 있음을 확인하였다. DMS에 적용할 경우 사용자 인터페이스가 강화될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 3차원 입체 비디오처리 기술의 최종목표인 디지털 홀로그램을 생성하는데 필요한 객체의 좌표와 색상정보가 들어있는 같은 시점과 해상도인 RGB 영상과 깊이 영상을 획득하여 가상 시점의 디지털 홀로그램을 생성하는 시스템을 제안한다. 먼저, 가시광선과 적외선의 파장을 이용하여 파장에 따라 투과율이 달라지는 콜드 미러를 사용하여 각각의 시점이 같은 다시점 RGB와 깊이 영상을 얻는다. 카메라 시스템이 갖는 다양한 렌즈 왜곡을 없애기 위한 보정 과정을 거친 후에 해상도가 서로 틀린 RGB 영상과 깊이 영상의 해상도를 같게 조절한다. 그 다음, DIBR(Depth Image Based Rendering) 알고리즘을 이용하여 원하는 가상 시점의 깊이 정보와 RGB 영상을 생성한다. 그리고 깊이 정보를 이용하여 디지털 홀로그램으로 구현할 객체만을 추출한다. 마지막으로 컴퓨터 생성 홀로그램 (computer-generated hologram, CGH) 알고리즘을 이용하여 추출한 가상 시점의 객체를 디지털 홀로그램으로 변환한다.
프로젝터와 프로젝션 TV는 공통적으로 광학엔진내에 신호 처리된 영상 정보를 표시해주는 CRT(Cathode Ray Tube), LCD(Liquid Crystal Device), LCoS(Liquid Crystal on Silicon), 디지털 마이크로 미러 디바이스(Digital Micromirror Device;DMD)등의 디스플레이 소자가 사용된다. 최근 이러한 디스플레이 소자는 소형화·경량화 되어지는 추세에 있으며 무겁고 두꺼운 CRT보다는 LCD를 이용한 프로젝션 시스템들이 속속 출시되고 있다. LCoS 및 DMD를 이용한 시스템들도 출시 또는 개발되고 있는 실정이다. 특히, 현재까지는 LCD가 주류였지만, 고해상도 구현에 유리한 반면, 개발속도가 느린 LCoS에 비해 하이 콘트라스트(High Contrast) 구현에 탁월하고 개발 속도가 빠른 DMD를 이용한 프로젝션 시스템의 개발 및 출시가 주로 진행되고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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